python算法必会函数 python数学计算函数

享学课堂浅谈Python序列内建函数都有哪些

1、Python类型操作符和内建函数总结

表4.5列出了所有操作符和内建函数，其中操作符顺序是按优先级从高到低排列的。同一种灰度的操作符拥有同样的优先级。注意在operator模块中有这些（和绝大多数Python)操作符相应的同功能的函数可供使用。

表4.5 标准类型操作符和内建函数

操作符/函数

描 述

结 果a

字符串表示

``

对象的字符串表示

str

内建函数

cmp(obj1, obj2)

比较两个对象

int

repr(obj)

对象的字符串表示

str

str(obj)

对象的字符串表示

str

type(obj)

检测对象的类型

type

值比较

小于

bool

大于

bool

=

小于或等于

bool

=

大于或等于

bool

==

等于

bool

!=

不等于

bool

不等于

bool

对象比较

is

是

bool

is not

不是

bool

布尔操作符

not

逻辑反

bool

and

逻辑与

bool

or

逻辑或

bool

2、Python数值类型操作符和内建函数

一、工厂函数

数值工厂函数总结类（工厂函数） 操作

bool(obj) b 返回obj对象的布尔值，也就是 obj.__nonzero__()方法的返回值。

int(obj, base=10) 　 返回一个字符串或数值对象的整数表 示， 类似string.atoi();

从Python 1.6起， 引入了可选的进制参数。

long(obj, base=10) 返回一个字符或数据对象的长整数表 示，类似string.atol(),

从Python1.6起， 引入了可选的进制参数 float(obj) ，

返回一个字符串或数据对象的浮点数 表示，类似string.atof()。

complex(str) or返回一个字符串的复数表示，或 者根据给定的实数，

complex(real, imag=0.0) 　（及一个可选 的虚数部分）生成一个复数对象。

二、内建函数

1、分类

Python 有五个运算内建函数用于数值运算：

abs(num), coerce(num1,num2), divmod(num1,num2), pow(num1,num2,mod=1)和 round(flt,ndig=0)

其中abs()返回给定参数的绝对值。如果参数是一个复数， 那么就返回math.sqrt(num.real2 + num.imag2).

coerce()是一个数据类型转换函数，不过它的行为更像一个运算符.数coerce（）为程序员提供了不依赖Python 解释器，而是自定义两个数值类型转换的方法。对一种新创建的数值类型来说， 这个特性非常有用.函数coerce()仅返回一个包含类型转换完毕的两个数值元素的元组.

divmod()内建函数把除法和取余运算结合起来, 返回一个包含商和余数的元组.对整数来说，它的返回值就是地板除和取余操作的结果.对浮点数来说，返回的商部分是math.floor(num1/num2)，对复数来说，商部分是ath.floor((num1/num2).real).

pow()它和双星号 （**）运算符都可以进行指数运算.不过二者的区别并不仅仅在于一个是运算符，一个是内建函数.在Python 1.5 之前，并没有 ** 运算符,内建函数pow()还接受第三个可选的参数，一个余数参数.如果有这个参数的， pow() 先进行指数运算，然后将运算结果和第三个参数进行取余运算.这个特性主要用于密码运算，并且比 pow(x,y) % z 性能更好， 这是因为这个函数的实现类似于C 函数pow(x,y,z).

round()用于对浮点数进行四舍五入运算。它有一个可选的小数位数参数.如果不提供小数位参数， 它返回与第一个参数最接近的整数（但仍然是浮点类型）.第二个参数告诉round 函数将结果精确到小数点后指定位数.

2、函数int()/round()/math.floor()它们之间的不同之处：

函数 int()直接截去小数部分.（返回值为整数）

函数 floor()　得到最接近原数但小于原数的整数.（返回值为浮点数）

函数 round() 得到最接近原数的整数.（返回值为浮点数）

3、进制转换函数:

返回字符串表示的8 进制和16 进制整数,它们分别是内建函数：

oct()和 hex(). oct(255)='0377'/hex(255)='0xff'

函数chr()接受一个单字节整数值(0到255)，返回一个字符串(ASCII)，其值为对应的字符.chr(97)='a'

