python列表冒泡排序方法
100个python算法实例
100个python算法实例Python算法是指用Python编写的解决问题或处理数据的方法和步骤。
Python是一种通用的、高级的编程语言，具有简单易学、可读性强、代码简洁等特点，非常适合用于编写各种算法。
下面将给出100个Python算法实例的相关参考内容，不包含任何链接。
1. 阶乘算法阶乘算法用于计算一个正整数的阶乘，即n! = n * (n-1) * ... * 2 * 1。
可以使用递归或循环的方式实现，以下是一个示例代码：```pythondef factorial(n):if n == 0:return 1else:return n * factorial(n-1)```2. 斐波那契数列算法斐波那契数列由0和1开始，后面的每一项都是前两项的和。
可以使用递归或循环的方式实现，以下是一个示例代码：```pythondef fibonacci(n):if n <= 0:return 0elif n == 1:return 1else:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)```3. 冒泡排序算法冒泡排序是一种简单的排序算法，通过不断比较相邻的两个元素并交换位置，使得最大（或最小）的元素逐渐“冒泡”到最后（或最前）。
以下是一个示例代码：```pythondef bubble_sort(lst):n = len(lst)for i in range(n - 1):for j in range(n - 1 - i):if lst[j] > lst[j + 1]:lst[j], lst[j + 1] = lst[j + 1], lst[j]return lst```4. 快速排序算法快速排序是一种高效的排序算法，通过选择一个基准元素，将小于该基准的元素移到左侧，大于该基准的元素移到右侧，然后递归地对左右两个部分进行排序。
以下是一个示例代码：```pythondef quick_sort(lst):if len(lst) <= 1:return lstelse:pivot = lst[0]less = [x for x in lst[1:] if x <= pivot]greater = [x for x in lst[1:] if x > pivot]return quick_sort(less) + [pivot] + quick_sort(greater)```5. 二分查找算法二分查找算法是一种快速查找有序列表中特定元素位置的算法，通过不断将待查找范围缩小一半的方式进行查找。
bubblesort函数用法
一、bubblesort函数的定义bubblesort函数是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的列表，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。
遍历列表的工作重复地进行直到没有再需要交换，这表示列表已经排序好了。
这个算法的名称来自其中最小的元素经过一次遍历后会上浮到最顶端，就像气泡上浮一样。
二、bubblesort函数的使用bubblesort函数通常以数组作为输入，然后对数组中的元素进行排序。
其使用方法如下：1. 定义一个包含待排序元素的数组，例如：arr = [5, 2, 9, 1, 5, 6]2. 调用bubblesort函数对数组进行排序：bubblesort(arr)3. 完成排序后，输出排序后的数组：print(arr)三、bubblesort函数的示例代码下面是一个使用Python语言编写的bubblesort函数示例代码：def bubblesort(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]arr = [5, 2, 9, 1, 5, 6]bubblesort(arr)print(arr)四、bubblesort函数的时间复杂度分析虽然bubblesort函数的应用场景较为有限，但它的时间复杂度分析仍然具有一定的意义。
对于n个元素的数组，bubblesort函数的时间复杂度为O(n^2)。
这是因为它采用了两层嵌套的循环来比较和交换元素，因此随着元素数量的增加，运行时间呈二次方增长。
五、bubblesort函数的稳定性分析在排序算法中，稳定性是指当排序前两个相等的数其在序列中的先后位置顺序与排序后它们两者的在序列中的先后位置顺序相称该排序算法是稳定的。
bubblesort函数是一种稳定的排序算法，它保持了相等元素之间的相对位置不变，不会破坏其稳定性。
python的冒泡排序法
python的冒泡排序法Python是一种高级编程语言，广泛用于数据分析、Web开发和人工智能等领域。
在Python中，冒泡排序法是一种简单且易于理解的排序算法，可以对任何类型的数据进行排序。
下面将介绍Python的冒泡排序法及其实现步骤。
1. 算法原理冒泡排序法通过比较相邻的元素，不断交换位置，将最大的元素逐渐“冒泡”到最后的位置，从而实现排序。
算法遍历数组n-1次，每次将相邻的元素进行比较，并交换位置，将最大的元素移到最后，缩小遍历范围，直到遍历完全。
2. 算法步骤以下是Python中使用冒泡排序法实现排序的步骤：1) 声明排序函数可以使用def关键字声明排序函数，以便在需要时方便调用。
函数的输入参数是待排序的列表，输出结果是已排序的列表。
2) 用嵌套的循环进行比较使用for循环遍历整个列表，同时使用嵌套的for循环比较相邻的元素。
在比较的过程中，如果前一个元素比后一个元素大，就交换它们的位置。
3) 循环的终止条件每次比较完成后，都要将列表长度减1，缩小循环的范围。
当长度为1时，说明已经完成排序，循环终止。
4) 返回排序结果函数执行完成后，返回排序后的列表。
以下是一个使用Python实现冒泡排序法的示例代码：```def bubble_sort(nums):for i in range(len(nums) - 1):for j in range(len(nums) - i - 1):if nums[j] > nums[j + 1]:nums[j], nums[j + 1] = nums[j + 1], nums[j] return nums```3. 算法优化冒泡排序算法的时间复杂度为O(n²)，当数据量较大时，算法的效率会受到很大的限制。
为了提高算法的效率，可以对其进行优化。
一种常见的优化方法是加入免交换优化。
对于已经排好序的列表，不需要进行交换操作，可以通过标志位来避免冗余比较，在某些情况下可以显著提高算法效率。
源代码--数据结构与算法(Python版)chap10 排序
