Gîte Le Moulin Des Rivières / Tri À Bulle Python

Wed, 03 Jul 2024 13:14:40 +0000
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Dans le Calvados De barres rocheuses en pain de sucre, les panoramas sont époustouflants. La « Suisse Normande » dans l' Orne se mérite. Il faut prendre les routes parallèles, puis bifurquer sur les routes de campagne qui vont en sinuant de village en village. Nos nouveaux hébergements

Aujourd'hui on poursuit un voyage que j'ai entamé dans la science du computer avec quelques notes sur les algorithmes de tri de tableaux. Il y a beaucoup de ressources en lignes qui permettent de comprendre. Il y a notamment le Swift Algorithm Club qui est très pédagogue. Il existe un dépôt un peu similaire en Python mais avec moins d'explications. Au menu du jour: Bubble Sort, Quick Sort et Merge Sort. Au passage, CPython utilise le Timsort depuis 2002. En JavaScript, V8 aussi à partir de sa v7. 0 depuis fin 2018. Vu l'avance de Python, je vais l'utiliser pour ce billet:D Bubble Sort Le tri à bulles est un algorithme vieux et lent, mais c'est aussi le plus simple à comprendre, ce qui en fait une bonne entrée en matière. L'idée est de comparer chaque élément du tableau avec tous les autres. On compare l'élément avec son voisin. La plus petite valeur est permutée à gauche. La comparaison continue jusqu'à la fin du tableau de façon à ce que la plus grande valeur se retrouve à la fin. À la seconde itération, on recommence sur la longueur du tableau moins 1 élément, car on sait que la plus grande valeur est déjà en place.

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Une approche logique est le seul moyen d'exceller dans le domaine de la structure des données. Comprendre d'abord la logique de l'algorithme de structure de données à chaque étape, puis cibler son code via Python ou dans tout autre langage devrait être le chemin. Articles recommandés Ceci est un guide de Bubble Sort en Python. Ici, nous discutons de l'implémentation logique du tri à bulles à travers le code python avec l'explication. Vous pouvez également consulter l'article suivant pour en savoir plus - Boucles en Python Opérations sur les fichiers Python Palindrome en Python Tableaux 3D en Python Fonctionnalités de Python Échange en PHP Tableaux 3D en C ++ Palindrome en C ++ Palindrome en JavaScript Comment fonctionnent les tableaux et les listes en Python?

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Cela rend notre tri à bulles assez inefficace: il continue même après le tri de la liste. "Career Karma est entré dans ma vie au moment o√π j'en avais le plus besoin et m'a rapidement aidé à participer à un bootcamp. Deux mois après avoir obtenu mon diplôme, j'ai trouvé l'emploi de mes rêves qui correspondait à mes valeurs et à mes objectifs dans la vie! " Venus, ingénieur logiciel chez Rockbot Bien que cela ne fasse pas une grande différence dans cet exemple, à grande échelle, cela pourrait avoir un impact sur le temps d'exécution d'un programme. C'est là qu'intervient le tri à bulles optimisé. Nous pouvons optimiser notre tri à bulles en écrivant une nouvelle variable. Appelons-le swap. Cette variable suivra si des échanges ont eu lieu dans une Python for loop. Si cette variable est définie sur false, cela signifie que notre liste est triée. Plus besoin d'itérations. Révisons notre fonction sortList d'avant: Nous avons défini une variable appelée swap qui a la valeur par défaut: True.

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Complexité temporelle et spatiale des algorithmes | Structure des données | Par Jaishri Gupta | Porte CSE / IT | Porte 2021 J'essayais de comprendre la structure des données et les différents algorithmes, puis je me suis trompé pour mesurer la complexité du temps de tri Bubble. for (c = 0; c < ( n - 1); c++) { for (d = 0; d < n - c - 1; d++) { if (array[d] > array[d+1]) /* For descending order use < */ { swap = array[d]; array[d] = array[d+1]; array[d+1] = swap;}}} Maintenant, chaque Big O indique le meilleur cas O (n), le cas moyen (n2) et le pire cas (n2) quand je vois le code, trouvé dans la première phase de la boucle interne exécutée n fois puis dans la deuxième phase n - 1 et n - 2 et ainsi de suite. Cela signifie qu'à chaque itération, sa valeur diminue. Par exemple, si j'ai un [] = {4, 2, 9, 5, 3, 6, 11}, le nombre total de comparaison sera - 1st Phase - 7 time 2nd phase - 6 time 3rd Phase - 5 time 4th Phase - 4 time 5th Phase - 3 time 6th Phase - 2 time 7th Phase - 1 time Donc, quand je calcule le temps, il ressemble à = (7 + 6 + 5 + 4 + 3 + 2 + 1) + 7 = 35, mais la pire complexité de temps est n2 selon la doc.

Pour cela, le tableau en entrée est séparé en groupes jusqu'à ce qu'il ne reste plus qu'un élément dans chaque groupe et aucun doute sur le tri. def mergesort(arr): if len(arr) == 1: middle = len(arr) // 2 a = mergesort(arr[:middle]) b = mergesort(arr[middle:]) return merge(a, b) def merge(a, b): c = [] while len(a) and len(b): if a[0] < b[0]: (a[0]) else: (b[0]) (a) if len(a) else (b) return c L'exemple ci-dessus est bien lisible mais pas idéal au niveau de la complexité algorithmique puisque à chaque passage on va créer plusieurs tableaux et en plus la suppression d'un élément dans une liste est une opération qui dure O(n). Pour améliorer ça, on peut passer chaque tableau obtenu de façon récursive dans mergesort à la fonction merge. Au sein de cette dernière, on va alors utiliser 3 index pour suivre la progression dans les 3 tableaux qui lui sont passés en entrée et muter le tableau principal: return merge(arr, a, b) def merge(arr, a, b): i = 0 j = 0 k = 0 while i < len(a) and j < len(b): if a[i] < b[j]: arr[k] = a[i] i += 1 arr[k] = b[j] j += 1 k += 1 while i < len(a): while j < len(b): return arr