K
Khách

Hãy nhập câu hỏi của bạn vào đây, nếu là tài khoản VIP, bạn sẽ được ưu tiên trả lời.

QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
23 tháng 8 2023

Tính đúng của thuật toán cần được chứng minh bằng lập luận toán học. Sử dụng các bộ dữ liệu kiểm thử có thể làm tăng độ tin cậy của chương trình nhưng chưa chứng minh được tính đúng của thuật toán.

QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
23 tháng 8 2023

Ý tưởng của thuật toán sắp xếp chèn là thực hiện vòng lặp duyệt từ phần tử thứ hai đến cuối dãy. Sau mỗi bước lặp phần tử tương ứng sẽ được chèn vào vị trí đúng của dãy con đã sắp xếp là các phần tử phía trước vị trí đang duyệt.

19 tháng 8 2023

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.

23 tháng 8 2023

- 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)

QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
9 tháng 11 2023

1. Tính số lần lặp của vòng lặp bên trong của thuật toán sắp xếp chèn tuyến tính.

2. Tính số lần lặp của vòng lặp ngoài của thuật toán sắp xếp chèn tuyến tính.

3. Ước lượng độ phức tạp thời gian của thuật toán sắp xếp chèn tuyến tính:

Vòng lặp for bên ngoài kiểm soát việc thực hiện đúng n-1 bước.

Vòng lặp while lồng bên trong thực hiện đồng thời cùng lúc hai việc a) và b) theo cách dịch chuyển dần từng bước sang trái, từ vị trí i tới vị trí k+1

QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
23 tháng 8 2023

Tại mỗi bước lặp của thuật toán, phần tử nhỏ nhất ở mảng con chưa được sắp xếp sẽ được di chuyển về đoạn đã sắp xếp.

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

18 tháng 7 2023

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)

22 tháng 8 2023

Cả hai thuật toán sắp xếp nổi bọt và sắp xếp chèn đều đơn giản và dễ cài đặt. Tuy nhiên, thuật toán sắp xếp chèn có thể được coi là đơn giản hơn vì nó sử dụng ít phép so sánh hơn so với thuật toán sắp xếp nổi bọt.

Thuật toán sắp xếp chèn thực hiện việc chèn một phần tử vào một mảng đã được sắp xếp trước đó. Với mỗi phần tử trong mảng, nó sẽ so sánh nó với các phần tử đã được sắp xếp trước đó, và chèn phần tử đó vào vị trí thích hợp trong mảng. Điều này đòi hỏi ít phép so sánh hơn so với thuật toán sắp xếp nổi bọt, do đó thuật toán sắp xếp chèn có hiệu suất tốt hơn khi sắp xếp một mảng lớn.

Trong khi đó, thuật toán sắp xếp nổi bọt cần thực hiện nhiều phép so sánh hơn và có thể không hiệu quả khi sắp xếp mảng lớn. Nó hoạt động bằng cách so sánh các cặp phần tử liên tiếp trong mảng và đổi chỗ chúng nếu chúng không được sắp xếp đúng thứ tự. Vì vậy, trong nhiều trường hợp, thuật toán sắp xếp chèn được ưa chuộng hơn do hiệu quả và tính đơn giản của nó.

QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
23 tháng 8 2023

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.