Stellen Sie sich vor, Sie haben ein Stück Papier in der Hand mit 1.000 aufgeführten Namen und müssen eine davon finden, aber diese Liste befindet sich nicht in alphabetischer Reihenfolge. Es w?re sehr frustrierend, nicht wahr? W?hrend es lange dauert, um diese Liste zu kl?ren, erleichtert es viel einfacher, Namen zu finden. Das Sortieren von Dingen ist also unser menschliches natürliches Verlangen, und die Suche nach sortierten Listen ist offensichtlich mehr arbeitssparend als die Suche nach ungeordneten Listen.
In der Computerwelt kann die Liste der Suchvorg?nge sehr gro? sein, und sogar schnelle Computer kann die Leistung beeintr?chtigt werden. In diesem Fall w?re ein geeigneter Sortier- und Suchalgorithmus die L?sung für solche Probleme. Sortieren ist der Prozess der Sortierung einer Liste von Werten in der Reihenfolge, w?hrend die Suche der Prozess des Findens der Werteposition in der Liste ist.
Um die Bedeutung dieser Ausgabe zu veranschaulichen, lassen Sie mich Ihnen zeigen, was der gro?e amerikanische Informatiker Donald Knuth sagte:
Computerhersteller in den 1960er Jahren sch?tzten, dass bei allen Kunden mehr als 25% ihrer Computerrunzleiter für die Sortierung aufgewendet wurden. In vielen Installationsf?llen nimmt die Sortieraufgabe mehr als die H?lfte der Berechnungszeit ein. Aus diesen Statistiken k?nnen wir schlie?en, dass (i) Sortierung viele wichtige Anwendungen hat oder (ii) viele Menschen sortieren, wenn sie nicht sollten oder (iii) ineffiziente Sortieralgorithmen weit verbreitet sind. —— "Die Kunst des Computerprogrammierens" Band 3: Sortieren und Suche, Seite 3
In diesem Tutorial werde ich Ihnen zeigen, wie Sie den Auswahl -Sortieralgorithmus und den linearen Suchalgorithmus implementieren.
Aber bevor wir anfangen, wenn Sie nur in Ihrem Python-Code sortieren und suchen m?chten, zeige ich Ihnen die integrierte Methode.
integrierte Sortiermethoden und Funktionen in Python
Sie k?nnen mit Python viele Sortieralgorithmen erstellen. Dies ist eine gute Lernübung, aber für Produktionsanwendungen sollten Sie sich an integrierte gespeicherte Funktionen und Methoden in Python halten.
Python hat eine list.sort()
-Methode, mit der Sie die Liste an Ort und Stelle sortieren k?nnen. Der Sortieralgorithmus, der hinter den Kulissen von Python verwendet wird, hei?t Timsort. Es ist ein Hybridsortieralgorithmus, der auf Sortier- und Zusammenführungssortierungen basiert und in vielen Leben im realen Leben eine hervorragende Leistung bietet. Hier ist ein Beispiel für die Verwendung dieser beiden Funktionen und Methoden:
marks_a = [61, 74, 58, 49, 95, 88] marks_b = [94, 85, 16, 47, 88, 59] # [49, 58, 61, 74, 88, 95] print(sorted(marks_a)) # None print(marks_b.sort()) # [61, 74, 58, 49, 95, 88] print(marks_a) # [16, 47, 59, 85, 88, 94] print(marks_b)
Sie k?nnen einige Situationen im obigen Code bemerken. Die Funktion sorted()
gibt eine neue sortierte Liste zurück, ohne die ursprüngliche Liste marks_a
zu ?ndern. Die ursprüngliche Liste bleibt jedoch gleich. Wenn wir dagegen die marks_b
-Methode auf sort()
aufrufen, gibt es None
zurück.
Sie k?nnen einige Parameter übergeben, um das Sortierverhalten zu ?ndern. übergeben Sie beispielsweise eine Funktion an den Parameter reverse
, der unsere Liste der W?rter alphabetisch ohne Parameter sortiert. Im zweiten Fall verwenden wir sorted()
, um die Reihenfolge sortierter W?rter umzukehren. reverse=True
W?hlen Sie sortieren Der Algorithmus basiert auf einer kontinuierlichen Auswahl des Minimal- oder Maximalwerts. Angenommen, wir haben eine Liste, die wir in aufsteigender Reihenfolge sortieren m?chten (klein bis gro?). Das kleinste Element befindet sich am Anfang der Liste und das gr??te Element befindet sich am Ende der Liste.
Angenommen, die ursprüngliche Liste sieht folgenderma?en aus:
| 7 | 5 | 3.5 | 4 | 3.1 |
