算法精粹经典计算机问题的python pdf

100个python算法实例

100个python算法实例Python算法是指用Python编写的解决问题或处理数据的方法和步骤。

Python是一种通用的、高级的编程语言，具有简单易学、可读性强、代码简洁等特点，非常适合用于编写各种算法。

下面将给出100个Python算法实例的相关参考内容，不包含任何链接。

1. 阶乘算法阶乘算法用于计算一个正整数的阶乘，即n! = n * (n-1) * ... * 2 * 1。

可以使用递归或循环的方式实现，以下是一个示例代码：```pythondef factorial(n):if n == 0:return 1else:return n * factorial(n-1)```2. 斐波那契数列算法斐波那契数列由0和1开始，后面的每一项都是前两项的和。

可以使用递归或循环的方式实现，以下是一个示例代码：```pythondef fibonacci(n):if n <= 0:return 0elif n == 1:return 1else:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)```3. 冒泡排序算法冒泡排序是一种简单的排序算法，通过不断比较相邻的两个元素并交换位置，使得最大（或最小）的元素逐渐“冒泡”到最后（或最前）。

以下是一个示例代码：```pythondef bubble_sort(lst):n = len(lst)for i in range(n - 1):for j in range(n - 1 - i):if lst[j] > lst[j + 1]:lst[j], lst[j + 1] = lst[j + 1], lst[j]return lst```4. 快速排序算法快速排序是一种高效的排序算法，通过选择一个基准元素，将小于该基准的元素移到左侧，大于该基准的元素移到右侧，然后递归地对左右两个部分进行排序。

以下是一个示例代码：```pythondef quick_sort(lst):if len(lst) <= 1:return lstelse:pivot = lst[0]less = [x for x in lst[1:] if x <= pivot]greater = [x for x in lst[1:] if x > pivot]return quick_sort(less) + [pivot] + quick_sort(greater)```5. 二分查找算法二分查找算法是一种快速查找有序列表中特定元素位置的算法，通过不断将待查找范围缩小一半的方式进行查找。

Python语言程序设计基础(第2版)全答案v3-20180823

Python语言程序设计基础(第2版)全答案（Ver. 2.0，2018年5月）嵩天礼欣黄天羽著（本文档由该书原作者提供，有任何修改意见请反馈：黄天羽huangtianyu@。

）目录目录 (2)第1章程序设计基本方法 (5)1.1 计算机的概念 (5)1.2 程序设计语言 (5)1.3 Python语言概述 (5)1.4 Python语言开发环境配置 (5)1.5 程序的基本编写方法 (6)1.6 Python语言的版本更迭 (6)程序练习题 (6)第2章Python程序实例解析 (7)2.1 实例1：温度转换 (7)2.2 Python程序语法元素分析 (7)2.3 实例2：Python蟒蛇绘制 (8)2.4 turtle库语法元素分析 (8)程序练习题 (9)第3章基本数据类型 (15)3.1 数字类型 (15)3.2 数字类型的操作 (15)3.3 模块1：math库的使用 (15)3.4 实例3：天天向上的力量 (16)3.5 字符串类型及其操作 (17)3.6 字符串类型的格式化 (17)3.7 实例4：文本进度条 (17)程序练习题 (18)第4章程序的控制结构 (21)4.1 程序的基本结构 (21)4.2 程序的分支结构 (21)4.3 实例5：身体质量指数BMI (21)4.4 程序的循环结构 (21)4.5 模块2：random库的使用 (22)4.6 实例6：π的计算 (22)4.7 程序的异常处理 (22)程序练习题 (23)第5章函数和代码复用 (28)5.1 函数的基本使用 (28)5.2 函数的参数传递 (28)5.3 模块3：datetime库的使用 (28)5.4 实例7：七段数码管绘制 (29)5.5 代码复用和模块化设计 (29)5.6 函数的递归 (29)5.7 实例8：科赫曲线绘制 (29)5.8 Python内置函数 (30)程序练习题 (30)第6章组合数据类型 (37)6.1 组合数据类型概述 (37)6.2 列表类型和操作 (37)6.3 实例9：基本统计值计算 (37)6.4 字典类型和操作 (38)6.5 模块4：jieba库的使用 (38)6.6 实例10：文本词频统计 (39)6.7 实例11：Python之禅 (39)程序练习题 (39)第7章文件和数据格式化 (44)7.1 文件的使用 (44)7.2 模块5：PIL库的使用 (44)7.3 实例12：图像的字符画绘制 (44)7.4 一二维数据的格式化和处理 (45)7.5 实例13：CSV格式的HTML展示 (45)7.6 高维数据的格式化 (45)7.7 模块6：json库的使用 (45)7.8 实例14：CSV和JSON格式相互转换 (46)程序练习题 (46)第8章程序设计方法论 (55)8.1 计算思维 (55)8.2 实例15：体育竞技分析 (55)8.3 自顶向下和自顶向上 (55)8.4 模块7：pyinstaller库的使用 (55)8.5 计算生态和模块编程 (56)8.6 Python第三方库的安装 (56)8.7 实例16：pip安装脚本 (56)程序练习题 (56)第9章科学计算和可视化 (66)9.1 问题概述 (66)9.2 模块8：numpy库的使用 (66)9.3 实例17：图像的手绘效果 (66)9.4 模块9：matplotlib库的使用 (66)9.5 实例18：科学坐标图绘制 (67)9.6 实例19：多级雷达图绘制 (67)程序练习题 (67)第10章网络爬虫和自动化 (70)10.1 问题概述 (70)10.2 模块10：requests库的使用 (70)10.3 模块11：beautifulsoup4库的使用 (70)10.4 实例20：中国大学排名爬虫 (70)程序练习题 (71)第1章程序设计基本方法1.1 计算机的概念[1.1]: 计算机是根据指令操作数据的设备，它的两个显著特点是功能性和可编程性。

