数列排序 python
python经典代码
python经典代码Python是一门功能强大且易于学习的编程语言，广泛应用于各个领域。
它的简洁性和灵活性使得Python成为许多开发者的首选语言。
在这篇文章中，我们将探讨一些经典的Python代码示例，展示Python的魅力和实用性。
一、斐波那契数列斐波那契数列是一个经典的数学问题，定义如下：第一个和第二个数字是1，之后的数字是前两个数字之和。
下面是使用Python实现斐波那契数列的代码：```def fibonacci(n):fib = [1, 1]for i in range(2, n):fib.append(fib[i - 1] + fib[i - 2])return fibn = 10result = fibonacci(n)print(result)```二、冒泡排序冒泡排序是一种简单但有效的排序算法。
它通过多次比较和交换相邻元素的方式，将最大值逐步“冒泡”到最右侧。
下面是使用Python实现冒泡排序的代码：```def bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n - 1):for j in range(n - i - 1):if arr[j] > arr[j + 1]:arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]arr = [4, 2, 6, 1, 9]bubble_sort(arr)print(arr)```三、递归实现阶乘阶乘是另一个常见的数学问题，定义如下：n的阶乘（表示为n!）等于1乘以2乘以3一直乘到n。
下面是使用递归方式实现计算阶乘的Python代码：```def factorial(n):if n == 0:return 1else:return n * factorial(n - 1)n = 5result = factorial(n)print(result)```四、矩阵转置矩阵转置是将矩阵的行转换为对应的列，列转换为对应的行。
Python课程第二阶段第五课：循环--for循环的使用——Python教学设计
-掌握for循环的实践应用：学生可能在运用for循环解决实际问题时，遇到逻辑分析和编程实现的困难。
-循环结构的嵌套：本节课不涉及循环结构的嵌套，但学生在后续学习中会遇到的复杂问题，需要运用循环结构的嵌套。
-解答步骤：
1.初始化变量
2.使用for循环遍历列数
3.在每一行中打印对应数量的星号
4.每次循环增加星号的数量
-代码示例：
```python
for i in range(1, 5):
print('*' * i)
```
-解释：这个例子展示了如何使用for循环来打印一个直角三角形。
2.例题二：计算斐波那契数列
print(f"{key}: {value}")
```
-解释：这个例子展示了如何使用for循环来遍历字典并打印出所有的键值对。
教学反思
本节课的教学内容是for循环的使用，通过对for循环的概念、基本语法以及应用案例的讲解，帮助学生理解并掌握for循环的使用方法。在教学过程中，我注意到了以下几个方面：
3.将每个字符转换为大写
-代码示例：
```python
s = "hello"
for char in s:
print(char.upper())
```
-解释：这个例子展示了如何使用for循环来遍历字符串并进行字符转换。
4.例题四：列表排序
-问题描述：编写一个Python程序，对一个整数列表进行排序。
-解答步骤：
-问题描述：编写一个Python程序，计算斐波那契数列的前n项。
合并有序数列解法
合并有序数列解法在计算机科学中，经常会遇到需要合并多个有序数列的问题。
合并有序数列是指将多个已经按照升序（或降序）排列好的数列，合并成一个新的有序数列。
本文将介绍两种常见的合并有序数列的解法：归并排序（Merge Sort）和双指针法（Two Pointers）。
一、归并排序归并排序是一种基于分治策略的排序算法，它利用了合并有序数列的性质。
该算法的基本思路是将待排序数列分成两个子数列，分别进行排序，然后将两个排序好的子数列合并成一个新的有序数列。
1. 算法描述以下是归并排序算法的详细步骤：1. 将待排序数列划分成两个长度相等（或相差不超过1）的子数列；2. 分别对这两个子数列进行归并排序（递归调用归并排序算法）；3. 合并两个排序好的子数列，得到新的有序数列。
2. 代码实现以下是使用Python编写的归并排序算法的示例代码：```pythondef merge_sort(nums):if len(nums) <= 1:return numsmid = len(nums) // 2left = merge_sort(nums[:mid])right = merge_sort(nums[mid:])return merge(left, right)def merge(left, right):merged = []i, j = 0, 0while i < len(left) and j < len(right): if left[i] <= right[j]:merged.append(left[i])i += 1else:merged.append(right[j])j += 1merged += left[i:]merged += right[j:]return merged```3. 算法分析归并排序算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n表示待排序数列的长度。
