插入排序的基本概念:有一个已经有序的数据序列,要求在这个已经排好的数据序列中插入一个数,但要求插入后此数据序列仍然有序,这个时候就要用到一种新的排序方法——插入排序法,插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的、个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。插入算法把要排序的数组分成两部分:第一部分包含了这个数组的所有元素,但将最后一个元素除外,而第二部分就只包含这一个元素。在第一部分排序后,再把这个最后元素插入到此刻已是有序的第一部分里的位置
# -*- encoding: utf-8 -*- def insertion_sort(iterable, cmp=cmp): """插入排序,伪码如下: INSERTION-SORT(A) 1 for j ← 2 to length[A] // 从第二个数开始 2 do key ← A[j] // 该数作为待排序的数 3 ▷ Insert A[j] into the sorted sequence A[1..j-1]. // 将key插入已排序子数组 4 i ← j-1 // key前一位索引 5 while i > 0 and A[i] > key // 前一位存在且大于key时 6 do A[i+1] ← A[i] // 后移一位 7 i ← i-1 // 索引再向前一位 8 A[i+1] ← key // 直到前一位不存在或<=key了,key插入 T(n) = θ(n^2) Args: iterable (Iterator): 可迭代对象。 cmp (Function): 比较函数。默认为内建函数cmp()。 Returns: 一个排序后的列表。 """ if (iterable == None): return None lst = [] # 结果列表 length = len(iterable) for key in iterable: i = len(lst) # 列表长度 # 从末尾往前与key比较,直到不大于key while i > 0 and cmp(lst[i-1], key) > 0: i = i - 1 lst.insert(i, key); # i处插入key return lst if __name__ == '__main__': import random, timeit items = range(10000) random.shuffle(items) def test_sorted(): print(items) sorted_items = sorted(items) print(sorted_items) def test_insertion_sort(): print(items) sorted_items = insertion_sort(items) print(sorted_items) test_methods = [test_sorted, test_insertion_sort] for test in test_methods: name = test.__name__ # test.func_name t = timeit.Timer(name + '()', 'from __main__ import ' + name) print(name + ' takes time : %f' % t.timeit(1))

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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