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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…...

Redis相关知识总结(缓存雪崩,缓存穿透,缓存击穿,Redis实现分布式锁,如何保持数据库和缓存一致)

文章目录 1.什么是Redis&#xff1f;2.为什么要使用redis作为mysql的缓存&#xff1f;3.什么是缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿&#xff1f;3.1缓存雪崩3.1.1 大量缓存同时过期3.1.2 Redis宕机 3.2 缓存击穿3.3 缓存穿透3.4 总结 4. 数据库和缓存如何保持一致性5. Redis实现分布式…...

解决Ubuntu22.04 VMware失败的问题 ubuntu入门之二十八

现象1 打开VMware失败 Ubuntu升级之后打开VMware上报需要安装vmmon和vmnet&#xff0c;点击确认后如下提示 最终上报fail 解决方法 内核升级导致&#xff0c;需要在新内核下重新下载编译安装 查看版本 $ vmware -v VMware Workstation 17.5.1 build-23298084$ lsb_release…...

UDP(Echoserver)

网络命令 Ping 命令 检测网络是否连通 使用方法: ping -c 次数 网址ping -c 3 www.baidu.comnetstat 命令 netstat 是一个用来查看网络状态的重要工具. 语法&#xff1a;netstat [选项] 功能&#xff1a;查看网络状态 常用选项&#xff1a; n 拒绝显示别名&#…...

关于iview组件中使用 table , 绑定序号分页后序号从1开始的解决方案

问题描述&#xff1a;iview使用table 中type: "index",分页之后 &#xff0c;索引还是从1开始&#xff0c;试过绑定后台返回数据的id, 这种方法可行&#xff0c;就是后台返回数据的每个页面id都不完全是按照从1开始的升序&#xff0c;因此百度了下&#xff0c;找到了…...

大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南

一、分布式训练概述 大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式: 数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本 模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算 现代大模型训练通常结合…...

DeepSeek 技术赋能无人农场协同作业:用 AI 重构农田管理 “神经网”

目录 一、引言二、DeepSeek 技术大揭秘2.1 核心架构解析2.2 关键技术剖析 三、智能农业无人农场协同作业现状3.1 发展现状概述3.2 协同作业模式介绍 四、DeepSeek 的 “农场奇妙游”4.1 数据处理与分析4.2 作物生长监测与预测4.3 病虫害防治4.4 农机协同作业调度 五、实际案例大…...

html css js网页制作成品——HTML+CSS榴莲商城网页设计(4页)附源码

目录 一、&#x1f468;‍&#x1f393;网站题目 二、✍️网站描述 三、&#x1f4da;网站介绍 四、&#x1f310;网站效果 五、&#x1fa93; 代码实现 &#x1f9f1;HTML 六、&#x1f947; 如何让学习不再盲目 七、&#x1f381;更多干货 一、&#x1f468;‍&#x1f…...

elementUI点击浏览table所选行数据查看文档

项目场景&#xff1a; table按照要求特定的数据变成按钮可以点击 解决方案&#xff1a; <el-table-columnprop"mlname"label"名称"align"center"width"180"><template slot-scope"scope"><el-buttonv-if&qu…...

实战设计模式之模板方法模式

概述 模板方法模式定义了一个操作中的算法骨架&#xff0c;并将某些步骤延迟到子类中实现。模板方法使得子类可以在不改变算法结构的前提下&#xff0c;重新定义算法中的某些步骤。简单来说&#xff0c;就是在一个方法中定义了要执行的步骤顺序或算法框架&#xff0c;但允许子类…...

Java数组Arrays操作全攻略

Arrays类的概述 Java中的Arrays类位于java.util包中&#xff0c;提供了一系列静态方法用于操作数组&#xff08;如排序、搜索、填充、比较等&#xff09;。这些方法适用于基本类型数组和对象数组。 常用成员方法及代码示例 排序&#xff08;sort&#xff09; 对数组进行升序…...