Как создать алгоритм в python
Перейти к содержимому

Как создать алгоритм в python

  • автор:

Подборка алгоритмов для изучения языка Python

Изучение алгоритмов и понимание заложенных в них принципов работы является неотъемлемой частью обучения. Многие алгоритмы уже реализованы в библиотеках, но для оптимизации скорости выполнения или добавление признаков важно знать, что находится «под капотом» и как реализовать что-то с нуля. Рассмотрим алгоритмы с такой структурой данных как списки: квадратичные сортировки и сортировки, работающие по принципу, разделяй и властвуй, а также проверку на отсортированность списка.

Все сортировки будем тестировать на одним и тех же входных данных. Сгенерируем список и используем метод shuffle встроенной библиотеки random:

import random numbers = list(range(1, 10**4)) random.shuffle(numbers)

Для определения времени выполнения сортировки в jupyter notebook нужно указать в начале ячейки магический метод %%time либо воспользуйтесь декоратором для .py расширения:

import time def timer(func): def wrapper(*args, **kwargs): before = time.monotonic() retval = func(*args, **kwargs) after = time.monotonic()- before print(«Function <>: <> seconds».format(func.__name__, after)) return retval return wrapper

Перед каждой функцией, время выполнения которой вы хотите вычислить добавьте строчку:

Количество операций, которое требуется для сортировки примерно O(N**2).

Про big O notation можно почитать здесь.

Сортировка списка вставками

%%time def insert_sort(A): lst = A.copy() N = len(lst) for top in range(1, N): k = top while k > 0 and lst[k-1] > lst[k]: lst[k], lst[k-1] = lst[k-1], lst[k] k -= 1 return lst print(insert_sort(numbers))

Время выполнения сортировки: 6.79 сек.

Инвариант у каждой сортировки свой. Принцип работы сортировки вставками: проверяем элементы слева-направо начиная со второго и смотрим больше ли он предыдущего, если да, оставляем на месте, если элемент меньше предыдущего, берем его и тащим налево до тех пор, пока не встретим элемент меньше, чем он.

Сортировка списка выбором

%%time def choice_sort(A:list): «»» Сортировка списка А выбором. Бежим по циклу и ищем того, кто меньше нашего минимума и меняем местами. «»» lst = A.copy() N = len(lst) for pos in range(N-1): for k in range(pos+1, N): if lst[k] < lst[pos]: lst[k], lst[pos] = lst[pos], lst[k] return lst print(choice_sort(numbers))

Время выполнения сортировки: 5.04 сек.

Первый элемент в начальной позиции принимаем за самый маленький и бежим по списку слева направо и ищем того, кто меньше его, когда нашли меняем местами, дальше уже не смотрим на первую позицию считая, что элемент уже на своем месте (этот момент реализован в цикле как — начни с range(pos+1, N) и так с каждым кроме последнего, т.к. он сам окажется на своем месте.

Пузырьковая сортировка списка

%%time def bubble_sort(A): lst = A.copy() N = len(lst) for bypass in range(1, N): for k in range(0, N-bypass): if lst[k] > lst[k+1]: lst[k], lst[k+1] = lst[k+1], lst[k] return lst print(bubble_sort(numbers))

Время выполнения сортировки: 7.42 сек.

Производится проход по списку слева направо и, если текущий элемент меньше предыдущего, то они меняются местами. Таким образом самый большой элемент подобно пузырьку всплывет в самую последнюю позицию. Далее, используя отсечение в цикле N-bybass, исключаем возможность проверки тех элементов, которые уже “всплыли наверх”.

Превосходное объяснение работы сортировок вы можете посмотреть в лекции.

Рекуррентные сортировки

Быстрая сортировка и сортировка слиянием работает по принципу “разделяй и властвуй”. В отличие от квадратичных сортировок они выполняются с логарифмической сложностью.

Сортировка Тома Хоара (Quick sort)

Обычно на случайных выборках она работает W(N *log2N), а иногда O(N**2). Сортирующие действия выполняются на прямом ходу рекурсии. Дополнительная память не требуется.

Делаем явную копию списка numbers т.к. сортировка изменяет входной список напрямую:

list_for_test = numbers.copy()

%%time def hoar_sort(A): if len(A)

Время выполнения сортировки: 0.30 сек.

