今天推荐一个Python学习的干货。
几个印度小哥,在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全,现在标星已经超过2.6万。
这个项目主要包括两部分内容:一是各种算法的基本原理讲解,二是各种算法的代码实现。
传送门在此:
https://github.com/TheAlgorithms/Python
简单介绍下。
算法的基本原理讲解部分,包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算法、禁忌搜索算法、加密算法等。
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这部分内容,主要介绍各种不同算法的原理,其中不少介绍还给出了动态示意图,以更初学者能够更直观的理解。搬运几个示例:
鸡尾酒排序算法
鸡尾酒(Cocktail shaker)排序,也叫双向冒泡排序(Bidirectional Bubble Sort)等。这是冒泡排序的一种变体。不同之处在于,冒泡排序是从低到高比较序列里的每个元素,而鸡尾酒排序从两个方向(低到高、高到低)来回排序,效率更高。
快速选择算法
快速选择(Quick Select)算法,用于查找无序列表中的第k个最小元素。这种算法及其变体,是实践中最常用的高效选择算法。
快速选择算法与快速排序算法类似,选择一个元素作为基准来对元素进行分区,将小于和大于基准的元素分在基准左边和右边的两个区域。不同的是,快速选择并不递归访问双边,而是只递归进入一边的元素中继续寻找。
ROT13加密算法
Rot13(rotate by 13 places)是一种非常简单的替换加密算法,用于加密26个英语字母。方法是:把每个字母用其后第13个字母代替。
当然这种算法破解起来也很简单,只需要反向替换就行,所以这种算法几乎提供不了什么加密安全性,并且经常作为弱加密的典型案例。
此外,这个项目还给出了多种Python算法的代码实现。
包括二叉树(Binary Tree)、动态规划(Dynamic Programming)、散列(Hashes)、线性代数、机器学习、神经网络等。
比方在机器学习这个类别里,给出了随机森林分类、随机森林回归、朴素贝叶斯、决策树、k值聚类、线性回归、逻辑回归、感知机等。
这里截个梯度下降代码实现的图,做个示意:
希望这个项目对你学习有帮助,再给一次传送门:
https://github.com/TheAlgorithms/Python
还有一事。
这几个印度小哥,不仅仅搞了一个学Python的项目,类似的资源收集项目还包括:Java、C、C++、Scala、C#等……
以上是一个Python就可以实现所有的算法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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