算法实例讲解
Python实现的快速排序算法详解
本文实例讲述了Python实现的快速排序算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
快速排序基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
如序列[6，8，1，4，3，9]，选择6作为基准数。从右向左扫描，寻找比基准数小的数字为3，交换6和3的位置，[3，8，1，4，6，9]，接着从左向右扫描，寻找比基准数大的数字为8，交换6和8的位置，[3，6，1，4，8，9]。重复上述过程，直到基准数左边的数字都比其小，右边的数字都比其大。然后分别对基准数左边和右边的序列递归进行上述方法。
实现代码如下：
def parttion(v, left, right):
key = v[left]
low = left
high = right
while low < high:
while (low < high) and (v[high] >= key):
high -= 1
v[low] = v[high]
while (low < high) and (v[low] <= key):
low += 1
v[high] = v[low]
v[low] = key
return low
def quicksort(v, left, right):
if left < right:
p = parttion(v, left, right)
quicksort(v, left, p-1)
quicksort(v, p+1, right)
return v
s = [6, 8, 1, 4, 3, 9, 5, 4, 11, 2, 2, 15, 6]
print("before sort:",s)
s1 = quicksort(s, left = 0, right = len(s) - 1)
print("after sort:",s1)
运行结果：
before sort: [6, 8, 1, 4, 3, 9, 5, 4, 11, 2, 2, 15, 6]
after sort: [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 8, 9, 11, 15]
② 什么是算法试从日常生活中找3个例子，描述它们的算法
算法就是解决问题的方法比如你要喝茶就要先找到茶叶，烧一壶开水，然后将茶叶放到杯子里，然后将开水倒入杯中，然后等一段时间再比如你要从a地到b地，中间可能有多种汽车换乘方案，是选速度最快的，还是选最省钱的，还是平衡的，制定换乘方案就是算法。
③ Python冒泡排序注意要点实例详解
Python冒泡排序注意要点实例详解
文给大家介绍了python冒泡排序知识，涉及到冒泡排序主要的细节问题，本文通过实例代码给大家讲解，介绍的非常详细，具有参考借鉴价值，感兴趣的朋友一起看看吧
冒泡排序注意三点：
1. 第一层循环可不用循环所有元素。
2.两层循环变量与第一层的循环变量相关联。
3.第二层循环，最终必须循环集合内所有元素。
示例代码一：
1.第一层循环，只循环n-1个元素。
2.当第一层循环变量为n-1时，第二层循环所有元素。
s = [3, 4, 1, 6, 2, 9, 7, 0, 8, 5]
# bubble_sort
for i in range(0, len(s) - 1):
for j in range(i + 1, 0, -1):
if s[j] < s[j - 1]:
s[j], s[j - 1] = s[j - 1], s[j]
for m in range(0, len(s)):
print(s[m])
示例代码二：
1.第一层循环所有元素。
2.第二层也循环所有元素。
s = [3, 4, 1, 6, 2, 9, 7, 0, 8, 5]
for i in range(0, len(s)):
for j in range(i, 0, -1):
if s[j] < s[j - 1]:
s[j], s[j - 1] = s[j - 1], s[j]
for m in range(0, len(s)):
print(s[m])
以上所述是小编给大家介绍的python冒泡排序算法注意要点，希望对大家有所帮助
④ c语言问题： 什么是算法试从日常生活中找3个例子，描述它们的算法。 详细点，谢谢！
c语言中的算法是指：一系列解决问题的清晰指令，用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。通俗说就是解决问题的方法和步骤。
描述算法的例子：
问题：从上海去到北京。
其中的算法：做汽车、做飞机、或者徒步。
问题：喝茶。
其中的算法：先找到茶叶，再烧一壶开水，然后将茶叶放到杯子里，将开水倒入杯中，等茶叶泡好。
问题：开车。