函数ord()则相反，它接受一个字符(ASCII 或 Unicode)，返回其对应的整数值.ord('A')=65

3、Python字符串函数

(一)标准类型操作符和标准内建函数

1)、标准类型操作符

,,=,=,==,!=,对象值得比较

注：做比较时字符串是按ASCII值的大小来比较的

is 对象身份比较

and,or,not 布尔类型

2）标准内建函数

type(obj)

cmp(obj1,obj2)

str(obj)和repr(obj) 或反引号运算符(``) 可以方便的以字符串的方式获取对象的

内容、类型、数值属性等信息。str()函数得到的字符串可读性好， 而repr()函数得到的字符

串通常可以用来重新获得该对象, 通常情况下 obj == eval(repr(obj)) 这个等式是成立的

isinstance(obj,type) 判断对象的类型

(二)序列操作

1、序列操作

字符串属于序列对象，可以使用所有序列的操作和函数

切片 [] [:] [::]

简单总结：

*索引（S[i])获取特定偏移的元素。

——第一个元素偏移为0

——（S[0])获取第一个元素。

——负偏移索引意味着从最后或右边反向进行计数

——（S[-2])获取倒数第二个元素（就像S[len(s)-2]一样

*分片[S[i:j]提取对应的部分作为一个序列

——右边界不包含在内

——分片的边界默认为0和序列的长度，如果没有给出的话S[:]

——（S[1:3])获取了从偏移为1，直到但不包括偏移为3的元素

——（S[1:])获取从偏移为1到末尾之间的元素

——（S[:3])获取从偏移为0直到但不包括偏移为3的元素

——（S[:-1])获取从偏移为0直到但不包括最后一个元素之间的元素

——（S[:])获取从偏移为0到末尾之间的元素,这有效地实现了顶层S拷贝

拷贝了一个相同值，但是是不同内存区域的对象。对象字符串这样不可变的对象不是很有用，但是对于可以实地修改的对象来说很有用。

比如列表。

扩展分片：第三个限制值 【步进】

完整形式：X[I:J:K]:这标识索引X对象的元素，从偏移为I直到J-1，每隔K元素索引一次。第三个限制值，K，默认为1

实例

Python Code

1

2

3

4

5

S='abcdefghijk'

S[1:10]

'bcdefghij'

S[1:10:2]

'bdfhj

也可以使用负数作为步进。

分片表达式

Python Code

1

2

"hello"[::-1]

'olleh'

通过负数步进，两个边界的意义实际上进行了反转。

3、成员操作符 in ，not in

返回布尔值True 或False

可以使用string模块来判断输入字符的合法性，可见成品中的idcheck.py

4、字符串连接

+ 连接字符串 ‘name’+' '+'jin'

字符串格式化 '%s %s' % ('name','jin')

join()方法 ' '.join(('name','jin')) ' '.join(['name','jin'])

5、删除清空字符串

del aString

aString=''

(三)、序列函数

序列类型函数

len(str) 返回字串的长度

enumerate(iter):接受一个可迭代对象作为参数，返回一个enumerate

max(str)/min(str):max()和min()函数对其他的序列类型可能更有用,但对于string类型它们能很好地运行,返回最大或者最小的字符(按照ASCII 码值排列),

zip([it0, it1,... itN]) 返回一个列表，其第一个元素是it0,it1,...这些元素的第一个元素组成的一个元组，第二个...,类推.

reversed(seq)c 接受一个序列作为参数,返回一个以逆序访问的迭代器(PEP 322)

sorted(iter,func=None,key=None,reverse=False) 接受一个可迭代对象作为参数，返回一个有序的列表;可选参数func,key 和reverse 的含义跟list.sort()内建函数的参数含义一样.

注意：

sorted等需要在原处修改的函数无法用在字符串对象，但可以产生新的对象

sum处理的对象是数字，不能用在字符串

sorted(s)

['a', 'e', 'e', 'g', 'g', 'g', 'o']

(四)只适合于字符串类型的函数

1)raw_input()函数

内建的raw_input()函数使用给定字符串提示用户输入并将这个输入返回，下面是一个使

用raw_input()的例子:

user_input = raw_input("Enter your name: ")

prin user_input

2)str() and unicode()

str()和unicode()函数都是工厂函数，就是说产生所对应的类型的对象.它们接受一个任

意类型的对象，然后创建该对象的可打印的或者Unicode 的字符串表示. 它们和basestring 都

可以作为参数传给isinstance()函数来判断一个对象的类型

3)chr(), unichr(), and ord()

chr()函数用一个范围在range(256)内的(就是0 到255)整数做参数,返回一个对应的字符.unichr()跟它一样，只不过返回的是Unicode 字符

ord()函数是chr()函数(对于8 位的ASCII 字符串)或unichr()函数(对于Unicode 对象)