python算法教程pdf

python算法教程pdf
Python算法教程是一本介绍Python编程语言中常用算法的教材。

本教程旨在帮助读者了解算法的基本概念和原理，并通过编写Python代码来实现这些算法。

首先，本教程将介绍算法的基础知识，包括算法的定义、性质和分类。

读者将了解算法的作用和重要性，并明白不同类型的算法适用于不同的问题。

接下来，本教程将介绍常见的算法设计技巧，包括贪心法、分治法、动态规划和回溯法等。

每个算法设计技巧都将以具体的例子来说明，并给出相应的Python代码实现。

然后，本教程将介绍常见的基本算法，包括排序算法、搜索算法和图算法等。

读者将学习如何使用Python编程语言来实现这些算法，并了解它们的时间复杂度和空间复杂度。

最后，本教程将介绍高级算法和数据结构，如最小生成树、最短路径和动态数据结构等。

这些算法和数据结构将更加复杂和高级，但是仍然可以使用Python编程语言来实现。

总的来说，本教程通过简单明了的语言和实例来讲解算法的基本概念和原理，通过编写Python代码来实现算法，帮助读者深入理解和掌握算法。

无论是对Python编程语言初学者还是对算法感兴趣的读者来说，本教程都是一本很好的学习资料。

读者可以通过阅读本教程来提高自己的编程技能和算法思维，为以后的编程学习和实践打下坚实的基础。

综上所述，Python算法教程是一本很好的学习资料，可以帮助读者了解算法的基本概念和原理，并通过编写Python代码来实现这些算法。

希望读者能够通过学习本教程来提高自己的编程技能和算法思维。

大学Python.习题精粹及答案 -2020年精品

第一、二章一、填空题1.Python有两种注释方法，和。

（单行注释、多行注释）2.程序设计语言包括和两种执行方式。

（编译执行、解释执行）3. 是将源代码逐条转换成目标代码同时逐条运行目标代码的过程。

（解释）4. 是一次性地翻译，一旦程序被编译，不再需要编译程序或者源代码。

（编译）5.IPO是程序编写的基本方法，其中I、P、O分别是英文单词、和的缩写。

（Input、Process、Output）6.Python程序文件扩展名主要有和pyw两种。

（py）7.Python语言采用严格的来表明程序的格式框架。

（缩进）8. 是程序中值不发生改变的元素，是程序中值可以发生改变的元素。

（常量、变量）9.保留字，也称为，指被编程语言内部定义并保留使用的标识符。

(关键字)10.Python语言中，字符串是用两个或者单引号‘’括起来的一个或多个字符。

（两个双引号“”）11.Temp=”102C”，则表达式Temp [-1] in ['F','f']的值为。

（False）12.执行下列语句后，输出。

FalseTempStr="110F"print(TempStr[-1] in ['C','c'])13.执行下列语句后，输出。

TrueStr="110C"print(TempStr[-1] in ['C','c'])14. Python的库是一个绘制图形函数库。

（turtle）15. 是控制程序运行的一类重要语句，它的作用是根据判断条件选择程序执行路径。

（分支语句）16. 函数是Python语言中一个十分重要的函数，它能够以Python表达式的方式解析并执行字符串，将返回结果输出。

（eval(<字符串>)）17.用一行代码将用户输入的内容打印出来，这行代码为。

（print(input())）18.print()函数用槽格式和方法将变量和字符串结合到一起输出。

python每日经典算法题5（基础题）+1（较难题）

python每⽇经典算法题5（基础题）+1（较难题）⼀：基础算法题5道1.阿姆斯特朗数如果⼀个n位正整数等于其各位数字的n次⽅之和,则称该数为阿姆斯特朗数。

判断⽤户输⼊的数字是否为阿姆斯特朗数。

(1)题⽬分析：这⾥要先得到该数是多少位的，然后再把每⼀位的数字截取出来，把各位数字的n次⽅之和和该数⼀起判断即可。

(2)算法分析：python中有len()函数可以得到⼀个字符串的长度，因此需要先把⼀个正整数转化为正整数字符串。

然后从⾼位向低位截取(也可以反过来)。

或者⾼效算法利⽤for循环切⽚。

从⾼位到低位：⽤正整数除了10的n次⽅，得到的商就是⾼位的数，余数就是下次循环的数。

从低位到⾼位：⽤正整数除以10，得到的余数就是低位的数，商就是下次循环的数。

for循环：⽤for循环依次得到每⼀位数。

就是可迭代对象依次显⽰。

(3)⽤到的python语法：while循环，for循环，if语句，函数。