Берем первый элемент и считаем его барьером, далее сортируем список, т.е. те, кто меньше его, идут в левый список, те, кто больше, идут в правый список, а равные ему идут в средний список. Передаем каждый наш фрагмент снова в функцию, тем самым реализовав рекурсию, пока не сработает крайний случай, что значит длина списка равна единице или нулю, и далее соединяем три получившихся части: L, M, R в список A.

Сортировка слиянием

На любых входных данных работает O(N*log2N). Сортировка выполняется на обратном ходу рекурсии. Требуется дополнительная память.

list_for_test = numbers.copy() %%time def merge_sort(A): if len(A)

Время выполнения сортировки: 0.60 сек.

Проверка того, что список отсортирован за O(len(A))

def check_sorted(A:list, ascending=True): flag = True s = 2*int(ascending)-1 for i in range(0, len(A)-1): if s*A[i] > s*A[i+1]: flag = False break return flag test = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] check_sorted(test)

Если встречается элемент, который больше следующего, то происходит выход из цикла с флагом False.

Сортировка Тома Хоара получилась быстрее сортировки слиянием в два раза, но иногда в зависимости от входных данных может работать дольше. Сортировка слиянием в свою очередь требует дополнительную память, что, например, при слишком больших входных данных может стать узким местом.

Алгоритм — основа для программы

Если бы все программисты в мире провели голосование на тему «какое слово в программировании самое главное?», то победу с большим отрывом одержал бы термин «алгоритм». Ведь по сути все программирование — это описание алгоритмов на языке, понятном компьютеру.

Алгоритм — конечная последовательность действий, приводящая к решению поставленной задачи.

В жизни мы используем алгоритмы в повседневных рутинных задачах, решение которых требует четкой последовательности действий: кулинарные рецепты (возьмите соль. ), морфологический разбор слов на уроках русского языка, решение задач по физике (запишите, что дано, а что требуется, затем. ) и многих других аспектах нашей жизни.

Например, если мы идем в поход за покупками, то мы действуем по следующему алгоритму:

  1. придти в магазин;
  2. обойти все стелажи и положить в корзину предмет, если он есть в списке покупок;
  3. оплатить выбранные товары на кассе;
  4. вернуться домой.

Тогда причем тут программирование? Дело в том, что именно такие задачи, которые можно четко описать в виде последовательности действий, нам чаще всего и хочется автоматизировать, а значит написать программу (и/или собрать робота), которая будет решать такую задачу за нас.

Например, сотрудника кофейни, который всегда готовит кофе по фиксированному алгоритму, иногда заменяют на большой кофейный автомат, который выполняет этот алгоритм за бариста, пока он отдыхает.

Управление дорожным движением можно поручить системе сфетофоров, а решение квадратного уравнения (посчитайте дискриминант, затем, если он неотрицателен, вычислите корни по заданной формуле) — программируемому калькулятору.

Всегда, прежде чем создавать компьютерную программу, нам придется сформулировать, по какому алгоритму она будет работать. Нет алгоритма — нет программы.

Способы записи алгоритма

Окей, мы поняли, что такое алгоритм. Теперь, предположим, что мы придумали какой-то алгоритм. Как объяснить его вашему другу (например, как настраивать проброс портов на роутере для сервера в майнкрафте) или бабушке (как отправить письмо по электронной почте)? А самое главное, как объяснить его компьютеру?

Для этого алгоритм нужно как-то записать. И сделать это можно по-разному.

  • словами (используя естественный язык);
  • графически (например, используя блок-схему);
  • с помощью языка программирования.

Чаще всего в обычной жизни мы объясняем алгоритмы словами, но у этого есть свои минусы. Если вы когда-нибудь читали инструкции от настольных игр, то знаете, что их не всегда легко понять. Это происходит потому, что текст на естественном языке (т.е. том, который используют люди для общения между собой) — это далеко не самый лучший способ задания алгоритма: в нем легко запутаться, могут возникать неоднозначные команды, а совершенно разные вещи могут называться одинакого (это я про омонимы).

Это являние демонстрируется следующим анекдотом:

  • Купи батон хлеба, если будут яйца — возьми десяток.
  • Ты зачем столько хлеба купил?
  • Так ведь яйца были.

Такая неоднозначность, которая легко может возникнуть при описании алгоритма с помощью естественного языка, может запросто напутать компьютеру все карты.

У этой проблемы есть несколько решений, например, использование блок-схемы или формализованного языка (для компьютера — одного из существующих языков программирования).

