源代码--数据结构与算法(Python版)chap5 函数
python 源码详解
python 源码详解Python是一种高级编程语言，它的源代码是由一系列的编程指令组成的。
在本文中，我们将详细解析Python源代码的结构和功能，以便更好地理解和使用这门语言。
Python源代码的基本结构由模块、函数和类组成。
模块是Python 程序的基本组织单位，它可以包含变量、函数和类等。
函数是一段可重用的代码块，它接收输入参数并返回结果。
类是一种面向对象编程的概念，它可以封装数据和方法，并通过实例化来创建对象。
在Python源代码中，我们可以使用各种关键字和语法来定义变量、控制流程和实现算法等。
其中，关键字是Python语言预定义的标识符，它们具有特殊的含义和用途。
语法是一组规则，用于组织和描述源代码的结构和行为。
Python源代码的执行过程是从上到下逐行执行的。
在执行过程中，解释器会根据代码的语法规则和执行顺序来逐步解析和执行代码。
如果代码存在语法错误或逻辑错误，解释器会抛出异常并终止程序的执行。
在Python源代码中，我们可以使用各种内置函数和标准库来实现常见的功能和操作。
内置函数是Python语言提供的一组函数，用于执行各种常见的操作，例如数学计算、字符串处理和文件操作等。
标准库是Python语言提供的一组模块，用于实现各种功能和服务，例如网络通信、图形界面和数据库访问等。
除了内置函数和标准库，我们还可以使用第三方库和模块来扩展Python的功能和能力。
第三方库是由第三方开发者编写的，它们提供了各种功能和工具，例如科学计算、机器学习和数据可视化等。
我们可以使用pip工具来安装和管理第三方库。
在Python源代码中，我们还可以使用注释来提供对代码的说明和解释。
注释是以#开头的行，它们不会被解释器执行，只用于给人阅读和理解代码。
注释可以提高代码的可读性和可维护性，有助于他人理解和修改代码。
Python源代码还可以使用异常处理来处理和捕获异常。
异常是在程序执行过程中发生的错误或异常情况，例如除零错误和文件不存在等。
数据结构与算法Python语言描述【共37张PPT】
// 加工型——map操作！ void TraverseList(List &L,
void (*visit)(&ElemType)){ for (i = 0; i < L.length; i++)
(*visit)(L.elem[i]); }
// 注意引用参数的使用！！！
Status GetElem(List L, int i, ElemType &e) {
线性表的顺序表示和实现
GetElem( L, i, &e ) //取线性表中第i个数据元素
初始条件：线性表L已存在。
操作结果：依次对L的每个元素调用函数visit()。
• 直接前驱、直接后继 操作结果：用e返回L中第i个元素的值。
操作结果：若cur_e是L的元素，但不是最后一个，则用next_e
for(i = 1; i <= Lb_len; i++){
• 线性表的顺序表示和实现
• 线性表的链式表示和实现
线性表的顺序表示
• 是指用一组地址连续的存储单元依次存放线性表 的数据元素
以元素在计算机内“物理位置相邻”来表示线性表中数 据元素之间的逻辑相邻
线性表的顺序表示和实现
• 是指用一组地址连续的存储单元依次存放线性表 的数据元素
设每个数据元素需占用C个存储单元 – LOC(ai) = LOC(ai-1) + C – LOC(ai) = LOC(a1) + (i-1)×C
i = 1; p = L.elem;
//在有效范围内查询 while(i <= L.length && !(*compare)(*p++, e))
数据结构与算法实验源代码
数据结构与算法实验源代码数据结构与算法实验源代码1.实验目的本实验旨在通过实践，加深对数据结构与算法的理解与应用能力，掌握数据结构和算法的基本概念与原理，并能够运用所学知识解决实际问题。
2.实验材料●一台已安装好编译器的计算机●数据结构与算法实验源代码文件3.实验环境配置在实验开始之前，必须确保计算机上已安装好以下环境：●编译器（可以是C++、Java等）●数据结构与算法实验源代码文件4.实验内容及步骤4.1 实验一：线性表4.1.1 实验目的通过实现线性表的相关操作，加深对线性表及其操作的理解，并能够灵活应用。
4.1.2 实验步骤1.实现线性表的初始化函数2.实现线性表的插入操作3.实现线性表的删除操作4.实现线性表的查找操作5.实现线性表的排序操作6.实现线性表的输出操作7.编写测试代码，对线性表进行测试4.1.3 实验结果与分析进行若干测试用例，验证线性表的正确性，并分析算法的时间复杂度与空间复杂度。
4.2 实验二：栈与队列4.2.1 实验目的通过实现栈与队列的相关操作，加深对栈与队列的理解，并掌握栈与队列的应用场景。
4.2.2 实验步骤1.实现栈的初始化函数2.实现栈的入栈操作3.实现栈的出栈操作4.实现栈的查看栈顶元素操作5.实现队列的初始化函数6.实现队列的入队操作7.实现队列的出队操作8.实现队列的查看队首元素操作4.2.3 实验结果与分析进行若干测试用例，验证栈与队列的正确性，并分析算法的时间复杂度与空间复杂度。
（继续添加实验内容及步骤，具体根据实验项目和教学要求进行详细分析）5.实验附件本文档所涉及的实验源代码文件作为附件随文档提供。
6.法律名词及注释6.1 版权：著作权法所规定的权利，保护作品的完整性和原创性。
6.2 开源：指软件可以被任何人免费使用、分发和修改的一种软件授权模式。
（继续添加法律名词及注释）。
数据结构与算法源代码
课程说明：数据结构一共四天课程，day01~~~day04.CSD DataStructure DAY011.基于顺序表的堆栈2.基于链式表的堆栈1 基于顺序表的堆栈栈是一种特殊的线性表，是限定在线性表表尾进行插入删除操作的线性表。
由栈的概念衍生出几个子概念，它们是：1)栈顶，即允许进行插入、删除操作的一端，又称为表尾，用栈顶指针()来指示栈顶元素。
2)栈底，即固定端，又称为表头3)空栈，即栈当中没有数据元素。
顺序栈是采用顺序存储结构的栈，即使用一组连续的存储单元（一般使用数组）来模拟栈，依次存放栈中的数据元素。
1.1 方案顺序栈的基本操作包括：1) 初始化操作，在初始化操作中将建立一个空栈。
2) 判断栈空，判断栈中的数据元素个数是否为0。
3) 入栈，在栈中加入一个数据元素。
4) 出栈，在栈中删除一个数据元素。
5) 取栈顶元素，将栈顶元素取出，但并不在栈中删除该元素。
1.2 步骤实现此案例需要按照如下步骤进行。
步骤一：定义栈在C语言中：1)定义一个一维数组来表示栈的顺序存储空间。
2)定义一个变量来指出栈顶的位置。
3)这两方面的信息共同描述一个栈，可将它们用结构体封装在一起。
代码如下：1.#define LISTSIZE 102.typedef int DataType;3.struct Stack {4.DataType data[LISTSIZE];5.int;//除了记录大小还可以记录栈顶位置6.};上述代码中，以下代码：1.#define LISTSIZE 100是用一个宏常量来定义顺序表的容量，这样定义的好处是当需要修改顺序表的容量的时候，只需要修改该宏常量即可。
上述代码中，以下代码：1.typedef int DataType;是将数据类型int起了一个别名叫做DataType，并在后面的程序中只使用DataType，而不使用int。
