K
Khách

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

23 tháng 8 2023

Bước đơn giản nhất của bài toán sắp xếp chèn mà có thể thực hiện ngay bằng các lệnh lập trình là quá trình di chuyển các phần tử để đưa phần tử mới vào vị trí đúng của dãy con đã được sắp xếp trước đó.

tham khảo!

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.

QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
22 tháng 8 2023

Câu lệnh in ra màn hình: print(".....")

Các bước thực hiện

- Phân tích bài toán.

- Độ phức tạp thuật toán.

19 tháng 8 2023

Tham khảo:

Viết chương trình Python thực hiện thuật toán sắp xếp chèn tuyến tính dựa trên mã giả đã cho trong báo học:

void Insertion_Sort(int a[], int n){

int pos, i;

int x;//lưu giá trị a[i] tránh bị ghi đè khi dời chỗ các phần tử

for(i=1; i<n; i++){//đoạn a[0] đã sắp xếp

x = a[i]; pos = i-1;

//tìm vị trí chèn x

while((pos>=0)&&(a[pos]>x)){

                //kết hợp dời chỗ các phần tử sẽ đứng sau x trong danh sách mới

a[pos+1] = a[pos];

pos--;

}

a[pos+1] = x;//chèn x vào danh sách

}

}

void main()

{

int a[5] = {8, 4, 1, 6, 5};

Insertion_Sort(a, 5);

cout<<"Mang sau khi sap xep:"<<endl;

for(int i=0;i<5;i++){

cout<<a[i]<<" ";

}

system("pause");

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

23 tháng 8 2023

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

 

18 tháng 7 2023

THAM KHẢO!

Dựa vào hai yếu tố là thời gian thực hiện thuật toán (còn gọi là độ phức tạp thuật toán) và dung lượng bộ nhớ cần thiết để lưu trữ dữ liệu.

Thuật toán tối ưu là sử dụng ít thời gian, ít bộ nhớ, ít phép toán, giải bài toán trên máy tính thường được tiến hành qua 5 bước xác định bài toán, lựa chọn hoặc thiết kế thuật toán, viết chương trình, hiệu chỉnh và viết tài liệu.

Dựa vào hai yếu tố là thời gian thực hiện thuật toán (còn gọi là độ phức tạp thuật toán) và dung lượng bộ nhớ cần thiết để lưu trữ dữ liệu.

Thuật toán tối ưu là sử dụng ít thời gian, ít bộ nhớ, ít phép toán, giải bài toán trên máy tính thường được tiến hành qua 5 bước xác định bài toán, lựa chọn hoặc thiết kế thuật toán, viết chương trình, hiệu chỉnh và viết tài liệu.

 

22 tháng 8 2023

Theo em, đây là kết quả lập trình theo phương pháp mô đun hoá.

Vì bài toán được viết theo các bước từ việc lớn, thiết kế các hàm, viết các hàm, tiến hành viết chương trình.

23 tháng 8 2023

THAM KHẢO!

Nếu dãy ban đầu đã được sắp xếp, thì thuật toán sắp xếp chèn sẽ không thực hiện thay đổi nào trên dãy vì mỗi phần tử trong dãy đã đứng đúng vị trí của nó. Cụ thể, các bước của thuật toán sẽ được thực hiện như sau:

Xác định phần tử đầu tiên trong dãy là phần tử thứ 2 (i = 1), không cần thực hiện bất kỳ thay đổi nào vì phần tử này đã đứng đúng vị trí của nó trong dãy đã được sắp xếp.

Kiểm tra phần tử thứ 3 (i = 2) so với các phần tử trước nó trong dãy. Nếu phần tử này đã đứng đúng vị trí, không cần thực hiện thay đổi nào.

Tiếp tục kiểm tra và so sánh từng phần tử còn lại trong dãy với các phần tử trước nó. Nếu phần tử đang xét đã đứng đúng vị trí, không cần thực hiện thay đổi nào.

Sau khi kiểm tra hết các phần tử trong dãy, thuật toán kết thúc mà không có bất kỳ thay đổi nào được thực hiện trên dãy ban đầu, vì dãy đã được sắp xếp.

23 tháng 8 2023

tham khảo!

Bước thực hiện để tìm các cặp phần tử nghịch đảo trong Python có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau và tùy thuộc vào cách tiếp cận của người lập trình. Giả sử chúng ta đang thực hiện các bước sau để giải quyết bài toán tìm các cặp phần tử nghịch đảo trong Python:

- Tạo một danh sách các số nguyên cần tìm các cặp phần tử nghịch đảo.

- Tạo một danh sách trống để lưu các cặp phần tử nghịch đảo tìm được.

- Duyệt qua từng phần tử trong danh sách các số nguyên, và cho vào một vòng lặp trong đó duyệt qua các phần tử còn lại của danh sách.

- Tại mỗi cặp phần tử được duyệt qua, kiểm tra xem tích của chúng có bằng 1 không. Nếu có, thêm cặp phần tử này vào danh sách chứa các cặp phần tử nghịch đảo.

Một vài thay đổi quan trọng có thể được thực hiện so với cách tiếp cận mặc định này ví dụ như sử dụng thuật toán tìm kiếm nhị phân để tìm các cặp phần tử nghịch đảo thay vì duyệt qua từng phần tử hoặc sử dụng một thư viện bên ngoài như NumPy để thực hiện tính toán và tìm kiếm các cặp phần tử nghịch đảo. Tuy nhiên các bước cơ bản được giới thiệu ở trên vẫn được sử dụng rộng rãi và cung cấp một cách tiếp cận đơn giản và hiệu quả để giải quyết bài toán tìm các cặp phần tử nghịch đảo trong Python.