Hãy nhập câu hỏi của bạn vào đây, nếu là tài khoản VIP, bạn sẽ được ưu tiên trả lời.
Thuật toán tìm kiếm nhị phân thực hiện tìm kiếm một mảng đã sắp xếp bằng cách liên tục chia các khoảng tìm kiếm thành 1 nửa. Bắt đầu với một khoảng từ phần tử đầu mảng, tới cuối mảng. Nếu giá trị của phần tử cần tìm nhỏ hơn giá trị của phần từ nằm ở giữa khoảng thì thu hẹp phạm vi tìm kiếm từ đầu mảng tới giửa mảng và nguợc lại. Cứ thế tiếp tục chia phạm vi thành các nửa cho dến khi tìm thấy hoặc đã duyệt hết.
Thuật toán tìm kiếm nhị phân tỏ ra tối ưu hơn so với tìm kiếm tuyết tính ở các mảng có độ dài lớn và đã được sắp xếp. Ngược lại, tìm kiếm tuyến tính sẽ tỏ ra hiệu quả hơn khi triển khai trên các mảng nhỏ và chưa được sắp xếp.
- Các thuật toán và chương trình mà em đã biết đều là các thuật toán cơ bản trong lập trình và giải quyết các vấn đề thông thường. Các điểm chung của chúng bao gồm: Tính đơn giản, độ phức tạp thấp.
- Theo em, để thiết kế một thuật toán đúng giải một bái toàn cho trước cần trải qua các bước:
1. Xác định bài toán
2. Tìm cấu trúc dữ liệu biểu diễn thuật toán.
3. Tìm Thuật Toán.
4. Lập Trình (Programming)
5. Kiểm thử chương trình (Testing program)
6. Tối ưu chương trình (optimization program)
Em có thể thực hiện như sau:
- Duyệt qua từng phần tử của dãy từ đầu đến cuối.
- So sánh hai phần tử liền kề, nếu phần tử sau lớn hơn phần tử trước thì hoán đổi chúng.
- Tiếp tục duyệt qua các phần tử còn lại cho đến khi không còn phần tử nào cần hoán đổi.
- Lặp lại quá trình trên cho đến khi toàn bộ dãy được sắp xếp.
Hoặc:
-Duyệt qua từng phần tử của dãy từ đầu đến cuối.
-Lưu giá trị của phần tử hiện tại vào biến tạm thời.
-So sánh phần tử hiện tại với các phần tử bên trái, nếu phần tử nào lớn hơn phần tử hiện tại thì dời chúng sang phải một vị trí.
-Chèn giá trị của phần tử hiện tại vào vị trí đúng sau khi dời các phần tử.
-Tăng vị trí phần tử hiện tại lên 1 và lặp lại quá trình trên cho đến khi toàn bộ dãy được sắp xếp.
Sau lần chia đôi đầu tiên, pham vi tìm kiếm còn lại n/2 số, sau khi chia đôi lần thứ hai, dãy còn lại n/4 số, sau khi chia đôi lần thứ dãy còn lại n/8, …sau khi chia đôi lần k dãy còn lại n/2.mũ k. Kết thúc khi 2 mũ k sấp xỉ n.
def binary_search(arr, x):
left = 0
right = len(arr) - 1
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
if arr[mid] == x:
return mid
elif arr[mid] < x:
right = mid - 1
else:
left = mid + 1
return -1
# Sử dụng hàm để tìm kiếm giá trị 5 trong dãy sắp xếp giảm dần [9, 8, 6, 5, 3, 1]
arr = [9, 8, 6, 5, 3, 1]
x = 5
result = binary_search(arr, x)
if result != -1:
print("Element is present at index", str(result))
else:
print("Element is not present in array")
Ý tưởng: cho trước một dãy số và tìm số x nằm ở vị trí nào trong dãy số đó.
