python中算法描述什么意思，python的算法

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什么是算法描述方式?

机器语言不属于算法描述方式。算法可采用多种描述语言来描述，例如，自然语言、计算机语言或某些伪语言。各种描述语言在对问题的描述能力方面存在一定的差异。例如，自然语言较为灵活，但不够严谨。

描述算法的方法有多种，常用的有自然语言、结构化流程图、伪代码和PAD图等，其中最普遍的是流程图，分思法。流程图（Flow Chart）使用图形表示算法的思路是一种极好的方法，因为千言万语不如一张图。

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。算法的五大特征：有穷性（Finiteness）。

程序的基本语法元素：程序的格式框架、缩进、注释、变量、命名、保留字、数据类型、赋值语句、引用；基本输入输出函数：input()、eval()、print()；源程序的书写风格；Python语言的特点。

列表。list是处理一组有序项目的数据结构，即你可以在一个列表中存储一个序列的项目。列表中的项目。列表中的项目应该包括在方括号中，这样python就知道你是在指明一个列表。

-Python哈希表的实现的基类 1 咱有话直说：上才（代）艺（码）如果还不知道哈希表概念的同xio，请参考 python进阶之数据结构与算法–中级-哈希表（小白piao分享）。

堆栈是算法和程序中最常用的辅助结构，其的应用十分广泛。堆栈基本应用于两个方面：整数除法仅保留整数部分。深度优先搜索算法（Depth First Search）：英文缩写为 DFS。是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

Python基础算法有哪些？冒泡排序：是一种简单直观的排序算法。重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果顺序错误就交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该排序已经完成。

1、这是因为，数据结构和算法是相辅相成的。数据结构是为算法服务的，算法要作用在特定的数据结构之上。因此，我们无法孤立数据结构来讲算法，也无法孤立算法来讲数据结构。

2、-Python哈希表的实现的基类 1 咱有话直说：上才（代）艺（码）如果还不知道哈希表概念的同xio，请参考 python进阶之数据结构与算法–中级-哈希表（小白piao分享）。

3、算法：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步骤，即每个计算步骤都可以在有限时间内完成。数据结构：核心技术是分解与抽象。

4、为了了解运算的时间空间复杂度我们先去学数据结构与算法，那为了知道数据结构与算法如何在内存中组织运行是不是还要去学汇编，操作系统，组成原理，编译原理呢？没必要。

5、数据结构是数据间的有机关系，算法是对数据的操作步骤。这两个概念间的逻辑关系贯穿了整个程序世界，首先二者表现为不可分割的关系。

1、Python中的基础算法有以下几种：基础加减乘除算法：加法 2 + 2；减法 2 - 2；乘法 2 * 2；除法 2 / 2。

2、Python基础算法有哪些？冒泡排序：是一种简单直观的排序算法。重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果顺序错误就交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该排序已经完成。

3、选择排序算法：选择排序是一种简单直观的排序算法。

（1）算法的准备通过查看sklearn的训练模型函数，fit(X， Y)，发现只需要准备两个参数。一个是数据的矩阵，另一个是数据的分类数组。首先就是将以上的文本转化成矩阵。在前一章其实已经讲解过如何将文本转化成矩阵。

朴素贝叶斯(Naive Bayes)，“Naive”在何处？加上条件独立假设的贝叶斯方法就是朴素贝叶斯方法(Naive Bayes)。

仔细阅读了一下，程序写得不好。公式应用的也有问题。如果这个人去公司里开发，第一件事情是要改掉所有变量命名习惯。象data， test这样的命名都去掉。cnt2，cnt1作为局部变量可以，但是入在return里就是错误。

所谓预测模型我理解是机器学习的监督式算法。常用的有 K 近邻，决策树，朴素贝叶斯等。举例：使用k近邻算法预测一个女的是不是美女：我们抽取特征值：身高，体重，三围等。

朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian algorithm) 是应用最为广泛的分类算法之一。朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化，即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。

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