Python小姿势 - # 基础数据结构与算法

简介: Python小姿势 - # 基础数据结构与算法

基础数据结构与算法

Python中基础的数据结构与算法是非常重要的,它们可以帮助我们解决很多实际问题。今天我们就来学习一下Python中的基础数据结构与算法。

首先,我们先来了解一下数据结构。数据结构是一种用来存储、组织、处理数据的方法。它可以帮助我们更有效地使用计算机资源,提高程序的运行效率。

常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、哈希表等。

数组是一种线性结构,它用一组连续的内存空间来存储数据。数组中的每个元素都有一个固定的下标,通过下标我们可以很方便地访问数组中的任意元素。

链表是另一种线性结构,它也是用一组连续的内存空间来存储数据。但是链表中的元素并不是按照下标顺序存储的,而是以“链”的形式存储的。链表中的每个元素都包含了下一个元素的地址信息,通过地址信息我们可以访问下一个元素。

栈是一种特殊的线性结构,它只允许在一端插入和删除数据。这一端也称为栈顶,另一端称为栈底。栈是一种后进先出(LIFO)的结构,也就是说,最新插入的元素会被第一个删除。

队列是另一种特殊的线性结构,它允许在两端插入和删除数据。这两端分别称为队头和队尾。队列是一种先进先出(FIFO)的结构,也就是


相关文章
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
植物病害识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集水稻常见的四种叶片病害图片('细菌性叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '稻瘟条纹病毒病')作为后面模型训练用到的数据集。然后使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地模型文件。再使用Django搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张测试图片识别其名称。
65 21
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。
60 12
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
|
13天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
43 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
22 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
4天前
|
存储 索引 Python
Python常用数据结构——集合
Python常用数据结构——集合
19 3
|
4天前
|
存储 数据安全/隐私保护 Python
Python常用数据结构——字典的应用
Python常用数据结构——字典的应用
|
7天前
|
Python
逆天改命!掌握Python并查集,数据结构难题从此不再是你的痛!
在编程旅程中,遇到棘手的数据结构难题是否让你苦恼?别担心,Python并查集(Union-Find)是你的得力助手。这是一种高效处理不相交集合合并及查询的数据结构,广泛应用于网络连通性、社交网络圈子划分等场景。通过维护每个集合的根节点,它实现了快速合并与查询。本文将介绍并查集的基本概念、应用场景以及如何在Python中轻松实现并查集,帮助你轻松应对各种数据结构挑战。
17 3
|
7天前
|
大数据 UED 开发者
实战演练:利用Python的Trie树优化搜索算法,性能飙升不是梦!
在数据密集型应用中,高效搜索算法至关重要。Trie树(前缀树/字典树)通过优化字符串处理和搜索效率成为理想选择。本文通过Python实战演示Trie树构建与应用,显著提升搜索性能。Trie树利用公共前缀减少查询时间,支持快速插入、删除和搜索。以下为简单示例代码,展示如何构建及使用Trie树进行搜索与前缀匹配,适用于自动补全、拼写检查等场景,助力提升应用性能与用户体验。
21 2
|
10天前
|
算法 Python
震惊!Python 算法设计背后,时间复杂度与空间复杂度的惊天秘密大起底!
在 Python 算法设计中,理解并巧妙运用时间复杂度和空间复杂度的知识,是实现高效、优雅代码的必经之路。通过不断地实践和优化,我们能够在这两个因素之间找到最佳的平衡点,创造出性能卓越的程序。
26 4
|
11天前
|
算法 搜索推荐 开发者
别再让复杂度拖你后腿!Python 算法设计与分析实战,教你如何精准评估与优化!
在 Python 编程中,算法的性能至关重要。本文将带您深入了解算法复杂度的概念,包括时间复杂度和空间复杂度。通过具体的例子,如冒泡排序算法 (`O(n^2)` 时间复杂度,`O(1)` 空间复杂度),我们将展示如何评估算法的性能。同时,我们还会介绍如何优化算法,例如使用 Python 的内置函数 `max` 来提高查找最大值的效率,或利用哈希表将查找时间从 `O(n)` 降至 `O(1)`。此外,还将介绍使用 `timeit` 模块等工具来评估算法性能的方法。通过不断实践,您将能更高效地优化 Python 程序。
28 4
下一篇
无影云桌面