python成績排名演算法

① 如何用Python實現八大排序演算法

序有內部排序和外部排序，內部排序是數據記錄在內存中進行排序，而外部排序是因排序的數據很大，一次不能容納全部的排序記錄，在排序過程中需要訪問外存。
我們這里說說八大排序就是內部排序

② Python實現的快速排序演算法詳解

Python實現的快速排序演算法詳解
本文實例講述了Python實現的快速排序演算法。分享給大家供大家參考，具體如下：
快速排序基本思想是：通過一趟排序將要排序的數據分割成獨立的兩部分，其中一部分的所有數據都比另外一部分的所有數據都要小，然後再按此方法對這兩部分數據分別進行快速排序，整個排序過程可以遞歸進行，以此達到整個數據變成有序序列。
如序列[6，8，1，4，3，9]，選擇6作為基準數。從右向左掃描，尋找比基準數小的數字為3，交換6和3的位置，[3，8，1，4，6，9]，接著從左向右掃描，尋找比基準數大的數字為8，交換6和8的位置，[3，6，1，4，8，9]。重復上述過程，直到基準數左邊的數字都比其小，右邊的數字都比其大。然後分別對基準數左邊和右邊的序列遞歸進行上述方法。
實現代碼如下：
def parttion(v, left, right):
key = v[left]
low = left
high = right
while low < high:
while (low < high) and (v[high] >= key):
high -= 1
v[low] = v[high]
while (low < high) and (v[low] <= key):
low += 1
v[high] = v[low]
v[low] = key
return low
def quicksort(v, left, right):
if left < right:
p = parttion(v, left, right)
quicksort(v, left, p-1)
quicksort(v, p+1, right)
return v
s = [6, 8, 1, 4, 3, 9, 5, 4, 11, 2, 2, 15, 6]
print("before sort:",s)
s1 = quicksort(s, left = 0, right = len(s) - 1)
print("after sort:",s1)
運行結果：
before sort: [6, 8, 1, 4, 3, 9, 5, 4, 11, 2, 2, 15, 6]
after sort: [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 8, 9, 11, 15]

③ python分類演算法有哪些

常見的分類演算法有：

• K近鄰演算法

• 決策樹

• 樸素貝葉斯

• SVM

• Logistic Regression

④ python簡單實現基數排序演算法

python簡單實現基數排序演算法
這篇文章主要介紹了python簡單實現基數版排序演算法,僅用4行代碼即可權實現基數排序演算法,非常簡單實用,分享給大家供大家參考。
具體實現方法如下：
from random import randint
def main():
A = [randint(1, 99999999) for _ in xrange(9999)]
for k in xrange(8):
S = [ [] for _ in xrange(10)]
for j in A:
S[j / (10 ** k) % 10].append(j)
A = [a for b in S for a in b]
for i in A:
print i
main()

希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。

⑤ Python實現的幾個常用排序演算法實例

#encoding=utf-8
importrandom
fromimport
defdirectInsertSort(seq):
"""直接插入排序"""
size=len(seq)
foriinrange(1,size):
tmp,j=seq[i],i
whilej>0andtmp<seq[j-1]:
seq[j],j=seq[j-1],j-1
seq[j]=tmp
returnseq
defdirectSelectSort(seq):
"""直接選擇排序"""
size=len(seq)
foriinrange(0,size-1):
k=i;j=i+1
whilej<size:
ifseq[j]<seq[k]:
k=j
j+=1
seq[i],seq[k]=seq[k],seq[i]
returnseq
defbubbleSort(seq):
"""冒泡排序"""
size=len(seq)
foriinrange(1,size):
forjinrange(0,size-i):
ifseq[j+1]<seq[j]:
seq[j+1],seq[j]=seq[j],seq[j+1]
returnseq
def_divide(seq,low,high):
"""快速排序劃分函數"""
tmp=seq[low]
whilelow!=high:
whilelow<highandseq[high]>=tmp:high-=1
iflow<high:
seq[low]=seq[high]
low+=1
whilelow<highandseq[low]<=tmp:low+=1
iflow<high:
seq[high]=seq[low]
high-=1
seq[low]=tmp
returnlow
def_quickSort(seq,low,high):
"""快速排序輔助函數"""
iflow>=high:return
mid=_divide(seq,low,high)
_quickSort(seq,low,mid-1)
_quickSort(seq,mid+1,high)
defquickSort(seq):
"""快速排序包裹函數"""
size=len(seq)
_quickSort(seq,0,size-1)
returnseq
defmerge(seq,left,mid,right):
tmp=[]
i,j=left,mid
whilei<midandj<=right:
ifseq[i]<seq[j]:
tmp.append(seq[i])
i+=1
else:
tmp.append(seq[j])
j+=1
ifi<mid:tmp.extend(seq[i:])
ifj<=right:tmp.extend(seq[j:])
seq[left:right+1]=tmp[0:right-left+1]
def_mergeSort(seq,left,right):
ifleft==right:
return
else:
mid=(left+right)/2
_mergeSort(seq,left,mid)
_mergeSort(seq,mid+1,right)
merge(seq,left,mid+1,right)
#二路並歸排序
defmergeSort(seq):
size=len(seq)
_mergeSort(seq,0,size-1)
returnseq
if__name__=='__main__':
s=[random.randint(0,100)foriinrange(0,20)]
prints
print"
"
printdirectSelectSort((s))
printdirectInsertSort((s))
printbubbleSort((s))
printquickSort((s))
printmergeSort((s))

⑥ python sorted使用什麼演算法

python中的sorted排序，真的是高大上，用的Timsort演算法。
https://www.hu.com/question/36280272
上面有詳細的專文章介紹屬