Блок-схема и основные блоки в ней

Блок-схема — это способ записи алгоритма в графическом виде. Блок-схемы всегда начинаются с круглого блока «начало» и заканчиваются блоком «конец» (это важно, бесконечных алгоритмов не бывает!). Между ними в квадратных блоках одно за другим записываются действия, которые нужно выполнить.

Например, блок-схема плана на вечер может выглядеть так.

Далее мы рассмотрим несколько «специальных» блоков. Например, практически все компьютерные программы так или иначе общаются с пользователем. Программа, которая проводит тесты по математике как минимум должна выводить на экран текст задачи и варианты ответа, а также просить пользователя ввести (набрать номер ответа на клавиатуре), какой ответ он считает верным.

Эти операции называются выводом и вводом данных, для них в блок-схеме используются специальные блок — параллелограм и «пуля».

Когда пользователь вводит что-то в программу, например, ответ на задачу, этот выбор нужно где-то сохранить, чтобы использовать. Для хранения данных в компьютерных программах используются переменные.

Переменная — именованная ячейка в памяти компьютера.

Представьте себе большой стеллаж (очень большой), на полках которого стоят маленькие коробки. На каждой коробке подписано ее имя. Стеллаж — это оперативная память компьютера, а коробка — это переменная.

Мы можем хранить в переменных произвольные значения, например, строки или числа.

Оператор присваивания

Если у нас есть переменная, нам нужно уметь сохранять в нее значения. Для этого во всех языках программирования существует операция, которая называется присваивание. Эта операция обычно обозначается знаком = (вместо математического равенства используется == ) .

Присвоить значение переменной — это тоже самое, что положить это значение в переменную.

Арифметические операции

В блок-схеме вам доступны все стандартные математические операции. Они перечислены ниже.

a = 10 # теперь в переменной a лежит число 10 b = 20 # а в переменной b лежит число 20 a = a + 5 # a теперь равно 15 a = a + b # a равно 35 a = a - 20 # a равно 15 a = a * 2 # a равно 30 a = b / 2 # a равно 10.0 b = a % 4 # b равно 2, этот оператор возвращает остаток от деления a = a // 3 # целочисленное деление, а рано 3 b = b ** 3 # возведение в степень, b равно 8

Отличие строк и чисел

Предположим, что у нас есть переменная a . Как при выводе или присваивании отличить ее от буквы а? Чтобы не возникало путаницы, на блок-схемах (а затем и в программах) все строки и буквы пишутся в кавычках, а имена переменных без кавычек.

Условный оператор

Конструкция «условный оператор» позволяет менять поведение программы, в зависимости от введенных пользователем данных. Например, в зависимости от времени дня, программа может менять цвет лампочки, а программа, решающая квадратные уравнения, выводить один, два или ноль корней, в зависимости от дискриминанта.

В качестве условия в условном операторе может выступать любое арифметическое выражение или несколько выражений, объединенных операторами и и или .

В условии можно использовать следующие операции сравнения:

  • > — больше, например a > b ;
  • < - меньше, например a < 45 ;
  • >= — больше или равно, например a >= b ;
  • == — равно, например a == b — 5 ;
  • != — неравно, например a != 15 .

Предположим, нам нужно написать программу, которая просит пользователя ввести два числа и выводит наибольшее из них.

Эта задача решается вот так:

Первое практическое задание: попробуй нарисовать блок-схему для алгоритма, который выводит наибольшее из трех чисел.

Еще можно попробовать попросить пользователя ввести 4 числа и вывести сумму двух наименьших — это немного сложнее.

Объяснение алгоритмов сортировки с примерами на Python

В этой статье рассмотрены популярные алгоритмы, принципы их работы и реализация на Python. Также сравним, как быстро они сортируют элементы в списке.

Обложка поста Объяснение алгоритмов сортировки с примерами на Python

В этой статье будут рассмотрены популярные алгоритмы, принципы их работы и реализация на Python. А ещё сравним, как быстро они сортируют элементы в списке.

В качестве общего примера возьмём сортировку чисел в порядке возрастания. Но эти методы можно легко адаптировать под ваши потребности.

Пузырьковая сортировка

Этот простой алгоритм выполняет итерации по списку, сравнивая элементы попарно и меняя их местами, пока более крупные элементы не «всплывут» в начало списка, а более мелкие не останутся на «дне».

