搜索演算法python

Ⅰ python 是一門適合做數據挖掘的語言嗎

python強調程序員的生產力，讓你把精力集中在邏輯上而不是語言本身上。
你能想像用一下午時間實現從0開始一個簡單的搜索引擎嗎？C++顯然是不行的。。你的大部分時間都將花在實現基本數據結構和調試語言錯誤上。。而用python，你要做的就是真正理解搜索演算法，之後的實現真的很簡單。。

我覺得用python很適合演算法研究，不僅僅是數據挖掘。快速開發能讓你迅速驗證你的想法，而不是把時間浪費在程序本身上（想像一下你寫了一星期的c++，調了一大堆指針錯誤，最後發現想法本身就有錯誤。。）當你知道你已經有了一個正確的演算法，要使他運行速度提高只需用c++等重寫性能瓶頸並嵌入就行了

Ⅱ 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。

Ⅲ python 演算法種類

python雖然具備很多高級模塊，也是自帶電池的編程語言，但是要想做一個合格的程序員，基本的演算法還是需要掌握，本文主要介紹列表的一些排序演算法
遞歸是演算法中一個比較核心的概念，有三個特點，1 調用自身 2 具有結束條件 3 代碼規模逐漸減少

Ⅳ python中有哪些簡單的演算法

演算法都是第三方庫才有的
如果要自帶的，只有排序了，是timsort

Ⅳ python實現折半查找和歸並排序演算法

python實現折半查找和歸並排序演算法
今天依舊是學演算法，前幾天在搞bbs項目，界面也很醜，評論功能好像也有BUG。現在不搞了，得學下演算法和數據結構，筆試過不了，連面試的機會都沒有……
今天學了折半查找演算法，折半查找是蠻簡單的，但是歸並排序我就挺懵比，看教材C語言寫的歸並排序看不懂，後來參考了別人的博客，終於搞懂了。
折半查找
先看下課本對於 折半查找的講解。注意了，折半查找是對於有序序列而言的。每次折半，則查找區間大約縮小一半。low,high分別為查找區間的第一個下標與最後一個下標。出現low>high時，說明目標關鍵字在整個有序序列中不存在，查找失敗。

看我用python編程實現:
defBinSearch(array, key, low, high): mid=int((low+high)/2) ifkey==array[mid]:# 若找到 returnarray[mid] iflow > high: returnFalse ifkey < array[mid]: returnBinSearch(array, key, low, mid-1)#遞歸 ifkey > array[mid]: returnBinSearch(array, key, mid+1, high) if__name__=="__main__": array=[4,13,27,38,49,49,55,65,76,97] ret=BinSearch(array,76,0,len(array)-1)# 通過折半查找，找到65 print(ret)
輸出: 在列表中查找76.
76
時間復雜度：O(logn)
歸並排序演算法
先闡述一下排序思路：
首先歸並排序使用了二分法，歸根到底的思想還是分而治之。歸並排序是指把無序的待排序序列分解成若干個有序子序列，並把有序子序列合並為整體有序序列的過程。長度為1的序列是有序的。因此當分解得到的子序列長度大於1時，應繼續分解，直到長度為1.
(下圖是分解過程，圖自python編程實現歸並排序)

合並的過程如下:

很好，你現在可以和別人說，老子會歸並排序了。但是讓你寫代碼出來，相信你是不會的……
來來來，看我用python寫的歸並排序演算法:
defmerge_sort(array):# 遞歸分解 mid=int((len(array)+1)/2) iflen(array)==1:# 遞歸結束的條件，分解到列表只有一個數據時結束 returnarray list_left=merge_sort(array[:mid]) list_right=merge_sort(array[mid:]) print(">>>list_left:", list_left) print(">>>list_right:", list_right) returnmerge(list_left, list_right)# 進行歸並 defmerge(list_left, list_right):# 進行歸並 final=[] whilelist_leftandlist_right: iflist_left[0] <=list_right[0]:# 如果將"<="改為"<",則歸並排序不穩定 final.append(list_left.pop(0)) else: final.append(list_right.pop(0)) returnfinal+list_left+list_right# 返回排序好的列表 if__name__=="__main__": array=[49,38,65,97,76] print(merge_sort(array))輸出:
輸出：
>>>list_left: [49]
>>>list_right: [38]
>>>list_left: [38, 49]
>>>list_right: [65]
>>>list_left: [97]
>>>list_right: [76]
>>>list_left: [38, 49, 65]
>>>list_right: [76, 97]
[38, 49, 65, 76, 97]
時間度雜度: 平均情況＝最好情況＝最壞情況＝O(nlogn)
空間復雜度:O(n)
穩定性:穩定
對序列{ 6, 5, 3, 1, 8, 7, 2, 4 }進行歸並排序的實例如下:

