搜索算法python

Ⅰ python 是一门适合做数据挖掘的语言吗

python强调程序员的生产力，让你把精力集中在逻辑上而不是语言本身上。
你能想象用一下午时间实现从0开始一个简单的搜索引擎吗？C++显然是不行的。。你的大部分时间都将花在实现基本数据结构和调试语言错误上。。而用python，你要做的就是真正理解搜索算法，之后的实现真的很简单。。

我觉得用python很适合算法研究，不仅仅是数据挖掘。快速开发能让你迅速验证你的想法，而不是把时间浪费在程序本身上（想象一下你写了一星期的c++，调了一大堆指针错误，最后发现想法本身就有错误。。）当你知道你已经有了一个正确的算法，要使他运行速度提高只需用c++等重写性能瓶颈并嵌入就行了

Ⅱ python算法有哪些

Python算法的特征

1. 有穷性：算法的有穷性指算法必须能在执行有限个步骤之后终止;

2. 确切性：算法的每一步骤必须有确切的定义;

3. 输入项：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件;

4. 输出项：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果，没有输出的算法是毫无意义的;

5. 可行性：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成;

6. 高效性：执行速度快、占用资源少;

7. 健壮性：数据响应正确。

Python算法分类：

1.
冒泡排序：是一种简单直观的排序算法。重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果顺序错误就交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该排序已经完成。

2.
插入排序：没有冒泡排序和选择排序那么粗暴，其原理最容易理解，插入排序是一种最简单直观的排序算法啊，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据在已排序序列中从后向前排序，找到对应位置。

3.
希尔排序：也被叫做递减增量排序方法，是插入排序的改进版本。希尔排序是基于插入排序提出改进方法的排序算法，先将整个待排序的记录排序分割成为若干个子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录基本有序时，再对全记录进行依次直接插入排序。

4. 归并排序：是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法Divide and的一个非常典型的应用。

5. 快速排序：由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用，本质上快速排序应该算是冒泡排序基础上的递归分治法。

6.
堆排序：是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质，即子结点的键值或索引总是小于它的父结点。

7.
计算排序：其核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中，作为一种线性时间复杂度的排序，计算排序要求输入的数据必须是具有确定范围的整数。

Ⅲ python 算法种类

python虽然具备很多高级模块，也是自带电池的编程语言，但是要想做一个合格的程序员，基本的算法还是需要掌握，本文主要介绍列表的一些排序算法
递归是算法中一个比较核心的概念，有三个特点，1 调用自身 2 具有结束条件 3 代码规模逐渐减少

Ⅳ python中有哪些简单的算法

算法都是第三方库才有的
如果要自带的，只有排序了，是timsort

Ⅳ python实现折半查找和归并排序算法

python实现折半查找和归并排序算法
今天依旧是学算法，前几天在搞bbs项目，界面也很丑，评论功能好像也有BUG。现在不搞了，得学下算法和数据结构，笔试过不了，连面试的机会都没有……
今天学了折半查找算法，折半查找是蛮简单的，但是归并排序我就挺懵比，看教材C语言写的归并排序看不懂，后来参考了别人的博客，终于搞懂了。
折半查找
先看下课本对于 折半查找的讲解。注意了，折半查找是对于有序序列而言的。每次折半，则查找区间大约缩小一半。low,high分别为查找区间的第一个下标与最后一个下标。出现low>high时，说明目标关键字在整个有序序列中不存在，查找失败。

看我用python编程实现:
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)#递归 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)# 通过折半查找，找到65 print(ret)
输出: 在列表中查找76.
76
时间复杂度：O(logn)
归并排序算法
先阐述一下排序思路：
首先归并排序使用了二分法，归根到底的思想还是分而治之。归并排序是指把无序的待排序序列分解成若干个有序子序列，并把有序子序列合并为整体有序序列的过程。长度为1的序列是有序的。因此当分解得到的子序列长度大于1时，应继续分解，直到长度为1.
(下图是分解过程，图自python编程实现归并排序)

合并的过程如下:

很好，你现在可以和别人说，老子会归并排序了。但是让你写代码出来，相信你是不会的……
来来来，看我用python写的归并排序算法:
defmerge_sort(array):# 递归分解 mid=int((len(array)+1)/2) iflen(array)==1:# 递归结束的条件，分解到列表只有一个数据时结束 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)# 进行归并 defmerge(list_left, list_right):# 进行归并 final=[] whilelist_leftandlist_right: iflist_left[0] <=list_right[0]:# 如果将"<="改为"<",则归并排序不稳定 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))输出:
输出：
>>>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]
时间度杂度: 平均情况＝最好情况＝最坏情况＝O(nlogn)
空间复杂度:O(n)
稳定性:稳定
对序列{ 6, 5, 3, 1, 8, 7, 2, 4 }进行归并排序的实例如下:

使用归并排序为一列数字进行排序的宏观过程:

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助

Ⅵ python问题

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 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。

Ⅷ python快速查找算法应用实例

python快速查找算法应用实例
文实例讲述了Python快速查找算法的应用，分享给大家供大家参考。
具体实现方法如下：
import random
def partition(list_object,start,end):
random_choice = start
#random.choice(range(start,end+1))
#把这里的start改成random()效率会更高些
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

程序测试环境为Python2.7.6

输出结果如下：

[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]

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。