交换类
（2）快速排序 快速排序采用分而治之(Divide and Conquer)
的策略将问题分解成若干个较小的子问题，采用 相同的方法一一解决后，再将子问题的结果整合 成最终答案。快速排序的每一轮处理其实就是将 这一的基准数定位，直到所有的数都排序完成 为止。
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快速排序的基本步骤：
1. 选定一个基准值（通常可选第一个元素）； 2. 将比基准值小的数值移到基准值左边，形
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• 交换类
交换类排序的基本思想是：通过交换无序序列 中的记录得到其中关键字最小或最大的记录，并将 其加入到有序子序列中，最终形成有序序列。交换 类排序可分为冒泡排序和快速排序等。
15
交换类
（1）冒泡排序 两两比较待排序记录的关键字，发现两
个记录的次序相反时即进行交换，直到没有 反序的记录为止。因为元素会经由交换慢慢 浮到序列顶端，故称之为冒泡排序。
3. 最后对这个组进行插入排序。步长的选法 一般为 d1 约为 n/2，d2 为 d1 /2， d3 为 d2/2 ，…， di = 1。
11
【例】给定序列（11，9，84，32，92，26，58，91，35， 27，46，28，75，29，37，12 ），步长设为d1 =5、d2 =3、 d3 =1，希尔排序过程如下：
for i in range(1,len(alist)):
#外循环n-1
for j in range(i,0,-1):
#内循环
if alist[j]<alist[j-1]:
alist[j],alist[j-1]=alist[j-1],alist[j] #交换
li=[59,12,77,64,72,69,46,89,31,9] print('before: ',li) insert_sort(li) print('after: ',li)
python中对列表元素大小排序（冒泡排序法和选择排序法）
python中对列表元素⼤⼩排序（冒泡排序法和选择排序法）前⾔：排序(Sorting) 是计算机程序设计中的⼀种重要操作，它的功能是将⼀个数据元素（或记录）的任意序列，重新排列成⼀个关键字有序的序列。
本⽂主要讲述python中经常⽤的两种排序算法，选择排序法和冒泡排序法及其区别。
通过对列表⾥的元素⼤⼩排序进⾏阐述。
⼀，选择排序法从第⼀个位置开始⽐较，找出最⼩的，和第⼀个位置互换，开始下⼀轮。
lt = [3, 5, 2, 1, 8, 4]#求出lt的长度n = len(lt)#外层循环确定⽐较的轮数，x是下标，lt[x]在外层循环中代表lt中所有元素for x in range(n-1):#内层循环开始⽐较for y in range(x+1,n):#lt[x]在for y 循环中是代表特定的元素，lt [y]代表任意⼀个lt任意⼀个元素。
if lt[x]>lt[y]:#让lt[x]和lt列表中每⼀个元素⽐较，找出⼩的lt[x],lt[y]=lt[y],lt[x]print(lt)⼆，冒泡排序法排序从左到右，数组中相邻的两个元素进⾏⽐较，将较⼤的放到后⾯。
lt = [3, 5, 2, 1, 8, 4]n= len(lt)for x in range(n-1):for y in range(n-1-x):if lt[y]>lt[y+1]:lt[y],lt[y+1]=lt[y+1],lt[y]print(lt)选择排序法和冒泡排序法的区别:冒泡排序是⽐较相邻位置的两个数，⽽选择排序是按顺序⽐较，找最⼤值或者最⼩值；冒泡排序每⼀轮⽐较后，位置不对都需要换位置，选择排序每⼀轮⽐较都只需要换⼀次位置；冒泡排序是通过数去找位置，选择排序是给定位置去找数；。
算法的应用实验报告
一、实验目的1. 理解算法的基本概念和应用领域。
2. 掌握常用算法的设计与实现方法。
3. 通过实验，提高算法分析和解决实际问题的能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.73. 开发工具：PyCharm三、实验内容本次实验主要涉及以下算法：1. 冒泡排序2. 快速排序3. 二分查找4. 线性查找四、实验步骤1. 冒泡排序（1）实现冒泡排序算法的Python代码：```pythondef bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):for j in range(0, n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]return arr# 测试冒泡排序算法arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]print("Original array:", arr)sorted_arr = bubble_sort(arr)print("Sorted array:", sorted_arr)```（2）分析冒泡排序算法的时间复杂度：O(n^2)2. 快速排序（1）实现快速排序算法的Python代码：```pythondef quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = arr[len(arr) // 2]left = [x for x in arr if x < pivot]middle = [x for x in arr if x == pivot]right = [x for x in arr if x > pivot]return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) # 测试快速排序算法arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]print("Original array:", arr)sorted_arr = quick_sort(arr)print("Sorted array:", sorted_arr)```（2）分析快速排序算法的时间复杂度：O(nlogn) 3. 