K
Khách

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

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
9 tháng 11 2023

a. Dựa trên mã lệnh thuật toán cho trong Hình 3.

b) Dựa trên mã lệnh thuật toán cho trong Hình 5.

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

QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
9 tháng 11 2023

1. Tính số lần lặp của vòng lặp bên trong của thuật toán sắp xếp chèn tuyến tính.

2. Tính số lần lặp của vòng lặp ngoài của thuật toán sắp xếp chèn tuyến tính.

3. Ước lượng độ phức tạp thời gian của thuật toán sắp xếp chèn tuyến tính:

Vòng lặp for bên ngoài kiểm soát việc thực hiện đúng n-1 bước.

Vòng lặp while lồng bên trong thực hiện đồng thời cùng lúc hai việc a) và b) theo cách dịch chuyển dần từng bước sang trái, từ vị trí i tới vị trí k+1

22 tháng 7 2023

def bubble_sort(arr):

     n = len(arr)

     for i in range(n):

          for j in range(i + 1, n):

               if arr[j] < arr[i]:

                    arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

     return arr

arr = [64, 25, 12, 22, 11]

print("Mang chua sap xep la:", arr)

print("Mang da sap xep la:", bubble_sort(arr))

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.

QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
23 tháng 8 2023

Tính đúng của thuật toán cần được chứng minh bằng lập luận toán học. Sử dụng các bộ dữ liệu kiểm thử có thể làm tăng độ tin cậy của chương trình nhưng chưa chứng minh được tính đúng của thuật toán.

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

 

23 tháng 8 2023

- 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)