Để tìm phần tử có giá trị bằng 34 trong dãy A = {0, 4, 9, 10, 12, 14, 17, 18, 20, 31, 34, 67} bằng thuật toán tìm kiếm tuần tự, ta sẽ duyệt qua từng phần tử của dãy cho đến khi tìm thấy phần tử cần tìm.
Vì phần tử 34 nằm ở vị trí thứ 11 trong dãy, nên số lần duyệt cần thực hiện để tìm ra phần tử này là 11 lần, bao gồm cả phần tử 34.
Vậy, cần duyệt qua 11 phần tử để tìm ra phần tử có giá trị bằng 34 trong dãy A
a)
import time
def linear_search(arr, x):
"""
Tìm kiếm tuyến tính trong dãy arr để tìm giá trị x.
Trả về vị trí của x trong dãy nếu x được tìm thấy, -1 nếu không tìm thấy.
"""
n = len(arr)
for i in range(n):
if arr[i] == x:
return i
return -1
# Dãy số A
A = [3, 1, 0, 10, 13, 16, 9, 7, 5, 11]
# Phần tử cần tìm kiếm
C = 9
# Bắt đầu đo thời gian
start_time = time.perf_counter()
# Tìm kiếm phần tử C trong dãy A
result = linear_search(A, C)
# Kết thúc đo thời gian
end_time = time.perf_counter()
if result != -1:
print(f"Phần tử {C} được tìm thấy tại vị trí {result} trong dãy A.")
else:
print(f"Phần tử {C} không có trong dãy A.")
print(f"Thời gian thực hiện thuật toán: {end_time - start_time} giây.")
b)
import time
def binary_search(arr, x):
"""
Tìm kiếm nhị phân trong dãy arr để tìm giá trị x.
Trả về vị trí của x trong dãy nếu x được tìm thấy, -1 nếu không tìm thấy.
"""
left, right = 0, len(arr) - 1
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
if arr[mid] == x:
return mid
elif arr[mid] < x:
left = mid + 1
else:
right = mid - 1
return -1
# Dãy số A đã được sắp xếp
A = [0, 1, 3, 5, 7, 9, 10, 11, 13, 16]
# Phần tử cần tìm kiếm
C = 9
# Bắt đầu đo thời gian
start_time = time.perf_counter()
# Tìm kiếm phần tử C trong dãy A bằng thuật toán tìm kiếm nhị phân
result = binary_search(A, C)
# Kết thúc đo thời gian
end_time = time.perf_counter()
if result != -1:
print(f"Phần tử {C} được tìm thấy tại vị trí {result} trong dãy A.")
else:
print(f"Phần tử {C} không có trong dãy A.")
print(f"Thời gian thực hiện thuật toán: {end_time - start_time} giây.")
-Thời gian thực hiện ở câu a là 8.99999,thời gian thực hiện ở câu b là 6,49999 giây.
a. Ví dụ một bài toán tìm kiếm trong thực tế: Giáo viên muốn tìm tên bạn Chung trong danh sách lớp sau:
Các bước thực hiện thuật toán tìm kiếm nhị phân cho bài toán trên:
- Bước 1: Xét vị trí ở giữa dãy, đó là vị trí số 5
- Vì sau bước 2 đã tìm thấy tên học sinh nên thuật toán kết thúc.
b) Thuật toán tìm kiếm nhị phân
- Thuật toán tìm kiếm nhị phân thu hẹp được phạm vi tìm kiếm chỉ còn tối đa là một nửa sau mỗi lần lặp. Thuật toán chia bài toán thành những bài toán nhỏ hơn giúp tăng hiệu quả tìm kiếm.
Thuật toán tuần tự
- Mô tả thuật toán phải cụ thể, rõ ràng, đầy đủ, đầu vào là gì, đầu ra là gì và chỉ rõ sự kết thúc thuật toán.
- Cần mô tả thuật toán cho tốt thì người máy hay máy tính mới hiểu đúng và thực hiện được.
- Nếu không, kết quả thực hiện thuật toán có thể không như mong đợi.