透過Python學習選擇排序的基本想法與應用
選擇排序(Selection Sort)是一種簡單直觀的排序演算法,它的基本思想是從待在排序的資料中選擇最小(或最大)的元素放到已排序區域的末尾,然後再從剩餘的未排序資料中選擇最小(或最大)的元素放到已排序區域的末尾,以此類推,直到所有資料都排序完成。
選擇排序的具體步驟如下:
- 首先,從待排序的資料中找到最小(或最大)的元素,並將其與第一個元素交換位置。
- 然後,從剩餘的未排序資料中找到最小(或最大)的元素,並將其與第二個元素交換位置。
- 重複上述步驟,依序將剩餘未排序資料中的最小(或最大)值與已排序區域的結尾元素交換位置,直到所有資料都排序完成。
以下是使用Python實作選擇排序的程式碼範例:
def selection_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n-1): 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] # 测试代码 arr = [64, 25, 12, 22, 11] selection_sort(arr) print("排序后的数组:") for i in range(len(arr)): print(arr[i], end=" ")
上述程式碼中的selection_sort
函數實作了選擇排序演算法。在每次循環中,透過min_idx
記錄目前未排序區域中的最小值的索引,在內層循環中找到未排序區域中的最小值,並用交換操作將其與已排序區域的末尾元素交換位置。最終,透過多次循環,完成了整個數組的排序。
上述程式碼的輸出結果為:
排序后的数组: 11 12 22 25 64
選擇排序的時間複雜度為O(n^2),因此不適用於資料量較大的情況。然而,選擇排序的實作相對簡單,程式碼易於理解,因此在某些特定場景下仍有一定的應用價值。
透過上述程式碼範例和解釋,我們學習了選擇排序的基本思想與應用。希望對你理解和掌握選擇排序演算法有幫助。
以上是使用Python學習選擇排序演算法的原理及實際應用場景的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,內存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero

Inpython,一個“列表” isaversatile,mutableSequencethatCanholdMixedDatateTypes,而“陣列” isamorememory-sepersequeSequeSequeSequeSequeRingequiringElements.1)列表

pythonlistsandArraysareBothable.1)列表Sareflexibleandsupportereceneousdatabutarelessmory-Memory-Empefficity.2)ArraysareMoremoremoremoreMemoremorememorememorememoremorememogeneSdatabutlesserversEversementime,defteringcorcttypecrecttypececeDepeceDyusagetoagetoavoavoiDerrors。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

MinGW - Minimalist GNU for Windows
這個專案正在遷移到osdn.net/projects/mingw的過程中,你可以繼續在那裡關注我們。 MinGW:GNU編譯器集合(GCC)的本機Windows移植版本,可自由分發的導入函式庫和用於建置本機Windows應用程式的頭檔;包括對MSVC執行時間的擴展,以支援C99功能。 MinGW的所有軟體都可以在64位元Windows平台上運作。

mPDF
mPDF是一個PHP庫,可以從UTF-8編碼的HTML產生PDF檔案。原作者Ian Back編寫mPDF以從他的網站上「即時」輸出PDF文件,並處理不同的語言。與原始腳本如HTML2FPDF相比,它的速度較慢,並且在使用Unicode字體時產生的檔案較大,但支援CSS樣式等,並進行了大量增強。支援幾乎所有語言,包括RTL(阿拉伯語和希伯來語)和CJK(中日韓)。支援嵌套的區塊級元素(如P、DIV),

Dreamweaver Mac版
視覺化網頁開發工具

PhpStorm Mac 版本
最新(2018.2.1 )專業的PHP整合開發工具

MantisBT
Mantis是一個易於部署的基於Web的缺陷追蹤工具,用於幫助產品缺陷追蹤。它需要PHP、MySQL和一個Web伺服器。請查看我們的演示和託管服務。