推薦演算法python
演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的消遲描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個算拿羨李法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
一個演算法應該具有以下七個重要的特徵：
①有派慶窮性（Finiteness）：演算法的有窮性是指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止；
②確切性(Definiteness)：演算法的每一步驟必須有確切的定義；
③輸入項(Input)：一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸 入是指演算法本身定出了初始條件；
④輸出項(Output)：一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒 有輸出的演算法是毫無意義的；
⑤可行性(Effectiveness)：演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行 的操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成（也稱之為有效性）；
⑥高效性(High efficiency)：執行速度快，佔用資源少；
⑦健壯性(Robustness)：對數據響應正確。
相關推薦：《Python基礎教程》
五種常見的Python演算法：
1、選擇排序
2、快速排序
3、二分查找
4、廣度優先搜索
5、貪婪演算法
❷ python包含什麼演算法
Python基礎演算法有哪些?
1.
冒泡排序：是一種簡單直觀的排序演算法。重復地走訪過要排序的數列，一次比較兩個元素，如果順序錯誤就交換過來。走訪數列的工作是重復地進行直到沒有再需要交換，也就是說該排序已經完成。
2.
插入排序：沒有冒泡排序和選擇排序那麼粗暴，其原理最容易理解，插入排序是一種最簡單直觀的排序演算法啊，它的工作原理是通過構建有序序列，對於未排序數據在已排序序列中從後向前排序，找到對應位置。
3.
希爾排序：也被叫做遞減增量排序方法，是插入排序的改進版本。希爾排序是基於插入排序提出改進方法的排序演算法，先將整個待排序的記錄排序分割成為若干個子序列分別進行直接插入排序，待整個序列中的記錄基本有序時，再對全記錄進行依次直接插入排序。
4. 歸並排序：是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法Divide and的一個非常典型的應用。
5. 快速排序：由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。又是一種分而治之思想在排序演算法上的典型應用，本質上快速排序應該算是冒泡排序基礎上的遞歸分治法。
6.
堆排序：是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質，即子結點的鍵值或索引總是小於它的父結點。
7.
計算排序：其核心在於將輸入的數據值轉化為鍵存儲在額外開辟的數組空間中，作為一種線性時間復雜度的排序，計算排序要求輸入的數據必須是具有確定范圍的整數。
❸ python常見的三種列表排序演算法分別是什麼
排序是計算機程序設計中的一種重要操作，它的功能是將一個數據元素的任意序列，重新排列成一個關鍵字有序的序列。那麼python列表排序演算法有哪些?本文主要為大家講述python中禪棚經常用的三種排序演算法：冒泡排序、插入排序和選擇排序。
1、冒泡排序
冒泡排序，Bubble
Sort，是一種簡單的排序演算法。它重復地遍歷要排序的數列，一次比較兩個元素，如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。遍歷數列的工作是重復地進行直到沒有再需要交換，也就是說該數列已經排序完成。這個演算法的名字由來是因為越小的元素會經由交換慢慢浮到數列的頂端。
2、插入排序
插戚襲差入排序，Insertion
Sort，是一種簡單直觀的排序演算法。它的工作原理是通過構建有序序列，對於未排序數據，在已排序序列中從後向前掃描，找到相應位置並插入。插入排序在實現上，在從後向前的掃描過程中，需要把已排序元素逐步向後挪位，為最新元素提供插入空間。
3、選擇高皮排序
選擇排序，Selection
Sort，是一種簡單直觀的排序演算法。它的工作原理如下：首先在未排序序列中找到最小、最大元素，存放到排序序列的起始位置，然後再從剩餘未排序元素中繼續尋找最小、最大元素。放到已排序序列的末尾。以此類推，直到所有元素均排序完畢。
