github标星58500+：常见数据结构与算法的python实现

昨天分享的文章介绍了如何学习数据结构算法：

今天介绍一个 github 仓库，用 Python 实现了常见的数据结构与算法。

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有人问我数据结构与算法怎么学？

免费的我推荐严蔚敏老师的数据结构课程，网上可以查到，当年考博士时候学的就是这个。

收费的我推荐极客时间的《数据结构与算法之美》：

http://gk.link/a/108GK ，内容挺全面，学了应该对算法有帮助。

以上两个教程都不是用python实现的，有群友问怎么用python实现常见的数据结构算法？我找到一个github标星58500+star的仓库，把各种常见算法用python实现了，而且还有动图演示，非常值得推荐。（黄海广）

仓库说明

这个仓库用python语言实现了绝大部分算法，主要是用于教学目的，因此效率稍微低于工业界。

仓库地址：

https://github.com/TheAlgorithms/Python

内容说明

包含了常见的算法的python实现，如二叉树、排序、查找等等。这些是算法工程师必须掌握的技能。

文件目录

动画演示

冒泡排序

桶排序

快速排序

典型代码

（这个是冒泡排序的代码）：

from __future__ import print_function

def bubble_sort(collection):
    """Pure implementation of bubble sort algorithm in Python
    :param collection: some mutable ordered collection with heterogeneous
    comparable items inside
    :return: the same collection ordered by ascending
    Examples:
    >>> bubble_sort([0, 5, 3, 2, 2])
    [0, 2, 2, 3, 5]
    >>> bubble_sort([])
    []
    >>> bubble_sort([-2, -5, -45])
    [-45, -5, -2]

    >>> bubble_sort([-23,0,6,-4,34])
    [-23,-4,0,6,34]
"""
    length = len(collection)
    for i in range(length-1):
        swapped = False
        for j in range(length-1-i):
            if collection[j] > collection[j+1]:
                swapped = True
                collection[j], collection[j+1] = collection[j+1], collection[j]
            if not swapped: break # Stop iteration if the collection is sorted.
        return collection

if __name__ == '__main__':
    try:
        raw_input # Python 2
    except NameError:
        raw_input = input # Python 3
    user_input = raw_input('Enter numbers separated by a comma:').strip()
    unsorted = [int(item) for item in user_input.split(',')]
    print(*bubble_sort(unsorted), sep=',')

总结

数据结构与算法设计怎么学?

免费的我推荐严蔚敏老师的数据结构课程，网上可以查到，用c语言实现，当年考博士时候学的就是这个。

收费的我推荐极客时间的《数据结构与算法之美》：

http://gk.link/a/108GK ，内容挺全面，学了应该对算法有很大帮助。

算法的python实现 推荐github上一个58500+多star的仓库，把各种常见算法用python实现了，而且还有动图演示。

仓库地址：

https://github.com/TheAlgorithms/Python

机器学习初学者

黄海广博士创建的公众号，黄海广博士个人知乎粉丝21000+，github排名全球前120名（30000+）。本公众号致力于人工智能方向的科普性文章，为初学者提供学习路线和基础资料。原创作品有：吴恩达机器学习个人笔记、吴恩达深度学习笔记等。

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