一份用Python代码实现算法的资源帖,涵盖从入门到高级的各类算法

100个python算法实例Python算法是指用Python编写的解决问题或处理数据的方法和步骤。

Python是一种通用的、高级的编程语言，具有简单易学、可读性强、代码简洁等特点，非常适合用于编写各种算法。

下面将给出100个Python算法实例的相关参考内容，不包含任何链接。

1. 阶乘算法阶乘算法用于计算一个正整数的阶乘，即n! = n * (n-1) * ... * 2 * 1。

可以使用递归或循环的方式实现，以下是一个示例代码：```pythondef factorial(n):if n == 0:return 1else:return n * factorial(n-1)```2. 斐波那契数列算法斐波那契数列由0和1开始，后面的每一项都是前两项的和。

可以使用递归或循环的方式实现，以下是一个示例代码：```pythondef fibonacci(n):if n <= 0:return 0elif n == 1:return 1else:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)```3. 冒泡排序算法冒泡排序是一种简单的排序算法，通过不断比较相邻的两个元素并交换位置，使得最大（或最小）的元素逐渐“冒泡”到最后（或最前）。

以下是一个示例代码：```pythondef bubble_sort(lst):n = len(lst)for i in range(n - 1):for j in range(n - 1 - i):if lst[j] > lst[j + 1]:lst[j], lst[j + 1] = lst[j + 1], lst[j]return lst```4. 快速排序算法快速排序是一种高效的排序算法，通过选择一个基准元素，将小于该基准的元素移到左侧，大于该基准的元素移到右侧，然后递归地对左右两个部分进行排序。

以下是一个示例代码：```pythondef quick_sort(lst):if len(lst) <= 1:return lstelse:pivot = lst[0]less = [x for x in lst[1:] if x <= pivot]greater = [x for x in lst[1:] if x > pivot]return quick_sort(less) + [pivot] + quick_sort(greater)```5. 二分查找算法二分查找算法是一种快速查找有序列表中特定元素位置的算法，通过不断将待查找范围缩小一半的方式进行查找。