二分查找（1）实现二分查找算法的Python代码：```pythondef binary_search(arr, x):low = 0high = len(arr) - 1while low <= high:mid = (low + high) // 2if arr[mid] < x:low = mid + 1elif arr[mid] > x:high = mid - 1else:return midreturn -1# 测试二分查找算法arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]print("Original array:", arr)x = 7result = binary_search(arr, x)if result != -1:print(f"Element {x} is present at index {result}") else:print(f"Element {x} is not present in array")```（2）分析二分查找算法的时间复杂度：O(logn)4. 线性查找（1）实现线性查找算法的Python代码：```pythondef linear_search(arr, x):for i in range(len(arr)):if arr[i] == x:return ireturn -1# 测试线性查找算法arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]print("Original array:", arr)x = 7result = linear_search(arr, x)if result != -1:print(f"Element {x} is present at index {result}") else:print(f"Element {x} is not present in array")```（2）分析线性查找算法的时间复杂度：O(n)五、实验总结通过本次实验，我们学习了冒泡排序、快速排序、二分查找和线性查找等常用算法的设计与实现方法。
python sort排序规则
python sort排序规则Python是一种高级编程语言，提供了各种排序算法来满足不同的需求。
常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等等。
在Python中，排序算法可以通过内置的sort()函数来实现。
sort()函数可以按升序或降序排序，而且还可以自定义排序规则。
默认情况下，sort()函数会将元素按数字或字母的顺序进行排序，但是它也允许使用关键字参数来指定自定义的排序函数。
下面是关于Python sort排序规则的详细解释：第一步：排序函数在Python中，sort()函数是一个用于列表和元组排序的内置函数。
我们可以使用该函数按照我们的需要对列表和元组进行排序。
该函数不会返回一个新的排序后的列表/元组，而是会直接修改原有的列表/元组。
排序函数有两个关键字参数：reverse和key。
reverse参数是一个布尔值，用于指定排序顺序是升序还是降序。
默认情况下，它是False，表示升序排序。
key参数接受一个函数，用于指定排序规则。
第二步：升序/降序排序在Python中，我们可以使用reverse参数来指定排序顺序。
如果将reverse参数设置为True，则会按降序进行排序，否则会按升序进行排序。
例如：# 将列表按升序排序list = [3, 2, 5, 1, 4]list.sort()print(list)# 将列表按降序排序list = [3, 2, 5, 1, 4]list.sort(reverse=True)print(list)上面的代码示例中，第一个sort()函数使用默认参数进行升序排序，而第二个sort()函数使用reverse=True参数进行降序排序。
第三步：自定义排序规则在Python中，我们可以使用key参数来指定自定义排序规则。
该参数允许我们传递一个函数作为其值，该函数将对列表中的每个元素进行操作，并返回用于排序的关键值。
例如：# 使用自定义函数按单词长度对列表进行排序list = ["apple", "banana", "cherry", "orange", "kiwi", "melon"]def myFunc(e):return len(e)list.sort(key=myFunc)print(list)在上面的代码示例中，我们定义了一个函数myFunc，该函数接受一个字符串参数，并返回该字符串的长度。
Python程序设计课后习题答案
Python程序设计课后习题答案通过Python程序设计课后习题的答案，我将为您提供一份详细的文章。
如下所示：Python程序设计课后习题答案Python程序设计是一门广泛应用于计算机科学领域的编程语言。
在学习这门课程时，我们需要通过解答习题来加深对于Python编程的理解。
本文将对一些Python程序设计课后习题进行答案解析，并通过实例代码来帮助读者更好地理解。
一、基础概念和语法1. 编写一个程序，实现计算两个数之和的功能。
```pythonnum1 = float(input("请输入第一个数："))num2 = float(input("请输入第二个数："))# 计算和sum_result = num1 + num2print("两个数的和为：", sum_result)```2. 编写一个程序，实现计算一个数的阶乘。
```pythonnum = int(input("请输入一个正整数："))factorial = 1# 计算阶乘if num < 0:print("输入的数字必须为正整数！")elif num == 0:print("0的阶乘为1")else:for i in range(1, num + 1):factorial *= iprint(num, "的阶乘为：", factorial)```二、数据结构与算法1. 编写一个程序，实现对列表中元素求和的功能。
```pythonnumbers = [1, 2, 3, 4, 5]sum_result = sum(numbers)print("列表元素的和为：", sum_result)```2. 编写一个程序，实现冒泡排序算法对列表进行排序。
```pythondef 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]return arrnumbers = [4, 2, 1, 5, 3]sorted_numbers = bubble_sort(numbers)print("排序后的列表：", sorted_numbers)```三、文件操作1. 编写一个程序，实现读取文本文件内容并计算文件中单词的个数。
python实现十大经典算法
python实现⼗⼤经典算法排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进⾏排序，⽽外部排序是因排序的数据很⼤，⼀次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。
