Days
- 00. 简介
- 01. 初识 Python
- 02. 语言元素
- 03. 分支结构
- 04. 循环结构
- 05. 构造程序逻辑
- 06. 函数和模块的使用
- 07. 字符串和常用数据结构
- 08. 面向对象编程基础
- 09. 面向对象进阶
- 10. 图形用户界面和游戏开发
- 11. 文件和异常
- 12. 字符串和正则表达式
- 13. 进程和线程
- 14. 网络编程入门和网络应用开发
- 15. 图像和办公文档处理
- 16 20. Python 语言进阶
- 21 30. Web 前端概述
- 31 35. 玩转 Linux 操作系统
- 36. 关系型数据库和 MySQL 概述
- 37. SQL 详解之 DDL
- 38. SQL 详解之 DML
- 39. SQL 详解之 DQL
- 40. SQL 详解之 DCL
- 41. MySQL 新特性
- 42. 视图、函数和过程
- 43. 索引
- 44. Python接入MySQL数据库
- 45. 大数据平台和HiveSQL
- 46. Django快速上手
- 47. 深入模型
- 48. 静态资源和 Ajax 请求
- 49. Cookie 和 Session
- 50. 制作报表
- 51. 日志和调试工具栏
- 52. 中间件的应用
- 53. 前后端分离开发入门
- 54. RESTful 架构和 DRF 入门
- 55. RESTful 架构和 DRF 进阶
- 56. 使用缓存
- 57. 接入三方平台
- 58. 异步任务和定时任务
- 59. 单元测试
- 60. 项目上线
- 61. 网络数据采集概述
- 62. 用 Python 获取网络资源 1
- 62. 用 Python 解析 HTML 页面 2
- 63. Python 中的并发编程 1
- 63. Python 中的并发编程 2
- 63. Python 中的并发编程 3
- 63. 并发编程在爬虫中的应用
- 64. 使用 Selenium 抓取网页动态内容
- 65. 爬虫框架 Scrapy 简介
- 66. 数据分析概述
- 67. 环境准备
- 68. NumPy 的应用 1
- 69. NumPy 的应用 2
- 70. NumPy 的应用 3
- 71. NumPy 的应用 4
- 72. 深入浅出 pandas 1
- 73. 深入浅出 pandas 2
- 74. 深入浅出 pandas 3
- 75. 深入浅出 pandas 4
- 76. 深入浅出 pandas 5
- 77. 深入浅出 pandas 6
- 78. 数据可视化 1
- 79. 数据可视化 2
- 80. 数据可视化 3
- 81. 人工智能和机器学习概述
- 82. k 最近邻分类
- 83. 决策树
- 83. 推荐系统实战 1
- 84. 贝叶斯分类
- 85. 支持向量机
- 86. K 均值聚类
- 87. 回归分析
- 88. 深度学习入门
- 89. PyTorch 概述
- 90. PyTorch 实战
- 91. 团队项目开发的问题和解决方案
- 92. Docker 容器技术详解
- 93. MySQL 性能优化
- 94. 网络 API 接口设计
- 95. 使用 Django 开发商业项目
- 96. 软件测试和自动化测试
- 97. 电商网站技术要点剖析
- 98. 项目部署上线和性能调优
- 99. 面试中的公共问题
- 100. Python 面试题实录
公开课
番外篇
算法入门系列1 周而复始
算法概述
什么是算法?
解决问题的正确方法和具体的实施步骤。
例子1:如何在两栋相距50m的大楼的两个房间牵一条线(两个房间都有窗)?
- 养一只鸟(如鸽子),将线送过去
- 用很长的杆子将线递过去
- 用无人机(遥控飞行器)将线送过去
如何评价这些方法的好坏?少花钱,不费事!
例子2:大教室里坐了几百名学生一起听课,如何快速的统计学生人数?