python案例代码30个以下是30个Python案例代码：1.计算两个数的和```pythondef add_numbers(num1, num2):return num1 + num2result = add_numbers(5, 10)print(result)```2.检查一个数是否为偶数```pythondef is_even(num):if num % 2 == 0:return Trueelse:return Falseresult = is_even(7)print(result)```3.计算一个列表的平均值```pythondef calculate_average(numbers): total = sum(numbers)average = total / len(numbers) return averagenumbers = [1, 2, 3, 4, 5]result = calculate_average(numbers) print(result)```4.判断一个字符串是否为回文字符串```pythondef is_palindrome(string):reversed_string = string[::-1]if string == reversed_string: return Trueelse:return Falseresult = is_palindrome("racecar")print(result)```5.找出一个列表中的最大值和最小值```pythondef find_max_min(numbers):max_value = max(numbers)min_value = min(numbers)return max_value, min_valuenumbers = [1, 2, 3, 4, 5]max_num, min_num = find_max_min(numbers) print(max_num, min_num)```6.将字符串中的大写字母转换为小写字母```pythondef convert_to_lowercase(string):return string.lowerresult = convert_to_lowercase("Hello World") print(result)```7.判断一个数是否为素数```pythondef is_prime(num):if num < 2:return Falsefor i in range(2, int(num ** 0.5) + 1): if num % i == 0:return Falsereturn Trueresult = is_prime(17)print(result)```8.统计一个字符串中每个字符的出现次数```pythondef count_characters(string):char_count = {}for char in string:if char in char_count:char_count[char] += 1else:char_count[char] = 1return char_countresult = count_characters("hello") print(result)```9.将一个列表中的元素逆序排列```pythondef reverse_list(lst):return lst[::-1]numbers = [1, 2, 3, 4, 5]result = reverse_list(numbers) print(result)```10.计算一个数的阶乘```pythondef factorial(num):result = 1for i in range(1, num + 1):result *= ireturn resultresult = factorial(5)print(result)```11.删除一个列表中的重复元素```pythondef remove_duplicates(lst):return list(set(lst))numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] result = remove_duplicates(numbers) print(result)```12.将两个列表合并成一个新的列表```pythondef merge_lists(list1, list2): return list1 + list2numbers1 = [1, 2, 3]numbers2 = [4, 5, 6]result = merge_lists(numbers1, numbers2) print(result)```13.判断一个字符串是否为数字```pythondef is_number(string):try:float(string)return Trueexcept ValueError:return Falseresult = is_number("123")print(result)```14.排序一个列表```pythondef sort_list(lst):return sorted(lst)numbers = [3, 1, 4, 2, 5]result = sort_list(numbers)print(result)```15.计算一个数的平方根```pythondef square_root(num):return num ** 0.5result = square_root(25)print(result)```16.将一个字符串中的单词逆序排列```pythondef reverse_words(string):words = string.splitreversed_words = " ".join(words[::-1]) return reversed_wordsresult = reverse_words("Hello World") print(result)``````pythondef sum_odd_numbers(numbers):return sum([num for num in numbers if num % 2 != 0])numbers = [1, 2, 3, 4, 5]result = sum_odd_numbers(numbers)print(result)```18.判断一个字符串是否为回文数字（从左向右和从右向左读都一样）```pythondef is_palindrome_number(num):string = str(num)reversed_string = string[::-1]if string == reversed_string:return Trueelse:return Falseprint(result)``````pythondef find_even_numbers(numbers):return [num for num in numbers if num % 2 == 0]numbers = [1, 2, 3, 4, 5]result = find_even_numbers(numbers)print(result)```20.删除一个字符串中的所有空格```pythondef remove_spaces(string):return string.replace(" ", "")result = remove_spaces("Hello World")print(result)```21.将一个字符串中的大写字母转换为小写字母，小写字母转换为大写字母```pythondef convert_case(string):return string.swapcaseresult = convert_case("Hello World") print(result)```22.将一个列表中的元素按照相反的顺序排列```pythondef reverse_order(lst):lst.reversereturn lstnumbers = [1, 2, 3, 4, 5]result = reverse_order(numbers)print(result)```23.计算一个数的立方```pythondef cube(num):return num ** 3result = cube(2)print(result)```24.循环打印一个字符串指定的次数```pythondef print_string(string, count):for _ in range(count):print(string)print_string("Hello", 3)```25.计算列表中所有元素的乘积```pythondef multiply_elements(numbers): result = 1for num in numbers:result *= numreturn resultnumbers = [1, 2, 3, 4, 5]result = multiply_elements(numbers) print(result)```26.查找一个字符串中的所有子字符串```pythondef find_substrings(string):substrings = []for i in range(len(string)):for j in range(i + 1, len(string) + 1): substrings.append(string[i:j])return substringsresult = find_substrings("abc")print(result)```27.将一个列表中的元素合并为一个字符串```pythondef merge_elements(lst):return "".join(lst)elements = ["a", "b", "c"]result = merge_elements(elements)print(result)```28.将一个字符串中的所有单词首字母大写```pythondef capitalize_words(string):words = string.splitcapitalized_words = [word.capitalize( for word in words] return " ".join(capitalized_words)result = capitalize_words("hello world")print(result)```29.计算圆的面积```pythonimport mathdef calculate_circle_area(radius):return math.pi * radius ** 2result = calculate_circle_area(5)print(result)```30.使用递归计算斐波那契数列的第n项```pythondef fibonacci(n):if n <= 0:return "Input should be a positive integer." elif n == 1:return 0elif n == 2:return 1else:return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2) result = fibonacci(6)print(result)```这些案例代码大致有1200多字。

