如果已经用其它语言实现了某一算法，还有必要用Python再实现一遍吗？

是否需要使用 Python 重新实现某一算法取决于您的目标和情况。以下是一些考虑因素：

1. 学习目的：

   • 如果您想学习 Python 或者熟悉 Python 的编程风格，实现一个已知的算法是一个很好的实践方式。
   • Python 通常用于教学，因为它的语法简洁，易于理解，适合初学者学习算法。

2. 性能要求：

   • 如果原语言的实现能满足性能需求，而 Python 版本可能无法达到同样的性能，那么重新实现可能不是必需的。
   • 但请注意，Python 有许多库（如 Numpy 和 Cython）可以提高数值计算和特定任务的性能。

3. 可读性和可维护性：

   • Python 代码通常更易读，如果团队成员更熟悉 Python 或者项目需要更好的可读性，那么重新实现可能是有益的。

4. 兼容性和集成：

   • 如果现有代码库或项目主要基于 Python，那么使用 Python 实现算法可以更好地与其他组件集成。

5. 代码复用：

   • 考虑是否可以将现有实现封装为库或服务，然后在 Python 中调用，而不是完全重写。

至于 Python 算法学习的知识框架，通常可以分为两个主要部分：

1. Python 基础：

   • 理解 Python 的语法、数据结构（如列表、字典、集合、元组）、控制流（循环、条件语句）、函数、类和模块等。

2. 算法和数据结构：

   • 学习经典的算法和数据结构，如排序、搜索、图论、动态规划、递归等，并用 Python 实现它们。
   • 掌握如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度。

在实际学习过程中，这两部分通常是交织在一起的。你可以在学习 Python 的同时，通过实现算法来加深对语言的理解。同时，通过编写 Python 代码来学习算法，可以更好地理解算法的工作原理，并提高编程技能。