(4)博主答题代码：从⾼位到低位：def judge(num):mysum = 0n = len(str(num)) - 1m = n + 1firstNum = numwhile num > 0:quotient = num // (10**n)remainder = num % (10**n)mysum += quotient ** mnum = remaindern -= 1if mysum == firstNum:print('该数是阿姆斯特朗数')else:print('该数不是阿姆斯特朗数')num = int(input('请输⼊⼀个整数:'))judge(num)从低位到⾼位：def judge(num):mysum = 0n = len(str(num)) - 1m = n + 1firstNum = numwhile num > 0:quotient = num // 10remainder = num % 10mysum += remainder ** mnum = quotientn -= 1if mysum == firstNum:print('该数是阿姆斯特朗数')else:print('该数不是阿姆斯特朗数')num = int(input('请输⼊⼀个整数:'))judge(num)(5)⾼效⽅法：for循环：def judge(num):n = len(num)sum = 0for i in num:sum += int(i) ** nif sum == int(num):print('该数是阿姆斯特朗数')else:print('该数不是阿姆斯特朗数')num = input('请输⼊⼀个整数:')judge(num)2.整数数组给定⼀个整数数组，判断是否存在重复元素。

python经典算法100例

python经典算法100例Python是一种简单易学的编程语言，它具有丰富的库和模块，可以实现各种算法。

下面将介绍100个经典的Python算法例子，帮助读者更好地理解和掌握Python编程。

1. 二分查找算法：在有序数组中查找指定元素的位置。

2. 冒泡排序算法：对数组进行排序，每次比较相邻的两个元素并交换位置。

3. 快速排序算法：通过选择一个基准元素，将数组分为两部分，递归地对两部分进行排序。

4. 插入排序算法：将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分选择一个元素插入到已排序部分的正确位置。

5. 选择排序算法：每次从未排序部分选择最小的元素放到已排序部分的末尾。

6. 归并排序算法：将数组分为两部分，递归地对两部分进行排序，然后将两部分合并。

7. 堆排序算法：通过构建最大堆或最小堆，将数组进行排序。

8. 计数排序算法：统计数组中每个元素的出现次数，然后按照次数进行排序。

9. 桶排序算法：将数组分为多个桶，每个桶内部进行排序，然后将桶中的元素按照顺序合并。

10. 基数排序算法：按照元素的位数进行排序，从低位到高位依次进行。

11. 斐波那契数列算法：计算斐波那契数列的第n个数。

12. 阶乘算法：计算一个数的阶乘。

13. 最大公约数算法：计算两个数的最大公约数。

14. 最小公倍数算法：计算两个数的最小公倍数。

15. 素数判断算法：判断一个数是否为素数。

16. 矩阵相加算法：计算两个矩阵的和。

17. 矩阵相乘算法：计算两个矩阵的乘积。

18. 斐波那契堆算法：实现斐波那契堆的插入、删除和合并操作。

19. 最短路径算法：计算图中两个节点之间的最短路径。

20. 最小生成树算法：计算图中的最小生成树。

21. 拓扑排序算法：对有向无环图进行拓扑排序。

22. 最大流算法：计算网络中的最大流。

23. 最小费用流算法：计算网络中的最小费用流。

24. 最大子序列和算法：计算数组中连续子序列的最大和。

25. 最长递增子序列算法：计算数组中最长递增子序列的长度。

Python 经典算法100及解析

Python 经典算法100及解析Python 练习100题'''题目001：有四个数字：1、2、3、4，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？各是多少？'''def tm001():'''【个人备注】：按题意直接写出来'''arr = []for i in range(1,5):for j in range(1,5):for k in range(1,5):num = 100*i+10*j+kif i!=j and j!=k and i!=k and num not in arr:# 互不相同且无重复数字的三位数arr.append(num)print(len(arr),arr)def tm001_1():'''【个人备注】：其实python自带排列组合模块，可以直接调用。

