⑴ 我怎麼才能把python的字典裡面的數據按照原始順序遍歷出來
importcollectionsprint"Regulardictionary"d={}d['a']='A'd['b']='B'd['c']='C'fork,vind.items():printk,vprint"\nOrderdictionary"d1=collections.OrderedDict()d1['a']='A'd1['b']='B'd1['c']='C'd1['1']='1'd1['2']=
⑵ python的目錄遍歷操作遇到一點小問題，請網友看看，謝謝了
forfilenameinfilelist:
filepath=os.path.join(path,filename)
ifos.path.isdir(filepath):
dirList(filepath)
allfile.append(filepath)##
和下面有什麼區別嗎？
forfilenameinfilelist:
filepath=os.path.join(path,filename)
allfile.append(filepath)##
ifos.path.isdir(filepath):
dirList(filepath)
要實現不列印目錄，應該這樣寫：
forfilenameinfilelist:
filepath=os.path.join(path,filename)
ifos.path.isdir(filepath):
dirList(filepath)
else：
allfile.append(filepath)##
⑶ 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。
⑷ Python怎麼實現廣度優先遍歷
1、從圖中某個頂點V0出發，並訪問此頂點；2、從V0出發，訪問V0的各個未曾訪問的鄰接點W1，W2，…,Wk;然後,依次從W1,W2,…,Wk出發訪問各自未被訪問的鄰接點；3、重復步驟2，直到全部頂點都被訪問為止。
⑸ 如何用python解析graphml格式的xml文件並廣度優先遍歷
這個任務的關鍵點有三處：
一個是解析xml，獲取node與edge的信息，python自帶的xml.etree.ElementTree就可以；
二是構造圖的數據結構，可以用鄰接鏈表；
三是做BFS，這個是標準的圖演算法，在二的基礎上不難實現。
建議題主先試著自己做一做。加油。
⑹ python深度優先與廣度優先的遍歷演算法區別
深度優先，dfs，簡單地說是從頭走到葉子節點，再返回上一個節點的操作。通常藉助遞歸來實現。
廣度優先，bfs，按照離根節點的距離為依據進行搜索。通常用隊列+循環來實現。
⑺ python 二叉樹先序遍歷什麼意思
先序遍歷簡單說就是碰到啥就輸出啥，不過二叉樹有根節點，左右子節點的結構關系，所以先序遍歷更准確的說，是先遍歷根節點，然後左節點，右節點，在遍歷左節點的時候，也是先遍歷左節點的跟節點，然後左節點的左節點，左節點的右節點，依此類推。。。詳細的信息可以看看計算機中的數據結構
⑻ python中列表的遍歷
沒有優雅的方法解決，只有不要使用print語句，如樓上所說，或者使用python3.X中的print函數（通過
from __future__ import print_function使能print函數形式）
其實，在python2.X手冊中對print語句描述說：（python2.7.2官方幫助文檔）
一個空格會被自動列印在每個對象前，
除非：（1）還沒有輸出寫到標准輸出中
（2）當最後一個寫到標准輸出的是一個除了空格『 』的空白字元
（3）當最後寫到標准輸出的不是一個print語句。
所以在apple、banana等每個字元前都有一個空格。（apple的a前也有空格呢！）
一個好的解決辦法是使用python3.X中的print函數。
通過在文件前面加上：
from __future__ import print_function
就可以使用print的函數形式了。
print函數的語法：
print([object, ...][, sep=' '][, end='\n'][, file=sys.stdout])
默認下，若沒有指定sep，則使用空格。沒指定end，則使用換行符。沒指定輸出文件則輸出到標准輸出。
例如：print('hello','world',sep='-',end='#')輸出：
hello-world#
所以，你的程序可改為：
from __future__ import print_function
list = ["apple", "banana", "grape", "orange"]
for x in range(len(list)):
print('list[%d]:'%x,end='')
for y in range(len(list[x])):
print(list[x][y],sep='',end='')
print('')
至於： 'list[%d]:'%x 這里的百分號，是一個對字元串的操作符。百分號使得百分號前面的字元串中
的%d被百分號後的x的值替換掉。
⑼ python幾種經典排序方法的實現
class SortMethod:
'''
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）
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。
'''
def insert_sort(lists):
# 插入排序
count = len(lists)
for i in range(1, count):
key = lists[i]
j = i - 1
while j >= 0:
if lists[j] > key:
lists[j + 1] = lists[j]
lists[j] = key
j -= 1
return lists
'''
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。
'''
def shell_sort(lists):
# 希爾排序
count = len(lists)
step = 2
group = count / step
while group > 0:
for i in range(0, group):
j = i + group
while j < count:
k = j - group
key = lists[j]
while k >= 0:
if lists[k] > key:
lists[k + group] = lists[k]
lists[k] = key
k -= group
j += group
group /= step
return lists
'''