常见的内部排序算法有：插⼊排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。
⽤⼀张图概括：关于时间复杂度：1. 平⽅阶 (O(n2)) 排序各类简单排序：直接插⼊、直接选择和冒泡排序。
2. 线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序快速排序、堆排序和归并排序。
3. O(n1+§)) 排序，§ 是介于 0 和 1 之间的常数。
希尔排序。
4. 线性阶 (O(n)) 排序基数排序，此外还有桶、箱排序。
关于稳定性：稳定的排序算法：冒泡排序、插⼊排序、归并排序和基数排序。
不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。
名词解释：n：数据规模k：“桶”的个数In-place：占⽤常数内存，不占⽤额外内存Out-place：占⽤额外内存稳定性：排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同冒泡排序冒泡排序（Bubble Sort）也是⼀种简单直观的排序算法。
它重复地⾛访过要排序的数列，⼀次⽐较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。
⾛访数列的⼯作是重复地进⾏直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
这个算法的名字由来是因为越⼩的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
作为最简单的排序算法之⼀，冒泡排序给我的感觉就像 Abandon 在单词书⾥出现的感觉⼀样，每次都在第⼀页第⼀位，所以最熟悉。
冒泡排序还有⼀种优化算法，就是⽴⼀个 flag，当在⼀趟序列遍历中元素没有发⽣交换，则证明该序列已经有序。
但这种改进对于提升性能来说并没有什么太⼤作⽤。
1. 算法步骤1. ⽐较相邻的元素。
如果第⼀个⽐第⼆个⼤，就交换他们两个。
2. 对每⼀对相邻元素作同样的⼯作，从开始第⼀对到结尾的最后⼀对。
用函数调用的方法对数组中10个整数由小到大排序
用函数调用的方法对数组中10个整数由小到大排序在Python中，我们可以使用内置的排序函数sorted()来轻松地对数组进行排序。
但是，如果你想要通过函数调用的方式来实现排序，你可以定义一个排序函数，并使用如冒泡排序、插入排序、选择排序或快速排序等算法来实现。
以下是一个使用冒泡排序算法实现的排序函数示例：pythondef bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):# 标记是否发生交换swapped = Falsefor j in range(0, n - i - 1):if arr[j] > arr[j + 1]:arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]swapped = True# 如果没有发生交换，说明数组已经排序完成if not swapped:break# 测试排序函数arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90, 88, 56, 33]bubble_sort(arr)print("排序后的数组:", arr)这个bubble_sort函数会接收一个数组作为参数，并使用冒泡排序算法对其进行排序。
冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。
遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
注意，冒泡排序算法并不是最有效的排序算法，对于大型数据集，它的效率较低。
对于大型数据集，更高效的排序算法如快速排序、归并排序或堆排序可能会是更好的选择。
Python的十种常见算法
Python的⼗种常见算法⼗种排序算法1. 常见算法分类⼗种常见排序算法⼀般分为以下⼏种：（1）⾮线性时间⽐较类排序：a. 交换类排序（快速排序、冒泡排序）b. 插⼊类排序（简单插⼊排序、希尔排序）c. 选择类排序（简单选择排序、堆排序）d. 归并排序（⼆路归并排序、多路归并排序）（2）线性时间⾮⽐较类排序：a. 技术排序b. 基数排序c. 桶排序总结：（1）在⽐较类排序种，归并排序号称最快，其次是快速排序和堆排序，两者不相伯仲，但是有⼀点需要注意，数据初始排序状态对堆排序不会产⽣太⼤的影响，⽽快速排序却恰恰相反。
（2）线性时间⾮⽐较类排序⼀般要优于⾮线性时间⽐较类排序，但前者对待排序元素的要求较为严格，⽐如计数排序要求待待排序数的最⼤值不能太⼤，桶排序要求元素按照hash分桶后桶内元素的数量要均匀。
线性时间⾮⽐计较类排序的典型特点是以空间换时间。
2. 算法描述于实现2.1 交换类排序交换类排序的基本⽅法是：两两⽐较待排序记录的排序码，交换不满⾜顺序要求的偶对，直到全部满⾜位置。
常见的冒泡排序和快速排序就属于交换类排序。
2.1.1 冒泡排序算法思想：从数组中第⼀个数开始，依次便利数据组中的每⼀个数，通过相邻⽐较交换，每⼀轮循环下来找出剩余未排序数终端最⼤数并“冒泡”⾄数列的顶端。
算法步骤：（1）从数组中第⼀个数开始，依次与下⼀个数⽐较并次交换⽐⾃⼰⼩的数，直到最后⼀个数。
如果发⽣交换，则继续下⾯的步骤，如果未发⽣交换，则数组有序，排序结束，此时时间复杂度未O(n)；（2）每⼀轮“冒泡”结束后，最⼤的数将出现在乱序数列的最后⼀位。
重复步骤1。
稳定性：稳定排序。
时间复杂度：O(n)⾄O(n2)，平均时间复杂度为O(n2)。
最好的情况：如果待排序数据列为正序，则⼀趟排序就可完成排序，排序码的⽐较次数为(n-1)次，且没有移动，时间复杂度为O(n)。
最坏的情况：如果待排序数据序列为逆序，则冒泡排序需要(n-1)趟起泡，每趟进⾏（n-i）次排序码的⽐较和移动，即⽐较和移动次数均达到最⼤值：⽐较次数：Cmax=∑i=1n−1(n−i)=n(n−1)/2=O(n^2)移动次数等于⽐较次数，因此最坏时间复杂度为O(n^2)实例代码：# 冒泡排序def bubble_sort(nums):for i in range(len(nums)-1): # 这个循环负责冒泡排序进⾏的次数for j in range(len(nums)-i-1): # j为列表下标if nums[j] > nums[j+1]:nums[j], nums[j+1] = nums[j+1], nums[j]return numsprint(bubble_sort([45, 32, 8, 33, 12, 22, 19, 97]))# 输出：[8, 12, 19, 22, 32, 33, 45, 97]2.1.2 快速排序冒泡排序是在相邻的两个记录进⾏⽐较和交换，每次交换只能上移或下移⼀个位置，导致总的⽐较与移动次数较多。