例子3:向列表容器中逆向插入100000个元素。
方法1:
nums = [] for i in range(100000): nums.append(i) nums.reverse()
方法2:
nums = [] for i in range(100000): nums.insert(0, i)
例子3:生成Fibonacci数列(前100个Fibonacci数)。
方法1 - 递推:
a, b = 0, 1 for num in range(1, 101): a, b = b, a + b print(f'{num}: {a}')
方法2 - 递归:
```Python def fib(num):
if num in (1, 2): return 1 return fib(num - 1) + fib(num - 2)
for num in range(1, 101):
print(f'{num}: {fib(num)}')
```
方法3 - 改进的递归:
def fib(num, temp={}): if num in (1, 2): return 1 elif num not in temp: temp[num] = fib(num - 1) + fib(num - 2) return temp[num]
方法4 - 改进的递归:
```Python from functools import lru_cache
@lru_cache()
def fib(num):
if num in (1, 2):
return 1
return fib(num - 1) + fib(num - 2)
```
如何评价算法的好坏?
渐近时间复杂度和渐近空间复杂度。
大O符号的意义?
表示一个函数相对于输入规模的增长速度,也可以称之为函数的数量级。
| 大O符号 | 说明 | 例子 | | --------------- | ------------------ | -------------------------------------------- | | $$O(c)$$ | 常量时间复杂度 | 布隆过滤器 / 哈希存储 | | $$O(log_2n)$$ | 对数时间复杂度 | 二分查找(折半查找) | | $$O(n)$$ | 线性时间复杂度 | 顺序查找 / 桶排序 | | $$O(n*log_2n)$$ | 对数线性时间复杂度 | 高级排序算法(归并排序、快速排序) | | $$O(n^2)$$ | 平方时间复杂度 | 简单排序算法(选择排序、插入排序、冒泡排序) | | $$O(n^3)$$ | 立方时间复杂度 | Floyd算法 / 矩阵乘法运算 | | $$O(2^n)$$ | 几何级数时间复杂度 | 汉诺塔 | | $$O(n!)$$ | 阶乘时间复杂度 | 旅行经销商问题 |
穷举法
在计算机科学中,穷举法或者暴力搜索法是一个非常非常直观的解决问题的方法,这种方法通过一项一项的列举解决方案所有可能的候选项以及检查每个候选项是否符合问题的描述,最终得到问题的解。
虽然暴力搜索很容易实现,并且如果解决方案存在它就一定能够找到,但是它的代价是和候选方案的数量成比例的,由于这一点,在很多实际问题中,消耗的代价会随着问题规模的增加而快速地增长。因此,当问题规模有限或当存在可用于将候选解决方案的集合减少到可管理大小时,就可以使用暴力搜索。另外,当实现方法的简单度比速度更重要的时候,也可以考虑使用这种方法。
经典例子
百钱百鸡问题:公鸡5元一只,母鸡3元一只,小鸡1元三只,用100元买一百只鸡,问公鸡、母鸡、小鸡各有多少只?
for x in range(21): for y in range(34): z = 100 - x - y if z % 3 == 0 and 5 * x + 3 * y + z // 3 == 100: print(x, y, z)
五人分鱼问题:ABCDE五人在某天夜里合伙捕鱼,最后疲惫不堪各自睡觉。第二天A第一个醒来,他将鱼分为5份,扔掉多余的1条,拿走了属于自己的一份;B第二个醒来,也将鱼分为5份,扔掉多余的1条,拿走属于自己的一份;然后C、D、E依次醒来,也按同样的方式分鱼,问他们至少捕了多少条鱼?
fish = 6 while True: total = fish enough = True for _ in range(5): if (total - 1) % 5 == 0: total = (total - 1) // 5 * 4 else: enough = False break if enough: print(fish) break fish += 5
暴力破解口令:
import re import PyPDF2 with open('Python_Tricks_encrypted.pdf', 'rb') as pdf_file_stream: reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file_stream) with open('dictionary.txt', 'r') as txt_file_stream: file_iter = iter(lambda: txt_file_stream.readline(), '') for word in file_iter: word = re.sub(r'\s', '', word) if reader.decrypt(word): print(word) break
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