Dans cet exemple, notre tri à bulles comparera 7 et 4. 7 est supérieur à 4, nous échangeons donc les éléments: Notre algorithme compare 7 et 12. Aucun échange n'est nécessaire, nous allons donc continuer. Nous comparons 12 et 19. Là encore, aucun échange n'est nécessaire. Maintenant que nous avons atteint la fin de notre liste, il est clair qu'il n'y a plus besoin d'échanger. Avez-vous remarqué que notre algorithme continuait même après le tri de notre liste? C'est parce qu'un tri à bulles continuera à échanger des éléments jusqu'à ce qu'il compare chaque élément d'une liste pour chaque élément de la liste. Notre algorithme ne s'arrêtera pas tant que chaque échange n'aura pas eu lieu. Programme Python Bubble Sort Jusqu'à présent, nous avons échangé des nombres dans un tableau. Il est vrai que nous avons réussi à trier notre liste, mais nous n'avons pas à le faire manuellement. Les tris à bulles sont un algorithme de calcul après tout; obtenons un ordinateur pour exécuter l'algorithme pour nous.
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Essayez de cette façon:
Et pas besoin de del et insert. Comprenez ce que font ces trois lignes: je mets la valeur qui "s à la position start dans la variable replacement. Puis j'écrase la valeur à la position start avec la valeur à la position start + 1. Puis j'écrase la valeur à la position start + 1 avec la valeur en replacement, qui est l'ancienne valeur de numbers[start]. Il existe un moyen encore plus efficace (en python, en tout cas) d'échanger des numéros, mais cela pourrait être un peu déroutant pour les débutants. Ce n'est pas le seul problème cependant. La façon dont vous avez implémenté BubbleSort est la suivante:vous "bouillonnez" au lieu de "bouillonner". Cela signifie qu'après le tout premier passage, vous savez maintenant que l'élément le plus important sera à la fin de la liste. Cela signifie qu'au lieu d'augmenter start de 1 après le premier passage, vous devez réduire le plus haut terminer par 1. 1 pour la réponse № 2 L'algorithme de tri à bulles fonctionne dans O (n * n) temps par permuter à plusieurs reprises des éléments adjacents les uns avec les autres pour assurer l'ordre de tri.
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Quelqu'un peut-il me dire comment calculer la valeur correcte. O(n^2) beaucoup fait ne pas signifie que le nombre total d'étapes sera exactement égal n^2. 3 Pour ajouter à @AakashM, vous devez d'abord comprendre la signification de O(... ) notation. Voir par exemple: Passons en revue les cas de Big O pour le tri à bulles Cas 1) O (n) (Meilleur cas) Cette complexité temporelle peut se produire si le tableau est déjà trié, ce qui signifie qu'aucun échange n'a eu lieu et seulement 1 itération de n éléments Cas 2) O (n ^ 2) (pire cas) Le pire des cas est si le tableau est déjà trié mais dans l'ordre décroissant. Cela signifie que dans la première itération, il devrait examiner n éléments, puis après cela, il devrait chercher n - 1 éléments (puisque le plus grand entier est à la fin) et ainsi de suite jusqu'à ce qu'une comparaison se produise. Gros-O = n + n - 1 + n - 2... + 1 = (n * (n + 1)) / 2 = O (n ^ 2) Dans votre exemple, il se peut qu'il n'examine pas ces nombreux éléments à chaque phase car le tableau n'est pas dans l'ordre décroissant.
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Comme il doit échanger les articles jusqu'à ce que son emplacement final soit connu. Tout cela conduit à un gaspillage des opérations et donc très coûteux. Cet algorithme passe par chaque élément, où le tri est requis ou non. Une fois l'analyse terminée sans échange, le tri des bulles est considéré comme terminé. C'est la plus simple de toutes les structures de données, pour tout débutant, cela donne une bonne confiance. C'est facile à construire et à comprendre. Il utilise beaucoup de temps et de mémoire. Ceci est considéré comme un algorithme stable, car il préserve l'ordre relatif des éléments. Considéré comme bon pour les petits tableaux / listes. Cependant, c'est une mauvaise idée de l'utiliser pour les longues. Conclusion En parcourant le contenu ci-dessus du tri à bulles, on aurait pu avoir une compréhension limpide de cet algorithme de tri, spécialisé avec python. Une fois que l'on se familiarise avec la logique du tri à bulles, la compréhension de l'autre ensemble de structures de données sera alors plus facile.
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Aujourd'hui on poursuit un voyage que j'ai entamé dans la science du computer avec quelques notes sur les algorithmes de tri de tableaux. Il y a beaucoup de ressources en lignes qui permettent de comprendre. Il y a notamment le Swift Algorithm Club qui est très pédagogue. Il existe un dépôt un peu similaire en Python mais avec moins d'explications. Au menu du jour: Bubble Sort, Quick Sort et Merge Sort. Au passage, CPython utilise le Timsort depuis 2002. En JavaScript, V8 aussi à partir de sa v7. 0 depuis fin 2018. Vu l'avance de Python, je vais l'utiliser pour ce billet:D
Bubble Sort
Le tri à bulles est un algorithme vieux et lent, mais c'est aussi le plus simple à comprendre, ce qui en fait une bonne entrée en matière. L'idée est de comparer chaque élément du tableau avec tous les autres. On compare l'élément avec son voisin. La plus petite valeur est permutée à gauche. La comparaison continue jusqu'à la fin du tableau de façon à ce que la plus grande valeur se retrouve à la fin. À la seconde itération, on recommence sur la longueur du tableau moins 1 élément, car on sait que la plus grande valeur est déjà en place.
2 En tant que définition, la notation Big Oh (O) désigne uniquement le pire des cas, tandis que la notation Big Omega (O) désigne le meilleur scénario! La variante O (n) de BubbleSort est celle qui arrête l'itération lorsqu'il n'y a rien d'autre à trier. Le code de cette question exécute toujours la boucle interne env. n ^ 2/2 fois, même si cela ne change pas toujours. Donc, ce code est O (n ^ 2) pour toutes les entrées. De plus, Big-O n'est pas lié au meilleur / pire des cas. Big-O signifie "borne supérieure". Omega signifie «borne inférieure». Il est logique de dire que BubbleSort est (n) et O (n ^ 2) pour toutes les entrées, mais il est également logique de dire que c'est O (n) dans le meilleur des cas et même que c'est (n ^ 2) dans le pire des cas. Vous avez donc remarqué que le nombre total de comparaisons effectuées est (n - 1) +... + 2 + 1. Cette somme est égale à n * (n - 1) / 2 (voir Nombres triangulaires) qui est égal à 0, 5 n ^ 2 - 0, 5 n qui est clairement O (n ^ 2). il fait une comparaison entre deux éléments.
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