相信冒泡排序已经被大家所熟知,今天看了一篇文章,大致是说在面试时end在了冒泡排序上,主要原因是不能给出冒泡排序的优化. 所以,今天就写一下python的冒泡排序算法,以及给出一个相应的优化.OK,前言结束,步入正题: 首先,大家来看一下原始的python实现的冒泡排序算法: def bubble_sort(nums): for i in range(len(nums) - 1): # 这个循环负责设置冒泡排序进行的次数(比如说n个数,则只要进行n-1次冒泡,就可以把这个n个数排序好,对吧) f

别想太多了,这个冒泡排序就是我们脑海中想到的那个冒泡,就好像是气泡一样,较小的元素比较轻,从而要往上浮出来, 冒泡排序算法. 要对‘气泡’序列处理若干遍.所谓一遍处理,就是自底向上检查一遍这个序列,并时刻注意两个相邻的元素的顺序是否正确.如果发现两个相邻元素的顺序不对,即‘轻’的元素在下面,就交换它们的位置.显然,处理一遍之后,‘最轻’的元素就浮到了最高的位置:处理两遍之后,‘第二轻的元素’就浮到了第二高的位置.在做第二遍处理时,由于最高位置上的元素已是‘最轻’的元素,所以就不用检查了.一般的,

冒泡排序 一,介绍 冒泡排序(Bubble Sort)也是一种简单直观的排序算法.它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端. 作为最简单的排序算法之一,冒泡排序给我的感觉就像 Abandon 在单词书里出现的感觉一样,每次都在第一页第一位,所以最熟悉.冒泡排序还有一种优化算法,就是立一个 flag,当在一趟

冒泡排序 所谓冒泡,就是将元素两两之间进行比较,谁大就往后移动,直到将最大的元素排到最后面,接着再循环一趟,从头开始进行两两比较,而上一趟已经排好的那个元素就不用进行比较了.(图中排好序的元素标记为黄色柱子) 冒泡排序动图演示 上python代码: def bubble_sort(items): for i in range(len(items) - 1): for j in range(len(items) - 1 - i): if items[j] > items[j + 1]: items

1.缩进问题 在 pycharm 中点击 enter 自动进行了换行缩进,此时应该注意:比如 if   else  语句,后面跟着打印输出 print 的时候,一定注意是要if语句下的输出还是else语句下的输出,还是 if  else 语句执行结束输出,print的缩进是不同的. 2.if else 问题 一定记得 if else 要写完整,不能忘记了 else,不然程序就会有BUG,虽然按照正常的逻辑是可以得到结果. 3.中,英文问题 最最要命的问题之一,不容易发现,一定小心避免. 4.待后

########### 栈的使用 ############### class StackFullError(Exception): pass class StackEmptyError(Exception): pass class Stack(object): def __init__(self,size): self.size=size self.lst = [] self.top = 0 def push(self,item): if self.top == self.size: raise

右键点击自己的工作空间,找下面的Mark Directory as(将目录标记为) 选择Source Root,就可以解决上面的问题了,如图

s12-20160130-day05 *:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin

昨天用c写了简单的冒泡排序算法之后,正好最近在学 python,也想试试用python实现一下. 总体感觉,对于这种简答的小程序,python 确实充分体现了他简洁,易懂的特点.写起来特别流畅,舒服.但是写完之后总感觉哪里有点别扭,就是可能用管了c,对于那种很强的逻辑顺序有着天然的倾向. 先设计好排序的函数,然后在主函数里调用,模块间的数据传递啊,地址传递啊,让我们不仅理解了程序,也对他底层的操作有了了解.比如一个交换数据函数,传递的必须是地址,只有这样才能正确的交换.不相信的客官看这里: 我把

一.冒泡排序介绍 冒泡排序(英语:Bubble Sort)是一种简单的排序算法.它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端. 二.冒泡排序原理 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就交换他们两个. 对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.这一步做完,最后的元素应该会是最大的数. 针对所有的元素重复以

一.介绍 它重复地走访过要排序的元素列,依次比较两个相邻的元素,如果顺序(如从大到小.首字母从Z到A)错误就把他们交换过来. 走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换,也就是说该元素列已经排序完成. 这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端(升序或降序排列), 就如同碳酸饮料中二氧化碳的气泡最终会上浮到顶端一样,故名“冒泡排序”. 二.原理 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就交换他们两个. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.这步

