


Comment implémenter le tri par sélection en utilisant Python
Le tri par sélection est un algorithme de tri simple. Son idée de base est de trouver la valeur minimale parmi les éléments non triés, puis de la placer à la fin des éléments triés. Répétez ce processus jusqu'à ce que tous les éléments soient triés. Dans cet article, nous présenterons comment implémenter le tri par sélection à l'aide de Python.
Tout d’abord, nous devons clairement sélectionner les étapes de tri.
- Tout d'abord, recherchez le plus petit élément de la séquence non triée, puis stockez-le au début de la séquence.
- Ensuite, continuez à rechercher le plus petit élément parmi les éléments non triés restants, puis stockez-le à la fin de la séquence triée.
- Répétez l'étape 2 jusqu'à ce que tous les éléments aient été triés.
Sur la base des étapes ci-dessus, nous pouvons commencer à utiliser Python pour implémenter l'algorithme de tri par sélection.
Étapes de mise en œuvre :
- Définissez une fonction selection_sort() qui reçoit une liste en paramètre.
- Dans la fonction, utilisez une boucle for pour parcourir la liste et obtenir la longueur de la liste len(arr).
- Ensuite, utilisez une autre boucle for pour trouver le plus petit élément du tableau non trié.
- Après avoir trouvé le plus petit élément, échangez-le avec le i-ième élément de la liste actuelle.
- Répétez les étapes 3 et 4 jusqu'à ce que tous les éléments soient triés.
Ce qui suit est l'implémentation spécifique du code :
def selection_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): min_idx = i for j in range(i+1, n): if arr[min_idx] > arr[j]: min_idx = j arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i] return arr
Dans le code ci-dessus, nous définissons une fonction selection_sort() qui accepte une liste comme paramètre. Une boucle for est utilisée à l'intérieur de la fonction pour parcourir la liste et obtenir la longueur de la liste. Ensuite, utilisez une autre boucle for pour trouver le plus petit élément du tableau non trié. Une fois le plus petit élément trouvé, échangez-le avec le i-ème élément de la liste actuelle. Enfin, répétez les étapes 3 et 4 jusqu'à ce que tous les éléments soient triés.
Maintenant, nous pouvons utiliser la fonction selection_sort() pour le tester :
arr = [64, 25, 12, 22, 11] print("原始数组:") print(arr) s_arr = selection_sort(arr) print("排序后的数组:") print(s_arr)
Le résultat de sortie est :
原始数组: [64, 25, 12, 22, 11] 排序后的数组: [11, 12, 22, 25, 64]
Résumé
Le tri par sélection est un algorithme de tri simple mais très efficace, sa complexité temporelle est O(n²). Dans le processus de programmation réel, nous pouvons utiliser Python pour implémenter l'algorithme de tri par sélection.
Grâce au code de démonstration ci-dessus, nous pouvons voir que l'implémentation par Python de l'algorithme de tri est très simple. Si vous n'êtes pas entré en contact avec des algorithmes de tri lors de votre apprentissage de Python, cet article peut vous aider.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

HaDIDB: Une base de données Python évolutive de haut niveau légère HaDIDB (HaDIDB) est une base de données légère écrite en Python, avec un niveau élevé d'évolutivité. Installez HaDIDB à l'aide de l'installation PIP: PiPinStallHaDIDB User Management Créer un utilisateur: CreateUser () pour créer un nouvel utilisateur. La méthode Authentication () authentifie l'identité de l'utilisateur. FromHadidb.OperationMportUserUser_OBJ = User ("Admin", "Admin") User_OBJ.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Il est impossible de visualiser le mot de passe MongoDB directement via NAVICAT car il est stocké sous forme de valeurs de hachage. Comment récupérer les mots de passe perdus: 1. Réinitialiser les mots de passe; 2. Vérifiez les fichiers de configuration (peut contenir des valeurs de hachage); 3. Vérifiez les codes (May Code Hardcode).

En tant que professionnel des données, vous devez traiter de grandes quantités de données provenant de diverses sources. Cela peut poser des défis à la gestion et à l'analyse des données. Heureusement, deux services AWS peuvent aider: AWS Glue et Amazon Athena.

Guide d'optimisation des performances de la base de données MySQL dans les applications à forte intensité de ressources, la base de données MySQL joue un rôle crucial et est responsable de la gestion des transactions massives. Cependant, à mesure que l'échelle de l'application se développe, les goulots d'étranglement des performances de la base de données deviennent souvent une contrainte. Cet article explorera une série de stratégies efficaces d'optimisation des performances MySQL pour garantir que votre application reste efficace et réactive dans des charges élevées. Nous combinerons des cas réels pour expliquer les technologies clés approfondies telles que l'indexation, l'optimisation des requêtes, la conception de la base de données et la mise en cache. 1. La conception de l'architecture de la base de données et l'architecture optimisée de la base de données sont la pierre angulaire de l'optimisation des performances MySQL. Voici quelques principes de base: sélectionner le bon type de données et sélectionner le plus petit type de données qui répond aux besoins peut non seulement économiser un espace de stockage, mais également améliorer la vitesse de traitement des données.

Les étapes pour démarrer un serveur Redis incluent: Installez Redis en fonction du système d'exploitation. Démarrez le service Redis via Redis-Server (Linux / MacOS) ou Redis-Server.exe (Windows). Utilisez la commande redis-Cli Ping (Linux / MacOS) ou redis-Cli.exe Ping (Windows) pour vérifier l'état du service. Utilisez un client redis, tel que redis-cli, python ou node.js pour accéder au serveur.

Pour lire une file d'attente à partir de Redis, vous devez obtenir le nom de la file d'attente, lire les éléments à l'aide de la commande LPOP et traiter la file d'attente vide. Les étapes spécifiques sont les suivantes: Obtenez le nom de la file d'attente: Nommez-le avec le préfixe de "Fitre:" tel que "Fitre: My-Quyue". Utilisez la commande LPOP: éjectez l'élément de la tête de la file d'attente et renvoyez sa valeur, telle que la file d'attente LPOP: My-Queue. Traitement des files d'attente vides: si la file d'attente est vide, LPOP renvoie NIL et vous pouvez vérifier si la file d'attente existe avant de lire l'élément.
