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蓝桥杯(2):python基础算法【上】

时间复杂度、枚举、模拟、递归、进制转换、前缀和、差分、离散化

1 时间复杂度

重要是看循环,一共运行了几次

1.1 简单代码看循环

#时间复杂度1
n = int(input())
for i in range(1,n+1):for j in range(0,i):pass
###时间复杂度:1+2+3+....+n=n(1+n)/2 所以时间复杂度是o(n^2)#时间复杂度2
for i in range(1,n+1):for j in range(0,n,i):pass
###时间复杂度:n+ n/2+ n/3+ .....+n/n = nlog(n)

1.2 复杂代码

1.2.1 归并排序

通过不断地往回带入得出的:一共带入了多少次呢?

看n可以被多少个2整除就可以 个数为:log_2^n ,则有log_2^n个o(n)叠加在一起,所以复杂度为o(nlogn)

2 枚举

2.1 定义

通过逐个尝试,遍历所有的解

2.2 流程

2.3 例子

注意字符串再 in上的伟大应用!!!!

2.3.1 简单计算

a = input()
sum1,sum2=0,0
for s in a:if s in "aeiou":sum1 +=1else:sum2+=1
print(sum1)
print(sum2)

2.3.2 洁净数

问题描述:小明不喜欢数字2,包括数位上包含数字2 的数,如果没有2则称为洁净数

n = int(input())
ans = 0
for i in range(1,n+1):if "2" not in str(i):ans+=1
print(ans)

2.3.3 扫雷【初用矩阵哦】

问题描述:

#枚举
def input_list():return list(map(int,input().split()))n_m = input_list()
n = n_m[0]
m = n_m[1]
a = []
for i in range(n):a.append(input_list())
b = [[0]*m for i in range(n)] #生成n行m列的矩阵!
# print(b)#表示方向
dir = [(1,0),(0,1),(-1,0),(0,-1),(-1,-1),(-1,1),(-1,1),(1,1)]  #一共8个方向for i in range(0,n):for j in range(0,m):if a[i][j] == 1:b[i][j]=9else:b[i][j]=0for k in range(8):x,y = i+dir[k][0],j+dir[k][1]if 0<=x<n and 0<=y<m:if a[x][y]==1:b[i][j] +=1print(b[i][j],end = ' ')print()

2.3.4   容斥定理

容斥定理:

1到n中a的倍数有 n//a 个

1到n中b的倍数有 n//b 个

1到n中ab的倍数有 n//ab 个

那么1到n中是a或者b的倍数有n//a+n//b-n//ab 个

3 模拟

3.1 定义

3.2 例题

3.2.1 喝饮料

n = int(input())
ans = n
while True:if n >=3:ans += n//3n = n//3+n%3else:break
print(ans)

3.2.2 像素模糊

问题描述:

像素在中间就是除以9,在别上就是除的数不定

def input_list():return list(map(int,input().split()))n,m = input_list()
b = [[0]*m for i in range(n)]
a = []
dir = [(0,-1),(0,1),(-1,0),(1,0),(-1,-1),(1,-1),(1,1),(-1,1)]
for i in range(n):a.append(input_list())
for i in range(n):for j in range(m):count = 1sum_= a[i][j]for k in range(8):x,y = i+dir[k][0],j+dir[k][1]if 0<=x<n and 0<=y<m:count += 1sum_ += a[x][y]b[i][j] = int(sum_/count)print(b[i][j],end=' ')print()
#或者这样输出!!!
# for i in b:
#     print(' '.join(map(str,i)))

3.2.3 螺旋矩阵

用螺旋的方式填充矩阵!就是思考的那种形状

1   2   3   4

12 13 14  5

11  16 15 6

10   9   8  7

def input_list():return list(map(int,input().split()))n,m = input_list()
x,y = 0,0
value = 1
a=[[0]*m for i in range(n)]a[x][y]=value
print(a)
while value < n*m:while y+1 < m and a[x][y+1]==0:y = y + 1value += 1a[x][y]=valuewhile x+1<n and a[x+1][y]==0:x=x+1value +=1a[x][y]=valuewhile y-1>=0 and a[x][y-1] ==0:y = y-1value += 1a[x][y]=valuewhile x-1>0 and a[x-1][y] == 0:x = x-1value += 1a[x][y]= valuefor i in a:print(' '.join(map(str,i)))