的配对函数,它以一个字符(长度为1 的字符串)作为参数,返回对应的ASCII 数值，或者Unicode

数值，如果所给的Unicode 字符超出了你的Python 定义范围,则会引发一个TypeError 的异常

(五)、只适用于字符串的操作符

1、格式化操作符 %

字符串格式化符号

格式化字符 转换方式

%c 转换成字符(ASCII 码值，或者长度为一的字符串)

%ra 优先用repr()函数进行字符串转换

%s 优先用str()函数进行字符串转换

%d / %i 转成有符号十进制数

%ub 转成无符号十进制数

%ob 转成无符号八进制数

%xb/%Xb (Unsigned)转成无符号十六进制数(x/X 代表转换后的十六进制字符的大

小写)

%e/%E 转成科学计数法(e/E 控制输出e/E)

%f/%F 转成浮点数(小数部分自然截断)

%g/%G %e 和%f/%E 和%F 的简写

%% 输出%

格式化操作符辅助指令

符号 作用

* 定义宽度或者小数点精度

- 用做左对齐

+ 在正数前面显示加号( + )

sp 在正数前面显示空格

# 在八进制数前面显示零('0')，在十六进制前面显示'0x'或者'0X'(取决于

用的是'x'还是'X')

0 显示的数字前面填充‘0’而不是默认的空格

% '%%'输出一个单一的'%'

(var) 映射变量(字典参数)

m.n m 是显示的最小总宽度,n 是小数点后的位数(如果可用的话)

2、字符串模板: 更简单的替代品

由于新式的字符串Template 对象的引进使得string 模块又重新活了过来，Template 对象

有两个方法,substitute()和safe_substitute().前者更为严谨,在key 缺少的情况下它会报一

个KeyError 的异常出来，而后者在缺少key 时，直接原封不动的把字符串显示出

3、原始字符串操作符( r/R )

字符串抑制转义r'带特殊符号的字串'

myfile=open(r'C:\new\text.data','w')

4、Unicode 字符串操作符( u/U )

u'abc' U+0061 U+0062 U+0063

u'\u1234' U+1234

u'abc\u1234\n' U+0061 U+0062 U+0063 U+1234 U+0012

(六)字符串对象的方法：

1、删减

T2.lstrip() 移除字符串前面字符（默认空格），返回字符串

T2.rstrip() 移除字符串后面字符（默认空格），返回字符串

T2.strip() 移除字符串前后面空格，返回字符串 默认空格，可以其他字符 S.strip('"')

2、切割

partition(sep),

rpartition(sep),

splitlines([keepends]),#把S按照行分割符分为一个list，keepends是一个bool值，如果为真每行后而会保留行分割符

split([sep [,maxsplit]]),#以sep为分隔符，把S分成一个list。maxsplit表示分割的次数。默认的分割符为空白字符

rsplit([sep[,maxsplit]]) #从右到左切割

备注：

partition()函数族是2.5版本新增的方法。它接受一个字符串参数，并返回一个3个元素的 tuple 对象。

如果sep没出现在母串中，返回值是 (sep, ‘’, ‘’)；

否则，返回值的第一个元素是 sep 左端的部分，第二个元素是 sep 自身，第三个元素是 sep 右端的部分。

S.partition(';')

('', ';', ' generated by /sbin/dhclient-script\nnameserver 172.16.10.171\nnameserver 8.8.8.8\nnameserver 172.16.0.2\nnameserver 178.79.131.110\nnameserver 202.96.199.133\n')

参数 maxsplit 是分切的次数，即最大的分切次数，所以返回值最多有 maxsplit+1 个元素。

s.split() 和 s.split(‘ ‘)的返回值不尽相同

' hello world!'.split()

['hello', 'world!']

' hello world!'.split(' ')

['', '', 'hello', '', '', 'world!']