python高级编程 pdf引言概述：Python是一种高级编程语言，广泛应用于软件开发、数据分析和人工智能等领域。

Python高级编程是指在掌握基础语法和常用库的基础上，进一步深入学习和应用Python编程技巧和高级特性。

本文将从五个大点进行详细阐述，帮助读者了解Python高级编程。

正文内容：1. 高级数据结构和算法1.1 列表推导式：介绍列表推导式的语法和用法，以及如何利用它简化代码。

1.2 生成器和迭代器：解释生成器和迭代器的概念，以及它们在Python中的应用场景。

1.3 装饰器：介绍装饰器的作用和使用方法，以及如何利用装饰器实现函数的增强和扩展。

1.4 高级排序算法：讲解快速排序、归并排序等高级排序算法的原理和实现方式。

1.5 数据结构的高级应用：介绍堆、哈希表、图等高级数据结构的使用场景和实现方法。

2. 并发和并行编程2.1 多线程编程：讲解Python的多线程编程模型，以及如何利用多线程实现并发操作。

2.2 多进程编程：介绍Python的多进程编程模型，以及如何利用多进程实现并行计算。

2.3 协程和异步编程：解释协程和异步编程的概念，以及如何使用asyncio库实现异步操作。

2.4 线程安全和锁机制：讲解多线程编程中的线程安全问题，以及如何使用锁机制解决竞态条件。

2.5 并发编程的最佳实践：介绍并发编程的一些最佳实践，如避免共享状态、使用线程池等。

3. 高级函数和闭包3.1 匿名函数和lambda表达式：介绍匿名函数和lambda表达式的语法和用法。

3.2 高阶函数：讲解高阶函数的概念和应用，如map、filter和reduce等。

3.3 闭包：解释闭包的概念和作用，以及如何使用闭包实现函数的柯里化和延迟计算。

3.4 装饰器的实现原理：详细阐述装饰器的实现原理，包括函数包装和闭包的使用。

3.5 函数式编程的优势和应用：介绍函数式编程的优势和应用场景，如并行计算和数据处理。

4. 元编程和反射4.1 元类：讲解元类的概念和用法，以及如何使用元类创建自定义的类。

Python作为一种高级编程语言，被广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。

通过阅读Python案例源码，我们可以深入了解Python的语法、特性和应用方式。

在本文中，我们将共享247个Python案例源码，希望能够帮助大家更好地理解Python编程。

一、Python语法基础1. Hello World```pythonprint("Hello World")```2. 变量赋值```pythonname = "张三"age = 18```3. 条件语句```pythonif x > 0:print("x是正数")else:print("x是负数或零")```4. 循环语句```pythonfor i in range(5):print(i)```5. 函数定义```pythondef add(x, y):return x + y```6. 列表操作```pythonnumbers = [1, 2, 3, 4, 5]```7. 字典操作```pythonperson = {'name': '张三', 'age': 18}```8. 字符串操作```pythons = "Hello, World"```9. 文件操作```pythonwith open('file.txt', 'r') as f: content = f.read()```10. 异常处理```pythontry:x = 1 / 0except ZeroDivisionError: print("除零错误")```二、数据分析与处理11. 数据读取```pythonimport pandas as pddata = pd.read_csv('data.csv') ```12. 数据清理```pythondata.dropna()```13. 数据筛选```pythondata[data['age'] > 30]```14. 数据聚合```pythondata.groupby('sex').mean() ```15. 数据可视化```pythonimport matplotlib.pyplot as pltplt.plot(data['x'], data['y'])```三、Web开发16. Flask框架搭建```pythonfrom flask import Flaskapp = Flask(__name__)app.route('/')def index():return "Hello, World!"if __name__ == '__m本人n__':app.run()```17. Django框架搭建```pythonfrom django.shortcuts import renderfrom django.网络协议 import HttpResponsedef index(request):return HttpResponse("Hello, World!")```18. 数据库操作```pythonimport sqlite3conn = sqlite3.connect('test.db')```19. 模板引擎```pythonrender_template('index.html', name=name) ```20. 表单处理```pythonif request.method == 'POST':process_form_data()```四、人工智能21. 机器学习```pythonfrom sklearn import svm model = svm.SVC()```22. 深度学习```pythonimport torchmodel = torch.nn.Sequential() ```23. 自然语言处理```pythonimport nltknltk.download('punkt')```24. 图像处理```pythonimport cv2image = cv2.imread('image.jpg')25. 语音处理```pythonimport speech_recognition as srr = sr.Recognizer()with sr.Microphone() as source:audio = r.listen(source)```五、网络编程26. TCP服务器```pythonimport socketserver = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) ```27. TCP客户端```pythonclient = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) client.connect(('127.0.0.1', 8888))28. UDP服务器```pythonserver = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) server.bind(('127.0.0.1', 9999))```29. UDP客户端```pythonclient = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) client.sendto(b'hello', ('127.0.0.1', 9999))```30. HTTP请求```pythonimport requestsresponse = requests.get('xxx```六、系统管理31. 文件操作```pythonimport osos.mkdir('test')```32. 进程管理```pythonimport subprocessresult = subprocess.run(['ls', '-l'], stdout=subprocess.PIPE) ```33. 网络配置```pythonimport netifacesnetifaces.interfaces()```34. 日志记录```pythonimport logginglogging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.DEBUG)```35. 定时任务```pythonimport scheduleschedule.every().day.at("10:30").do(job)```七、其他实用工具36. 数据加密```pythonimport hashlibhashlib.md5('xxx'.encode('utf-8')).hexdigest() ```37. 数据压缩```pythonimport zlibcompressed_data = zlibpress('Hello, World') ```38. 数据解压```pythonoriginal_data = zlib.dpresspressed_data)```39. 日期时间处理```pythonimport datetimedt = datetime.datetime.now()```40. 邮件发送```pythonimport smtplibserver = smtplib.SMTP('smtp.example', 25)```八、总结通过阅读以上247个Python案例源码，我们不仅可以加深对Python 编程语言的理解，还可以学习到Python在不同领域的应用方式。

