40 алгоритмов, которые должен знать каждый программист на Python
Қосымшада ыңғайлырақҚосымшаны жүктеуге арналған QRRuStore · Samsung Galaxy Store
Huawei AppGallery · Xiaomi GetApps

автордың кітабынан сөз тіркестері  40 алгоритмов, которые должен знать каждый программист на Python

Алексей
Алексейдәйексөз келтірді1 жыл бұрын
можете загрузить файлы с примерами кода из репозитория GitHub по адресу https://github.com/PacktPublishing/40-Algorithms-Every-Programmer-Should-Know.
4 Ұнайды
Комментарий жазу
Алексей
Алексейдәйексөз келтірді1 жыл бұрын
Двоичное дерево (binary tree). Если степень дерева равна двум, оно называется двоичным.
1 Ұнайды
Комментарий жазу
Ekaterina
Ekaterinaдәйексөз келтірді4 апта бұрын
Структуры данных в Python
Комментарий жазу
Андрей Петров
Андрей Петровдәйексөз келтірді1 ай бұрын
часто называемые «три V» — Volume, Velocity, Variety)
Комментарий жазу
Андрей Д.
Андрей Д.дәйексөз келтірді2 ай бұрын
Когда элементы добавляются в конец, операция называется постановкой в очередь — enqueue.
Комментарий жазу
Андрей Д.
Андрей Д.дәйексөз келтірді2 ай бұрын
Отличительной особенностью множества является то, что в нем хранится только уникальное значение каждого элемента. Если мы попытаемся добавить дубль, он будет проигнорирован:
Комментарий жазу
Алексей Стакун
Алексей Стакундәйексөз келтірді2 ай бұрын
Выбор правильного алгоритма сортировки зависит как от размера, так и от состояния имеющихся входных данных. Для небольших отсортированных списков использование продвинутого алгоритма приведет к ненужному усложнению кода при незначительном приросте производительности. Например, не следует использовать сортировку слиянием для небольших наборов данных. Сортировка пузырьком будет намного проще как для понимания‚ так для и реализации. Если данные частично отсортированы, мы можем воспользоваться этим преимуществом и применить сортировку вставкой. Для больших наборов данных лучше всего использовать алгоритм сортировки слиянием.
Комментарий жазу
Алексей Стакун
Алексей Стакундәйексөз келтірді2 ай бұрын
Существуют два типа анализа для количественной оценки сложности алгоритма: • Анализ пространственной сложности (space complexity analysis) — оценка требований к памяти во время выполнения алгоритма. • Анализ временной сложности (time complexity analysis) — оценка времени, необходимого для выполнения алгоритма.
Комментарий жазу
Андрей Д.
Андрей Д.дәйексөз келтірді2 ай бұрын
О-большое» используется для количественной оценки производительности алгоритмов по мере увеличения размера входных данных. Это одна из самых популярных методик, используемых для проведения анализа наихудшего сценария. В этом разделе мы обсудим различные типы «О-большого».
Комментарий жазу
Андрей Д.
Андрей Д.дәйексөз келтірді3 ай бұрын
Агрегирование данных. Для агрегирования данных используется reduce(), которая рекурсивно применяет функцию к паре значений для каждого элемента списка: from functools import reduce def doSum(x1,x2): return x1+x2 x = reduce(doSum, [100, 122, 33, 4, 5, 6])
Комментарий жазу