S.split('\n',3)

['; generated by /sbin/dhclient-script', 'nameserver 172.16.10.171', 'nameserver 8.8.8.8', 'nameserver 172.16.0.2\nnameserver 178.79.131.110\nnameserver 202.96.199.133\n']

超过最大切割个数后面的全部为一个元素

按行切割

S

'; generated by /sbin/dhclient-script\nnameserver 172.16.10.171\nnameserver 8.8.8.8\nnameserver 172.16.0.2\nnameserver 178.79.131.110\nnameserver 202.96.199.133\n'

S.splitlines()

['; generated by /sbin/dhclient-script', 'nameserver 172.16.10.171', 'nameserver 8.8.8.8', 'nameserver 172.16.0.2', 'nameserver 178.79.131.110', 'nameserver 202.96.199.133']

产生差异的原因在于当忽略 sep 参数或sep参数为 None 时与明确给 sep 赋予字符串值时 split() 采用两种不同的算法。

对于前者，split() 先去除字符串两端的空白符，然后以任意长度的空白符串作为界定符分切字符串

即连续的空白符串被当作单一的空白符看待；

对于后者则认为两个连续的 sep 之间存在一个空字符串。因此对于空字符串（或空白符串），它们的返回值也是不同的：

''.split()

[]

''.split(' ')

['']

3、变形

lower(),#全部小写

upper(),#全部小写

capitalize(),#首字母大写

swapcase(),#大小写交换

title()#每个单词第一个大写,其他小写

备注

因为title() 函数并不去除字符串两端的空白符也不会把连续的空白符替换为一个空格，

所以建议使用string 模块中的capwords(s)函数，它能够去除两端的空白符，再将连续的空白符用一个空格代替。

Python Code

1

2

3

4

' hello world!'.title()

' Hello World!'

string.capwords(' hello world!')

'Hello World!'

4、连接

join(seq)

join() 函数的高效率（相对于循环相加而言），使它成为最值得关注的字符串方法之一。

它的功用是将可迭代的字符串序列连接成一条长字符串，如：

conf = {'host':'127.0.0.1',

... 'db':'spam',

... 'user':'sa',

... 'passwd':'eggs'}

';'.join("%s=%s"%(k, v) for k, v in conf.iteritems())

'passswd=eggs;db=spam;user=sa;host=127.0.0.1'

S=''.join(T) #使用空字符串分割把字符列表转换为字符串

5、查找

count( sub[, start[, end]]),#计算substr在S中出现的次数

find( sub[, start[, end]]),#返回S中出现sub的第一个字母的标号，如果S中没有sub则返回-1。start和end作用就相当于在S[start:end]中搜索

index( substr[, start[, end]]),#与find()相同，只是在S中没有substr时，会返回一个运行时错误

rfind( sub[, start[,end]]),#返回S中最后出现的substr的第一个字母的标号，如果S中没有substr则返回-1，也就是说从右边算起的第一次出现的substr的首字母标号

rindex( sub[, start[, end]])

T2.find('ie') 字符串方法调用：搜索

find()----找到的第一个符合字符的index

rfind()-----找到最后一个符合的字符的index

备注：

find()函数族找不到时返回-1，index()函数族则抛出ValueError异常。

另，也可以用 in 和 not in 操作符来判断字符串中是否存在某个模板

6、替换

replace(old, new[,count]),#把S中的oldstar替换为newstr，count为替换次数。这是替换的通用形式，还有一些函数进行特殊字符的替换