也知道这个写法，只是函数记不住，还是百度一下才能写出来。

如果这是面试题，能写出后一种当然好，不能的话还是老老实实的按照上面的思路来吧。

'''import itertoolstemp_arr = list(itertools.permutations([1, 2, 3, 4], 3)) # 排列# A_4^3 = (4)!/(4-3)! = (4*3*2*1)/1 = 24arr = [100*t[0]+10*t[1]+t[2] for t in temp_arr]print(len(arr),arr)'''题目002：企业发放的奖金根据利润(I)的多少来提成：低于或等于10万元时，奖金可提10%；利润高于10万元，低于20万元时，低于10万元的部分按10%提成，高于10万元的部分，可提成7.5%；20万到40万之间时，高于20万元的部分，可提成5%；40万到60万之间时高于40万元的部分，可提成3%；60万到100万之间时，高于60万元的部分，可提成1.5%；高于100万元时，超过100万元的部分按1%提成。

python核心编程答案.pdf

python核心编程答案.pdfpython核心练习（第二章）2-3a=int(input('A='))b=int(input('B='))print('A-B=%d,A+B=%d\nA/B=%d,A**B=%d,A%%B=%d' % (a-b ,a+b ,a/b,a**b,a%b))2-4（a）print(input('Enter a string:'))（b）print(int(input('Enter a value:')))2-5（a）i=0while i<11:print(i)i+=1（b）for i in range(11): print(i) 2-6v=int(input('Enter a number to determine positive or negative:')) if v<0:print('%d is negative' % v)elif v==0:print('you enter zero')else:print('%d is positive' % v)2-7while 循环s=input('Enter a string：') i=0while i<len(s):< p="">print(s[i])i+=1for 循环s=input('Enter a string:') for i in s: print(i)2-8while 循环print('Enter five number') v=[]i=0s=0while i<5 :a=input('n%d=' % (i+1))v.extend([int(a)])s=s+v[i]i+=1print(v)print('sum=%d' % s)print('Enter five number')v=[]s=0for i in range(5):a=input('n%d=' % (i+1))v.extend([int(a)])s=s+v[i]print(v)print('sum=%d' % s)2--9print('Enter five number')v=[]s=0for i in range(5):a=input('n%d=' % (i+1))v.extend([int(a)])s=s+v[i]print('ave=%f' % (float(s)/len(v))) 2-10i=1n=int(input('Enter a number between 1-100:')) if n<=100 and n>=1:print('Done')i=0else:print('Error')2-11while True:s=0c=int(input("'1'sum,'2'ave,'0'exit:\n"))if c==1:for i in range(5):n=int(input('n%d=' % (i+1)))s+=nprint(s)if c==2:for i in range(5):n=int(input('n%d=' % (i+1)))s+=nprint(float(s/5))if c==0:break2-15a=int(input('a='))b=int(input('b='))c=int(input('c='))n=[]a,b=b,aif a>c:a,c=c,aif b>c:b,c=c,bn.extend([a,b,c])print(n)python核心练习（第三章）import osls=os.linesepdef write():while True:fname=input('Enter file name:')if os.path.exists(fname):print('Error %s already exists ' % fname) else: breakall=[]print("\nEnter lines ('.' by itself to quit).\n") while True:entry=input('>')if entry=='.':breakelse:all.append(entry)fobj=open(fname,'w')fobj.writelines(['%s%s' % (x,ls) for x in all]) fobj.close()print('Done')def read():while True:fname=input('Enter filename:')if not os.path.exists(fname):print('sorry,%s is not exists' % fname) else:breaktry:fobj=open(fname,'r')except IOError as e:print("*** file open error" ,e)else:for eachline in fobj:print (eachline),fobj.close()i=0while i!='q':i=input("'r'read,'w',write,'q'quite:")if i=='r':read()elif i=='w':write()python核心练习（第四、五章）4-1python对象的三个属性，身份，类型，值（ID,type，value）除了值之外其他两个都是只读的如果对象支持更新操作，那么他的值就是可改变的，否也是只读的5-2def mul(a,b):m=a*breturn(m)x=int(input('x='))y=int(input('y='))print(mul(x,y))5-3def grade(a):if a>100 or a<0:print("error,please,input your score between 1 to 100") elif a>=90:print("A")elif a>=80:print("B")elif a>=70:print("C")elif a>=60:print("D")else:print("F")while True:x=int(input("Enter your score:"))if x==0:breakelse:grade(x)5-4def ly(y):if (y%100!