1. 소개
기본 정렬 알고리즘은 몇 가지 기본적이고 이해하기 쉬운 정렬 알고리즘을 말합니다. 정렬 알고리즘에는 삽입 정렬, 선택 정렬, 버블 정렬의 세 가지 기본 정렬 알고리즘이 있습니다. 고급 정렬 알고리즘보다 효율성은 낮지만 기본 정렬 알고리즘을 이해한 후에는 상대적으로 복잡한 고급 정렬 알고리즘을 배우는 것이 훨씬 쉬울 것입니다.
2. 설명
선택 정렬은 매번 순서가 지정되지 않은 배열에서 가장 작거나 큰 데이터를 선택하고 이를 순서가 지정되지 않은 배열의 끝 부분에 배치하여 정렬 효과를 얻는 것을 의미합니다.
선택 정렬의 평균 시간 복잡도는 O(n2)이고, 최상의 경우의 시간 복잡도와 최악의 경우의 시간 복잡도는 모두 O(n2)입니다. 또한 불안정한 정렬 알고리즘입니다. 선택 정렬 프로세스는 이해하기 쉽습니다. 오름차순 정렬 알고리즘을 예로 들면, 그림 2-4와 같이 먼저 정렬되지 않은 배열을 순회하여 가장 작은 요소를 찾습니다. 그런 다음 정렬되지 않은 배열에서 가장 작은 요소를 제거하고 이를 정렬된 배열의 끝에 추가합니다.
가장 작은 요소가 1이므로 아직 비어 있는 정렬된 배열의 끝에 1이 추가됩니다.
그림 2-5에 표시된 것처럼 나머지 요소를 계속해서 탐색합니다. 이번에는 가장 작은 요소가 2입니다. 정렬된 배열의 끝에 추가합니다. 정렬된 배열의 요소는 정렬되지 않은 배열의 요소보다 작아야 하므로 이 작업은 정확합니다.
그림 2-6과 같이 위의 과정을 반복하여 정렬되지 않은 배열에 요소가 하나만 남았을 때 이를 정렬된 배열의 마지막에 추가하면 전체 배열의 정렬이 완료됩니다.
3. 코드 구현
정렬 코드 선택:
nums = [5,3,6,4,1,2,8,7] res = [] #用于存储已排序元素的数组 while len(nums): #当未排序数组内还有元素时,重复执行选择最小数的代码 minInd = 0 #初始化存储最小数下标的变量,默认为第一个数 for i in range(1, len(nums)): if(nums[i] < nums[minInd]): #更新最小数的下标 minInd = i temp = nums[minInd] nums.pop(minInd) #把最小数从未排序数组中删除 res.append(temp) #把最小数插入到已排序数组的末尾 print(res)
프로그램을 실행하면 출력 결과는 다음과 같습니다.
[1,2,3,4,5,6,7,8]
프로그램에서 첫 번째 for 루프의 i는 정렬되지 않은 배열 위치의 첫 번째 항목을 나타냅니다. 즉, 정렬된 배열 다음의 첫 번째 위치입니다. 그런 다음 for 루프를 사용하여 정렬되지 않은 배열에서 최소값의 첨자를 찾습니다. 처음에는 최소 인덱스 minInd에 정렬되지 않은 배열의 첫 번째 요소 인덱스가 할당됩니다. 현재 최소값보다 작은 요소가 발견되면 인덱스를 업데이트하고 전체 배열을 반복하면 됩니다. 발견된 최소값을 정렬되지 않은 배열의 첫 번째 요소와 교환한 후 최소값은 정렬된 배열의 끝에 배치됩니다.
위 내용은 Python 정렬 알고리즘의 선택 정렬을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

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