这样做的好处是当堆栈中的数据类型发生变化时，只需要修改此句中的int 为要改变的数据类型，即可将程序中所有数据变量的数据类型变成指定的类型。
数据结构完整代码简版
数据结构完整代码数据结构完整代码1. 简介数据结构是计算机科学中的一个重要概念，用于组织和管理数据的方式。
在许多实际应用中，我们需要根据不同的需求选择合适的数据结构来存储和操作数据。
本文将介绍常见的数据结构，包括数组、链表、栈、队列和树，并提供完整的代码实现示例。
2. 数组（Array）数组是一种线性数据结构，用于存储固定大小的相同类型元素的集合。
数组的元素通过索引进行访问，索引是从0开始的整数。
以下是一个简单的数组实现示例代码：```pythonclass Array:def __init__(self, size):self.size = sizeself.data = [None] sizedef get(self, index):if index < 0 or index >= self.size:return Nonereturn self.data[index]def set(self, index, value):if index < 0 or index >= self.size:return Noneself.data[index] = value```3. 链表（Linked List）链表是一种常见的动态数据结构，它由多个节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表的特点是在内存中不连续存储，而是通过指针将各个节点连接起来。
以下是一个简单的链表实现示例代码：```pythonclass Node:def __init__(self, value):self.value = valueself.next = Noneclass LinkedList:def __init__(self):self.head = Nonedef append(self, value):new_node = Node(value)if not self.head:self.head = new_nodeelse:curr_node = self.headwhile curr_node.next:curr_node = curr_node.next curr_node.next = new_nodedef remove(self, value):curr_node = self.headif curr_node.value == value:self.head = curr_node.nextreturnwhile curr_node.next:if curr_node.next.value == value:curr_node.next = curr_node.next.nextreturncurr_node = curr_node.next```4. 栈（Stack）栈是一种基于后进先出（LIFO）原则的数据结构，只能在一端进行插入和删除操作。
源代码--数据结构与算法(Python版)第9章 查找
第9章查找 (2)9.2基于线性表查找 (2)9.2.1 顺序查找 (2)9.2.2 二分查找 (2)9.2.3分块查找 (3)9.3二叉查找树 (4)哈希表 (7)9.6 Python 语言提供的查找算法 (8)9.7 实例 (9)9.7.1 最大值或最小值 (9)9.7.2 二分法查找递归实现 (10)第9章查找9.2基于线性表查找基于线性表的查找方法大致可分为顺序查找、折半查找与分块查找等几种类型。
9.2.1 顺序查找def sequential_search(lis, item):pos=0found = Falsewhile pos < len(lis) and not found:if lis[pos] == item:found = Trueelse:pos = pos+1return(found)if __name__ == '__main__':testlist = [1, 5, 8, 123, 22, 54, 7, 99, 300, 222]result = sequential_search(testlist, 5)print(result)result = sequential_search(testlist, 4)print(result)9.2.2 二分查找【二分法查找非递归实现】def binarysearch(a, num):length = len(a)low = 0 # 最小数下标high = length – 1 # 最大数的下标while low <= high:mid = int(low + ((high - low) / 2)) # 取中间值if a[mid] < num:low = mid + 1 # 如果中间值比目标值小,则在mid右半边elif a[mid] > num:high = mid – 1 # 如果中间值比目标值大,则在mid左半边找else:return mid #查找到，位置是mid+1return -1 #没查到if __name__ == '__main__':b = [1, 3, 4, 8, 22, 65, 73, 90]print(b)a = binarysearch(b, 22)print(a)c = binarysearch(b, 21)print(c)9.2.3分块查找【分块查找代码】# 基本原理：# 1.将序列分为m块，块内部无序、外部有序# 2.选取各块最大元素构成索引，对索引进行二分查找，找到所在的块# 3.在确定块中用顺序查找import randomRange = 20Length = 9flag = 0pos = -1tabNum = 3tabPos = -1list = random.sample(range(Range),Length)goal = random.randint(0,Range)print('search ',goal,', in list:')# 子表建立,选择序列前m个元素排序后建立索引，根据索引建立子表list_index = [] #使用二维列表表示多个子序列for i in range(tabNum): #在列表中添加m个列表list_index.append([])#向第1-m子列表添加原序列的前m-1个元素作为索引，留出第一个子列表盛放最大索引for i in range(1,tabNum):list_index[i].append(list[i-1]) #会出现最大值在第二个子列表中，第一子列表为空的情况for i in range(1,tabNum-1): #将添加元素的子列表中的元素降序排列for j in range(1,tabNum-i):if list_index[j]<list_index[j+1]:list_index[j],list_index[j+1] = list_index[j+1],list_index[j]#将其余元素添加到各子列表，比索引大则放到前一个子列表中，其余放入最后一个索引中for i in range(tabNum-1,Length):for j in range(1,tabNum):if list[i]>list_index[j][0]:list_index[j-1].append(list[i])breakelse:list_index[tabNum-1].append(list[i])if