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二分查找递归python

发布时间: 2023-08-23 19:18:39

python 算法有哪些比赛

算法是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。简单来讲,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。包括这几类:
1.
选择排序算法:选择排序是一种简单直观的排序算法。原理:首先在未排序序列中找到最小或最大元素,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大最小元素,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。
2.
快速排序算法:快速排序的运行速度快于选择排序。原理:设要排序的数组为N,首先任意选取一个数据作为关键数据,然后将所有比它小的数放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称之为快速排序。
3. 二分查找算法: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。
4.
广度优先搜索算法:属于一种图算法,图由节点和边组成。一个节点可以与多个节点连接,这些节点称为邻居。它可以解决两类问题:第一类是从节点A出发,在没有前往节点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该使用狄克斯特拉算法来查找最短路径。
5.
贪婪算法:又叫做贪心算法,对于没有快速算法的问题,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。

Ⅱ python入门需要学哪些

初学者学习Python需循序渐进,可以从以下内容入手学习:

1.Python基础知识

学习任何一门编程语言都需要学习相关语法知识,Python基础知识的学习主要包括Python解释器执行原理、字符编码、注释、变量、缩进、流程控制、文件操作、数据类型、数据类型内置方法、字符串格式化、运算符、输入输出、三元运算、collections、列表、字典、元组、集合、IO操作、文件增删改查、函数等。

5.数据库缓存、队列

Python数据库、缓存、队列学习内容为Python操作redis、Python操作memcache、rabbitMQ消息队列、数据库介绍、mysql数据库安装使用、mysql管理、mysql数据类型、常用mysql命令、创建数据库、外键、增删改查表、权限、事务、索引、Python操作mysql等。

6.Web开发基础

Python之Web开发基础学习内容为HTML基础、CSS基础、JavaScript基础、局部变量和全局变量、集合、数组、字典、函数参数、原型、面向对象、作用域、dom编程、jquery介绍、jquery选择器、jquery属性和CSS操作、jquery文档处理、jquery筛选、jquery事件托管、jquery事件、jquery ajax、jquery扩展方法、bootstrap使用、EasyUI介绍和使用等。

7.Web框架学习

Python之Web框架学习内容为Web框架本质、socket服务器、基于反射的路由系统、WSGI介凯闭行绍及原理实现态御、开发自己的Web框架、MVC和MTV、路由系统、模板、django基础学习与使用、普通路由和动态路由、模板引擎、ORM介绍、Django ORM增删改查学习、自定义tag、django进阶学习与使用、模型绑定、Form表单验证、Django ORM进阶学习、ModelForm、自定义Validator等。

Ⅲ Python程序,定义一个 prime() 函数求整数 n 以内(不包括n)的所有素数(1不是素数)

定义一个 prime() 函数求整数 n 以内(不包括n)的所有素数(1不是素数),<br>并返回一个按照升序排列的素数列表。使用递归来实现一个二分查找算法<br>函数bi_search(),该函数实现检索任意一个整数在 prime() 函数生成的素数列<br>表中位置(索引)的功能,并返回该位置的索引值,若该数不存在则返回 -1。<br><br>输入格式:<br>第一行为正整数 n<br>接下来若干行为待查找的数字,每行输入一个数字<br>输出格式:<br>每行输出相应的待查找数字的索引值<br>输入样例:<br>10<br>2<br>4<br>6<br>7<br>输出样例:<br>0<br>-1<br>-1<br>3<br>

Ⅳ Python该怎么入门

作为初学者,第一个月的月目标应该是这样的:

  • 熟悉基本概念(变量,条件,列表,循环,函数)

  • 练习超过 30 个编程问题

  • 利用这些概念完成两个项目

  • 熟悉至少 2 个框架

  • 开始使用集成开发环境(IDE),Github,hosting,services 等

  • 整体计划

    现在,我们先将月计划细化成周计划。

    第一周:熟悉 Python

    要积极探索 Python 的使用方法,尽可能多的完成下面这些任务:

  • 第一天:基本概念(4 小时):print,变量,输入,条件语句

  • 第二天:基本概念(5 小时):列表,for 循环,while 循环,函数,导入模块

  • 第三天:简单编程问题(5 小时):交换两个变量值,将摄氏度转换为华氏温度,求数字中各位数之和,判断某数是否为素数,生成随机数,删除列表中的重复项等等

  • 第四天:中级编程问题(6 小时):反转一个字符串(回文检测),计算最大公约数,合并两个有序数组,猜数字游戏,计算年龄等等

  • 第五天:数据结构(6 小时):栈,队列,字典,元组,树,链表。

  • 第六天:面向对象编程(OOP)(6 小时):对象,类,方法和构造函数,面向对象编程之继承

  • 第七天:算法(6 小时):搜索(线性和二分查找)、排序(冒泡排序、选择排序)、递归函数(阶乘、斐波那契数列)、时间复杂度(线性、二次和常量)

  • 通过第一周时间,python大致能熟悉了,自学能力稍微弱一点找人带下你,节约自己的时间。

    注意:别急着安装 Python 环境!

