Python用于學習重要算法的模塊pygorithm實例淺析

更新時間：2018年08月16日 10:20:16 作者：DemonHunter211

這篇文章主要介紹了Python用于學習重要算法的模塊pygorithm,結(jié)合實例形式簡單分析了pygorithm模塊的功能、算法調(diào)用、源碼獲取、時間復雜度計算等相關操作技巧,需要的朋友可以參考下

本文實例講述了Python用于學習重要算法的模塊pygorithm。分享給大家供大家參考，具體如下：

這是一個能夠隨時學習重要算法的Python模塊，純粹是為了教學使用。

特點

易于使用
容易理解的文檔
快速獲取算法的源代碼
隨時獲取時間復雜度

安裝

僅需在終端中執(zhí)行以下命令：

pip3 install pygorithm

*如果你使用的是Python 2.7，請使用pip來安裝。如果存在用戶權(quán)限的限制，你可能需要使用pip install --user pygorithm這個命令來安裝。

或者你可以在這里下載源代碼，然后通過以下命令來安裝：

python setup.py install

快速入門

對列表進行排序

from pygorithm.sorting import bubble_sort
myList = [12, 4, 3, 5, 13, 1, 17, 19, 15]
sortedList = bubble_sort.sort(myList)
print(sortedList)

運行結(jié)果：

[1, 3, 4, 5, 12, 13, 15, 17, 19]

獲取當前所用函數(shù)的源代碼

from pygorithm.sorting import bubble_sort
code = bubble_sort.get_code()
print(code)

運行結(jié)果：

def sort(_list):
    """
    Bubble Sorting algorithm

    :param _list: list of values to sort
    :return: sorted values
    """
    for i in range(len(_list)):
        for j in range(len(_list) - 1, i, -1):
            if _list[j] < _list[j - 1]:
                _list[j], _list[j - 1] = _list[j - 1], _list[j]
    return _list

計算某個算法的時間復雜度

from pygorithm.sorting import bubble_sort
time_complexity = bubble_sort.time_complexities()
print(time_complexity)

運行結(jié)果：

Best Case: O(n), Average Case: O(n ^ 2), Worst Case: O(n ^ 2).

For Improved Bubble Sort:
Best Case: O(n); Average Case: O(n * (n - 1) / 4); Worst Case: O(n ^ 2)

查看模塊中所有有效的函數(shù)。例如，如果你想看看排序模塊中所有的排序方法，可以執(zhí)行以下命令：

>>> from pygorithm.sorting import modules
>>> modules()
['bubble_sort', 'bucket_sort', 'counting_sort', 'heap_sort', 'insertion_sort', 'merge_sort', 'quick_sort', 'selection_sort', 'shell_sort']

測試

執(zhí)行以下命令來運行所有的測試用例：