一些最常用的Python脚本！我全用过！
⼀些最常⽤的Python脚本！我全⽤过！1、冒泡排序lis = [56,12,1,8,354,10,100,34,56,7,23,456,234,-58]def sortport(): for i in range(len(lis)-1): for j in range(len(lis)-1-i): if lis[j] > lis[j+1]: lis[j],lis[j+1] = lis[j+1],lis[j] return lis2、计算x的n次⽅的⽅法def power(x, n): s = 1 while n > 0: n = n - 1 s = s * x return s3、计算a*a + b*b + c*c + ……def calc(*numbers): sum = 0 for n in numbers: sum = sum + n * n return sum4、计算阶乘 n!def fac(): num = int(input('请输⼊⼀个数字: ')) factorial = 1# 查看数字是负数，0 或正数 if num <>print('抱歉，负数没有阶乘') elif num == 0: print('0 的阶乘为 1') else: for i in range(1, num + 1): factorial = factorial * i print('%d 的阶乘为 %d' % (num, factorial))def factorial(n): result = n for i in range(1, n): result *= i return resultdef fact(n): if n==1: return 1 return n * fact(n - 1)5、列出当前⽬录下的所有⽂件和⽬录名[d for d in os.listdir('.')]6、把⼀个list中所有的字符串变成⼩写：L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple'][s.lower() for s in L]7、输出某个路径下的所有⽂件和⽂件夹的路径def print_dir(): filepath = input('请输⼊⼀个路径：') if filepath == '': print('请输⼊正确的路径') else: for i in os.listdir(filepath): #获取⽬录中的⽂件及⼦⽬录列表 print(os.path.join(filepath,i)) #把路径组合起来print(print_dir())8、输出某个路径及其⼦⽬录下的所有⽂件路径def show_dir(filepath): for i in os.listdir(filepath): path = (os.path.join(filepath, i)) print(path) if os.path.isdir(path): #isdir()判断是否是⽬录 show_dir(path) #如果是⽬录，使⽤递归⽅法filepath = 'C:\Program Files\Internet Explorer'show_dir(filepath)9、输出某个路径及其⼦⽬录下所有以.html为后缀的⽂件def print_dir(filepath): for i in os.listdir(filepath): path = os.path.join(filepath, i) ifos.path.isdir(path): print_dir(path) if path.endswith('.html'): print(path)filepath ='E:\PycharmProjects'print_dir(filepath)10、把原字典的键值对颠倒并⽣产新的字典11、打印九九乘法表for i in range(1, 10): for j in range(1, i+1): # print('{}x{}={}\t'.format(j, i, i*j), end='') print('%d x %d = %d \t'%(i, j, i*j),end='') print()通过指定end参数的值，可以取消在末尾输出回车符，实现不换⾏。
5.3.2《冒泡排序》-课后作业 粤教版(2019)-信息技术-数据与数据结构选修1
《冒泡排序》作业一、选择题1. 冒泡排序的基本思想是什么？A. 将最大值放到数组的末尾B. 将最小值放到数组的开始C. 同时找到最大值和最小值并交换它们的位置D. 随机打乱数组元素的顺序答案：A解析：冒泡排序的基本思想是通过重复遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。
这个过程重复进行直到没有元素需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
2. 冒泡排序的时间复杂度在最坏情况下是：A. O(1)B. O(log n)C. O(n)D. O(n^2)答案：D解析：冒泡排序在最坏情况下（即数组完全逆序时）的时间复杂度为O(n^2)，因为需要比较并交换相邻元素n(n-1)/2次。
3. 冒泡排序是一种什么类型的排序算法？A. 不稳定的排序算法B. 稳定的排序算法C. 原地排序算法D. 非原地排序算法答案：B解析：冒泡排序是一种稳定的排序算法，因为它不会改变相等元素的相对顺序。
4. 以下哪种情况最适合使用冒泡排序？A. 大规模数据集B. 小规模或基本有序的数据集C. 需要稳定排序的数据集D. A和C都适用答案：C解析：虽然冒泡排序不适用于大规模数据集，但在需要稳定排序的情况下，冒泡排序是一个不错的选择。
5. 冒泡排序在最好情况下的时间复杂度是：A. O(1)B. O(log n)C. O(n)D. O(n^2)答案：A解析：冒泡排序在最好情况下（即数组已经有序时）的时间复杂度为O(1)，因为不需要进行任何交换操作。
6. 冒泡排序的平均时间复杂度是：A. O(1)B. O(log n)C. O(n)D. O(n^2)答案：D解析：冒泡排序的平均时间复杂度为O(n^2)，但具体取决于输入数据的初始顺序。
