GitHub 地址： TheAlgorithms/Python Stars： 222k+ | 用途： 教育型算法仓库，用 Python 实现完整算法代码 许可证： MIT License
本文档将 TheAlgorithms/Python 仓库的算法目录按主题进行中文分类整理，方便快速定位和学习相关算法实现。
涵盖经典算法范式与基础算法实现，是计算机科学的核心内容。
- sorts — 排序算法（冒泡排序、快速排序、归并排序、堆排序、计数排序、基数排序、桶排序、希尔排序、 Tim Sort 等）
- searches — 搜索算法（二分查找、线性搜索、插值搜索、跳跃搜索、指数搜索、斐波那契搜索、三元搜索等）
- graphs — 图论算法（BFS、DFS、Dijkstra 最短路径、Bellman-Ford、Floyd-Warshall、最小生成树、拓扑排序、强连通分量等）
- dynamic_programming — 动态规划（0-1 背包、最长公共子序列、最长递增子序列、编辑距离、斐波那契数列、硬币找零、矩阵链乘法等）
- greedy_methods — 贪心算法（活动选择问题、霍夫曼编码、分数背包、任务调度、最小生成树 Prim/Kruskal 等）
- divide_and_conquer — 分治算法（归并排序、快速排序、最近点对问题、Strassen 矩阵乘法、幂运算等）
- backtracking — 回溯算法（N 皇后问题、数独求解器、迷宫求解、子集和问题、排列组合、图着色等）
- strings — 字符串算法（KMP 匹配、Rabin-Karp、Manacher 算法、最长回文子串、字符串匹配、正则表达式等）
涵盖常用数据结构及其经典操作与问题。
- data_structures — 数据结构（链表、栈、队列、双端队列、树、二叉搜索树、AVL 树、Trie、堆、优先队列、并查集、哈希表、图结构等）
- knapsack — 背包问题系列（0-1 背包、完全背包、多重背包、分数背包、多维背包及各类变体与优化实现）
涵盖数学算法、矩阵运算、几何计算、单位转换等数值与符号计算内容。
- maths — 数学计算（质数判断与筛法、最大公约数/最小公倍数、因数分解、阶乘、组合数学、数论、模运算、数值积分、蒙特卡洛方法等）
- matrix — 矩阵运算（矩阵乘法、矩阵转置、行列式计算、矩阵幂运算、逆矩阵、稀疏矩阵操作等）
- linear_algebra — 线性代数（向量运算、矩阵分解、特征值与特征向量、线性方程组求解、Gram-Schmidt 正交化等）
- geometry — 几何学算法（凸包、点在多边形内、线段相交、最近点对、面积计算、旋转与平移、Delaunay 三角剖分等）
- boolean_algebra — 布尔代数（布尔表达式求值、真值表生成、逻辑门模拟、卡诺图简化等）
- conversions — 单位转换（进制转换、温度转换、长度/重量/体积单位换算、货币换算、ASCII 与 Unicode 转换等）
- fractals — 分形图形（曼德博集合、朱利亚集合、科赫雪花、谢尔宾斯基三角形、龙形曲线等）
- geodesy — 大地测量学（Haversine 公式、Vincenty 公式、经纬度距离计算、坐标系转换、大地线计算等）
- linear_programming — 线性规划（单纯形法、对偶问题、运输问题、分配问题、整数规划等）
- project_euler — 欧拉计划解题（Project Euler 数学与编程挑战题的 Python 实现）
涵盖经典机器学习算法、神经网络、进化计算及人工智能基础。
- machine_learning — 机器学习（感知机、KNN、K-Means 聚类、朴素贝叶斯、决策树、线性回归、逻辑回归、梯度下降、SVM 基础等）
- neural_network — 神经网络（感知机、多层感知机、反向传播算法、激活函数、前馈网络基础实现等）
- genetic_algorithm — 遗传算法（选择、交叉、变异操作、适应度函数、种群进化、旅行商问题遗传求解等）
- fuzzy_logic — 模糊逻辑（模糊集合、隶属度函数、模糊推理系统、去模糊化、模糊控制器等）
- cellular_automata — 元胞自动机（一维元胞自动机、康威生命游戏、规则 30/90/110/184 等经典模型）
- quantum — 量子计算基础（量子比特、量子门、贝尔态、Deutsch-Jozsa 算法、Grover 搜索、Shor 算法基础等）
涵盖密码学算法、哈希算法及区块链技术基础。
- ciphers — 密码学（凯撒密码、Vigenère 密码、AES、RSA、DES、Base64 编解码、ROT13、仿射密码、Playfair 密码等）
- hashes — 哈希算法（MD5、SHA-1/SHA-256/SHA-512、Adler-32、ChaCha 哈希、布隆过滤器、一致性哈希等）
- blockchain — 区块链基础实现（区块结构、链式存储、工作量证明、简单交易、数字签名验证、分布式账本模拟等）
涵盖跨领域应用算法与工程实用工具。
- computer_vision — 计算机视觉基础（边缘检测、霍夫变换、图像分割、形态学操作、特征检测基础等）
- digital_image_processing — 数字图像处理（图像滤波、灰度/二值化、直方图均衡、图像变换、频域处理、图像增强等）
- audio_filters — 音频滤波器（低通/高通/带通滤波器、均衡器、巴特沃斯滤波、FIR/IIR 滤波器、音频信号处理等）
- data_compression — 数据压缩（霍夫曼编码、LZW、RLE 行程编码、Burrows-Wheeler 变换、算术编码、字典压缩等）
- file_transfer — 文件传输协议（基于 TCP/UDP 的文件发送与接收、断点续传基础实现、校验和验证等）
- scripts — 实用脚本（构建脚本、验证脚本、自动化工具、辅助程序等仓库维护与开发工具）
- web_programming — 网页编程相关（网页爬虫、HTML 解析、HTTP 请求处理、REST API 基础、WebSocket 简单实现等）
- electronics — 电子学计算（欧姆定律、电阻串并联、电容/电感计算、电压分压器、功率计算、电路分析基础等）
- financial — 金融计算（复利计算、贷款分期、折旧方法、净现值、内部收益率、期权定价基础、投资组合计算等）
- physics — 物理计算（运动学、力学、热力学、电磁学、光学基础公式计算与模拟等）
- scheduling — 调度算法（FCFS、SJF、优先级调度、轮转调度、多级反馈队列、作业车间调度等）
- graphics — 图形学算法（2D/3D 变换、Bresenham 画线、多边形填充、裁剪算法、光线追踪基础、贝塞尔曲线等）
- networking_flow — 网络流（最大流 Ford-Fulkerson/Edmonds-Karp/Dinic 算法、最小割、二分图匹配、费用流等）
- other — 其他杂项算法（不适合归入上述分类的各类算法实现与实验性代码）
- 点击上述任意目录链接，即可跳转到 GitHub 仓库对应目录浏览源码。
- 每个目录内通常包含多个独立
.py文件，文件名即算法名，可直接阅读。 - 部分文件底部包含
__main__测试块，可复制到本地直接运行验证。
- Fork TheAlgorithms/Python 仓库。
- 在对应分类目录下添加新的算法实现，确保代码风格与现有文件一致。
- 为新算法编写清晰的文档字符串（docstring）和类型注解。
- 提交 Pull Request，遵循项目的 CONTRIBUTING.md 指南。
本项目采用 MIT License 开源协议，可自由学习、使用和二次开发。
文档生成时间：2026-07-01