python算法教程pdf
Python算法教程是一本介绍Python编程语言中常用算法的教材。

本教程旨在帮助读者了解算法的基本概念和原理，并通过编写Python代码来实现这些算法。

首先，本教程将介绍算法的基础知识，包括算法的定义、性质和分类。

读者将了解算法的作用和重要性，并明白不同类型的算法适用于不同的问题。

接下来，本教程将介绍常见的算法设计技巧，包括贪心法、分治法、动态规划和回溯法等。

每个算法设计技巧都将以具体的例子来说明，并给出相应的Python代码实现。

然后，本教程将介绍常见的基本算法，包括排序算法、搜索算法和图算法等。

读者将学习如何使用Python编程语言来实现这些算法，并了解它们的时间复杂度和空间复杂度。

最后，本教程将介绍高级算法和数据结构，如最小生成树、最短路径和动态数据结构等。

这些算法和数据结构将更加复杂和高级，但是仍然可以使用Python编程语言来实现。

总的来说，本教程通过简单明了的语言和实例来讲解算法的基本概念和原理，通过编写Python代码来实现算法，帮助读者深入理解和掌握算法。

无论是对Python编程语言初学者还是对算法感兴趣的读者来说，本教程都是一本很好的学习资料。

读者可以通过阅读本教程来提高自己的编程技能和算法思维，为以后的编程学习和实践打下坚实的基础。

综上所述，Python算法教程是一本很好的学习资料，可以帮助读者了解算法的基本概念和原理，并通过编写Python代码来实现这些算法。

希望读者能够通过学习本教程来提高自己的编程技能和算法思维。

python实现五⼦棋算法python五⼦棋原创算法，供⼤家参考，具体内容如下我们都见过五⼦棋，但是在我看来五⼦棋单机游戏中，逻辑赢法很重要，经常⽤到的算法是五⼦连珠算法，但是很多五⼦连珠算法很不全⾯，不是最后⼀个⼦落在四个字的中间出错误就是，下载四个字最前⾯出错误，⽹上的五⼦连珠很让⼈头疼，于是我就⾃创了⼀个五⼦棋连珠判断的算法，完全覆盖任何棋盘上出错的情况。

if (j+4<n && A[i][j]==A[i][j+1] && A[i][j]==A[i][j+2] && A[i][j]==A[i][j+3] && A[i][j]==A[i][j+4])//向右搜索win = A[i][j];上⾯是c语⾔五⼦连珠算法的⼀部分，这种算法会经常遇到游戏出错的情况，很不全⾯。

于是我们就就原创⼀个算法来改进，全⾯整改。

#赢法def IsWinner(p,index,fun):chessValue = 0 #为>=4就会赢棋if index - fun < 0 or pos[index-fun][2] != p[2]: #当前点击的格⼦是第⼀⾏或不在第⼀⾏,在假设的⾸个格⼦中print('----------第⼀个格⼦')for i in range(1,5): # (1-4)if index + (fun * i) <= 191 and pos[index + (fun*i)][2] == p[2]:chessValue = chessValue + 1if chessValue >= 4:if p[2] == 1:print('最后⼀下为第⼀个格⼦--⿊赢')ShowAllChess()#显⽰所有已经放置了的棋⼦ResultShow(1)if p[2] == 2:print('最后⼀下为第⼀个格⼦--⽩赢')ShowAllChess()#显⽰所有已经放置了的棋⼦ResultShow(2)elif index + fun > 191 or pos[index + fun][2] != p[2]: #当前点击的格⼦是最后⼀⾏或不在最后⼀⾏,在最后个格⼦中print('----------最后⼀个格⼦')for i in range(1,5): # (1-4)if pos[index - (fun * i)][2] == p[2]:chessValue = chessValue + 1if chessValue >= 4:if p[2] == 1:print('最后⼀下为最后⼀个格⼦--⿊赢')ShowAllChess()#显⽰所有已经放置了的棋⼦ResultShow(1)if p[2] == 2:print('最后⼀下为最后⼀个格⼦--⽩赢')ShowAllChess()#显⽰所有已经放置了的棋⼦ResultShow(2)else: #不是第⼀个和不是最后⼀个,那就是当前点击的是五⼦连珠的中间的棋⼦了print('----------中间⼀个格⼦')'''第⼀个循环检测中上部分位置的格⼦是否有同类棋⼦'''for i in range(1,4): #(1-3) 三个循环if index - (fun * i) >= 0 and pos[index - (fun * i)][2] == p[2]:chessValue = chessValue + 1elif index - (fun * i) >= 0 and (pos[index - (fun * i)][2] != p[2] \and pos[index - (fun * i)][2] != 0): #这⾥的逻辑就是上⽅为对⼿棋⼦chessValue = 0 #连珠数归零'''第⼆个循环检测中下部分位置的格⼦是否有同类棋⼦'''for i in range(1,4): #(1-3) 三个循环if index + (fun * i) <= 191 and pos[index + (fun * i)][2] == p[2]:chessValue = chessValue + 1elif index + (fun * i) <= 191 and (pos[index + (fun * i)][2] != p[2] \and pos[index + (fun * i)][2] != 0): #这⾥的逻辑就是上⽅为对⼿棋⼦chessValue = 0 #连珠数归零if chessValue >= 4:if p[2] == 1:print('最后⼀下为中间⼀个格⼦--⿊赢')ShowAllChess()#显⽰所有已经放置了的棋⼦ResultShow(1)if p[2] == 2:print('最后⼀下为中间⼀个格⼦--⽩赢')ShowAllChess()#显⽰所有已经放置了的棋⼦ResultShow(2)#赢棋⼊⼝def WinChess(p):''' 此算法预测是不是在合适的条件下，如果是就响应,如果不是就不响应1.p为当前最后按下的棋⼦坐标，不管是⿊⼦还是⽩⼦2.pos为棋盘上所有的坐标⼀个坐标有[x坐标,y坐标,status状态]'''#⾸先查找棋盘中对应值的下标index = 0for po in pos:if [po[0],po[1]] == [p[0],p[1]]:break #找到了下标为index 退出index = index + 1#【反斜杠查找法、竖向查找法、斜杠查找法、横向查找法】for fun in [17,16,15,1]:IsWinner(p, index, fun) #当前的坐标 ,当前的下标,当前的查找算法如上就是我⾃⼰根据python原创出来的“五⼦连珠”算法，通过四中⼦算法分析所有下棋的⽅式。

