ML
1
K
Khách
Hãy nhập câu hỏi của bạn vào đây, nếu là tài khoản VIP, bạn sẽ được ưu tiên trả lời.
Các câu hỏi dưới đây có thể giống với câu hỏi trên
ML
1
TA
21 tháng 8 2023
THAM KHẢO!
Câu nói "Thời gian thực hiện câu lệnh là hằng số" nói đến việc thời gian thực hiện một câu lệnh trong chương trình máy tính là cố định và không phụ thuộc vào dữ liệu đầu vào. Nói cách khác, việc thực hiện một câu lệnh sẽ mất thời gian tương đối nhất định và không thay đổi dù cho đầu vào của chương trình có thay đổi đến mức nào.
Điều này là vì khi chương trình máy tính chạy, mỗi câu lệnh sẽ được thực hiện theo một chu trình thời gian cố định, không phụ thuộc vào dữ liệu đầu vào. Thời gian này thường được tính bằng đơn vị của số lượng các bước cơ bản mà máy tính cần thực hiện để hoàn thành một câu lệnh, ví dụ như các bước tính toán đơn giản, truy xuất dữ liệu từ bộ nhớ hoặc ghi dữ liệu ra tệp.
TA
22 tháng 8 2023
Để truy cập nút chứa dữ liệu X trong danh sách liên kết, ta phải duyệt toàn bộ các nút của danh sách từ đầu đến cuối, kiểm tra giá trị của mỗi nút để tìm nút chứa dữ liệu X. Khi đã tìm được nút chứa dữ liệu X, ta có thể thực hiện các thao tác khác với nút đó, ví dụ như xoá nút đó khỏi danh sách.
Do phải duyệt toàn bộ danh sách, thời gian thực hiện của việc truy cập nút chứa dữ liệu X là O(n), với n là số lượng nút trong danh sách. Trong trường hợp danh sách là danh sách liên kết kép, thao tác truy cập cũng có thể được thực hiện theo chiều ngược lại với độ phức tạp tương tự.
TA
23 tháng 8 2023
1.Thuật toán tìm kiếm tuần tự:
- Độ phức tạp thời gian của thuật toán tìm kiếm tuần tự là O(n)
- Giá trị lớn nhất của n với thời gian thực thi là 1 giây: n = 1 giây * (106 us / phép tính) = 106
- Giá trị lớn nhất của n với thời gian thực thi là 1 phút: n = 1 phút * (60 giây / phút) * (106us / phép tính) = 6 * 107
- Giá trị lớn nhất của n với thời gian thực thi là 1 giờ: n = 1 giờ * (60 phút / giờ) * (60 giây / phút) * (106us / phép tính) = 3.6 * 109
2.Thuật toán sắp xếp chèn:
- Độ phức tạp thời gian của thuật toán sắp xếp chèn là O(102
- Giá trị lớn nhất của n với thời gian thực thi là 1 giây: n = sqrt(1 giây * (106us / phép tính)) =103
- Giá trị lớn nhất của n với thời gian thực thi là 1 phút: n = sqrt(1 phút * (60 giây / phút) * (106us / phép tính)) = 6 * 104
- Giá trị lớn nhất của n với thời gian thực thi là 1 giờ: n = sqrt(1 giờ * (60 phút / giờ) * (60 giây / phút) * (106us / phép tính)) = 3.6 * 106
3. Thuật toán sắp xếp chọn:
- Độ phức tạp thời gian của thuật toán sắp xếp chọn là O(n2)
- Giá trị lớn nhất của n là: n = sqrt(1 giây * (106us / phép tính)) = 1000.
Thời gian thực thi là 1 phút:
Giá trị lớn nhất của n là: n = sqrt(1 phút * (60 giây / phút) * (106us / phép tính)) = 60000.
