Những câu hỏi liên quan
Mai Hoa
Xem chi tiết
Nguyễn Lê Phước Thịnh
29 tháng 10 2021 lúc 23:52

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

long long x,i,n,k;

int main()

{

cin>>n>>k;

for (i=1; i<=n; i++)

{

cout<<x;

if (x==k) cout<<i<<" ";

}

return 0;

}

Bình luận (0)
Mai Hoa
Xem chi tiết
Nguyễn Lê Phước Thịnh
29 tháng 10 2021 lúc 23:52

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

long long x,i,n,k;

int main()

{

cin>>n>>k;

for (i=1; i<=n; i++)

{

cout<<x;

if (x==k) cout<<i<<" ";

}

return 0;

}

Bình luận (0)
Nguyễn Thị Ái Vân
7 tháng 3 2023 lúc 20:38

Code:

A = [2,3,4,5,6,7,8,9] k = int(input('k = ')) if (k >= min(A)):     i = 0     for j in range(0,len(A)):         i += 1          chon = A[j]         if (chon != k):             print (f'i = {i}\nSố {chon} : Không đúng số cần tìm')         else:             if (j != len(A)-1):                 print (f'i = {i}\nSố {chon} : Đúng số cần tìm nhưng chưa hết dãy số')                 break             else:                 print (f'i = {i}\nSố {chon} : Đúng số cần tìm và chưa hết dãy số')

Kết quả:

k = 4

i = 1
Số 2 : Không đúng số cần tìm
i = 2
Số 3 : Không đúng số cần tìm
i = 3
Số 4 : Đúng số cần tìm nhưng chưa hết dãy số

 

Bình luận (0)
Nguyễn Thùy Dương
Xem chi tiết
Nguyễn Lê Phước Thịnh
8 tháng 11 2021 lúc 23:22

Chọn C

Bình luận (0)
Mai Hoa
Xem chi tiết
Nguyễn Lê Phước Thịnh
29 tháng 10 2021 lúc 23:51

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

long long x,i,n,k;

int main()

{

cin>>n>>k;

for (i=1; i<=n; i++)

{

cout<<x;

if (x==k) cout<<i<<" ";

}

return 0;

}

Bình luận (0)
Thùy Trâm
Xem chi tiết
Minh Lệ
Xem chi tiết
Quoc Tran Anh Le
9 tháng 11 2023 lúc 20:43

a. Ví dụ một bài toán tìm kiếm trong thực tế: Giáo viên muốn tìm tên bạn Chung trong danh sách lớp sau:

Các bước thực hiện thuật toán tìm kiếm nhị phân cho bài toán trên:

- Bước 1: Xét vị trí ở giữa dãy, đó là vị trí số 5

- Vì sau bước 2 đã tìm thấy tên học sinh nên thuật toán kết thúc.

b) Thuật toán tìm kiếm nhị phân

- Thuật toán tìm kiếm nhị phân thu hẹp được phạm vi tìm kiếm chỉ còn tối đa là một nửa sau mỗi lần lặp. Thuật toán chia bài toán thành những bài toán nhỏ hơn giúp tăng hiệu quả tìm kiếm.

Thuật toán tuần tự

- Mô tả thuật toán phải cụ thể, rõ ràng, đầy đủ, đầu vào là gì, đầu ra là gì và chỉ rõ sự kết thúc thuật toán.

- Cần mô tả thuật toán cho tốt thì người máy hay máy tính mới hiểu đúng và thực hiện được.

- Nếu không, kết quả thực hiện thuật toán có thể không như mong đợi.

Bình luận (0)
Minh Lệ
Xem chi tiết
Thanh An
18 tháng 7 2023 lúc 21:11

THAM KHẢO!

