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Python用于学习重要算法的模块pygorithm实例浅析

这篇文章主要介绍了Python用于学习重要算法的模块pygorithm,结合实例形式简单分析了pygorithm模块的功能、算法调用、源码获取、时间复杂度计算等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python用于学习重要算法的模块pygorithm。分享给大家供大家参考,具体如下:

这是一个能够随时学习重要算法的Python模块,纯粹是为了教学使用。

特点

  • 易于使用
  • 容易理解的文档
  • 快速获取算法的源代码
  • 随时获取时间复杂度

安装

  • 仅需在终端中执行以下命令:
 pip3 install pygorithm 

*如果你使用的是Python 2.7,请使用pip来安装。如果存在用户权限的限制,你可能需要使用pip install --user pygorithm这个命令来安装。

  • 或者你可以在这里下载源代码,然后通过以下命令来安装:
 python setup.py install 

快速入门

  • 对列表进行排序
 from pygorithm.sorting import bubble_sort myList = [12, 4, 3, 5, 13, 1, 17, 19, 15] sortedList = bubble_sort.sort(myList) print(sortedList) 

运行结果:

[1, 3, 4, 5, 12, 13, 15, 17, 19]

  • 获取当前所用函数的源代码
 from pygorithm.sorting import bubble_sort code = bubble_sort.get_code() print(code) 

运行结果:

def sort(_list):
    """
    Bubble Sorting algorithm

    :param _list: list of values to sort
    :return: sorted values
    """
    for i in range(len(_list)):
        for j in range(len(_list) - 1, i, -1):
            if _list[j] <_list[j - 1]:
                _list[j], _list[j - 1] = _list[j - 1], _list[j]
    return _list

  • 计算某个算法的时间复杂度
 from pygorithm.sorting import bubble_sort time_complexity = bubble_sort.time_complexities() print(time_complexity) 

运行结果:

Best Case: O(n), Average Case: O(n ^ 2), Worst Case: O(n ^ 2).

For Improved Bubble Sort:
Best Case: O(n); Average Case: O(n * (n - 1) / 4); Worst Case: O(n ^ 2)

  • 查看模块中所有有效的函数。例如,如果你想看看排序模块中所有的排序方法,可以执行以下命令:
 >>> from pygorithm.sorting import modules >>> modules() ['bubble_sort', 'bucket_sort', 'counting_sort', 'heap_sort', 'insertion_sort', 'merge_sort', 'quick_sort', 'selection_sort', 'shell_sort'] 

测试

执行以下命令来运行所有的测试用例:

 python3 -m unittest 

这将运行tests/目录下的文件中定义的所有测试用例

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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