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常见算法简介及python代码

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了常见算法简介及python代码，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1209字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

1.冒泡排序 

            def
             bubblesort(nums):
    
            for i in range(len(nums)-1):
        for j in range(len(nums)-i-1):if nums[j]>nums[j+1]:
                   nums[j],nums[j+1] =nums[j+1],nums[j]


    return nums
nums = [23,43,54,12,44,56,65]
re = bubblesort(nums)
print(re)

简单解析： 从list首端逐个对数据进行两两比较，大的往后放，外层循环一次，会在list尾端得到一个最大值，类似于冒泡行为，每次循环的最大值都固定不动，循环到最后就会出现一组从小到大的数据。

 

2.爬楼梯问题

基本问题：对于n阶台阶，每次只能爬1阶或者2阶，问一共有多少种爬法？

            def
             climb(n):
    cclimb = [0,1,2]
    for i in range(3,n+1):
        cclimb.append(cclimb[i-1]+cclimb[i-2])
    print(cclimb)
    return  cclimb[n]

re = climb(100)
print(re)

简单解析：可以以动态规划思想来入手，抽出子问题：n阶只可能是由n-1和n-2阶两种方式爬上来，所以把n-1和n-2的爬法相加即为n的爬法，边界条件：0阶为0，1阶为1，2阶为2;

类似于斐波那契数列，可以用递归来求解，但这样会有很多重复计算，而动态规划会以空间换取时间的思想将每一步都记录下来，进而求解。

递归可以试试，相当慢！

斐波那契数列：[0,1,1,2,3,5,8,13,21.......]

            #
             递归
            def
             f(n):
    
            if n<1:
        return 0
    if n<3:
        return 1
    return f(n-1)+f(n-2)
print(f(100))

 

3.钱币找零

基本问题：有各面值钱币数个，不定，可能为0，支付某定额商品，求所支付钱币个数最少是多少

            def
             money():
    count = [3,0,2,1,0,3,5]
    value = [1,2,5,10,20,50,100]
    value.sort(reverse=True)
    count =count[::-1]
    money = 223
    re =0
    for i in value:
        num = min(money//i,count[value.index(i)])
        money-=num*i
        re+=num
    if  money >0:
        return -1
    return  re
print(money())

简单解析：在保证张数足够的情况下以最大面额逐个凑齐money

 

原文：https://www.cnblogs.com/sima-3/p/14831375.html

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的常见算法简介及python代码全部内容，希望文章能够帮你解决常见算法简介及python代码所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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来源：【匿名】