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关于python算法实践章节答案的信息

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python算法编程题,求代码

这道题的核心在于设计算法:

根据描述:这道题的编程思路应该是这样的:任意三个数的和除以2=剩余三个数中的任意两数的平均值=游戏机的价格。

可以这样做,把六个数放入数组中,做一个多层嵌套循环遍历所有组合,当满足上述条件时执行一个返回结果的动作,可能有不止一个答案。

Python 算法 2022-06-23

描述:一群孩子做游戏,现在请你根据游戏得分来发糖果,要求如下:

给定一个数组 arrarr 代表得分数组,请返回最少需要多少糖果

描述:有 n 个活动即将举办,每个活动都有开始时间与活动的结束时间,第 i 个活动的开始时间是 starti ,第 i 个活动的结束时间是 endi ,举办某个活动就需要为该活动准备一个活动主持人。

一位活动主持人在同一时间只能参与一个活动。并且活动主持人需要全程参与活动,换句话说,一个主持人参与了第 i 个活动,那么该主持人在 (starti,endi) 这个时间段不能参与其他任何活动。求为了成功举办这 n 个活动,最少需要多少名主持人。

输入:

2,[[1,2],[2,3]]

返回值:

1

说明:

只需要一个主持人就能成功举办这两个活动

输入:

2,[[1,3],[2,4]]

返回值:

2

说明:

需要两个主持人才能成功举办这两个活动

描述:假设你有一个数组prices,长度为n,其中prices[i]是股票在第i天的价格,请根据这个价格数组,返回买卖股票能获得的最大收益

1.你可以买入一次股票和卖出一次股票,并非每天都可以买入或卖出一次,总共只能买入和卖出一次,且买入必须在卖出的前面的某一天

2.如果不能获取到任何利润,请返回0

3.假设买入卖出均无手续费

数据范围: 0 = n = 10^5 , 0 = val = 10^4

要求:空间复杂度 O(1),时间复杂度 O(n)

描述:假设你有一个数组prices,长度为n,其中prices[i]是某只股票在第i天的价格,请根据这个价格数组,返回买卖股票能获得的最大收益

描述:描述

假设你有一个数组prices,长度为n,其中prices[i]是某只股票在第i天的价格,请根据这个价格数组,返回买卖股票能获得的最大收益

这里的buy2以及profit2如何更新?

1.只有一个数出现奇数次,其它数出现偶数次

2.共有两个数出现奇数次,其它数目出现偶数次

#一个数与自己的取反加1就是得到该数最右位置的1

eor(~eor+1)

Python 算法

什么是算法

“算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。”

“在谈到算法时,我们不得不去了解一下什么是时间复杂度和空间复杂度这两个概念”

计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间,时间复杂度常用大O符号(大O符号(Big O notation)是用于描述函数渐进行为的数学符号。

空间复杂度:它是用来评估算法内存占用大小的一个式子。

Python 算法的几大重要特征

Python算法除了具有以上特征,还和时间和空间有关系,不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务,因此, 一个Python算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

通过实例加深对算法的理解

如题所示:

要求x,y,z的1000以内取值满足x x+y y=z*z,同时x+y+z=1000,求解出所以x,y,z的组合情况?

求解过程如下

这里使用了一个waste_time方法作为装饰器来计算装饰过的方法的执行时间,这里有两种算法来求解这个问题

代码如下:

总结:

通过这个示例,对于同一个问题给出两种不同的算法,两种算法在执行过程中我增加了对程序执行时间的统计,通过时间上的对比发现两个算法的执行时间相差非常的大,如响应结果所示。

由此我们可以得出一个结论,就是实现不同的算法程序执行的时间可以反应出算法的效率,即算法有优劣之分,好的算法可以节约时间,提高效率,反之则不然。

Python之动态规划算法

动态规划算法中是将复杂问题递归分解为子问题,通过解决这些子问题来解决复杂问题。与递归算法相比,动态编程减少了堆栈的使用,避免了重复的计算,效率得到显著提升。

先来看一个简单的例子,斐波那契数列.

斐波那契数列的定义如下。

斐波那契数列可以很容易地用递归算法实现:

上述代码,随着n的增加,计算量呈指数级增长,算法的时间复杂度是 。

采用动态规划算法,通过自下而上的计算数列的值,可以使算法复杂度减小到 ,代码如下。

下面我们再看一个复杂一些的例子。

这是小学奥数常见的硬币问题: 已知有1分,2分,5分三种硬币数量不限,用这些硬币凑成为n分钱,那么一共有多少种组合方法。

我们将硬币的种类用列表 coins 定义;

将问题定义为一个二维数组 dp,dp[amt][j] 是使用 coins 中前 j+1 种硬币( coins[0:j+1] )凑成总价amt的组合数。

例如: coins = [1,2,5]

dp[5][1] 就是使用前两种硬币 [1,2] 凑成总和为5的组合数。

对于所有的 dp[0][j] 来说,凑成总价为0的情况只有一种,就是所有的硬币数量都为0。所以对于在有效范围内任意的j,都有 dp[0][j] 为1。

对于 dp[amt][j] 的计算,也就是使用 coins[0:j+1] 硬币总价amt的组合数,包含两种情况计算:

1.当使用第j个硬币时,有 dp[amt-coins[j]][j] 种情况,即amt减去第j个硬币币值,使用前j+1种硬币的组合数;

2.当不使用第j个硬币时,有 dp[amt][j-1] 种情况,即使用前j种硬币凑成amt的组合数;

所以: dp[amt][j] = dp[amt - coins[j]][j]+dp[amt][j-1]

我们最终得到的结果是:dp[amount][-1]

上述分析省略了一些边界情况。

有了上述的分析,代码实现就比较简单了。

动态规划算法代码简洁,执行效率高。但是与递归算法相比,需要仔细考虑如何分解问题,动态规划代码与递归调用相比,较难理解。

我把递归算法实现的代码也附在下面。有兴趣的朋友可以比较一下两种算法的时间复杂度有多大差别。

上述代码在Python 3.7运行通过。

求Python大神解答

最后的输出语句已经限定了函数名是gcd

函数里的算法是求最大公约数的辗转相除法。辗转相除法是一个循环处理过程,所以第二个是while

同理,最后return的应该是n

def gcd(m,n):

r=m%n

while r:

m=n

n=r

r=m%n

else:

return n