冒泡排序 冒泡排序（英语：Bubble Sort）是一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 冒泡排序算法的运作如下：比较相邻的元素。如果第一个比第二个大（升序），就交换他们两个。 对每一对相邻元素作同样的工作，...
# Definition for a binary tree node.# class TreeNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.left = None# self.right = None （一）二叉树的中序遍历 递归：class Solution:def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:res=[]if root:res+=self.inorderTraversal(root.left)res.append(root.val)res+=self.inorderTraversal(root.right)return res class Solution:def in...
导学导学 课程涵盖的内容和理念 课程所使用的主要技术栈机器学习基础机器学习世界的数据 机器学习的主要任务 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习 和机器学习相关的哲学思考Jupyter Notebook, numpyjupyter notebook基础 jupyter notebook中的魔法命令 Numpy数据基础 创建numpy数组和矩阵 Numpy数组的基本操作 Numpy数组的合并与分割 Numpy中的矩阵运算 Numpy中的聚合运算 Numpy...
思路：在数据结构中，有一个条件反射，谈及二叉树，就递归。所以在实现重建二叉树时，也应该用到递归的思想。 在前序遍历中，根节点处于第一个；在中序遍历中，根节点的左边为左子树节点，根节点右边为右子树节点。 根据性质构造根节点。 1、取出前序遍历的第一个节点作为根节点 2、在中序遍历中按照根节点分割左子树和右子树 3、递归 代码： class Solution: ????# 返回构造的TreeNode根节点 ????def reConstructBinaryTree(self,...
练习：将路径为 D:\data.txt 的文件读取，并取出数字部分进行排序（不能使用内置排序方法），这里我们使用冒泡排序法文件读取并取出数字部分（略） 一：什么叫冒泡排序冒泡排序（Bubble Sort），是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。它重复地走访过要排序的元素列，依次比较两个相邻的元素，一层一层的将较大的元素往后移动，其现象和气泡在上升过程中慢慢变大类似，故成为冒泡排序。 1：原理 从第一个和第二个开始比较，如果...
# 合并两个有序数组 def merge(a,b):c = []i,j = 0,0while i < len(a) and j < len(b):if a[i] > b[j]:c.append(b[j])j += 1else:c.append(a[i])i += 1if i == len(a):c = c + b[j:]else:c = c + a[i:]return c # 递归拆分数组 def merge_sort(nums):if len(nums) <= 1:return numsmid = len(nums)//2left = merge_sort(nums[:mid])right = merge_sort(nums[mid:])return merge(left,right)if __name__ == '__main__':a = [4,7,8,3...
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-03-26 16:46 # @Author : Jayce Wong # @ProjectName : leetcode # @FileName : sorting.py # @Blog : https://blog.51cto.com/jayce1111 # @Github : https://github.com/SysuJayceimport randomdef quick_sort(data):"""对于每一轮排序，先随机选取范围内的一个下标，该下标对应的值称为主元，然后将小于主元的值挪到主元的左边，大于主元的值挪到主元...
信息安全课程的实验，根据课件及网上资料，参考实现代码中注释比较完善，算法的实现整体流程如下：- 实现基本流程：考虑K=kG ，其中K、G为椭圆曲线Ep(a,b)上的点，n为G的阶（nG=O∞ ），k为小于n的整数。 则给定k和G，根据加法法则，计算K很容易但反过来，给定K和G，求k就非常困难。 因为实际使用中的ECC原则上把p取得相当大，n也相当大，要把n个解点逐一算出来列成上表是不可能的。 这就是椭圆曲线加密算法的数学依据点G称为基点（...
在此开始记录数据结构与算法（基于Python的）学习，主要参考视频https://www.bilibili.com/video/av21540971/?p=1 线性表 线性表有两种存储结构：顺序存储结构与链式存储结构。 1 顺序表比如 int 类型的数据1,2,3,4要以顺序表格式存储，首先每个整型数据占4个字节（每个字节8位），计算机会分配4*4个连续的字节空间给它们，让它们依次存储。python中 list 可以放置不同类型的元素， 比如 a = [1, adaf , 2.6]
一、基本概念 1. mro序列 MRO是一个有序列表L，在类被创建时就计算出来。 通用计算公式为：mro(Child(Base1，Base2)) = [ Child ] + merge( mro(Base1), mro(Base2), [ Base1, Base2] ) （其中Child继承自Base1, Base2） 如果继承至一个基类：class B(A) 这时B的mro序列为mro( B ) = mro( B(A) ) = [B] + merge( mro(A) + [A] ) = [B] + merge( [A] + [A] ) = [B,A] 如果继承至多个基类：class B(A1, A2, A3 …) 这时B的mro序列mr...
关键词： TF-IDF实现、TextRank、jieba、关键词提取数据来源： 语料数据来自搜狐新闻2012年6月—7月期间国内，国际，体育，社会，娱乐等18个频道的新闻数据 数据处理参考前一篇文章介绍： 介绍了文本关键词提取的原理，tfidf算法和TextRank算法 利用sklearn实现tfidf算法 手动python实现tfidf算法 使用jieba分词的tfidf算法和TextRank提取关键词1.关键字提取：关键词抽取就是从文本里面把跟这篇文档意义最相关...
《从零开始PYTHON3》第八讲 ?前面我们见过了不少的小程序，也见过了不少不同类型的变量使用的方法。但目前我们涉及到的，还都是单个的变量和单个的立即数。以变量来说，目前我们见到的，基本都属于“临时性”的使用。实际如果想发挥计算机的速度优势，还需要批量处理数据，这就需要有批量处理能力的变量类型，这就是我们下面要学习的列表类型。 列表类型 ?列表类型属于我们学习的Python基本数据类型中的第3种，在其它语言中通常以“...
1.概念理解： 冒泡排序：可以简单的理解为是列表中相近的元素，两两比较，小的在前面。最多需要len()-1次排序。 2.例子：a=[11,7,4,56,35,0] 3.代码实现： 4.输出结果： 第1次排序是[7, 4, 11, 35, 0, 56]第2次排序是[4, 7, 11, 0, 35, 56]第3次排序是[4, 7, 0, 11, 35, 56]第4次排序是[4, 0, 7, 11, 35, 56]第5次排序是[0, 4, 7, 11, 35, 56]
1.概念理解： 冒泡排序：可以简单的理解为是列表中相近的元素，两两比较，小的在前面。最多需要len()-1次排序。 2.例子：a=[11,7,4,56,35,0] 3.代码实现： 4.输出结果： 第1次排序是[7, 4, 11, 35, 0, 56]第2次排序是[4, 7, 11, 0, 35, 56]第3次排序是[4, 7, 0, 11, 35, 56]第4次排序是[4, 0, 7, 11, 35, 56]第5次排序是[0, 4, 7, 11, 35, 56]
本地测试： def mergesort(a,b):c = []len1 = len(a)len2 = len(b)j,i = 0, 0while i < len1 and j < len2:if a[i] > b[j]:c.append(b[j])j += 1else:c.append(a[i])i += 1while i < len1:c.append(a[i])i += 1while j < len2:c.append(b[j])j += 1return cdef separateList(q, first, last):if first < last:mid = int((first + last)/2)separateList(q, first, mid)separateList(q, mid+1, last)a = q[first:mid+1]b = q[mid+1:l...