algorithm_with_python

学习使用python学习算法

binary_search.py

binary_search(num_list, num)

使用二分查找的查找函数，num_list要求为升序排列的列表，num为要查找的数字

selectionSort.py

find_smallest(num_arr)

查找列表中最小数字的函数，返回最小值的索引

selection_sort(num_arr)

执行选择排序的函数，升序排列

hanoi.py

move(origin, middle, destination, left_num)

移动盘子的函数，参数依此为起始杆，过渡杆，目标杆和剩余盘子数目

sum.py

sum_arr(arr, start, end)

对列表中元素求和，参数依此为列表，起始位置，结束位置

arr_num(arr, begin)

统计列表中元素的数目，参数依此为列表和起始位置

find_max(arr, start, end)

查找列表中的最大值，参数依此为列表，起始位置，结束位置

quick_sort.py

quick(arr)

将列表中的元素升序排列

BFS.py

person_is_seller(name)

判断名为name的人是否为芒果销售商（名字以m结尾）

search(name, graph)

从graph中自名为name的人开始搜索芒果销售商

Dijkstra.py

find_lowest_cost_node(costs, processed)

找出当前情况下开销最小的节点

find_lowest_weight_way(graph, costs, parent, processed)

找到开销最小的路径

print_best_way(parent, node, start)

打印开销最小路径

broadcast.py

find_best_solution(states_needed, stations)

查找广播站的最小范围

network_flows.py

find_next(graph_res, stack)

递归函数，通过不断迭代找出一条由起点到终点的路径，存放在stack中

cal_min_flow(graph_res, stack)

计算储存在stack中的flow的最小值(在所有边中找)

update_graph(graph_flow, graph_res, stack)

每次找到一组flow时，都要更新graph_flow和graph_res的连接情况
其中，graph_flow的连接情况不允许改变，如果遇到反向连接应减去相应的值；
graph_res允许出现反向连接，也即它的连接状态是可以改变的。当边的权值为0时，应删除这条边

find_min_flow(graph, graph_flow, graph_res)

驱动函数，用于找到一组flow和更新图

get_max_flow(graph_flow)

依据一个点的流入量等于其流出量的原理，计算起点的流出量作为总的流量

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