掌握算法：比您想象的更容易！”

php中文网 2024-10-15 11:38:02

对于许多初学者来说，创建或理解复杂算法的想法可能令人望而生畏。然而，事实是，即使是最复杂的算法也是由一些简单的结构构建的：条件、循环和函数调用。通过分解这些基本构建块，我们可以使复杂的算法更容易理解。

了解基础知识

条件（if-else 语句）：这些是代码中的决策者。它们允许程序根据特定条件执行不同的代码块。
循环（for、while 循环）：这些使程序能够重复特定操作，直到满足条件。循环对于需要重复的任务至关重要，例如迭代列表中的元素。
函数调用：函数是执行特定任务的可重用代码片段。它们有助于组织您的代码并使其更具可读性和可维护性。

从简单到复杂：一个例子

让我们从一个简单的示例开始：使用冒泡排序对数字列表进行排序。冒泡排序不是最有效的排序算法，但由于其简单性，它对于初学者来说是一个很好的例子。

def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if arr[j] &gt; arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr

条件: if arr[j] > arr[j+1] 检查当前元素是否大于下一个元素。
循环：for i in range(n) 和 for j in range(0, n-i-1) 迭代列表。
函数调用：bubble_sort(arr) 对列表进行排序。

这种循环和条件的简单组合可以对整个数字列表进行排序！

解决更复杂的算法

让我们看一个稍微复杂一点的例子：dijkstra 算法，用于查找图中的最短路径。

import heapq

def dijkstra(graph, start):
    queue = []
    heapq.heappush(queue, (0, start))
    distances = {vertex: float('infinity') for vertex in graph}
    distances[start] = 0

    while queue:
        current_distance, current_vertex = heapq.heappop(queue)

        if current_distance &gt; distances[current_vertex]:
            continue

        for neighbor, weight in graph[current_vertex].items():
            distance = current_distance + weight

            if distance