=0 and y%4==0) or y%400==0: print('%d is leap year' % y)else:print('%d is not leap year' % y)while True:x=int(input('Enter the year:'))if x==0:breakelse:ly(x)5-5def cd(m0):if m0<0 or m0>1:print('Error,请输入0到1之间的金额')else:m=m0*100a=m/25a1=m%25b=a1/10b1=a1%10c=b1/5c1=b1%5d=c1print('%f美元=25美分x%d+10美分x%d+5美分x%d+1美分x%d' % (m0,a,b,c,d))while True:m0=float(input('请输入金额：'))if m0==0:breakelse:cd(m0)5-6while True:s=input('请输入要计算的式子:\n')if s==0:breakelse:if s.find('*')!=-1:ls=s.split('*')print(float(ls[0])*float(ls[1])) elif s.find('+')!=-1:ls=s.split('+')print(float(ls[0])+float(ls[1])) elif s.find("^")!=-1:ls=s.split("^")print(float(ls[0])**float(ls[1])) elif s.find('/')!=-1:ls=s.split('/')print(float(ls[0])/float(ls[1])) elif s.find('%')!=-1:ls=s.split('%')print(float(ls[0])%float(ls[1])) 5-8import mathdef sqcu():a=float(input('输入正方形或立方体的边长：'))print('边长为',a,'的正方形面积是',round(a*a,3))print('边长为',a,'立方体体积是',a**3)def cisp():r=float(input('输入圆或球的半径：'))print('半径为',r,'的圆面积是',round(math.pi*(r**2),3))print('半径为',r,'的球的体积是',round(math.pi*(r**3)*4/3,3)) sqcu()cisp()5-10def FtoC():f=float(input('输入华氏温度：'))c=(f-32)*(5/9)print(f,'华氏度等于',round(c,3),'摄氏温度')FtoC()5-11def evod():e=[]o=[]for i in range(21):if i%2==0:e.append(i)else:o.append(i)print('偶数:',e,'\n奇数:',o)def judiv():a,b=int(input('enter the first number:')),int(input('enter the second number:')) if a%b==0:print(a,'能被',b,'整除')else:print(a,'不能被',b,'整除')evod()judiv()5-13def hmtom():hm=input("输入时间(格式'hh:mm'):")lhm=hm.split(':')m=float(lhm[0])*60+float(lhm[1])print(m)hmtom()5-15def gcd():a,b=int(input('a=')),int(input('b='))t1,t2=a,bwhile b!=0:if a<b:< p="">a,b=b,aelse:a,b=b,a%bprint('最大公约数是%d,最小公倍数是%d' % (a,t1*t2/a)) gcd() 5-16def payment():s=float(input('Enter opening balance:'))p=float(input('Enter monthly payment:'))print("Pymt# Paid Remaining Balance")print("------- ------- -----------")n=0print(n," ",p," ",round(s,2))while s>=p:s=s-pn=n+1print(n," ",p," ",round(s,2))print(n," ",round(s,2)," ",p)while True:payment()5-17import randoml=[]i=0N=random.randint(2,100) while i<="" p="">n=random.randint(0,2**31)l.append(n)i+=1print(l)print('\n')for x in range(len(l)):for y in range(x,len(l)): if l[x]<l[y]:< p="">l[y],l[x]=l[x],l[y] print(l) </l[y]:<></b:<></len(s):<>。

经典计算机科学问题的python实现

经典计算机科学问题的python实现计算机科学领域有许多经典问题，这些问题涵盖了算法、数据结构、人工智能等多个方面。

以下是一些经典计算机科学问题的简单Python实现：冒泡排序（Bubble Sort）：def bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):for j in range(0, n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]# 示例my_list = [64, 25, 12, 22, 11]bubble_sort(my_list)print("冒泡排序后的数组:", my_list)二分查找（Binary Search）：def binary_search(arr, target):low, high = 0, len(arr) - 1while low <= high:mid = (low + high) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:low = mid + 1else:high = mid - 1return -1# 示例my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]target_value = 5result = binary_search(my_list, target_value)print(f"目标值{target_value} 在数组中的索引为: {result}")快速排序（Quick Sort）：def quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrelse:pivot = arr[0]less = [x for x in arr[1:] if x <= pivot]greater = [x for x in arr[1:] if x > pivot]return quick_sort(less) + [pivot] + quick_sort(greater)# 示例my_list = [64, 25, 12, 22, 11]sorted_list = quick_sort(my_list)print("快速排序后的数组:", sorted_list)这只是一小部分经典问题的简单实现。