minimal in der Liste in diesem Fall zu finden. 3.1
aus. Das hei?t, wechseln Sie mit aus. Die Liste sieht jetzt so aus: 3.1
7
| 3.1 | 5 | 3.5 | 4 | 7 |
Jetzt, da wir die richtige Position des ersten Elements in der Liste bestimmen, wiederholen wir die obigen Schritte (finden Sie den Mindestwert) aus dem zweiten
betr?gt. Also werden wir jetzt mit austauschen. Die Liste wird jetzt: 3.5
3.5
5
Zu diesem Zeitpunkt stellen wir sicher, dass das erste Element und das zweite Element in ihrer richtigen Position sind. | 3.1 | 3.5 | 5 | 4 | 7 |
. Der Mindestwert im Rest der Liste ist
, den wir jetzt mit tauschen. Daher wird die Liste: 5
4
5
Daher bestimmen wir nun, dass die ersten drei | 3.1 | 3.5 | 4 | 5 | 7 |
Elemente in der richtigen Position sind und der Prozess auf diese Weise fortgesetzt wird.
Lassen Sie uns sehen, wie der Auswahl -Sortieralgorithmus in Python (basierend auf Isai Damier) implementiert wird:
Testen wir den Algorithmus, indem Sie die folgende Anweisung am Ende des obigen Skripts hinzufügen:
marks_a = [61, 74, 58, 49, 95, 88] marks_b = [94, 85, 16, 47, 88, 59] # [49, 58, 61, 74, 88, 95] print(sorted(marks_a)) # None print(marks_b.sort()) # [61, 74, 58, 49, 95, 88] print(marks_a) # [16, 47, 59, 85, 88, 94] print(marks_b)In diesem Fall sollten Sie die folgende Ausgabe erhalten:
def selectionSort(aList): for i in range(len(aList)): least = i for k in range(i+1, len(aList)): if aList[k] < aList[least]: least = k swap(aList, least, i) def swap(A, x, y): temp = A[x] A[x] = A[y] A[y] = temp
linearer Suchalgorithmus
[4.6, 4.7, 5.76, 7.3, 7.6, 25.3, 32.4, 43.5, 52.3, 55.3, 86.7]
Algorithmus ist ein einfacher Algorithmus, bei dem jedes Element in der Liste überprüft wird (ab dem ersten Element), bis das gewünschte Element gefunden oder das Ende der Liste erreicht ist.
Der lineare Suchalgorithmus wird wie folgt in Python implementiert (basierend auf der Python -Schule):
testen wir den Code. Geben Sie die folgende Anweisung am Ende des obigen Python -Skripts ein:Stellen Sie bei der Eingabe von
my_list = [5.76,4.7,25.3,4.6,32.4,55.3,52.3,7.6,7.3,86.7,43.5] selectionSort(my_list) print(my_list)sicher, dass es zwischen einzelnen oder doppelten Zitaten liegt (d. H.
). Wenn Sie beispielsweise
eingeben, sollten Sie die folgende Ausgabe erhalten:def linearSearch(item,my_list): found = False position = 0 while position < len(my_list) and not found: if my_list[position] == item: found = True position = position + 1 return found
input
'pencil'
'pencil'
und wenn Sie
Oops, your item seems not to be in the bag
Schlussfolgerung
Wie wir gesehen haben, erweist sich Python wieder als Programmiersprache, die das Konzept der Algorithmen leicht programmieren kann, genau wie wir es mit Sortier- und Suchalgorithmen hier zu tun haben.
Es ist zu beachten, dass es andere Arten der Sortier- und Suchalgorithmen gibt. Wenn Sie mit Python tiefer in diese Algorithmen eintauchen m?chten, k?nnen Sie sich auf das kostenlose python-objektorientierte Programmierlehrbuch beziehen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSortieren und Suche in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Pythons untestestes und PyTest sind zwei weit verbreitete Test -Frameworks, die das Schreiben, Organisieren und Ausführen automatisierter Tests vereinfachen. 1. Beide unterstützen die automatische Entdeckung von Testf?llen und liefern eine klare Teststruktur: Unittest definiert Tests durch Erben der Testpase -Klasse und beginnt mit Test \ _; PyTest ist pr?gnanter, ben?tigen nur eine Funktion, die mit Test \ _ beginnt. 2. Sie alle haben eine integrierte Behauptungsunterstützung: Unittest bietet AssertEqual, AssertRue und andere Methoden, w?hrend PyTest eine erweiterte Anweisung für die Assert verwendet, um die Fehlerdetails automatisch anzuzeigen. 3. Alle haben Mechanismen für die Vorbereitung und Reinigung von Tests: un

