python编程题大全-python编程题

1、台阶问题、斐波那契

一只青蛙可以跳上一级台阶，也可以跳上两级台阶，求青蛙跳上一个n级台阶共有多少种跳法

方法一：

def fib(n):

a, b = 0,1

for _ in range(n):

a, b = b, a+b

return b

方法二：

def fib(n):

a, b = 0,1

for _ in range(n):

a, b = b, a+b

return b

方法三：

def memo(func):

cache = {}

def wrap(*args):

if args not in cache:

cache[args] = func(*args)

return cache[args]

return wrap

@memo

def fib(n):

if n < 2:

return 1

return fib(n-1) + fib(n-2)

2、台阶问题、斐波那契

一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级……它也可以跳上n级。

求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。

fib = lambda n : n if n < 2 else 2*fib(n-1)

3、矩形覆盖问题

第2n个矩形的覆盖方法等于第2(n-1)加上第2(n-2)的方法。

area = lambda i :i if i < 2 else area(n-1) + area(n-2)

4、杨氏矩阵查找

在一个m行n列二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。

请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。

data = [[1,2,8,9],[2,4,9,12],[4,7,10,13],[6,8,11,15]]

def find_young(data,target):

m = len(data) - 1

n = len(data[0]) - 1

r = 0

c = n

while c>=0 and r<=m: #从左上方开始查询

value = data[r][c]

if value == target:

return True

elif value > target:

c -= 1

elif value < target:

r += 1

return False

5、去除列表中的重复元素

list1 = ["b","c","d","b","c","a","a"]

用集合

list(set(data))

用字典

l2 = {}.fromkeys(list1).keys()

#说明：用于创建一个新字典，以序列seq中元素做字典的键

用字典并保持顺序

l2 = list(set(list1))

l2.sort(key=l1.index)

列表推导式

l2 = []

[l2.append(i) for i in list1 if not i in l2]

6、链表成对

1->2->3->4转换成2->1->4->3

obj = Solution()

for i in range(10):

obj.append(i)

class ListNode:

def __init__(self, x):

self.value = x

self.next = None

class Solution:

#@param a ListNode

#@return a ListNode

def swapPairs(self, head):

if head != None and head.next != None:

next = head.next

head.next = self.swapPairs(next.next)

next.next = head

return next

return head

7、创建字典方法

工厂方法

items = [("name","earth"), ("port","80")]

dict2 = dict(items)

fromkeys()方法

dict1 = {}.fromkeys(("x", "y"),-1)

8、合并两个有序列表

合并排序O(nlogn)

list1 = [33, 37, 38, 39]

list2 = [35, 36, 40, 43, 45, 50]

尾递归

def _recursion_merge_sort(list1, list2, tmp):

if len(list1) == 0 or len(list2) == 0:

tmp.extend(list1)

tmp.extend(list2)

return tmp

else:

if list1[0]

tmp.append(list1[0])

del list1[0]

else:

tmp.append(list2[0])

del list2[0]

return _recursion_merge_sort(list1, list2, tmp)

def recursion_merge_sort(list1, list2):

tmp = _recursion_merge_sort(list1, list2,[])

return tmp

循环

def loop_merge_sort(list1, list2):

result = []

while list1 and list2:

if list1[0] <= list2[0]:

result.append(list1[0])

del list1[0]

else:

result.append(list2[0])

del list2[0]

if list1 == []:

result.extend(list2)

if list2 == []:

result.extend(list1)

return result

9、交叉链表求交点

其实思想可以按照从尾开始比较两个链表，如果相交，则从尾开始必然一致，只要从尾开始比较，直至不一致的地方即为交叉点。

a = [1,2,3,7,9,1,5]

b = [4,5,7,9,1,5]

for i in range(1, min(len(a),len(b))):

if i== 1 and (a[-1] != b[-1]):

print("No")

break

else:

if a[-i] != b[-i]:

print("交叉节点：", a[-i+1])

break

#构造链表类

class ListNode:

def __init__(self, x):

self.val = x

self.next = None

#求出链表长度的差值，长链表的指针先想后移动lenA-lenB。

#然后两个链表一起往后走，若结点相同则第一个相交点

def node(l1, l2):

len1, len2 = 0, 0

#求两链表长度

while l1.next:

l1 = l1.next

len1 += 1

while l2.next:

l2 = l2.next

len2 += 1

#如果相交

if l1.next == l2.next:

#长链表先走

if len1 > len2:

for _ in range(len1 - len2):

l1 = l1.next

return l1

else:

for _ in range(len2-len1):

l2 = l2.next

return l2

else:

return

10、二分查找

O(logn)

def binary_search(list, item):

low = 0

high = len(list) - 1

while low <= high:

middle = int((low + high)/2)

guess = list[middle]

if guess > item:

high = middle - 1

elif guess < item:

low = middle + 1

else:

return middle

return "Not Found"

# 排序列表

orded_list = [1,3,4,5,6,7,8,9,11]

print(binary_search(orded_list,3))

#补充：

l = [3,7,9,6,4,8,11,1,5]

l = sorted(l)

11、快速排序

O(nlogn)

def quick_sort(list):

if len(list) < 2:

return list

else:

middle = list[0]

lessbeforemiddle = [x for x in list[1:] if x <= middle]

largebefoemiddle = [x for x in list[1:] if x > middle]

finally_list = quick_sort(lessbeforemiddle) + [middle] + quick_sort(largebefoemiddle)

return finally_list

quick_sort(l)

12、冒泡排序

O(n^2)

def swap(l, i, j): #交换

t = l[i]

l[i] = l[j]

l[j] = t

def bubble_sort(list):

n = len(list)

while n > 1:

i = 1

while i < n:

if list[i-1] > list[i]:

swap(list, i ,i-1)

i += 1

n -= 1

13、广度优先搜索

O(节点数+边数)

graph = {}

graph["you"] = ["alice","bob","calm"]

graph["alice"] = ["peggym"]

graph["bob"] = ["anuj","peggym"]

graph["peggym"] = ["anuj"]

graph["anuj"] = ["peggym"]

# print type(graph)

from collections import deque

def person_is_seller(person):

if "m" in person:

return person

def search(name):

search_queue = deque()

search_queue += graph[name]

searched = []

while search_queue:

person = search_queue.popleft()

if person not in searched:

if person_is_seller(person):

print(person + "is seller")

searched.append(person)

esle:

search_queue += graph[person]

searched.append(person)

return False

search("you")

14、动态规划———找零问题

#values是硬币的面值values = [ 25, 21, 10, 5, 1]

#valuesCounts 钱币对应的种类数,5

#money 总钱数,63

#coinsUsed 对应于目前钱币总数i所使用钱币数目

def coin_change(values, valuesCounts, money, coinsUsed):

for i in range(1, money + 1):

minValue = i

for num in range(valuesCounts):

if values[num] <= i:

count = coinsUsed[i - values[num]] + 1

if count < minValue:

minValue = count

coinsUsed[i] = minValue

print("第%d 最少需要 %d 枚钱币" %(i, minValue))

if __name__ == "__main__":

# values = [25, 21, 10, 5, 1]

money = 63

values = [1,2,5,7,9,20]

coinsUsed = [0]*(money + 1)

length = len(values)

coin_change(values, length, money, coinsUsed)

15、二叉树节点

class Node(object):

def __init__(self, data, left=None, right=None):

self.data = data

self.left = left

self.right = right

tree = Node(1, Node(3, Node(7, 0), 6), Node(2, 5, 4)

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