如何写python算法

编写Python算法通常涉及以下步骤：

定义问题：

明确算法要解决的问题和目标。

设计算法：

根据问题设计出算法逻辑，可能包括数据结构的选择、算法的正确性和效率。

编写代码：

将算法逻辑转换为Python代码。

测试代码：

通过测试确保代码的正确性和效率。

下面是一些具体的Python算法示例：

斐波那契数列

 def fibonacci（n）: a, b = 0, 1 while b < n: a, b = b, a + b return a 输出第10个斐波那契数 print（fibonacci（10）） 输出：55 

水仙花数

 def is_narcissistic（num）: digits = [int（d） for d in str（num）] return num == sum（d len（digits） for d in digits） 输出所有的水仙花数 for i in range（100, 1000）: if is_narcissistic（i）: print（i） 

分解质因数

 def prime_factors（n）: factors = [] divisor = 2 while n > 1: while n % divisor == 0: factors.append（divisor） n //= divisor divisor += 1 return factors  输出90的质因数 print（prime_factors（90）） 输出：[2, 3, 3, 5] 

快速排序算法

 def quick_sort（arr）: if len（arr） <= 1: return arr pivot = arr[len（arr） // 2] left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quick_sort（left） + middle + quick_sort（right） 示例数组 array = [3,6,8,10,1,2,1] print（quick_sort（array）） 输出：[1, 1, 2, 3, 6, 8, 10] 

二分查找算法

 def binary_search（arr, target）: left, right = 0, len（arr） - 1 while left <= right: mid = （left + right） // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: left = mid + 1 else: right = mid - 1 return -1 示例有序数组和目标值 array = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] target = 5 print（binary_search（array, target）） 输出：4 

PSI公式计算

 import numpy as np def psi_score（expected, actual）: expected_counts = np.histogram（expected, bins=10） actual_counts = np.histogram（actual, bins=10） expected_proportions = expected_counts / np.sum（expected_counts） actual_proportions = actual_counts / np.sum（actual_counts） index = np.sum（（actual_proportions - expected_proportions） * np.log（actual_proportions / expected_proportions）） return index 示例数据 expected = np.random.normal（size=1000） actual = np.random.normal（size=1000） 计算PSI print（psi_score（expected, actual）） 

以上示例展示了如何用Python实现不同的算法。每个算法都有其特定的应用场景和实现细节，需要根据实际需求进行选择和调整。