二、填空题7. 冒泡排序的基本思想是重复地_______相邻的元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。
答案：比较解析：冒泡排序通过重复地比较相邻的元素并交换它们（如果它们的顺序错误）来实现排序。
排序的实验报告代码
一、实验目的1. 理解并掌握常见的排序算法原理。
2. 比较不同排序算法的时间复杂度和空间复杂度。
3. 分析不同数据规模下排序算法的性能差异。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序三、实验步骤1. 定义排序算法函数。
2. 生成不同规模的数据集。
3. 对数据集进行排序，记录排序时间。
4. 分析并比较不同排序算法的性能。
四、实验代码```pythonimport timeimport random# 冒泡排序def bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):for j in range(0, n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] # 选择排序def selection_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):min_idx = ifor j in range(i+1, n):if arr[min_idx] > arr[j]:min_idx = jarr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i] # 插入排序def insertion_sort(arr):for i in range(1, len(arr)):key = arr[i]j = i-1while j >= 0 and key < arr[j]:arr[j+1] = arr[j]j -= 1arr[j+1] = key# 快速排序def quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = arr[len(arr) // 2]left = [x for x in arr if x < pivot]middle = [x for x in arr if x == pivot]right = [x for x in arr if x > pivot]return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) # 归并排序def merge_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrmid = len(arr) // 2left = merge_sort(arr[:mid])right = merge_sort(arr[mid:])return merge(left, right)def merge(left, right):result = []i = j = 0while i < len(left) and j < len(right):if left[i] < right[j]:result.append(left[i])i += 1else:result.append(right[j])j += 1result.extend(left[i:])result.extend(right[j:])return result# 生成随机数据集def generate_data(n):return [random.randint(1, 1000) for _ in range(n)] # 比较排序算法性能def compare_sorts(n):data = generate_data(n)algorithms = {"冒泡排序": bubble_sort,"选择排序": selection_sort,"插入排序": insertion_sort,"快速排序": quick_sort,"归并排序": merge_sort}for name, algorithm in algorithms.items():start_time = time.time()algorithm(data.copy())elapsed_time = time.time() - start_timeprint(f"{name} - 时间：{elapsed_time:.6f}秒") # 执行实验if __name__ == "__main__":for n in [1000, 5000, 10000]:print(f"数据规模：{n}")compare_sorts(n)```五、实验结果与分析1. 当数据规模为1000时，快速排序和归并排序的时间复杂度较高，但相较于其他排序算法，性能表现较好。
Python中常用的数据结构和算法
Python中常用的数据结构和算法Python是一种高级编程语言，具有简单易学、语法简洁、运行速度快等优点，广泛应用于各个领域。
在Python中，数据结构和算法是非常重要的基础知识。
本文将介绍Python中常用的数据结构和算法。
一、数据结构1.列表列表是Python中最常用的数据结构之一。
它是一个有序的集合，可以包含任意类型的数据。
列表中的元素可以通过下标来访问，如下所示：lst = [1, 2, 3, 'hello', 'world']print(lst[1]) #输出2print(lst[-1]) #输出'world'2.元组元组是Python中另一个常用的数据结构，与列表相比，元组是不可变的。
元组通常用于存储一些不可修改的数据，如坐标等。
元组可以通过下标来访问，如下所示：tup = (1, 2, 3, 'hello', 'world')print(tup[1]) #输出2print(tup[-1]) #输出'world'3.字典字典是Python中非常有用的数据结构，它是由一组键/值对组成的无序集合。
字典中的键必须是不可变类型，如字符串、数字或元组等，而值可以是任意类型的数据。
字典的访问方式与列表和元组不同，需要通过键来访问相应的值，如下所示：dict = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}print(dict['name']) #输出Tom4.集合集合是Python中另一个常用的数据结构，它是由一组不重复的元素组成的无序集合。
集合支持并、交、差等操作，如下所示：set_a = {1, 2, 3, 4}set_b = {3, 4, 5, 6}print(set_a | set_b) #输出{1, 2, 3, 4, 5, 6}print(set_a & set_b) #输出{3, 4}print(set_a - set_b) #输出{1, 2}二、算法1.排序算法排序是一种常用的算法，它将一个序列按照指定的规则进行排序。
