数据结构与算法（python版）教程

下载地址:网盘下载 本书基于Python语言介绍了数据结构与算法的基本知识,主要内容包括抽象数据类型和Python面向对象程序设计.线性表.字符串.栈和队列.二叉树和树.集合.排序以及算法的基本知识.本书延续问题求解的思路,从解决问题的目标来组织教学内容,注重理论与实践的并用. 下载地址:网盘下载 原文地址:https://www.cnblogs.com/cf3276625841/p/9325994.html

ADT Rational: #定义有理数的抽象数据类型 Rational(self, int num, int den) #构造有理数num/den +(self, Rational r2) #求出本对象加r2的结果 -(self, Rational r2) #求出本对象减r2的结果 *(self, Rational r2) #求出本对象乘以r2的结果 /(self, Rational r2) #求出本对象除以r2的结果 num(self) #取出本对象的分子 den(self) #取出本对象的

ADT Date: #定义日期对象的抽象数据类型 Date(self, int year, int month, int day) #构造表示year/month/day的对象 difference(self, Date d2) #求出self和d2的日期差 plus(self, int n) #计算出日期第self之后n天的日期 num_date(self, int year, int n) #计算year年第n天的日期 adjust(self, int n) #将日期d调整n天(n为带符号整

数据结构 线性表包括顺序表和链表,python的list是顺序表,链表一般在动态语言中不会使用.不过链表还是会出现在各种算法题中. 链表: 单链表 双链表 循环单链表 字符串 有一个重要的点就是字符串的匹配问题,其中比较重要的是无回溯匹配算法(KMP算法),算法比较复杂,重要的思想在于匹配过程中不回溯.实际复杂度是O(m+n), m和n分别是匹配模式串和目标串,一般m<<n. 通配符 *和? * 匹配任意一个字符串 ?匹配任意一个字符 正则表达式 原始字符串:在字符串前面加r前缀,\不作为转义

主要内容:(内容来自互联网以及李刚著作的<突破程序员基本功的16课>) 1.数据结构:线性表.栈.队列.树&二叉树 2.算法:常用内部排序(选择.插入.交换.归并) 目录: 1. 线性表(顺序存储.链式存储单链表.双向链表)-------------2014/10/15 2. 栈(顺序栈.链栈)                                        -------------2014/10/15 线性表(顺序存储.链式存储):一对一松耦合关系.(List就是线性

2. 顺序表 在程序中,经常需要将一组(通常是某个类型的)数据元素作为整体管理和使用,需要创建这种元素组,用变量记录他们,传进传出函数等.一组数据中包含的元素个数可能发生变化(可以增加或删除元素). 对于这种需求,最简单的解决方法便是将这样一组元素看成一个序列,用元素在序列里的位置和顺序,表示实际应用中的某种有意义的信息,或者表示数据之间的某种关系. 这样的一组序列元素的组织形式,我们可以将其抽象为线性表.一个线性表是某类元素的一个集合,还记录着元素之间的一种顺序关系.线性表是最基本的数据结构之

在 web ui 自动化测试中,frame 一直是令人头痛的问题,就像上班必须挤公车坐地铁一般, frame 的问题总是令人气闷纠结为之黯然神伤. 以前在使用 Selenium1 的时候,frame 也是颇为棘手的一个问题.不但要照本宣科的进行 一系列的设置,而且在进行实际代码编写的过程中会遇到各种奇奇怪怪的问题. frame 就像 中国男足的后防线,问题多多难以解决. selenium webdriver 处理 frame 比较简单,这点比某些测试工具要先进一些,令人身心愉 悦. 以下面的 h

习题1.bubbleSort.java程序(清单3.1)和BubbleSort专题applet中,in索引变量都是从左到右移动的,直到找到最大数据项并把它移动到右边的out变量外.修改bubbleSort()方法,使它成为双向移动的.这样,in索引先像以前一样,将最大的数据项从左移到右,当它到达out变量位置时,它掉头并把最小的数据项从右移到左.需要两个外部索引变量,一个在右边(以前的out变量),另一个在左边. public static void bubbleSort(int nElem,i

巩固 1 # R-4.1 2 def find_max(data): 3 n = len(data) 4 if n == 1: 5 return data[0] 6 elif data[0] > data[1]: 7 data.pop(1) 8 elif data[0] < data[1]: 9 data.pop(0) 10 return find_max(data) 11 12 13 # print(find_max([1, 2, 3, 4, 6, 5])) 14 # 时间:O(n) 空间:

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