❹ 面試官常問十大經典演算法排序（用Python實現）
演算法是一種與語言無關的東西，更確切地說就算解決問題的思路，就是一個通用的思想的問題。代碼本身不重要，演算法思想才是重中之重
我們在面試的時候總會被問到一下演算法，雖然演算法是一些基礎知識，但是難起來也會讓人非常頭疼。
排序演算法應該算是一些簡單且基礎的演算法，但是我們可以從簡單的演算法排序鍛煉我們的演算法思維。這里我就介紹經典十大演算法用python是怎麼實現的。
十大經典演算法可以分為兩大類：
比較排序： 通過對數組中的元素進行比較來實現排序。
非比較排序： 不通過比較來決定元素間的相對次序。
演算法復雜度
冒泡排序比較簡單，幾乎所有語言演算法都會涉及的冒泡演算法。
基本原理是兩兩比較待排序數據的大小 ，當兩個數據的次序不滿足順序條件時即進行交換，反之，則保持不變。
每次選擇一個最小（大）的，直到所有元素都被輸出。
將第一個元素逐個插入到前面的有序數中，直到插完所有元素為止。
從大范圍到小范圍進行比較-交換，是插入排序的一種，它是針對直接插入排序演算法的改進。先對數據進行預處理，使其基本有序，然後再用直接插入的排序演算法排序。
該演算法是採用 分治法 對集合進行排序。
把長度為n的輸入序列分成兩個長度為n/2的子序列，對這兩個子序列分別採用歸並排序，最終合並成序列。
選取一個基準值，小數在左大數在在右。
利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。
堆是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。利用最大堆和最小堆的特性。
採用字典計數-還原的方法，找出待排序的數組中最大和最小的元素，統計數組中每個值為i的元素出現的次數，對所有的計數累加，將每個元素放在新數組依次排序。
設置一個定量的數組當作空桶；遍歷輸入數據，並且把數據一個一個放到對應的桶里去；對每個不是空的桶進行排序；從不是空的桶里把排好序的數據拼接起來。
元素分布在桶中：
然後，元素在每個桶中排序：
取得數組中的最大數，並取得位數；從最低位開始取每個位組成新的數組；然後進行計數排序。
上面就是我整理的十大排序演算法，希望能幫助大家在演算法方面知識的提升。看懂之後可以去試著自己到電腦上運行一遍。最後說一下每個排序是沒有調用數據的，大家記得實操的時候要調用。
參考地址：https://www.runoob.com/w3cnote/ten-sorting-algorithm.html
❺ python演算法有哪些
Python演算法的特徵
1. 有窮性：演算法的有窮性指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止;
2. 確切性：演算法的每一步驟必須有確切的定義;
3. 輸入項：一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件;
4. 輸出項：一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果，沒有輸出的演算法是毫無意義的;
5. 可行性：演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成;
6. 高效性：執行速度快、佔用資源少;
7. 健壯性：數據響應正確。
Python演算法分類：
1.
冒泡排序：是一種簡單直觀的排序演算法。重復地走訪過要排序的數列，一次比較兩個元素，如果順序錯誤就交換過來。走訪數列的工作是重復地進行直到沒有再需要交換，也就是說該排序已經完成。
2.
插入排序：沒有冒泡排序和選擇排序那麼粗暴，其原理最容易理解，插入排序是一種最簡單直觀的排序演算法啊，它的工作原理是通過構建有序序列，對於未排序數據在已排序序列中從後向前排序，找到對應位置。
3.
希爾排序：也被叫做遞減增量排序方法，是插入排序的改進版本。希爾排序是基於插入排序提出改進方法的排序演算法，先將整個待排序的記錄排序分割成為若干個子序列分別進行直接插入排序，待整個序列中的記錄基本有序時，再對全記錄進行依次直接插入排序。
4. 歸並排序：是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法Divide and的一個非常典型的應用。
5. 快速排序：由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。又是一種分而治之思想在排序演算法上的典型應用，本質上快速排序應該算是冒泡排序基礎上的遞歸分治法。
6.
堆排序：是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質，即子結點的鍵值或索引總是小於它的父結點。
7.