    这看起来很矛盾,但是你一定要相信我。我有几个朋友,他们因为语言工具包和 IDE 安装的失败而逐渐失去了学习下去的欲望。因此,我的建议是先使用一些安卓 app 来探索这门语言,如果你是个技术小白,安装 Python 环境可不是你的首要任务。

    第二周:开始软件开发(构建项目)

    接下来,让我们朝着软件开发任务进军吧!不妨尝试综合你学到的知识完成一个实际的项目:

  • 第一天:熟悉一种 IDE(5 小时): IDE 是你在编写大型项目时的操作环境,所以你需要精通一个 IDE。在软件开发的初期,我建议你在 VS code 中安装 Python 扩展或使用 Jupyter notebook。

  • 第二天:Github(6 小时):探索 Github,并创建一个代码仓库。尝试提交(Commit)、查看变更(Diff)和上推(Push)你的代码。另外,还要学习如何利用分支工作,如何合并(merge)不同分支以及如何在一个项目中创建拉取请求(pull request)。

  • 第三天:第一个项目——简单计算器(4 小时):熟悉 Tkinter,创建一个简单的计算器

  • 第四、五、六天:个人项目(每天 5 小时):选定一个项目并完成它。如果你不知道你该做什么,可以查看下面的清单(https://www.quora.com/what-some-good pythonprojects -for-an- middle - programmer/answer/jhankar - mahbub2)

  • 第七天:托管项目(5 小时):学习使用服务器和 hosting 服务来托管你的项目。创建一个 Heroku 设置并部署你构建的应用程序。

  • 为什么要写项目?

    如果仅仅按部就班地学习课堂上或视频中的内容,你无法拥有独立思考能力。所以,你必须把你的知识应用到一个项目中。当你努力寻找答案时,你也在慢慢地学会这些知识。

    第三周:让自己成为一名程序员

    第 3 周的目标是熟悉软件开发的整体过程。你不需要掌握所有的知识,但是你应该知道一些常识,因为它们会影响你的日常工作。

  • 第一天:数据库基础(6 小时):基本 SQL 查询(创建表、选择、Where 查询、更新)、SQL 函数(Avg、Max、Count)、关系数据库(规范化)、内连接、外连接等

  • 第二天:使用 Python 数据库(5 小时):利用一种数据库框架(SQLite 或 panda),连接到一个数据库,在多个表中创建并插入数据,再从表中读取数据。

  • 第三天:API(5 小时):如何调用 API。学习 JSON、微服务(micro-service)以及表现层应用程序转换应用程序接口(Rest API)。

  • 第四天:Numpy(4 小时):熟悉 Numpy(https://towardsdatascience.com/lets-talk-about- Numpy -for- datascies-beginners-b8088722309f)并练习前 30 个 Numpy 习题(https://github.com/rougier/numpy- 100/blob/master/100_numpy_excercises.md)

  • 第五、六天:作品集网站(一天 5 小时):学习 Django,使用 Django 构建一个作品集网站(https://realpython.com/get- start-with-django -1/),也要了解一下 Flask 框架。

  • 第七天:单元测试、日志、调试(5 小时):学习单元测试(PyTest),如何设置和查看日志,以及使用断点调试。

  • 真心话时间(绝密)

    如果你非常“疯狂”,并且非常专注,你可以在一个月内完成这些任务。你必须做到:

  • 把学习 Python 作为你的全职活动。你需要从早上 8 点开始学习,一直到下午 5 点。在此期间,你可以有一个午休时间和茶歇时间(共 1 小时)。

  • 8 点列出你今天要学的东西,然后花一个小时复习和练习你昨天学过的东西。

  • 从 9 点到 12 点:开始学习,并进行少量练习。在午饭后,你需要加大练习量,如果你卡在某个问题上,可以在网上搜索解决方案。

  • 严格保持每天 4-5 小时的学习时间和 2-3 小时的练习时间(每周最多可以休息一天)。

  • 你的朋友可能会认为你疯了。走自己的路,让别人去说吧!

  • 如果你有一份全职工作,或者你是一名学生,完成这些流程可能需要更长的时间。作为一名全日制学生,我花了 8 个月的时间来完成这份清单。现在我是一名高级开发人员。所以,不管花多长时间,一定要完成它们。要想成功完成一个目标,必须付出百分之百的努力。

    第四周:认真考虑工作(实习)问题

    第 4 周的目标是认真思考如何才能被录用。即使你现在不想找工作,你也可以在探索这条道路的过程中学到很多东西。

  • 第一天:准备简历(5 小时):制作一份一页的简历。把你的技能总结放在最上面,必须在写项目的同时附上 Github 链接。

  • 第二天:作品集网站(6 小时):写几个博客,将它们添加到你之前开发的作品集网站中。

  • 第三天:LinkedIn 简介(4 小时):创建一个 LinkedIn 个人简介,把简历上的所有内容都放到 LinkedIn 上。

  • 第四天:面试准备(7 小时):准备一些谷歌常见的面试问题,练习白皮书中的 10 个面试编程问题。在 Glassdoor、Careercup 等网站中查看前人遇到的面试问题。

  • 第五天:社交(~小时):走出房门,开始参加聚会、招聘会,与其他开发人员和招聘人员见面。

  • 第六天:工作申请(~小时):搜索“Python Job”,查看 LinkedIn Job 和本地求职网站。选择 3 个工作岗位并发送工作申请。为每个工作定制你的简历。在每个工作要求中找出 2 到 3 件你不知道的事情,并在接下来的 3-4 天里学会它们。

  • 第七天:在拒绝中学习(~小时):每次你被拒绝的时候,找出两件为了获得这份工作你应该知道的事情,然后花 4-5 天 的时间来掌握它们。这样,每次拒绝都会让你成为更好的开发人员。

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