使用歸並排序為一列數字進行排序的宏觀過程:

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助

Ⅵ python問題

defSearch(dat,a):
	ifstr(i)indat:
		returndat.index(str(i))
	else:
		return-1

f=open('temporary.txt','r')
dat=f.read()
dat=dat.split(',')
foriin[7,11,119]:
	printSearch(dat,i)

Ⅶ python 演算法有哪些比賽

演算法是指解題方案的准確而完整的描述，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。簡單來講，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，執行這個演算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。包括這幾類：
1.
選擇排序演算法：選擇排序是一種簡單直觀的排序演算法。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;然後，再從剩餘未排序元素中繼續尋找最大最小元素，然後放到已排序序列的後面，以此類推直到所有元素均排序完畢。
2.
快速排序演算法：快速排序的運行速度快於選擇排序。原理：設要排序的數組為N，首先任意選取一個數據作為關鍵數據，然後將所有比它小的數放到它前面，所有比它大的數都放到它後面，這個過程稱之為快速排序。
3. 二分查找演算法：二分查找的輸入是一個有序的列表，如果要查找的元素包含在一個有序列表中，二分查找可以返回其位置。
4.
廣度優先搜索演算法：屬於一種圖演算法，圖由節點和邊組成。一個節點可以與多個節點連接，這些節點稱為鄰居。它可以解決兩類問題：第一類是從節點A出發，在沒有前往節點B的路徑;第二類問題是從節點A出發，前往B節點的哪條路徑最短。使用廣度優先搜索演算法的前提是圖的邊沒有權值，即該演算法只用於非加權圖中，如果圖的邊有權值的話就應該使用狄克斯特拉演算法來查找最短路徑。
5.
貪婪演算法：又叫做貪心演算法，對於沒有快速演算法的問題，就只能選擇近似演算法，貪婪演算法尋找局部最優解，並企圖以這種方式獲得全局最優解，它易於實現、運行速度快，是一種不錯的近似演算法。

Ⅷ python快速查找演算法應用實例

python快速查找演算法應用實例
文實例講述了Python快速查找演算法的應用，分享給大家供大家參考。
具體實現方法如下：
import random
def partition(list_object,start,end):
random_choice = start
#random.choice(range(start,end+1))
#把這里的start改成random()效率會更高些
x = list_object[random_choice]
i = start
j = end
while True:
while list_object[i] < x and i < end:
i += 1
while list_object[j] > x:
j -= 1
if i >= j:
break
list_object[i],list_object[j] = list_object[j],list_object[i]
print list_object
#list_object[random_choice] = list_object[j]
#list_object[j] = random_choice
return j

def quick_sort(list_object,start,end):
if start < end:
temp = partition(list_object,start,end)
quick_sort(list_object,start,temp-1)
quick_sort(list_object,temp + 1 ,end)

a_list = [69,65,90,37,92,6,28,54]
quick_sort(a_list,0,7)
print a_list

程序測試環境為Python2.7.6

輸出結果如下：

[54, 65, 28, 37, 6, 69, 92, 90]
[6, 37, 28, 54, 65, 69, 92, 90]
[6, 37, 28, 54, 65, 69, 92, 90]
[6, 28, 37, 54, 65, 69, 92, 90]
[6, 28, 37, 54, 65, 69, 90, 92]
[6, 28, 37, 54, 65, 69, 90, 92]

希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。