涟源市建设局网站,电子商务网站开发的书,网站建设与推广方式,开发者提示#xff1a;文章写完后#xff0c;目录可以自动生成#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、Python数据结构与算法的详细介绍1.基本概念2.Python中的数据结构1. 列表#xff08;List#xff09;2. 元组#xff08;Tuple#xff09;3. 字典#… 提示文章写完后目录可以自动生成如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、Python数据结构与算法的详细介绍1.基本概念2.Python中的数据结构1. 列表List2. 元组Tuple3. 字典Dictionary4. 集合Set5. 字符串String 3.Python中的常用算法1. 排序算法2. 搜索算法3. 递归算法4. 动态规划5. 贪心算法6. 分治算法7. 回溯算法8. 图论算法9. 字符串算法 4.算法的时间复杂度和空间复杂度1. 时间复杂度2. 空间复杂度 总结 前言
提示这里可以添加本文要记录的大概内容
第一天Python数据结构与算法的详细介绍 第二天五种常见的排序算法 第三天两种常见的搜索算法 第四天两种常见的递归算法 第五天一种常见的动态规划算法 第六天一种常见的贪心算法
提示以下是本篇文章正文内容下面案例可供参考
一、Python数据结构与算法的详细介绍
1.基本概念 数据结构是指计算机中存储和组织数据的方式。不同的数据结构适用于不同的应用场景选择合适的数据结构可以显著提高程序的运行效率。数据结构涵盖数据内容、数据之间关系和数据操作方法具有以下设计目标 空间占用尽量少以节省计算机内存。数据操作尽可能快速涵盖数据访问、添加、删除、更新等。提供简洁的数据表示和逻辑信息以便算法高效运行。 算法是指完成特定任务的一系列步骤或规则它在有限时间内解决特定问题的一组指令或操作步骤。算法具有以下特性 问题是明确的包含清晰的输入和输出定义。具有可行性能够在有限步骤、时间和内存空间下完成。各步骤都有确定的含义在相同的输入和运行条件下输出始终相同。 数据结构与算法高度相关、紧密结合具体表现在以下三个方面 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据以及操作数据的方法。算法是数据结构发挥作用的舞台。数据结构本身仅存储数据信息结合算法才能解决特定问题。算法通常可以基于不同的数据结构实现但执行效率可能相差很大选择合适的数据结构是关键。 2.Python中的数据结构 Python内置了多种数据结构涵盖了常见的线性和非线性数据结构。以下是Python中一些主要的数据结构 1. 列表List 列表ListPython中最常用的内置数据结构之一可以存储任意类型的元素并且支持动态调整大小。 创建列表my_list []空列表或my_list [1, 2, 3, 4, 5]包含元素的列表。 列表操作添加元素my_list.append(6)、删除元素my_list.remove(3)、访问元素print(my_list[2])、列表切片print(my_list[1:4])。 2. 元组Tuple 元组Tuple不可变的序列创建后不能修改。元组通常用于存储固定数量的元素。 创建元组my_tuple ()空元组或my_tuple (1, 2, 3, 4, 5)包含元素的元组。 元组操作访问元素print(my_tuple[2])、元组切片print(my_tuple[1:4])。 3. 字典Dictionary 字典Dictionary键值对数据结构支持快速查找、插入和删除操作。 创建字典my_dict {}空字典或my_dict {‘name’: ‘Alice’, ‘age’: 25, ‘city’: ‘New York’}包含键值对的字典。 字典操作添加或更新键值对my_dict[‘age’] 26、删除键值对del my_dict[‘city’]、访问值print(my_dict[‘name’])、遍历字典for key, value in my_dict.items(): print(f’{key}:{value})。 4. 集合Set 集合Set无序的、不可重复的数据结构支持集合运算如交集、并集和差集。 创建集合my_set set()空集合或my_set {1, 2, 3, 4, 5}包含元素的集合。 集合操作添加元素my_set.add(6)、删除元素my_set.remove(3)、集合运算如并集my_set.union(other_set)、交集my_set.intersection(other_set)、差集my_set.difference(other_set)。 5. 字符串String 字符串String有序字符集合支持多种字符串操作如拼接、切片、查找等。 此外Python还支持其他更复杂的数据结构如栈Stack、队列Queue、树Tree、图Graph等。 3.Python中的常用算法