計算排序：其核心在於將輸入的數據值轉化為鍵存儲在額外開辟的數組空間中，作為一種線性時間復雜度的排序，計算排序要求輸入的數據必須是具有確定范圍的整數。
❻ Python 演算法 2022-06-23
描述：一群孩子做游戲，現在請你根據游戲得分來發糖果，要求如下：
給定一個數組 arrarr 代表得分數組，請返回最少需要多少糖果
描述：有 n 個活動即將舉辦，每個活動都有開始時間與活動的結束時間，第 i 個活動的開始時間是 starti ,第 i 個活動的結束時間是 endi ,舉辦某個活動就需要為該活動准備一個活動主持人。
一位活動主持人在同一時間只能參與一個活動。並且活動主持人需要全程參與活動，換句話說，一個主持人參與了第 i 個活動，那麼拿薯該主持人在 (starti,endi) 這個時間段不能參與其他任何活動。求為了成功舉辦這 n 個活動，最少需要多少名主持人。
輸入：
2,[[1,2],[2,3]]
返回值：
1
說明：
只需要一個主持人就能成功舉辦這兩個活動
輸入：
2,[[1,3],[2,4]]
返回值：
2
說明：
需要兩個主持人才能成功舉辦這兩個活動
描述：假設你有一個數組prices，長度為n，其中prices[i]是股票在第i天的價格，請根據這個價格數組，返回買賣股票能獲得的最大收益
1.你可以買入一次股票和賣出一次股票，並非每天都可以蠢敏輪買入或賣出一次，總共只能買入帶信和賣出一次，且買入必須在賣出的前面的某一天
2.如果不能獲取到任何利潤，請返回0
3.假設買入賣出均無手續費
數據范圍： 0 <= n <= 10^5 , 0 <= val <= 10^4
要求：空間復雜度 O(1)，時間復雜度 O(n)
描述：假設你有一個數組prices，長度為n，其中prices[i]是某隻股票在第i天的價格，請根據這個價格數組，返回買賣股票能獲得的最大收益
描述：描述
假設你有一個數組prices，長度為n，其中prices[i]是某隻股票在第i天的價格，請根據這個價格數組，返回買賣股票能獲得的最大收益
這里的buy2以及profit2如何更新？
1.只有一個數出現奇數次，其它數出現偶數次
2.共有兩個數出現奇數次，其它數目出現偶數次
#一個數&與自己的取反加1就是得到該數最右位置的1
eor&(~eor+1)
❼ 常見的相似度度量演算法
本文目錄：
定義在兩個向量（兩個點）上：點x和點y的歐式距離為：
常利用歐幾里得距離描述相似度時，需要取倒數歸一化，sim = 1.0/(1.0+distance)，利用numpy實現如下：
python實現歐式距離
從名字就可以猜出這種距離的計算方法了。想像你在曼哈頓要從一個十字路口開車到另外一個十字路口，駕駛距離是兩點間的直線距離嗎？顯然不是，除非你能穿越大樓。實際駕駛距離就是這個「曼哈頓距離」。而這也是曼哈頓距離名稱的來源， 曼哈頓距離也稱為城市街區距離(City Block distance)。
(1)二維平面兩點a(x1,y1)與b(x2,y2)間的曼哈頓距離
(2)兩個n維向量a(x11,x12,…,x1n)與 b(x21,x22,…,x2n)間的曼哈頓距離
python實現曼哈頓距離：
國際象棋玩過么？國王走一步能夠移動到相鄰的8個方格中的任意一個。那麼國王從格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少需要多少步？自己走走試試。你會發現最少步數總是max( | x2-x1 | , | y2-y1 | ) 步 。有一種類似的一種距離度量方法叫切比雪夫距離。
(1)二維平面兩點a(x1,y1)與b(x2,y2)間的切比雪夫距離
(2)兩個n維向量a(x11,x12,…,x1n)與 b(x21,x22,…,x2n)間的切比雪夫距離
python實現切比雪夫距離：
閔氏距離不是一種距離，而是一組距離的定義。
兩個n維變數a(x11,x12,…,x1n)與 b(x21,x22,…,x2n)間的閔可夫斯基距離定義為：
其中p是一個變參數。
當p=1時，就是曼哈頓距離
當p=2時，就是歐氏距離
當p→∞時，就是切比雪夫距離
根據變參數的不同，閔氏距離可以表示一類的距離。
閔氏距離，包括曼哈頓距離、歐氏距離和切比雪夫距離都存在明顯的缺點。
舉個例子：二維樣本(身高,體重)，其中身高范圍是150 190，體重范圍是50 60，有三個樣本：a(180,50)，b(190,50)，c(180,60)。那麼a與b之間的閔氏距離（無論是曼哈頓距離、歐氏距離或切比雪夫距離）等於a與c之間的閔氏距離，但是身高的10cm真的等價於體重的10kg么？因此用閔氏距離來衡量這些樣本間的相似度很有問題。
