python資料結構與演算法（1）

資料結構與演算法（python） why？

我們舉⼀個可能不太恰當的例⼦：

如果將開發程式的過程⽐喻為作戰，我們碼農便是指揮作戰的將軍，⽽我們所寫的**便是⼠兵和**。

那麼資料結構和演算法是什麼？答⽈：兵法！

我們可以不看兵法在戰場上⾁搏，如此，可能會勝利，可能會失敗。即使勝利，可能也會付出巨⼤的代價。我們寫程式亦然：沒有看過資料結構和算法，有時⾯對問題可能會沒有任何思路，不知如何下⼿去解決；⼤部分時間可能解決了問題，可是對程式運⾏的效率和開銷沒有意識，效能低下；有時會借助別⼈開發的利器暫時解決了問題，可是遇到效能瓶頸的時候，⼜不知該如何進⾏針對性的優化。

如果我們常看兵法，便可做到胸有成⽵，有時會事半功倍！同樣，如果我們常看資料結構與演算法，我們寫程式時也能游刃有餘、明察秋毫，遇到問題時亦能⼊⽊三分、迎刃⽽解。

故，資料結構和演算法是⼀名程式開發⼈員的必備基本功，不是⼀朝⼀夕就能練成絕世⾼⼿的。冰凍三尺⾮⼀⽇之寒，需要我們平時不斷的主動去學習積累。

引⼊先來看⼀道題:

如果 a+b+c=1000，且 a^2+b^2=c^2（a,b,c 為⾃然數），如何求出所有 a、b、c可能的組合?

第⼀次嘗試

import  time
start_time = time.time()

# 注意是三重迴圈 for a in range(0, 1001): for b in range(0, 1001): for c in range(0, 1001): if a**2 + b**2 == c**2 and a+b+c == 1000: print("a, b, c: %d, %d, %d" % (a, b, c))

end_time = time.time() print("elapsed: %f" % (end_time - start_time)) print("complete!")

運⾏結果：

a, b, c: 0, 500, 500 a, b, c: 200, 375, 425 a, b, c: 375, 200, 425 a, b, c: 500, 0, 500 elapsed: 214.583347 complete!

演算法的提出

演算法的概念

演算法是計算機處理資訊的本質，因為電腦程式本質上是⼀個演算法來告訴計算機確切的步驟來執⾏⼀個指定的任務。⼀般地，當演算法在處理資訊時，會從輸⼊裝置或資料的儲存位址讀取資料，把結果寫⼊輸出裝置或某個儲存地址供以後再調⽤。

演算法是獨⽴存在的⼀種解決問題的⽅法和思想。

對於演算法⽽⾔，實現的語⾔並不重要，重要的是思想。

演算法可以有不同的語⾔描述實現版本（如c描述、c++描述、python描述等），我們現在是在⽤python語⾔進⾏描述實現。

演算法的五⼤特性

輸⼊: 演算法具有0個或多個輸⼊ 2. 輸出: 演算法⾄少有1個或多個輸出 3. 有窮性: 演算法在有限的步驟之後會⾃動結束⽽不會⽆限迴圈，並且每⼀個步驟可以在可接受的時間內完成 4. 確定性：演算法中的每⼀步都有確定的含義，不會出現⼆義性 5. 可⾏性：演算法的每⼀步都是可⾏的，也就是說每⼀步都能夠執⾏有限的次數完成

第⼆次嘗試

import  time
start_time = time.time()
# 注意是兩重迴圈 for a in range(0, 1001): for b in range(0, 1001-a): c = 1000 - a - b if a**2 + b**2 == c**2: print("a, b, c: %d, %d, %d" % (a, b, c))[/size][/font]

[font=微軟雅黑][size=3]end_time = time.time() print("elapsed: %f" % (end_time - start_time)) print("complete!")

運⾏結果：

a, b, c: 0, 500, 500 a, b, c: 200, 375, 425 a, b, c: 375, 200, 425 a, b, c: 500, 0, 500 elapsed: 0.182897 complete!

python資料結構與演算法（1）

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資料結構與演算法 1

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