Python的几个基础算法
tip：需要提前明白理解递归。
汉诺塔经典问题
汉诺塔问题源自印度一个古老的传说，印度教的“创造之神”梵天创造世界时做了 3 根金刚石柱，其中的一根柱子上按照从小到大的顺序摞着 64 个黄金圆盘。梵天命令一个叫婆罗门的门徒将所有的圆盘移动到另一个柱子上，移动过程中必须遵守以下规则：
- 每次只能移动柱子最顶端的一个圆盘；
- 每个柱子上，小圆盘永远要位于大圆盘之上；
通过分析移动思路，可以总结出一个规律：对于 n 个圆盘，分为a（起始柱），b（辅助柱），c三根柱子的汉诺塔问题，移动圆盘的过程是：
- 将起始柱a上的 n-1 个b通过c移动到b上；
- 将起始柱a上遗留的 第n个圆盘移动到c上；
- 将辅助柱b上的所有圆盘通过a移动到目标柱c上。
下面进行代码复现：
def hannuo(n,a,b,c):if n>0:hannuo(n-1,a,b,c)print("moving from %s to %s "%(a,c))hannuo(n-1,b,a,c)hannuo(3,'A','B','C')
运行结果：
moving from A to C
moving from A to C
moving from B to C
moving from A to C
moving from B to C
moving from B to C
moving from A to C
查找算法
查找:用一定的方法，查找与给定关键字相同的数据元素的过程。
列表查找
输入需要查找的列表和元素，输出下标。没有则返回none，或-1.------index（）函数
顺序查找
从第一个元素开始搜索，直到找到元素，或者直达列表最后一个元素。
代码复现：
del line_search(li,val):for ind,v in enumerate(li):if v==val:return indelse:return None简单来说就是遍历，直至找到该元素。
时间复杂度:O(n)
二分查找
前提是排序，通过与中间值比较大小得出相应区间，然后再次二分，与二分法找零点道理相似。
代码复现：
def binary_search(li,val):left=0right=len(li)-1while left<= right: #确定选区有值mid = (left+right)//2if li(mid) == val:return midelif li(mid) > val:right=mid-1 #操作后会进入下一个循环else:left=mid+1else:return None这里的循环虽然没有像之前举例一样，有明显的次数减半的操作，但是通过对算法的理解，我们能明白这是每次减半的过程，所以
时间复杂度：O(logn)
排序算法
将无序数列，组合成有序数列的过程叫做排序。
列表排序
输入列表，输出有序列表。----内置函数sort()
冒泡排序
过程：通过比大小不断地交换 前后的值，直至形成一个有序数列。每次循环结束，有序区增加一位，无序区减少一位
利用代码复现，从最坏情况中举个例子。
假设四个，且顺序为完全导致。
那么第一次:
[4, 3, 2, 1]
#第一次排序，从4开始
[3, 4, 2, 1]
[3, 2, 4, 1]
[3, 2, 1, 4]
#完成了对4的排序，开始第二次排序
[2, 3, 1, 4]
[2, 1, 3, 4]
#完成了对3的排序，开始第三次排序
[1, 2, 3, 4]
#此时，第三次排序本质是对2进行排序，但对2排完序即最后一个元素也相应的归位了则冒泡排序需要外循环n-1次。内循环（假设我们有n个元素） ，那么代码复现：
def bubble_sort(li):for i in range(len(li)-1):for j in range(len(li)-i-1):if li[j]>li[j+1]:li[j],li[j+1]=li[j+1],li[j]print(li)
时间复杂度：O(n^2)
当然，冒泡排序也可以优化，如没有发生交换则证明有序可以停止进程。
def bubble_sort(li):for i in range(len(li)-1):exchange=Falsefor j in range(len(li)-i-1):if li[j]>li[j+1]:li[j],li[j+1]=li[j+1],li[j]exchange=Trueif not exchange:return
选择排序
第一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置（或新序列），然后再从剩余的未排序元素中寻找到最小（大）元素（或新序列），然后放到已排序的序列的末尾。
def select_sort(li):li_new=[]for i in range(len(li)):min_val=min(li)li_new.append(min_val)li.remove(min_val)return li_new虽然代码简单，但必须要注意的是，使用的函数min本身也在遍历列表。
时间复杂度:需要考虑寻找min的方法复杂度。
插入排序
假设有序区为第一个数（一张牌），此时不断地从无序区抽取新的数，放到有序区的正确位置（抽牌并插入正确位置），知道无序区没有数字（没牌了）完成排序。
def insert_sort(li):for i in range(1,len(li)):#默认第一个数为有序区tmp=li[i]j=i-1 #有序区的最后一个数，也是最大的一个数while j>=0 and tmp < li[j]:#此时抽到的牌比最大的牌小，若比有序区最大值大则不进行操作，只将小的值向前排序li[j+1]=li[j] #已知牌向后推移，给抽到的牌让位li[j]=tmp #在原来的位置用更小的赋值j-=1 #向前移，直到没有数比选定值大时间复杂度：O(n^2)
快速排序
思路：1）选定值，将其快速排到正确位置。
2）正确位置的值使得无序数列被分为了两部分小的无序数列
3）递归，直至完成排序
代码复现：