冒泡排序 冒泡排序算法又称交换排序算法,是从观察水中气泡变化构思而成,原理是从第一个元素开始比较相邻元素的大小,若大小顺序有误,则对调后再进行下一个元素的比较,就仿佛气泡逐渐从水底逐渐冒升到水面一样.如此扫描一次之后就可以确保最后一个元素位于正确的位置.接着再逐步进行第二次扫描,直到完成所有元素的排序关系为止. Python代码: import random #构造数据 data = list() for i in range(10): data.append(random.randint(0,

<?php //php中的冒泡排序算法 //从大到小的排序方式 ,$arr[$j]>$arr[$j+1](这里换成了从小到大的排序方式) $arr=array(); $arr=array(0,41,12,33,4,15,26,7,8,89); $length=count($arr); //得到数组的总长度 for($i=0;$i<$length;$i++){ for($j=0;$j<$length-$i;$j++){ if($arr[$j]<$arr[$j+1]){ $tmp

前言: 在Java中我们常常会用数组,提到数组就不得不介绍数组中常用到的几个算法. 有插入算法,删除算法,冒泡排序算法等. 在学习这几个数组的算法前,我们先来了解一下关于数组一些基本知识. 数组的基本知识: 数组的定义:数组(Array)是相同数据类型的数据的有序集合. 数组是引用数据类型. 数组的三个特点: [1]数组长度是确定.数组一旦申请完空间,长度不能发生变化,用length属性访问. [2]数组的元素都是同一数据类型. [3]数组是有序的 .每个元素通过下标/索引标记,索引从0开始.

循环删除列表中元素时千万别用正序遍历,一定要用反序遍历! 废话不多说,先上案例代码: def test(data): for i in data: data.remove(i) return data data = [1, 2, 3] print(test(data)) 面对以上代码,乍一看以为会打印出空列表,因为test函数内通过for的方法将data中的元素都删除了,其实不然,实际输出如下: [2] 为什么会产生这种结果呢? 我们来深度剖析一下: 原列表在内存中为: 第一次执行到data.r

python虽然具备很多高级模块,也是自带电池的编程语言,但是要想做一个合格的程序员,基本的算法还是需要掌握,本文主要介绍列表的一些排序算法 递归是算法中一个比较核心的概念,有三个特点,1 调用自身 2 具有结束条件 3 代码规模逐渐减少 举例:以下四个函数只有两个为递归 func3和func4 但是输出是不同的比如func3(5)输出为5,4,3,2,1func4(5)输出为1,2,3,4,5,有一个递归层级在里面. 两个概念:时间复杂度和空间复杂度 时间复杂度:用于体现算法执行时间的快慢,用

递归 时间&空间复杂度 常见列表查找 算法排序 数据结构 递归 在调用一个函数的过程中,直接或间接地调用了函数本身这就叫做递归. 注:python在递归中没用像别的语言对递归进行优化,所以每一次调用都会基于上一次的调用进行,并且他设置了最大递归数量防止递归溢出 递推:每一次都是基于上一次进行下一次执行 回溯:在遇到终止条件,则从最后往回一级级把值返回来 递归的特点: 1.调用自身 2.结束条件 ===> (有穷) 时间&空间复杂度 时间复杂度 算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了

1,什么是算法的时间和空间复杂度 算法(Algorithm)是指用来操作数据,解决程序问题的一组方法,对于同一个问题,使用不同的算法,也许最终得到的结果是一样的,但是在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别. 那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢? 主要还是从算法所占用的时间和空间两个维度取考量. 时间维度:是指执行当前算法所消耗的时间,我们通常使用时间复杂度来描述. 空间维度:是指执行当前算法需要占用多少内存空间,我们通常用空间复杂度来描述 因此,评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度

引言:从斐波那契数列看动态规划 斐波那契数列:Fn = Fn-1 + Fn-2    ( n = 1,2     fib(1) = fib(2) = 1) 练习:使用递归和非递归的方法来求解斐波那契数列的第 n 项 代码如下: # _*_coding:utf-8_*_ def fibnacci(n): if n == 1 or n == 2: return 1 else: return fibnacci(n - 1) + fibnacci(n - 2) # 写这个是我们会发现计算f(5) 要算两

一.简介 定义和特征 定义:算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 一个算法应该具有以下五个重要的特征: 有穷性:算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止: