今天推薦一個Python學習的乾貨。
幾個印度小哥,在GitHub上建了一個各種Python演算法的新手入門大全,現在標星已經超過2.6萬。
這個專案主要包括兩部分內容:一是各種演算法的基本原理講解,二是各種演算法的程式碼實作。
傳送門在此:
https://github.com/TheAlgorithms/Python
#簡單介紹下。
演算法的基本原理講解部分,包括排序演算法、搜尋演算法、插值演算法、跳躍搜尋演算法、快速選擇演算法、禁忌搜尋演算法、加密演算法等。
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這部分內容,主要介紹各種不同演算法的原理,其中不少介紹也給出了動態示意圖,以更初學者能夠更直觀的理解。搬運幾個例子:
雞尾酒排序演算法
雞尾酒(Cocktail shaker)排序,也叫雙向冒泡排序(Bidirectional Bubble Sort)等。這是冒泡排序的變體。不同之處在於,冒泡排序是從低到高比較序列裡的每個元素,而雞尾酒排序從兩個方向(低到高、高到低)來回排序,效率更高。
快速選擇演算法
#快速選擇(Quick Select)演算法,用於尋找無序列表中的第k個最小元素。這種演算法及其變體,是實務上最常用的高效選擇演算法。
快速選擇演算法與快速排序演算法類似,選擇一個元素作為基準來對元素進行分區,將小於和大於基準的元素分在基準左邊和右邊的兩個區域。不同的是,快速選擇並不會遞歸訪問雙邊,而是只遞歸進入一邊的元素中繼續尋找。
ROT13加密演算法
Rot13(rotate by 13 places)是一種非常簡單的替換加密演算法,用於加密26個英語字母。方法是:把每個字母用其後第13個字母代替。
當然這種演算法破解起來也很簡單,只需要反向替換就行,所以這種演算法幾乎提供不了什麼加密安全性,並且經常作為弱加密的典型案例。
此外,這個專案也給了多種Python演算法的程式碼實作。
包括二元樹(Binary Tree)、動態規劃(Dynamic Programming)、雜湊(Hashes)、線性代數、機器學習、神經網路等。
比方在機器學習這個類別裡,給出了隨機森林分類、隨機森林迴歸、樸素貝葉斯、決策樹、k值聚類、線性迴歸、邏輯迴歸、感知機等。
這裡截個梯度下降程式碼實現的圖,做個示意:
#希望這個專案對你學習有幫助,再給一次傳送門:
https://github.com/TheAlgorithms/Python
還有一事。
這幾個印度小哥,不只搞了一個學Python的項目,類似的資源收集項目還包括:Java、C、C 、Scala、C#等…
以上是一個Python就可以實作所有的演算法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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