其中的算法：首先要打开车门，驾驶员坐好，插上车钥匙，发动汽车。
⑤ 算法时间复杂度的计算例题
第一题：
int i=1,k=100这条语句算法步数是2步,执行频率是1；
循环中, k=k+1;这条语句每次算法步数是1；执行频率是n/2-1; i+=2这条语句每次算法步数是1；执行频率是n/2-1;
所以算法复杂度为1*（n/2-1）+1*（n/2-1）+2=n=o(n);
⑥ c语言中什么是算法有哪些描述算法的例子
1、有穷性（有限性）。任何一种提出的解题方法都是在有限的操作步骤内可以完成的。
如果在有限的操作步骤内完不成，得不到结果，这样的算法将无限的执行下去，永远不会停止。除非手动停止。例如操作系统就不具有有穷性，它可以一直运行。
2、一个算法应该具有以下七个重要的特征：
1）有穷性（finiteness）
算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止
2）确切性(definiteness)
算法的每一步骤必须有确切的定义；
3）输入项(input)
一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况,所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件；
4）输出项(output)
一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果.没有输出的算法是毫无意义的；
5）可行性(effectiveness)
算法中执行的任何计算步都是可以被分解为基本的可执行的操作步,即每个计算步都可以在有限时间内完成；
6）
高效性（high
efficiency）
执行速度快,占用资源少；
7）
健壮性（robustness）
健壮性又称鲁棒性，是指软件对于规范要求以外的输入情况的处理能力。所谓健壮的系统是指对于规范要求以外的输入能够判断出这个输入不符合规范要求，并能有合理的处理方式。
⑦ php几种排序算法实例详解
下面给你介绍四种排序方法：
1) 插入排序(Insertion Sort)的基本思想是：
每次将一个待排序的记录，按其关键字大小插入到前面已经排好序的子文件中的适当位置，直到全部记录插入完成为止。实现代码如下：
⑧ 分治算法的应用实例
下面通过实例加以说明： 给你一个装有1 6个硬币的袋子。1 6个硬币中有一个是伪造的，并且那个伪造的硬币比真的硬币要轻一些。你的任务是找出这个伪造的硬币。为了帮助你完成这一任务，将提供一台可用来比较两组硬币重量的仪器，利用这台仪器，可以知道两组硬币的重量是否相同。比较硬币1与硬币2的重量。假如硬币1比硬币2轻，则硬币1是伪造的；假如硬币2比硬币1轻，则硬币2是伪造的。这样就完成了任务。假如两硬币重量相等，则比较硬币3和硬币4。同样，假如有一个硬币轻一些，则寻找伪币的任务完成。假如两硬币重量相等，则继续比较硬币5和硬币6。按照这种方式，可以最多通过8次比较来判断伪币的存在并找出这一伪币。
另外一种方法就是利用分而治之方法。假如把1 6硬币的例子看成一个大的问题。第一步，把这一问题分成两个小问题。随机选择8个硬币作为第一组称为A组，剩下的8个硬币作为第二组称为B组。这样，就把1 6个硬币的问题分成两个8硬币的问题来解决。第二步，判断A和B组中是否有伪币。可以利用仪器来比较A组硬币和B组硬币的重量。假如两组硬币重量相等，则可以判断伪币不存在。假如两组硬币重量不相等，则存在伪币，并且可以判断它位于较轻的那一组硬币中。最后，在第三步中，用第二步的结果得出原先1 6个硬币问题的答案。若仅仅判断硬币是否存在，则第三步非常简单。无论A组还是B组中有伪币，都可以推断这1 6个硬币中存在伪币。因此，仅仅通过一次重量的比较，就可以判断伪币是否存在。
假设需要识别出这一伪币。把两个或三个硬币的情况作为不可再分的小问题。注意如果只有一个硬币，那么不能判断出它是否就是伪币。在一个小问题中，通过将一个硬币分别与其他两个硬币比较，最多比较两次就可以找到伪币。这样，1 6硬币的问题就被分为两个8硬币（A组和B组）的问题。通过比较这两组硬币的重量，可以判断伪币是否存在。如果没有伪币，则算法终止。否则，继续划分这两组硬币来寻找伪币。假设B是轻的那一组，因此再把它分成两组，每组有4个硬币。称其中一组为B1，另一组为B2。比较这两组，肯定有一组轻一些。如果B1轻，则伪币在B1中，再将B1又分成两组，每组有两个硬币，称其中一组为B1a，另一组为B1b。比较这两组，可以得到一个较轻的组。由于这个组只有两个硬币，因此不必再细分。比较组中两个硬币的重量，可以立即知道哪一个硬币轻一些。较轻的硬币就是所要找的伪币。 在n个元素中找出最大元素和最小元素。我们可以把这n个元素放在一个数组中，用直接比较法求出。算法如下：
void maxmin1(int A[],int n,int *max,int *min)
