计数排序算法通过统计序列中各个元素出现的次数，完成对整个序列的升序或降序排序，这样的排序算法称为计数排序算法。接下来，我们为您系统地讲解计数排序算法。计数排序算法的实现思路假设待排序序列为 {4, 2, 2, 8, 3, 3, 1}，使用计数排序算法完成升序排序的过程为：找到序列中的最大值（用 max 表示）。对于 {4, 2, 2, 8, 3, 3, 1} 序列来说，最大值是 8。创建一个长度为

冒泡排序算法冒泡排序是所有排序算法中最简单、最易实现的算法，有时也称为起泡排序算法。使用冒泡排序算法对 n 个数据进行排序，实现思路是：从待排序序列中找出一个最大值或最小值，这样的操作执行 n-1 次，最终就可以得到一个有序序列。举个例子，对 {14, 33, 27, 35, 10} 序列进行升序排序（由小到大排序），冒泡排序算法的实现过程是：从 {14, 33, 27, 35, 10} 中找到最

快速排序算法提到排序算法，多数人最先想到的就是快速排序算法。快速排序算法是在分治算法基础上设计出来的一种排序算法，和其它排序算法相比，快速排序算法具有效率高、耗费资源少、容易实现等优点。快速排序算法的实现思路是：从待排序序列中任选一个元素（假设为 pivot）作为中间元素，将所有比 pivot 小的元素移动到它的左边，所有比 pivot 大的元素移动到它的右边；pivot 左右两边的子序列看作是两

稳定排序算法有哪些相信您已经掌握了很多种排序算法，比如冒泡排序、插入排序、希尔排序、选择排序等。这些排序算法中，有些是 “稳定” 的，有些是 “不稳定” 的。给定的待排序序列中，经常会包含相同的元素，例如：3 1 2 4 2此序列中包含两个元素 2，为了区分它们，我们分别称它们为 “红 2” 和 “绿 2”。评价一个排序算法是否稳定，是指该算法完成排序的同时，是否会改变序列中相同元素的相对位置。例

选择排序算法对数据量较少的序列实现升序或降序排序，可以考虑使用选择排序算法，它对应的时间复杂度为O(n2)。排序排序算法对含有 n 个元素的序列实现排序的思路是：每次从待排序序列中找出最大值或最小值，查找过程重复 n-1 次。对于每次找到的最大值或最小值，通过交换元素位置的方式将它们放置到适当的位置，最终使整个序列变成有序序列。举个例子，我们使用选择排序算法对 {14, 33, 27, 10, 3

桶排序算法桶排序（又称箱排序）是一种基于分治思想、效率很高的排序算法，理想情况下对应的时间复杂度为 O(n)。接下来，我们系统地学习一下桶排序算法。桶排序算法的实现思路假设一种场景，对 {5, 2, 1, 4, 3} 进行升序排序，桶排序算法的实现思路是：准备 5 个桶，从 1~5 对它们进行编号；将待排序序列的各个元素放置到相同编号的桶中；从 1 号桶开始，依次获取桶中放置的元素，得到的就是一个

Python list列表修改元素Python 提供了两种修改列表（list）元素的方法，你可以每次修改单个元素，也可以每次修改一组元素（多个）。修改单个元素修改单个元素非常简单，直接对元素赋值即可。请看下面的例子：nums = [40, 36, 89, 2, 36, 100, 7]nums[2] = -26#使用正数索引nums[-3] = -66.2#使用负数索引print(nums)运行结果

学习Python爬虫前的准备工作在使用 Python 编写爬虫程序之前，您需要提前做一些准备工作，这样在后续学习过程中才会得心应手。知识准备1) Python语言Python 爬虫作为 Python 编程的进阶知识，要求学习者具备较好的 Python 编程基础。对于没有基础的小伙伴而言，建议阅读《Python基础教程》，这套教程通俗易懂，非常适合初学者学习，并且教程作者亲自答疑解惑，帮您实现 Py

Python set集合详解Python 中的集合，和数学中的集合概念一样，用来保存不重复的元素，即集合中的元素都是唯一的，互不相同。从形式上看，和字典类似，Python 集合会将所有元素放在一对大括号 {} 中，相邻元素之间用“,”分隔，如下所示：{element1,element2,...,elementn}其中，elementn 表示集合中的元素，个数没有限制。从内容上看，同一集合中，只能存

Pillow和ndarray数组NumPy 是 Python 科学计算的基础数据包，它被大量的应用于机器学习领域，比如图像识别、自然语言处理、数据挖掘等。ndarray 是 NumPy 中的数组类型，也称为 ndarray 数组，该数组可以与 Pillow 的 PIL.Image 对象实现相互转化。ndarray数组创建图像下面通过 ndarray 数组构建一个 Image 对象，并将图像显示出来