Python机器学习原理算法及案例实战答案

Python机器学习原理算法及案例实战答案1、k-近邻算法：手写字符识别通过算法训练识别字符为0-9的数字，也可以为A-Z的字符，目前sklearn 提供的数据集里面为0-9的数字。

数据训练前需要用图像处理软件将数字转换成宽高为32X32的黑白图像，然后将其变换成1x1024的向量。

2、朴素贝叶斯：垃圾邮件过滤邮箱系统如何分辨一封Email是否属于垃圾邮件？这应该属于文本挖掘的范畴，通常会采用朴素贝叶斯的方法进行判别。

它的主要原理是，根据邮件正文中的单词，是否经常出现在垃圾邮件中，进行判断。

3、Logistic回归：预测病马的死亡率Logistic回归又称Logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。

使用Logistic回归来预测患疝气病的马的存活问题是一个典型的案例，项目数据集包含了医院检测马疝病的368个样本和28个特征，有的指标比较主观，有的指标难以测量。

4、基于协同过滤：菜肴推荐引擎构建一个推荐系统，该系统可以像一个人推荐去哪儿吃饭和菜品推荐，解决人们选择饭店和不知道点什么菜的问题。

这个系统能够寻找用户没有尝过的菜肴，预估用户对该菜品的评分，然后通过SVD来减少特征空间并提高推荐效果。

5、基于异常值分析：支付中的交易欺诈侦测采用支付宝支付时，或者刷信用卡支付时，系统会实时判断这笔刷卡行为是否属于盗刷。

通过判断刷卡的时间、地点、商户名称、金额、频率等要素进行判断。

这里面基本的原理就是寻找异常值。

如果您的刷卡被判定为异常，这笔交易可能会被终止。

异常值的判断，应该是基于一个欺诈规则库的。

可能包含两类规则，即事件类规则和模型类规则。

第一，事件类规则，例如刷卡的时间是否异常（凌晨刷卡）、刷卡的地点是否异常（非经常所在地刷卡）、刷卡的商户是否异常（被列入黑名单的套现商户）、刷卡金额是否异常（是否偏离正常均值的三倍标准差）、刷卡频次是否异常（高频密集刷卡）。

Python算法基础

对称加密算法：如AES、DES、3DES等，优点是速度快，缺点是密钥管理困难
非对称加密算法：如RSA、ECC、DSA等，优点是密钥管理简单，缺点是速度较慢
应用：数据库索引、缓存、唯一标识生成等
实现：Python中的hashlib模块提供了多种哈希算法，如MD5、SHA1、SHA256等
概念：将任意长度的输入数据映射到固定长度的输出数据
栈的应用：表达式求值、括号匹配、深度优先搜索等
栈的实现：可以用数组或链表实现，这里我们选择用链表实现
概念：一种线性表，遵循先进先出（FIFO）原则
操作：入队、出队、查看队首元素、查看队尾元素
实现：使用链表或数组实现
应用：任务调度、缓冲、消息队列等
05
加密算法概述：对数据进行加密，保护数据安全
常见加密算法：对称加密算法和非对称加密算法
冒泡排序：通过重复地遍历列表，比较相邻元素并交换它们的位置，直到列表完全排序。
选择排序：通过在列表中找到最小（或最大）的元素，并将其放在列表的前部，直到列表完全排序。
哈希查找：通过哈希函数将元素映射到表中，然后直接访问该位置
顺序查找：从头到尾逐一比较，直到找到目标元素
二分查找：将待查找的序列分为两部分，每次只比较中间元素和目标元素
应用：广泛应用于各种优化问题，如背包问题、旅行商问题等
实现：需要根据具体问题设计合适的分支和限界策略
单击此处输入你的项正文，文字是您思想的提炼，请尽量言简赅的意阐述你的观点。
示例：八皇后问题、迷宫问题、子集树问题等
单击此处输入你的项正文，文字是您思想的提炼，请尽量言简赅的意阐述你的观点。
定义：一种通过探索所有可能的解决方案来找到最优解的算法
03
图的定义：由顶点和边组成的数据结构

python数据结构与算法题库

python数据结构与算法题库一、概述Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应用于数据结构和算法的实践。

本题库旨在帮助读者通过练习巩固所学的数据结构和算法知识，提高编程技能。

二、数据结构题库1.数组（List）操作：实现数组的增、删、改、查操作，并要求性能优良。

2.链表（LinkedList）操作：实现链表的增、删、查操作，并要求理解链表的基本原理。

3.栈（Stack）操作：实现栈的入栈、出栈操作，并要求理解栈的基本原理。

4.队列（Queue）操作：实现队列的入队、出队操作，并要求理解队列的基本原理。

5.哈希表（HashTable）操作：实现哈希表的插入、删除、查找操作，并要求理解哈希表的工作原理。

6.二叉树（BinaryTree）操作：实现二叉树的遍历、插入、删除操作，并要求理解二叉树的基本原理。

7.平衡树（BalancedTree）操作：实现平衡树的遍历、插入、删除操作，并要求理解平衡树的优势和实现方法。

8.图（Graph）操作：实现图的遍历、最短路径、最小生成树等操作，并要求理解图的基本原理。

三、算法题库1.排序算法：实现常见的排序算法，如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等，并比较它们的性能。

