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Python实现的蓝桥杯算法训练之表达式计算

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简介:
本项目为基于Python语言的蓝桥杯竞赛准备而设计,专注于表达式计算的算法训练,旨在提升参赛者的编程与逻辑思维能力。 class Stack(object) : # 初始化栈为空列表 def __init__(self): self.items = [] # 判断栈是否为空,返回 True 或 False def is_empty(self): return self.items == [] # 压栈,添加新元素进栈 def push(self,item): self.items.append(item) # 出栈,删除栈顶元素,并返回 def pop(self): return self.items.pop()

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  • Python
    优质
    本项目为基于Python语言的蓝桥杯竞赛准备而设计,专注于表达式计算的算法训练,旨在提升参赛者的编程与逻辑思维能力。 class Stack(object) : # 初始化栈为空列表 def __init__(self): self.items = [] # 判断栈是否为空,返回 True 或 False def is_empty(self): return self.items == [] # 压栈,添加新元素进栈 def push(self,item): self.items.append(item) # 出栈,删除栈顶元素,并返回 def pop(self): return self.items.pop()
  • C++篇全解.doc
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    《C++篇蓝桥杯算法训练全解》是一本专为参加蓝桥杯竞赛的学生编写的指导书,涵盖了C++编程语言的基础知识及进阶算法技巧,并提供了丰富的练习题与解答。 C++是基于C语言发展而来的编程语言,它不仅支持过程化程序设计,还能够进行面向对象的程序设计以及抽象数据类型的应用。同时,C++在继承与多态方面也有出色的表现。这种灵活性使得它可以适应不同规模的问题,并为开发者提供了多种解决方案的选择路径。 本段落档主要关注算法的设计和实现,其中包含了大量关于各种算法的思想展示、代码示例及重点分析内容。文档的内容会持续更新以反映最新的研究进展和技术发展。
  • Java 模板题及真题
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    本资源提供Java蓝桥杯比赛所需的算法模板与历年真题,旨在帮助参赛者系统性地提升编程能力和解题技巧。 蓝桥杯 Java语言 基础算法包括排序、动态规划、广度搜索、深度搜索、并查集等多种算法模板题,题目来源于蓝桥杯平台训练的算法模板提库,并包含部分真题。真题部分划分为八个章节,帮助大家更好地掌握各类算法。
  • C语言经典试题
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    本书聚焦于通过经典算法讲解和蓝桥杯历届真题解析,帮助读者深入理解C语言编程的核心技术,并提供丰富的实践机会以提升编程能力和竞赛水平。 蓝桥杯试题及C语言经典算法训练资料包含了历年的比赛题目和培训材料。
  • C语言基础与代码
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    本资源包含C语言蓝桥杯竞赛的基础知识及经典算法训练代码,旨在帮助编程初学者提升解题能力和比赛成绩。 自己写的代码以及网上找的一些代码都通过了蓝桥杯官网训练库的100%测试。个人认为多做题,并掌握C++几个STL容器的用法后,获奖是没有问题的。
  • 习参考答案
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    本书为参加蓝桥杯竞赛的选手提供详细的算法练习题解,涵盖数据结构与算法基础、进阶及高级内容,适合编程爱好者和技术竞赛参赛者参考学习。 蓝桥杯练习系统中的算法训练答案是参加比赛的同学不可多得的资源,所有题目都使用Java语言实现,但也可以参考其他编程语言来完成。
  • 基础杨辉三角形(Python语言
    优质