以下是Python中的一些常用算法
1. 排序算法 排序算法将一组数据按特定顺序排列。常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序等。 冒泡排序通过重复遍历要排序的数列比较相邻元素的值若发现逆序则交换直到没有逆序为止。时间复杂度为O(n^2)空间复杂度为O(1)。选择排序每次从未排序部分选择最小或最大元素放到已排序部分的末尾。时间复杂度O(n^2)空间复杂度O(1)。插入排序将每个新元素插入到已排序部分的适当位置。时间复杂度O(n^2)最坏情况空间复杂度O(1)。快速排序选择一个基准元素通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据要小然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序以达到整个数据变成有序序列。时间复杂度为O(n log n)空间复杂度为O(log n)递归栈空间。归并排序采用分治法将数组分成两半递归排序后合并。时间复杂度O(n log n)空间复杂度O(n)需要额外空间合并。 2. 搜索算法 搜索算法在数据集中查找特定元素。常见的搜索算法有线性搜索和二分搜索等。 线性搜索从数据集的第一个元素开始依次比较每个元素直到找到目标元素或搜索完整个数据集为止。时间复杂度为O(n)空间复杂度为O(1)。二分搜索要求数据集必须是有序的通过不断将搜索范围减半来查找目标元素。时间复杂度为O(log n)空间复杂度为O(1)。 3. 递归算法 递归算法函数调用自身来解决问题的编程技巧。递归通常用于分治法、树和图的遍历等。 斐波那契数列通过递归调用自身来计算斐波那契数列的第n项。时间复杂度为O(2^n)空间复杂度为O(n)递归栈空间。阶乘通过递归调用自身来计算一个数的阶乘。时间复杂度为O(n)空间复杂度为O(n)递归栈空间。 4. 动态规划 动态规划解决最优化问题通过将问题分解为子问题并记录子问题的解以避免重复计算。时间复杂度和空间复杂度依具体问题而定但通常较低于朴素递归解法。 5. 贪心算法 贪心算法在每一步选择中都采取最好或最优即最有利的选择从而希望能够导致结果是全局最好或最优的算法。时间复杂度依具体问题而定。 6. 分治算法 分治算法 将问题划分为几个规模较小的子问题分别解决然后将子问题的解合并得到原问题的解。快速排序和归并排序是分治算法的典型例子。 7. 回溯算法 回溯算法通过搜索所有可能的候选解来找出所有解的算法。如果候选解被确认不是一个解或者至少不是最后一个解回溯算法会通过在上一步进行一些变化来丢弃该解即“回溯”并尝试另一个可能的候选解。时间复杂度通常很高因为需要探索所有可能的解空间。 8. 图论算法 图论算法 深度优先搜索DFS 用途用于图的遍历或路径查找。 时间复杂度O(VE)其中V是顶点数E是边数。 空间复杂度O(V)递归栈空间。广度优先搜索BFS 用途用于图的遍历或最短路径查找无权图。 时间复杂度O(VE)。 空间复杂度O(V)队列空间。Dijkstra算法 用途用于计算单源最短路径有权图。 时间复杂度O(V^2)朴素实现或O((VE) log V)优先队列实现。 空间复杂度O(V)。 最小生成树算法Prim算法 用途用于求解最小生成树。 时间复杂度 使用邻接矩阵O(V^2)。 使用斐波那契堆等数据结构O(E log V)。 空间复杂度根据具体实现而定通常与顶点数和边的数量相关。Kruskal算法 用途用于求解最小生成树。 时间复杂度O(E log E)其中E是边的数量。 空间复杂度O(E)存储边和O(V)并查集数据结构。Floyd-Warshall算法 用途用于计算所有顶点对之间的最短路径有权图。 时间复杂度O(V^3)其中V是顶点数。注意这里的复杂度是立方与上述算法不同。 空间复杂度O(V^2)存储距离矩阵。 9. 字符串算法 字符串算法 KMP算法用于字符串匹配时间复杂度O(nm)其中n和m分别是文本和模式的长度。空间复杂度O(m)。Rabin-Karp算法基于哈希的字符串匹配算法时间复杂度平均O(nm)最坏O(n*m)。空间复杂度O(1)不考虑哈希表。 4.算法的时间复杂度和空间复杂度
1. 时间复杂度 时间复杂度是指算法运行时间随输入规模增长的变化情况。常见的时间复杂度包括常数时间O(1)、线性时间O(n)、对数时间O(log n)、线性对数时间O(n log n)、平方时间O(n2)、立方时间O(n3)和指数时间O(2^n)等。 2. 空间复杂度 空间复杂度是指算法运行时所需的存储空间随输入规模增长的变化情况。空间复杂度主要衡量算法在运行过程中临时占用存储空间的大小。 在实际应用中需要根据具体问题的需求和约束条件选择合适的数据结构和算法以优化程序的性能。同时也需要关注算法的时间复杂度和空间复杂度以确保程序在可接受的范围内运行。 总结
提示这里对文章进行总结 例如以上就是今天要讲的内容本文简单介绍数据结构与算法的介绍。