2.查找算法：实现常见的查找算法，如线性查找、二分查找、哈希查找等，并比较它们的适用场景和性能。

3.字符串算法：实现字符串的匹配、分割、替换等操作，并理解相关算法的实现原理。

4.动态规划：应用动态规划解决一些经典问题，如最长递增子序列、最长公共子序列、0-1背包问题等。

5.分治算法：应用分治策略解决一些常见问题，如快速排序、归并排序等。

6.贪心算法：通过实例说明贪心策略在解决特定问题时的有效性。

7.动态规划与分治算法的综合应用：解决一些涉及多个子问题的复杂问题，如最短路径问题、背包问题等。

四、解题建议1.理解数据结构的基本原理，根据实际需求选择合适的数据结构。

2.在实现算法时，注重代码的可读性和可维护性，遵循良好的编程习惯。

Python99道经典练习题答案

Python99道经典练习题答案1. 问题描述：下面是Python编程语言的99道经典练习题的答案，请参考：......2. 答案：以下为经典Python编程语言99道练习题的答案：题目1：两数之和```pythondef twoSum(nums, target):hashmap = {}for i, num in enumerate(nums):complement = target - numif complement in hashmap:return [hashmap[complement], i]hashmap[num] = i```题目2：两数相加```pythonclass ListNode:def __init__(self, val=0, next=None):self.val = valself.next = nextdef addTwoNumbers(l1, l2):dummy = ListNode(0)curr = dummycarry = 0while l1 or l2:x = l1.val if l1 else 0y = l2.val if l2 else 0digit_sum = carry + x + ycarry = digit_sum // 10curr.next = ListNode(digit_sum % 10) curr = curr.nextif l1:l1 = l1.nextif l2:l2 = l2.nextif carry > 0:curr.next = ListNode(carry)return dummy.next```题目3：无重复字符的最长子串```pythondef lengthOfLongestSubstring(s):used = {}start = max_length = 0for i, char in enumerate(s):if char in used and start <= used[char]:start = used[char] + 1else:max_length = max(max_length, i - start + 1) used[char] = ireturn max_length```......3. 总结：本文提供了Python编程语言99道经典练习题的答案，希望对你的学习和编程实践有所帮助。

python常用算法

python常用算法算法是计算机科学中最基础也是最核心的内容之一，它是解决问题的步骤和方法的集合。

Python作为一种广泛应用的编程语言，在算法方面也有着丰富的资源和工具。

本文将介绍一些Python中常用的算法，以及它们的应用场景和实现方式。

一、排序算法排序算法是将一组无序数据按照某种规则重新排列的过程。

在Python中，有多种排序算法可供选择，下面将介绍两种常用的排序算法。

1.冒泡排序冒泡排序是一种简单直观的排序算法，它通过比较相邻元素的大小并交换位置，逐步将最大（或最小）的元素冒泡到数组的最后（或最前）。

```pythondef bubble_sort(array):n = len(array)for i in range(n):for j in range(0, n - i - 1):if array[j] > array[j + 1]:array[j], array[j + 1] = array[j + 1], array[j]return array```2.快速排序快速排序是一种高效的排序算法，它通过选择一个基准元素，将数组分成两个子数组，其中一个子数组的所有元素都小于基准元素，另一个子数组的所有元素都大于基准元素，然后再递归地对子数组进行快速排序。

```pythondef quick_sort(array):if len(array) <= 1:return arraypivot = array[0]less = [x for x in array[1:] if x <= pivot]greater = [x for x in array[1:] if x > pivot]return quick_sort(less) + [pivot] + quick_sort(greater)```二、查找算法查找算法是在一组数据中寻找特定元素的过程。