Алгоритм

Сначала сравниваются первые два элемента списка. Если первый элемент больше, они меняются местами. Если они уже в нужном порядке, оставляем их как есть. Затем переходим к следующей паре элементов, сравниваем их значения и меняем местами при необходимости. Этот процесс продолжается до последней пары элементов в списке.

При достижении конца списка процесс повторяется заново для каждого элемента. Это крайне неэффективно, если в массиве нужно сделать, например, только один обмен. Алгоритм повторяется n² раз, даже если список уже отсортирован.

Для оптимизации алгоритма нужно знать, когда его остановить, то есть когда список отсортирован.

Чтобы остановить алгоритм по окончании сортировки, нужно ввести переменную-флаг. Когда значения меняются местами, устанавливаем флаг в значение True , чтобы повторить процесс сортировки. Если перестановок не произошло, флаг остаётся False и алгоритм останавливается.

Реализация

def bubble_sort(nums): # Устанавливаем swapped в True, чтобы цикл запустился хотя бы один раз swapped = True while swapped: swapped = False for i in range(len(nums) - 1): if nums[i] > nums[i + 1]: # Меняем элементы nums[i], nums[i + 1] = nums[i + 1], nums[i] # Устанавливаем swapped в True для следующей итерации swapped = True # Проверяем, что оно работает random_list_of_nums = [5, 2, 1, 8, 4] bubble_sort(random_list_of_nums) print(random_list_of_nums) 

Алгоритм работает в цикле while и прерывается, когда элементы ни разу не меняются местами. Вначале присваиваем swapped значение True , чтобы алгоритм запустился хотя бы один раз.

Время сортировки

Если взять самый худший случай (изначально список отсортирован по убыванию), затраты времени будут равны O(n²), где n — количество элементов списка.

Оценка сложности алгоритмов, или Что такое О(log n)

Сортировка выборкой

Этот алгоритм сегментирует список на две части: отсортированную и неотсортированную. Наименьший элемент удаляется из второго списка и добавляется в первый.

Алгоритм

На практике не нужно создавать новый список для отсортированных элементов. В качестве него используется крайняя левая часть списка. Находится наименьший элемент и меняется с первым местами.

Теперь, когда нам известно, что первый элемент списка отсортирован, находим наименьший элемент из оставшихся и меняем местами со вторым. Повторяем это до тех пор, пока не останется последний элемент в списке.

Реализация

def selection_sort(nums): # Значение i соответствует кол-ву отсортированных значений for i in range(len(nums)): # Исходно считаем наименьшим первый элемент lowest_value_index = i # Этот цикл перебирает несортированные элементы for j in range(i + 1, len(nums)): if nums[j] < nums[lowest_value_index]: lowest_value_index = j # Самый маленький элемент меняем с первым в списке nums[i], nums[lowest_value_index] = nums[lowest_value_index], nums[i] # Проверяем, что оно работает random_list_of_nums = [12, 8, 3, 20, 11] selection_sort(random_list_of_nums) print(random_list_of_nums)

По мере увеличения значения i нужно проверять меньше элементов.

Время сортировки

Затраты времени на сортировку выборкой в среднем составляют O(n²), где n — количество элементов списка.

Сортировка вставками

Как и сортировка выборкой, этот алгоритм сегментирует список на две части: отсортированную и неотсортированную. Алгоритм перебирает второй сегмент и вставляет текущий элемент в правильную позицию первого сегмента.

Алгоритм

Предполагается, что первый элемент списка отсортирован. Переходим к следующему элементу, обозначим его х . Если х больше первого, оставляем его на своём месте. Если он меньше, копируем его на вторую позицию, а х устанавливаем как первый элемент.

Переходя к другим элементам несортированного сегмента, перемещаем более крупные элементы в отсортированном сегменте вверх по списку, пока не встретим элемент меньше x или не дойдём до конца списка. В первом случае x помещается на правильную позицию.

Реализация

def insertion_sort(nums): # Сортировку начинаем со второго элемента, т.к. считается, что первый элемент уже отсортирован for i in range(1, len(nums)): item_to_insert = nums[i] # Сохраняем ссылку на индекс предыдущего элемента j = i - 1 # Элементы отсортированного сегмента перемещаем вперёд, если они больше # элемента для вставки while j >= 0 and nums[j] > item_to_insert: nums[j + 1] = nums[j] j -= 1 # Вставляем элемент nums[j + 1] = item_to_insert # Проверяем, что оно работает random_list_of_nums = [9, 1, 15, 28, 6] insertion_sort(random_list_of_nums) print(random_list_of_nums) 

Время сортировки

Время сортировки вставками в среднем равно O(n²), где n — количество элементов списка.