归并排序是一种稳定的排序算法，它的空间复杂度为O(n)，其中n表示待排序数列的长度。
python经典例题100道
题目：有1、2、3、4个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？【程序2】题目：企业发放的奖金根据利润提成。
利润(I)低于或等于10万元时，奖金可提10%；利润高于10万元，低于20万元时，低于10万元的部分按10%提成，高于10万元的部分，可可提成7.5%；20万到40万之间时，高于20万元的部分，可提成5%；40万到60万之间时高于40万元的部分，可提成3%；60万到100万之间时，高于60万元的部分，可提成1.5%，高于100万元时，超过100万元的部分按1%提成，从键盘输入当月利润I，求应发放奖金总数？1#Filename:002.py2 i = int(raw_input('Enter the profit:'))3 arr = [1000000,600000,400000,200000,100000,0]4 rat = [0.01,0.015,0.03,0.05,0.075,0.1]5 r = 06for idx in range(0,6):7if i>arr[idx]:8 r+=(i-arr[idx])*rat[idx]9print (i-arr[idx])*rat[idx]10 i=arr[idx]11print r【程序3】题目：一个整数，它加上100后是一个完全平方数，再加上168又是一个完全平方数，请问该数是多少？【感谢12楼的同学peiqianggao提供代码】# -*- coding:utf-8 -*-'''Created on 2015-6-7# 第三题：一个整数，它加上100后是一个完全平方数，再加上168又是一个完全平方数，请问该数是多少@author: Administrator'''import mathnum = 1while True:if math.sqrt(num + 100)-int(math.sqrt(num + 100)) == 0 and math.sqrt(num + 268)-int(math.sqrt(num + 268)) == 0:print(num)breaknum += 1【程序4】题目：输入某年某月某日，判断这一天是这一年的第几天？1#author: 叛军2import datetime3import time4 dtstr = str(raw_input('Enter the datetime:(20151215):'))5 dt = datetime.datetime.strptime(dtstr, "%Y%m%d")6 another_dtstr =dtstr[:4] +'0101'7 another_dt = datetime.datetime.strptime(another_dtstr, "%Y%m%d") 8print (int((dt-another_dt).days) + 1)【程序5】题目：输入三个整数x,y,z，请把这三个数由小到大输出。
著名递归算法
著名递归算法
以下是一些著名的递归算法：
1. 快速排序算法：是一种常用的排序算法，它通过递归地分割数组来
排序。
2. 斐波那契数列：一种递归的数列，通过一个简单的递归函数生成前
两个斐波那契数，然后将结果乘以递归调用的次数得到后续的斐波那
契数。
3. 汉诺塔问题：这是一个经典的递归问题，要求将一堆金字塔从一个
大圆盘移动到另一个小圆盘，每次只能移动一个大圆盘或小圆盘上的
一个盘子。
4. 递归函数：在编程中，递归函数是一种通过自我调用自身来实现特
定功能的函数。
例如，Python中的map()、filter()和reduce()等高
阶函数都是递归函数的例子。
5. 分治算法：是一种将一个大问题分解为若干个小问题来解决的方法，这些小问题通常可以通过递归方式解决。
6. 动态规划算法：是一种优化算法，通过将大问题分解为一系列小问
题并存储中间结果来避免重复计算。
动态规划算法通常需要使用递归
来实现。
以上是一些著名的递归算法，它们在计算机科学和数学领域中得到了
广泛的应用。
python——全排列数的生成方式
python——全排列数的⽣成⽅式【问题描述】输⼊整数N( 1 <= N <= 10 )，⽣成从1~N所有整数的全排列。
【输⼊形式】输⼊整数N。
【输出形式】输出有N!⾏，每⾏都是从1~N所有整数的⼀个全排列，各整数之间以空格分隔。
各⾏上的全排列不重复。
输出各⾏遵循"⼩数优先"原则, 在各全排列中，较⼩的数尽量靠前输出。
如果将每⾏上的输出看成⼀个数字，则所有输出构成升序数列。
具体格式见输出样例。
【样例输⼊1】1【样例输出1】1【样例说明1】输⼊整数N=1，其全排列只有⼀种。
【样例输⼊2】3【样例输出2】1 2 31 3 22 1 32 3 13 1 23 2 1【样例说明2】输⼊整数N=3，要求整数1、2、3的所有全排列, 共有N!=6⾏。