{ int i;
*min=*max=A[0];
for(i=0;i <= n;i++)
{ if(A[i]> *max) *max= A[i];
if(A[i] < *min) *min= A[i];
}
}
上面这个算法需比较2(n-1)次。能否找到更好的算法呢？我们用分治策略来讨论。
把n个元素分成两组：
A1={A[1],...,A[int(n/2)]}和A2={A[INT(N/2)+1],...,A[N]}
分别求这两组的最大值和最小值，然后分别将这两组的最大值和最小值相比较，求出全部元素的最大值和最小值。如果A1和A2中的元素多于两个，则再用上述方法各分为两个子集。直至子集中元素至多两个元素为止。
例如有下面一组元素：-13，13，9，-5，7，23，0，15。用分治策略比较的算法如下：
void maxmin2(int A[],int i,int j,int *max,int *min)
/*A存放输入的数据，i，j存放数据的范围，初值为0，n-1，*max,*min 存放最大和最小值*/
{ int mid,max1,max2,min1,min2;
if (j==i) {最大和最小值为同一个数;return;}
if (j-1==i) {将两个数直接比较，求得最大会最小值；return；}
mid=(i+j)/2;
求i~mid之间的最大最小值分别为max1，min1;
求mid+1~j之间的最大最小值分别为max2，min2;
比较max1和max2，大的就是最大值;
比较min1和min2，小的就是最小值;
} 题目：在一个(2^k)*(2^k)个方格组成的棋盘上，有一个特殊方格与其他方格不同，称为特殊方格，称这样的棋盘为一个特殊棋盘。我们要求对棋盘的其余部分用L型方块填满（注：L型方块由3个单元格组成。即围棋中比较忌讳的愚形三角，方向随意），且任何两个L型方块不能重叠覆盖。L型方块的形态如下：
题目的解法使用分治法，即子问题和整体问题具有相同的形式。我们对棋盘做一个分割，切割一次后的棋盘如图1所示，我们可以看到棋盘被切成4个一样大小的子棋盘，特殊方块必定位于四个子棋盘中的一个。假设如图1所示，特殊方格位于右上角，我们把一个L型方块（灰色填充）放到图中位置。这样对于每个子棋盘又各有一个“特殊方块”，我们对每个子棋盘继续这样分割，直到子棋盘的大小为1为止。
用到的L型方块需要（4^k-1)/3 个，算法的时间是O（4^k)，是渐进最优解法。
本题目的C语言的完整代码如下（TC2.0下调试），运行时，先输入k的大小，(1<=k<=6)，然后分别输入特殊方格所在的位置(x,y), 0<=x,y<=(2^k-1)。 #include<stdio.h>//#include<conio.h>//#include<math.h>inttitle=1;intboard[64][64];voidchessBoard(inttr,inttc,intdr,intdc,intsize){ints,t;if(size==1)return;t=title++;s=size/2;if(dr<tr+s&&dc<tc+s)chessBoard(tr,tc,dr,dc,s);else{board[tr+s-1][tc+s-1]=t;chessBoard(tr,tc,tr+s-1,tc+s-1,s);}if(dr<tr+s&&dc>=tc+s)chessBoard(tr,tc+s,dr,dc,s);else{board[tr+s-1][tc+s]=t;chessBoard(tr,tc+s,tr+s-1,tc+s,s);}if(dr>=tr+s&&dc<tc+s)chessBoard(tr+s,tc,dr,dc,s);else{board[tr+s][tc+s-1]=t;chessBoard(tr+s,tc,tr+s,tc+s-1,s);}if(dr>=tr+s&&dc>=tc+s)chessBoard(tr+s,tc+s,dr,dc,s);else{board[tr+s][tc+s]=t;chessBoard(tr+s,tc+s,tr+s,tc+s,s);}}voidmain(){intdr=0,dc=0,s=1,i=0,j=0;printf(printinthesizeofchess:
);scanf(%d,&s);printf(printinspecalpointx,y:
);scanf(%d%d,&dr,&dc);if(dr<s&&dc<s){chessBoard(0,0,dr,dc,s);for(i=0;i<s;i++){for(j=0;j<s;j++){printf(%4d,board[i][j]);}printf(
);}}elseprintf(thewrongspecalpoint!!
);getch();}
⑨ 何为算法用生活中的实例给予说明
计算方法，生活中的一句名言：走对了，算背了，算对了，走背了，说明：生活中的算法真多！