Пирамидальная сортировка

Также известна как сортировка кучей. Этот популярный алгоритм, как и сортировки вставками или выборкой, сегментирует список на две части: отсортированную и неотсортированную. Алгоритм преобразует второй сегмент списка в структуру данных «куча» (heap), чтобы можно было эффективно определить самый большой элемент.

Алгоритм

Сначала преобразуем список в Max Heap — бинарное дерево, где самый большой элемент является вершиной дерева. Затем помещаем этот элемент в конец списка. После перестраиваем Max Heap и снова помещаем новый наибольший элемент уже перед последним элементом в списке.

Этот процесс построения кучи повторяется, пока все вершины дерева не будут удалены.

Реализация

Создадим вспомогательную функцию heapify() для реализации этого алгоритма:

def heapify(nums, heap_size, root_index): # Индекс наибольшего элемента считаем корневым индексом largest = root_index left_child = (2 * root_index) + 1 right_child = (2 * root_index) + 2 # Если левый потомок корня — допустимый индекс, а элемент больше, # чем текущий наибольший, обновляем наибольший элемент if left_child < heap_size and nums[left_child] >nums[largest]: largest = left_child # То же самое для правого потомка корня if right_child < heap_size and nums[right_child] >nums[largest]: largest = right_child # Если наибольший элемент больше не корневой, они меняются местами if largest != root_index: nums[root_index], nums[largest] = nums[largest], nums[root_index] # Heapify the new root element to ensure it's the largest heapify(nums, heap_size, largest) def heap_sort(nums): n = len(nums) # Создаём Max Heap из списка # Второй аргумент означает остановку алгоритма перед элементом -1, т.е. # перед первым элементом списка # 3-й аргумент означает повторный проход по списку в обратном направлении, # уменьшая счётчик i на 1 for i in range(n, -1, -1): heapify(nums, n, i) # Перемещаем корень Max Heap в конец списка for i in range(n - 1, 0, -1): nums[i], nums[0] = nums[0], nums[i] heapify(nums, i, 0) # Проверяем, что оно работает random_list_of_nums = [35, 12, 43, 8, 51] heap_sort(random_list_of_nums) print(random_list_of_nums) 

Время сортировки

В среднем время сортировки кучей составляет O(n log n), что уже значительно быстрее предыдущих алгоритмов.

Сортировка слиянием

Этот алгоритм относится к алгоритмам «разделяй и властвуй». Он разбивает список на две части, каждую из них он разбивает ещё на две и т. д. Список разбивается пополам, пока не останутся единичные элементы.

Соседние элементы становятся отсортированными парами. Затем эти пары объединяются и сортируются с другими парами. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не отсортируются все элементы.

Алгоритм

Список рекурсивно разделяется пополам, пока в итоге не получатся списки размером в один элемент. Массив из одного элемента считается упорядоченным. Соседние элементы сравниваются и соединяются вместе. Это происходит до тех пор, пока не получится полный отсортированный список.

Сортировка осуществляется путём сравнения наименьших элементов каждого подмассива. Первые элементы каждого подмассива сравниваются первыми. Наименьший элемент перемещается в результирующий массив. Счётчики результирующего массива и подмассива, откуда был взят элемент, увеличиваются на 1.

Реализация

def merge(left_list, right_list): sorted_list = [] left_list_index = right_list_index = 0 # Длина списков часто используется, поэтому создадим переменные для удобства left_list_length, right_list_length = len(left_list), len(right_list) for _ in range(left_list_length + right_list_length): if left_list_index < left_list_length and right_list_index < right_list_length: # Сравниваем первые элементы в начале каждого списка # Если первый элемент левого подсписка меньше, добавляем его # в отсортированный массив if left_list[left_list_index] 

Обратите внимание, что функция merge_sort() , в отличие от предыдущих алгоритмов, возвращает новый список, а не сортирует существующий. Поэтому такая сортировка требует больше памяти для создания нового списка того же размера, что и входной список.

Время сортировки

В среднем время сортировки слиянием составляет O(n log n).

