Competitive Python 다운로드 - Competitive Python 소스 코드 다운로드

Competitive Python

AI 소스 코드

1.0.0

다운로드

Python의 경쟁 프로그래밍 알고리즘 라이브러리

Competitivepython은 Python으로 구현된 알고리즘 및 데이터 구조의 오픈 소스 라이브러리입니다. Python 기반 프로젝트에서 직접 사용할 수 있는 자주 사용되는 알고리즘 및 데이터 구조 모음을 제공합니다.

이 라이브러리에 관한 블로그를 확인하세요. 여기를 클릭하세요.

특징

다음과 같은 몇 가지 일반적인 알고리즘 및 데이터 구조에 대한 구현을 제공합니다.
- 검색: 이진 검색, 선형 검색, KMP 패턴 검색
- 그래프: BFS, DFS, 다익스트라
- 정렬: 버블 정렬, 삽입 정렬, 쉘 정렬, 선택 정렬, 버킷 정렬, 병합 정렬, 팀 정렬, 퀵 정렬, 힙 정렬, 기수 정렬
- 트리: 이진 검색 트리
코드베이스는 사용하기 쉽고 잘 문서화되어 있으며 Python 3과 호환됩니다.
오픈 소스이며 MIT 라이센스에 따라 사용 가능

설치

Competitive Python 라이브러리를 설치하려면 다음 명령을 실행하면 됩니다.

  pip install competitivepython

용법

프로젝트에서 Competitive Python을 사용하려면 원하는 알고리즘이나 데이터 구조를 가져와 필요에 따라 사용하세요. 다음은 몇 가지 사용 사례입니다.

검색 구현:

이진 검색

 from competitivepython import searches

arr = [1, 2, 3, 4, 5]
target = 3

result = searches.binary_search(arr, target)

print("Binary Search:",result)  

'''Output: 
Binary Search: 2
'''

선형 검색

 from competitivepython import searches

arr = [5, 7, 9, 2, 4, 10]
target = 4

result = searches.linear_search(arr, target)

print("Linear Search:",result)  

'''Output: 
Linear Search: 4
'''

크누스-모리스-프랫 문자열 검색

 from competitivepython import searches

txt = "ABABDABACDABABCABAB"
pat = "ABABCABAB"

result = searches.kmp_search(pat,txt)

print("KMP Search:",result) 

'''Output: 
KMP Search: [10]
'''

정렬 구현:

버블정렬

  from competitivepython import sorting

  arr = [112, 6, 7, 12, 15]

  result = sorting.bubble_sort(arr)
  print('bubble sort:', result)

  ''' Output --- 
   bubble sort: [6, 7, 12, 15, 112] 
  '''

버킷 정렬

 from competitivepython import sorting

arr = [112, 6, 7, 12, 15]

result = sorting.bucket_sort(arr)
print('bucket sort:', result)

''' Output --- 
 bucket sort: [6, 7, 12, 15, 112]
'''

힙 정렬

 from competitivepython import sorting

arr = [112, 6, 7, 12, 15]

result = sorting.heap_sort(arr)

print('heap sort:', result)

''' Output --- 
 heap sort: [6, 7, 12, 15, 112] 
'''

삽입 정렬

 from competitivepython import sorting

arr = [112, 6, 7, 12, 15]

result = sorting.insertion_sort(arr)

print('insertion sort:', result)

''' Output ---  
insertion sort: [6, 7, 12, 15, 112] 
'''

병합 정렬

 from competitivepython import sorting

arr = [112, 6, 7, 12, 15]

result = sorting.merge_sort(arr)

print('merge sort:', result)

''' Output --- 
 merge sort: [6, 7, 12, 15, 112] 
'''

빠른 정렬

 from competitivepython import sorting

arr = [112, 6, 7, 12, 15]

result = sorting.quick_sort(arr)

print('quick sort:', result)

''' Output --- 
 quick sort: [6, 7, 12, 15, 112] 
'''

기수 정렬

 from competitivepython import sorting

arr = [112, 6, 7, 12, 15]

result = sorting.radix_sort(arr)

print('radix sort:', result)

''' Output --- 
radix sort: [6, 7, 12, # 15, 112]
'''

선택 정렬

 from competitivepython import sorting

arr = [112, 6, 7, 12, 15]

result = sorting.selection_sort(arr)

print('selection sort:', result)

''' Output --- 
selection sort: [6, 7, 12, 15, 112]
'''

쉘 정렬

 from competitivepython import sorting

arr = [112, 6, 7, 12, 15]

result = sorting.shell_sort(arr)

print('shell sort:', result)

''' Output --- 
 shell sort: [6, 7, 12, 15, 112] 
'''

팀 정렬

 from competitivepython import sorting

arr = [112, 6, 7, 12, 15]

result = sorting.tim_sort(arr)

print('tim sort:', result)

''' Output --- 
tim sort: [6, 7, 12, 15, 112]
'''

그래프 구현:

너비 우선 검색(또는 너비 우선 탐색)

 from competitivepython import graphs

graph = {
    'A': {'B': 1, 'C': 4},
    'B': {'A': 1, 'C': 2, 'D': 5},
    'C': {'A': 4, 'B': 2, 'D': 1},
    'D': {'B': 5, 'C': 1},
}
start = 'A'
end = 'D'

result = graphs.breadth_first_search(graph, 'C')

print("bfs:",result)

''' Output--
    bfs: {'B', 'D', 'C', 'A'}
'''

깊이 우선 탐색(또는 깊이 우선 순회)

 from competitivepython import graphs

graph = {
    'A': {'B': 1, 'C': 4},
    'B': {'A': 1, 'C': 2, 'D': 5},
    'C': {'A': 4, 'B': 2, 'D': 1},
    'D': {'B': 5, 'C': 1},
}
start = 'A'
end = 'D'

result = graphs.depth_first_search(graph, 'C')
print("dfs:",result)

''' Output--
    dfs: {'B', 'D', 'C', 'A'}
'''

Dijkstra의 최단 경로

 from competitivepython import graphs

graph = {
    'A': {'B': 1, 'C': 4},
    'B': {'A': 1, 'C': 2, 'D': 5},
    'C': {'A': 4, 'B': 2, 'D': 1},
    'D': {'B': 5, 'C': 1},
}
start = 'A'
end = 'D'

result = graphs.dijkstra(graph, start, end)
print("dijikstra:",result)

''' Output--
   dijikstra: {'distance': 4, 'path': ['B', 'C', 'D']}
'''

트리 구현:

 from competitivepython import trees

# Create an instance of the BinarySearchTree
bst = trees.BinarySearchTree()

# Insert some values into the tree
bst.insert(50)
bst.insert(30)
bst.insert(20)
bst.insert(40)
bst.insert(70)
bst.insert(60)
bst.insert(80)

# Check if a value is present in the tree
print(bst.search(50)) # Output: True
print(bst.search(35)) # Output: False

# Get the values in the tree in in-order traversal order
print(bst.get_in_order_traversal()) # Output: [20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]