PyAlgo Tree

Добро пожаловать в Пьяльго-Дрея?

? Репозиторий

Этот проект направлен на то, чтобы стать лучшим центром различных структур данных и алгоритмов, которые вы должны знать на Python по разным темам и полям.

Вы можете получить всю мудрость здесь о структурах данных и алгоритмах, прежде чем погрузиться в проекты в реальном времени. Давайте сделаем короткое вступление в это.

? Структуры и алгоритмы данных

Структуры и алгоритмы данных являются неотъемлемой частью программирования. Это попадает под основы информатики. Это дает нам преимущество в написании лучшего и эффективного кода за меньшее время. Это ключевая тема, когда дело доходит до разработки программного обеспечения. Таким образом, как разработчики, мы должны иметь знание структуры данных и алгоритмов

Структуры данных

В информатике структура данных - это организация данных, управление и формат хранения, который обеспечивает эффективный доступ и модификацию. Структура данных - это способ или формат, как ваши данные хранятся в памяти для эффективного использования и поиска.

Алгоритмы

Алгоритм представляет собой набор инструкций, которые используются для выполнения задачи, например, поиск наибольшего числа в списке, удаление всех красных карт из колоды игральных карт, сортировка коллекции имен, выяснение среднего рейтинга фильмов из мнения только вашего друга

Алгоритмы не ограничиваются компьютерами. Они похожи на набор пошаговых инструкций или даже рецепт, содержащий вещи, которые вам нужны, шаги, приказ о том, чтобы сделать их, условия для поиска и ожидаемых результатов.

? Присоединяйтесь сюда

Любой, кто связан с технологиями, которые стремятся внести свой вклад в открытый источник, приглашаются запрыгнуть. В этом месте есть задача для всех.

Если вы обнаружите, что это репо полезным или это помогло вам улучшить знания Python, поделитесь им с миром, чтобы другие могли получить пользу, как вы.

Язык - Питон

Вы новичок в Python? Вы можете получить прочные основы на базовом питоне через это репо.

Чтобы сделать ваше учебное путешествие более плодотворным, я создал проект с открытым исходным кодом удивительных сценариев Python. Добавьте свои проекты, чтобы улучшить свой опыт обучения. У него есть все, что может предложить вам, и это место для остановки для всех видов сценариев Python.

Отбросьте мне личное сообщение, если этот проект лучше обогатил ваши навыки и заставил вас прогрессировать в создании собственных проектов в Python. Любые вопросы, не стесняйтесь спрашивать. Я был бы рад помочь вам.

Если вы работали или хотите инициировать свой сценарий и поделиться им с миром, вы можете сделать это здесь. Продолжайте выполнять рекомендации в соответствии с Appling_Guidelines? ‍

При подборе проблемы обязательно упомяните тип сценария, название проекта, краткое описание проекта и то, что он делает, и его цель. В качестве хорошей практики всегда связывайте номер проблемы с запросом на вытяжение. (#ISSUE номер: дайте эту информацию, когда вы поднимаете PR).

Впоследствии, также пройдите документацию GitHub по созданию запроса на вытяжение.

Оглавление

• Алгебра
• Арифметика
• Массивы
• Искусственный интеллект
• Возврат
• Бит манипуляции
• Блокчейн
• Шифры
• Сжатие
• Компьютерное зрение
• Конверсии
• Криптография
• Структуры данных
• Глубокое обучение
• Цифровая обработка изображений
• Динамическое программирование
• Электроника
• Фракталы
• Геометрия
• Графики
• Жадный
• Хэши
• Рюкзак
• Списки
• Машинное обучение
• Математика
• Матрицы
• Разнообразный
• Сеть
• Оптимизация
• Поиск пути
• Квант
• Очереди
• Рекурсия
• Планирование
• Идет поиск
• Наборы
• Сортировка
• Стеки
• Потоковая передача
• Строки
• Тесты
• Проходы
• Деревья
• Unix

? Предварительные условия

• Python IDE: Установите его, используя эту ссылку python.org
• Если вы новичок в программировании Python и хотите получить честное знание, прежде чем начать работать над этим, вы можете упростить это с помощью этого репо.