len(list_index[0]) > 1: #提取第一个子列表的最大值最为索引for i in range(len(list_index[0])-1,0,-1):if list_index[0][i]>list_index[0][i-1]:list_index[0][i],list_index[0][i-1] = list_index[0][i-1],list_index[0][i] print(list_index) #显示构造的子列表for i in range(tabNum-1,-1,-1): #将给定元素与各子列表进行比较，确定给定元素位置if len(list_index[i]) != 0 and goal<list_index[i][0]:for j in range(len(list_index[i])):if list_index[i][j] == goal:tabPos = i+1pos = j+1flag = 1if flag:print("find in ",tabPos,"list ",pos,"th place")else:print("not found")【程序运行结果】search 13 , in list:[[19, 13, 17, 10, 8, 15, 16], [6], [5]]find in 1 list 2 th placesearch 12 , in list:[[], [16, 8, 11, 15, 13, 7], [2, 1, 0]]not found9.3二叉查找树【二叉排序树实现代码】class BSTNode:def __init__(self, data, left=None, right=None):self.data = data #节点储存的数据self.left = left #节点左子树self.right = right #节点右子树class BinarySortTree:"基于BSTNode类的二叉查找树。
数据结构(Python版)教学大纲 及 教案
数据结构（Python版）教学大纲及教案教学目标：1. 理解Python编程语言中数据结构的基本概念。
2. 掌握常用的数据结构如列表、元组、字典、集合及其操作方法。
3. 学会运用Python实现基本的数据结构操作，并解决实际问题。
教学内容：一、Python编程环境简介1. Python语言的特点和优势2. Python的安装和运行3. Python的基本语法二、数据结构基础1. 数据结构的概念和分类2. 线性结构：列表、元组3. 非线性结构：字典、集合三、列表和元组1. 列表的定义和特点2. 列表的基本操作：索引、切片、添加、删除、排序等3. 元组的定义和特点4. 元组的基本操作：索引、切片、添加、删除等四、字典和集合1. 字典的定义和特点2. 字典的基本操作：键值对添加、删除、修改、查找等3. 集合的定义和特点4. 集合的基本操作：添加、删除、交集、并集、差集等五、数据结构在实际问题中的应用1. 数组和链表的实现2. 栈和队列的实现3. 树和图的实现4. 排序和搜索算法的实现教学方法：1. 讲授法：讲解数据结构的基本概念、分类和操作方法。
2. 示例法：通过实际代码示例演示数据结构的应用。
3. 练习法：让学生通过编写代码练习数据结构的基本操作。
4. 讨论法：分组讨论实际问题，引导学生运用数据结构解决实际问题。
教学评价：1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的发言和提问情况，了解学生的学习状态。
2. 代码练习：检查学生编写的代码，评估学生对数据结构操作的掌握程度。
3. 课后作业：布置相关课后作业，巩固学生对数据结构的理解和应用能力。
4. 小组项目：评估学生在小组项目中的表现，考察学生运用数据结构解决实际问题的能力。
六、数组和链表的实现1. 数组的定义和特点2. 使用Python实现数组及其操作3. 链表的定义和特点4. 使用Python实现链表及其操作七、栈和队列的实现1. 栈的定义和特点2. 使用Python实现栈及其操作3. 队列的定义和特点4. 使用Python实现队列及其操作八、树和图的实现1. 树的基本概念和类型2. 使用Python实现二叉树及其操作3. 图的基本概念和类型4. 使用Python实现图及其操作九、排序和搜索算法的实现1. 排序算法的基本概念和类型2. 使用Python实现常见排序算法（如冒泡排序、选择排序、插入排序等）3. 搜索算法的基本概念和类型4. 使用Python实现常见搜索算法（如深度优先搜索、广度优先搜索、二分搜索等）十、项目实践1. 结合实际问题，设计一个简单的数据结构应用项目2. 分组进行项目开发，引导学生运用所学知识解决实际问题3. 评估学生在项目中的表现，考察学生对数据结构知识的掌握和应用能力教学资源：1. 教案、PPT课件和教学代码示例2. Python编程环境（如PyCharm、VSCode等）3. 编程教材和在线教程4. 网络资源和相关论文教学进度安排：1. 每周安排2-3课时进行理论讲解和代码演示2. 每节课后布置相关的编程练习，巩固所学知识3. 每个章节结束后进行小组讨论和项目实践重点和难点解析一、Python编程环境简介补充说明：介绍Python的简洁明了的语法特点，如动态类型、缩进语法等；详细讲解Python的安装和运行过程；举例说明Python的基本语法规则。
数据结构与算法python版 pdf裘宗燕
在Python中实现数据结构和算法需要先了解数据结构和算法的基本概念。
以下是一些Python中常见的数据结构和算法的示例：1.数组（Array）：在Python中，可以使用列表（list）来实现数组。
例如，以下是一个包含整数的数组：python复制代码arr = [1, 2, 3, 4, 5]2.链表（Linked List）：链表是一种线性数据结构，其中每个元素包含数据和指向下一个元素的指针。
在Python中，可以使用类来实现链表。
例如，以下是一个简单的单向链表：python复制代码class Node:def__init__(self, data):self.data = dataself.next = Noneclass LinkedList:def__init__(self):self.head = None3.栈（Stack）：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构。
在Python中，可以使用列表来实现栈。
例如，以下是一个简单的栈：python复制代码stack = []stack.append(1)stack.append(2)stack.append(3)print(stack.pop()) # 输出：3print(stack) # 输出：[1, 2]4.队列（Queue）：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构。
在Python中，可以使用列表来实现队列。
例如，以下是一个简单的队列：python复制代码queue = []queue.append(1)queue.append(2)queue.append(3)print(queue.pop(0)) # 输出：1print(queue) # 输出：[2, 3]5.二叉树（Binary Tree）：二叉树是一种树形数据结构，其中每个节点最多有两个子节点。
