为什么说Python可以实现所有的算法

今天推荐一个Python学习的干货。

几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。

这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。

传送门在此：

https://github.com/TheAlgorithms/Python

简单介绍下。

算法的基本原理讲解部分，包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算法、禁忌搜索算法、加密算法等。

这部分内容，主要介绍各种不同算法的原理，其中不少介绍还给出了动态示意图，以更初学者能够更直观的理解。搬运几个示例：

鸡尾酒排序算法

鸡尾酒（Cocktail shaker）排序，也叫双向冒泡排序（Bidirectional Bubble Sort）等。这是冒泡排序的一种变体。不同之处在于，冒泡排序是从低到高比较序列里的每个元素，而鸡尾酒排序从两个方向（低到高、高到低）来回排序，效率更高。

快速选择算法

快速选择（Quick Select）算法，用于查找无序列表中的第k个最小元素。这种算法及其变体，是实践中最常用的高效选择算法。

快速选择算法与快速排序算法类似，选择一个元素作为基准来对元素进行分区，将小于和大于基准的元素分在基准左边和右边的两个区域。不同的是，快速选择并不递归访问双边，而是只递归进入一边的元素中继续寻找。

ROT13加密算法

Rot13（rotate by 13 places）是一种非常简单的替换加密算法，用于加密26个英语字母。方法是：把每个字母用其后第13个字母代替。

当然这种算法破解起来也很简单，只需要反向替换就行，所以这种算法几乎提供不了什么加密安全性，并且经常作为弱加密的典型案例。

此外，这个项目还给出了多种Python算法的代码实现。

包括二叉树（Binary Tree）、动态规划（Dynamic Programming）、散列（Hashes）、线性代数、机器学习、神经网络等。

比方在机器学习这个类别里，给出了随机森林分类、随机森林回归、朴素贝叶斯、决策树、k值聚类、线性回归、逻辑回归、感知机等。

这里截个梯度下降代码实现的图，做个示意：

希望这个项目对你学习有帮助，再给一次传送门：

https://github.com/TheAlgorithms/Python

还有一事。

这几个印度小哥，不仅仅搞了一个学Python的项目，类似的资源收集项目还包括：Java、C、C++、Scala、C#等……

以上就是一个Python就可以实现所有的算法的详细内容，更多请关注脚本之家其它相关文章！

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