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Python几种常见算法汇总

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2021-04-09
1、选择排序 选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最

1、选择排序

选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的后面,以此类推,直到所有元素均排序完毕。算法实现如下:

#找到最小的元素def FindSmall(list):
  min=list[0]  for i in range(len(list)):    if list[i]<min:
      min=list[i]  return min    

#选择排序def Select_Sort(list):
  newArr=[]  for i in range(len(list)):
    minValue=FindSmall(list)
    newArr.append(minValue)
    list.remove(minValue)  return newArr

testArr=[11,22,33,21,123]print(Select_Sort(testArr))

2、快速排序

快速排序的运行速度快于选择排序,它的工作原理是这样:设要排序的数组是N,首先任意选取一个数据(通常选用数组的第一个数)作为关键数据,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序。可以使用python用递归式的方法来解决这个问题:

def Quick_Sort(list):  if len(list)<2:    return list  else:
    temp=list[0]
    less=[i for i in list[1:] if i<=temp]
    more=[i for i in list[1:] if i>temp]    return Quick_Sort(less)+[temp]+Quick_Sort(more)

testArr= [13,44,53,24,876,2]print(Quick_Sort(testArr))

3、二分查找

二分查找的输入是一个有序的列表,如果要查找的元素包含在一个有序列表中,二分查找可以返回其位置。打个比方来说明二分查找的原理:比如我随便想了个范围在1~100以内的整数,由你来猜,以最少的次数来猜出这个数字,你每次猜完给出个数字,我会回复大了或小了,第一种方法是你从1开始依次往后猜,那如果我想的数字是100,那么你就要猜100次;第二种方法是从50开始,如果我说小了,那你就猜75,就这样依次排除掉一半的剩余数字,这就是二分查找法。可以看出二分查找法更加快速。对于包含n个元素的有序列表,用简单查找最多需要n步,而二分查找法则最多只需lon2 n步。下面用python来实现该算法:

def Item_Search(list,item):
  low=0
  high=len(list)-1  while low<=high:
    middle=(low+high)//2    print(list[middle])    if list[middle]>item:
      high=middle-1    elif list[middle]<item:
      low=middle+1    else:      return middle  return None    

test_list=[1,3,5,7,9,11,13,15,17,19,21]
Item_Search(test_list,11)

4、广度优先搜索

广度优先搜索是一种图算法,图由节点和边组成,一个节点可能与多个节点连接,这些节点称为邻居。广度优先搜索算法可以解决两类问题:第一类是从节点A出发,有没有前往节点B的路径;第二类问题是从节点A出发,前往B节点的哪条路径最短。使用广度优先搜索算法的前提是图的边没有权值,即该算法只用于非加权图中,如果图的边有权值的话就应使用狄克斯特拉算法来查找最短路径。举个例子,假如你认识alice、bob、claire,bob认识anuj、peggy,alice认识peggy,claire认识tom、jonny,你需要在最短的路径内找到通过认识的人找到tom,那么算法实现如下:

#使用字典构建图graph={}
graph["you"]=["Alice","Bob","Claire"]
graph["Bob"]=["Anuj","Peggy"]
graph["Alice"]=["Peggy"]
graph["Claire"]=["Tom","Jonny"]
graph["Anuj"]=[]
graph["Peggy"]=[]
graph["Tom"]=[]
graph["Jonny"]=[]from collections import deque#简单的判断方法def person_is_seller(name):  return name=='Tom'def Search(name):
  searched=[]  #用于记录检查过的人,防止进入死循环
  search_queue=deque() #创建队列
  search_queue+=graph[name]  while search_queue:
    person=search_queue.popleft()    if not person in searched:  #仅当这个人没检查过时才检查
      if person_is_seller(person):        print("the seller is {0}".format(person))        return True      else:
        search_queue+=graph[person]
        searched.append(person)  #将这个人标记为检查过
  return Falseprint(Search("you"))

5、贪婪算法

贪婪算法,又名贪心算法,对于没有快速算法的问题(NP完全问题),就只能选择近似算法,贪婪算法寻找局部最优解,并企图以这种方式获得全局最优解,它易于实现、运行速度快,是一种不错的近似算法。假如你是个小偷,商店里有很多箱子,箱子里有各种水果,有些箱子里有3种水果,有些箱子有2种...,你想尝到所有种类的水果,但你一个人力气有限,因此你必须尽量搬走最少的箱子,那么,算法实现如下:

fruits=set(["苹果","香蕉","梨子","西瓜","草莓","橘子","荔枝","榴莲"]) 

#箱子以及包含的水果box={}
box["b1"]=set(["苹果","香蕉","西瓜"])
box["b2"]=set(["草莓","橘子","榴莲"])
box["b3"]=set(["梨子","荔枝","草莓"])
box["b4"]=set(["香蕉","橘子"])
box["b5"]=set(["梨子","榴莲"])

final_boxs=set() #最终选择的箱子#直到fruits为空while fruits:
  best_box=None #包含了最多的未包含水果的箱子
  fruits_covered=set() #包含该箱子包含的所有未包含的水果

  #循环迭代每个箱子,并确定它是否为最佳箱子
  for boxItem,fruitItem in box.items():
    covered=fruits & fruitItem #计算交集
    if len(covered)>len(fruits_covered): 
      best_box=boxItem
      fruits_covered=covered
  fruits-=fruits_covered
  final_boxs.add(best_box)   
print(final_boxs)

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