3.2.4 对折矩阵

1 2 6 7

3 5 8 11

4 9 10 12

def input_list():return list(map(int,input().split()))n,m = input_list()
a = [[0]*m for i in range(n)]
value = 1
a[0][0]=1
y,x = 0,0 # n,m
while value < n*m:if x+1 < m and a[y][x+1]==0:value += 1x=x+1a[y][x]=valuewhile y+1<n and x-1>=0 and a[y+1][x-1]==0:value+=1y = y+1x = x-1a[y][x]=valueif y+1<n and a[y+1][x] ==0:value +=1y = y+1a[y][x]=valuewhile y-1>=0 and x+1<m and a[y-1][x+1] == 0:value +=1y = y-1x = x+1a[y][x] = value
for i in a:print(" ".join(map(str,i)))

 

4 递归

4.1 定义

4.2 汉诺塔问题

4.2.1 可以跳步的

(即可以从A直接到C)

def move(n,A,B,C):#n个盘子从A移动到C,借助Bif n==0:returnmove(n-1,A,C,B)print(A,"-->",C)move(n-1,B,A,C)
move(3,"A","B","C")

4.2.2 不可以跳步

即只能相邻的移动,不能A直接到C

def move1(n,A,B,C):if n==0:returnmove1(n-1,A,B,C)print(A,"-->",B)move1(n-1,C,B,A)print(B,"-->",C)move1(n-1,A,B,C)
move1(2,"A","B","C")

4.3 找自然数

只需要找到n前面可以加几个数 ,是相同的子问题!!

代码:

def f(n):if n == 1:return 1ans = 1for i in range(1,n//2 +1):ans += f(i)return ans
print(f(6))
# 6
# 16
# 26
# 126
# 36
# 136

4.4 快速排序和归并排序

见第一节中有哦

快速排序:找基准 时间复杂度0(nlogn)

def partition(a,left,right):stand = a[left]idx = left+1for i in range(left+1,right+1):if a[i]<stand:a[idx],a[i]=a[i],a[idx]idx +=1a[idx-1],a[left]=a[left],a[idx-1]#返回基准所在的位置return idx-1def quicksort(a,left,right):if left == right:return aif left<right:mix = partition(a,left,right)quicksort(a,left,mix-1)quicksort(a,mix+1,right)return aa = [3,4,5,6,2,1]
left = 0
right = 5
print(quicksort(a,left,right))

归并排序:

def merge(A,B):C=[]while len(A)!=0 and len(B)!=0:if A[0]<=B[0]:C.append(A.pop(0))else:C.append(B.pop(0))C +=AC+=Breturn C
# A=[1,3,5]
# B=[2,4]
# print(merge(A,B))def merge_sort(a):if len(a)<2:return amix = len(a)//2left = merge_sort(a[0:mix])right = merge_sort(a[mix:len(a)])a = merge(left,right)return aa = [4,3 ,2,5,1]
print(merge_sort(a))

5 进制转换

5.1 基数和权

按权展开:

5.2 代码实现

5.2.1 K进制转换成10进制

int_to_char="0123456789ABCDEF"
char_to_int ={}
for idx,chr in enumerate(int_to_char):char_to_int[chr] =idx
print(char_to_int)
# print(char_to_int["1"])
# x = "1234"
# x = x[::-1]
# print(x)def K_to_Ten(k,x):ans = 0x = x[::-1] #把顺序颠倒了for i in range(len(x)):ans = ans + char_to_int[str(x[i])] * k**ireturn ansk = 8
x = "3506"
print(K_to_Ten(k,x))