且先输出1开头的所有排列数，再输出2开头的所有排列数，最后输出3开头的所有排列数。
在以1开头的所有全排列中同样遵循此原则。
【样例输⼊3】10【样例输出3】1 2 3 4 5 6 7 8 9 101 2 3 4 5 6 7 8 10 91 2 3 4 5 6 7 9 8 101 2 3 4 5 6 7 9 10 81 2 3 4 5 6 7 10 8 91 2 3 4 5 6 7 10 9 81 2 3 4 5 6 8 7 9 101 2 3 4 5 6 8 7 10 91 2 3 4 5 6 8 9 7 101 2 3 4 5 6 8 9 10 7…【样例说明3】输⼊整数N=10，要求整数1、2、3、…、10的所有全排列。
上例显⽰了输出的前10⾏。
【运⾏时限】要求每次运⾏时间限制在20秒之内。
超出该时间则认为程序错误。
提⽰：当N增⼤时，运⾏时间将急剧增加。
在编程时要注意尽量优化算法，提⾼运⾏效率。
q = []def perm(n ,begin , end):#使⽤递归进⾏全排列global q#将q定义成全局变量if begin >= end:#判断是否排序到最后⼀个数q += nelse:i = beginfor num in range(begin , end):n[num], n[i] = n[i], n[num]perm(n, begin + 1, end)n[num], n[i] = n[i], n[num]n = int(input())#输⼊整数na = []for i in range(1, n+1):#获取1~n的列表a.append(i)perm(a , 0 , n)b = []temp = 1for w in range(1 , n+1):#获得输出⾏数temp *= wfor j in range(0 , temp):#将perm中q所得的列表进⾏拆分b.append(q[j*n:j*n+n])ss = sorted(b)#排序for r in ss:for c in r:print(c , end=' ')print()补充拓展：解决Python数字全排列的问题利⽤itertools模块按住control点⼀下permulations⽅法，是⼀个枚举⽅法import itertoolsarray = [1,2,3,4]pailie = list(itertools.permutations(array))#要list⼀下，不然它只是⼀个对象for x in pailie:for y in x:print(y,end=' ')print()如果不是全排列，是按字典序输出不重复的组合⽅式可以⽤这个库的combinations from itertools import combinationsimport sysa,b = map(int,input().split())# a表⽰组合的序列是1到⼏，b表⽰进⾏组合的⼀个是⼏个数if b > a:print('-1')sys.exit()mylist = list(range(1,a+1))for x in combinations(mylist,b):# 参数第⼀个是可迭代的序列，第⼆个是⼀个组合⼏个数for index in x:print(index,end=' ')print()输⼊5,3如图以上这篇python——全排列数的⽣成⽅式就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。
代码考试题及答案
代码考试题及答案题目一：基础数据结构编写一个函数，该函数接收一个整数数组作为参数，并返回数组中所有元素的总和。
题目二：排序算法实现一个冒泡排序算法，对给定的整数数组进行排序，并返回排序后的数组。
题目三：递归算法编写一个递归函数，计算并返回斐波那契数列的第n项。
题目四：动态规划给定一个整数数组，找到子数组的最大和。
题目五：图算法实现一个深度优先搜索（DFS）算法，用于遍历图。
答案题目一：基础数据结构```pythondef sum_of_elements(array):total = 0for element in array:total += elementreturn total```题目二：排序算法```pythondef bubble_sort(array):n = len(array)for i in range(n):for j in range(0, n-i-1):if array[j] > array[j+1]:array[j], array[j+1] = array[j+1], array[j] return array```题目三：递归算法```pythondef fibonacci(n):if n <= 1:return nelse:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)```题目四：动态规划```pythondef max_subarray_sum(array):max_current = max_global = array[0]for i in range(1, len(array)):max_current = max(array[i], max_current + array[i])if max_current > max_global:max_global = max_currentreturn max_global```题目五：图算法```pythondef dfs(graph, start, visited=None):if visited is None:visited = set()visited.add(start)print(start)for neighbor in graph[start] - visited:dfs(graph, neighbor, visited)```请注意，以上代码示例仅用于演示，实际考试题目和答案可能会有所不同。
