оптимизируйте приведенный код реализующий алгоритм пузырьковой сортировки

Сортировка методом пузырька в Python

На сегодняшний день создано множество алгоритмов сортировки, каждый из которых решает весьма распространенную задачу — сортировку данных.

Сортировка пузырьком — это один из самых простых, но и малоэффективных алгоритмов, который используется для сортировки небольших массивов.

Алгоритмы сортировки на собеседовании

Алгоритмов сортировки достаточно много, и вряд ли можно встретить программиста, который может по памяти написать реализацию хотя бы половины из них.

На самом деле, программисты просто гуглят необходимую реализацию. Конечно, они имеют представление о принципах их работы, потому что в своё время рассмотрели несколько алгоритмов, как, например, сортировка пузырьком.

На собеседованиях спрашивают про алгоритмы сортировки, но это не значит, что от будущего работника требуют написать их реализацию или придумать свой. Работодатель требует от специалиста следующее:

Метод пузырька

Сортировка пузырьком в основном применяется в учебных проектах. В реальной практике её заменяют более эффективные алгоритмы, однако сортировка пузырьком лежит в основе некоторых из них.

В общем случае алгоритм сортировки пузырьком следующий:

В алгоритме используется два цикла: основной и вложенный. В результате одного прохода вложенного цикла наибольший элемент помещается в конец массива, а наименьший смещается на одну позицию ближе к началу.

Внешний цикл в худшем случае совершает N (кол-во элементов) — 1 проходов, то есть внутренний цикл выполняется N-1 раз.

Таким образом, в каждом проходе совершается серия обменов элементов так, что наибольший элемент передвигается в конец массив перед элементом, который переместился туда в прошлой итерации. Процесс происходит до тех пор, пока массив не будет отсортирован.

Сложность алгоритма

Сложность алгоритма позволяет дать ему оценку по времени выполнения, то есть определяет его эффективность. Можно выражать сложность по-разному, но чаще всего используется асимптотическая сложность, которая определяет его эффективность при стремлении входных данных к бесконечности.

Точное время выполнения алгоритма не рассматривается, потому что оно зависит слишком от многих факторов: мощность процессора, тип данных массива, используемый язык программирования.

Следует понимать, что с помощью асимптотической функции нельзя точно вычислить время работы алгоритма. Например, дана последовательность «6 5 4 3 2 1», для её сортировки придется сделать максимальное количество проходов. Такой случай называют наихудшим. Если дана последовательность «3 1 2 4 5», то количество проходов будет минимально, соответственно сортировка пройдет гораздо быстрее. Если же дан уже отсортированный массив, то алгоритму сортировки и вовсе не нужно совершать проходов. Это называется наилучшим случаем.

Реализация на Python

Сортировку пузырьком лучше вывести в отдельную функцию. Код функции будет выглядеть так:

Реализовать обмен значений соседних элементов можно в одну строку, использовав множественное присваивание, тогда код будет выглядеть так:

Множественное присваивание — одна из полезных фич Python, позволяющее не вводить дополнительную переменную для обмена значений двух и более переменных.

Чтобы продемонстрировать работу функции пузырьковой сортировки, создадим список, которые необходимо отсортировать:

Отсортируем его с помощью нашей функции и выведем на экран:

Заключение

Метод пузырька гораздо менее эффективен других алгоритмов, однако он имеет простую и понятную реализацию, поэтому часто используется в учебных целях. Кроме того, пузырьковая сортировка может использоваться для работы с небольшими массивами данных.

Знания особенностей алгоритмов сортировки, их сложности и принципов реализации в общем виде пригодятся каждому программисту, желающему пройти собеседование и стать Python-разработчиком.

Источник

Сортировка пузырьком

В процессе выполнения данного алгоритма элементы с большими значениями оказываются в конце списка, а элементы с меньшими значениями постепенно перемещаются по направлению к началу списка. Образно говоря, тяжелые элементы падают на дно, а легкие медленно всплывают подобно пузырькам воздуха.

В сортировке методом пузырька количество итераций внешнего цикла определяется длинной списка минус единица, так как когда второй элемент становится на свое место, то первый уже однозначно минимальный и находится на своем месте.

Количество итераций внутреннего цикла зависит от номера итерации внешнего цикла, так как конец списка уже отсортирован, и выполнять проход по этим элементам смысла нет.

Пусть имеется список [6, 12, 4, 3, 8].

За первую итерацию внешнего цикла число 12 переместится в конец. Для этого потребуется 4 сравнения во внутреннем цикле:

Результат: [6, 4, 3, 8, 12]

За вторую итерацию внешнего цикла число 8 переместиться на предпоследнее место. Для этого потребуется 3 сравнения:

Результат: [4, 3, 6, 8, 12]

На третьей итерации внешнего цикла исключаются два последних элемента. Количество итераций внутреннего цикла равно двум:

Результат: [3, 4, 6, 8, 12]

На четвертой итерации внешнего цикла осталось сравнить только первые два элемента, поэтому количество итераций внутреннего равно единице:

Результат: [3, 4, 6, 8, 12]

Реализация сортировки пузырьком с помощью циклов for

Пример выполнения кода:

С помощью циклов while

Функция сортировки пузырьком на Python

Источник

Улучшенная сортировка пузырьком

Сортирую массив array от меньшего к большему но обхожу с конца. Хочу улучшить алгоритм. Чтобы если последний обмен был раньше чем граница, то на следующем заходе он бы бежал до индекса последнего обмена. Что-то никак это не получается

Вот здесь вот эту i нужно ограничивать уже другим числом, а не значением из внешнего цикла:

Желательно дополнительные условия не использовать.

