並べ替えバブルソート
バブル ソートの基本概念は、2 つの隣接する数値を順番に比較し、小数点を前に、大きな数値を後ろに置きます。つまり、最初のパスでは、まず 1 番目と 2 番目の数値を比較し、小数点を前に、大きな数値を後ろに置きます。次に、2 番目の数値と 3 番目の数値を比較し、小数を前に、大きな数値を後ろに置きます。最後の 2 つの数値を比較するまで同様に、小数を前に、大きな数値を後ろに置きます。これで最初の旅行が終了し、最大数が最後に残ります。 2 番目のパスでは、引き続き最初の数値ペアから比較を開始します (2 番目の数値と 3 番目の数値の交換により、最初の数値が 2 番目の数値より小さくなくなっている可能性があるため)、小数点を最初に置きます。 、および大きな数値を配置した後、最後から 2 番目の数値まで比較が続行されます (最後から 1 番目の位置がすでに最大になっています)。2 番目のパスの終了時に、最後から 2 番目の位置で新しい最大数値が取得されます。位置 (実際には、シーケンス全体の中で 2 番目に大きい番号です)。このようにして、最終的に並べ替えが完了するまで上記のプロセスを繰り返します。
c コードは次のように実装されています:
#include <stdio.h> //打印数组 void display(int array[],int size){ printf("the array is:"); int i; for(i=0;i<size;i++){ printf("%d ",array[i]); } printf("\n"); } //冒泡排序算法 void sort(int array[],int size){ int i,j,temp,flag; for(i=0;i<size;i++){ flag = 0; for(j=size-1;j>i;j--){ //如果前一个数大于后一个数,则交换 if(array[j-1]>array[j]){ temp = array[j]; array[j] = array[j-1]; array[j-1] = temp; flag = 1; } } //如果本次排序没有进行一次交换,则break,减少了执行之间。 if(flag == 0){ break; } display(array,size); } } int main(void){ int array[10]={34,45,1,39,21,68,65,100,4,51}; display(array,10); sort(array,10); return 0; }
並べ替えバブル ソート関連記事の詳細については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。

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C# でバブル ソート アルゴリズムを実装する方法 バブル ソートは、隣接する要素を複数回比較し、位置を交換することによって配列を配置する、シンプルだが効果的なソート アルゴリズムです。この記事では、C# 言語を使用してバブル ソート アルゴリズムを実装する方法と具体的なコード例を紹介します。まず、バブルソートの基本原理を理解しましょう。アルゴリズムは配列の最初の要素から開始し、それを次の要素と比較します。現在の要素が次の要素より大きい場合は、位置を交換します。現在の要素が次の要素より小さい場合は、その位置を維持します。

カスタム PHP 配列ソート アルゴリズムを作成するにはどうすればよいですか?バブルソート: 隣接する要素を比較および交換することによって配列をソートします。選択ソート: 毎回最小または最大の要素を選択し、現在の位置と入れ替えます。挿入ソート:ソートされた部分に要素を1つずつ挿入します。

PHP 配列ソートアルゴリズムの複雑さ: バブルソート: O(n^2) クイックソート: O(nlogn) (平均) マージソート: O(nlogn)

C++ 関数のパフォーマンス最適化アルゴリズムの選択: 効率的なアルゴリズム (クイック ソート、バイナリ検索など) を選択します。最適化スキル: 小さな関数のインライン化、キャッシュの最適化、ディープコピーの回避、およびループの展開。実際のケース: 配列の最大要素位置を検索する場合、最適化後に二分探索とループ拡張が使用され、パフォーマンスが大幅に向上します。

Go は、書きやすく、読みやすく、保守しやすいように設計されていると同時に、高度なプログラミング概念もサポートする、人気が高まっているプログラミング言語です。時間計算量と空間計算量は、アルゴリズムとデータ構造の解析における重要な概念であり、プログラムの実行効率とメモリ サイズを測定します。この記事では、Go 言語の時間計算量と空間計算量の分析に焦点を当てます。時間計算量 時間計算量とは、アルゴリズムの実行時間と問題のサイズとの関係を指します。時間は通常 Big O 表記で表されます

クラウド コンピューティングでは、大量のデータを管理および処理するために、データ構造とアルゴリズムの使用が不可欠です。一般的なデータ構造には、配列、リスト、ハッシュ テーブル、ツリー、グラフなどがあります。一般的に使用されるアルゴリズムには、並べ替えアルゴリズム、検索アルゴリズム、グラフ アルゴリズムなどがあります。 Java の機能を活用することで、開発者は Java コレクション、スレッドセーフなデータ構造、および Apache Commons Collection を使用して、これらのデータ構造とアルゴリズムを実装できます。
