python基础知识常用算法

　　Python属于现在主流的编程语言之一，虽然Python本身相比其他开发语言学习难度低一些，但是如果想要达到Python开发工程师的水平，还是需要学习大量的专业知识的，那么对于零基础的人来说，如何高效的学习是很重要的，今天八维职业学校为大家分享python编程中的常用算法，希望有助于各位学子学习。

　　Python常用算法是指在Python编程语言中经常使用的各种算法，包括排序算法、查找算法、图算法等，这些算法在解决实际问题时起着重要的作用，能够提高程序的效率和性能。

　　一、排序算法

　　排序算法是将一组数据按照特定的顺序重新排列的算法，常用的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。其中，快速排序是一种高效的排序算法，它的时间复杂度为O(nlogn)。在Python中，可以使用内置函数sorted()来实现排序，也可以自己编写排序算法的代码。

　　问：Python中如何实现快速排序？

　　答：在Python中，可以使用递归的方式实现快速排序。首先选择一个基准元素，然后将比基准元素小的元素放在左边，比基准元素大的元素放在右边，然后再对左右两个子序列进行递归排序，最后将左右两个有序序列合并即可。

　　`python

　　def quick_sort(arr):

　　if len(arr) <= 1:

　　return arr

　　pivot = arr[len(arr) // 2]

　　left = [x for x in arr if x < pivot]

　　middle = [x for x in arr if x == pivot]

　　right = [x for x in arr if x > pivot]

　　return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

　　二、查找算法

　　查找算法是在一组数据中查找指定元素的算法，常用的查找算法有线性查找、二分查找等。其中，二分查找是一种高效的查找算法，它的时间复杂度为O(logn)。在Python中，可以使用内置函数in来进行查找，也可以自己编写查找算法的代码。

　　问：如何在Python中实现二分查找？

　　答：在Python中，可以使用递归或循环的方式实现二分查找。首先将查找范围缩小到中间元素，然后根据中间元素与目标元素的大小关系，将查找范围进一步缩小，直到找到目标元素或查找范围为空。

　　`python

　　def binary_search(arr, target):

　　low = 0

　　high = len(arr) - 1

　　while low <= high:

　　mid = (low + high) // 2

　　if arr[mid] == target:

　　return mid

　　elif arr[mid] < target:

　　low = mid + 1

　　else:

　　high = mid - 1

　　return -1

　　三、图算法

　　图算法是解决图相关问题的算法，常用的图算法有深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法等。在Python中，可以使用第三方库networkx来处理图相关问题，该库提供了丰富的图算法实现。

　　问：如何使用Python的networkx库实现最短路径算法？

　　答：使用networkx库实现最短路径算法需要先创建一个有向或无向图，然后调用库中提供的最短路径算法函数即可。下面是一个使用Dijkstra算法求解最短路径的示例代码：

　　`python

　　import networkx as nx

　　G = nx.Graph()

　　G.add_edge('A', 'B', weight=4)

　　G.add_edge('B', 'C', weight=8)

　　G.add_edge('C', 'D', weight=7)

　　G.add_edge('D', 'E', weight=9)

　　G.add_edge('E', 'F', weight=10)

　　G.add_edge('F', 'G', weight=2)

　　G.add_edge('G', 'H', weight=1)

　　G.add_edge('H', 'A', weight=8)

　　shortest_path = nx.dijkstra_path(G, 'A', 'E')

　　print(shortest_path)

　　以上就是关于Python常用算法的讨论和相关问答。通过学习和掌握这些算法，可以提升自己在Python编程中的能力，解决实际问题时能够更加高效和准确地完成任务，无论是排序、查找还是图算法，都是程序员必备的基础知识。