1.Thuật toán sắp xếp chèn (Insertion Sort):

def insertion_sort(arr):

  for i in range(1, len(arr)):

   key = arr[i]

   j = i - 1

   while j >= 0 and arr[j] > key:

    arr[j + 1] = arr[j]

    j -= 1

   arr[j + 1] = key

  return arr

A = [5, 8, 1, 0, 10, 4, 3]

sorted_A = insertion_sort(A)

print("Dãy A sau khi sắp xếp chèn:", sorted_A)

2. Thuật toán sắp xếp chọn (Selection Sort):

def selection_sort(arr):

  for i in range(len(arr)):

   min_idx = i

   for j in range(i + 1, len(arr)):

    if arr[j] < arr[min_idx]:

     min_idx = j

   arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]

  return arr

A = [5, 8, 1, 0, 10, 4, 3]

sorted_A = selection_sort(A)

print("Dãy A sau khi sắp xếp chọn:", sorted_A)

3.Thuật toán sắp xếp nổi bọt (Bubble Sort):

def bubble_sort(arr):

  n = len(arr)

  for i in range(n - 1):

   for j in range(n - 1 - i):

    if arr[j] > arr[j + 1]:

     arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]

  return arr

A = [5, 8, 1, 0, 10, 4, 3]

sorted_A = bubble_sort(A)

print("Dãy A sau khi sắp xếp nổi bọt:", sorted_A)

Bình luận (0)
Minh Lệ
Xem chi tiết
Nguyễn Quốc Đạt
22 tháng 10 2023 lúc 1:54

a)

import time

def linear_search(arr, x):

 """

 Tìm kiếm tuyến tính trong dãy arr để tìm giá trị x.

 Trả về vị trí của x trong dãy nếu x được tìm thấy, -1 nếu không tìm thấy.

 """

 n = len(arr)

 for i in range(n):

  if arr[i] == x:

   return i

 return -1

# Dãy số A

A = [3, 1, 0, 10, 13, 16, 9, 7, 5, 11]

# Phần tử cần tìm kiếm

C = 9

# Bắt đầu đo thời gian

start_time = time.perf_counter()

# Tìm kiếm phần tử C trong dãy A

result = linear_search(A, C)

# Kết thúc đo thời gian

end_time = time.perf_counter()

if result != -1:

 print(f"Phần tử {C} được tìm thấy tại vị trí {result} trong dãy A.")

else:

 print(f"Phần tử {C} không có trong dãy A.")

print(f"Thời gian thực hiện thuật toán: {end_time - start_time} giây.")

b)

import time

def binary_search(arr, x):

 """

 Tìm kiếm nhị phân trong dãy arr để tìm giá trị x.

 Trả về vị trí của x trong dãy nếu x được tìm thấy, -1 nếu không tìm thấy.

 """

 left, right = 0, len(arr) - 1

 while left <= right:

  mid = (left + right) // 2

  if arr[mid] == x:

   return mid

  elif arr[mid] < x:

   left = mid + 1

  else:

   right = mid - 1

 return -1

# Dãy số A đã được sắp xếp

A = [0, 1, 3, 5, 7, 9, 10, 11, 13, 16]

# Phần tử cần tìm kiếm

C = 9

# Bắt đầu đo thời gian

start_time = time.perf_counter()

# Tìm kiếm phần tử C trong dãy A bằng thuật toán tìm kiếm nhị phân

result = binary_search(A, C)

# Kết thúc đo thời gian

end_time = time.perf_counter()

if result != -1:

 print(f"Phần tử {C} được tìm thấy tại vị trí {result} trong dãy A.")

else:

 print(f"Phần tử {C} không có trong dãy A.")

print(f"Thời gian thực hiện thuật toán: {end_time - start_time} giây.")

-Thời gian thực hiện ở câu a là 8.99999,thời gian thực hiện ở câu b là 6,49999 giây.

Bình luận (0)
Minh Lệ
Xem chi tiết
Thanh An
23 tháng 8 2023 lúc 9:38

- Các thuật toán và chương trình mà em đã biết đều là các thuật toán cơ bản trong lập trình và giải quyết các vấn đề thông thường. Các điểm chung của chúng bao gồm: Tính đơn giản, độ phức tạp thấp.

- Theo em, để thiết kế một thuật toán đúng giải một bái toàn cho trước cần trải qua các bước:

1. Xác định bài toán

2. Tìm cấu trúc dữ liệu biểu diễn thuật toán.

3. Tìm Thuật Toán.

4. Lập Trình (Programming)

5. Kiểm thử chương trình (Testing program)

6. Tối ưu chương trình (optimization program)

Bình luận (0)