在Python中，可以使用类来实现二叉树。
例如，以下是一个简单的二叉树：python复制代码class Node:def__init__(self, data):self.data = dataself.left = Noneself.right = None。
《图解Python数据结构与算法课件》
图：定义、图的表示方法、遍 历算法
详解图的定义和不同的表示方法，如邻接矩阵和邻接表，并探讨图的遍历算 法和常见的应用场景。
排序算法：冒泡排序、选择排 序、插入排序、快速排序、归 并排序
介绍常见的排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归 并排序。比较它们的优缺点和适用场景。
搜索算法：深度优先搜索、广度优先搜索、 A*算法
栈与队列：定义、应用场景、 实现
介绍栈和队列的概念及其在计算中的应用。探索它们的实现方式和特定场景 中的应用。
链表：定义、单链表、双向链 表、循环链表
深入了解链表的不同类型：单链表、双向链表和循环链表，以及它们在数据 结构中的用途和实现方法。
树：定义、二叉树、遍历算法、 应用场景
探索树的定义和不同类型，特别是二叉树，并研究树的遍历算法和在实际应 用中的应用场景。
Python数据类型回顾
回顾Python中的基本数据类型，包括数字与算法中的应用。
列表：基本操作、排序、查找
探索列表的基本操作，如添加、删除和修改元素，以及各种排序和查找算法的实现与应用。
字符串：基本操作、匹配算法
了解字符串的基本操作，例如拼接和切片，以及常见的字符串匹配算法，如 暴力匹配和KMP算法。
《图解Python数据结构与 算法课件》
本课件旨在图解Python数据结构与算法，帮助读者深入理解并掌握重要概念。 包括数据结构、算法的基本概念，Python数据类型，以及列表、字符串等的 操作和排序查找算法。
什么是数据结构和算法？
探索数据结构与算法的定义，它们在计算中的重要作用，以及为什么它们对 于Python编程至关重要。
总结与展望
总结所学内容并展望未来，鼓励读者持续探索和应用数据结构与算法的知识。
Python数据结构与算法基础教程
Python数据结构与算法基础教程Python是一种高级编程语言，它以其简单易学和强大的功能在编程领域广受欢迎。
本篇文章将介绍Python数据结构与算法的基础知识，帮助初学者打下坚实的基础。
一、数据结构1. 列表（List）列表是一种有序且可变的数据结构，可以存储任意类型的元素。
使用方括号([])来表示列表，并使用逗号(,)来分隔其中的元素。
例如：```pythonmy_list = [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']```2. 元组（Tuple）元组是一种有序且不可变的数据结构，元素间用逗号(,)分隔。
使用圆括号(())表示元组。
例如：```pythonmy_tuple = (1, 2, 3, 'a', 'b', 'c')```3. 字典（Dictionary）字典是一种键值对的数据结构，可以通过键来访问对应的值。
使用花括号({})表示字典，并使用冒号(:)来分隔键和值。
例如：```pythonmy_dict = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}```4. 集合（Set）集合是一种无序且不重复的数据结构，可以进行常见的集合操作，例如并集、交集和差集。
使用花括号({})或set()函数来创建集合。
例如：```pythonmy_set = {1, 2, 3, 4, 5}```二、算法1. 排序算法排序算法用于将一组数据按照一定的规则进行排序。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序和插入排序。
下面是一个使用冒泡排序算法对列表进行排序的示例：```pythondef bubble_sort(lst):for i in range(len(lst) - 1):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 lstmy_list = [3, 1, 4, 2, 5]sorted_list = bubble_sort(my_list)print(sorted_list) # 输出[1, 2, 3, 4, 5]```2. 查找算法查找算法用于在一组数据中寻找指定的元素。
python语言程序设计基础(第2版)源代码
python语言程序设计基础(第2版)源代码《Python语言程序设计基础（第2版）》源代码是学习Python编程语言的重要资源。
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。
本书的源代码提供了丰富的实例和案例，帮助读者理解和掌握Python的基本语法和编程技巧。
源代码是程序员编写的计算机程序的文本形式，它包含了程序的逻辑结构和具体实现。
通过阅读和理解源代码，我们可以了解程序的运行过程和实现原理，从而更好地学习和应用编程语言。
《Python语言程序设计基础（第2版）》的源代码涵盖了Python的各个方面，包括基本语法、数据类型、控制结构、函数、模块、文件操作、异常处理等。
通过逐个实例的学习，读者可以逐步掌握Python 的编程思想和技巧。
例如，书中的源代码可以教会我们如何使用Python进行简单的数学运算，如加减乘除、取余等。
代码示例可以帮助读者理解Python的运算符和表达式的使用方法，以及如何编写简单的算法。
此外，源代码还包含了Python的控制结构，如条件语句、循环语句等。
通过实例的演示，读者可以学会如何使用if语句进行条件判断，如何使用for循环和while循环进行迭代操作。
函数是Python编程中的重要概念，源代码中也有很多关于函数的示例。
通过学习这些示例，读者可以了解函数的定义、调用和参数传递的方法，以及如何编写自己的函数。
模块是Python编程中的另一个重要概念，源代码中也有很多关于模块的示例。
通过学习这些示例，读者可以了解如何使用Python的标准库和第三方库，以及如何编写自己的模块。
文件操作是Python编程中常用的操作之一，源代码中也有很多关于文件操作的示例。
通过学习这些示例，读者可以了解如何打开、读取和写入文件，以及如何处理文件的异常情况。
异常处理是Python编程中的重要技巧，源代码中也有很多关于异常处理的示例。
通过学习这些示例，读者可以了解如何使用try-except语句来捕获和处理程序中的异常情况，以及如何编写自己的异常处理代码。
基于Python的数据结构与算法课件(含PPT和练习题)
你好！欢迎来到基于Python的数据结构与算法课程。本课程旨在帮助你深入 理解和掌握常见的数据结构和算法，并利用Python编程语言进行实际应用。 让我们开始这段知识冒险之旅吧！
课程导言
在本节中，我们将介绍课程内容和目标，以及学习数据结构和算法的重要性。你将了解到如何应用这些知识来 解决实际问题，并为后续的学习做好准备。
综合案例分析：使用Python实 现常见算法
在本节中，我们将结合实际案例，使用Python编程语言实现一些常见的算法， 展示数据结构和算法在实际问题中的作用和应用。
递归算法
递归是一种强大而又有趣的算法技巧，它能够将复杂的问题简化为简单的子 问题。在本节中，我们将学习递归的原理和应用。
