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BFPRT 算法是一种高效的查找算法，能够在无序数组中快速找到第 k 小（或第 k 大）元素。通过巧妙的分组和中位数选择，BFPRT 算法在最坏情况下也能保证线性时间复杂度。掌握 BFPRT 算法的核心思想和实现方法，能够帮助你更好地解决实际问题。

贪心算法通过每一步选择当前最优解，能够高效地解决许多问题。掌握贪心算法的核心思想和实现方法，能够帮助你更好地解决实际问题。然而，贪心算法并不适用于所有问题，需根据具体问题进行分析和验证。

分治算法通过将问题分解为多个子问题，分别解决后再合并结果，能够高效地解决许多复杂问题。掌握分治算法的核心思想和实现方法，能够帮助你更好地解决实际问题。

二分查找是一种高效且灵活的算法，适用于有序数组中的查找问题。通过不断缩小查找范围，二分查找能够快速定位目标值，时间复杂度为 O(log n)。掌握二分查找的核心思想和实现细节，能够帮助你更好地解决实际问题

双指针算法是一种高效且灵活的算法技巧，适用于多种场景，如数组遍历、滑动窗口、链表操作等。通过合理设计指针的初始位置、移动规则和终止条件，可以显著优化算法的时间复杂度和空间复杂度。掌握双指针算法，能够帮助你更好地解决实际问题。双指针算法通过两个指针的协同工作，能够高效地解决数组、链表等问题。指针初始化：根据问题需求初始化指针的位置。指针移动规则：根据条件决定指针的移动方向。终止条件：确保算法在正确条件下终止。通过示例和代码，可以更好地理解和掌握双指针算法的应用。

递归转循环的核心是使用栈模拟递归调用栈。通过显式地管理状态，可以避免递归的深度限制。这种方法适用于大多数回溯问题，如组合、排列、子集等。通过这种方法，你可以将任何递归算法转换为循环实现，同时保持逻辑清晰和易于理解。

滑动窗口算法就像“望远镜”，通过调整窗口的大小和位置，找到你感兴趣的部分。它的核心是双指针和动态调整窗口，适合解决连续区间问题，既高效又灵活！通过滑动窗口算法，我们可以高效地找到最长的无重复字符子串。滑动窗口的核心是双指针和动态调整窗口，适合解决连续区间问题。

回溯算法是一种强大且灵活的算法，适用于解决多种组合优化问题。通过系统地尝试所有可能的选项，并在必要时回溯，它可以有效地找到问题的解。然而，由于其较高的时间复杂度，实际应用中常常需要结合剪枝等优化策略来提高效率。回溯算法通过递归和回溯的方式，系统地遍历所有可能的解。在子集问题中，每一步选择是否添加当前元素，最终生成所有可能的子集。树形图清晰地展示了算法的执行过程，帮助理解回溯的思想。这段代码通过回溯算法系统地生成了集合[1, 2, 3]的所有子集。代码结构清晰，递归和回溯的逻辑易于理解。

最大堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值。最小堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值。在堆排序中，通常使用最大堆。堆排序是一种高效的排序算法，通过构建最大堆并逐步提取最大值来实现排序。虽然它的时间复杂度较好，但由于其不稳定性和较大的常数因子，在实际应用中需要根据具体需求选择是否使用。堆排序通过建堆和排序两个步骤，逐步将最大值放到数组末尾，最终实现排序。它的时间复杂度为O(nlogn)，是一种高效的排序算法。(3) 排序过程：每次将堆顶元素放到数组末尾，并重新堆化。

希尔排序通过分组插入排序的方式，逐步缩小增量，最终完成排序。它的时间复杂度介于O(n log n)和O(n²)之间，适合中等规模的数据排序。虽然不稳定，但在实际应用中表现良好。

基数排序是一种“按位分配再收集”的排序算法，它从数字的最低位（或最高位）开始，逐位排序，直到所有位处理完毕。基数排序像“流水线分拣员”，每次只看数字的某一位，分到对应的篮子里，再按顺序收集回来。虽然步骤多，但每一步都很简单，特别适合处理位数少的大规模整数！基数排序的核心是按位排序，从低位到高位逐步排序。它的时间复杂度是 O(n * k)，其中 n 是数组长度，k 是最大数的位数。基数排序适合用于整数或固定长度的字符串排序。

排序算法最好时间复杂度最坏时间复杂度平均时间复杂度空间复杂度稳定性优点缺点适用场景冒泡排序(O(n))(O(n^2))(O(n^2))(O(1))稳定实现简单，适合小规模数据效率低，不适合大规模数据小规模数据选择排序(O(n^2))(O(n^2))(O(n^2))(O(1))不稳定实现简单，不占用额外空间效率低，不适合大规模数据小规模数据插入排序(O(n))(O(n^2))(O(n^2))(O(1))稳定对小规模数据或基本有序数据效率高。

单调栈是一种特殊的栈，它的特点是栈里的元素要么是从小到大排列（单调递增），要么是从大到小排列（单调递减）。它的主要作用是帮助我们快速找到数组中某个元素左边或右边第一个比它大或小的元素。举个例子：假设你有一排人，每个人都有一个身高。你想知道每个人右边第一个比他高的人是谁。单调栈就是帮你快速解决这种问题的工具。栈的变化：结果的变化：单调栈的核心就是：维护一个单调的栈，遇到新元素时踢掉破坏单调性的元素。它的应用场景主要是解决“找下一个更大或更小元素”的问题，比如每日温度、最大矩形面积等。

在openEuler镜像基础上，含有Python3.11.4Runtime的环境，并且开启了ssh服务的docker镜像生成。

以openeuler的镜像为基础，在docker中编译安装Python3.11，并生成含有python3.11.4的运行态的docker镜像。

在windows下使用同步requests，异步aiohttp程序，通过代理访问https网页进行爬虫，一些易错点和实例程序

Python的类和实例创建流程，涉及到元类，底层的魔法函数

jupyterlab 安装、配置、插件管理

Python环境搭建软件下载:1、  Python官网：https://www.python.org2、  下载地址：https://www.python.org/ftp/python/3.4.3/python-3.4.3.msi3、  get-pip下载: https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py4、  PIP下载地址：https://py

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【前提】环境搭建参见上一篇文章Python环境搭建一、创建工程PythonTools二、创建包NetWork三、同样创建包Test,Example四、创建模块HelloWorld五、编写模块HelloWorld，红色字体为添加部分，其他为自动生成部分#!/usr/bin/python# -*- codi

一、          软件下载1、 python下载地址：https://www.python.org/downloads/https://www.python.org/downloads/release/python-344/ 2、 PyQt下载地址：https://riverbankcomputing.com/software/pyqt/introhttps://

一、创建xml样例文件，以ascii格式存放 记录类型 省代码 文件生成时间 二、python编码遍历节点#!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-'''Created on 2016年2月24日'''from xml.e

一、环境：win7 babun 1.2.0 cygwin 2.6.0二、下载wget https://www.python.org/ftp/python/3.5.2/Python-3.5.2.tgz 三、编译过程 四、问题汇总

【背景】在python中没有无阻塞的键盘输入函数,【应用场景1】等待输入,超时后使用缺省值.【应用场景2】在菜单中输入一个字符,然后根据字符进行不同的功能(不需要键入回车键)【分析】在c函数库中，有对应的函数getch()和kbhit(),这两个函数在conio.h头文件中【编程环境】1、python版本：Python3.4.32、C编译器IDE：MinGWDeveloper S