本文实例讲述了Python通过公共键对字典列表排序算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
问题：想根据一个或多个字典中的值来对列表排序
解决方案：利用operator模块中的itemgetter()函数对这类结构进行排序是非常简单的。
# Sort a list of a dicts on a common key
rows = [
{'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},
{'fname': 'David', 'lname'
本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
根据维基百科的伪代码实现：
广度优先BFS：
使用队列，集合
标记初始结点已被发现，放入队列
每次循环从队列弹出一个结点
将该节点的所有相连结点放入队列，并标记已被发现
通过队列，将迷宫路口所有的门打开，从一个门进去继续打开里面的门，然后返回前一个门处
"""
procedure BFS(G,v) is
let Q be a queue
Q.enqueue(v)
la
本文实例讲述了Python找出序列中出现次数最多的元素。分享给大家供大家参考，具体如下：
问题：找出一个元素序列中出现次数最多的元素是什么
解决方案：collections模块中的Counter类正是为此类问题所设计的。它的一个非常方便的most_common()方法直接告诉你答案。
# Determine the most common words in a list
words = [
'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my'
A*作为最常用的路径搜索算法，值得我们去深刻的研究。路径规划项目。先看一下维基百科给的算法解释：https://en.wikipedia.org/wiki/A*_search_algorithm
A *是最佳优先搜索它通过在解决方案的所有可能路径（目标）中搜索导致成本最小（行进距离最短，时间最短等）的问题来解决问题。 ），并且在这些路径中，它首先考虑那些似乎最快速地引导到解决方案的路径。它是根据加权图制定的：从图的特定节点开始，它构造从该节点开始的路径树，一次一步地扩展路径，直到其一个路径在预定
本文实例讲述了Python实现的寻找前5个默尼森数算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
找前5个默尼森数。
若P是素数且M也是素数，并且满足等式M=2**P-1，则称M为默尼森数。例如，P=5，M=2**P-1=31，5和31都是素数，因此31是默尼森数。
python2代码如下：
from math import sqrt
def isPrime(n):
'judge whether a positive integer is a prime number!'
if n==1:
本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
根据维基百科的伪代码实现：
广度优先BFS：
使用队列，集合
标记初始结点已被发现，放入队列
每次循环从队列弹出一个结点
将该节点的所有相连结点放入队列，并标记已被发现
通过队列，将迷宫路口所有的门打开，从一个门进去继续打开里面的门，然后返回前一个门处
"""
procedure BFS(G,v) is
let Q be a queue
Q.enqueue(v)
lab