    本教程讲解如何使用Python语言解决蓝桥杯竞赛中的基础题目——杨辉三角形问题,涵盖算法设计与代码实现。 问题描述:杨辉三角形又称Pascal三角形,它的第i+1行是(a+b)^i的展开式的系数。它的一个重要性质是:每个数字等于其左上方与右上方两个相邻数之和。 下面给出了杨辉三角形的前4行: ``` 1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 ``` 输入格式:输入包含一个整数n。 输出格式:输出杨辉三角形的前n行。每一行从这一行的第一个数字开始依次输出,中间使用一个空格分隔,请不要在前面或后面添加多余的空格。 例如: 输入4时, 预期输出为: ``` 1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 ```
  • 入门
    优质
    《蓝桥杯入门算法》是一本专为参加蓝桥杯竞赛的学生编写的教程,涵盖基础到中级的各种算法题型与解题技巧。 蓝桥杯基础算法涵盖了一系列计算机科学中的核心算法,对于参加竞赛或提升编程能力至关重要。以下是每个文件名所代表的算法详细解释: 1. **高精度计算.ppt**:此部分介绍如何处理超过标准整型或浮点型数据范围的大整数运算,包括加减乘除、取模等操作。这类技术在数学计算、加密和金融领域中广泛应用。通常使用链表或数组存储大整数,并设计相应算法进行各种运算。 2. **递推算法.ppt**:通过已知项推导出下一项的方法称为递推,适用于解决序列问题如斐波那契数列等。递归公式有助于简化复杂度较高的计算过程,但有时需结合动态规划避免重复计算以提高效率。 3. **递归算法.ppt**:函数自我调用的方式即为递归算法,常用于分治策略中的子任务分解与解决。需要明确基本情况(停止条件)和递推步骤的设计来实现有效解决问题的目标。例如二分查找、汉诺塔等都是典型的例子。 4. **搜索与回溯算法.ppt**:包括深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)在内的各种策略用于寻找问题的解法,而回溯则是一种在遇到阻碍时退回一步尝试其他路径的方法。这些方法广泛应用于图论、谜题求解及组合优化等领域。 5. **广度优先搜索.ppt**:从起点开始逐层遍历所有节点是BFS的特点之一,适用于寻找最短路径或最近的解决方案。此策略在图形遍历和最短距离问题中占据重要位置。 6. **贪心算法.ppt**:追求局部最优解以期达到全局最佳效果的方法称为贪心法,常用于解决优化问题如最小生成树、活动安排等。尽管这种方法不一定总能得到全局最优结果,但在特定条件下表现良好。 7. **分治算法.ppt**:大问题通过分解为较小的部分来简化处理的方式被称为分治策略,常见的应用实例包括快速排序和归并排序等。这种技术能够降低复杂度,并有效提高解决问题的效率。 8. **动态规划基础.ppt**:建立状态转移方程并通过子问题求解避免重复计算以获得最优结果的方法是动态规划的核心思想,适用于背包问题、最长公共子序列等多种场景。成功运用的关键在于准确定义和选择合适的子结构进行优化。 9. **动态规划背包问题.ppt**:探讨在容量有限的条件下如何最大化价值或重量的问题类型——即经典背包问题的各种变体如完全背包、0-1背包及多重背包等,通过实例展示算法的应用与技巧。 10. **动态规划经典题.ppt**:此部分可能涵盖使用动态规划解决的实际案例,例如矩阵链乘法和最长递增子序列等问题的解析过程以加深理解其思路和技术要领。 学习这些基础算法对提升编程思维及实际问题处理能力非常有帮助。尤其对于参加蓝桥杯这类竞赛而言,理解和掌握上述核心算法是必不可少的前提条件。通过深入研究与实践应用可以逐步提高在设计和分析复杂算法方面的能力水平。
  • Python基础知识与
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    本课程专为参加蓝桥杯竞赛的学生设计,涵盖Python编程语言的基础知识和常用算法技巧,帮助学员提升编程能力和解题效率。 蓝桥杯Python基础知识和算法是为全国性编程竞赛——蓝桥杯准备的学习资源,主要涵盖Python语言的基础知识及算法应用。这项比赛旨在提升大学生与青少年的计算机科学素养,特别是在设计和实现算法方面的技能。 对于Python基础学习者而言,需要掌握以下关键点: 1. **语法**:包括变量定义、数据类型(如整型、浮点型、字符串、布尔型等)、运算符、流程控制语句(if条件判断、for循环与while循环)以及函数的使用和模块导入。 2. **面向对象编程**:理解类与对象的概念,继承、封装及多态的基本原理,并学会创建和运用类。 3. **文件操作**:掌握读写文本段落件和二进制文件的方法,熟悉如read()、write()等方法的应用。 