Добавлено через 13 минут
Разобрался сам, можно удалить тему. Затупил сам

Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь.

Сортировка пузырьком по невозрастанию
Дан список целых чисел. Отсортируйте его в порядке невозрастания значений. Выведите полученный.

Сортировка пузырьком и бинарный поиск
Помоги выполнить. Написать программу, сортирующую пузырьком целочисленный массив и выполняющую.

Сортировка пузырьком, добавить ввод данных пользователем
задать пользовательский ввод чисел A def BubbleSort(A): for i in reversed(range(len(A) +.

Сортировка пузырьком элементов, стоящих на непарных местах
Дан список целых чисел, заданных случайным образом. Количество элементов вводится с клавиатуры.

Источник

Оптимизируйте приведенный код реализующий алгоритм пузырьковой сортировки

Оптимизация пузырьковой сортировки. Реализация на C#.

Доброго времени суток! В этой статье я расскажу о простой оптимизации алгоритма пузырьковой сортировки (bubble sort), пример простейшей реализации которого я приводил в предыдущей статье (рекомендую прочесть, чтобы понять суть данной стать). Идея данной оптимизации заключается в сокращении избыточных итераций, т. е. поочередных переборов элементов исходного массива. Работать (давать положительный результат) данная модификация алгоритма будет только в том случае, когда избыточные итерации действительно присутствуют (например, попался почти отсортированный массив). Ниже, приведен результат выполнения программы из предыдущей статьи, с массивом, который практически отсортирован. В консоль выводится массив до сортировки, и после каждого перебора его элементов (и видные перестановки его элементов, выполненные во время каждой из итераций).

Избыточность простой пузырьковой сортировки

На рисунке отмечены результаты последних итераций, и видно, что массив уже не менялся, так как был отсортирован во время первой итерации (вторая строка в на рисунке), тем не менее, остальные итерации выполнялись (хотя, были явно избыточными), именно про выполнение таких итерация я и говорил в самом начале, точнее, я говорил про исключение таких итераций. А исключаются они очень просто, нужно лишь фиксировать факт перестановки элементов во время каждой итерации. Т. е. если во время поочередного перебора элементов массива была хоть одна перестановка смежных элементов массива местами, то нужно зафиксировать этот факт в переменную типа bool (если были перестановки, переменная будет иметь значение true). А перед каждой последующей итерацией, будет проверяться значение этой самой переменной, если значение будет равно true, то значение переменной будет устанавливаться в false, а итерация запускаться, в противном случае (если значение переменной не равно true) — сортировка прекращается, так как массив уже отсортирован (перестановок во время выполнения предыдущей итерации не было). А вот исходный код, с модифицированным алгоритмом (нововведения, относительно алгоритма, приведенного в предыдущей статье, выделены):

А вот и результат выполнения программы:

Сокращение избыточности простой пузырьковой сортировки

Как видно, количество итераций существенно сократилось (первая строка — вывод исходного массива; вторая — результат первой итерации; третья — результат второй итерации, во время которой и стало понятно, что массив уже отсортирован). Но тем не менее, осталась одна избыточная итерация. Во время неё мы не меняли местами ни какие элементы массива, а значит — и не выполняли полезных действий (т.е. уже не сортировали), а использовали мы эту итерацию, только для того, чтобы понять что массив уже отсортирован. Но если ещё доработать алгоритм, то эта избыточная итерация тоже не понадобится. Ниже я привел исходный код модифицированного алгоритма, вдаваться в подробности я уже не буду (пояснения есть в комментариях), скажу лишь только, что идея данной модификации в подсчете количества перестановок элементов массива в рамках одной итерации:

А вот результат (количество итераций сократилось до минимума), первая строка — вывод исходного массива, вторая — результат первой, и единственной необходимой в данном случае итерации:

Сокращение избыточности простой пузырьковой сортировки до минимума

p.s. На самом деле, и эта реализации алгоритма не гарантирует полного отсутствия избыточных итераций, но доведение до совершенства алгоритма пузырьковой сортировки — дело неблагодарное, хотя, можете поэкспериментировать на досуге…

Добавить комментарий Отменить ответ

Для отправки комментария вам необходимо авторизоваться.

Источник

Как это работает (оптимизация пузырьковой сортировки)?

Всем привет. Изучаю основы Python и в задаче по оптимизации пузырькового алгоритма сортировки столкнулся с тем, что правильный на первый взгляд код выдавал не до конца отсортированный список. Вот сам код:

Методом тыка я выяснил, что в предпоследней строке после ‘else:’ надо оставить только False, а ‘swap =’ убрать. Получилось так:

Всё работает. Но, в чём разница я не понимаю. На 14-м шаге (смотрю на pythontutor) правильный код после строки if a[j] > a[j + 1]: идёт на новый цикл, а не правильный идёт на 12-ю строку и меняет значение переменной swap на False. Собственно вопрос мой следующий: в чём по сути заключается разница между этими двумя вариантами? Мне на первый взгляд казалось, что после else: естественно писать swap = False, ведь мы присваиваем переменной новое значение, значит, она (переменная) должна быть указана слева от знака присвоения, а фактически программа работает только без указания там самой переменной. Понимаю, что упустил что-то важное, но что, не могу додуматься.

Ну так во втором варианте вы убили всю логику связанную со swap т.е. оно никогда не становится false, и соответственно сортирует как и должно до упора.

А когда вы впиливаете туда свой непонятный swap с проверкой, то на следующих итерациях первого цикла ничего не происходит.
Получается что в момент когда сортировка доходит до каких-то двух чисел которые НЕ надо перемещать сортировка ломается об swap = false, а выдаёт то что насортировало до этого момента, а оставшуюся часть в том порядке как было изначально.

Источник