⚙️ Навигация по алгоритмам: (книга Адитьи Бхаргавы 'Грокаем Алгоритмы'): big(O), Tsp, а также разбор интересных тем, например, почему 0.1 + 0.1 != 0.2...Ниже также будут посты с подтемами.

🧑‍💻(Большой материал):

🔗Связанные списки и массивы (отдельный пост)🔗

🖇 Big(O) и бинарный поиск 🖇

🌶 TSP - Задача про коммивояжера 🌶

🟰Проблема чисел с плавающей точкой🟰

⚙️ Алгоритм сортировки выбором ⚙️

__________________________________

🟰Н А В И Г А Ц И Я🟰

Я вам закинул гига чед навигацию, теперь можете искать свои любимые и нелюбимые задания и темы по ссылкам, в крайнем случае можете искать по хештегам или через набор в поиске, желаю удачного прочтения, скоро тут будет выходить Machine learning, в этом я еще полный 0, но всему свое время, щас будет 6.2 на Stepik
‼️Навигация‼️

Строковый тип данных мы уже с вами разбирали, но давайте повторим:

⭕️мы можем найти длину строки с помощью ❗️len()

 fruits = ['Bananas', 'Apples', 'Mangoes', 'Pear']
print(len(fruits)) #Вывод- 4

⭕️можем сложить их, это называется ❗️конкатенацией,

string1 = "Hello "
string2 = "world!"
print(string1 + string2) #Вывод:Hello world!

⭕️ также мы можем воспользоваться sep() - это разделитель, к примеру, аргумент \n в разделителе sep() нужен для переноса строки. В целом sep это это аргумент функции print(), который определяет, что будет вставлено между элементами‼️

print('a', 'b', 'c', 'd', sep='\n')  # \n перенесет каждое слово на новую строку

print('a', 'b', 'c', 'd', sep=', ') #Вывод: a, b, c, d

⭕️Аргумент end задает то, что будет добавлено в конце строки после вывода всех элементов.

‼️По умолчанию end='\n', что означает перенос строки. Если вы хотите, чтобы после вывода не было переноса строки, а, например, стояла запятая, то можно указать end=','

print('Hello', end=', ')
print('world')  #Вывод: Hello, world

‼️Разница этих двух только в том, что sep — это разделитесь между элементами вывода, а end — это разделитесь самих выводов разных функций print().

✅Вот наглядная разница:

print('A', 'B', 'C', sep='-', end='$')
print('D') #Вывод: A-B-C$D

#sep #end #len
end()
len()
конкатенация строк

Это дополнительная навигация, та, что в закрепе, никак не отличается, просто решил фотку классную добавить


https://stepik.org/course/58852/syllabus — КУРС, КОТОРЫЙ МЫ ПРОХОДИМ

🔗 Python: "Поколение Python": курс для начинающих.

🔗 Python: "Поколение Python": курс для начинающих (часть 2).

⚙️ Python (Базовые знания)

🖇 Алгоритмы

🌶 Machine learning

📁 Язык C

💲 Пост с навигацией на всякий

🔗 Важные ссылки

🐍 Разбор кода на Python

🧑‍💻ЕГЭ (Информатика): Решение задач на Python

'''Тройные кавычки в данном случае используются для многострочного (multiline) текста.🔗

Вот еще пример:

'''Это многострочная строка. Это её первая строка.
Это её вторая строка.
"What's your name?", - спросил я.
Он ответил: "Bond, James Bond."
'''

#Конкатенация_строк 6.2

print('"Python is a great language!"' + ', ' + 'said Fred. ' + '''"I don't ever remember having this much fun before."''')

⭕️При конкатенации можем заметить использовании тех самых тройных кавычек, то есть, используем, когда нам нужно показать двойные или одинарные кавычки. #Конкатенация_строк🧑‍💻

#Футбольная_команда 6.2. Давайте решим задачу через f строки. Внутри f-строки в паре фигурных скобок указываются имена переменных, которые надо подставить:

✅Для начала посмотрите пример:

‼️То есть, создаем две переменные (ip) и (mask), в функции print мы пишем литерал строки " с буквой f перед ним. Внутри f-строки в паре фигурных скобок указываются имена переменных, которые надо подставить.

ip = '10.1.1.1'
mask = 24

print(f"IP: {ip}, mask: {mask}") #Вывод: IP: 10.1.1.1, mask: 24

⭕️F-строка сразу выполняется, и в нее подставляются значения переменных, которые должны быть определены ранее.

⭕️Если необходимо подставить другие значения, надо создать новые переменные (с теми же именами) и снова написать f-строку.

🔗Решение задачи:

num = input()
dlina = len(num)
print(f'Футбольная команда {num} имеет длину {dlina} символов')

Разбираем задание также в разделе 6.2 #Три_города.