Python基础练习代码（20条）1. 输入两个整数，输出它们的和。

a = int(input("请输入一个整数: "))b = int(input("请输入另一个整数: "))sum = a + bprint("{0} + {1} = {2}".format(a, b, sum))2. 计算一个整数的阶乘。

n = int(input("请输入一个正整数: "))fact = 1for i in range(1, n+1):fact *= iprint("{0}! = {1}".format(n, fact))3. 输入三角形三边的长度，判断是否为直角三角形。

a = float(input("请输入三角形第一条边的长度: "))b = float(input("请输入三角形第二条边的长度: "))c = float(input("请输入三角形第三条边的长度: "))if (a*a + b*b == c*c) or (a*a + c*c == b*b) or (b*b + c*c ==a*a):print("是直角三角形")else:print("不是直角三角形")4. 输入一个字符，判断它是否为大写字母。

ch = input("请输入一个字符: ")if ch >= 'A' and ch <= 'Z':print("{0}是大写字母".format(ch)) else:print("{0}不是大写字母".format(ch)) 5. 输入一个整数，判断它是否为素数。

n = int(input("请输入一个正整数: "))flag = 0if n == 1:print("1不是素数也不是合数")else:for i in range(2, n//2+1):if n % i == 0:flag = 1breakif flag == 0:print("{0}是素数".format(n))else:print("{0}不是素数".format(n))6. 输入一个字符，判断它是否为数字。

Python数据结构与算法实战案例案例Python是一门功能强大且广泛应用的编程语言，拥有许多内置的数据结构与算法。

在本文中，我们将介绍几个Python数据结构和算法的实战案例，以帮助读者更好地理解和应用它们。

一、列表(List)的案例列表是Python中最常用的数据结构之一。

它可以存储一系列元素，并且可以随时修改。

下面是一个使用列表的案例，实现对学生成绩排序的功能。

```pythonscores = [85, 90, 78, 92, 88]# 使用sorted()函数对学生成绩进行排序sorted_scores = sorted(scores)# 输出排序后的学生成绩print(sorted_scores)```二、字典(Dictionary)的案例字典是另一个常用的Python数据结构，它可以存储键-值对。

下面是一个使用字典的案例，实现对学生信息的管理。

```pythonstudents = {'Tom': 16, 'Jerry': 15, 'Mike': 17, 'Alice': 16}# 遍历字典并输出学生姓名和年龄for name, age in students.items():print(f"{name}的年龄是{age}岁。