簡單說來，閔氏距離的缺點主要有兩個：
(1)將各個分量的量綱(scale)，也就是「單位」當作相同的看待了。
(2)沒有考慮各個分量的分布（期望，方差等)可能是不同的。
標准歐氏距離的定義
標准化歐氏距離是針對簡單歐氏距離的缺點而作的一種改進方案。標准歐氏距離的思路：既然數據各維分量的分布不一樣，好吧！那我先將各個分量都「標准化」到均值、方差相等吧。均值和方差標准化到多少呢？這里先復習點統計學知識吧，假設樣本集X的均值(mean)為m，標准差(standard deviation)為s，那麼X的「標准化變數」表示為：
而且標准化變數的數學期望為0，方差為1。因此樣本集的標准化過程(standardization)用公式描述就是：
標准化後的值 = ( 標准化前的值 － 分量的均值 ) /分量的標准差
經過簡單的推導就可以得到兩個n維向量a(x11,x12,…,x1n)與 b(x21,x22,…,x2n)間的標准化歐氏距離的公式：
如果將方差的倒數看成是一個權重，這個公式可以看成是一種加權歐氏距離(Weighted Euclidean distance)。
有M個樣本向量X1~Xm，協方差矩陣記為S，均值記為向量μ，則其中樣本向量X到u的馬氏距離表示為：
而其中向量Xi與Xj之間的馬氏距離定義為：
若協方差矩陣是單位矩陣（各個樣本向量之間獨立同分布）,則公式就成了：
也就是歐氏距離了。
若協方差矩陣是對角矩陣，公式變成了標准化歐氏距離。
馬氏距離的優缺點：量綱無關，排除變數之間的相關性的干擾。
幾何中夾角餘弦可用來衡量兩個向量方向的差異，機器學習中借用這一概念來衡量樣本向量之間的差異。
在二維空間中向量A(x1,y1)與向量B(x2,y2)的夾角餘弦公式：
兩個n維樣本點a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夾角餘弦
類似的，對於兩個n維樣本點a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)，可以使用類似於夾角餘弦的概念來衡量它們間的相似程度。
即：
夾角餘弦取值范圍為[-1,1]。夾角餘弦越大表示兩個向量的夾角越小，夾角餘弦越小表示兩向量的夾角越大。當兩個向量的方向重合時夾角餘弦取最大值1，當兩個向量的方向完全相反夾角餘弦取最小值-1。
python實現餘弦相似度：
兩個等長字元串s1與s2之間的漢明距離定義為將其中一個變為另外一個所需要作的最小替換次數。例如字元串「1111」與「1001」之間的漢明距離為2。
應用：信息編碼（為了增強容錯性，應使得編碼間的最小漢明距離盡可能大）。
python實現漢明距離：
兩個集合A和B的交集元素在A，B的並集中所佔的比例，稱為兩個集合的傑卡德相似系數，用符號J(A,B)表示。
傑卡德相似系數是衡量兩個集合的相似度一種指標。
與傑卡德相似系數相反的概念是傑卡德距離(Jaccard distance)。傑卡德距離可用如下公式表示：
傑卡德距離用兩個集合中不同元素占所有元素的比例來衡量兩個集合的區分度。
可將傑卡德相似系數用在衡量樣本的相似度上。
樣本A與樣本B是兩個n維向量，而且所有維度的取值都是0或1。例如：A(0111)和B(1011)。我們將樣本看成是一個集合，1表示集合包含該元素，0表示集合不包含該元素。
p ：樣本A與B都是1的維度的個數
q ：樣本A是1，樣本B是0的維度的個數
r ：樣本A是0，樣本B是1的維度的個數
s ：樣本A與B都是0的維度的個數
這里p+q+r可理解為A與B的並集的元素個數，而p是A與B的交集的元素個數。
而樣本A與B的傑卡德距離表示為：
皮爾遜相關系數即為相關系數 ( Correlation coefficient )與相關距離(Correlation distance)
相關系數的定義
相關系數是衡量隨機變數X與Y相關程度的一種方法，相關系數的取值范圍是[-1,1]。相關系數的絕對值越大，則表明X與Y相關度越高。當X與Y線性相關時，相關系數取值為1（正線性相關）或-1（負線性相關）。
1. 機器學習中的相似性度量
2. 推薦演算法入門（1）相似度計算方法大全
3. Python Numpy計算各類距離
4. 皮爾遜積矩相關系數
❽ python中有哪些簡單的演算法
