请问学习python算法的话 你推荐先学哪一个基础算法 写哪一些题目呢

如果你是刚刚开始学习 Python 算法，我建议你先学习以下几个基础算法：

1. 排序算法：例如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。排序算法是算法的入门，可以帮助你理解算法的基本思维方式和复杂度分析。

2. 搜索算法：例如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。搜索算法是解决问题的重要手段之一，可以帮助你解决许多实际问题。

3. 动态规划算法：这是一种解决最优化问题的常用方法，例如最长公共子序列、背包问题、最短路问题等。

关于题目，你可以去一些在线刷题平台上刷题，例如 LeetCode、AcWing、牛客网等。这些平台提供了大量的算法题目，可以帮助你练习算法思维和编程能力。建议先从简单难度开始做起，逐渐提高难度。

相关问题

用python写一个推荐算法

你好，我是 C 知道，关于你的问题，我可以回答。推荐算法是一种常见的机器学习算法，可以根据用户的历史行为和偏好，向用户推荐相关的物品或服务。在 Python 中，可以使用多种推荐算法库，如 Surprise、LightFM 等。具体实现方式可以根据不同的需求和数据集进行选择和调整。

用Python写一个推荐算法的代码

我们可以使用Python来实现一个推荐算法，首先需要收集用户的数据，然后使用Python中的一些机器学习算法（比如KNN，SVM，决策树等）来分析数据，从而得出用户的推荐项。下面是一个简单的Python代码例子： # 导入相关库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 加载数据集
dataset = pd.read_csv(‘filename.csv’)
X = dataset.iloc[:,:-1].values
y = dataset.iloc[:,-1].values# 将数据集分割成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)# 使用KNN算法训练模型
classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
classifier.fit(X_train, y_train)# 预测结果
y_pred = classifier.predict(X_test) # 计算准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
print(accuracy_score(y_test, y_pred))