大学慕课计算机试题及答案
大学慕课计算机试题及答案一、选择题1. 下列选项中，不是计算机存储设备的是：A. 硬盘B. U盘C. 主板D. 内存条答案：C. 主板2. 在计算机术语中，RAM指的是：A. 随机访问计算器B. 随机存取计算器C. 随机存取内存D. 随机访问内存答案：D. 随机访问内存3. 操作系统是计算机中的什么部分？A. 软件B. 硬件C. 操作员D. 打印机答案：A. 软件4. 在计算机网络中，HTTP是指：A. 超文本传输协议B. 超文本操作协议C. 超文本链接协议D. 超文本浏览协议答案：A. 超文本传输协议5. 下列选项中，不属于计算机编程语言的是：A. C++B. JavaC. PhotoshopD. Python答案：C. Photoshop二、填空题1. 二进制数110110转换为十进制数是（）。
答案：542. 在计算机术语中，CPU是指中央处理器，全称为（）。
答案：Central Processing Unit3. 为了加密信息，常常使用的密码学方法是（）。
答案：RSA4. 在计算机硬盘的存储单位中，1TB等于（）字节。
答案：1,000,000,000,0005. 在HTML中，用于表示段落的标签是（）。
答案：p三、简答题1. 简述计算机网络的定义及其作用。
答：计算机网络是指将多台计算机互连为一整个网络系统，实现信息和资源的共享。
它的作用包括实现远程通信、快速传输数据、共享硬件设备、提供网络服务等。
2. 请说明一个算法可以使用哪些软件语言来编写，并简要介绍其优缺点。
答：一个算法可以使用多种软件语言来编写，常见的有C++、Java、Python等。
C++是一种高级语言，适合处理底层操作，性能高效，但代码复杂；Java是一种面向对象的语言，跨平台性好，但速度相对较慢；Python是一种简单易学的语言，代码简洁，但执行速度较慢。
选择编写语言时应根据具体需求和优缺点综合考虑。
3. 请简述操作系统的功能和重要性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数列排序 python
数列排序是我们在日常编程工作中经常遇到的一个问题。
Python是一种高级编程语言，因其简单易学、强大灵活及其大量的第三方库支持，越来越受到程序员们的喜爱。
在Python中，排序算法十分丰富，而且使用起来也非常方便。
接下来，我们将学习如何在Python中快速地进行数列排序。
一、常见的排序算法
常见的排序算法包括插入排序、冒泡排序、选择排序、快速排序、归并排序等等。
不同的排序算法具有不同的时间复杂度和空间复杂度，对于不同的数据集合，选择合适的排序算法可以提高程序运行效率。
下面列举一下常见的排序算法，并简单介绍其原理和优点。
1. 插入排序
插入排序是一种简单直观的排序算法，其原理是通过将未排序的数据依次插入到已排序的数据中，以此达到排序的目的。
具体实现时，假设有一组待排序的数列R={r1，r2，r3，r4...rn}，我们可以取第一个数r1作为已排序的数列，然后将第二个数r2与r1进行比较，如果r2小于
r1，则将r2插入到r1的前面，否则r2插入到r1的后面。
同理，对第三个数r3进行比较，插入到对应的位置。
不断重复以上过程，最终可以得到有序的数列。
插入排序的时间复杂度为O（n^2），空间复杂度为O （1），要排序的数据集合较小时，插入排序是一种比较好的选择。
2. 冒泡排序
冒泡排序是一种简单易懂的排序算法，其原理是通过不断比较相邻的两个数，将较大的数放在靠后的位置，较小的数放在靠前的位置。
具体实现时，我们可以先把整个数列视为一个有序的数列，然后从前到后进行比较，一次交换相邻两个数的位置，不断重复此过程，直到数列全部有序。
冒泡排序的时间复杂度也为O（n^2），空间复杂度为O（1），但是算法效率较低，不适用于大规模数据集合的排序。
3. 选择排序
选择排序是一种简单但是效率较高的排序算法，其原理是通过每一次遍历找到数列中最小的元素放到第一个位置，然后再在剩余的元素中找到最小的元素放到第二个位置，如此往复，直到所有元素都排好序为止。
选择排序的时间复杂度为O（n^2），空间复杂度为O（1），与插入排序相似，对于小规模的数据集合，选择排序是一个不错的选择。
4. 快速排序
快速排序是一种非常高效的排序算法，其原理是通过不断地将数列分为两个部分，一部分是小于基准数的元素，另一部分是大于基准数的元素，然后对于左右两个分组分别进行递归排序。
具体实现时，我们可以选择数列中的一个基准数，然后比基准数小的放在基准数左边，比基准数大的放在基准数右边，不断重复这个过程，直到所有元素都排好序为止。
