Двоичный поиск:

• Описание: поиск определенного элемента в отсортированном массиве путем многократного деления интервала поиска пополам.

def binary_search(arr, target):
   low = 0
   high = len(arr) - 1
   while low <= high:
       mid = (low + high) // 2
       if arr[mid] == target:
           return mid
       elif arr[mid] < target:
           low = mid + 1
       else:
           high = mid - 1
   return -1

Пузырьковая сортировка:

• Описание: Сортирует массив, многократно меняя местами соседние элементы, если они расположены в неправильном порядке.

def bubble_sort(arr):
   n = len(arr)

   for i in range(n):
       for j in range(0, n - i - 1):
           if arr[j] > arr[j + 1]:
               arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]

Связанный список:

• Описание: структура данных, состоящая из последовательности узлов, где каждый узел содержит данные и ссылку на следующий узел.

class Node:
   def __init__(self, data):
       self.data = data
       self.next = None
class LinkedList:
   def __init__(self):
       self.head = None
   def append(self, data):
       new_node = Node(data)
       if not self.head:
           self.head = new_node
       else:
           current = self.head
           while current.next:
               current = current.next
           current.next = new_node

Быстрая сортировка:

• Описание: сортирует массив путем выбора опорного элемента и разделения остальных элементов на два подмассива в зависимости от того, меньше они или больше опорного элемента.

def quick_sort(arr):
   if len(arr) <= 1:
       return arr
   else:
       pivot = arr[0]
       less = [x for x in arr[1:] if x <= pivot]
       greater = [x for x in arr[1:] if x > pivot]
       return quick_sort(less) + [pivot] + quick_sort(greater)

Стек:

• Описание: структура данных, которая соответствует принципу «Последним пришел — первым вышел» (LIFO), где последний добавленный элемент удаляется первым.

class Stack:
   def __init__(self):
       self.stack = []
   def push(self, item):
       self.stack.append(item)
   def pop(self):
       if not self.is_empty():
           return self.stack.pop()
       else:
           return None
   def is_empty(self):
       return len(self.stack) == 0

Поиск в ширину (BFS):

• Описание: Обходит или ищет граф или дерево, исследуя все вершины на текущем уровне глубины перед переходом на следующий уровень.

from collections import deque
def bfs(graph, start):
   visited = set()
   queue = deque([start])
   visited.add(start)
   while queue:
       vertex = queue.popleft()
       print(vertex, end=" ")
       for neighbor in graph[vertex]:
           if neighbor not in visited:
               queue.append(neighbor)
               visited.add(neighbor)