纖細介紹了各種各樣的python數據結構，對于python的學習者用處很大

#!/usr/bin/python import sys def left_child(node): return node * 2 + 1 def right_child(node): return

算法優缺點 優點：在數據較少的情況下依然有效，可以處理多類別問題 缺點：對輸入數據的準備方式敏感 適用數據類型：標稱型數據 算法思想： 樸素貝葉斯 比如我們想判斷一個郵件是不是

KNN依然是一種監督學習算法 KNN（K Nearest Neighbors,K近鄰 ）算法是機器學習所有算法中理論最簡單，最好理解的。KNN是一種基于實例的學習，通過計算新數據與訓練數據特征值之間的距離，然后選取

最近鄰分類算法的python實現：KNN。 import knn from knn import * from numpy import * dataSet, labels = createDataSet()

1 KNN算法的基本原理 KNN屬于監督學習，要求事先準備好已知分類結果的數據集（即樣本數據），其基本原理較為簡單。對于待分類的數據集，將其各特征值與樣本數據對應的特征值進行比較，然后提取出樣本集

今天來實現一個約瑟夫環算法，下面是一道新浪的面試題：m只猴子圍坐成一個圈，按順時針方向從1到m編號。然后從1號猴子開始沿順時針方向從1... 今天來實現一個約瑟夫環算法，下面是一道新浪的面試題：

經排好序的有序數據中，從而得到一個新的、個數加一的有序數據，算法適用于少量數據的 排序，時間復雜度為O(n^2)。是穩定的排序方法。插入算法把要排序的數組分成兩部分：第一部分包含了這個數組的所有元素，但將最后一個元素除外，而第

性能問題 Python在2016年里可以說是風靡國內量化投資圈，目前整個生態鏈已經初具規模： 交易：vn.py、easytrader、at_py 數據：tushare 回測：rqalpha 在線平

ne-learning-algorithms/ 原文出處: Cheatsheet – Python & R codes for common Machine Learning Algorithms

原文出處： 初行 一心想學習算法，很少去真正靜下心來去研究，前幾天趁著周末去了解了最短路徑的資料，用python寫了一個最短路徑算法。算法是基于帶權無向圖去尋找兩個點之間的最短路徑，數據存儲用

import random #warning: x and y confusing sx = 10 sy = 10 dfs = [[0 for col in range(sx)] for row in range(sy)] maze = [[' ' for col in range(2*sx+1)] for row in range(2*sy+1)] #1:up 2:down 3:left 4:r

pyDES 是一個Python的模塊，用來提供 DES、Triple-DES 的加密算法。 使用示例： from pyDes import * # For Python3, you'll need

是，這本書里的算法是用 Python語言實現的，剛好之前我學過一些Python基礎知識，所以這本書對于我來說，無疑是雪中送炭啊。接下來，我還是給大家講講實際的東西吧。 什么是K-近鄰算法？ 簡單的

一、排序的基本概念和分類 所謂排序，就是使一串記錄，按照其中的某個或某些關鍵字的大小，遞增或遞減的排列起來的操作。排序算法，就是如何使得記錄按照要求排列的方法。 排序的穩定性： 經過某種排序后，如果兩個記錄序號同

或許之前你都是把梯度提升算法(Gradient Boosting Model)作為一個“黑箱”來用，那么現在我們就要把這個黑箱打開來看，里面到底裝著什么玩意兒。 提升算法(Boosting)在處理

組合算法 本程序的思路是開一個數組，其下標表示1到m個數，數組元素的值為1表示其下標 代表的數被選中，為0則沒選中。 首先... 組合算法 本程序的思路是開一個數組，其下標表示1到m個數，數組元素的值為1表示其下標

python實現的堆排序算法代碼 def heapSort(a): def sift(start, count): root = start while root * 2 + 1 < count: child

import random import sys MAXGEN = 10000 NONWORD = '\n' w1 = w2 = NONWORD statetab = {} text = sys.stdin.read() words = text.split() for word in words: statetab.setdefault((w1, w2),[]).append(word) w1,

經排好序的有序數據中，從而得到一個新的、個數加一的有序數據，算法適用于少量數據的排序，時間復雜度為O(n^2)。是穩定的排序方法。插入算法把要排序的數組分成兩部分：第一部分包含了這個數組的所有元素，但