python成绩排名算法

① 如何用Python实现八大排序算法

序有内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。
我们这里说说八大排序就是内部排序

② Python实现的快速排序算法详解

Python实现的快速排序算法详解
本文实例讲述了Python实现的快速排序算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
快速排序基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
如序列[6，8，1，4，3，9]，选择6作为基准数。从右向左扫描，寻找比基准数小的数字为3，交换6和3的位置，[3，8，1，4，6，9]，接着从左向右扫描，寻找比基准数大的数字为8，交换6和8的位置，[3，6，1，4，8，9]。重复上述过程，直到基准数左边的数字都比其小，右边的数字都比其大。然后分别对基准数左边和右边的序列递归进行上述方法。
实现代码如下：
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)
运行结果：
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分类算法有哪些

常见的分类算法有：

• K近邻算法

• 决策树

• 朴素贝叶斯

• SVM

• Logistic Regression

④ python简单实现基数排序算法

python简单实现基数排序算法
这篇文章主要介绍了python简单实现基数版排序算法,仅用4行代码即可权实现基数排序算法,非常简单实用,分享给大家供大家参考。
具体实现方法如下：
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()

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

⑤ Python实现的几个常用排序算法实例

#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):
"""直接选择排序"""
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):
"""快速排序划分函数"""
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):
"""快速排序辅助函数"""
iflow>=high:return
mid=_divide(seq,low,high)
_quickSort(seq,low,mid-1)
_quickSort(seq,mid+1,high)
defquickSort(seq):
"""快速排序包裹函数"""
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)
#二路并归排序
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使用什么算法

python中的sorted排序，真的是高大上，用的Timsort算法。
https://www.hu.com/question/36280272
上面有详细的专文章介绍属

⑦ python编程中,选择排序算法是一个时间复杂度为什么的算法

选择排序，依次从n，n-1,n-2,.....2 个数中取出最小值 放入位置0,1,2,3....,n-1
时间复杂度为n+n-1+...+1=n(n+1)/2 即O(n^2)

⑧ pagerank算法 python怎么迭代

一 个 搜 索引擎程序主要由搜索器、索引器.检索器和用户接口等四个部分组成，主要存储设备由页面存储器和存储桶两部分组成。
• 搜索器：爬虫 抓取 压缩 存储库
• 索引器：存储库提取网页信息，分析和分解，建立关键字索引，初步排序处理，存入存储桶，即硬件存储单元。
• 用户通过用户接口提交查询，检索器根据输入关键词，在索引器和存储桶进行查找，并且采用算法进行对结果的最终排序
网页信息相关的页面优先度算法
• 以网页内容为基础的算法：关键词在特殊位置出现的状况：例如titile，meta,des.
• 关键词在页面正文出现的状况：关键词出现总次数，出现单词平均间隔，关键词出现的频率。
• 以网页链接为基础的算法：例如PageRank算法 HITS算法 对于HITS不足补充加强的一些列算法。
用户行为相关页面的算法
• 不能忽略用户对搜索结果相关性的意见。通过对WEB日志的分析，调整页面优先度
• 以点击率为为基础的Dir ect Hit 算法：通过搜索结果返回的点击率和相关页面停留时间长短来判断页面受欢迎程度。
• 其他用户行为：例如通过用户行为二次筛选，逐渐缩小搜索结果与用户期望的差距。Cookie记录，热门关键词等。。
使站点被收录
如何让站点收录
• 假如没有给收录，是否给搜索引擎封杀?是否蜘蛛访问你的站点?
• 所有站点数据呈现下降趋势，甚至为零，并且多个搜索引擎出现这种情况
• 通过网站日志分析蜘蛛是否访问站点：没有链接，无效链接，无功而返。
我们要吸引链接。
怎样使更多网页被收录
• 消除蜘蛛陷阱：robots.txt的设置 不要用蜘蛛访问不到的技术显示内容，例如弹出窗口，框架，FLASH,IMG，js 利用JS写的下拉菜单。这样一不能识别内容，二不能顺着链接爬行。 动态URL地址过长，动态参数过多，? & = 等等，避免进入黑洞。。制作404页面，确保服务器的响应。。至少在10秒以内能打开网站。
• 减少被忽视的内容：精简网页，蜘蛛爬过一定大小的页面就会停止爬行，加入网页内容过多，可以用不必要的内容用JS来写。。 FLASH里面确保是你不想被收录的内容，避免使用框架。
• 建立蜘蛛程序通道：设计站点地图。
优化内容
搜索排名要素：主要的两类
• 页面要素：链接流行度，用户行为，URL的长度 和深度，新鲜程度:内容，站点的结构，不要作弊
• 搜索请求要素：关键词突出度，密度，频率，内容，TF*IDF，搜索项接近度
吸引链接到你站点
• 目前最重要排名因素还是由链接决定的。
• 内容为王在以前的互联网上是站有统计性的，但引起互联网变化的不是内容，和是链接。这正的互联网是能容易从一部分内容转移到另外一部分内容。1998年的GOOGLE出现，打破了传统的基于关键词搜索排名算法，而是基于链接分析，利用链接来评判网页等级质量。PR
• 链接的流行度：链接数量，链接质量，锚文本，
• 链接相关性：单纯的锚文本来判定相关是不够的，搜索引擎会查看锚文本周边的词，查看整个页面甚至整个链接来源站点上的词。
链接的权重价值
• 内部链接<在同一个家族内<双向链接<拥挤的单向链接<稀疏的单向链接
• 何为同一家族内链接：IP WHOIS 重复类似的锚文本 对这些权重都不会高。。

⑨ Python中既然有了sort()可以排序，那还有必要实现其他排序算法吗例如堆排序，快速排序

肯定有必要来的，sort是基于快速排源序，但我们编程的时候不单单要会用，而且要知道原理
此外，有些情况下冒泡、选择排序的时间复杂度也不差，而且实现简单，更适用于一些小数据量的情况，这时候这些排序反而有优势
而且有时候数据结构不一定是整型等， 是我们自定义的类型，要对其中的某个成员变量排序，知道原理就更容易理解

⑩ python中有哪些简单的算法

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
一个算法应该具有以下七个重要的特征：
①有穷性（Finiteness）：算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；
②确切性(Definiteness)：算法的每一步骤必须有确切的定义；
③输入项(Input)：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输 入是指算法本身定出了初始条件；
④输出项(Output)：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没 有输出的算法是毫无意义的；
⑤可行性(Effectiveness)：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行 的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）；
⑥高效性(High efficiency)：执行速度快，占用资源少；
⑦健壮性(Robustness)：对数据响应正确。
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