")```三、集合(Set)的案例集合是一种无序且不重复的Python数据结构。

它通常用于去重或者判断元素是否存在。

下面是一个使用集合的案例，实现对一组数字的去重。

```pythonnumbers = [1, 2, 3, 2, 4, 5, 3, 4]# 使用集合去重unique_numbers = set(numbers)# 输出去重后的数字print(unique_numbers)```四、递归(Recursion)的案例递归是一种常用的算法技巧，它将问题分解为更小的子问题来解决。

python编程代码大全分享（十分有用的Python编程代码大全）得益于2017年、2018年人工智能（AI）领域的风口，让Python 成为近几年非常火爆的语言，大家纷纷转行学习Python，了解Python。

今天编程学习网就给大家分享一些关于Python编程代码，希望能对大家有所帮助。

1、交换两个变量# a = 4 b = 5 a,b = b,a # print(a,b) >> 5,4让我们通过交换两个变量作为一个简单的开始。

此方法是最简单、最直观的方法之一，无需使用临时变量或应用算术操作即可编写。

▍2、多个变量赋值a,b,c = 4,5.5,'Hello' #print(a,b,c) >> 4,5.5,hello你可以使用逗号和变量一次性将多个值分配给变量。

使用此技术，你可以一次分配多个数据类型。

你可以使用列表将值分配给变量。

下面是将列表中的多个值分配给变量的示例。

a,b,*c = [1,2,3,4,5] print(a,b,c)> 1 2 [3,4,5]▍3、列表中偶数的和有很多方法可以做到这一点，但最好和最简单的方法是使用列表索引和sum函数。

a = [1,2,3,4,5,6]s = sum([num for num in a if num%2 == 0])print(s)>> 12▍4、从列表中删除多个元素del是Python中用于从列表中删除值的关键字。

#### Deleting all evena = [1,2,3,4,5]del a[1::2]print(a)>[1, 3, 5]a▍5、读取文件lst = [line.strip() for line in open('data.txt')] print(lst)这里我们使用列表来处理。

首先，我们打开一个文本文件，并使用for循环，逐行读取。

最后，使用strip删除所有不必要的空间。

python在数学建模中常见算法及代码在数学建模中，Python 是一种流行的编程语言，有许多用于解决不同数学建模问题的库和算法。

以下是一些在数学建模中常见的算法及其对应的 Python 代码示例：1.线性规划：•使用scipy库中的linprog函数：pythonfrom scipy.optimize import linprog c = [-3, 5] # 目标函数的系数 A = [[-1, 2], [4, 3]] # 不等式约束的系数 b = [8, 15] # 不等式约束的右侧值result = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b) print("最小值:", result.fun) print("优化变量:", result.x)2.整数规划：•使用PuLP库：pythonfrom pulp import LpMaximize, LpProblem, LpVariable # 创建问题model = LpProblem(name="integer_programming_example",sense=LpMaximize) # 创建变量 x = LpVariable(name="x", lowBound=0, cat="Integer") y = LpVariable(name="y", lowBound=0, cat="Integer") # 添加目标函数和约束model += (2 * x + 4 * y <= 8, "constraint_1") model+= (5 * x + 3 * y <= 15, "constraint_2") model += (3 * x + 2 * y <= 7, "constraint_3") model += (4 * x + 2 * y <= 8, "constraint_4") model += (x + y >= 3, "constraint_5") model += 4 * x + 6 * y # 目标函数 # 解决问题model.solve() print("最优值:", model.objective.value()) print("最优解:") for var in model.variables(): print(f"{}: {var.value()}")3.数值积分：•使用scipy库中的quad函数：pythonfrom scipy.integrate import quad def integrand(x): return x**2 result, error = quad(integrand, 0, 1) print("数值积分结果:", result)这只是数学建模中一些常见问题的示例，具体问题和应用场景可能需要不同的算法和工具。

python 实现 30 个案例1. 身份验证输⼊密码时，终端中没有回显，可以使⽤getpass模块的getpass函数。

# 身份验证import getpassusername = input('请输⼊⽤户名: ')password = getpass.getpass('请输⼊密码: ')if username == 'admin'and password == '123456':print('登录成功!')else:print('登录失败!')2. 列表去重使⽤ python 的内置函数 set 可以实现去重。

x = [1, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 4, 5, 6]print(list(set(x))) # [1, 2, 3, 4, 5, 6]3. 列表压缩去除列表中所有布尔值为 false 的元素。

def filter_false(lst):return list(filter(bool, lst))res = filter_false([None, 0, False, '', [], 'martin', [1, 2]]) print(res) # ['martin', [1, 2]]4 . 列表等分将⼀个列表等分为多个列表from math import ceildef divide(lst: list, size: int) ->list:""":param lst: 要拆分的列表:param size: 拆分的⼤⼩:return: ⼆维数组"""if size<= 0:return [lst]return [lst[i*size:(i+1) *size] for i in range(0, ceil(len(lst) / size))]res = divide([1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9], 2)print(res) # [[1, 2], [3, 4], [5, 7], [8, 9]]res = divide([1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9], 3)print(res) # [[1, 2, 3], [4, 5, 7], [8, 9]]res = divide([1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9], 0)print(res) # [[1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9]]res= divide([1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9], -2)print(res) # [[1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9]]在得到了⼀个多个列表之后，可能会遇到要查找这⼏个列表中最⼤那个值是多少？def max_lists(*lst):return max(max(*lst, key=lambda v: max(v)))res = max_lists([[1, 2, 3], [4, 9, 7], [8, 5]])print(res) # 95. 两个列表转为字典根据两个列表，将其组合成为⼀个字典。