5.2.2 十进制转任何进制

代码:

int_to_char="0123456789ABCDEF"
char_to_int ={}
for idx,chr in enumerate(int_to_char):char_to_int[chr] =idxdef Ten_to_k(k,x):ans = ""while x !=0:ans = ans + int_to_char[x%k]x = x//kreturn ans[::-1]k=2
x=19
print(Ten_to_k(k,x))

5.2.3 任意进制之间的转换

以十进制作为桥梁

def k_k(m,n,x):#m进制转n进制,数字是x现在#第一步:m进制转10进制int_to_char = '0123456789ABCDEF'char_to_int = {}for idx,char in enumerate(int_to_char):char_to_int[char] = idxx = str(x)[::-1]y = 0for i in range(len(x)):y = y+char_to_int[str(x[i])]*m**i#第二步:十进制转n进制z = ""while y!=0:z = z+int_to_char[int(y)%n]y = y//nz = z[::-1]return zm = 2
n = 16
x = 10010
print(k_k(m,n,x))

6 一维前缀和(区间)

6.1 定义

前缀和的目的是:快速求出去区间之和!

6.2 代码实现前缀和

def get_presum(a):n = len(a)sum = [0]*nsum[0] = a[0]for i in range(1,n):sum[i] = sum[i-1]+a[i]return sumprint(get_presum([1,2,3,4,5]))

6.3 前缀和实现区间差

def get_sum(sum,l,r):if l==0:return sum[r]else:return  sum[r] - sum[l-1]a = [1,2,3,4,5]
sum = get_presum(a)
print(sum)
b = get_sum(sum,1,4)
print(b)

6.4 具体例题

6.4.1 例题1求k次方的和

注意题目中说的:"请对每一个查询输出一个答案,答案对10的9次方+7取模"的意思是:答案对10的9次方+7 取余数!!【NO!!!不是的】请看下面的文章!!! 

编程语言中,取余和取模的区别到底是什么? - 知乎 (zhihu.com)

取余和取模在 都是正数的时候结果相同,但是到符号不同的时候会出现不同:

取余,遵循尽可能让商向0靠近的原则

取模,遵循尽可能让商向负无穷靠近的原则

原则的解释可见:负数取余mod_负数mod运算规则-CSDN博客

综上所述:蓝桥杯里出现取模的话:!!!你就这么写:

((sum[r]-sum[l-1])+mod)%mod
def input_list():return list(map(int,input().split()))mod =1000000007
def ger_presum(a):n = len(a)sum = [0]*nsum[0]=a[0]for i in range(1,n):sum[i] = (sum[i-1]+ a[i])%modreturn sumdef get_sum(a,l,r):if l==0:return a[r]else:return ((a[r]-a[l-1])+mod)%modn,m = input_list()
a = input_list()
sum_list = []
for i in range(1,6):tmp_a = [x**i for x in a]sum_list.append(ger_presum(tmp_a))for j in range(m):l,r,k = input_list()print(get_sum(sum_list[k-1],l-1,r-1))

6.4.2 平衡串

区间的统计都可以看作是前缀和!!!!当一个问题套三层循环的时候时间复杂度就太高了,容易不通过!

输出的最长平衡串的意思是:找到最长子串,所以基本的思想就是:遍历左端点再遍历右端点

def get_presum(a):n = len(a)sum = [0]*nsum[0] = a[0]for i in range(1,n):sum[i] = sum[i-1]+a[i]return sumdef get_sum(a,l,r):if l==0:return a[r]else:return a[r]-a[l-1]s = input()
n = len(s)
a = []
for i in s:if i=="L":a.append(1)else:a.append(-1)
sum  = get_presum(a)
ans = 0
for i in range(0,n):for j in range(i,n):if get_sum(sum,i,j) == 0:ans = max(ans,j-i+1)
print(ans)

7 二维前缀和(矩阵)

7.1 定义

7.1.1 sum[i][j]之和

找递推式不能每一个都用两重迭代去求

7.1.2 (x1,y1)-(x2,y2)之和

7.2 代码实现

7.2.1 左上角全部

推荐使用方法2:在外围加上一行一列!

