算法思想
- 分治策略与递归实现
- 动态规划的核心原理
- 贪心算法的适用场景
- 回溯法与剪枝优化
- 分支限界法的应用
- 随机化算法的优势
- 并行算法的设计
数据结构
- 列表与字典的高效使用
- 堆、栈与队列的应用
- 树与图结构的Python实现
- 哈希表的原理与冲突解决
- 并查集的应用场景
- 高级数据结构：跳表、线段树
- 数据结构的空间/时间复杂度
性能优化
- 时间复杂度分析方法
- 空间与时间的权衡
- 内置函数与标准库的优化
- 算法优化实战技巧
- 缓存与记忆化技术
- Python特定性能陷阱
- 大O表示法的实际应用
探索Python编程中的算法精髓与设计思想，提升问题解决能力与代码效率
def quicksort(arr): if len(arr) <= 1: return arr # 选择基准值 pivot = arr[len(arr) // 2] # 划分数组 left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] # 递归排序并合并结果 return quicksort(left) + middle + quicksort(right) # 测试快速排序 test_array = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1] print(quicksort(test_array)) # 输出: [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]
快速排序是一种高效的分治排序算法，平均时间复杂度为O(n log n)。该实现展示了Python的简洁性和表达力。