Tri À Bulles Python - Le Théorème De Novembre - #1 Informatique - Youtube | Piwi Jeux Concours Castor

Tri à bulles (bubble sort) Le tri à bulles est un algorithme de tri très simple dont le principe est de faire remonter à chaque étape le plus grand élément du tableau à trier, comme les bulles d'air remontent à la surface de l'eau (d'où le nom de l'algorithme). Commençons par un exemple du fonctionnement de l'algorithme. Supposons qu'on souhaite trier la suite de nombres \[[5, 1, 2, 4, 3]. \] Voici comment se passe le premier passage. [ 5, 1, 2, 4, 3] # On compare 5 et 1 et on les inverse. [ 1, 5, 2, 4, 3] # On compare 5 et 2 et on les inverse. [ 1, 2, 5, 4, 3] # On compare 5 et 4 et on les inverse. [ 1, 2, 4, 5, 3] # On compare 5 et 3 et on les inverse. [ 1, 2, 4, 3, 5] # Fin du premier passage. Comme on peut le voir, l'algorithme compare à chaque fois des éléments adjacents et les échange s'ils ne sont pas dans l'ordre. À la fin de ce premier passage, l'élément le plus grand du tableau (ici l'élément 5) se retrouve à la fin du tableau à sa position définitive. Le tableau n'est cependant pas encore complètement trié et nous devons donc continuer par un nouveau passage.

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Comme il doit échanger les articles jusqu'à ce que son emplacement final soit connu. Tout cela conduit à un gaspillage des opérations et donc très coûteux. Cet algorithme passe par chaque élément, où le tri est requis ou non. Une fois l'analyse terminée sans échange, le tri des bulles est considéré comme terminé. C'est la plus simple de toutes les structures de données, pour tout débutant, cela donne une bonne confiance. C'est facile à construire et à comprendre. Il utilise beaucoup de temps et de mémoire. Ceci est considéré comme un algorithme stable, car il préserve l'ordre relatif des éléments. Considéré comme bon pour les petits tableaux / listes. Cependant, c'est une mauvaise idée de l'utiliser pour les longues. Conclusion En parcourant le contenu ci-dessus du tri à bulles, on aurait pu avoir une compréhension limpide de cet algorithme de tri, spécialisé avec python. Une fois que l'on se familiarise avec la logique du tri à bulles, la compréhension de l'autre ensemble de structures de données sera alors plus facile.

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Il est couramment implémenté en Python pour trier des listes de nombres non triés. Les tris à bulles sont un algorithme informatique standard. En utilisant un tri à bulles, vous pouvez trier les données par ordre croissant ou décroissant. En partant du premier élément d'une liste, un tri à bulles comparera le premier et le deuxième élément. Si le premier élément est supérieur au second, un échange se produit. Ce processus est répété jusqu'à ce que chaque élément d'une liste soit vérifié. Ensuite, un tri à bulles parcourra à nouveau la liste. Cela se produit jusqu'à ce qu'il n'y ait plus besoin d'effectuer d'échanges. Quand devriez-vous utiliser un tri à bulles en Python? Les tris à bulles sont une bonne méthode de tri à utiliser lorsque vous débutez pour en savoir plus sur les algorithmes de tri. Un tri à bulles est un moyen simple de trier une liste d'éléments qui n'apparaissent pas dans l'ordre. Les tris à bulles fonctionnent mieux lorsque vous avez une liste avec seulement quelques objets.

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Quelqu'un peut-il me dire comment calculer la valeur correcte. O(n^2) beaucoup fait ne pas signifie que le nombre total d'étapes sera exactement égal n^2. 3 Pour ajouter à @AakashM, vous devez d'abord comprendre la signification de O(... ) notation. Voir par exemple: Passons en revue les cas de Big O pour le tri à bulles Cas 1) O (n) (Meilleur cas) Cette complexité temporelle peut se produire si le tableau est déjà trié, ce qui signifie qu'aucun échange n'a eu lieu et seulement 1 itération de n éléments Cas 2) O (n ^ 2) (pire cas) Le pire des cas est si le tableau est déjà trié mais dans l'ordre décroissant. Cela signifie que dans la première itération, il devrait examiner n éléments, puis après cela, il devrait chercher n - 1 éléments (puisque le plus grand entier est à la fin) et ainsi de suite jusqu'à ce qu'une comparaison se produise. Gros-O = n + n - 1 + n - 2... + 1 = (n * (n + 1)) / 2 = O (n ^ 2) Dans votre exemple, il se peut qu'il n'examine pas ces nombreux éléments à chaque phase car le tableau n'est pas dans l'ordre décroissant.

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Ainsi, la complexité du temps est O (n ^ 2) Pour n nombre de nombres, le nombre total de comparaisons effectuées sera (n - 1) +... Cette somme est égale à (n-1) * n / 2 (voir Nombres triangulaires) qui équivaut à 0, 5 n ^ 2 - 0, 5 n soit O (n ^ 2)

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