#方法1:使用原矩阵!
#输出一个二维矩阵
def output(a):n = len(a)for i in range(0,n):print(" ".join(map(str,a[i][0:])))def input_list():return list(map(int,input().split()))n,m = input_list()
a = [[0]*(m) for i in range(n)]
sum_ = [[0]*(m) for i in range(n)]#输入一个二维数组
for i in range(0,n):a[i] = input_list()
output(a,n)for i in range(0,n):for j in range(0,m):sum_[0][0] = a[0][0]if i==0 and j!=0:sum_[i][j] = a[i][j]+sum_[i][j-1]continueif i!=0 and j==0:sum_[i][j] = a[i][j]+sum_[i-1][j]continuesum_[i][j] = sum_[i][j-1]+sum_[i-1][j]+a[i][j]-sum_[i-1][j-1]
output(sum_,n)#方法2 在外围扩充一行一列0
def output(a):n = len(a)for i in range(1,n):print(" ".join(map(str,a[i][1:])))def input_list():return list(map(int,input().split()))n,m = input_list()
a=[[0]*(m+1) for i in range(n+1)]
sum_ = [[0]*(m+1) for i in range(n+1)]
for i in range(1,n+1):a[i] = [0]+input_list()
for i in range(1,n+1):for j in range(1,m+1):sum_[i][j] = sum_[i][j-1]+sum_[i-1][j] +a[i][j] -sum_[i-1][j-1]
output(a)
output(sum_)#例题

7.2.2 任意子矩阵

#方法2 在外围扩充一行一列0
def output(a):n = len(a)for i in range(1,n):print(" ".join(map(str,a[i][1:])))def input_list():return list(map(int,input().split()))n,m = input_list()
a=[[0]*(m+1) for i in range(n+1)]
sum_ = [[0]*(m+1) for i in range(n+1)]
for i in range(1,n+1):a[i] = [0]+input_list()
for i in range(1,n+1):for j in range(1,m+1):sum_[i][j] = sum_[i][j-1]+sum_[i-1][j] +a[i][j] -sum_[i-1][j-1]
output(a)
output(sum_)
print(sum_)
#
#任意子矩阵
x1,y1 =input_list()
x2,y2 =input_list()
sum1 = sum_[x2][y2] - sum_[x1-1][y2] - sum_[x2][y1-1] +sum_[x1-1][y1-1]
print(sum1)

7.3 例题

7.3.1 统计子矩阵

def output(a):n = len(a)for i in range(1,n):print(" ".join(map(str,a[i][1:])))def input_list():return list(map(int,input().split()))def get_a(n,m):a = [[0] * (m + 1) for i in range(n + 1)]for i in range(1,n+1):a[i] = [0]+input_list()return adef get_presum(a,n,m):sum_ = [[0]*(m+1) for i in range(n+1)]for i in range(1,n+1):for j in range(1,m+1):sum_[i][j] = sum_[i][j-1]+sum_[i-1][j] +a[i][j] -sum_[i-1][j-1]return sum_#任意子矩阵
def get_sum(sum_,x1,y1,x2,y2):sum1 = sum_[x2][y2] - sum_[x1-1][y2] - sum_[x2][y1-1] +sum_[x1-1][y1-1]return sum1#例题1
N,M,K= input_list()
a = get_a(N,M)
sum_ = get_presum(a,N,M)ans = 0
for x1 in range(1,N+1):for y1 in range(1,M+1):for x2 in range(x1,N+1):for y2 in range(y1,M+1):sum1 = get_sum(sum_,x1,y1,x2,y2)if sum1<=K:ans +=1
print(ans)

8 差分

8.1 定义

差分数组是任意两个数字求差

很重要的一点是:!!!差分数组的前缀和等于原数组!!!

得到差分数组后,将原数组加上差分数组就是最后的结果!

8.2 例子

8.2.1 区间更新

def input_list():return list(map(int,input().split()))#注意这个数组是从1开始的!!!!意味着给定的下标和实际的下标相差1
while True:try:n,m = input_list()# print(n,type(n))# print(m)a = input_list()diff = [0]*(n+1)diff[0] = a[0]for i in range(1,n):diff[i] = a[i] -a[i-1]#给定的m个操作for j in range(m):# print("121312")x,y,z = input_list()x = x-1y = y-1diff[x] += zdiff[y+1] -=za[0] = diff[0]for i in range(1,n):a[i] = diff[i]+a[i-1]print(' '.join(map(str,a)))except:break

9 二维差分数组

9.1 定义

在(x1,y1)到(x2,y2)这个矩阵里的元素都加上固定的值!哦

用上差分数组降低时间复杂度!

过程:

加上的3会把那一行:3那一个格后面的所有都加上3,所以用-3平衡掉影响!

找到差分数组后将原数组和它进行运算即可!

9.2 代码实现

##二维的
def input_list():return list(map(int,input().split()))def output(a):n = len(a)for i in range(1,n-1):print(" ".join(map(str,a[i][1:m+1])))n,m = input_list()
a = [[0]*(m+2) for i in range(n+2)]
# output(a)
for i in range(1,n+1):a[i] = [0] +input_list() +[0]
diff =[[0]*(m+2) for i in range(n+2)]
# output(a)for i in range(1,n+1):for j in range(1,m+1):diff[i][j] = a[i][j] - a[i-1][j] - a[i][j-1] +a[i-1][j-1]
# output(diff)
print("请输入x1,y1:")
x1,y1 = input_list()print('请输入x2,y2:')
x2,y2 = input_list()
print("请输入需要增加的元素:")
k = int(input())diff[x1][y1] +=k
diff[x1][y2+1] -=k
diff[x2+1][y1] -=k
diff[x2+1][y2+1] +=k# output(diff)
for i in range(1,n+1):for j in range(1,m+1):a[i][j] =diff[i][j]+ a[i - 1][j]+a[i][j - 1]-a[i-1][j-1]output(a)

10 离散化

10.1 定义(去重排序,返回下标)

10.2 算法步骤

10.3 代码

def Discrete(a):#a是输入的列表#return是返回的结果b = list(set(a))b = sorted(b)print(b)value = list(range(0,len(b)))dic = dict(zip(b,value))ans = []#对a中的每一个x返回b的下标for x in a:ans.append(dic[x])return ansa = list(map(int,input().split()))
print(Discrete(a))


 

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许多组合优化问题可以被转换为集合函数的最小化&#xff0c;集合函数是在给定基集合的子集的集合上定义的函数。同样地&#xff0c;它们可以被定义为超立方体的顶点上的函数&#xff0c;即&#xff0c;其中是基集合的基数-它们通常被称为伪布尔函数[27]。在这些集合函数中&…...

实在数字员工,助力菜鸟智慧物流高效腾飞,领航行业新高度

秉承人人都有一个智能助理的发展愿景&#xff0c;自2023年首个数字员工落地以来&#xff0c;菜鸟数字员工累计运行时长已达10万小时。 在智能物流科技不断飞速迭代的今天&#xff0c;物流行业作为社会经济运行的重要支柱和电子商务生态链的关键环节&#xff0c;面临着前所未…...

【from PIL import Image】PIL库和Image的功能及用法

from PIL import Image代码 from PIL import Image 是 Python 中导入 PIL 库中的 Image 模块。PIL 是 Python Imaging Library 的缩写&#xff0c;它是 Python 中用于图像处理的一个强大的库。而 Image 模块则是 PIL 库中的一个子模块&#xff0c;提供了处理图像的各种功能。 …...

【python从入门到精通】--第一战:安装python

&#x1f308; 个人主页&#xff1a;白子寰 &#x1f525; 分类专栏&#xff1a;python从入门到精通&#xff0c;魔法指针&#xff0c;进阶C&#xff0c;C语言&#xff0c;C语言题集&#xff0c;C语言实现游戏&#x1f448; 希望得到您的订阅和支持~ &#x1f4a1; 坚持创作博文…...

