day10 算法

day10 算法

 

    冒泡算法         冒泡排序,把列表竖起来看,就像一个个气泡往上去(时间复杂度大) lst = [12,3,3,2424,14,3567,534,324,324,23,4,23,42,4324]   for num in range(len(lst)):     for i in range(len(lst)-1):         if lst[i] > lst[i+1]:             lst[i], lst[i+1] = lst[i+1], lst[i] print(lst)         冒泡排序,优化后代码 lst = [12,3,3,2424,14,3567,534,324,324,23,4,23,42,4324]   for num in range(len(lst)):     for i in range(len(lst)-1-num):                #冒完一次泡后, 以后冒泡的时候就可以少冒一个, 依次递减         if lst[i] > lst[i+1]:             lst[i], lst[i+1] = lst[i+1], lst[i] print(lst)       二分法:         二分法进行查找,每次能够排除掉一半的数据. 查找效率非常高         要求: 查找的序列必须是有序序列         原生二分法: lst = [1,2,4,5,9,21,23,34,35,56,87,123,231,345,678,999] n = 35   for i in lst:               #遍历查找   #最大时间复杂度o(n)     if i == n:         print('found')         break else:     print('not found')   left = 0 right = len(lst)-1 while left <= right:            #使用二分法可以提高效率(有序的才能用这种方法)(一次砍一半)     middle = (left + right)//2  #这里必须是整除     if lst[middle] > n:         #2**n < 数据量;    比如1亿个数, 27次就可以找到         right = middle - 1     if lst[middle] < n:         left = middle + 1     if lst[middle] == n:         print('found')         break else:     print('not found')         递归可以完成二分法 lst = [1,2,4,5,9,21,23,34,35,56,87,123,231,345,678,999] def func(n,left,right):     if left <= right:                   #为啥不用while, 因为用了递归         middle = (left + right)//2         if n > lst[middle]:             left = middle + 1             return func(n, left, right)     #递归         if n < lst[middle]:             right = middle - 1             return func(n, left, right)     #递归    #返回值的问题: 如果递归了很多层, 最后一层得到结果,返回给倒数第二层, 就完事了. 如何一层层返回: return 倒数第二层给倒数第三次, 依次类推直到返回给第一层.         if n == lst[middle]:             print('found')             return middle              #通过return返回, 不能用break     else:         print('not found')         return -1                      #1.模仿find找不到返回 -1(一般index是整数); 2. -1 比 None好运算,可能会用到 rst = func(87, 0, len(lst)-1) print(rst)          查找最快的方案 lst1 = [2,3,5,6,8] lst2 = [0 for i in range(max(lst1)+1)]      #找到列表中最大的数, 作为都是 0 的新列表的长度   for el in lst1:                             #把数字变成index     lst2[el] = 1 n = 1 if lst2[n] == 1:                            #优点o(1)   时间复杂度, 空间复杂度最低        print('it is in') else:     print('it not in')           3.c3算法 class A:     pass class B(A):     pass class C(B):     pass class D:     pass class E(D,C):     pass class F:     pass class G(F):     pass class H(C,G):     pass class Foo(E,H):     pass                                                 #c3算法:                                                          #自己先拿出来, 最优先,先安放好 L(E) = D,object + C,B,A,object                           #拿出第一个的表头,和第二个(除表头)比, 如果没有相等的, 把第一个表头去掉安放好 >>>E,D,C,B,A,object                                      #如果有相等的, 第一个表头就不动, 然后从第二个拿出表头, 和第一个(除表头比)                                                            #依次类推, c3 算法可以得到继承顺序 L(H) = C,B,A,object + G,F,object >>>H,C,B,A,G,F,object   L(Foo) = E + H L(Foo) = E,D,C,B,A,object + H,C,B,A,G,F,object >>>Foo,E,D,H,C,B,A,G,F,object  

 

   
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