translate(table[,deletechars]) #使用上面的函数产后的翻译表，把S进行翻译，并把deletechars中有的字符删掉

备注：

replace()函数的 count 参数用以指定最大替换次数

translate() 的参数 table 可以由 string.maketrans(frm, to) 生成

translate() 对 unicode 对象的支持并不完备，建议不要使用

7、判定

isalnum(),#是否全是字母和数字，并至少有一个字符

isalpha(),是否全是字母，并至少有一个字符

isdigit(),是否全是数字，并至少有一个字符 ，如果是全数字返回True,否则返回False

islower(),#S中的字母是否全是小写

isupper(),#S中的字母是否是大写

isspace(),#是否全是空白字符，并至少有一个字符

istitle(),S是否是首字母大写的

startswith(prefix[, start[, end]]), #是否以prefix开头

endswith(suffix[,start[, end]]),#以suffix结尾

备注：

这些函数都比较简单，顾名知义。需要注意的是*with()函数族可以接受可选的 start, end 参数，善加利用，可以优化性能。

另，自 Py2.5 版本起，*with() 函数族的 prefix 参数可以接受 tuple 类型的实参，当实参中的某人元素能够匹配，即返回 True。

8、填充

字符串在输出时的对齐：

center(width[, fillchar]), 字符串中间对齐

ljust(width[, fillchar]), 字符串左对齐，不足部分用fillchar填充，默认的为空格

rjust(width[, fillchar]), 字符串右对齐，不足部分用fillchar填充，默认的为空格

zfill(width), 把字符串变成width长，并在右对齐，不足部分用0补足

expandtabs([tabsize])把字符串中的制表符（tab）转换为适当数量的空格。

fillchar 参数指定了用以填充的字符，默认为空格

zfill的z为zero的缩写,顾名思义,是以字符0进行填充，用于数值输出

expandtabs()的tabsize 参数默认为8。它的功能是把字符串中的制表符（tab）转换为适当数量的空格。

9、编码

encode([encoding[,errors]]),

decode([encoding[,errors]])

这是一对互逆操作的方法，用以编码和解码字符串。因为str是平台相关的，它使用的内码依赖于操作系统环境，

而unicode是平台无关的，是Python内部的字符串存储

68 个 Python 内置函数详解

内置函数就是Python给你提供的，拿来直接用的函数，比如print.，input等。

截止到python版本3.6.2 ，python一共提供了68个内置函数，具体如下

本文将这68个内置函数综合整理为12大类，正在学习Python基础的读者一定不要错过，建议收藏学习！

（1）列表和元组

（2）相关内置函数

（3）字符串

frozenset 创建一个冻结的集合，冻结的集合不能进行添加和删除操作。

语法：sorted(Iterable, key=函数(排序规则), reverse=False)

语法：fiter(function. Iterable)

function: 用来筛选的函数. 在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据 , Iterable: 可迭代对象

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语法 : map(function, iterable)

可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射. 分别去执行 function

hash : 获取到对象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空间换的时间 比较耗费内存

面试必会八大排序算法（Python）

一、插入排序

介绍

插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中python算法必会函数，从而得到一个新的、个数加一的有序数据。

算法适用于少量数据的排序python算法必会函数，时间复杂度为O(n^2)。

插入排算法是稳定的排序方法。

步骤

①从第一个元素开始python算法必会函数，该元素可以认为已经被排序

②取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描

③如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置

④重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置

⑤将新元素插入到该位置中

⑥重复步骤2

排序演示

算法实现

二、冒泡排序

介绍

冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法，时间复杂度为O(n^2)。

它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。

这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

原理

循环遍历列表，每次循环找出循环最大的元素排在后面python算法必会函数；

需要使用嵌套循环实现：外层循环控制总循环次数，内层循环负责每轮的循环比较。

步骤

①比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。

②对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。

③针对所有的元素重复以上的步骤，除python算法必会函数了最后一个。

④持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

算法实现：

三、快速排序

介绍

快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进，借用了分治的思想，由C. A. R. Hoare在1962年提出。

基本思想

快速排序的基本思想是：挖坑填数 + 分治法。

首先选出一个轴值(pivot，也有叫基准的)，通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。

实现步骤

①从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）；

②重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）；

③对所有两个小数列重复第二步，直至各区间只有一个数。

排序演示

算法实现

四、希尔排序

介绍

希尔排序（Shell Sort）是插入排序的一种，也是缩小增量排序，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法，时间复杂度为：O(1.3n)。

