Python 데이터 구조 및 알고리즘의 일반적인 할당 정렬 방법의 예 [버킷 정렬 및 기수 정렬]_python
이 글은 주로 Python 데이터 구조와 알고리즘의 일반적인 할당 및 정렬 방법을 소개합니다. 버킷 정렬과 기수 정렬의 관련 원리와 구현 기술을 예제 형식으로 분석합니다. Python을 배워야 하는 친구들은 이 글을 참고하세요. 이 문서의 예제에서는 Python 데이터 구조 및 알고리즘의 일반적인 할당 및 정렬 방법을 설명합니다. 참고를 위해 모든 사람과 공유하세요. 세부 사항은 다음과 같습니다.
박스 정렬(버킷 정렬)
박스 정렬은 키워드 값 범위 1~m을 기준으로 하며, m개의 상자는 미리 설정되어 있습니다. 정렬에는 키워드 유형이 필요합니다. 제한된 유형이며 무한한 상자를 가질 수 있으며 실용적인 가치가 거의 없으며 일반적으로 기수 정렬의 중간 프로세스에서 사용됩니다.
버킷 정렬은 상자 정렬의 실용적인 변형으로, [0,1)과 같은 데이터 세트의 범위를 동일한 크기의 n개 하위 간격으로 나누고 각 하위 간격을 버킷으로 할당합니다. n 비레코드를 각 버킷에 넣습니다. 키워드 시퀀스가 [0,1)에 고르게 분포되어 있으므로 일반적으로 동일한 버킷에 속하는 레코드가 많지 않습니다.
다음 버킷 정렬 방법은 사전을 사용하여 구현되므로 정수형의 경우 추가 공간을 만들 필요가 없습니다
def BuckSort(A): bucks = dict() # 桶 for i in A: bucks.setdefault(i,[]) # 每个桶默认为空列表 bucks[i].append(i) # 往对应的桶中添加元素 A_sort = [] for i in range(min(A), max(A)+1): if i in bucks: # 检查是否存在对应数字的桶 A_sort.extend(bucks[i]) # 合并桶中数据 return A_sort
Radix sort
# 基数排序 # 输入:待排序数组s, keysize关键字位数, 亦即装箱次数, radix基数 def RadixSort(s, keysize=4, radix=10): # 按关键字的第k分量进行分配 k = 4,3,2,1 def distribute(s,k): box = {r:[] for r in range(radix)} # 分配用的空箱子 for item in s: # 依次扫描s[],将其装箱 t = item t /= 10**(k-1) t %= 10 # 去关键字第k位 box[t].append(item) return box # 按分配结果重新排列数据 def collect(s,box): a = 0 for i in range(radix): s[a:a + len(box[i])] = box[i][:] # 将箱子中元素的合并,覆盖到原来的数组中 a += len(box[i]) # 增加偏移值 # 核心算法 for k in range(1,keysize+1): box = distribute(s,k) # 按基数分配 collect(s,box) # 按分配结果拼合
다음은 "데이터 구조 및 알고리즘 - 이론 및 실습"에서 발췌
기수 정렬은 포커 카드를 모양과 숫자로 정렬하는 것과 같이 여러 키워드로 정렬하는 것으로 확장될 수 있습니다.
일반적으로 선형 테이블에 정렬할 요소가 있다고 가정하면 각 요소에는 d 개의 키워드 {k1, k2,...,kd}가 포함되어 있으며 선형 테이블에는 선형의 두 키에 대한 정렬된 참조가 있습니다. 테이블 요소 r[i] 및 r[j], 1<=i<=j<=n은 모두 다음 순서 관계를 만족합니다.
{k1i,k2i,...,kdi} < ..,kdj}
k1을 최상위 숫자 키워드라고 하고, kd를 최하위 숫자 키워드라고 합니다.
정렬 방법에는 두 가지가 있습니다: 최상위 숫자 우선 MSD(최상위 숫자 우선) 및 최하위 숫자 우선 LSD(최소 유효 숫자 우선) 유효 숫자부터)
MSD: 먼저 그룹을 k1로 정렬합니다. 키워드 k1이 동일한 그룹의 요소와 동일한 경우 각 그룹을 k2로 정렬하고 하위 그룹으로 나누는 식으로 마지막 숫자 kd까지 계속합니다. 각 하위 그룹을 정렬한 다음 그룹을 연결합니다.
LSD: MSD와 달리 kd를 먼저 정렬한 다음 kd-1 등으로 정렬합니다.
PS: 다음은 참조용으로 권장되는 정렬에 대한 또 다른 데모 도구입니다.
삽입/선택/버블/병합/Hill/빠른 정렬 알고리즘 프로세스 도구의 온라인 애니메이션 데모:
http: //tools.jb51.net/aideddesign/paixu_ys
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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

Sublime 텍스트로 Python 코드를 실행하려면 먼저 Python 플러그인을 설치 한 다음 .py 파일을 작성하고 코드를 작성한 다음 CTRL B를 눌러 코드를 실행하면 콘솔에 출력이 표시됩니다.

Visual Studio Code (VSCODE)에서 코드를 작성하는 것은 간단하고 사용하기 쉽습니다. vscode를 설치하고, 프로젝트를 만들고, 언어를 선택하고, 파일을 만들고, 코드를 작성하고, 저장하고 실행합니다. VSCODE의 장점에는 크로스 플랫폼, 무료 및 오픈 소스, 강력한 기능, 풍부한 확장 및 경량 및 빠른가 포함됩니다.

메모장에서 Python 코드를 실행하려면 Python 실행 파일 및 NPPEXEC 플러그인을 설치해야합니다. Python을 설치하고 경로를 추가 한 후 nppexec 플러그인의 명령 "Python"및 매개 변수 "{current_directory} {file_name}"을 구성하여 Notepad의 단축키 "F6"을 통해 Python 코드를 실행하십시오.

VS 코드는 파이썬을 작성하는 데 사용될 수 있으며 파이썬 애플리케이션을 개발하기에 이상적인 도구가되는 많은 기능을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다. Python 확장 기능을 설치하여 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 얻습니다. 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 추적하고 오류를 찾아 수정하십시오. 버전 제어를 위해 git을 통합합니다. 코드 서식 도구를 사용하여 코드 일관성을 유지하십시오. 라인 도구를 사용하여 잠재적 인 문제를 미리 발견하십시오.
