写了这么多年程序,来看看这些最基础的算法你会不会写...

本文深入探讨了串的朴素模式匹配与KMP模式匹配算法,解析了选择排序与冒泡排序的工作原理,并介绍了链表反转及裴波拉契数列的实现方式,为读者提供了一次全面的数据结构与算法学习之旅。

串的朴素模式匹配算法,串的kmp模式匹配算法

  • 串是由零个或多个字符组成的有序列,又名叫字符串
  • 子串的定位操作:简单地说,就是对主串的每一个字符作为字串的头,与要匹配的字符串进行匹配
  • 串的朴素模式匹配算法:对主串做大循环,每个字符开头做T的长度的小循环,直到匹配成功或全部遍历完成为止
  • 串的kmp模式匹配算法:在朴素的模式匹配算法中,主串的i值是不断地回溯来完成的,KMP算法就是为了让没必要的回溯不发生

选择排序,冒泡排序

  • 冒泡排序
void bubbleSort(int[] datas){
    for(int i=0;i<datas.length;i++){
        for(int j=0;j<datas.length;j++){
            if(datas[i]>datas[j]){
                int temp=datas[i];
                datas[i]=data[j];
                data[j]=temp;
            }
        }
    }
}
  • 选择排序
    public static void selectionSort(int[] arr]){
        int min;
        int max;
        int count=arr.length;
        for(int i=0;i<count;i++){
             // 初始化未排序序列中最小数据数组下标
            min=i;
              // 初始化未排序序列中最大数据数组下标
            max=count-1;
            for(int j=i;j<count;j++){
                  // 在未排序元素中继续寻找最小元素,并保存其下标
                if(arr[min]>arr[j]]){
                    min=j;
                }
                 // 在未排序元素中继续寻找最大元素,并保存其下标
                if(arr[max]<=arr[j]){
                    max=j;
                }
            }
             // 将未排序列中最小元素放到已排序列头
            if(min!=i){
                  int temp = arr[i];
                  arr[i] = arr[min];
                  arr[min] = temp;
            }
              // 将未排序列中最大元素放到已排序列尾
                if(max != count - 1){
                    int temp = arr[count - 1];
                    arr[count - 1] = arr[max];
                    arr[max] = temp;
                }
                count--;
        }
    }

链表反转

  • 遍历法
    Node reversal(Node node){
        Node Last;
        Node next;
        while(node!=null){
            next=node.next;
            node.next=last;
            last=node;
           node=next;
        }
    }
  • 递归法
Node reserval(Node node){
        if(node==null||node.next==null){
            return node;
        }
        Node temp=node.next;
        Node newNode=reserval(node.next);
        temp.next=node;
        head.next=null;
        return newNode;
    }

裴波拉契数列:从第三项开始,每一项都是前面两项之和。

 int pblq(int n){
         if(n==1||n==2){
             return 1;
         }
         return pblq(n-2)+pblq(n-1);
     }

链表反转,冒泡排序,裴波拉契数列在面试的写手代码环节基本上是必考的,时光飞驰,转眼已经在开发这条路上走了五个年头,回想自己这一路,虚度了大好的光阴,本该具备技术沉淀的年纪,这个年纪除了留下了厚厚的脂肪,什么也没有沉淀下,在互联网这种风气下,使自己变的更加的茫然。如果看到这篇博客的你也和我一样茫然,就和我一起加油学习吧,未来的成长之路我与你一起同行。加油!

本系统采用Python编程语言中的Flask框架作为基础架构,实现了一个面向二手商品交易的网络平台。该平台具备完整的前端展示与后端管理功能,适合用作学术研究、课程作业或个人技术能力训练的实际案例。Flask作为一种简洁高效的Web开发框架,能够以模块化方式支持网站功能的快速搭建。在本系统中,Flask承担了核心服务端的角色,主要完成请求响应处理、数据运算及业务流程控制等任务。 开发工具选用PyCharm集成环境。这款由JetBrains推出的Python专用编辑器集成了智能代码提示、错误检测、程序调试与自动化测试等多种辅助功能,显著提升了软件编与维护的效率。通过该环境,开发者可便捷地进行项目组织与问题排查。 数据存储部分采用MySQL关系型数据库管理系统,用于保存会员资料、产品信息及订单历史等内容。MySQL具备良好的稳定性和处理性能,常被各类网络服务所采用。在Flask体系内,一般会配合SQLAlchemy这一对象关系映射工具使用,使得开发者能够通过Python类对象直接管理数据实体,避免手动编结构化查询语句。 缓存服务由Redis内存数据库提供支持。Redis是一种支持持久化存储的开放源代码内存键值存储系统,可作为高速缓存、临时数据库或消息代理使用。在本系统中,Redis可能用于暂存高频访问的商品内容、用户登录状态等动态信息,从而加快数据获取速度,降低主数据库的查询负载。 项目归档文件“Python_Flask_ershou-master”预计包含以下关键组成部分: 1. 应用主程序(app.py):包含Flask应用初始化代码及请求路径映射规则。 2. 数据模型定义(models.py):通过SQLAlchemy声明与数据库表对应的类结构。 3. 视图控制器(views.py):包含处理各类网络请求并生成回复的业务函数,涵盖账户管理、商品展示、订单处理等操作。 4. 页面模板目录(templates):存储用于动态生成网页的HTML模板文件。 5. 静态资源目录(static):存放层叠样式表、客户端脚本及图像等固定资源。 6. 依赖清单(requirements.txt):记录项目运行所需的所有第三方Python库及其版本号,便于环境重建。 7. 参数配置(config.py):集中设置数据库连接参数、缓存服务器地址等运行配置。 此外,项目还可能包含自动化测试用例、数据库结构迁移工具以及运行部署相关文档。通过构建此系统,开发者能够系统掌握Flask框架的实际运用,理解用户身份验证、访问控制、数据持久化、界面动态生成等网络应用关键技术,同时熟悉MySQL数据库运维与Redis缓存机制的应用方法。对于入门阶段的学习者而言,该系统可作为综合性的实践训练载体,有效促进Python网络编程技能的提升。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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