排序算法及其实现
排序算法是数据处理中常见的操作，我们将讨论多种排序算法的原理、性能 和实现方式。掌握这些算法将为你解决排序问题提供良好的基础。
散列表
散列表是一种高效的数据结构，具有快速查找和插入的特点。在本节中，我 们将介绍散列表的概念、实现和优化方法，以及应用实例。
Python基础语法回顾
在本节中，我们将回顾Python编程语言的基础语法，包括变量、数据类型、 条件语句、循环语句等。这将为接下来的课程内容打下坚实的基础。
算法与数据结构基础
在本节中，我们将介绍算法和数据结构的基本概念。你将学习到算法的定义和特性，以及各种常见数据结构的 基本原理和应用场景。
数组及其操作
贪心算法
贪心算法是一种简单而有效的算法思想，每步都采取局部最优的选择。我们 将讨论贪心算法的适用场景和常见问题。
回溯算法
回溯算法是一种穷举求解的算法思想，它通过逐步构建解空间树并进行回溯搜索来找到问题的解。我们将详细 讨论回溯算法的实现和优化。
数据结构实验源代码
数据结构实验源代码【附】数据结构实验源代码范本一、实验背景与目的1.1 实验背景在计算机科学中，数据结构是指数据元素之间的关系，以及为操作这些数据元素所提供的方法。
数据结构对于程序的设计和性能优化具有重要影响。
1.2 实验目的本实验旨在通过编写和实现不同的数据结构，加深学生对数据结构的理解，掌握基本的数据结构操作方法。
二、实验内容2.1 线性表2.1.1 顺序表2.1.1.1 初始化顺序表2.1.1.2 插入元素到顺序表2.1.1.3 删除顺序表中的元素2.1.1.4 遍历顺序表2.1.1.5 查找指定元素在顺序表中的位置2.1.2 链表2.1.2.1 初始化链表2.1.2.2 插入元素到链表2.1.2.3 删除链表中的元素2.1.2.4 遍历链表2.1.2.5 查找指定元素在链表中的位置2.2 栈2.2.1 初始化栈2.2.2 进栈操作2.2.3 出栈操作2.2.4 获取栈顶元素2.2.5 判断栈是否为空2.3 队列2.3.1 初始化队列2.3.2 入队操作2.3.3 出队操作2.3.4 获取队首元素2.3.5 判断队列是否为空三、实验步骤3.1 线性表实现在实现顺序表和链表时，首先需要定义数据结构和所需的操作函数。
然后进行初始化、添加元素、删除元素等操作。
最后进行遍历和查找操作，并检验实验结果是否符合预期。
3.2 栈实现栈的实现过程与线性表类似，需要定义栈的数据结构和所需的函数，然后进行初始化、进栈、出栈等操作。
3.3 队列实现队列的实现也与线性表类似，需要定义队列的数据结构和函数，进行初始化、入队、出队等操作。
四、数据结构实验源代码以下是实验代码的源代码范本，包括线性表、栈和队列的实现。
（代码略，如需获取，请查看附件）五、附件本文档附带的附件为数据结构实验源代码。
六、法律名词及注释6.1 数据结构：计算机科学中，数据结构是指数据元素之间的关系，以及为操作这些数据元素所提供的方法。
6.2 顺序表：一种物理上相邻的存储结构，元素按照顺序依次存放。
数据结构与算法常见代码
数据结构与算法常见代码李明哲计算学部金牌讲师团// QuickSortint Partition(ElemType A[], int low, int high) {ElemType pivot=A[low];while (low<high) {while (low<high&&A[high] >=pivot) {high--;}A[low] =A[high];while (low<high&&A[low] <=pivot) {low++;}A[high] =A[low];}A[low] =pivot;return low;}void QuickSort(ElemType A[], int low, int high) {if (low<high) {int pivotpos=Partition(A, low, high);QuickSort(A, low, pivotpos-1);QuickSort(A, pivotpos+1, high);}return;}// QuickSortvoid quicksort(int l, int r){if (l<r) {int x=a[(l+r) >>1];int i=l-1, j=r+1;while (i<j) {do {i++;} while (a[i] <x);do {j--;} while (a[j] >x);if (i<j) {swap(a[i], a[j]);}}quicksort(l, j);quicksort(j+1, r);}return;}// MergeSortint a[maxn];int b[maxn];void mergesort(int l, int r){if (l<r) {int mid= (l+r) >>1;mergesort(l, mid);mergesort(mid+1, r);int pl=l;int pr=mid+1;int ptr=l;while (pl<=mid||pr<=r) {if (pl<=mid&& (a[pl] <a[pr] ||pr>r)) {b[ptr++] =a[pl];pl++;}else {b[ptr++] =a[pr];pr++;}}for (int i=l; i<=r; i++) {a[i] =b[i];}}return;}// UFSets#define SIZE 100int fa[SIZE];void Initial(int fa[]){for (int i=0; i<SIZE; i++) {fa[i] =-1;}return;}int Find(int fa[], int x){while (fa[x] >=0) {x=fa[x];}return x;}void Union(int fa[], int x, int y){if (x!=y) {fa[y] =x;}return;}// PreInPostOrdervoid PreInPostOrder(BiTree T){if (T!=NULL) {//visit(T);//PreOrderPreInPostOrder(T->lchild);//visit(T);//InOrderPreInPostOrder(T->rchild);//visit(T);//PostOrder}}// PreInOrdervoid PreInOrder(BiTree T){InitStack(S);BiTree p=T;while (p||IsEmpty(S)) {if (p) {//visit(p);//PreOrderPush(S, p);p=p->lchild;}else {Pop(S, p);//visit(p);InOrderp=p->rchild;}}return;}// PostOrdervoid PostOrder(BiTree T){InitStack(S);BiTNode*p=T;BiTNode*r=NULL;while (p||!IsEmpty(S)) {if (p) {Push(S, p);p=p->lchild;}else {GetTop(S, p);if (p->rchild&&p->rchild!