def partition(li,left,right):tmp=li[left]while left<right:while left<right and li[right] >=tmp:#从最右边寻找小于tmp的数right-=1 #right左移直至退出循环(找到小于tmp的值或者与left相等)li[left]=li[right]while left<right and li[left] <=tmp:left+=1li[right]=li[left]li[left]=tmpreturn leftdef quick_sort(li,left,right):if left<right:mid= partition(li,left,right)quick_sort(li,left,mid-1)quick_sort(li,mid+1,right)利用partition函数完成对选定值的定位，利用quick_sort递归调用。
此时的时间复杂度，不能单单从几次循环来判断，要深刻的理解算法的过程。 推荐下面这个·链接，讲得非常清晰。
需要理解，快速排序效率提高的来源是什么。
(26条消息) 如何理解快速排序的时间复杂度是O(nlogn)_sun123704的博客-CSDN博客_快速排序时间复杂度为什么是nlogn
一般来说，时间复杂度：O(nlogn)
堆排序
树
树结构是一种非线性存储结构，存储的是具有“一对多”关系的数据元素的集合。
(A) (B)
图 1 树的示例
树的结点
结点：使用树结构存储的每一个数据元素都被称为“结点”。
父结点（双亲结点）、子结点和兄弟结点：对于图 1（A）中的结点 A、B、C、D 来说，A 是 B、C、D 结点的父结点（也称为“双亲结点”），而 B、C、D 都是 A 结点的子结点（也称“孩子结点”）。对于 B、C、D 来说，它们都有相同的父结点，所以它们互为兄弟结点
树根结点（简称“根结点”）：每一个非空树都有且只有一个被称为根的结点。树根的判断依据为：如果一个结点没有父结点，那么这个结点就是整棵树的根结点。
叶子结点：如果结点没有任何子结点，那么此结点称为叶子结点（叶结点）。
结点的度
对于一个结点，拥有的子树数（结点有多少分支）称为结点的度（Degree）。 一棵树的度是树内各结点的度的最大值。
二叉树
满足以下两个条件的树就是二叉树：
- 本身是有序树；
- 树中包含的各个节点的度不能超过 2，即只能是 0、1 或者 2；
满二叉树
如果二叉树中除了叶子结点，每个结点的度都为 2，则此二叉树称为满二叉树。
完全二叉树
如果二叉树中除去最后一层节点为满二叉树，且最后一层的结点依次从左到右分布，则此二叉树被称为完全二叉树。
二叉树的顺序存储结构
指的是利用列表储存二叉树。仅需从根节点开始，按照层次依次将树中节点存储到数组即可。
假设现在一棵非完全二叉树，拿一棵普通的二叉树举例，一棵普通二叉树有5种形态（空树、只有根结点、只有左子树、只有右子树、左右子树都有），从形态上来看可能是一棵“残缺不全”的二叉树，如果从根结点开始从1 挨个编号，然后在存进一维数组中，那么有些结点可能没有孩子，那么它原本的孩子在数组中的位置就会被后面上来的的结点占据，这样就无法通过下标寻找相应的规律。
只有完全二叉树才可以使用顺序表存储。
将父节点设为i，则左孩子结点为2i+1，右孩子为2i+2.
大根堆： 若根节点存在左右子节点，那么根节点的值大于或等于左右子节点的值。
小根堆： 若根节点存在左右子节点，那么根节点的值小于或等于左右子节点的值。
堆排序最重要的是两个部分：向下调整和创造堆。
具体过程不描述了，太繁琐。
代码复现：
def sift(li,low,high): #完成向下调整#li:列表 low：#堆的根结点位置（下标）#high：堆的最后一个元素位置（下标）i = low #i指向根结点j = 2*i+1 #j根节点对应的左孩子tmp= li[low] #将堆顶储存while j <= high: #不能溢出，j下标必须有数if j+1<= high and li[j+1] > li[j]:#右孩子大于左孩子j = j+1if li[j] > tmp: #将孩子与父亲比较，如果孩子大li[i] = li[j] #孩子上移i=jj=2*i+1else: #父亲更大，停止交换breakelse:li[i]=tmp #将根结点的值储存回去def heap_sort(li):#构建堆n=len(li)for i in range((n-2)//2,-1,-1):#从最后一个叶子结点开始构造子树,完成大根堆sift(li,i,n-1)for i in range(n-1,-1,-1): #将找出来的最大数存到下面，不浪费新的内存空间li[0],li[i] = li[i],li[0] #这是最重要的一步！！！按序输出的根本sift(li,0,i-1)#此时high永远是最后一层，不需要考虑其他子树时间复杂度：O(nlogn)--不要深究，理解为主。
归并排序
将两个有序列表通过归并合成新列表。
通过比较有序列表的相同位，将更大（小）的元素储存在新列表中。
def merge(li,low,mid,high):i=lowj=mid+1ltmp=[]while i<=mid and j<=high:if li[i]<li[j]:ltmp.append(li[i])i+=1else:ltmp.append(li[j])j+=1while i<=mid:ltmp.append(li[i])i+=1while j<=high:ltmp.append(li[j])j+=1li[low:high+1]=ltmp #切片的end不包含自己
def merge_sort(li,low,high):if low<high:mid =(low+high)//2merge_sort(li,low,mid)merge_sort(li,mid+1,high)merge(li,low,mid,high)#充分理解一个元素就是有序的，merge_sort本身就不需要任何操作 注意：这里的思想最重要的是理解一个元素是有序，即每两个元素都能使用一次归并。
时间复杂度：有减半的过程，且每个元素都便利了，O(nlogn)
空间复杂度：O(n)——存在了新列表里。
总结（快排，堆排，归并）
时间复杂度：O(nlogn)
一般来说：快速排序<归并排序<堆排序
1）在极端条件下，快排时间长，效率低。
2）归并排序开辟了新的储存空间。
3）堆排序在几种效率高的排序中效率低。
这里的空间复杂度是因为递归，递归需要空间。
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