⑦ python編程中,選擇排序演算法是一個時間復雜度為什麼的演算法

選擇排序，依次從n，n-1,n-2,.....2 個數中取出最小值 放入位置0,1,2,3....,n-1
時間復雜度為n+n-1+...+1=n(n+1)/2 即O(n^2)

⑧ pagerank演算法 python怎麼迭代

一 個 搜 索引擎程序主要由搜索器、索引器.檢索器和用戶介面等四個部分組成，主要存儲設備由頁面存儲器和存儲桶兩部分組成。
• 搜索器：爬蟲 抓取 壓縮 存儲庫
• 索引器：存儲庫提取網頁信息，分析和分解，建立關鍵字索引，初步排序處理，存入存儲桶，即硬體存儲單元。
• 用戶通過用戶介面提交查詢，檢索器根據輸入關鍵詞，在索引器和存儲桶進行查找，並且採用演算法進行對結果的最終排序
網頁信息相關的頁面優先度演算法
• 以網頁內容為基礎的演算法：關鍵詞在特殊位置出現的狀況：例如titile，meta,des.
• 關鍵詞在頁面正文出現的狀況：關鍵詞出現總次數，出現單詞平均間隔，關鍵詞出現的頻率。
• 以網頁鏈接為基礎的演算法：例如PageRank演算法 HITS演算法 對於HITS不足補充加強的一些列演算法。
用戶行為相關頁面的演算法
• 不能忽略用戶對搜索結果相關性的意見。通過對WEB日誌的分析，調整頁面優先度
• 以點擊率為為基礎的Dir ect Hit 演算法：通過搜索結果返回的點擊率和相關頁面停留時間長短來判斷頁面受歡迎程度。
• 其他用戶行為：例如通過用戶行為二次篩選，逐漸縮小搜索結果與用戶期望的差距。Cookie記錄，熱門關鍵詞等。。
使站點被收錄
如何讓站點收錄
• 假如沒有給收錄，是否給搜索引擎封殺?是否蜘蛛訪問你的站點?
• 所有站點數據呈現下降趨勢，甚至為零，並且多個搜索引擎出現這種情況
• 通過網站日誌分析蜘蛛是否訪問站點：沒有鏈接，無效鏈接，無功而返。
我們要吸引鏈接。
怎樣使更多網頁被收錄
• 消除蜘蛛陷阱：robots.txt的設置 不要用蜘蛛訪問不到的技術顯示內容，例如彈出窗口，框架，FLASH,IMG，js 利用JS寫的下拉菜單。這樣一不能識別內容，二不能順著鏈接爬行。 動態URL地址過長，動態參數過多，? & = 等等，避免進入黑洞。。製作404頁面，確保伺服器的響應。。至少在10秒以內能打開網站。
• 減少被忽視的內容：精簡網頁，蜘蛛爬過一定大小的頁面就會停止爬行，加入網頁內容過多，可以用不必要的內容用JS來寫。。 FLASH裡面確保是你不想被收錄的內容，避免使用框架。
• 建立蜘蛛程序通道：設計站點地圖。
優化內容
搜索排名要素：主要的兩類
• 頁面要素：鏈接流行度，用戶行為，URL的長度 和深度，新鮮程度:內容，站點的結構，不要作弊
• 搜索請求要素：關鍵詞突出度，密度，頻率，內容，TF*IDF，搜索項接近度
吸引鏈接到你站點
• 目前最重要排名因素還是由鏈接決定的。
• 內容為王在以前的互聯網上是站有統計性的，但引起互聯網變化的不是內容，和是鏈接。這正的互聯網是能容易從一部分內容轉移到另外一部分內容。1998年的GOOGLE出現，打破了傳統的基於關鍵詞搜索排名演算法，而是基於鏈接分析，利用鏈接來評判網頁等級質量。PR
• 鏈接的流行度：鏈接數量，鏈接質量，錨文本，
• 鏈接相關性：單純的錨文本來判定相關是不夠的，搜索引擎會查看錨文本周邊的詞，查看整個頁面甚至整個鏈接來源站點上的詞。
鏈接的權重價值
• 內部鏈接<在同一個家族內<雙向鏈接<擁擠的單向鏈接<稀疏的單向鏈接
• 何為同一家族內鏈接：IP WHOIS 重復類似的錨文本 對這些權重都不會高。。

⑨ Python中既然有了sort()可以排序，那還有必要實現其他排序演算法嗎例如堆排序，快速排序

肯定有必要來的，sort是基於快速排源序，但我們編程的時候不單單要會用，而且要知道原理
此外，有些情況下冒泡、選擇排序的時間復雜度也不差，而且實現簡單，更適用於一些小數據量的情況，這時候這些排序反而有優勢
而且有時候數據結構不一定是整型等， 是我們自定義的類型，要對其中的某個成員變數排序，知道原理就更容易理解

⑩ python中有哪些簡單的演算法

演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
一個演算法應該具有以下七個重要的特徵：
①有窮性（Finiteness）：演算法的有窮性是指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止；
②確切性(Definiteness)：演算法的每一步驟必須有確切的定義；
③輸入項(Input)：一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸 入是指演算法本身定出了初始條件；
④輸出項(Output)：一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒 有輸出的演算法是毫無意義的；
⑤可行性(Effectiveness)：演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行 的操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成（也稱之為有效性）；
⑥高效性(High efficiency)：執行速度快，佔用資源少；
⑦健壯性(Robustness)：對數據響應正確。
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1、選擇排序
2、快速排序
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