发现一个宝藏！全网最全的Python算法仓库！转载

学会编程，学会编程Python最好的方法是练习，即使你是新手，只要你不断敲出代码输出，你肯定会有神圣的效果。

Python有很多实践项目，特别是有很多实践项目，特别是Github上车后，建议不管新人、老司机都要看。

这是给你的推荐这是给你的推荐这是给大家的推荐这是给你的推荐Gitthub在算法仓库上实践的项目，在算法仓库上实践的项目-algorithms。

https://github.com/keon/algorithms

这是许多核心算法的集合Python实现排序、图计算、回溯、排队、流计算、堆、搜索、压缩等。

该存储库支持在中安装第三方库python打个电话很方便。打个电话很方便。

首先使用pip以执行安装。以执行安装。执行安装。执行安装。

pip3 install algorithms

然后导入要调用的相关模块，例如sort模块里的merge_sort包含排序算法。包含排序算法。包含排序算法。包含排序算法。

from algorithms.sort import merge_sort

if __name__ == "__main__":
    my_list = [1, 8, 3, 5, 6]
    my_list = merge_sort(my_list)
    print(my_list)

文中给出了几个常见的算法实例。给出几个常见的算法例子。给出几个常见算法的例子。

1，排序算法，排序算法-桶排序

def bucket_sort(arr):
     Bucket Sort
        Complexity: O(n^2)
        The complexity is dominated by nextSort
    
    # The number of buckets and make buckets
    num_buckets = len(arr)
    buckets = [[] for bucket in range(num_buckets)]
    # Assign values into bucket_sort
    for value in arr:
        index = value * num_buckets // (max(arr) + 1)
        buckets[index].append(value)
    # Sort
    sorted_list = []
    for i in range(num_buckets):
        sorted_list.extend(next_sort(buckets[i]))
    return sorted_list

def next_sort(arr):
    # We will use insertion sort here.
    for i in range(1, len(arr)):
        j = i - 1
        key = arr[i]
        while arr[j] > key and j >= 0:
            arr[j+1] = arr[j]
            j = j - 1
        arr[j + 1] = key
    return arr

2，机器学习机器学习-最近邻内插最近邻插值法

import math

def distance(x,y):
    """[summary]
    HELPER-FUNCTION
    calculates the (eulidean) distance between vector x and y.

    Arguments:
        x {[tuple]} -- [vector]
        y {[tuple]} -- [vector]
    """
    assert len(x) == len(y), "The vector must have same length"
    result = ()
    sum = 0
    for i in range(len(x)):
        result += (x[i] -y[i],)
    for component in result:
        sum += component**2
    return math.sqrt(sum)

def nearest_neighbor(x, tSet):
    """[summary]
    Implements the nearest neighbor algorithm

    Arguments:
        x {[tupel]} -- [vector]
        tSet {[dict]} -- [training set]

    Returns:
        [type] -- [result of the AND-function]
    """
    assert isinstance(x, tuple) and isinstance(tSet, dict)
    current_key = ()
    min_d = float(inf)
    for key in tSet:
        d = distance(x, key)
        if d < min_d:
            min_d = d
            current_key = key
    return tSet[current_key]

3解码、字符串编码解码和编码字符串解码和编码字符串

# Implement the encode and decode methods.

def encode(strs):
    """Encodes a list of strings to a single string.
    :type strs: List[str]
    :rtype: str
    """
    res = 
    for string in strs.split():
        res += str(len(string)) + ":" + string
    return res

def decode(s):
    """Decodes a single string to a list of strings.
    :type s: str
    :rtype: List[str]
    """
    strs = []
    i = 0
    while i < len(s):
        index = s.find(":", i)
        size = int(s[i:index])
        strs.append(s[index+1: index+1+size])
        i = index+1+size
    return strs

4，直方图分布，直方图

def get_histogram(input_list: list) -> dict:
    """
    Get histogram representation
    :param input_list: list with different and unordered values
    :return histogram: dict with histogram of input_list
    """
    # Create dict to store histogram
    histogram = {}
    # For each list value, add one to the respective histogram dict position
    for i in input_list:
        histogram[i] = histogram.get(i, 0) + 1
    return histogram

我个人觉得这个库里的算法是完整的，适合实践，所以小的可以试试。

如果你想要所有的算法脚本，你可以在下面的公开号后台回复[算法]来接收打包的文件。

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