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PyAlgo Tree

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Bem-vindo ao Pyalgo-Tree?

? Repositório

Este projeto pretende ser o melhor hub de várias estruturas e algoritmos de dados que você precisa conhecer no Python em diferentes tópicos e campos.

Você pode obter toda a sabedoria aqui sobre estruturas e algoritmos de dados antes de mergulhar em projetos em tempo real. Vamos fazer uma breve introdução a isso.

? Estruturas de dados e algoritmos

As estruturas e algoritmos de dados são uma parte essencial da programação. Ele está sob os fundamentos da ciência da computação. Isso nos dá a vantagem de escrever um código melhor e eficiente em menos tempo. É um tópico -chave quando se trata de engenharia de software. Assim, como desenvolvedores, devemos ter conhecimento da estrutura de dados e algoritmos

Estruturas de dados

Na ciência da computação, uma estrutura de dados é uma organização de dados, gerenciamento e formato de armazenamento que permite acesso e modificação eficientes. A estrutura de dados é uma maneira ou formato como seus dados são armazenados na memória para uso e recuperação eficaz.

Algoritmos

Um algoritmo é um conjunto de instruções usadas para realizar uma tarefa, como encontrar o maior número de uma lista, removendo todos os cartões vermelhos de um baralho de cartas de jogo, classificando uma coleção de nomes, descobrindo uma classificação média de filme da opinião do seu amigo

Os algoritmos não se limitam a computadores. Eles são como um conjunto de instruções passo a passo ou uma receita uniforme, contendo coisas que você precisa, etapas a fazer, a ordem para fazê-las, condições a serem procuradas e resultados esperados.

? Junte -se aqui

Qualquer pessoa relacionada à tecnologia que deseja contribuir para a fonte aberta é convidada a entrar. Este lugar tem uma tarefa para todos.

Se você achar esse repositório útil ou ajudou você a aprimorar seu conhecimento em Python, compartilhe -o com o mundo para que outros possam se beneficiar como você fez.

Idioma - Python

Você é novo no Python? Você pode obter fundações fortes sobre o Python básico através deste repositório.

Para tornar sua jornada de aprendizado mais proveitosa, eu havia criado um projeto de código aberto de scripts incríveis de Python. Adicione seus projetos para aprimorar sua experiência de aprendizado. Tem tudo a oferecer para você e é um local de parada para todos os tipos de scripts Python.

Envie -me uma mensagem privada, se este projeto enriquecer melhor suas habilidades e fez você progredir na construção de seus próprios projetos no Python. Qualquer dúvida, fique à vontade para perguntar. Eu ficaria feliz em ajudá -lo.

Se você trabalhou ou deseja iniciar um seu script e compartilhá -lo com o mundo, pode fazer isso aqui. Passe pelas diretrizes contribuintes em contribuições_guidelines? ‍

Ao levantar um problema, certifique -se de mencionar o tipo de script, o título do projeto, a breve descrição do projeto e o que ele faz e o objetivo. Como uma boa prática, sempre vincule o número da questão à solicitação de tração. (Número #ISSUE: Dê a esses detalhes quando você levantar um PR).

Posteriormente, também analise a documentação do GitHub sobre a criação de uma solicitação de tração.

Índice

Álgebra
Aritmética
Matrizes
Inteligência artificial
Voltando
Manipulação de bits
Blockchain
Cifras
Compressões
Visão computacional
Conversões
Criptografia
Estruturas de dados
Aprendizado profundo
Processamento de imagem digital
Programação dinâmica
Eletrônica
Fractais
Geometria
Gráficos
Ambicioso
Hashes
Mochila
Listas
Aprendizado de máquina
Matemática
Matrizes
Variado
Networking
Otimização
Caminho achado
Quantum
Filas
Recursão
Programação
Pesquisando
Conjuntos
Classificação
Pilhas
Transmissão
Cordas
Testes
Traversals
Árvores
Unix

? Pré-requisitos

Python IDE: Instale -o usando este link python.org
Se você é novo na programação do Python e deseja ter um conhecimento justo antes de começar a trabalhar, pode aprendê -lo de maneira simplificada através deste repositório.

Coisas a serem observadas

Certifique -se de não copiar códigos de fontes externas, pois esse trabalho não será considerado. O plágio não é estritamente permitido.
Você só pode trabalhar em questões que foram atribuídas a você.
Se você deseja contribuir com o script, é preferível que você crie um novo problema antes de criar um PR e vincular seu PR a esse problema.
Se você modificou/adicionou código, verifique se o código compila antes de enviar.
Use rigorosamente Snake_Case (sublscore_separated) no seu arquivo_name e empurre -o na pasta correta.
Adicione comentários detalhados e explique o script elaboradamente com casos de teste para nos ajudar a saber o que se trata o script.
Não atualize o readme.md.

Estrutura do projeto

Seus projetos devem conter esse fluxo para manter a semelhança em todos os outros projetos. Certifique -se de observar essas coisas, antes de criar um PR.

Para algoritmos baseados nas habilidades básicas do Python, a estrutura do projeto deve se parecer com a seguinte:

Crie uma pasta do título do seu projeto. (Exemplo: se você deseja adicionar um algoritmo de classificação de heap, o nome do projeto deve ser "Classificação de Heap" e o nome do arquivo como "heap_sort.py")

O repositório do projeto que você criou teria:

file_name.py - Este arquivo python é o projeto em que você trabalhou.

README.MD - Este arquivo está incluído para obter um bom entendimento do projeto (elabore -o brevemente sobre como ele funciona usando o modelo ReadMe).

requisitos.txt - Neste arquivo, você deve adicionar todas as bibliotecas que você incluiu em seu projeto

Imagens - Esta pasta teria todas as imagens adicionadas, sejam capturas de tela ou imagens de processo passo a passo.

Arquivos relacionados - Os outros arquivos adicionais e relacionados seriam adicionados na pasta "relacionados".

Para algoritmos baseados em aprendizado de máquina, aprendizado profundo, visão computacional, inteligência artificial etc., o projeto deve ser assim:

Crie uma pasta do título do seu projeto. (Exemplo: se você deseja adicionar um algoritmo do classificador de árvore de decisão, o nome do projeto deve ser "Classificador de Árvore de Decisão" e o nome do arquivo como "Decision_tree_classifier.py")

O repositório do projeto que você criou teria:

DataSet - Esta pasta teria um arquivo .csv.

Modelo - Esta pasta teria seu arquivo de algoritmo (ou seja, arquivo .ipynb). Além do arquivo de algoritmo, ele também deve ter um 'Readme.md' usando este modelo e o arquivo 'requisitos.txt' , que seria incluído em todos os complementos e bibliotecas necessários que estão incluídos no algoritmo

Imagens - Esta pasta teria todas as imagens adicionadas, sejam capturas de tela ou imagens de processo passo a passo.

Arquivos relacionados - Os outros arquivos adicionais e relacionados seriam adicionados na pasta "relacionados".

Elabore seu readme brevemente sobre como ele funciona mostrando procedimento passo a passo.

? Modelos a seguir

Solicitação de recurso
Relatório de bug
Solicitação de puxar
Readme - Escolha o readme de acordo com o algoritmo que você escolher.

Nota : deve -se seguir esses modelos ao criar um novo problema ou solicitação de tração.

? ‍ Fluxo de trabalho:

Fork o repositório
Clone seu repositório bifurcado usando terminal ou gitbash.
Fazer alterações no repositório clonado
Adicionar, cometer e empurrar
Então, no Github, no seu repositório clonado, encontre a opção de fazer uma solicitação de tração.