Что следует отметить

• Убедитесь, что вы не копируете коды из внешних источников, потому что эта работа не будет рассмотрена. Плагиат строго не допускается.
• Вы можете работать только над проблемами, которые были вам поручены.
• Если вы хотите внести свой вклад, предпочтительнее, чтобы вы создали новую проблему, прежде чем сделать PR и связать свой PR с этой проблемой.
• Если у вас есть модифицированный/добавленный код, убедитесь, что код компилируется перед отправкой.
• Строго используйте smake_case (underscore_separted) в вашем файле_name и нажмите в правильную папку.
• Добавьте подробные комментарии и подробно объясните сценарий тестовыми случаями, чтобы помочь нам узнать, что такое сценарий.
• Не обновляйте readme.md.

Структура проекта

Ваши проекты должны содержать этот поток, чтобы поддерживать сходство во всех других проектах. Обязательно отметьте эти вещи, прежде чем создать PR.

• Для алгоритмов, основанных на базовых навыках Python, структура проекта должна выглядеть так:

Создайте папку вашего проекта. (Пример: если вы хотите добавить алгоритм сортировки кучи, то имя проекта должно быть «сортировкой» и имя файла как «heap_sort.py»))

Репозиторий проекта, который вы создали:

file_name.py - этот файл Python - это проект, над которым вы работали.

Readme.md - Этот файл должен включен, чтобы получить хорошее понимание проекта (кратко рассказать о том, как он работает с использованием шаблона Readme).

TEDS.TXT - В этом файле вы должны добавить все библиотеки, которые вы включили в свой проект

Изображения - в этой папке были бы добавлены все изображения, будь то скриншоты или пошаговые образы процессов.

Связанные файлы - Другие дополнительные и связанные файлы будут добавлены в «Связанной» папке.

• Для алгоритмов, основанных на машинном обучении, глубоком обучении, компьютерном зрении, искусственном интеллекте и т. Д., Проект должен выглядеть следующим образом:

Создайте папку вашего проекта. (Пример: если вы хотите добавить алгоритм классификатора дерева решений, то имя проекта должно быть «Классификатор дерева решений» и имя файла как «decific_tree_classifier.py»)

Репозиторий проекта, который вы создали:

Набор данных - эта папка будет иметь файл .csv.

Модель - эта папка будет иметь ваш файл алгоритма (то есть файл .ipynb). Помимо файла алгоритма, он также должен иметь «readme.md», используя этот шаблон и файл «Tepend.txt» , который будет заключен со всеми необходимыми дополнениями и библиотеками, которые включены в алгоритм

Изображения - в этой папке были бы добавлены все изображения, будь то скриншоты или пошаговые образы процессов.

Связанные файлы - Другие дополнительные и связанные файлы будут добавлены в «Связанной» папке.

Короче говоря, подробно рассмотрим, как это работает, демонстрируя пошаговую процедуру.

? Шаблоны, чтобы следовать

• Запрос функции
• Отчет об ошибках
• Потянуть запрос
• Readme - Пожалуйста, выберите Readme в соответствии с выбранным вами алгоритмом.

Примечание : нужно следовать этим шаблонам при создании новой проблемы или запроса на вытяжение.

? ‍ Рабочий процесс:

• Вилка репозитория

• Клонировать свой раздвоенный репозиторий, используя терминал или Gitbash.

• Вносить изменения в клонированный репозиторий

• Добавить, совершать и толкать

• Затем в GitHub, в вашем клонированном хранилище, найдите возможность сделать запрос на привлечение.

Print («Начните вносить свой вклад в Пьяльго-дереву »)

❄ Программы с открытым исходным кодом

Hacktoberfest 2022

Hacktoberfest 2021

Коды Devincept 2021

Таблица лидеров

Коды Devincept 2021

Зал славы

Спасибо этим замечательным людям. Взносы любого рода приветствуются!

Нормы поведения

Вы можете найти наш кодекс поведения здесь.

Лицензия

Этот проект следует за лицензией MIT

✔ Содействие проекту

Манаси Чиббер

? Проект администратор

Пратима Кадари

? Звезды с течением времени?

Дайте этому проекту звезду

Если вам нравится этот проект, подумайте о том, чтобы дать этому проекту и поделиться им как можно больше.

? ? ? Счастливого вклад? ? ?

? Контакт

Если вы хотите связаться со мной, вы можете связаться со мной через социальные ручки.

© 2022 Prathima Kadari