常见的算法题
常见的算法题一、算法的基础知识算法是计算机科学的核心，它是一系列具体解决问题的步骤或指令。
一个算法应该具有明确性、可行性和效率。
常见的算法类型包括排序算法、搜索算法、图算法等。
二、常见的算法题目及解法1. 冒泡排序题目：对一个包含n个整数的数组进行排序。
解法：使用冒泡排序算法，比较相邻的两个数，如果顺序不对则交换它们。
重复执行此过程，直到所有数都排好序。
时间复杂度为O(n^2)。
2. 快速排序题目：对一个包含n个整数的数组进行排序。
解法：使用快速排序算法，选择一个基准元素，将数组分为两部分，小于基准的放在左边，大于等于基准的放在右边。
然后对左右两边的数组重复执行此过程。
时间复杂度为O(nlogn)。
3. 二分查找题目：在一个已排序的数组中查找一个元素。
解法：使用二分查找算法，将数组分为两部分，根据中间元素与目标元素的比较结果，不断缩小搜索范围，直到找到目标元素或确定元素不存在于数组中。
时间复杂度为O(logn)。
4. 深度优先搜索（DFS）题目：从一个节点开始，遍历一个图，找到所有的出边。
解法：使用深度优先搜索算法，从起点开始搜索，访问相邻的节点，直到遍历完所有的节点。
这种方法适用于有向图或无向图。
5. 广度优先搜索（BFS）题目：从一个节点开始，遍历一个图，找到从起点出发的所有路径。
解法：使用广度优先搜索算法，将起点加入队列中，依次取出队列中的节点，访问其相邻的节点，并将未访问过的相邻节点加入队列中。
这种方法适用于有向图或无向图。
6. 最短路径问题题目：在一个加权图中找到从起点到终点的最短路径。
解法：可以使用Dijkstra算法或Bellman-Ford算法来解决最短路径问题。
这两种算法都是通过迭代的方式逐步更新距离信息，最终找到最短路径。
Dijkstra算法适用于稀疏图，Bellman-Ford算法则适用于稠密图。
三、实战演练：编程实现常见算法1. Python实现冒泡排序以下是一个用Python实现冒泡排序的示例代码：```pythondef bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):for j in range(0, n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] # 交换位置return arr```这段代码可以对一个整数数组进行冒泡排序，并返回排序后的结果。
python中算法的描述
python中算法的描述Python是一种高级编程语言，它具有简单易学、可读性强、可扩展性和高效性等优点。
Python在算法和数据处理方面非常强大，它可以实现大量的算法，以及提供众多的库和框架，这使得Python成为了数据科学和机器学习等领域的首选语言之一。
本文将对Python中常见的算法进行描述。
1. 排序算法排序算法是解决数据排序问题的算法。
Python中常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序和快速排序等。
每种算法都有其优缺点和适用场合。
（1）冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历数组，比较相邻的两个元素，如果它们的顺序错误就交换它们。
这样每一轮遍历就可以确定一个最大或最小的元素。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，因此它不适用于大数据量的排序。
以下是Python实现冒泡排序的代码：```python def bubble_sort(arr): n =len(arr) for i in range(n): for j in range(n - i - 1): if arr[j] > arr[j +1]: arr[j], arr[j + 1] = arr[j +1], arr[j]arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]bubble_sort(arr) print("排序后的数组：") for i inrange(len(arr)): print("%d" % arr[i]) ```（2）选择排序选择排序是一种简单的排序算法，它每次遍历数组找到最小的元素，并将它和数组的第一个元素交换。
接着每次从剩余的元素中选出最小的元素，放到已排序的元素后面。
选择排序的时间复杂度为O(n^2)，因此它不适用于大数据量的排序。
以下是Python实现选择排序的代码：```python 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 = jarr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]selection_sort(arr) print("排序后的数组：") for iin range(len(arr)): print("%d" % arr[i]) ```（3）插入排序插入排序是一种简单的排序算法，它将数组分为已排序和未排序两部分，每次将未排序的元素插入到已排序的元素中。
Python 基础算法大全
Python 基础算法1. 排序算法-冒泡排序：从左到右不断交换相邻逆序的元素，在一轮的操作中至少可以让一个元素移动到它应该在的位置，因此需要进行n 轮的操作。
时间复杂度O(n^2)。
-选择排序：从未排序部分选一个最小的元素放到已排序部分末尾，直到所有元素都被排序。
时间复杂度O(n^2)。
-插入排序：将数组分为已排序和未排序两部分，每次取未排序部分的第一个元素并插入到已排序部分合适的位置上。
时间复杂度O(n^2)。
-快速排序：通过递归地将待排序数组分割成两部分来实现排序，每一轮将数组划分成两个子数组，一部分小于基准数，另一部分大于等于基准数，然后分别对这两个子数组进行快速排序。
时间复杂度平均O(nlogn)，最坏情况下退化成O(n^2)。
-归并排序：采用分治思想，将待排序数组不断二分为两个子数组，对于每个子数组采用递归方式进行排序，最后将排序好的子数组再合并起来。
时间复杂度O(nlogn)。
2. 查找算法-线性查找：遍历整个数组或列表，查找目标元素。
时间复杂度O(n)。
-二分查找：针对有序数组或列表，每次将待查找区间缩小一半，直到找到目标元素或区间为空。
时间复杂度O(logn)。
3. 字符串匹配算法-暴力匹配算法：从主串起始位置和模式串起始位置开始比较，每次比较移动一位，直到找到匹配的字符串或者主串结束。
