Hãy nhập câu hỏi của bạn vào đây, nếu là tài khoản VIP, bạn sẽ được ưu tiên trả lời.
Theo em, đây là “chia để trị” => Làm mịn dẫn các bước mô tả thuật toán là để tiến gắn hơn đến các câu lệnh của ngôn ngữ lập trinh. Ở đây lựa chọn sử dụng mã gia để trình bày vì nó ngắn gọn, dễ hiểu và không phụ thuộc vào ngôn ngữ lập trình.
Cách thức chung: Chuyển các cụm từ mô tả một "việc cần làm” thành các đoạn mã giá tiến gần hơn một bước đến các câu lệnh của chương trình chi tiết.
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
for j in range(i + 1, n):
if arr[j] < arr[i]:
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
return arr
arr = [64, 25, 12, 22, 11]
print("Mang chua sap xep la:", arr)
print("Mang da sap xep la:", bubble_sort(arr))
Tham khảo:
Xác định cách thức sắp xếp chèn: Sắp xếp chèn là một thuật toán đơn giản, trong đó từng phần tử của dãy đang xét được chèn vào vị trí đúng của dãy con đã được sắp xếp trước đó. Bước này định nghĩa cách thức sắp xếp chèn, bao gồm quá trình so sánh và di chuyển các phần tử để đưa phần tử mới vào vị trí đúng.
1. Bước này đã định nghĩa cách thức sắp xếp chèn, bao gồm cách thức so sánh và di chuyển các phần tử để đưa phần tử mới vào vị trí đúng của dãy con đã được sắp xếp trước đó.
2. Kết quả của bước này khác với kết quả của bước trước đó về cách thức sắp xếp chèn được định nghĩa và thực hiện. Bước này tập trung vào việc định nghĩa và triển khai thuật toán sắp xếp chèn cụ thể, trong khi bước trước đó có thể là các bước chuẩn bị dữ liệu, định nghĩa bài toán, hoặc thiết kế các thuật toán phụ trợ khác.
Tham khảo:
Viết chương trình Python thực hiện thuật toán sắp xếp chèn tuyến tính dựa trên mã giả đã cho trong báo học:
void Insertion_Sort(int a[], int n){
int pos, i;
int x;//lưu giá trị a[i] tránh bị ghi đè khi dời chỗ các phần tử
for(i=1; i<n; i++){//đoạn a[0] đã sắp xếp
x = a[i]; pos = i-1;
//tìm vị trí chèn x
while((pos>=0)&&(a[pos]>x)){
//kết hợp dời chỗ các phần tử sẽ đứng sau x trong danh sách mới
a[pos+1] = a[pos];
pos--;
}
a[pos+1] = x;//chèn x vào danh sách
}
}
void main()
{
int a[5] = {8, 4, 1, 6, 5};
Insertion_Sort(a, 5);
cout<<"Mang sau khi sap xep:"<<endl;
for(int i=0;i<5;i++){
cout<<a[i]<<" ";
}
system("pause");
THAM KHẢO!
Dựa vào hai yếu tố là thời gian thực hiện thuật toán (còn gọi là độ phức tạp thuật toán) và dung lượng bộ nhớ cần thiết để lưu trữ dữ liệu.
Thuật toán tối ưu là sử dụng ít thời gian, ít bộ nhớ, ít phép toán, giải bài toán trên máy tính thường được tiến hành qua 5 bước xác định bài toán, lựa chọn hoặc thiết kế thuật toán, viết chương trình, hiệu chỉnh và viết tài liệu.
Dựa vào hai yếu tố là thời gian thực hiện thuật toán (còn gọi là độ phức tạp thuật toán) và dung lượng bộ nhớ cần thiết để lưu trữ dữ liệu.
Thuật toán tối ưu là sử dụng ít thời gian, ít bộ nhớ, ít phép toán, giải bài toán trên máy tính thường được tiến hành qua 5 bước xác định bài toán, lựa chọn hoặc thiết kế thuật toán, viết chương trình, hiệu chỉnh và viết tài liệu.
*Thuật toán sắp xếp chèn (Insertion Sort):
import time
def insertion_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(1, n):
key = arr[i]
j = i - 1
while j >= 0 and arr[j] > key:
arr[j + 1] = arr[j]
j -= 1
arr[j + 1] = key
# Dãy số nguyên đầu vào
A = [3, 1, 0, 10, 13, 16, 9, 7, 5, 1]
# In dãy số nguyên trước khi sắp xếp
print("Dãy số nguyên trước khi sắp xếp:", A)
# Bắt đầu đo thời gian thực hiện thuật toán
start_time = time.time()
# Gọi hàm sắp xếp chèn
insertion_sort(A)
# Kết thúc đo thời gian thực hiện thuật toán
end_time = time.time()
# In dãy số nguyên sau khi sắp xếp
print("Dãy số nguyên sau khi sắp xếp:", A)
# In thời gian thực hiện thuật toán
print("Thời gian thực hiện thuật toán: {:.6f} giây".format(end_time - start_time))
Thời gian thực hiện là 0 giây
*Thuật toán sắp xếp chọn:
import time
def selection_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
min_idx = i
for j in range(i + 1, n):
if arr[j] < arr[min_idx]:
min_idx = j
arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]
# Dãy số nguyên đầu vào
A = [3, 1, 0, 10, 13, 16, 9, 7, 5, 1]
# In dãy số nguyên trước khi sắp xếp
print("Dãy số nguyên trước khi sắp xếp:", A)
# Bắt đầu đo thời gian thực hiện thuật toán
start_time = time.time()
# Gọi hàm sắp xếp chọn
selection_sort(A)
# Kết thúc đo thời gian thực hiện thuật toán
end_time = time.time()
# In dãy số nguyên sau khi sắp xếp
print("Dãy số nguyên sau khi sắp xếp:", A)
# In thời gian thực hiện thuật toán
print("Thời gian thực hiện thuật toán: {:.6f} giây".format(end_time - start_time))
Thời gian thực hiện là: 0 giây
*Thuật toán sắp xếp nổi bọt:
import time
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n - 1):
for j in range(n - i - 1):
if arr[j] > arr[j + 1]:
arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
# Dãy số nguyên đầu vào
A = [3, 1, 0, 10, 13, 16, 9, 7, 5, 1]
# In dãy số nguyên trước khi sắp xếp
print("Dãy số nguyên trước khi sắp xếp:", A)
# Bắt đầu đo thời gian thực hiện thuật toán
start_time = time.time()
# Gọi hàm sắp xếp nổi bọt
bubble_sort(A)
# Kết thúc đo thời gian thực hiện thuật toán
end_time = time.time()
# In dãy số nguyên sau khi sắp xếp
print("Dãy số nguyên sau khi sắp xếp:", A)
# In thời gian thực hiện thuật toán
print("Thời gian thực hiện thuật toán: {:.6f} giây".format(end_time - start_time))
Thời gian thực hiện là: 0 giây
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.
Chọn bước:
1) Từ mô tả thuật toán bằng liệt kê các bước, viết chương trình Python thực hiện thuật toán.
=> Như vậy dễ nắm được các bước thực hiện và giúp bài toán có phương pháp giải chính xác hơn.