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Die dynamische Programmierung (DP) optimiert den L?sungsprozess, indem komplexe Probleme in einfachere Unterprobleme zerlegt und deren Ergebnisse gespeichert werden, um wiederholte Berechnungen zu vermeiden. Es gibt zwei Hauptmethoden: 1. Top-Down (Memorisierung): Das Problem rekursiv zerlegen und Cache verwenden, um Zwischenergebnisse zu speichern; 2. Bottom-up (Tabelle): Iterativ L?sungen aus der grundlegenden Situation erstellen. Geeignet für Szenarien, in denen maximale/minimale Werte, optimale L?sungen oder überlappende Unterprobleme erforderlich sind, wie Fibonacci -Sequenzen, Rucksackprobleme usw. In Python k?nnen sie durch Dekoratoren oder Arrays implementiert werden, und die Aufmerksamkeit sollte für die Identifizierung rekursiver Beziehungen gezahlt werden, und die Optimierung der Komplexit?t des Raums.

Um einen benutzerdefinierten Iterator zu implementieren, müssen Sie die Methoden __iter__ und __next__ in der Klasse definieren. ① Die __iter__ -Methode gibt das Iteratorobjekt selbst, normalerweise selbst, um mit iterativen Umgebungen wie für Schleifen kompatibel zu sein. ② Die __Next__ -Methode steuert den Wert jeder Iteration, gibt das n?chste Element in der Sequenz zurück, und wenn es keine weiteren Elemente mehr gibt, sollte die Ausnahme der Stopperation geworfen werden. ③ Der Status muss korrekt nachverfolgt werden und die Beendigungsbedingungen müssen festgelegt werden, um unendliche Schleifen zu vermeiden. ④ Komplexe Logik wie Filterung von Dateizeilen und achten Sie auf die Reinigung der Ressourcen und die Speicherverwaltung; ⑤ Für eine einfache Logik k?nnen Sie stattdessen die Funktionsertrags für Generator verwenden, müssen jedoch eine geeignete Methode basierend auf dem spezifischen Szenario ausw?hlen.

Zukünftige Trends in Python umfassen Leistungsoptimierung, st?rkere Typ -Eingabeaufforderungen, der Aufstieg alternativer Laufzeiten und das fortgesetzte Wachstum des KI/ML -Feldes. Erstens optimiert CPython weiterhin und verbessert die Leistung durch schnellere Startzeit, Funktionsaufrufoptimierung und vorgeschlagene Ganzzahloperationen. Zweitens sind Typ -Eingabeaufforderungen tief in Sprachen und Toolchains integriert, um die Sicherheit und Entwicklung von Code zu verbessern. Drittens bieten alternative Laufzeiten wie Pyscript und Nuitka neue Funktionen und Leistungsvorteile; Schlie?lich erweitern die Bereiche von KI und Data Science weiter und aufstrebende Bibliotheken f?rdern eine effizientere Entwicklung und Integration. Diese Trends zeigen, dass Python st?ndig an technologische Ver?nderungen anpasst und seine führende Position aufrechterh?lt.

Das Python-Socket-Modul ist die Grundlage für die Netzwerkprogrammierung und bietet Niveau-Netzwerkkommunikationsfunktionen, die für das Erstellen von Client- und Serveranwendungen geeignet sind. Um einen grundlegenden TCP -Server einzurichten, müssen Sie Socket. Um einen TCP -Client zu erstellen, müssen Sie ein Socket -Objekt erstellen und .Connect () anrufen, um eine Verbindung zum Server herzustellen, und dann .Sendall () zum Senden von Daten und .recv () zum Empfangen von Antworten verwenden. Um mehrere Clients zu handhaben, k?nnen Sie 1. Threads verwenden: Starten Sie jedes Mal einen neuen Thread, wenn Sie eine Verbindung herstellen. 2. Asynchrone E/O: Zum Beispiel kann die Asyncio-Bibliothek eine nicht blockierende Kommunikation erreichen. Dinge zu beachten

Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

Die Kernantwort auf die Python -Liste Slicing besteht darin, die Syntax [Start: Ende: Stufe] zu beherrschen und ihr Verhalten zu verstehen. 1. Das grundlegende Format der Listenschnitte ist die Liste [Start: Ende: Schritt], wobei der Start der Startindex (enthalten) ist, das Ende ist der Endindex (nicht enthalten) und Schritt ist die Schrittgr??e; 2. Start standardm??ig starten mit 0, lasse Ende standardm??ig bis zum Ende aus, standardm??ig standardm??ig 1 aus. 3.. Verwenden Sie My_List [: n], um die ersten N-Elemente zu erhalten, und verwenden Sie My_List [-n:], um die letzten N-Elemente zu erhalten. 4. Verwenden Sie den Schritt, um Elemente wie my_list [:: 2] zu überspringen, um gleiche Ziffern zu erhalten, und negative Schrittwerte k?nnen die Liste umkehren. 5. H?ufige Missverst?ndnisse umfassen den Endindex nicht
