Hãy nhập câu hỏi của bạn vào đây, nếu là tài khoản VIP, bạn sẽ được ưu tiên trả lời.
Tham khảo:
- Cải biển hàm phandoanLomuto thành him phandoanlomuto_tuple để sắp các cặp (Tên, điểm môn học) theo thành phần điểm môn học.
- Trong him phandoanLomuto_tuple đảo chiều phép so sánh trong câu lệnh if từ "ca" thành "y" để sắp thứ tự giảm dần, đặt tên hàm mới là phanhoanLamuto_tuple_down.
- Dùng hàm phanhoanLamuto_tuple_down để cải biên quícksort thành hàm quickSort_tuple_down.
Nếu dãy A đã được sắp xếp theo thứ tự tăng dần thì có thể cải tiến thuật toán tốt hơn.
- Gán i = 0
- Gán j = i + 1 và min = A[i]
- Nếu j < n:
+ Nếu A[j] < A[min] thì min = j
+ j = j + 1
+ Quay lại bước 3
- Đổi chỗ A[min] và A[i]
- Nếu i < n – 1:
+ Đúng thì i = i + 1 và quay lại bước 2
+ Sai thì dừng lại
# Đọc dữ liệu từ file muahang.inp
with open('muahang.inp', 'r') as file:
lines = file.readlines()
mat_hangs = []
for line in lines:
data = line.strip().split(',')
ten = data[0]
don_gia = float(data[1])
so_luong = int(data[2])
thanh_tien = don_gia * so_luong
mat_hangs.append((ten, thanh_tien))
# Sắp xếp danh sách các mặt hàng theo thứ tự thành tiền tăng dần
n = len(mat_hangs)
for i in range(n - 1):
for j in range(0, n - i - 1):
if mat_hangs[j][1] > mat_hangs[j + 1][1]:
mat_hangs[j], mat_hangs[j + 1] = mat_hangs[j + 1], mat_hangs[j]
# In danh sách các mặt hàng và thành tiền tương ứng ra màn hình
print("Danh sách các mặt hàng và thành tiền tương ứng:")
for mat_hang in mat_hangs:
print("Tên mặt hàng: ", mat_hang[0])
print("Thành tiền: ", mat_hang[1])
print("-----")
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.
THAM KHẢO!
1.Thuật toán sắp xếp chèn (Insertion Sort):
def insertion_sort(arr):
for i in range(1, len(arr)):
key = arr[i]
j = i - 1
while j >= 0 and arr[j] > key:
arr[j + 1] = arr[j]
j -= 1
arr[j + 1] = key
return arr
A = [5, 8, 1, 0, 10, 4, 3]
sorted_A = insertion_sort(A)
print("Dãy A sau khi sắp xếp chèn:", sorted_A)
2. Thuật toán sắp xếp chọn (Selection Sort):
def selection_sort(arr):
for i in range(len(arr)):
min_idx = i
for j in range(i + 1, len(arr)):
if arr[j] < arr[min_idx]:
min_idx = j
arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]
return arr
A = [5, 8, 1, 0, 10, 4, 3]
sorted_A = selection_sort(A)
print("Dãy A sau khi sắp xếp chọn:", sorted_A)
3.Thuật toán sắp xếp nổi bọt (Bubble Sort):
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n - 1):
for j in range(n - 1 - i):
if arr[j] > arr[j + 1]:
arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
return arr
A = [5, 8, 1, 0, 10, 4, 3]
sorted_A = bubble_sort(A)
print("Dãy A sau khi sắp xếp nổi bọt:", sorted_A)
THAM KHẢO!
Các thuật toán sắp xếp như sắp xếp chèn, sắp xếp chọn và sắp xếp nổi bọt có ý nghĩa thực tế quan trọng trong nhiều tình huống khác nhau, bao gồm việc sắp xếp học sinh trong lớp theo chiều cao tăng dần. Dưới đây là một số ý nghĩa thực tế của các thuật toán sắp xếp:
-Tối ưu hóa thời gian thực thi: Các thuật toán sắp xếp giúp tối ưu hóa thời gian thực thi của các quy trình liên quan đến sắp xếp, giúp giảm bớt thời gian chờ đợi và tăng hiệu quả hoạt động của hệ thống. Ví dụ, khi sắp xếp các học sinh trong lớp theo chiều cao tăng dần, sử dụng thuật toán sắp xếp hiệu quả giúp đảm bảo quá trình sắp xếp nhanh chóng và đáp ứng được thời gian chờ đợi của học sinh và giáo viên.
-Tạo độ thứ tự: Các thuật toán sắp xếp giúp tạo ra độ thứ tự trong các tập dữ liệu, từ đó giúp dễ dàng tìm kiếm, tra cứu, phân tích hoặc xử lý dữ liệu sau này. Ví dụ, trong việc sắp xếp các học sinh trong lớp theo chiều cao tăng dần, độ thứ tự giúp giáo viên dễ dàng định vị vị trí của từng học sinh trong lớp học.
-Áp dụng trong nhiều lĩnh vực: Các thuật toán sắp xếp không chỉ được áp dụng trong lĩnh vực giáo dục, mà còn được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác như khoa học máy tính, công nghệ thông tin, tài chính, thương mại điện tử, kho dữ liệu, v.v. Ví dụ, trong công nghệ thông tin, sắp xếp dữ liệu giúp cải thiện hiệu suất của các thuật toán khác, chẳng hạn trong tìm kiếm dữ liệu, xử lý hình ảnh, xử lý âm thanh, v.v.
-Nền tảng cho các thuật toán phức tạp hơn: Các thuật toán sắp xếp đóng vai trò là nền tảng cho nhiều thuật toán phức tạp.
THAM KHẢO!
Đúng. Theo thuật toán sắp xếp chọn (Selection Sort), sau mỗi bước thứ i, phần tử nhỏ nhất (hoặc lớn nhất, tùy thuật toán sắp xếp chọn làm việc với phần tử nhỏ nhất hoặc lớn nhất) trong đoạn từ A[0] đến A[i] sẽ được đưa về vị trí đúng của nó trong mảng. Nghĩa là sau mỗi bước thứ i, các phần tử A[0], A[1], ..., A[i] đã được sắp xếp đúng thứ tự so với nhau. Các phần tử A[i+1], A[i+2], ..., A[n-1] (n là số phần tử trong mảng) vẫn chưa được sắp xếp đúng thứ tự. Quá trình này tiếp tục cho đến khi tất cả các phần tử trong mảng được sắp xếp đúng thứ tự.
Nếu muốn sắp xếp danh sách theo thứ tự giảm dần thay vì thứ tự tăng dần, ta cần thay đổi câu lệnh so sánh trong vòng lặp của thuật toán sắp xếp. Cụ thể,cần đảo ngược dấu so sánh.
THAM KHẢO!