为什么说Python可以实现所有的算法

我们平时接触的长乘法,按位相乘,是一种时间复杂度为 O(n ^ 2) 的算法.今天,我们来介绍一种时间复杂度为 O (n ^ log 3) 的大整数乘法(log 表示以 2 为底的对数). 介绍原理 karatsuba 算法要求乘数与被乘数要满足以下几个条件,第一,乘数与被乘数的位数相同:第二,乘数与被乘数的位数应为  2 次幂,即为 2 ^ 2,  2 ^ 3, 2 ^ 4, 2 ^ n 等数值. 下面我们先来看几个简单的例子,并以此来了解 karatsuba 算法的使用方法. 两位数相乘 我

本文借鉴于张广河教授主编的<数据结构>,对其中的代码进行了完善. 从某源点到其余各顶点的最短路径 Dijkstra算法可用于求解图中某源点到其余各顶点的最短路径.假设G={V,{E}}是含有n个顶点的有向图,以该图中顶点v为源点,使用Dijkstra算法求顶点v到图中其余各顶点的最短路径的基本思想如下: 使用集合S记录已求得最短路径的终点,初始时S={v}. 选择一条长度最小的最短路径,该路径的终点w属于V-S,将w并入S,并将该最短路径的长度记为Dw. 对于V-S中任一顶点是s,将源点到顶点

H2O中的随机森林算法介绍及其项目实战(python实现) 包的引入:from h2o.estimators.random_forest import H2ORandomForestEstimator H2ORandomForestEstimator 的常用方法和参数介绍: (一)建模方法: model ＝H2ORandomForestEstimator(ntrees=n,max_depth =m) model.train(x=random_pv.names,y='Catrgory',train

本文实例讲述了决策树剪枝算法的python实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 决策树是一种依托决策而建立起来的一种树.在机器学习中,决策树是一种预测模型,代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系,每一个节点代表某个对象,树中的每一个分叉路径代表某个可能的属性值,而每一个叶子节点则对应从根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值.决策树仅有单一输出,如果有多个输出,可以分别建立独立的决策树以处理不同的输出. ID3算法:ID3算法是决策树的一种,是基于奥卡姆剃刀原理的,即用尽量用

1:找出字符串s="aaabbbccceeefff111144444"中,字符出现次数最多的字符 (1)考虑去重,首先将字符串进行过滤去重,这样在根据这些字符进行循环查询时,将会减少循环次数,提升效率.但是本人写的代码较为臃肿,有更好的希望留言评论 str = 'a1fsfs111bbbcccccvvvvvnnnnboooooosssnb' class Countvalue(): def countvalue(self, str1): ''' 利用set自身的去重功能 :param s

本文实例讲述了Python实现的最近最少使用算法.分享给大家供大家参考.具体如下: # lrucache.py -- a simple LRU (Least-Recently-Used) cache class # Copyright 2004 Evan Prodromou <evan@bad.dynu.ca> # Licensed under the Academic Free License 2.1 # Licensed for ftputil under the revised BSD

闲暇之时,用Python实现了一下RC4算法 编码 UTF-8 class 方式 #/usr/bin/python #coding=utf-8 import sys,os,hashlib,time,base64 class rc4: def __init__(self,public_key = None,ckey_lenth = 16): self.ckey_lenth = ckey_lenth self.public_key = public_key or 'none_public_key'

本文实例讲述了Python最长公共子串算法.分享给大家供大家参考.具体如下: #!/usr/bin/env python # find an LCS (Longest Common Subsequence). # *public domain* def find_lcs_len(s1, s2): m = [ [ 0 for x in s2 ] for y in s1 ] for p1 in range(len(s1)): for p2 in range(len(s2)): if s1[p1] =