=r) {p=p->rchild;}else {Pop(S, p);visit(p);r=p;p=NULL;}}}return;}// Binary_Searchint Binary_Search(SSTable L, ElemType key){int low=0, high=L.TableLen-1;while (low<high) {int mid= (low+high) /2;if (L.elem[mid] ==key) {return mid;}else if (L.elem[mid] >key) {high=mid-1;}else {high=mid+1;}}return-1;}// MaxHeapvoid BuildMaxHeap(ElemType A[]. int len){for (int i=len/2; i>=1; i--) {HeadAdjust(A, i, len);}return;}void HeadAdjust(ElemType A[], int k, int len) {A[0] =A[k];for (int i=2*k; i<=len; i*=2) { if (i<=len-1&&A[i] <A[i+1]) {i++;}if (A[0] >=A[i]) {break;}else {A[k] =A[i];k=i;}}A[k] =A[0];return;}void HeapSort(ElemType A[], int len){BuildMaxHeap(A, len);for (int i=len; i>1; i--) {Swap(A[i], A[1]);HeadAdjust(A, 1, i-1);}return;}// Kruskalint Kruskal(Graph a[]){sort(a+1, a+1+m);int sum=0;for(int i=1; i<=m; i++){int fx=find(a[i].x);int fy=find(a[i].y);if(fx!=fy){f[fx] =fy;sum+=a[i].z;}}return sum;}// Dijkstravoid dijkstra(void){memset(dist, 0x3f, sizeof(dist));dist[1] =0;for (int i=1; i<=n; i++) {int t=-1;for (int j=1; j<=n; j++) {if (!selected[j] && (dist[j] <dist[t] ||t==-1)) { t=j;}}selected[t] =1;for (int j=1; j<=n; j++) {dist[j] =min(dist[j], dist[t] +g[t][j]);}}return;}// Floydvoid floyd(int n){for (int k=1; k<=n; k++) {for (int i=1; i<=n; i++) {if (i!=k&&fdis[i][k] !=0x7f7f7f7f) {for (int j=1; j<=n; j++) {if (fdis[i][k] +fdis[k][j] <fdis[i][j]) {fdis[i][j] =fdis[i][k] +fdis[k][j];}}}}}return;}。
python最基础代码
python最基础代码Python是一种简单易学且功能强大的编程语言，被广泛应用于各个领域。
本文将为您介绍Python的最基础代码，帮助初学者快速上手。
1. 变量与数据类型Python中的变量不需要声明，可以直接赋值。
下面是一些常用的数据类型及其定义方法：- 整数类型（int）：用来表示整数，如x = 10- 浮点数类型（float）：用来表示带有小数的数值，如y = 3.14- 字符串类型（str）：用来表示文本信息，如name = "John"- 布尔类型（bool）：用来表示真（True）或假（False），如is_valid = True2. 算术运算符Python支持常用的算术运算符，包括加法（+）、减法（-）、乘法（*）、除法（/）和取余（%）。
以下是一些示例代码：```pythona = 10b = 3print(a + b) # 输出：13print(a - b) # 输出：7print(a * b) # 输出：30print(a / b) # 输出：3.3333333333333335print(a % b) # 输出：1```3. 条件语句条件语句用于根据条件的不同执行不同的代码块。
Python中的条件语句使用if、elif和else关键字。
以下是一个简单的示例：```pythonage = 18if age >= 18:print("您已成年")elif age >= 12:print("您是青少年")else:print("您是儿童")```4. 循环语句循环语句用于重复执行特定的代码块。
Python中的循环有两种形式：for循环和while循环。
以下是一个示例：for i in range(1, 6):print(i) # 输出：1 2 3 4 5count = 0while count < 5:print(count) # 输出：0 1 2 3 4count += 1```5. 函数定义函数是一段可重用的代码块，用于执行特定的任务。
python 源码详解
python 源码详解Python 是一种高级编程语言，它的源码是由一系列的代码语句组成的。
这篇文章将详细解析 Python 源码，并根据要求，不输出任何HTTP 地址、公式或图片链接。
文章将采用规范整洁的格式，使用恰当的段落和标题，以使文章结构清晰，易于阅读。
Python 源码是由一系列的代码语句组成的，这些语句被解释器逐行执行，从而实现了程序的功能。
Python 的源码可以包含变量定义、函数定义、条件语句、循环语句等等。
下面我们将从几个方面对Python 源码进行详细解析。
我们来看一段简单的 Python 源码：```pythondef greet(name):print("Hello, " + name + "!")greet("World")```这段代码定义了一个名为`greet` 的函数，它接受一个参数`name`，并打印出一个问候语。
然后，我们调用这个函数，并传入参数`"World"`。
执行这段代码后，控制台将输出`Hello, World!`。
在这段代码中，我们可以看到 `def` 关键字用于定义函数，后面跟着函数名和参数列表。
在函数体内部，我们使用 `print` 函数打印出问候语。
最后，我们调用函数 `greet`，并传入参数 `"World"`。
除了函数定义和函数调用，Python 的源码还可以包含变量的定义和使用。
下面是一个例子：```pythonname = "Alice"print("My name is " + name)```这段代码定义了一个名为`name` 的变量，它的值是字符串`"Alice"`。
然后，我们使用 `print` 函数打印出一句话，其中包含了变量 `name` 的值。
执行这段代码后，控制台将输出 `My name is Alice`。
Python数据结构与算法算法分析-电脑资料
