Python之家

本章内容两种最基本的数据结构--数组和链表学习排序算法，很多算法仅在数据是有序的才有用，参照二分查找数组和链表（精确到具体的地址之后的执行）内存的工作原理-就像蜂巢的存储柜一样，例如feoffeeb就是内存的地址。有两种基本的存储方式数组和链表。下面我们来看看他们的定义，以及优缺点。数组他是按照地址有序排列，优点：可以通过索引快速读取（元素的位置称为索引）。缺点：在插入和删除时，会改动数据后面的索...

本章内容学习数据结构图来建立网络模型 学习广度优先搜索（breadth-first search BFS），回答最短路径问题 学习有向无向图 学习拓扑排序：指出节点之间的依赖关系 在所知的算法中，图算法应该是最有用的情景导入你家在杭州某地，你要去嘉兴参加活动。这个时候你会有n种选择到达嘉兴活动现场，这个时候你就要考虑时间长短以及换成的次数。这种问题称为最短路径问题（shortes...

本章学习散列表是最有用的基础数据结构，Python中叫字典dict() 散列表的内部机制：实现、冲突、散列函数情景导入（数组的索引时间为O（1））你现在是一个杂货店老板的孩子，暑假你帮忙打理小店。第一件事就是记下每件商品的价格。你可以聪明的按照类别来分：水果、香烟、零食、饮料。但是因为你是个新手，你也可能没有分类的记下了每个商品的价格，例如：红富士苹果：3.9 元／斤，利群香烟：20元...

本章内容k邻近算法创建分类系统学习特征抽取学习回归学习k最近邻居算法的应用和局限性k最近邻居 k-nearest neighbours KNN特征抽取坐标轴中两个点的距离：勾股定理OCR图书数字化提取线段，点，曲线等特征。...

本章内容学习动态规划，这是一种解决辣手问题的方法，将问题分解成小问题学习如何设计问题的动态规划解决方案背包问题每个动态规划问题都从网格开始 再加入一个物品如何比如iPhone 2000元 1磅增加一件更小的商品呢？0.5磅，1000元当且仅当每个字问题是离散的，即不依赖其他子问题时，动态规划才管用。最优解可能大致包不满。动态规划问题的感想动态规划...

本章内容学习处理不可能完成的任务：没有快速解决的办法学习识别np完全问题，以免浪费时间去寻找解决问题的方法学习近似算法，使用它快速找到np问题的近似解学习贪婪策略教师调度问题 这个问题好像很难，但是其实简单的很，选出最早结束的课，然后选择第一堂课结束之后才开始的课里结束最早的。以此类推。通过每步都选择最优解，最终的到全局最优解。 背包问题找到一个大致...

本章内容分而治之：通用问题的解决方法 devide  and conquer D&C，经典的递归式解决问题的方法快速排序：使用分而治之的快速排序策略分而治之一：1680*640的小土地，能分出多少个最大的正方形（求最大公倍数） 找出基线条件 不断将问题缩小快速排序基线条件：设计数组递归函数，基线条件通常是数组为空或者包含一个元素。Haskell编程：没有wh...

本章内容递归：调用自身的函数，是很多算法都在使用的编程方法递归的核心：基线条件（base case）和递归条件（recursive case）递归的缺点：占用大量空间，容易导致无限循环。优化递归的方法：使用循环，用尾递归栈（stack）：有两种操作-压入&弹出调用栈：用于存储多个函数变量调用栈时，计算机首先为该函数调用一块内存。调用另一个函数时，当前函数暂停并处...

算法简介算法：一组完成任务的指令。对数：log2ˉ1024=10。对数是幂运算的逆运算二分查找：执行步骤从40亿缩短为32个，2^32约等于40亿。线性时间（linear time）：最多需要猜测的次数和列表长度相同大O：算法需要执行的操作数（算法时间表示：次数，执行一次时间不考虑？）算法时间：除了考虑大O：他表示最糟糕的情况下的运行时间。还要考虑平均时间旅行商：前往n...

本章内容加权图--使广度优先搜索失效，提高或增加某边权重（相当于公交地图的时间）环&负权重--让狄克斯特拉算法不管用狄克斯特拉算法（BFS：）狄克斯特拉算法4个步骤：找出最“便宜”的节点，最短时间内到达的节点 更新节点的邻居的开销 重复，直到对每个节点完成此操作 计算最终路径权重weight：每条边的数字加权图weight graph，非加权图unweigh...