Быстрая сортировка

Этот алгоритм также относится к алгоритмам «разделяй и властвуй». Его используют чаще других алгоритмов, описанных в этой статье. При правильной конфигурации он чрезвычайно эффективен и не требует дополнительной памяти, в отличие от сортировки слиянием. Массив разделяется на две части по разные стороны от опорного элемента. В процессе сортировки элементы меньше опорного помещаются перед ним, а равные или большие —позади.

Алгоритм

Быстрая сортировка начинается с разбиения списка и выбора одного из элементов в качестве опорного. А всё остальное передвигаем так, чтобы этот элемент встал на своё место. Все элементы меньше него перемещаются влево, а равные и большие элементы перемещаются вправо.

Реализация

Существует много вариаций данного метода. Способ разбиения массива, рассмотренный здесь, соответствует схеме Хоара (создателя данного алгоритма).

def partition(nums, low, high): # Выбираем средний элемент в качестве опорного # Также возможен выбор первого, последнего # или произвольного элементов в качестве опорного pivot = nums[(low + high) // 2] i = low - 1 j = high + 1 while True: i += 1 while nums[i] < pivot: i += 1 j -= 1 while nums[j] >pivot: j -= 1 if i >= j: return j # Если элемент с индексом i (слева от опорного) больше, чем # элемент с индексом j (справа от опорного), меняем их местами nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i] def quick_sort(nums): # Создадим вспомогательную функцию, которая вызывается рекурсивно def _quick_sort(items, low, high): if low < high: # This is the index after the pivot, where our lists are split split_index = partition(items, low, high) _quick_sort(items, low, split_index) _quick_sort(items, split_index + 1, high) _quick_sort(nums, 0, len(nums) - 1) # Проверяем, что оно работает random_list_of_nums = [22, 5, 1, 18, 99] quick_sort(random_list_of_nums) print(random_list_of_nums)

Время выполнения

В среднем время выполнения быстрой сортировки составляет O(n log n).

Обратите внимание, что алгоритм быстрой сортировки будет работать медленно, если опорный элемент равен наименьшему или наибольшему элементам списка. При таких условиях, в отличие от сортировок кучей и слиянием, обе из которых имеют в худшем случае время сортировки O(n log n), быстрая сортировка в худшем случае будет выполняться O(n²).

Встроенные функции сортировки на Python

Иногда полезно знать перечисленные выше алгоритмы, но в большинстве случаев разработчик, скорее всего, будет использовать функции сортировки, уже предоставленные в языке программирования.

Отсортировать содержимое списка можно с помощью стандартного метода sort() :

>>> apples_eaten_a_day = [2, 1, 1, 3, 1, 2, 2] >>> apples_eaten_a_day.sort() >>> apples_eaten_a_day [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3] 

Или можно использовать функцию sorted() для создания нового отсортированного списка, оставив входной список нетронутым:

>>> apples_eaten_a_day_2 = [2, 1, 1, 3, 1, 2, 2] >>> sorted_apples = sorted(apples_eaten_a_day_2) >>> sorted_apples [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3] 

Оба эти метода сортируют в порядке возрастания, но можно изменить порядок, установив для флага reverse значение True :

# Обратная сортировка списка на месте >>> apples_eaten_a_day.sort(reverse=True) >>> apples_eaten_a_day [3, 2, 2, 2, 1, 1, 1] # Обратная сортировка, чтобы получить новый список >>> sorted_apples_desc = sorted(apples_eaten_a_day_2, reverse=True) >>> sorted_apples_desc [3, 2, 2, 2, 1, 1, 1] 

В отличие от других алгоритмов, обе функции в Python могут сортировать также списки кортежей и классов. Функция sorted() может сортировать любую последовательность, которая включает списки, строки, кортежи, словари, наборы и пользовательские итераторы, которые вы можете создать.

Функции в Python реализуют алгоритм Tim Sort, основанный на сортировке слиянием и сортировке вставкой.

Сравнение скоростей сортировок

Для сравнения сгенерируем массив из 5000 чисел от 0 до 1000. Затем определим время, необходимое для завершения каждого алгоритма. Повторим каждый метод 10 раз, чтобы можно было более точно установить, насколько каждый из них производителен.

