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《算法图解》第五章 散列表概述散列函数python实现 概述 简单查找的时间复杂度是O(n)，二分查找的时间复杂度是O(logn)，如果希望时间复杂度降为O(1)，则可以使用散列表。 散列函数 散列函数需要满足的条件： 相同的输入映射到相同的数字 不同的输入映射到不同的数字 假设散列函数为f(x)，将商品的价格用散列表存储，设目前数组arr的长度为5: f(Apple)=3，则Apple在数组中的索引为3，,其中Apple的价格为5.6 f(Milk)=3，则Milk在数组中的索引为0，,其中Milk

列表求和的循环和递归表示 循环 def sum(arr): total = 0 for x in arr: total += x return total print(sum(arr)) 递归 基线条件： 如果数组不包括任何元素，则和为0 如果数组只有一个元素，则直接返回 def sum(arr): if len(arr)==0: return 0 elif len(arr)==1: return arr[0] else: return arr[0] + sum(arr[1

理解基线条件和递归条件 def countdown(i): print(i) if i <=0: return else: countdonw(i-1) 递归调用栈 def fact(x): if x == 1: return 1 else: return x*fact(x-1) 小结 递归指的是调用自己的函数 每个递归函数都有两个条件：基线条件和递归条件 栈有两种操作：压入和弹出 所有函数调用都进入调用栈 调用栈将占用大量的内存如果它很长 ...

常见数组和链表的运行时间 数组 读取O(1) 插入O(n) 删除O(n) 链表 读取O(n) 插入O(1) 删除O(1) 选择排序 def findSmallest(arr): smallest = arr[0] smallest_ index = 0 for i in range(1,len(arr)): if arr[i] < smallest: smallest = arr[i] smallest_ index = i return smallest_ index

python 二分查找 def binary_search(lst, item): low=0 high = len(lst)-1 while low <= high: mid = (low + high)/2 guess = lst[mid] if guess == item: return mid if guess > item: high = mid- 1 else: low=mid+1 return None my_list=[1,3,5,7