python 算法举例

以下是一些常见的 Python 算法举例：

1. 二分查找算法：在一个有序列表中查找某个元素，每次将列表分成两半，判断目标元素在左半边还是右半边，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。

2. 快速排序算法：通过选择一个基准元素，将列表中小于基准元素的放在左边，大于基准元素的放在右边，然后递归地对左右两个子序列进行排序。

3. 归并排序算法：将列表分成两个子序列，递归地对每个子序列进行排序，然后将两个有序子序列合并成一个有序序列。

4. 最短路径算法：寻找从一个起点到一个终点的最短路径，包括 Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法和 Floyd-Warshall 算法。

5. 最小生成树算法：寻找一个连通图的最小生成树，包括 Kruskal 算法和 Prim 算法。

6. K 近邻算法：根据距离来判断一个数据点属于哪一类，包括欧几里得距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离等。

7. 贝叶斯分类算法：根据贝叶斯定理来进行分类，包括朴素贝叶斯算法和基于贝叶斯网络的分类算法等。

8. 支持向量机算法：通过寻找一个最优超平面来进行分类，包括线性支持向量机和非线性支持向量机等。

这些算法只是 Python 中众多算法的一部分，每个算法都有其适用的场景和优缺点，需要根据具体情况选择合适的算法。

相关问题

python查找算法举例

1. 线性查找算法

线性查找算法是一种简单的查找方法，它遍历整个数组，逐个比较元素，直到找到目标元素或遍历完整个数组。如果找到目标元素，返回其索引值，否则返回-1。

示例代码：

def linear_search(arr, target):
    for i in range(len(arr)):
        if arr[i] == target:
            return i
    return -1

2. 二分查找算法

二分查找算法是一种高效的查找方法，它利用有序数组的特点，每次将查找范围缩小一半，直到找到目标元素或查找范围为空。如果找到目标元素，返回其索引值，否则返回-1。

示例代码：

def binary_search(arr, target):
    left, right = 0, len(arr) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    return -1

3. 哈希查找算法

哈希查找算法是一种利用哈希表实现查找的方法，它将目标元素通过哈希函数映射到哈希表中的一个位置，如果该位置上存在目标元素，则返回其索引值，否则返回-1。

示例代码：

class HashTable:
    def __init__(self):
        self.size = 10
        self.table = [[] for _ in range(self.size)]
    
    def hash_function(self, key):
        return key % self.size
    
    def insert(self, key, value):
        index = self.hash_function(key)
        for item in self.table[index]:
            if item[0] == key:
                item[1] = value
                return
        self.table[index].append([key, value])
    
    def search(self, key):
        index = self.hash_function(key)
        for item in self.table[index]:
            if item[0] == key:
                return item[1]
        return -1

4. 广度优先搜索算法

广度优先搜索算法是一种图遍历算法，它从指定节点开始遍历图，逐层扩展搜索范围，直到找到目标节点或遍历完整个图。如果找到目标节点，返回其路径，否则返回空。

示例代码：

from collections import deque

def bfs(graph, start, end):
    queue = deque()
    queue.append([start])
    visited = set()
    while queue:
        path = queue.popleft()
        node = path[-1]
        if node == end:
            return path
        if node in visited:
            continue
        visited.add(node)
        for neighbor in graph[node]:
            new_path = path + [neighbor]
            queue.append(new_path)
    return None

MCDM算法python实战举例

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