Пузырьковая сортировка — самый медленный из всех алгоритмов. Возможно, он будет полезен как введение в тему алгоритмов сортировки, но не подходит для практического использования.
Быстрая сортировка хорошо оправдывает своё название, почти в два раза быстрее, чем сортировка слиянием, и не требуется дополнительное место для результирующего массива.
Сортировка вставками выполняет меньше сравнений, чем сортировка выборкой и в реальности должна быть производительнее, но в данном эксперименте она выполняется немного медленней. Сортировка вставками делает гораздо больше обменов элементами. Если эти обмены занимают намного больше времени, чем сравнение самих элементов, то такой результат вполне закономерен.

Вы познакомились с шестью различными алгоритмами сортировок и их реализациями на Python. Масштаб сравнения и количество перестановок, которые выполняет алгоритм вместе со средой выполнения кода, будут определяющими факторами в производительности. В реальных приложениях Python рекомендуется использовать встроенные функции сортировки, поскольку они реализованы именно для удобства разработчика.

Создать алгоритм в программе Flowgorithm и код на Python (прогр. 9кл)

Найдите исполнителя для вашего проекта прямо сейчас!
Разместите заказ на фриланс-бирже и предложения поступят уже через несколько минут.

Даны целые числа от 35 до 87. Найдите и распечатайте числа, которые дают остаток 1, 2 или 5 при делении на 7.

год в сервисе
Выбранный исполнитель
Файзулло Singular_1424
19 лет Россия
2 года в сервисе
8 месяцев назад
6 отзывов (- 1 )
Отзыв заказчика
Всё быстро и качественно. Спасибо.
Отзыв фрилансера
Похожие заказы

Написание бота с простым интерфейсом для торговой площадки

Суть заключается в том, что-бы с 1 приложения, 50+ аккаунтов выполняли одно и то же действие на торговой площадке Grailed.com, а именно после того как я в софте вставляю ссылку, 50+ подвязаных аккаунтов по ссылке .

Прикладное ПО 1 исполнитель

Система учёта склада Google Sheet

Нужен учет склада в гугл таблицах, завязанный на формулах. Условно вручную вносятся товары, приходят заказы на товары, мы вручную их списываем, нужна оптимизация процесса, упрощение и добавление различного функционала, на подобии закрытия задачи по добавлению .

Нужен программист, который мог создать скрипт или программу для видео.

Здравствуйте, меня интересует услуга программиста, который мог бы создать скрипт или программу для видео, чтобы эта программа выполняла определённую цель.

Написать калькулятор расчет риска прибыль для торговли на Фьючерсах

После просмотра видео необходимо написать калькулятор расчета риска прибыли,процентов ликвидации дял торговли на криптовалютном рынке.Либо повторить любой калькулятор типо бинанс в екселе

Прикладное ПО 1 исполнитель

Расширение для маркетплейса

Нужно сделать расширение для маркетплейса, которое бы могло сканировать лицо и наносить на него различный мейк-ап (чтобы определиться с товаром, не выходя из дома). Либо же можно сделать отдельное приложение

Определить количество людей около станка на видео. (ML, Data Science)

Необходимо определять количество людей на участке сварки (фото во вложении) на пятиминутных интервалах в течение смены. На вход подаются видео файлы часовой длинны. На выходе должны генерироваться лог файл со средневзвешенным количеством людей на 5-ти .

Задание по кластеризации, Python

Три задания на кластеризацию, представить в Jupiter Notebook. До 08.11. Кластеризовать изображение (любое из архива), используя описание цвета каждого пикселя. Можно добавить координаты пикселей в качестве объектов. Процедура кластеризации выводит центроиды кластера (как цвета пикселей), .

Парсинг горящих туров в Телеграм-бот

Есть Телеграм бот, в котором созданы категории туров и фильтры по ним. Требуется с помощью парсера с разных туроператоров собирать данные о турах( дата, цена, условия, картинки) и отправлять их в соответствующие разделы бота. После того как .

Просто бот по вызову персонала

Розничный магазин. 20 продавцов. Для быстрого управления персоналом, необходимо сделать кнопки с отделом, куда необходимо подойти. Пример:Я вижу, что нужен человек в овощном отделе, нажимаю на кнопку, и все сотрудники видят это. И могут .

Требуется написание Смарт-контракта

Вкратце задача такая:1. Создаётся определенная эмиссия "токенов".2. На адрес смарт-контракта отправляется N-сумма в USDT.3. Условия Смарт-контракта данную сумму (в USDT) распределять в равных долях (на основании общего количества токенов) на кошельки которые холдят "токен". Предварительно .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *