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微网站网站模板建站,济南住房和城乡建设厅网站,房地产开发公司简介,google浏览器下载安装Python 算法基础篇#xff1a;冒泡排序和选择排序 引言 1. 冒泡排序算法概述2. 冒泡排序算法实现实例1#xff1a;冒泡排序 3. 选择排序算法概述4. 选择排序算法实现实例2#xff1a;选择排序 5. 冒泡排序与选择排序的对比总结 引言 冒泡排序和选择排序是两种常用的排序算法… Python 算法基础篇冒泡排序和选择排序 引言 1. 冒泡排序算法概述2. 冒泡排序算法实现实例1冒泡排序 3. 选择排序算法概述4. 选择排序算法实现实例2选择排序 5. 冒泡排序与选择排序的对比总结 引言 冒泡排序和选择排序是两种常用的排序算法用于将一个无序列表按照特定顺序重新排列。本篇博客将介绍冒泡排序和选择排序的基本原理并通过实例代码演示它们的应用。 ❤️ ❤️ ❤️ 1. 冒泡排序算法概述 冒泡排序是一种简单的排序算法它通过比较相邻的元素并交换它们的位置从而将较大的元素“冒泡”到列表的末尾。在一次遍历中冒泡排序会将列表中最大的元素移动到最后一个位置然后再对剩余的元素进行下一轮遍历。 冒泡排序的主要优点是实现简单易懂代码量较小。然而冒泡排序的时间复杂度较高为 O ( n ^ 2 )在处理大规模数据时效率较低。 2. 冒泡排序算法实现 实例1冒泡排序 def bubble_sort(arr):n len(arr)# 遍历所有数组元素for i in range(n):# 标记此次遍历是否有交换发生swapped False# 将最大元素“冒泡”到末尾for j in range(0, n-i-1):if arr[j] arr[j1]:arr[j], arr[j1] arr[j1], arr[j]swapped True# 如果没有交换发生表示列表已经有序可以提前结束if not swapped:break# 测试冒泡排序 arr [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90] bubble_sort(arr) print(冒泡排序结果, arr)代码解释上述代码演示了使用冒泡排序对一个列表进行排序的实例。冒泡排序通过嵌套的循环遍历列表并将相邻的元素进行比较和交换将最大的元素逐步“冒泡”到列表的末尾。在每次遍历时如果没有发生交换则表示列表已经有序可以提前结束。 3. 选择排序算法概述 选择排序是一种简单的排序算法它通过遍历列表找到最小的元素并将它放在列表的开头。然后再从剩余的未排序元素中继续找到最小的元素放在已排序元素的末尾。选择排序的主要思想是不断选择最小的元素放在已排序部分的末尾。 选择排序的优点是实现简单代码量较小。然而选择排序的时间复杂度也较高为 O ( n ^ 2 )效率相对较低。 4. 选择排序算法实现 实例2选择排序 def selection_sort(arr):n len(arr)# 遍历所有数组元素for i in range(n-1):# 假设当前元素为最小值的索引min_index i# 在剩余未排序元素中找到最小值的索引for j in range(i1, n):if arr[j] arr[min_index]:min_index j# 将最小值交换到已排序部分的末尾arr[i], arr[min_index] arr[min_index], arr[i]# 测试选择排序 arr [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90] selection_sort(arr) print(选择排序结果, arr)代码解释上述代码演示了使用选择排序对一个列表进行排序的实例。选择排序通过嵌套的循环遍历列表找到未排序部分的最小元素并将它交换到已排序部分的末尾。每次遍历时都将最小元素交换到合适的位置。 5. 冒泡排序与选择排序的对比 冒泡排序和选择排序是两种简单的排序算法它们的原理和实现方式略有不同 冒泡排序是通过相邻元素的比较和交换来将最大的元素逐步“冒泡”到末尾需要多次遍历列表。在最好的情况下列表已经有序冒泡排序的时间复杂度为 O ( n )在最坏的情况下列表逆序时间复杂度为 O ( n ^ 2 )。 选择排序是通过在未排序部分中找到最小的元素并将它交换到已排序部分的末尾需要多次遍历列表。选择排序的时间复杂度始终为 O ( n ^ 2 )不受列表有序程度的影响。 总结 本篇博客介绍了冒泡排序和选择排序两种简单的排序算法。冒泡排序通过相邻元素的比较和交换将最大元素逐步“冒泡”到末尾而选择排序通过找到最小元素并放在已排序部分的末尾来排序列表。 冒泡排序和选择排序虽然实现简单但时间复杂度较高在处理大规模数据时效率相对较低。在实际应用中更推荐使用更高效的排序算法如快速排序和归并排序。 [ 专栏推荐 ] 《Python 算法初阶入门篇》 ❤️【简介】本课程是针对 Python 初学者设计的算法基础入门课程涵盖算法概念、时间复杂度、空间复杂度等基础知识。通过实例演示线性搜索、二分搜索等算法并介绍哈希表、深度优先搜索、广度优先搜索等搜索算法。此课程将为学员提供扎实的 Python 编程基础与算法入门为解决实际问题打下坚实基础。
http://www.pierceye.com/news/779597/

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