0️⃣ Для начала, введем переменные для всех трех городов:

first = input()
second = input()
third = input()

1️⃣❗️ Сравним минимальную длину одного из введенных городов с каждым из городов, если, к примеру, из всех трех, самое короткое слово это название первого города - то его и выводим:

if min (len(first), len(second), len(third)) == len(first):
    print(first)
elif min (len(first), len(second), len(third)) == len(second):
    print(second)
else:
    print(third)

2️⃣❗️ Аналогично с максимальной длиной среди всех городов:

if max (len(first), len(second), len(third)) == len(first):
    print(first)
elif max (len(first), len(second), len(third)) == len(second):
    print(second)
else:
    print(third)

Итак, я уже рассказывал на базовом уровне как работает память, хотя можно будет как-нибудь сделать об этом отдельный пост. В чем же суть?

🧑‍💻 Речь пойдет про сортировку выбором, а про память мы еще поговорим. Я вам уже говорил что память можно представить в виде ячеек памяти. В книге, автор говорит о памяти, как о гардеробе, в каждую ячейку которого, помещается ровно один предмет, для хранения трех вещей, нам потребуется выделить три ящика. Каждая такая ячейка имеет свой уникальный адрес, про это я уже рассказывал. Когда мы хотим сохранить какую-нибудь темку, мы запрашиваем у компьютера место в памяти и он нам выдает адрес для сохранения, а если мы захотим сохранить несколько элементов, это можно сделать с помощью связанных списков или массивов. #Память #Связанные_списки #Массивы

Допустим, мы хотим сохранить список дел на сегодня, сначала попробуем сохранить наши, допустим, 3 задачи в массиве.
Ща вам расскажу в чем суть массива.

Итак, в массиве все задачи хранятся в памяти непрерывно, то есть, у нас есть структура данных (Массив), состоящая из фиксированного числа элементов, а расположены элементы в смежных ячейках (Идут друг за другом), периодически буду приводить примеры из книги. Также стоит сказать, что элементы массива имеют индекс, по которому к ним можно быстро получить доступ, об этом еще поговорим. #Память #Связанные_списки #Массивы

Дак вот, возвращаемся к списку дел. У нас есть пока что три темки, чем мы можем заняться, для них компьютер уже выделил память (как раз три ячейки), но вдруг у нас появляется четвертая задача, а следующая ячейка памяти уже занята! Что нам теперь делать??? В таком случае, нам придется запросить новый блок памяти, где будет сразу 4 свободных ячейки памяти, которые идут друг за другом, а затем переместить наши 4 задачи туда. Но как вы уже поняли, это достаточно медленно, типо прикиньте у нас всегда будет появляться новая задача, а места под нее хватать не будет, и нам придется всегда искать в компьютере другой блок памяти. ⚙️ #Память #Связанные_списки #Массивы

✅Простейшим решением будет бронирование (резервирование) места в массиве.
Вместо того, чтобы выделять память ровно под необходимое количество элементов, выделяется больше памяти, чем нужно в данный момент. Это позволяет добавлять новые элементы в массив, не перевыделяя память каждый раз. То есть, если у нас пока что 4 задачи, но мы не уверены что это конечное число, просто резервируем сразу 7-8 мест и не паримся. Конечно же, есть недостатки.

⁉️Первое, забронировав 8 мест, не факт, что все они будут использоваться, следовательно память будет расходоваться неэффективно. И мы ее не используем и никто другой.

‼️Второе, если количество задач выйдет за 8, то перемещать все ровно придется. Теперь разберем связанные списки... #Память #Связанные_списки #Массивы

А, хотя подождите, сначала про недостатки массивов, а затем сразу к связанным спискам!

❌1. Это конечно же проблема с выделением памяти. Когда мы сохраняем задачи в массиве, нам нужен фиксированный и непрерывный участок памяти, это где элементы идут друг за другом. Если у нас всего три свободных ячейки памяти и вдруг понадобилась четвертая, но она занята, нам придется запросить новый блок памяти. Есть конечно резервирование ячеек, но про их минусы я также написал. 💻

❌2. Трудности с вставкой и удалением элементов (об этом еще поговорим позже). Вставка или удаление элемента в середине массива требует сдвига всех последующих элементов, что занимает линейное время O(n), если вы не шарите в этой теме, я об этом писал, можете смотреть в навигации. Это если че достаточно медленный алгоритм.

❌3. Фиксированный размер, нам придется задавать размер массива при создании. Большие массивы могут вызывать проблемы, особенно если нам не хватает ячеек памяти.

❌4. Наверное. это все-таки минус - однородность элементов в массиве. То есть, мы можем хранить только элементы одного типа

Вот если че, почитете

Ииитак, о преимуществах массивов говорить нам нельзя пока что, мы еще связанные списки не рассмотрели.

‼️ Первое, что вы сразу могли заметить, наши задачи размещаются где угодно в памяти, в каждом элементе хранится адрес следующего элемента списка. А вот набор произвольных адресов памяти объединяется в цепочку. Я немного об этом подробнее почитал, вот вам рассказываю. Каждая такая 'задача' это узел.

Связаный список содержит элемент ссылки, называемой first (первой).

Каждая ссылка имеет поле или поля данных и поле ссылки, называемой next (следующей).

Каждая ссылка связана со следующей посредством своей ссылки next.

Последняя ссылка содержит ссылку со значением null, обозначающую конец списка.

Так, продолжим немного позже гайс, впитывайте пока что