Viết ba chương trình mô phỏng các thuật toán sắp xếp chèn, sắp xếp chọn và sắp xếp nổi bọt mà em đã biết. Cho biết thời gian thực tế thực hiện các chương trình trên với bộ dữ liệu đầu vào là dãy A = [3, 1, 0, 10, 13, 16, 9,7, 5, 11]
Cho dãy A= [5, 8, 1, 0, 10, 4, 3]. Viết các chương trình sắp xếp dãy A theo thứ tự tăng dần theo các thuật toán sắp xếp chèn, sắp xếp chọn và sắp xếp nổi bọt.
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)
Em đã biết thiết kế một số thuật toán và chương trình: tìm kiếm tuần tự, tìm kiếm nhị phân, sắp xếp chèn, sắp xếp chọn, sắp xếp nổi bọt. Tất cả các thiết kế chương trình đó có điểm nào chung?
Theo em, để thiết kế một thuật toán đúng giải một bái toàn cho trước cần trải qua các bước như thế nào? Nêu quan điểm của riêng em và trao đổi với các bạn.
- 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)
Xét dự án nhỏ về lập trình để thực nghiệm so sánh thời gian thực tế chạy chương trình máy tính thực hiện một số thuật toán sắp xếp mà em đã biết theo cách bấm giờ chạy máy với các dãy số đầu vào ngẫu nhiên rồi lấy giá trị trung bình. Em hãy áp dụng phương pháp lập trình mô đun hoá:
a) Đưa ra thiết kế các hàm sẽ được sử dụng trong chương trình.
b) Viết các câu lệnh trong chương trình chính (không cần viết các hàm).
1. Sắp xếp chèn (Insertion Sort)
Ý tưởng: Insertion Sort lấy ý tưởng từ việc chơi bài, dựa theo cách người chơi "chèn" thêm một quân bài mới vào bộ bài đã được sắp xếp trên tay.
2. Sắp xếp lựa chọn (Selection Sort)
Ý tưởng của Selection sort là tìm từng phần tử cho mỗi vị trí của mảng hoán vị A' cần tìm.
3. Sắp xếp nổi bọt (Bubble Sort)
Ý tưởng: Bubble Sort, như cái tên của nó, là thuật toán đẩy phần tử lớn nhất xuống cuối dãy, đồng thời những phần tử có giá trị nhỏ hơn sẽ dịch chuyển dần về đầu dãy. Tựa như sự nổi bọt vậy, những phần tử nhẹ hơn sẽ nổi lên trên và ngược lại, những phần tử lớn hơn sẽ chìm xuống dưới.
Viết chương trình Python thực hiện thuật toán sắp xếp nổi bọt.
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
for j in range(i + 1, n):
if arr[j] < arr[i]:
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
return arr
arr = [64, 25, 12, 22, 11]
print("Mang chua sap xep la:", arr)
print("Mang da sap xep la:", bubble_sort(arr))
Em hãy viết chương trình Python thực hiện thuật toán sắp xếp chèn tuyến tính dựa trên mã giả đã cho trong bài học.
Tham khảo:
Viết chương trình Python thực hiện thuật toán sắp xếp chèn tuyến tính dựa trên mã giả đã cho trong báo học:
void Insertion_Sort(int a[], int n){
int pos, i;
int x;//lưu giá trị a[i] tránh bị ghi đè khi dời chỗ các phần tử
for(i=1; i<n; i++){//đoạn a[0] đã sắp xếp
x = a[i]; pos = i-1;
//tìm vị trí chèn x
while((pos>=0)&&(a[pos]>x)){
//kết hợp dời chỗ các phần tử sẽ đứng sau x trong danh sách mới
a[pos+1] = a[pos];
pos--;
}
a[pos+1] = x;//chèn x vào danh sách
}
}
void main()
{
int a[5] = {8, 4, 1, 6, 5};
Insertion_Sort(a, 5);
cout<<"Mang sau khi sap xep:"<<endl;
for(int i=0;i<5;i++){
cout<<a[i]<<" ";
}
system("pause");
Viết một thư viện bao gồm các hàm nhập dữ liệu là một dãy số và các hàm thư viện bao gồm sắp xếp chèn, sắp xếp chọn và sắp xếp nổi bọt.
def nhap_day_so():
"""Hàm nhập dãy số từ bàn phím"""
n = int(input("Nhập số lượng phần tử của dãy: "))
a = []
for i in range(n):
a.append(int(input(f"Nhập phần tử thứ {i+1}: ")))
return a
def sap_xep_chen(a):
"""Hàm sắp xếp dãy số bằng phương pháp sắp xếp chèn"""
for i in range(1, len(a)):
key = a[i]
j = i - 1
while j >= 0 and key < a[j]:
a[j+1] = a[j]
j -= 1
a[j+1] = key
return a
def sap_xep_chon(a):
"""Hàm sắp xếp dãy số bằng phương pháp sắp xếp chọn"""
for i in range(len(a)):
min_idx = i
for j in range(i+1, len(a)):
if a[j] < a[min_idx]:
min_idx = j
a[i], a[min_idx] = a[min_idx], a[i]
return a
def sap_xep_noi_bot(a):
"""Hàm sắp xếp dãy số bằng phương pháp sắp xếp nổi bọt"""
for i in range(len(a)):
for j in range(0, len(a)-i-1):
if a[j] > a[j+1]:
a[j], a[j+1] = a[j+1], a[j]
return a
Cho dãy các số A = [3, 1, 0, 10, 13, 16, 9, 7, 5, 11].
a) Viết chương trình mô tả thuật toán tìm kiếm phần tử C = 9 của dãy trên. Tính thời gian chính xác thực hiện công việc tìm kiếm này.
b) Giả sử dây A ở trên đã được sắp xếp theo thứ tự tăng dần: A= [0,1,3,5,7,9,10,11,13, 16]. Viết chương trình tìm kiếm nhị phân để tìm kiếm phân tử C = 9, đo thời gian thực hiện thuật toán. So sánh với kết quả 1ìm kiếm ở câu a.
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.
Quan sát chương trình mô tả thuật toán sắp xếp chèn. Hãy thảo luận và đưa ra các lập luận để kiểm tra tính đúng của thuật toán sắp xếp chèn.
Tính đúng của thuật toán cần được chứng minh bằng lập luận toán học. Sử dụng các bộ dữ liệu kiểm thử có thể làm tăng độ tin cậy của chương trình nhưng chưa chứng minh được tính đúng của thuật toán.
Viết chương trình nhập một dãy số từ bàn phím, các số cách nhau bởi dấu cách, thực hiện sắp xếp dãy đã nhập theo một trong các thuật toán sắp xếp rồi in kết quả ra màn hình.
# Nhập dãy số từ bàn phím
lst = list(map(int, input("Nhập dãy số cách nhau bởi dấu cách: ").split()))
# Sắp xếp dãy số theo thuật toán sắp xếp chọn
for i in range(len(lst)):
min_idx = i
for j in range(i+1, len(lst)):
if lst[j] < lst[min_idx]:
min_idx = j
lst[i], lst[min_idx] = lst[min_idx], lst[i]
# In kết quả ra màn hình
print("Dãy số đã sắp xếp:", lst)