Python データ構造とアルゴリズムにおける一般的な割り当てソート方法の例 [バケット ソートと基数ソート]_python
この記事では、主に Python のデータ構造とアルゴリズムの一般的な割り当てとソートの方法を紹介し、バケット ソートと基数ソートの関連する原理と実装テクニックを例の形式で分析します。この記事の例では、Python データ構造とアルゴリズムの一般的な割り当ておよび並べ替え方法について説明します。参考のために皆さんと共有してください。詳細は次のとおりです。
ボックスの並べ替え (バケットの並べ替え)
ボックスの並べ替えは、キーワード値の範囲 1~m に基づいており、m 個のボックスが事前に設定されています。ソートにはキーワード タイプが必要です。これは限定されたタイプであり、無限のボックスを持つ可能性がありますが、実用的な価値はほとんどなく、通常は基数ソートの中間プロセスで使用されます。
バケット ソートはボックス ソートの実用的な変形で、[0,1) などのデータ セットの範囲を同じサイズの n 個のサブ間隔に分割し、各サブ間隔をバケットとして割り当てます。 n 個の非レコードを各バケットに入れます。キーワード シーケンスは [0,1) に均等に分散されているため、通常、同じバケットに分類されるレコードはそれほど多くありません。
次のバケットソートメソッドは辞書を使用して実装されているため、整数型の場合は余分なスペースを作成する必要はありません
def BuckSort(A): bucks = dict() # 桶 for i in A: bucks.setdefault(i,[]) # 每个桶默认为空列表 bucks[i].append(i) # 往对应的桶中添加元素 A_sort = [] for i in range(min(A), max(A)+1): if i in bucks: # 检查是否存在对应数字的桶 A_sort.extend(bucks[i]) # 合并桶中数据 return A_sort
基数ソート
# 基数排序 # 输入:待排序数组s, keysize关键字位数, 亦即装箱次数, radix基数 def RadixSort(s, keysize=4, radix=10): # 按关键字的第k分量进行分配 k = 4,3,2,1 def distribute(s,k): box = {r:[] for r in range(radix)} # 分配用的空箱子 for item in s: # 依次扫描s[],将其装箱 t = item t /= 10**(k-1) t %= 10 # 去关键字第k位 box[t].append(item) return box # 按分配结果重新排列数据 def collect(s,box): a = 0 for i in range(radix): s[a:a + len(box[i])] = box[i][:] # 将箱子中元素的合并,覆盖到原来的数组中 a += len(box[i]) # 增加偏移值 # 核心算法 for k in range(1,keysize+1): box = distribute(s,k) # 按基数分配 collect(s,box) # 按分配结果拼合
以下は「データ構造とアルゴリズム - 理論と実践」より抜粋
基本的なソートは、ポーカー カードをスートと番号でソートするなど、複数のキーワードによるソートに拡張できます。
一般に、線形テーブルにソート対象の要素があり、各要素に d 個のキーワード {k1, k2,...,kd} が含まれていると仮定すると、線形テーブルには、線形内の任意の 2 つのキーに対して、キーワードへの順序付けされた参照が含まれます。 table 要素 r[i] と r[j]、1 {k1i,k2i,...,kdi} ここで、k1 は最上位桁キーワード、kd は最下位桁キーワードと呼ばれます
ソート方法には 2 つあります: 最上位桁が最初の MSD (最上位桁ファースト) と最下位桁が最初の LSD (最下位)有効数字が最初)
MSD: まずグループを k1 で並べ替えます。キーワード k1 が同じグループ内の要素と等しい場合、各グループを k2 で並べ替えてサブグループに分割し、最後の桁 kd まで同様に続けます。各サブグループを並べ替えてから、グループをリンクします。
LSD: MSD とは逆に、最初に kd、次に kd-1 などで並べ替えます。
追記: 参考として推奨される並べ替えに関する別のデモ ツール:
挿入/選択/バブル/マージ/ヒル/クイック ソート アルゴリズム プロセス ツールのオンライン アニメーション デモ:
http: //tools.jb51.net/aideddesign/paixu_ys
この記事の内容は以上です。皆さんのお役に立てれば幸いです。 !
関連する推奨事項:
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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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