基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型

基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型 项目截图 项目简介 社会医疗保险是国家通过立法形式强制实施&#xff0c;由雇主和个人按一定比例缴纳保险费&#xff0c;建立社会医疗保险基金&#xff0c;支付雇员医疗费用的一种医疗保险制度&#xff0c; 它是促进社会文明和进步的…...

连锁超市冷库节能解决方案:如何实现超市降本增效

在连锁超市冷库运营中&#xff0c;高能耗、设备损耗快、人工管理低效等问题长期困扰企业。御控冷库节能解决方案通过智能控制化霜、按需化霜、实时监控、故障诊断、自动预警、远程控制开关六大核心技术&#xff0c;实现年省电费15%-60%&#xff0c;且不改动原有装备、安装快捷、…...

《用户共鸣指数(E)驱动品牌大模型种草:如何抢占大模型搜索结果情感高地》

在注意力分散、内容高度同质化的时代&#xff0c;情感连接已成为品牌破圈的关键通道。我们在服务大量品牌客户的过程中发现&#xff0c;消费者对内容的“有感”程度&#xff0c;正日益成为影响品牌传播效率与转化率的核心变量。在生成式AI驱动的内容生成与推荐环境中&#xff0…...

CSS设置元素的宽度根据其内容自动调整

width: fit-content 是 CSS 中的一个属性值&#xff0c;用于设置元素的宽度根据其内容自动调整&#xff0c;确保宽度刚好容纳内容而不会超出。 效果对比 默认情况&#xff08;width: auto&#xff09;&#xff1a; 块级元素&#xff08;如 <div>&#xff09;会占满父容器…...

IP如何挑?2025年海外专线IP如何购买?

你花了时间和预算买了IP&#xff0c;结果IP质量不佳&#xff0c;项目效率低下不说&#xff0c;还可能带来莫名的网络问题&#xff0c;是不是太闹心了&#xff1f;尤其是在面对海外专线IP时&#xff0c;到底怎么才能买到适合自己的呢&#xff1f;所以&#xff0c;挑IP绝对是个技…...

【从零学习JVM|第三篇】类的生命周期(高频面试题)

前言&#xff1a; 在Java编程中&#xff0c;类的生命周期是指类从被加载到内存中开始&#xff0c;到被卸载出内存为止的整个过程。了解类的生命周期对于理解Java程序的运行机制以及性能优化非常重要。本文会深入探寻类的生命周期&#xff0c;让读者对此有深刻印象。 目录 ​…...

push [特殊字符] present

push &#x1f19a; present 前言present和dismiss特点代码演示 push和pop特点代码演示 前言 在 iOS 开发中&#xff0c;push 和 present 是两种不同的视图控制器切换方式&#xff0c;它们有着显著的区别。 present和dismiss 特点 在当前控制器上方新建视图层级需要手动调用…...

jmeter聚合报告中参数详解

sample、average、min、max、90%line、95%line,99%line、Error错误率、吞吐量Thoughput、KB/sec每秒传输的数据量 sample&#xff08;样本数&#xff09; 表示测试中发送的请求数量&#xff0c;即测试执行了多少次请求。 单位&#xff0c;以个或者次数表示。 示例&#xff1a;…...

关于easyexcel动态下拉选问题处理

前些日子突然碰到一个问题&#xff0c;说是客户的导入文件模版想支持部分导入内容的下拉选&#xff0c;于是我就找了easyexcel官网寻找解决方案&#xff0c;并没有找到合适的方案&#xff0c;没办法只能自己动手并分享出来&#xff0c;针对Java生成Excel下拉菜单时因选项过多导…...

AI语音助手的Python实现

引言 语音助手(如小爱同学、Siri)通过语音识别、自然语言处理(NLP)和语音合成技术,为用户提供直观、高效的交互体验。随着人工智能的普及,Python开发者可以利用开源库和AI模型,快速构建自定义语音助手。本文由浅入深,详细介绍如何使用Python开发AI语音助手,涵盖基础功…...