递归、二分查找、冒泡算法

递归就是在过程或函数里调用自身，在使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口，递归算法解题通常显得很简洁，但递归算法解题的运行效率较低。在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储，递归次数过多容易造成栈溢出等，所以一般不提倡用递归算法设计程序。

#一个简单的递归
def calc(n):
    print(n)
    if n/2 >1:
        res = calc(n/2)
        return res

calc(10)
#输出结果
10
5.0
2.5
1.25

斐波那契数列，0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233，377，610，987，1597，2584，4181，6765

def data(arg1,arg2,stop):
    if arg1 == 0:
        print(arg1)
    arg3 = arg1+arg2
    print(arg3)
    if arg3 < stop:
        data(arg2,arg3,stop)
data(0,1,6765)

二分查找

现有列表data=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,......999,1000],1000个数字，要快速查找到678

实现方法：从列表从中截取一半，分成两个列表，判断678在哪个列表中，把列表再截取一半，直到查找到678

def search(source,find_n):
    mid = int(len(source)/2)
    if len(source) >= 1:
        #print(len(source))
        if source[mid] > find_n:
            print("data in left of [%s]" %source[mid])
            #print(source[:mid])
            search(source[:mid],find_n)
        elif source[mid] < find_n:
            print("data in right of [%s]" %source[mid])
            #print(source[mid:])
            search(source[mid:],find_n)
        else:
            print("find",source[mid])
    else:
        print("cannot find...")
if __name__=='__main__':
    data = list(range(1,1000))
    search(data,678)

 生成一个4*4的2维数组并将其顺时针旋转90度

a = [[colo for colo in range(4)]for row in range(4)]
for i in a:
    print(i)

for r,row in enumerate(a):
    for c in range(r,len(row)):
        tmp = a[c][r]
        a[c][r] = a[r][c]
        a[r][c] = tmp
    print('------------')
    for b in a:
        print(b)

#另一种方法
for i in range(len(a)):
    print(i)
    f = [a[i][i] for row in range(4)]
    print(f)

 冒泡算法

对下列数组进行从小到大排列：data=[10,4,33,21,54,3,8,11,5,22,2,1,17,13,6]，前一个数和后一个数进行比较，数值大的向后移

data = [10,4,33,21,54,3,8,11,5,22,2,1,17,13,6]
for j in range(1,len(data)):
    for i in range(len(data)-j):
        if data[i] > data[i+1]:
            tmp = data[i]
            data[i] = data[i+1]
            data[i+1] = tmp
print(data)
#输出结果[1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 11, 13, 17, 21, 22, 33, 54]