python 算法

算法的复杂度

算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源
时间复杂度用"O（数量级）"来表示
常见的时间复杂度有：
O(1)常数阶； 问题规模越大效率越高，时间不变， a = [1,2,3] a[0]＝1，a增加无影响

O(log2n)对数阶：问题规模越大效率越高，时间增加慢，

O(n)：线性阶，时间随数据规模增加，线性增加，时间增加正常 , 例子：for i in range(n)

O(n2)：平方阶，时间随数据规模增加，指数增加，时间增加快 ，for i in range(n): for j in range(i):........

n代表问题规模
算法中花费的时间与算法中语句的执行次数成正比

空间复杂度 S(n)

一个程序的空间复杂度是指：运行完一个程序所需要内存的大小

数据交换
三个数排序
a=11, b=9, c=8 临时变量t

[root@133 ~]# vim change.py      #!/usr/bin/pythondef swap(a,b,c):    if  a > b:        t = a        a = b        b = t    if  a > c:        t = a        a = c        c = t    if  b > c:        t = b        b = c        c = t    print  a,b,c

if name == 'main':
swap(11,9,8)

例子2：list A全部为0，修改部分列表元素为1，手动输入5个元素，打印出元素为0的元素位置

[root@133 ~]# vim key.py   #!/usr/bin/python#encoding:utf8def key():    a = []    for i in  range(10):        a.append(0)   #a=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]    for i in range(5):        input = int(raw_input("Please input a num:")) #手动输入需要修改为1的列表元素        a[input] = 1 # a[4]=1    for i in range(len(a)):        if a[i] == 0:            print iif __name__ == '__main__':    key()~                      [root@133 ~]# python key.pyPlease input a num:1Please input a num:2Please input a num:3Please input a num:4Please input a num:506789