冒泡排序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。
'''
def bubble_sort(lists):
# 冒泡排序
count = len(lists)
for i in range(0, count):
for j in range(i + 1, count):
if lists[i] > lists[j]:
temp = lists[j]
lists[j] = lists[i]
lists[i] = temp
return lists
'''
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
'''
def quick_sort(lists, left, right):
# 快速排序
if left >= right:
return lists
key = lists[left]
low = left
high = right
while left < right:
while left < right and lists[right] >= key:
right -= 1
lists[left] = lists[right]
while left < right and lists[left] <= key:
left += 1
lists[right] = lists[left]
lists[right] = key
quick_sort(lists, low, left - 1)
quick_sort(lists, left + 1, high)
return lists
'''
直接選擇排序
第 1 趟，在待排序記錄 r[1] ~ r[n] 中選出最小的記錄，將它與 r[1] 交換；
第 2 趟，在待排序記錄 r[2] ~ r[n] 中選出最小的記錄，將它與 r[2] 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。
'''
def select_sort(lists):
# 選擇排序
count = len(lists)
for i in range(0, count):
min = i
for j in range(i + 1, count):
if lists[min] > lists[j]:
min = j
temp = lists[min]
lists[min] = lists[i]
lists[i] = temp
return lists
'''
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。
'''
# 調整堆
def adjust_heap(lists, i, size):
lchild = 2 * i + 1
rchild = 2 * i + 2
max = i
if i < size / 2:
if lchild < size and lists[lchild] > lists[max]:
max = lchild
if rchild < size and lists[rchild] > lists[max]:
max = rchild
if max != i:
lists[max], lists[i] = lists[i], lists[max]
adjust_heap(lists, max, size)
# 創建堆
def build_heap(lists, size):
for i in range(0, (size/2))[::-1]:
adjust_heap(lists, i, size)
# 堆排序
def heap_sort(lists):
size = len(lists)
build_heap(lists, size)
for i in range(0, size)[::-1]:
lists[0], lists[i] = lists[i], lists[0]
adjust_heap(lists, 0, i)
'''
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]。
'''
def merge(left, right):
i, j = 0, 0
result = []
while i < len(left) and j < len(right):
if left[i] <= right[j]:
result.append(left[i])
i += 1
else:
result.append(right[j])
j += 1
result += left[i:]
result += right[j:]
return result
def merge_sort(lists):
# 歸並排序
if len(lists) <= 1:
return lists
num = len(lists) / 2
left = merge_sort(lists[:num])
right = merge_sort(lists[num:])
return merge(left, right)
'''
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，它是透過鍵值的部份資訊，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。
'''
import math
def radix_sort(lists, radix=10):
k = int(math.ceil(math.log(max(lists), radix)))
bucket = [[] for i in range(radix)]
for i in range(1, k+1):
for j in lists:
bucket[j/(radix**(i-1)) % (radix**i)].append(j)
del lists[:]
for z in bucket:
lists += z
del z[:]
return lists
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作者：CRazyDOgen
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/jipang6225/article/details/79975312
版權聲明：本文為博主原創文章，轉載請附上博文鏈接！
⑽ python 如何用循環遍歷多重列表
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mark
jim
lily
lucy
gao
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