快速排序的时间复杂度为O （nlogn），空间复杂度为O（logn），是一种较为高效的排序算法。
5. 归并排序
归并排序是一种基于比较的排序算法，其原理是将数列分为两部分，然后对于左右两个分组分别进行递归排序，最终将两个有序的数列归并成一个有序的数列。
具体实现时，我们可以将数列不断划分为两个子序列，然后递归的对于每个子序列进行排序，然后将左右两个子序列合并为一个有序数列。
归并排序的时间复杂度为O （nlogn），空间复杂度为O（n），通常适用于耗费时间的大规模数据集合排序。
二、Python中的排序函数
Python中的排序函数非常多，下面我们罗列一些常见的排序函数，并且进行简单的介绍和演示。
1. 内置排序函数sorted()
Python中的内置排序函数sorted()可以接收任意的可迭代对象（list、tuple、set等等），并且将这个对象从小到大排序，并返回一个新的有序列表。
sorted()函数接收的参数有两个：
（1）需要进行排序的列表
（2）key参数为一个函数，用来指定根据哪个元素进行排序，默认为None，表示以元素本身进行排序。
例如，如果有一个列表a=[3,1,4,1,5,9,2,6,5], 我们可以调用sorted()函数进行排序：
```python >>> a=[3,1,4,1,5,9,2,6,5] >>>
b=sorted(a) >>> print(b)
输出结果为：[1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 9] ```
2. 列表排序方法sort()
Python中的列表数据类型有一个sort()方法可以在原来列表的基础上直接进行排序。
这个方法接收的参数和sorted（）函数中的参数相同，比如我们要进行降序排列，可以这样实现：
```python >>> a=[3,1,4,1,5,9,2,6,5] >>>
a.sort(reverse=True) >>> print(a)
输出结果为：[9, 6, 5, 5, 4, 3, 2, 1, 1] ```
3. 外部排序函数heapq.nsmallest()和
heapq.nlargest()
heapq是Python中一个内置的基于堆的优先队列算法库。
heapq.nsmallest()和heapq.nlargest()可以找到列表中最小或最大的几个元素。
这两个函数需要接收两个参数：
（1）需要排序的列表
（2）需要查找的元素的个数
例如，我们有一个列表a=[3,1,4,1,5,9,2,6,5]，我们可以使用heapq.nsmallest()函数进行排序：
```python >>> import heapq >>>
a=[3,1,4,1,5,9,2,6,5] >>> b=heapq.nsmallest(3,
a) >>> print(b)
输出结果为：[1, 1, 2] ```
三、实战演练
接下来，我们将结合实战演示如何在Python中进行数列排序。
我们来写一个简单的从大到小排序的程序，首先定义一个列表a：
```python >>> a=[3,1,4,1,5,9,2,6,5] ```
接下来，我们使用Python内置函数sorted()（）进行排序并输出结果：
```python >>> b=sorted(a, reverse=True) >>> print(b)
输出结果为：[9, 6, 5, 5, 4, 3, 2, 1, 1] ```
可以看到，我们得到了一个从大到小排列的有序列表。
我们可以尝试使用列表排序方法sort()，也可以得到相同的结果：
```python >>> a.sort(reverse=True) >>> print(a)输出结果为：[9, 6, 5, 5, 4, 3, 2, 1, 1] ```
现在，我们来用快速排序算法进行排序，先定义一个快速排序函数：
```python def quicksort(lst): if len(lst) <= 1: return lst pivot = lst[0]
left = [x for x in lst[1:] if x <= pivot] right = [x for x in lst[1:] if x > pivot] return quicksort(left) + [pivot] + quicksort(right) ```
这个函数使用了快速排序算法，把小于基准数pivot 的元素分开放在左边，大于基准数的放在右边，然后递归的排序左右两个子序列。
接下来，我们把列表a传递给这个函数进行排序：
```python >>> a=[3,1,4,1,5,9,2,6,5] >>>
b=quicksort(a) >>> print(b)
输出结果为：[1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 9] ```
可以看到，我们得到了一个从小到大排列的有序列表。
四、总结
本文主要介绍了Python中的数列排序方法和排序算法。
Python具有非常强大的排序函数和排序算法，使用它们可以极大地简化程序的编写和优化程序的运行效率。
对程序员而言，熟练掌握各种排序算法和函数将会是一项非常有益的技能。
希望本文对于大家快速了解Python中的排序算法以及使用方法有所帮助。