4. **异常处理**:理解和使用try-except语句来应对程序运行时可能出现的错误。 5. **内置函数与标准库**:了解常用的内建函数(例如len(), type())及如何利用Python的标准库模块(如os, sys, math)解决实际问题。 6. **函数式编程**:掌握map()、filter()等高阶函数,lambda表达式的使用方法以及闭包和装饰器的概念。 在算法学习方面,重点应放在以下几个类别: 1. **排序与查找**:快速排序、归并排序等多种基础的排序算法及线性搜索、二分法等查找技术。 2. **图论与树结构**:深度优先遍历(DFS)、广度优先遍历(BFS)以及最小生成树(Prim或Kruskal),最短路径(Dijkstra或Floyd)等问题求解方法。 3. **动态规划**:背包问题、最长公共子序列等经典动态规划题目解析与算法实现技巧。 4. **回溯法及剪枝策略**:解决如八皇后布局、N皇后挑战以及数独谜题的解决方案,理解其核心思想和优化技术。 5. **贪心算法**:霍夫曼编码、活动选择问题等通过局部最优决策来达成全局最优点的方法。 6. **数据结构基础**:链表、栈、队列等多种基本的数据存储方式及其应用实例解析。 在名为lanqiaobei-ELAINA-main的文件中可能包含了大量的练习题库,示例代码以及详细的讲解文档。通过这些材料的学习和实践可以帮助参赛者提升Python编程技能与算法思考能力,在蓝桥杯竞赛中取得优异成绩,并为未来的项目开发奠定坚实的基础。
  • Python模板汇总
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    本资源汇集了参加Python组蓝桥杯竞赛所需的各类经典算法模板,旨在帮助参赛者快速掌握和应用算法知识。 在本节中,我们将深入探讨蓝桥杯Python组的算法模板,涵盖从基础排序算法到更高级的概念如动态规划、图论、字符串处理和数论等内容。所有这些内容都使用Python语言实现,并且对参赛者来说非常重要。 首先来看排序算法,这是学习的基础部分,在比赛中经常被考察。文中提供了多种常见排序算法的Python代码示例,包括归并排序、基数排序、快速排序、冒泡排序、插入排序、桶排序和希尔排序等。 例如,归并排序是一种分治策略的应用:它将数组分成两半分别进行递归处理,并通过合并操作来整合结果。在Python中可以定义两个函数`merge_sort`用于主逻辑及`merge`实现具体的合并步骤。 基数排序则基于数字的每一位来进行排序,先从最低位开始逐步向高位推进直到完成整个序列的有序化过程。此方法利用了字符串处理的优势,在Python里可以通过将整数转换为字符串形式来简化操作流程。 快速排序通过选取一个基准元素,并围绕它对数组进行分区(小值在左大值在右),然后递归地对该左右两部分执行同样的步骤,直至整个序列有序化。关键在于如何选择合适的“pivot”以优化性能和稳定性。 冒泡排序是逐次比较相邻的两个数并交换位置直到最大的数字被移动到数组末尾的一种简单方式;插入排序则模拟了手牌整理的过程,在已排好序的部分寻找正确的位置来放置新的元素,这要求对每个新进入的数据都进行适当的定位调整。 桶排序利用分箱的思想将大量数据分配至不同区间(或“桶”)内各自独立地完成局部排列工作。当处理范围广泛且分布均匀的数值时特别有效率。 希尔排序则是插入排序的一种改进版本,在初始阶段采用较大的间隔逐步缩小,直到最终使用1作为间隔进行常规插入操作。这大大减少了元素交换次数使得效率得以提高。 另外还介绍了前缀和的概念及其应用价值:它能显著加快连续区间问题(如求和)的处理速度至常数级别O(1)。 动态规划部分则会覆盖一些基础题目,比如背包问题或最长公共子序列等。这种方法的核心在于将大问题分解为若干小规模相似的问题,并利用这些子结果来构建最终答案。 图论方面,则包括了诸如DFS(深度优先搜索)、BFS(广度优先搜索)以及Dijkstra算法、Floyd算法用于最短路径计算,还有Kruskal和Prim等用于最小生成树构造的常用技术。这些都是解决复杂网络问题的基础工具。 字符串处理部分则会讲解一些模式匹配方法如KMP或Rabin-Karp算法,并介绍最长公共前缀及字符串编辑距离等问题求解技巧。这些内容通常会在需要文本分析的任务中出现,掌握它们有助于快速解决问题。 数论领域,则可能涉及素数检测、欧拉函数计算、扩展的GCD算法以及中国剩余定理等内容,在密码学和大整数运算等领域具有重要应用价值。 以上所有模板与基础题型均来自蓝桥云课平台,非常适合初学者使用。通过反复练习这些示例代码,并结合实际编程挑战进行测试调整,能够显著提升个人解题能力并有望在比赛中取得佳绩。