python实现⼗⼤经典算法排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进⾏排序，⽽外部排序是因排序的数据很⼤，⼀次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。

常见的内部排序算法有：插⼊排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。

⽤⼀张图概括：关于时间复杂度：1. 平⽅阶 (O(n2)) 排序各类简单排序：直接插⼊、直接选择和冒泡排序。

2. 线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序快速排序、堆排序和归并排序。

3. O(n1+§)) 排序，§ 是介于 0 和 1 之间的常数。

希尔排序。

4. 线性阶 (O(n)) 排序基数排序，此外还有桶、箱排序。

关于稳定性：稳定的排序算法：冒泡排序、插⼊排序、归并排序和基数排序。

不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。

名词解释：n：数据规模k：“桶”的个数In-place：占⽤常数内存，不占⽤额外内存Out-place：占⽤额外内存稳定性：排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同冒泡排序冒泡排序（Bubble Sort）也是⼀种简单直观的排序算法。

它重复地⾛访过要排序的数列，⼀次⽐较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。

⾛访数列的⼯作是重复地进⾏直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。

这个算法的名字由来是因为越⼩的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

作为最简单的排序算法之⼀，冒泡排序给我的感觉就像 Abandon 在单词书⾥出现的感觉⼀样，每次都在第⼀页第⼀位，所以最熟悉。

冒泡排序还有⼀种优化算法，就是⽴⼀个 flag，当在⼀趟序列遍历中元素没有发⽣交换，则证明该序列已经有序。

但这种改进对于提升性能来说并没有什么太⼤作⽤。

1. 算法步骤1. ⽐较相邻的元素。

如果第⼀个⽐第⼆个⼤，就交换他们两个。

2. 对每⼀对相邻元素作同样的⼯作，从开始第⼀对到结尾的最后⼀对。

python算法之简单数学Python是一种功能强大的编程语言，可以用于解决各种数学问题和算法。

下面是一些简单的数学算法示例，使用Python语言实现。

1. 求两个数的最大公约数（Greatest Common Divisor，GCD）：python复制def gcd(a, b):while b != 0:a, b = b, a % breturn a# 使用示例print(gcd(12, 18)) # 输出：62. 判断一个数是否为质数（素数）：python复制import mathdef is_prime(n):if n <= 1:return Falsefor i in range(2, int(math.sqrt(n)) + 1):if n % i == 0:return Falsereturn True# 使用示例print(is_prime(7)) # 输出：Trueprint(is_prime(10)) # 输出：False3. 求一个数的阶乘：python复制def factorial(n):result = 1for i in range(1, n + 1):result *= ireturn result# 使用示例print(factorial(5)) # 输出：1204. 斐波那契数列的生成：python复制def fibonacci(n):fib_list = [0, 1]for i in range(2, n + 1):next_fib = fib_list[i - 1] + fib_list[i - 2]fib_list.append(next_fib)return fib_list# 使用示例print(fibonacci(10)) # 输出：[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]这些仅是一些基本的数学算法示例，Python还有许多其他强大的数学库和函数，如NumPy、SciPy和Sympy，可用于更复杂的数学计算和问题求解。

100个有趣的python算法实例100个有趣的Python算法实例1. 判断一个数是否为素数。

2. 计算一个数的阶乘。

3. 判断一个字符串是否是回文。

4. 查找列表中的最大值。

5. 判断一个字符串中出现次数最多的字符。

6. 将一个字符串中的字符逆序输出。

7. 判断两个字符串是否为同字母异序词。

8. 将一个列表中的元素反向排序。

9. 计算斐波那契数列的第n个数。

10. 将一个列表中的元素去重。

11. 判断一个数是否为完全平方数。

12. 判断一个字符串是否为有效的括号匹配。

13. 实现二分查找算法。

14. 判断一个字符串是否为回文数。

15. 将一个字符串中的单词反转。

16. 判断一个字符串是否为有效的IP地址。

17. 实现快速排序算法。

18. 判断一个数是否为质数。

19. 判断一个字符串是否为有效的URL。

20. 将一个字符串按单词进行翻转。

21. 实现归并排序算法。

22. 判断一个字符串是否为有效的邮箱地址。

23. 将一个字符串中的元音字母反转。

24. 判断一个数是否为回文数。

25. 实现选择排序算法。

26. 判断一个字符串是否为有效的手机号码。

27. 将一个字符串中的大写字母转换为小写字母。

28. 实现插入排序算法。

29. 判断一个字符串是否为有效的身份证号码。

30. 将一个列表中的元素按照出现次数降序排序。

31. 判断一个字符串是否为有效的日期格式。

32. 实现堆排序算法。

33. 判断一个字符串是否为有效的HTML标签。

34. 将一个字符串中的奇数位字符与偶数位字符分离。

35. 实现计数排序算法。

36. 判断一个字符串是否为有效的JSON格式。

37. 将一个字符串中的元素按照字母顺序排序。

38. 实现基数排序算法。

39. 判断一个字符串是否为有效的XML标签。

40. 将一个列表中的负数移到列表末尾。

41. 实现贪心算法解决找零钱问题。

42. 统计一个字符串中每个字符出现的次数。

43. 判断一个数是否为斐波那契数。

Python作为一种简单易学的编程语言，广受程序员和数据科学家的喜爱。

其中，用Python进行网络爬虫的应用也越来越广泛。

本文将共享7个经典的Python爬虫案例代码，希望能够给大家带来启发和帮助。

1. 爬取豆瓣电影排行榜数据在本例中，我们将使用Python的requests库和BeautifulSoup库来爬取豆瓣电影排行榜的数据。

我们需要发送HTTP请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup库解析HTML文档，提取出我们需要的电影名称、评分等信息。

我们可以将这些数据保存到本地或者进行进一步的分析。

```pythonimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl = 'response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')for movie in soup.find_all('div', class_='item'):title = movie.find('span', class_='title').textrating = movie.find('span', class_='rating_num').textprint(title, rating)```2. 爬取博博用户信息在这个案例中，我们将利用Python的requests库和正则表达式来爬取博博用户的基本信息。

我们需要登录博博并获取用户主页的URL，然后发送HTTP请求获取用户主页的HTML文档。

我们可以使用正则表达式来提取用户的昵称、性别、位置区域等信息。

我们可以将这些信息保存到数据库或者进行其他处理。

```pythonimport requestsimport reurl = 'response = requests.get(url)pattern = repile(r'<title>(.*?)</title>.*?昵称：(.*?)<.*?性别：(.*?)<.*?地区：(.*?)<', re.S)result = re.search(pattern, response.text)if result:username = result.group(2)gender = result.group(3)location = result.group(4)print(username, gender, location)```3. 爬取新浪新闻在这个案例中，我们将使用Python的requests库和XPath来爬取新浪新闻的标题和信息。

python经典算法100例Python是一种简单易学的编程语言，它具有丰富的库和模块，可以实现各种算法。

下面将介绍100个经典的Python算法例子，帮助读者更好地理解和掌握Python编程。

1. 二分查找算法：在有序数组中查找指定元素的位置。

2. 冒泡排序算法：对数组进行排序，每次比较相邻的两个元素并交换位置。

3. 快速排序算法：通过选择一个基准元素，将数组分为两部分，递归地对两部分进行排序。

4. 插入排序算法：将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分选择一个元素插入到已排序部分的正确位置。

5. 选择排序算法：每次从未排序部分选择最小的元素放到已排序部分的末尾。

6. 归并排序算法：将数组分为两部分，递归地对两部分进行排序，然后将两部分合并。

7. 堆排序算法：通过构建最大堆或最小堆，将数组进行排序。

8. 计数排序算法：统计数组中每个元素的出现次数，然后按照次数进行排序。

9. 桶排序算法：将数组分为多个桶，每个桶内部进行排序，然后将桶中的元素按照顺序合并。

10. 基数排序算法：按照元素的位数进行排序，从低位到高位依次进行。

11. 斐波那契数列算法：计算斐波那契数列的第n个数。

12. 阶乘算法：计算一个数的阶乘。

13. 最大公约数算法：计算两个数的最大公约数。

14. 最小公倍数算法：计算两个数的最小公倍数。

15. 素数判断算法：判断一个数是否为素数。

16. 矩阵相加算法：计算两个矩阵的和。

17. 矩阵相乘算法：计算两个矩阵的乘积。

18. 斐波那契堆算法：实现斐波那契堆的插入、删除和合并操作。

19. 最短路径算法：计算图中两个节点之间的最短路径。

20. 最小生成树算法：计算图中的最小生成树。

21. 拓扑排序算法：对有向无环图进行拓扑排序。

22. 最大流算法：计算网络中的最大流。

23. 最小费用流算法：计算网络中的最小费用流。

24. 最大子序列和算法：计算数组中连续子序列的最大和。

25. 最长递增子序列算法：计算数组中最长递增子序列的长度。

在Python中，可以使用各种数据库进行编程。例如，可以使用SQLite数据库 进行本地存储和管理数据、使用MySQL数据库进行大型数据库管理等等。
爬虫编程是一种非常有用的技术，它可以帮助我们从互联网上获取大量的数 据。在Python中，有许多库可以用于爬虫编程，例如BeautifulSoup、Scrapy等 等。
在Python中，异常处理是一种非常有用的机制，它可以帮助我们处理程序中 出现的错误和异常情况。通过try-except语句块可以捕获异常并进行处理。
装饰器是一种非常有用的Python特性，它可以在不改变原函数的基础上增加 额外的功能。例如，可以使用装饰器来记录函数执行的时间、缓存函数结果等等。
Python编程500例快速构建可执行 高质量代码
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
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02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
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内容摘要
《Python编程500例快速构建可执行高质量代码》是一本备受推崇的编程书籍，旨在帮助Python 开发者快速掌握编程技巧并提高代码质量。
《Python编程500例快速构建可执行高质量代码》是一本非常实用的编程书 籍，它通过500个示例向读者展示了如何快速构建可执行的高质量Python代码。 这本书不仅适合Python初学者，也适合有经验的Python开发者。虽然这本书有一 些不足之处，但它的实用性和价值仍然是不容忽视的。