时间复杂度O(m*n)。
- KMP算法：通过部分匹配表，减少了在不匹配时，模式串的滑动距离。
时间复杂度O(m+n)。
4. 图论算法-最短路径算法：Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd算法。
-最小生成树算法：Prim算法、Kruskal算法。
-深度优先搜索（DFS）：递归地搜索图的所有节点，遍历子节点后回溯到父节点继续搜索。
时间复杂度O(n+m)。
-广度优先搜索（BFS）：从起点开始向外扩展，先访问邻居节点，再访问邻居的邻居节点，以此类推。
时间复杂度O(n+m)。
5. 动态规划-最长公共子序列（LCS）：给定两个字符串，找到两个字符串中都出现过的最长子序列。
数据结构排序实验报告
数据结构排序实验报告一、实验目的本次数据结构排序实验的主要目的是深入理解和掌握常见的排序算法，包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序，并通过实际编程和实验分析，比较它们在不同规模数据下的性能表现，从而为实际应用中选择合适的排序算法提供依据。
二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python 3x，开发环境为 PyCharm。
实验中使用的操作系统为 Windows 10。
三、实验原理1、冒泡排序（Bubble Sort）冒泡排序是一种简单的排序算法。
它重复地走访要排序的数列，一次比较两个数据元素，如果顺序不对则进行交换，并一直重复这样的走访操作，直到没有要交换的数据元素为止。
2、插入排序（Insertion Sort）插入排序是一种简单直观的排序算法。
它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入，直到整个数组有序。
3、选择排序（Selection Sort）首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。
以此类推，直到所有元素均排序完毕。
4、快速排序（Quick Sort）通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。
5、归并排序（Merge Sort）归并排序是建立在归并操作上的一种有效、稳定的排序算法，该算法是采用分治法(Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。
四、实验步骤1、算法实现使用 Python 语言分别实现上述五种排序算法。
为每个算法编写独立的函数，函数输入为待排序的列表，输出为排序后的列表。
2、生成测试数据生成不同规模（例如 100、500、1000、5000、10000 个元素）的随机整数列表作为测试数据。
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python列表冒泡排序方法
Python列表冒泡排序方法
冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法，它通过不断交换相邻元素的位置，使较大（或较小）的元素逐渐“浮”到列表的一端。
本文将详细介绍Python列表冒泡排序的实现原理和步骤。
一、冒泡排序的原理
冒泡排序的思想很简单，它通过比较相邻元素的大小来交换它们的位置，从而实现列表的排序。
具体来说，每一轮排序都会将当前未排序部分的最大（或最小）元素“冒泡”到列表的一端，因此称为冒泡排序。
二、冒泡排序的步骤
1. 遍历列表，每次比较相邻的两个元素大小。
2. 如果前一个元素比后一个元素大（或小），则交换它们的位置。
3. 继续遍历列表，重复步骤1和步骤2，直到所有元素都排序完成。
三、Python代码实现冒泡排序
下面是使用Python实现冒泡排序的代码示例：
```python
def bubble_sort(lst):
n = len(lst)
for i in range(n):
for j in range(0, n-i-1):
if lst[j] > lst[j+1]:
lst[j], lst[j+1] = lst[j+1], lst[j]
return lst
```
代码解析：
1. 定义了一个名为`bubble_sort`的函数，它接受一个列表作为参数，并返回排序后的列表。
2. 使用两层循环遍历列表，外层循环控制轮数，内层循环控制比较和交换。
3. 比较相邻元素的大小，如果前一个元素大于后一个元素，则交换它们的位置。
4. 返回排序后的列表。
四、示例演示
下面是一个简单的示例，演示了如何使用冒泡排序对一个列表进行排序：
```python
lst = [5, 2, 8, 6, 1, 9, 3, 7, 4]
sorted_lst = bubble_sort(lst)
print(sorted_lst)
```
输出结果为：
```
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
```
五、冒泡排序的时间复杂度
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n是列表的长度。
这是因为冒泡排序需要进行两层循环，每一轮排序都需要比较和交换n-1次。
在最坏的情况下，即列表本身是逆序的，冒泡排序的时间复杂度达到最大。
六、冒泡排序的优化
尽管冒泡排序的时间复杂度较高，但它在某些特定情况下仍然具有一定的优势。
例如，如果列表本身已经基本有序，那么冒泡排序只需进行少量的比较和交换即可完成排序，时间复杂度将大大降低。
为了进一步优化冒泡排序的性能，我们可以在每一轮排序中记录最
后一次交换的位置，下一轮排序只需要遍历到该位置即可。
这样可以有效减少比较和交换的次数，提高排序的效率。
七、总结
冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法，适用于小规模的列表。
它通过不断比较和交换相邻元素的位置，实现列表的排序。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，在最坏的情况下性能较差。
但在某些特定情况下，冒泡排序仍然具有一定的优势。
为了提高冒泡排序的性能，我们可以使用优化策略，如记录最后一次交换的位置，减少比较和交换的次数。
希望通过本文的介绍，你对Python列表冒泡排序的原理和实现有了更深入的理解。
冒泡排序虽然简单，但是它是算法学习的入门基础，对于理解排序算法的思想和过程很有帮助。
如果你对其他排序算法感兴趣，可以继续深入学习和探索。