Python数据结构与算法算法分析-电脑资料一个有趣的问题经常出现，那就是两个看似不同的程序，到底哪个更好呢?要回答这个问题, 我们必须知道程序和代表程序的算法有很大的区别. 算法是一个通用的, 解决问题的一条条的指令. 提供一个解决任何具有指定输入的实例问题方法, 算法产生期望的结果. 一个程序, 另一方面, 是将算法用某一门编程语言代码实现. 有很多的程序实现的同一算法, 取决于程序员和编程语言的使用.进一步的探究这种差异, 考察下面的函数代码. 这个函数解决一个简单的问题, 计算前n个自然数的和. 解决方案遍历这 n 个整数, 相加后赋值到累加器.def sumOfN(n):theSum = 0for i in range(1,n+1):theSum = theSum + ireturn theSumprint(sumOfN(10))接下来看下面的代码. 第一眼看上去感觉很奇怪, 但是深入理解之后你将发现这个函数和上面的函数完成同样的工作. T原因是这个函数不是那么明显，代码难看. 我们没有使用好的变量名导致可读性很差, 并且还声明了没有必要声明的变量.def foo(tom):fred = 0for bill in range(1,tom+1):barney = billfred = fred + barneyreturn fredprint(foo(10))到底哪段代码更好呢.问题的答案取决于你的标准.如果你只关注可读性，函数sumOfN 肯定比 foo 好. 事实上, 你可能在你的编程启蒙课上见到过很多教你编写可读性好和易于理解的程序的例子. 然而在这里, 我们还对算法感兴趣.作为替代空间的需求, 我们基于它们执行时间来分析和比较算法. 这种度量有时候被称为算法的“执行时间”或"运行时间". 我们测量sumOfN 函数执行时间的一种方法是做个基准分析. 在Python, 我们可以通过一个函数针对我们所使用的系统上标记程序的起始和结束时刻. 在 time 模块有一个被称为 time 的函数，将返回系统的当前时间. 通过两次调用这个函数, 起始和结束, 然后计算差值, 我们可以得到准确的执行时间.Listing 1import timedef sumOfN2(n):start = time.time()theSum = 0for i in range(1,n+1):theSum = theSum + iend = time.time()return theSum,end-startListing 1 展示了sumOfN 函数在求和前后的时间开销. 测试结果如下:>>>for i in range(5):print("Sum is %d required %10.7f seconds"%sumOfN(10000)) Sum is 50005000 required 0.0018950 secondsSum is 50005000 required 0.0018620 secondsSum is 50005000 required 0.0019171 secondsSum is 50005000 required 0.0019162 secondsSum is 50005000 required 0.0019360 seconds我们发现时间相当的一致并且都平均花费0.0019 秒执行程序. 那么假如我们将n增大到 100,000 会怎样呢?>>>for i in range(5):print("Sum is %d required %10.7f seconds"%sumOfN(100000))Sum is 5000050000 required 0.0199420 secondsSum is 5000050000 required 0.0180972 secondsSum is 5000050000 required 0.0194821 secondsSum is 5000050000 required 0.0178988 secondsSum is 5000050000 required 0.0188949 seconds>>>再次, 时间更长, 非常的一致, 平均10倍的时间. 将n 增大到1,000,000 我们达到:>>>for i in range(5):print("Sum is %d required %10.7f seconds"%sumOfN(1000000))Sum is 500000500000 required 0.1948988 secondsSum is 500000500000 required 0.1850290 secondsSum is 500000500000 required 0.1809771 secondsSum is 500000500000 required 0.1729250 secondsSum is 500000500000 required 0.1646299 seconds>>>在这种情况下, 平均执行时间又一次被证实是之前的10倍.现在来看一下Listing 2, 提出了一个不同的解决求和问题的方法. 这个函数, sumOfN3, 运用了一个等式：∑ni = (n+1)n/2来计算前n 个自然数取代循环计算.Listing 2def sumOfN3(n):return (n*(n+1))/2print(sumOfN3(10))如果我们针对 sumOfN3 做一些测试, 使用5种不同的n值(10,000, 100,000, 1,000,000, 10,000,000, and 100,000,000), 我们得到下面的结果:Sum is 50005000 required 0.00000095 secondsSum is 5000050000 required 0.00000191 secondsSum is 500000500000 required 0.00000095 secondsSum is 50000005000000 required 0.00000095 secondsSum is 5000000050000000 required 0.00000119 seconds对于这个输出，有两个方面需要注意. 第一, 上面程序的运行时间比前面的任意一个的运行时间都短. 第二, 无论n为多大执行时间都是一致的.但是这个标准真正地告诉我们什么?直观地说, 我们可以看到，迭代的解决方案似乎是因为一些程序步骤被重复而做更多的工作. 这是它占用更多运行时间可能的原因. 当我们增加 n的时候循环方案执行时间也在增加. 然而,有一个问题. 如果我们跑相同的功能在不同的计算机或使用不同的编程语言,我们可能会得到不同的结果. 如果是老式计算机将可能在 sumOfN3上执行更多的时间.我们需要一种更好的方式来描述这些算法的执行时间，，电脑资料《Python数据结构与算法算法分析》(https://www.)。
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22
第8章 函数与模块
例：汉诺塔问题。设有三座塔座（A、B、C），在一 个塔座（设为A）上有64个盘片，盘片不等，按大盘 在下，小盘在上的顺序依次叠放。现要将A塔上的盘 片借助于B塔，移到C塔上并保持同样顺序叠排，移 动盘片时必须遵守以下规则：
def age(int n): 递归结
if n==1:
束条件
c=10
else:
c=age(n-1) + 2
return c
n=int(input(“input n:”)) print(“%d”%age(n))
age(5) =age(4)+2
age(4) =age(3)+2
age(5) =18
age(4) =16
算法用函数hanoi(n,x,y,z)以递归算法实现
盘片数 源塔 借用塔 目标塔
递归终止：当递归调用到盘片数为1时
算法描述： 1)递归调用hanoi(n-1,a,c,b) 2)将n号盘片从a塔移动到c塔 3)递归调用hanoi(n-1,b,a,c)