Python中的基礎演算法有以下幾種：
基礎加減乘除演算法：
加法>>> 2 + 2；
減法>>> 2 - 2；
乘法>>> 2 * 2；
除法>>> 2 / 2。
整除運算：
第一種>>> 2 / 3 整型與整型相除，獲取整數，條件是除數被除數都是整數；
第二種>>> 2 // 3 雙斜杠整除演算法，只獲取小數點前的部分整數值。
冥運算：
例子1：>>> 2 ** 3；
例子2； >>> -2 ** 3；
例子3： >>> (-2) ** 3
❾ python中有哪些簡單的演算法
你好：
跟你詳細說一下python的常用8大演算法：
1、插入排序
插入排序的基本操作就是將一個數據插入到已經排好序的有序數據中，從而得到一個新的、個數加一的有序數據，演算法適用於少量數據的排序，時間復雜度為O(n^2)。是穩定的排序方法。插入演算法把要排序的數組分成兩部分：第一部分包含了這個數組的所有元素，但將最後一個元素除外(讓數組多一個空間才有插入的位置)，而第二部分就只包含這一個元素(即待插入元素)。在第一部分排序完成後，再將這個最後元素插入到已排好序的第一部分中。
2、希爾排序
希爾排序(Shell Sort)是插入排序的一種。也稱縮小增量排序，是直接插入排序演算法的一種更高效的改進版本。希爾排序是非穩定排序演算法。該方法因DL．Shell於1959年提出而得名。 希爾排序是把記錄按下標的一定增量分組，對每組使用直接插入排序演算法排序；隨著增量逐漸減少，每組包含的關鍵詞越來越多，當增量減至1時，整個文件恰被分成一組，演算法便終止。
3、冒泡排序
它重復地走訪過要排序的數列，一次比較兩個元素，如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。走訪數列的工作是重復地進行直到沒有再需要交換，也就是說該數列已經排序完成。
4、快速排序
通過一趟排序將要排序的數據分割成獨立的兩部分，其中一部分的所有數據都比另外一部分的所有數據都要小，然後再按此方法對這兩部分數據分別進行快速排序，整個排序過程可以遞歸進行，以此達到整個數據變成有序序列。
5、直接選擇排序
基本思想：第1趟，在待排序記錄r1 ~ r[n]中選出最小的記錄，將它與r1交換；第2趟，在待排序記錄r2 ~ r[n]中選出最小的記錄，將它與r2交換；以此類推，第i趟在待排序記錄r[i] ~ r[n]中選出最小的記錄，將它與r[i]交換，使有序序列不斷增長直到全部排序完畢。
6、堆排序
堆排序(Heapsort)是指利用堆積樹(堆)這種數據結構所設計的一種排序演算法，它是選擇排序的一種。可以利用數組的特點快速定位指定索引的元素。堆分為大根堆和小根堆，是完全二叉樹。大根堆的要求是每個節點的值都不大於其父節點的值，即A[PARENT[i]] >= A[i]。在數組的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因為根據大根堆的要求可知，最大的值一定在堆頂。
7、歸並排序
歸並排序是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法,該演算法是採用分治法(Divide and Conquer)的一個非常典型的應用。將已有序的子序列合並，得到完全有序的序列；即先使每個子序列有序，再使子序列段間有序。若將兩個有序表合並成一個有序表，稱為二路歸並。
歸並過程為：比較a[i]和a[j]的大小，若a[i]≤a[j]，則將第一個有序表中的元素a[i]復制到r[k]中，並令i和k分別加上1；否則將第二個有序表中的元素a[j]復制到r[k]中，並令j和k分別加上1，如此循環下去，直到其中一個有序表取完，然後再將另一個有序表中剩餘的元素復制到r中從下標k到下標t的單元。歸並排序的演算法我們通常用遞歸實現，先把待排序區間[s,t]以中點二分，接著把左邊子區間排序，再把右邊子區間排序，最後把左區間和右區間用一次歸並操作合並成有序的區間[s,t]。
8、基數排序
基數排序(radix sort)屬於「分配式排序」(distribution sort)，又稱「桶子法」(bucket sort)或bin sort，顧名思義，它是透過鍵值的部分資訊，將要排序的元素分配至某些「桶」中，藉以達到排序的作用，基數排序法是屬於穩定性的排序，其時間復雜度為O (nlog(r)m)，其中r為所採取的基數，而m為堆數，在某些時候，基數排序法的效率高於其它的穩定性排序法。