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Ce projet vise à être un meilleur centre de diverses structures de données et algorithmes que vous devez connaître dans Python sur différents sujets et champs.

Vous pouvez obtenir toute la sagesse ici sur les structures de données et les algorithmes avant de vous plonger dans des projets en temps réel. Allons-y une courte intro.

? Structures de données et algorithmes

Les structures de données et les algorithmes sont une partie essentielle de la programmation. Il relève des principes fondamentaux de l'informatique. Il nous donne l'avantage d'écrire un code meilleur et efficace en moins de temps. C'est un sujet clé en ce qui concerne l'ingénierie logicielle. Ainsi, en tant que développeurs, nous devons avoir une connaissance de la structure des données et des algorithmes

Structures de données

En informatique, une structure de données est une organisation de données, une gestion et un format de stockage qui permet un accès et une modification efficaces. La structure des données est un moyen ou un format de la façon dont vos données sont stockées en mémoire pour une utilisation et une récupération efficaces.

Algorithmes

Un algorithme est un ensemble d'instructions qui sont utilisées pour accomplir une tâche, comme trouver le plus grand numéro dans une liste, en supprimant tous les cartons rouges d'un jeu de cartes à jouer, en triant une collection de noms, en déterminant une note de film moyenne de l'opinion de votre ami

Les algorithmes ne sont pas limités aux ordinateurs. Ils sont comme un ensemble d'instructions étape par étape ou une recette uniforme, contenant des choses dont vous avez besoin, des étapes à faire, l'ordre de les faire, les conditions à rechercher et les résultats attendus.

? Rejoindre ici

Toute personne liée à la technologie qui cherche à contribuer aux open-source est toutes invitées à entrer. Cet endroit a une tâche pour tout le monde.

Si vous trouvez ce repo utile ou si vous vous avez aidé à améliorer vos connaissances Python, partagez-la avec le monde afin que les autres puissent en bénéficier comme vous.

Langue - Python

Êtes-vous nouveau sur Python? Vous pouvez obtenir de solides fondations sur Python de base via ce dépôt.

Pour rendre votre parcours d'apprentissage plus fructueux, j'avais créé un projet open source de super scripts Python. Ajoutez vos projets pour améliorer votre expérience d'apprentissage. Il a tout à vous offrir et est un endroit unique pour toutes sortes de scripts Python.

Envoyez-moi un message privé, si ce projet a mieux enrichi vos compétences et vous a fait progresser dans la construction de vos propres projets en Python. Toutes les requêtes, n'hésitez pas à demander. Je serais heureux de vous aider.

Si vous avez travaillé ou que vous souhaitez lancer un votre script et le partager avec le monde, vous pouvez le faire ici. Suivre les directives contributives dans contribution_guidelines? ‍

Lorsque vous soulevez un problème, assurez-vous de mentionner le type de script, le titre du projet, la brève description du projet et ce qu'elle fait et le but de celui-ci. En bonne pratique, liez toujours le numéro de problème avec la demande de traction. (Numéro de réduction: donnez ces détails lorsque vous augmentez un PR).

Par la suite, passez également par la documentation GitHub sur la création d'une demande de traction.

Table des matières

Algèbre
Arithmétique
Tableaux
Intelligence artificielle
Retour en arrière
Manipulation
Blockchain
Chiffres
Compressions
Vision par ordinateur
Conversions
Cryptographie
Structures de données
Apprentissage en profondeur
Traitement d'image numérique
Programmation dynamique
Électronique
Fractales
Géométrie
Graphiques
Cupide
Hachage
Sac à dos
Listes
Apprentissage automatique
Maths
Matrices
Divers
Réseautage
Optimisation
Restauration de chemin
Quantum
Files d'attente
Récursivité
Planification
Recherche
Sets
Tri
Piles
Streaming
Cordes
Tests
Traversée
Arbres
Unix

? Pré-requis

Python IDE: l'installez en utilisant ce lien python.org
Si vous êtes nouveau dans la programmation Python et que vous souhaitez avoir une connaissance équitable avant de commencer à y travailler, vous pouvez l'apprendre de manière simplifiée à travers ce dépôt.