25
count=0 def hanoi(n,x,y,z):
17
第8章 函数与模块
总结
执行过程（两个阶段） 第一阶段：逐层调用，调用函数自身 第二阶段：逐层返回，返回到调用该层的位 置
递归调用是多重嵌套调用的一种特殊情况 调用的深度：调用的层数
18
第8章 函数与模块
Hale Waihona Puke 例：有5个人，第5个人说他的年龄比第第4个人大2岁， 第4个人说他的年龄比第3个人大2岁，第3个人说他的 年龄比第2个人大2岁，第2个人说他的年龄比第1个人 大2岁；第一个人说他是10岁。请问第5个人多大？
x_list=[3,5] swap(x_list) print("x_list[0]=",x_list[0],"x_list[1]=",x_list[1])
运行结果： a_list[0]= 5 a_list[1]= 3 x_list[0]= 5 x_list[1]= 3
11
函数的返回值
第8章 函数de与f模ad块d(a,b): c=a+b
14
第8章 函数与模块
函数的递归调用
在函数de的f f(执x):行过程中又de直f a接(x):或间接调用d该ef 函b(t)数: 本身
……
……
……
直接递z归=f(y调) 用
z=b(y)
m=a(x)
在函数r…et中u…rn.直(2接*z)调用函数本r…et身u…rn. (2*z)
……. return(3+c)
swap(x, y) print("x=",x,"y=",y)
运行结果： input x,y:3,5 a= 5 b= 3 x= 3 y= 5
10
第8章 函数与模块
例： 传地址方式。
def swap(a_list): a_list[0],a_list[1]=a_list[1],a_list[0] print("a_list[0]=",a_list[0],"a_list[1]=",a_list[1])
参数
说明
ave=average(a,b,c) print("average=%f"%ave)
实参可以是常量、变量和表达式，但必须在函数
调用之间有确定的值。
形参与实参个数相同
形参定义时编译系统并不为其分配存储空间，也无 初值；只有在函数调用时，临时分配存储空间，接 受来自实参的值；函数调用结束，内存空间释放。
a,b,c=eval(input("please input a 、b、c:")) ave=average(a,b,c) print("average=%f"%ave)
def printstar(): print("*************")
def print_message(): print("How are you!")
def getMax(a,b,c): if a>b: max=a else: max =b if(c>m): max =c return max
在Python中不 允许前向引用， 即在函数定义 之前，不允许 调用该函数。
a,b,c=eval(input("input a,b,c:")) n= getMax (a,b,c) print("max=",n)
指函数被调用、执行完后，返回给主调函数的值。
x=add(3,20)
函数的返回语句
print(x)
一般形式 return 表达式
功能： 使程序控制从被调用函数返回到调用函数中， 同时把返回值带给调用函数
说明
❖ 函数内可有多条返回语句。
❖ 如果没有return语句，会自动返回NONE；如果有return 语句，但是return后面没有表达式也返回NONE。
5
函数的调用
第8章 函数与模块
一般形式： 函数名（[实际参数表]）
说明
❖ 实参可以是常量、变量、表达式、函数等，但在
进行函数调用时必须有确定的值。
❖ 函数的实参和形参应在个数、类型和顺序上 一 一对应。
❖ 对于无参函数，调用时实参表列为空，但( )不能 省。
6
第8章 函数与模块
例：编写函数，求3个数中的最大值。
def main(): printstar() print_message() printstar()
main()
4
第8章 函数与模块
函数的定义与调用
定义一般形式：
def 函数名（[形式参数表]）:
函数
函数体
定义
时要
[return 表达式]
注意
采用def 关键字定义函数，不需要指定返回值的类型； 函数的参数不限，不需要指定参数类型； 参数括号后面的冒号“:”必不可少； 函数体相对于def关键字必须保持一定的空格缩进； return语句是可选的； 允许定义函数体为空的函数。
print("%d不是素数"%m)
13
第8章 函数与模块
例：求一个数列中的最大值和最小值。
def getMaxMin( x ):
max = x[0]
min = x[0]
for i in range( 0, len(x)):
if max<x[i]: max = x[i]
if min>x[i]: min = x[i]
思路：建立函数求个人的年龄，以每人的序号为 参数，根据题意可知：
age(5)=age(4)+2 age(4)=age(3)+2
age(3)=age(2)+2 age(2)=age(1)+2
age(1)=10; 即 age(n)=
10 age(n-1)+2
(n=1) (n>1)
19
第8章 函数与模块
16
第8章 函数与模块
例 求递归方法求n的阶乘
n!
1 n
(n
1)!
(n 0,1) (n 1)
递推归纳： n! (n 1)! (n 2)! ... 2!1!
递归终止： n 0时，0！1
def fac(n): if n==0: f=1 else: f=fac(n-1)*n; return f
n=int(input("please input n: ")) f=fac(n) print("%d!=%d"%(n,f))
在程序前导入该函数原型所在的模块
使用库函数应注意： 1、函数功能 2、函数参数的数目和顺序，及各参数意义和类型 3、函数返回值意义和类型
❖用户自定义函数
3
函数分类
第8章 函数与模块
2. 从参数传递的角度 有参函数
无参函数
def average(x,y,z): aver=(x+y+z)/3; return(aver)
给形参
9
第8章 函数与模块
例如： 编一程序，将主函数中的两个变量的值传递 给swap函数中的两个形参，交换两个形参的值。
def swap(a, b): a,b=b,a
形式参数（形参）
print("a=",a,"b=",b)
实际参数（实参） x,y=eval(input("单in向pu值t x传,y递:"))
return (max,min)
string = "Hello" x,y = getMaxMin( string ) print( "string=", string) print( "最大元素=",x, "最小元素=", y)
a_list = [-1,28,-15,5, 10 ] #测试数据为列表类型 x,y = getMaxMin( a_list ) print( "a_list=", a_list) print( "最大元素=",x, "最小元素=", y)
12
第8章 函数与模块
例：编写函数，判断一个数是否是素数。
def isprime(n): for i in range(2,n): if(n%i==0): return 0 return 1
m=int(input("请输入一个整数:")) flag=isprime(m) if(flag==1):