Viết chương trình thực hiện sắp xếp nhanh một dãy số và chạy thử kiểm tra.
a) Dựa trên mã lệnh thuật toán cho trong Hình 3.
b) Dựa trên mã lệnh thuật toán cho trong Hình 5.
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");
Trong Bài 9 có cho sẵn mã lệnh Python thực hiện thuật toán sắp xếp nhanh sử dụng phân đoạn Lomvio. Theo em, đây có phải là kết quả lập trình theo phương pháp mô đun hoá hay không? Vì sao?
Theo em, đây là kết quả lập trình theo phương pháp mô đun hoá.
Vì bài toán được viết theo các bước từ việc lớn, thiết kế các hàm, viết các hàm, tiến hành viết chương trình.
Cho một dãy số nguyên gồm 1000 phần tử đếm trong dãy trên có bao nhiêu số chẵn và thỏa mãn ở vị trí lẻ A. Viết thuật toán để giải bài toán trên B. Dựa vào thuật toán viết chương trình để giải bài toán trên
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
long long a[1000],n,i,dem;
int main()
{
cin>>n;
dem=0;
for (i=1; i<=n; i++)
{
cin>>x;
if ((i%2==1) and (x%2==0)) dem++;
}
cout<<dem;
return 0;
}
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)
Đọc mã lệnh của thuật toán Eratosthenes cho ở Hình 5 và mô tả liệt kê các bước của thuật toán và bằng mã giả.
Đọc mã lệnh của thuật toán Eratosthenes cho ở Hình 5 và mô tả liệt kê các bước của thuật toán và bằng mã giả:
Đục bỏ dần các số không nguyên tố bằng cách đánh dấu “là hợp số” (không phải số nguyên tố) mỗi khi biết số đó là bội số của một số nguyên tố.
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]
*Thuật toán sắp xếp chèn (Insertion Sort):
import time
def insertion_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(1, n):
key = arr[i]
j = i - 1
while j >= 0 and arr[j] > key:
arr[j + 1] = arr[j]
j -= 1
arr[j + 1] = key
# Dãy số nguyên đầu vào
A = [3, 1, 0, 10, 13, 16, 9, 7, 5, 1]
# In dãy số nguyên trước khi sắp xếp
print("Dãy số nguyên trước khi sắp xếp:", A)
# Bắt đầu đo thời gian thực hiện thuật toán
start_time = time.time()
# Gọi hàm sắp xếp chèn
insertion_sort(A)
# Kết thúc đo thời gian thực hiện thuật toán
end_time = time.time()
# In dãy số nguyên sau khi sắp xếp
print("Dãy số nguyên sau khi sắp xếp:", A)
# In thời gian thực hiện thuật toán
print("Thời gian thực hiện thuật toán: {:.6f} giây".format(end_time - start_time))
Thời gian thực hiện là 0 giây
*Thuật toán sắp xếp chọn:
import time
def selection_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
min_idx = i
for j in range(i + 1, n):
if arr[j] < arr[min_idx]:
min_idx = j
arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]
# Dãy số nguyên đầu vào
A = [3, 1, 0, 10, 13, 16, 9, 7, 5, 1]
# In dãy số nguyên trước khi sắp xếp
print("Dãy số nguyên trước khi sắp xếp:", A)
# Bắt đầu đo thời gian thực hiện thuật toán
start_time = time.time()
# Gọi hàm sắp xếp chọn
selection_sort(A)
# Kết thúc đo thời gian thực hiện thuật toán
end_time = time.time()
# In dãy số nguyên sau khi sắp xếp
print("Dãy số nguyên sau khi sắp xếp:", A)
# In thời gian thực hiện thuật toán
print("Thời gian thực hiện thuật toán: {:.6f} giây".format(end_time - start_time))
Thời gian thực hiện là: 0 giây
*Thuật toán sắp xếp nổi bọt:
import time
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n - 1):
for j in range(n - i - 1):
if arr[j] > arr[j + 1]:
arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
# Dãy số nguyên đầu vào
A = [3, 1, 0, 10, 13, 16, 9, 7, 5, 1]
# In dãy số nguyên trước khi sắp xếp
print("Dãy số nguyên trước khi sắp xếp:", A)
# Bắt đầu đo thời gian thực hiện thuật toán
start_time = time.time()
# Gọi hàm sắp xếp nổi bọt
bubble_sort(A)
# Kết thúc đo thời gian thực hiện thuật toán
end_time = time.time()
# In dãy số nguyên sau khi sắp xếp
print("Dãy số nguyên sau khi sắp xếp:", A)
# In thời gian thực hiện thuật toán
print("Thời gian thực hiện thuật toán: {:.6f} giây".format(end_time - start_time))
Thời gian thực hiện là: 0 giây
Em hãy khám phá các phép toán cơ sở với mảng trong Python, sao chép lại và chạy thử các câu lệnh ở Hình 3 và Hình 4; thêm dẫn từng dòng lệnh, sau đó thực hiện các công việc sau:
1) Đoán trước kết quả và chạy chương trình để kiểm tra.
2) Xem kết quả và cho biết có sự tương tự giữa mảng với danh sách hay không.
Tham khảo:
1) Đoán trước kết quả và chạy chương trình để kiểm tra.
In ra 8. 0
2) Xem kết quả và cho biết có sự tương tự giữa mảng với danh sách hay không.
Trong các bài trước em đã học cách thiết kế thuật toán cho một số bài toán như bài toán tìm kiếm, bài toán sắp xếp và thiết lập chương trình thực hiện thuật toán đó. Một bài toán có nhiều thuật toán khác nhau và do đó có thể có nhiều chương trình khác nhau cùng giải quyết một bài toán. Hãy thảo luận và trả lời các câu hỏi sau:
Làm thế nào để biết trong các thuật toán giải cùng một bài toán thì thuật toán nào là tốt nhất?
Có những tiêu chí nào để đánh giá tính “tối ưu” của một thuật toán?
THAM KHẢO!
Dựa vào hai yếu tố là thời gian thực hiện thuật toán (còn gọi là độ phức tạp thuật toán) và dung lượng bộ nhớ cần thiết để lưu trữ dữ liệu.
Thuật toán tối ưu là sử dụng ít thời gian, ít bộ nhớ, ít phép toán, giải bài toán trên máy tính thường được tiến hành qua 5 bước xác định bài toán, lựa chọn hoặc thiết kế thuật toán, viết chương trình, hiệu chỉnh và viết tài liệu.
Dựa vào hai yếu tố là thời gian thực hiện thuật toán (còn gọi là độ phức tạp thuật toán) và dung lượng bộ nhớ cần thiết để lưu trữ dữ liệu.
Thuật toán tối ưu là sử dụng ít thời gian, ít bộ nhớ, ít phép toán, giải bài toán trên máy tính thường được tiến hành qua 5 bước xác định bài toán, lựa chọn hoặc thiết kế thuật toán, viết chương trình, hiệu chỉnh và viết tài liệu.
Cho 1 dãy số nguyên gồm 1000 số
A,viết thuật toán đếm số lượng các số nguyên tố trong dãy trên
B, dựa vào thuật toán ở ý a viết chương trình để giải bài toán