希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的：

·插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时， 效率高， 即可以达到线性排序的效率；

·但插入排序一般来说是低效的， 因为插入排序每次只能将数据移动一位。

基本思想

①希尔排序是把记录按下标的一定量分组，对每组使用直接插入算法排序；

②随着增量逐渐减少，每组包1含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法被终止。

排序演示

算法实现

五、选择排序

介绍

选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法，时间复杂度为Ο(n2)。

基本思想

选择排序的基本思想：比较 + 交换。

第一趟，在待排序记录r1 ~ r[n]中选出最小的记录，将它与r1交换；

第二趟，在待排序记录r2 ~ r[n]中选出最小的记录，将它与r2交换；

以此类推，第 i 趟，在待排序记录ri ~ r[n]中选出最小的记录，将它与r[i]交换,使有序序列不断增长直到全部排序完毕。

排序演示

选择排序的示例动画。红色表示当前最小值，黄色表示已排序序列，蓝色表示当前位置。

算法实现

六、堆排序

介绍

堆排序（Heapsort）是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。

利用数组的特点快速指定索引的元素。

基本思想

堆分为大根堆和小根堆，是完全二叉树。

大根堆的要求是每个节点的值不大于其父节点的值，即A[PARENT[i]] =A[i]。

在数组的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因为根据大根堆的要求可知，最大的值一定在堆顶。

排序演示

算法实现

七、归并排序

介绍

归并排序（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。

基本思想

归并排序算法是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。

算法思想

自上而下递归法（假如序列共有n个元素）

① 将序列每相邻两个数字进行归并操作，形成 floor(n/2)个序列，排序后每个序列包含两个元素；

② 将上述序列再次归并，形成 floor(n/4)个序列，每个序列包含四个元素；

③ 重复步骤②，直到所有元素排序完毕。

自下而上迭代法

① 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列；

② 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置；

③ 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置；

④ 重复步骤③直到某一指针达到序列尾；

⑤ 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。

排序演示

算法实现

八、基数排序

介绍

基数排序（Radix Sort）属于“分配式排序”，又称为“桶子法”。

基数排序法是属于稳定性的排序，其时间复杂度为O (nlog(r)m) ，其中 r 为采取的基数，而m为堆数。

在某些时候，基数排序法的效率高于其他的稳定性排序法。

基本思想

将所有待比较数值（正整数）统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后，数列就变成一个有序序列。

基数排序按照优先从高位或低位来排序有两种实现方案：

MSD（Most significant digital） 从最左侧高位开始进行排序。先按k1排序分组, 同一组中记录, 关键码k1相等,再对各组按k2排序分成子组, 之后, 对后面的关键码继续这样的排序分组, 直到按最次位关键码kd对各子组排序后. 再将各组连接起来,便得到一个有序序列。MSD方式适用于位数多的序列。

LSD （Least significant digital）从最右侧低位开始进行排序。先从kd开始排序，再对kd-1进行排序，依次重复，直到对k1排序后便得到一个有序序列。LSD方式适用于位数少的序列。

排序效果

算法实现

九、总结

各种排序的稳定性、时间复杂度、空间复杂度的总结：

平方阶O(n²)排序：各类简单排序：直接插入、直接选择和冒泡排序；

从时间复杂度来说：

线性对数阶O(nlog₂n)排序：快速排序、堆排序和归并排序；

O(n1+§))排序，§是介于0和1之间的常数：希尔排序 ；

线性阶O(n)排序：基数排序，此外还有桶、箱排序。

二级Python----Python的内置函数及标准库（DAY 8）

python的内置函数（68个）

Python考核31个内置函数，

python内置了很多内置函数、类方法属性及各种模块。当我们想要当我们想要了解某种类型有哪些属性方法以及每种方法该怎么使用时，我们可以使用dir()函数和help()函数在python idle交互式模式下获得我们想要的信息。

• dir()函数获得对象中可用属性的列表

Python中的关键词有哪些？

dir(__builtins__)：查看python内置函数

help(‘keywords‘)：查看python关键词

如微分积分方程的求解程序、访问互联网、获取日期和时间、机器学习算法等。这些程序往往被收入程序库中，构成程序库。

只有经过严格检验的程序才能放在程序库里。检验，就是对程序作充分的测试。通常进行的有正确性测试、精度测试、速度测试、边界条件和出错状态的测试。经过检验的程序不但能保证计算结果的正确性，而且对错误调用也能作出反应。程序库中的程序都是规范化的。所谓规范化有三重含义：①同一库里所有程序的格式是统一的；② 对这些程序的调用方法是相同的；③ 每个程序所需参数的数目、顺序和类型都是严格规定好的。

Python的库包含标准库和第三方库

标准库：程序语言自身拥有的库，可以直接使用。help('modules')

第三方库：第三方者使用该语言提供的程序库。

标准库： turtle 库（必选）、 random 库（必选）、 time 库（可选）。

• turtle 库：图形绘制库

原理如同控制一只海龟，以不同的方向和速度进行位移而得到其运动轨迹。

使用模块的帮助时，需要先将模块导入。

例如：在IDLE中输入import turtle

dir(turtle)

help(turtle.**)