Thời gian thực thi là 1 giờ:
Giá trị lớn nhất của n là: n = sqrt(1 giờ * (60 phút / giờ) * (60 giây / phút) * (106us / phép tính)) = 3.6 * 106
QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
23 tháng 8 2023
*Chương trình 1:
from collections import Counter
import time
n = 1000
c = 0
# Ghi lại thời điểm bắt đầu
start_time = time.time()
for k in range(n):
c = c + 1
# Ghi lại thời điểm kết thúc
end_time = time.time()
# Tính thời gian hoàn thành
elapsed_time = end_time - start_time
# Sử dụng hàm Counter để đếm số lần lặp
counter = Counter(range(n))
# In số lần lặp
print("Số lần lặp: {}".format(counter))
# In thời gian thực thi
print("Thời gian thực thi của chương trình: {:.6f} giây".format(elapsed_time))
*Chương trình 2:
import time
n = 1000
c = 0
# Ghi lại thời điểm bắt đầu
start_time = time.perf_counter()
for k in range(n):
for j in range(n):
c = c + 1
# Ghi lại thời điểm kết thúc
end_time = time.perf_counter()
# Tính thời gian hoàn thành
elapsed_time = end_time - start_time
# In số lần lặp
print("Số lần lặp: {}".format(c))
# In thời gian thực thi
print("Thời gian thực thi của chương trình: {:.6f} giây".format(elapsed_time))
→Sự khác biệt độ phức tạp thời gian của 2 chương trình trên:
Độ phức tạp thời gian của chương trình 1 là O(1), còn độ phức tạp thời gian của chương trình 2 là O(n2).
QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
23 tháng 8 2023
Chương trình 1: Thời gian thực hiện chương trình là T1 = T1(n) = \(2+n+1=n+3\) (đơn vị thời gian)
Chương trình 2: Thời gian thực hiện chương trình là T2 = T2(n) = \(2+n^2+1=n^2+3\) (đơn vị thời gian)
ML
1
TA
22 tháng 8 2023
1. Sắp xếp chèn (Insertion Sort)
Ý tưởng: Insertion Sort lấy ý tưởng từ việc chơi bài, dựa theo cách người chơi "chèn" thêm một quân bài mới vào bộ bài đã được sắp xếp trên tay.
2. Sắp xếp lựa chọn (Selection Sort)
Ý tưởng của Selection sort là tìm từng phần tử cho mỗi vị trí của mảng hoán vị A' cần tìm.
3. Sắp xếp nổi bọt (Bubble Sort)
Ý tưởng: Bubble Sort, như cái tên của nó, là thuật toán đẩy phần tử lớn nhất xuống cuối dãy, đồng thời những phần tử có giá trị nhỏ hơn sẽ dịch chuyển dần về đầu dãy. Tựa như sự nổi bọt vậy, những phần tử nhẹ hơn sẽ nổi lên trên và ngược lại, những phần tử lớn hơn sẽ chìm xuống dưới.
QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
23 tháng 8 2023
*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
- Câu nói "Thời gian thực hiện (là) tuyến tính" đề cập đến khái niệm độ phức tạp thời gian của một thuật toán. Theo đó, thời gian thực hiện của một thuật toán được đo bằng số lần lặp qua các câu lệnh hoặc số thao tác được thực hiện.
- Trong trường hợp thời gian thực hiện của một thuật toán là tuyến tính, nghĩa là thời gian tăng theo cùng một tốc độ với kích thước của dữ liệu đầu vào. Ví dụ, nếu một thuật toán tốn thời gian để thực hiện n lần, thì thời gian thực hiện của thuật toán này sẽ tăng tuyến tính theo n.
- Điều này có nghĩa là nếu kích thước của dữ liệu đầu vào tăng lên gấp đôi, thời gian thực hiện của thuật toán sẽ tăng lên gấp đôi cũng. Với các thuật toán tuyến tính, thời gian thực hiện không phụ thuộc vào cách sắp xếp hay tổ chức dữ liệu. Chính vì vậy, các thuật toán tuyến tính thường được coi là hiệu quả và ổn định trong việc xử lý dữ liệu lớn và phức tạp.