algorithms 算法库20 个主题模块、数百个最小可读的 Python 实现【免费下载链接】algorithmsMinimal examples of data structures and algorithms in Python项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/al/algorithmsalgorithms是一个 Python 算法库把常用数据结构与算法写成一个文件一个算法的最小实现每个文件自带 docstring、类型注解和复杂度说明。它既可以pip install algorithms后直接 import 调用也可以打开源码当范本照着写。定位是给想读懂某个算法到底怎么落笔的初学者当参考而不是追求极致性能的运行时库。Python 算法库的定位查实现与抄片段的两种用法这个库的核心取舍是可读性优先。每个模块独立、不依赖第三方库打开一个.py文件就能从头读到尾文件头写清算法背景、给出参考链接正文里标注时间/空间复杂度函数带类型注解和带的 doctest。因此它有两种典型用法当依赖用from algorithms.searching import binary_search像标准库一样取一个现成函数。当范本读你不需要安装直接克隆仓库、打开对应文件把里面的思路抄进自己的代码。对准备面试、补算法课、核对某个思路对不对的场景第二种更常用。它明确不是面向生产的加速库下面会具体说明哪些情况别直接用。算法目录全景20 个主题模块怎么检索仓库按主题分目录每个目录对应一个algorithms/topic/包data_structures/放可复用的类其余放算法函数。检索时先按问题类型定位目录再在目录里挑具体文件。主题覆盖内容路径数据结构堆、AVL、红黑树、Trie、并查集、线段树、vEB 树等可复用类algorithms/data_structures/排序冒泡/快排/归并/堆排/基数/计数等 20 种algorithms/sorting/查找二分/跳跃/插值/三叉/哨兵、旋转数组查找algorithms/searching/动态规划背包/编辑距离/LIS/打家劫舍/爬楼梯等 26 个algorithms/dynamic_programming/图Dijkstra、Bellman-Ford、最短路、最大流、拓扑排序、SCCalgorithms/graph/回溯全排列、子集、括号生成、数独、电话字母组合algorithms/backtracking/字符串KMP、Rabin-Karp、Z 算法、Manacher、编码algorithms/string/树前/中/后/层序遍历、BST 操作、LCAalgorithms/tree/数学数论、密码学RSA/DH、FFT、欧拉函数algorithms/math/位运算汉明权重、单数查找、格雷码、位对交换algorithms/bit_manipulation/array/、matrix/、linked_list/、stack/、queue/、map/、set/、compression/、greedy/、streaming/等目录按同样逻辑组织完整清单见 README.md。安装与最小上手pip install 到跑通 pytest作为依赖安装一条命令即可要求 Python ≥3.10官方覆盖 3.10–3.13pip install algorithms安装后按模块取函数。排序、图、数据结构都是这种导入即用的形态from algorithms.sorting import merge_sort from algorithms.data_structures import BinaryHeap merge_sort([38, 27, 43, 3, 9, 82, 10]) # [3, 9, 10, 27, 38, 43, 82]读源码则不需要安装——离线阅读时克隆仓库直接打开对应.py即可文件头部的复杂度注释就是你最关心的信息git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/al/algorithms每个主题都有对应测试tests/下一个文件对应一个主题。改动后或想验证自己理解对不对跑全量测试最快python -m pytest tests/同一算法的多种实现按场景选读法这个库最值钱的一点是同一个问题常给出多种实现并写清各自复杂度方便你按场景挑着读。算法同一问题的不同实现差异点斐波那契fib_recursive/fib_list/fib_iterO(2ⁿ) / O(n) / O(1) 空间最短路dijkstra/dijkstra_heapqO(V²) 邻接矩阵 / O((VE)logV) 堆优化数岛屿count_islands_bfs/_dfs/_unionfindBFS、DFS、并查集三种遍历最大流maximum_flow_bfs/maximum_flow_dfsEdmonds-Karp / Ford-Fulkerson拓扑排序topological_sort_bfs/topological_sort_dfsKahn 入度法 / DFS 后序拿斐波那契举例三种写法都返回同样结果但代价差几个量级读的时候正好对照直观写法和优化写法from algorithms.dynamic_programming.fib import fib_iter, fib_list fib_iter(10) # 55O(1) 空间 fib_list(10) # 55O(n) 空间看 algorithms/graph/dijkstra.py 和 algorithms/graph/dijkstra_heapq.py 的对照能直观理解换一种数据结构能把 O(V²) 降到 O((VE)logV)——这是读库当范本的核心收益。边界与限制这些场景别直接用不是性能库部分实现是刻意的朴素版本如 bogo_sort、stooge_sort以及 O(V²) 的矩阵版 Dijkstra。别把它们放进热路径。纯 Python、无加速没有 C 扩展、没有持久化、没有并发原语。生产里优先标准库heapq、collections或专门的数据结构包这里的类主要用来理解原理。不是框架没有插件机制、没有配置项、没有构建产物一个文件一个算法本身就是它的边界。API 可能变动它定位是学习参考接口稳定性不作生产承诺依赖它对外交付要谨慎。版本、测试与贡献约定当前版本1.0.1MIT 协议发布py.typed即带类型标注、可被 mypy 检查。测试按主题拆分在tests/pyproject.toml里用[tool.pytest.ini_options]配置了testpaths [tests]。代码风格由 ruff black mypy 约束行宽 88本地开发装依赖pip install algorithms[dev]。贡献方式、命名与文件约定见 CONTRIBUTING.md新增算法通常就是加一个自包含文件 在对应tests/补一条用例。下一步把一个算法读进自己的代码选一个你当下真正用得上的模块比如searching/或dynamic_programming/打开文件先读文件头的复杂度再逐行跟函数体最后跑对应的tests/用例验证。需要现成函数就直接 import需要学思路就把逻辑搬进自己的项目但记得替换掉其中刻意简化的部分。读完一个目录你会对这个领域哪些是朴素解、哪些是优化解、代价差在哪建立起具体的手感。【免费下载链接】algorithmsMinimal examples of data structures and algorithms in Python项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/al/algorithms创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
