Hãy nhập câu hỏi của bạn vào đây, nếu là tài khoản VIP, bạn sẽ được ưu tiên trả lời.
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)
Để chứng minh tính đúng đắn của thuật toán sắp xếp chèn với các lệnh thay đổi trên, ta cần chứng minh hai điều kiện sau đây:
Điều kiện ban đầu (trước khi bắt đầu vòng lặp): Sau khi thực hiện lệnh j = 1, giá trị của j đang là 1, và dãy con A[0] chỉ gồm một phần tử là A[0] (vì j-1 là 0). Do đó, dãy con này đã được sắp xếp đúng.
Điều kiện duy trì (trong quá trình vòng lặp): Trong mỗi vòng lặp của while, nếu A[j] < A[j-1], ta hoán đổi giá trị của A[j] và A[j-1] bằng lệnh Đổi chỗ A[j] và A[j-1]. Sau đó, ta giảm giá trị của j đi 1 đơn vị bằng lệnh j = j - 1. Lúc này, giá trị của A[j] là giá trị của A[j-1] trước khi hoán đổi, và giá trị của A[j-1] là giá trị của A[j] trước khi hoán đổi. Điều này đồng nghĩa với việc dãy con A[0], A[1], ..., A[j-1] đã được sắp xếp đúng sau mỗi vòng lặp.
Vậy nên, dãy con A[0], A[1], ..., A[j-1] luôn được sắp xếp đúng sau mỗi vòng lặp của while, và dãy con này sẽ không bị thay đổi giá trị trong quá trình hoán đổi. Do đó, tính đúng đắn của thuật toán sắp xếp chèn vẫn được duy trì sau khi thay toàn bộ phần chèn A[i] vào vị trí đúng của dãy con A[0], A[1], ..., A[i-1] bằng các lệnh trên.
- 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)
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.
Nếu dãy A đã được sắp xếp theo thứ tự tăng dần thì có thể cải tiến thuật toán tốt hơn.
*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
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.
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
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.