1.画布

画布就是turtle为我们展开用于绘图区域, 我们可以设置它的大小和初始位置。

setup()方法用于初始化画布窗口大小和位置，参数包括画布窗口宽、画布窗口高、窗口在屏幕的水平起始位置和窗口在屏幕的垂直起始位置。

参数:width, height: 输入宽和高为整数时,表示 像素 ;为小数时,表示占据电脑屏幕的比例。(startx,starty):这一坐标表示

矩形窗口左上角顶点的位置,如果为空,则窗口位于屏幕中心:

例如：setup(640,480,300,300)表示在桌面屏幕(300,300)位置开始创建640×480大小的画布窗体。

2、画笔

• color() 用于设置或返回画笔颜色和填充颜色。

例如：color(‘red’)将颜色设为红色，也可用fillcolor()方法设置或返回填充颜色，或用pencolor()方法设置或返回笔触颜色。

python语言中可以调用的函数有哪些？

Python语言中有很多内置函数和标准库函数可以直接调用python算法必会函数，同时还可以自定义函数和调用其python算法必会函数他模块中python算法必会函数的函数。以下是一些常用的Python内置函数和标准库函数python算法必会函数：

数学函数：abs(), pow(), round(), max(), min(), math库中的sin(), cos(), tan(), pi等函数。

字符串函数：len(), str(), int(), float(), ord(), chr(), upper(), lower(), replace(), split()等函数。

列表函数：append(), extend(), insert(), remove(), pop(), sort(), reverse()等函数。

文件操作函数：open(), read(), write(), close()等函数。

时间和日期函数：time(), sleep(), strftime()等函数。

正则表达式函数：re.compile(), re.search(), re.match(), re.sub()等函数。

网络编程函数：socket库中的socket(), bind(), listen(), accept()等函数。

python内置函数有哪些

python常见python算法必会函数的内置函数有：

1. abs()函数返回数字的绝对值。

2. all() 函数用于判断给定的参数中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False 外都算 Truepython算法必会函数；空元组、空列表返回值为True。

3. any() 函数用于判断给定的参数是否全部为False，是则返回False，如果有一个为True，则返回True。 元素除了是 0、空、False外都算 TRUE。

4. bin()函数返回一个整数int或者长整数long int的二进制表示。

5. bool() 函数用于将给定参数转换为布尔类型，如果参数不为空或不为0，返回Truepython算法必会函数；参数为0或没有参数，返回False。

6. bytearray()方法返回一个新字节数组。这个数组里的元素是可变的，并且每个元素的值范围: 0 = x 256（即0-255）。即bytearray()是可修改的二进制字节格式。

7. callable()函数用于检查一个对象是否可调用的。对于函数、方法、lambda函式、类以及实现了 __call__ 方法的类实例, 它都返回 True。（可以加括号的都可以调用）

8. chr()函数用一个范围在range(256)内（即0～255）的整数作参数，返回一个对应的ASCII数值。

9. dict()函数用来将元组/列表转换为字典格式。

10. dir()函数不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时，返回参数的属性、方法列表。

扩展资料：

如何查看python3.6的内置函数？

1、首先先打开python自带的集成开发环境IDLE；

2、然后我们直接输入"dir(__builtins__)",需要注意的是builtins左右的下划线都是两个；

3、回车之后我们就可以看到python所有的内置函数；

4、接下来我们学习第二种查看python内置函数的方法，我们直接在IDLE中输入"import builtins",然后输入"dir(builtins)"；

5、然后回车，同样的这个方法也可以得到所有的python内置的函数；

6、这里我们可以使用python内置函数len（）来查看python内置函数的个数，这里我们直接输入"len(dir(builtins))"；

7、回车之后我们可以看到系统返回值153，说明我们现在这个版本中有153个内置函数；

8、最后我们介绍一个比较有用的内置函数"help"，python内置函数有一百多个，我们当然不能记住所有的函数，这里python提供了一个"help"函数，我们来看一个例子一起来体会一下help函数的用法，这里我们直接输入"help(len)",然后回车，会看到系统给我们对于内置函数"len"的解释，当然对于其他函数可能会有更加详细的解释以及用法提示。

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