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Python 算法类
算法是明确的步骤，应该通过处理零个或多个输入给我们一个明确的输出。这导致了设计和编写算法的许多方法。据观察，大多数算法可以分为以下几类。
贪婪算法
贪婪算法试图找到一个局部最优解，这可能最终导致全球优化的解决方案。但是，通常贪婪算法不提供全局优化的解决方案。
所以贪婪算法在那个时候寻找一个简单的解决方案，而不考虑它是如何影响未来的步骤的。它与人类如何解决问题的方式类似，不需要通过所提供的输入的完整细节。
大多数网络算法都使用贪婪的方法。这里列出了其中几个 -
- 旅行推销员问题
- Prim的最小生成树算法
- 克鲁斯卡尔的最小生成树算法
- Dijkstra的最小生成树算法
分而治之
这类算法涉及将给定的问题分成更小的子问题，然后独立地解决每个子问题。当问题不能进一步细分时，我们开始将解决方案合并到每个子问题上，以解决更大的问题。
分而治之算法的重要例子是 -
- 合并排序
- 快速排序
- 克鲁斯卡尔的最小生成树算法
- 二进制搜索
分而治之
动态编程涉及将较大的问题分成较小的问题，但不同于分而治之，它不涉及独立解决每个子问题。相反，较小的子问题的结果被记住并用于相似或重叠的子问题。大多数情况下，这些算法用于优化。在解决手中的子问题之前，动态算法将尝试检查先前解决的子问题的结果。
动态算法的动机是对问题进行全面优化，而不是局部优化。
动态编程算法的重要例子是 -
- 斐波那契数列
- 背包问题
- 河内塔
下一章：Python 摊销分析
分期分析包括估算程序中操作序列的运行时间，而不考虑输入值中数据分布的范围。一个简单的例子是在排序列表中查找值比在未排序列表中快。如果列表已经排序，则数据分布的方式无关紧要。但是，当然，列表的长度会影响算法，因为它决定 ...