L'idée de ce tri est la suivante:
rechercher le plus petit élément du tableau et le placer à la première position,
rechercher ensuite le deuxième élément le plus petit et le placer en deuxième position,
continuer de la même façon jusqu'à ce que le tableau soit entièrement trié. Le tableau est alors divisé en deux parties: la partie gauche avec les éléments déjà triés et la partie droite occupée par les éléments pas encore traités. Au départ, la partie gauche est vide. L'algorithme recherche à chaque fois le plus petit élément de la partie droite (qui au début est le tableau entier) et l'échange avec l'élément le plus à gauche de la partie de droite. À la fin de chaque étape la limite droite de la partie de gauche est avancée d'une position vers la droite. Voici un exemple du fonctionnement de l'algorithme sur le tableau [10, 9, 5, 7, 3]. Algorithme tri par selection python code. [ 10, 9, 5, 7, 3] # Tableau à trier
[ 3, | 9, 5, 7, 10] # 3 est le plus petit élément. On l'échange avec 10. Sous-tableau gauche trié: [3]
[ 3, 5, | 9, 7, 10] # On échange 5 avec 9.
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Algorithme Tri Par Sélection Python
Les algorithmes de Tri d'un tableau
Un algorithme de tri est un algorithme qui permet d'organiser une collection d'objets selon un ordre déterminé. Il s'agit des ordres numérique et lexicographique (dictionnaire) ou ordre alphabétique.
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Tri à bulles (bubble sort)
Le tri à bulles est un algorithme de tri très simple dont le principe est de faire remonter à chaque étape le plus grand élément du tableau à trier, comme les bulles d'air remontent à la surface de l'eau (d'où le nom de l'algorithme). Commençons par un exemple du fonctionnement de l'algorithme. Supposons qu'on souhaite trier la suite de nombres
Voici comment se passe le premier passage. [ 5, 1, 2, 4, 3] # On compare 5 et 1 et on les inverse. [ 1, 5, 2, 4, 3] # On compare 5 et 2 et on les inverse. Implémentations d'algorithmes de tri en Python. [ 1, 2, 5, 4, 3] # On compare 5 et 4 et on les inverse. [ 1, 2, 4, 5, 3] # On compare 5 et 3 et on les inverse. [ 1, 2, 4, 3, 5] # Fin du premier passage. Comme on peut le voir, l'algorithme compare à chaque fois des éléments adjacents et les échange s'ils ne sont pas dans l'ordre. À la fin de ce premier passage, l'élément le plus grand du tableau (ici l'élément 5) se retrouve à la fin du tableau à sa position définitive. Le tableau n'est cependant pas encore complètement trié et nous devons donc continuer par un nouveau passage.
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8 s. Calculer le temps nécessaire pour le tri d'un million de valeurs avec cet algorithme. Exercice: temps d'exécution Pour mesurer le temps d'exécution d'un programme, on importe la fonction time du module time. Cette fonction renvoie le temps en secondes écoulé depuis le janvier 1970. Le code qui suit permet par exemple d'afficher le temps pris par l'exécution du tri d'un tableau. from time import time
top = time ()
print ( time () - top)
On souhaite comparer les temps d'exécution des tri sélection et insertion sur deux types de tableau: un tableau de nombre au hasard et un tableau de nombres déjà triés. On reprend le code des fonctions de tri du cours. Algorithme tri par sélection python. Construire un tableau de 3000 entiers pris au hasard entre 1 et 10000, bornes comprises. Mesurer le temps d'exécution du programme de tri sélection et de tri insertion pour trier ce tableau. Attention: il faut reconstruire le tableau entre les deux tris. Quel commentaire peut-on faire concernant les deux résultats? Construire un tableau de 3000 entiers de 0 à 2999, bornes comprises.
sample ( range ( 0, 100), 10)
>>> L
[ 41, 21, 38, 20, 69, 14, 10, 50, 76, 9]
Pourquoi la version de l'algorithme que vous venez d'implanter n'est pas optimale? Pour répondre à cette question, on peut remarquer que dans l'exemple précédent le tableau est déjà trié après seulement le deuxième passage. Dans ce cas, a-t-on besoin d'exécuter l'algorithme jusqu'à la fin? Réfléchissez à une façon de rendre l'algorithme plus efficace. Implantez cette méthode et testez-là. Quel est le temps d'exécution de cet algorithme dans le cas le plus défavorable? Et dans le cas le plus favorable? Calculez en pratique le temps d'exécution de vos deux tris (version
naïve et version optimisée). Pour cela, vous pouvez utiliser la clef
magique%time de Jupyter: elle est à mettre au début de
l'instruction dont vous souhaitez mesurer les performances:
Afin de pouvoir observer la différence, générez de tableaux de
taille significative (par exemple de taille 50000). Tri par sélection - ALGORITHMES. Tri par sélection (selection sort)
Le tri par sélection est encore un algorithme de tri qui a l'avantage d'être simple à mettre en oeuvre.
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