在Python中，有多种查找算法可供选择，下面将介绍两种常用的查找算法。

python 力扣算法题

python 力扣算法题Python力扣算法题在计算机科学领域中，算法是解决问题的一系列有序步骤和操作。

算法是程序设计的核心，它们能够帮助我们解决复杂的计算问题，并优化我们的代码。

在编程语言中，Python以其简单易学和强大的功能而备受开发者青睐。

在本文中，我们将介绍一些常见的Python力扣算法题，以及它们的解决方法。

**1. 两数之和**题目描述：给定一个整数数组nums和一个目标值target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回它们的索引。

解题思路：使用哈希表来解决该问题，遍历数组nums，将每个元素的值和索引存储在哈希表中。

对于每个元素nums[i]，在哈希表中查找target-nums[i]的值，如果存在，则返回两个元素的索引。

示例代码：```pythonclass Solution:def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:hashmap = {}for i, num in enumerate(nums):if target - num in hashmap:return [hashmap[target - num], i]hashmap[num] = i```**2. 有效的括号**题目描述：给定一个只包含'('，')'，'{'，'}'，'['，']'的字符串s，判断字符串是否有效。

解题思路：使用栈来解决该问题，遍历字符串s，如果当前字符是左括号，则将其推入栈中，如果是右括号，则判断栈顶元素是否与当前括号匹配。

如果匹配成功，则将栈顶元素弹出，否则返回False。

最后，如果栈为空，则返回True，否则返回False。

示例代码：```pythonclass Solution:def isValid(self, s: str) -> bool:stack = []mapping = {')': '(', ']': '[', '}': '{'}for char in s:if char in ['(', '[', '{']:stack.append(char)elif char in [')', ']', '}']:if not stack or stack.pop() != mapping[char]:return Falsereturn not stack```**3. 盛最多水的容器**题目描述：给定一个非负整数数组height，表示一组垂直线段，其中每个线段的长度代表该线段的高度，请你计算出这组线段能够组成的最大容器的容量。

python常用算法及解析

python常⽤算法及解析1.算法定义算法（Algorithm）是指解题⽅案的准确⽽完整的描述，是⼀系列解决问题的清晰指令，算法代表着⽤系统的⽅法描述解决问题的策略机制。

也就是说，能够对⼀定规范的输⼊，在有限时间内获得所要求的输出。

如果⼀个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执⾏这个算法将不会解决这个问题。

不同的算法可能⽤不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。

⼀个算法的优劣可以⽤空间复杂度与时间复杂度来衡量。

⼀个算法应该具有以下七个重要的特征：①有穷性（Finiteness）：算法的有穷性是指算法必须能在执⾏有限个步骤之后终⽌；②确切性(Definiteness)：算法的每⼀步骤必须有确切的定义；③输⼊项(Input)：⼀个算法有0个或多个输⼊，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输⼊是指算法本⾝定出了初始条件；④输出项(Output)：⼀个算法有⼀个或多个输出，以反映对输⼊数据加⼯后的结果。

没有输出的算法是毫⽆意义的；⑤可⾏性(Effectiveness)：算法中执⾏的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执⾏的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）；⑥⾼效性(High efficiency)：执⾏速度快，占⽤资源少；⑦健壮性(Robustness)：对数据响应正确。

2. 时间复杂度计算机科学中，算法的时间复杂度是⼀个函数，它定量描述了该算法的运⾏时间,时间复杂度常⽤⼤O符号（⼤O符号（Big O notation）是⽤于描述函数渐进⾏为的数学符号。

更确切地说，它是⽤另⼀个（通常更简单的）函数来描述⼀个函数数量级的渐近上界。

在数学中，它⼀般⽤来刻画被截断的⽆穷级数尤其是渐近级数的剩余项；在计算机科学中，它在分析算法复杂性的⽅⾯⾮常有⽤。

）表述，使⽤这种⽅式时，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输⼊值⼤⼩趋近⽆穷时的情况。

⼤O，简⽽⾔之可以认为它的含义是“order of”（⼤约是）。

python经典基础算法题

python经典基础算法题当然，Python是一种非常适合解决基础算法问题的语言。

以下是一些经典的Python基础算法题：1.斐波那契数列：给定两个整数，求斐波那契数列的第n项。

python复制代码def fibonacci(n):if n <= 1:return nelse:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)2.冒泡排序：对一个列表进行排序。

python复制代码def bubble_sort(lst):for i in range(len(lst)):for j in range(len(lst) - i - 1):if lst[j] > lst[j+1]:lst[j], lst[j+1] = lst[j+1], lst[j]return lst3.二分查找：在排序好的列表中查找一个元素。

python复制代码def binary_search(lst, target):low, high = 0, len(lst) - 1while low <= high:mid = (low + high) // 2if lst[mid] == target:return midelif lst[mid] < target:low = mid + 1else:high = mid - 1return -1# 未找到目标4.快速排序：对一个列表进行排序。

python复制代码def quick_sort(lst):if len(lst) <= 1:return lstpivot = lst[len(lst) // 2]left, right = [], []for x in lst:if x < pivot:left.append(x)else:right.append(x)return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)5.深度优先搜索（DFS）：遍历图或树。