Choses à noter

Assurez-vous de ne pas copier les codes à partir de sources externes car ce travail ne sera pas pris en compte. Le plagiat n'est strictement pas autorisé.
Vous ne pouvez travailler que sur des problèmes qui vous ont été affectés.
Si vous souhaitez contribuer le script, il est préférable que vous créiez un nouveau problème avant de faire un PR et de lier votre PR à ce problème.
Si vous avez du code modifié / ajouté, assurez-vous que le code compile avant la soumission.
Utilisez strictement Snake_Case (sous-traitant_separe) dans votre fichier_name et poussez-le dans le dossier correct.
Ajoutez des commentaires détaillés et expliquez le script de manière approfondie avec les cas de test pour nous aider à savoir de quoi consiste le script.
Ne mettez pas à jour le Readme.md.

Structure du projet

Vos projets devraient contenir ce flux pour maintenir la similitude de tous les autres projets. Assurez-vous de noter ces choses, avant de créer un PR.

Pour les algorithmes basés sur les compétences de base Python, la structure du projet devrait ressembler à ceci:

Créez un dossier du titre de votre projet. (Exemple: si vous souhaitez ajouter un algorithme de tri de tas, le nom du projet doit être "Toi de tas" et le nom du fichier comme "heap_sort.py")

Le référentiel de projet que vous aviez créé aurait:

file_name.py - Ce fichier python est le projet sur lequel vous avez travaillé.

Readme.md - Ce fichier est inclus pour obtenir une bonne compréhension du projet (élaborez-le brièvement sur la façon dont il fonctionne en utilisant le modèle ReadMe).

exigence.txt - Dans ce fichier, vous devriez ajouter toutes les bibliothèques que vous aviez incluses dans votre projet

Images - Ce dossier aurait toutes les images ajoutées, que ce soit des captures d'écran ou des images de processus étape par étape.

Fichiers associés - Les autres fichiers supplémentaires et connexes seraient additionnés dans le dossier "associé".

Pour les algorithmes basés sur l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, la vision par ordinateur, l'intelligence artificielle, etc., le projet devrait ressembler à ceci:

Créez un dossier du titre de votre projet. (Exemple: si vous souhaitez ajouter un algorithme du classificateur d'arborescence de décision, le nom du projet doit être "Classificateur d'arbre de décision" et le nom de fichier comme "Decision_Tree_Classifier.py")

Le référentiel de projet que vous aviez créé aurait:

Ensemble de données - Ce dossier aurait un fichier .csv.

Modèle - Ce dossier aurait votre fichier d'algorithme (c'est-à-dire le fichier .Ipynb). Autre que le fichier d'algorithme, il devrait également avoir un fichier 'readme.md' ' en utilisant ce modèle et ce fichier ' exigence.txt ' qui serait enfermé avec tous les modules complémentaires et bibliothèques nécessaires qui sont inclus dans l'algorithme

Images - Ce dossier aurait toutes les images ajoutées, que ce soit des captures d'écran ou des images de processus étape par étape.

Fichiers associés - Les autres fichiers supplémentaires et connexes seraient additionnés dans le dossier "associé".

Élaborez brièvement votre lecture sur la façon dont il fonctionne en montrant la procédure étape par étape.

? Modèles à suivre

Demande de fonctionnalité
Rapport de bogue
Projeter
Readme - Veuillez choisir le ReadMe en fonction de l'algorithme que vous choisissez.

Remarque : Il faut suivre ces modèles lors de la création d'un nouveau problème ou d'une demande de traction.

? ‍ Flow de travail:

Fourchez le référentiel
Clone votre référentiel fourchu à l'aide de terminal ou de gitbash.
Apporter des modifications au référentiel cloné
Ajouter, engager et pousser
Ensuite, dans GitHub, dans votre référentiel cloné, trouvez l'option de faire une demande de traction.