python中有哪些简单的算法

2020-06-10 17:06发布

30条回答
给你三个亿
1楼 · 2020-06-11 21:13.采纳回答

十种常见排序算法一般分为以下几种:

(1)非线性时间比较类排序:

a. 交换类排序(快速排序、冒泡排序)

b. 插入类排序(简单插入排序、希尔排序)

c. 选择类排序(简单选择排序、堆排序)

d. 归并排序(二路归并排序、多路归并排序)

(2)线性时间非比较类排序:

a. 技术排序

b. 基数排序

c. 桶排序

总结:

(1)在比较类排序种,归并排序号称最快,其次是快速排序和堆排序,两者不相伯仲,但是有一点需要注意,数据初始排序状态对堆排序不会产生太大的影响,而快速排序却恰恰相反。

(2)线性时间非比较类排序一般要优于非线性时间比较类排序,但前者对待排序元素的要求较为严格,比如计数排序要求待待排序数的最大值不能太大,桶排序要求元素按照hash分桶后桶内元素的数量要均匀。线性时间非比计较类排序的典型特点是以空间换时间。


python瑞
2楼-- · 2020-06-11 08:52

选择排序:简单选择排序

选择排序:堆排序

插入排序:直接插入排序

插入排序:希尔排序

交换排序:快速排序

交换排序:冒泡排序

归并排序

桶排序/基数排序

春风
3楼-- · 2020-06-11 10:32

python相对于其他语言编写算法还是比较简单的。

常用的算法有:排序,查找等。使用起来都很简单。并且python还内置了排序算法和查找算法,使用非常方面。

mrliang
4楼-- · 2020-07-07 09:30

python内置了排序算法和查找算法

一条哈士奇
5楼-- · 2020-07-07 15:49

冒泡算法。

小猪丨佩奇home
6楼-- · 2020-07-08 13:55

1.线性回归算法 在线性回归中,我们想要建立一个模型,来拟合一个因变量 y 与一个或多个独立自变量(预测变量) x 之间的关系。 是一个目标变量,它是一个标量 线性回归模型可以理解为一个非常简单的神经网络

2.Logistic 回归算法 在Logistic 回归中,我们试图对给定输入特征的线性组合进行建模,来得到其二元变量的输出结果。例如,我们可以尝试使用竞选候选人花费的金钱和时间信息来预测选举的结果(胜或负)


九久
7楼-- · 2020-07-13 19:02

python内置了排序算法和查找算法

何大侠
8楼-- · 2020-07-15 15:51

常见的分类算法有:

  • K近邻算法

  • 决策树

  • 朴素贝叶斯

  • SVM

  • Logistic Regression


小狮子
9楼-- · 2020-07-22 09:46

1、选择排序

选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样:首先在未排序序列中找到最小(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小(大)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

快速排序的运行速度快于选择排序,它的工作原理是这样:设要排序的数组是N,首先任意选取一个数据(通常选用数组的第一个数)作为关键数据,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序。

3.广度优先搜索

广度优先搜索是一种图算法,图由节点和边组成,一个节点可能与多个节点连接,这些节点称为邻居。广度优先搜索算法可以解决两类问题:第一类是从节点A出发,有没有前往节点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使用狄克斯特拉算法来查找最短路径。举个例子,假如你认识alice、bob、claire,bob认识anuj、peggy,alice认识peggy,claire认识tom、jonny,你需要在最短的路径内找到通过认识的人找到tom

贪婪算法

贪婪算法,又名贪心算法,对于没有快速算法的问题(NP完全问题),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。假如你是个小偷,商店里有很多箱子,箱子里有各种水果,有些箱子里有3种水果,有些箱子有2种...,你想尝到所有种类的水果,但你一个人力气有限,因此你必须尽量搬走最少的箱子