Algorithme Tri Par Selection Python, Piece Moteur Mariner Hors Bord

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Tuesday, 3 September 2024

import timeit ('tri_selection(liste_aleatoire(100))', number=10, globals=globals()) print(temp) Cette commande affiche le temps mis pour trier 10 listes par la méthode tri_selection, chaque liste étant une liste aléatoire de longueur 100. Exercice 3 Créer une fonction analyse_temp affichant le temps mis par vos 3 algorithmes de tris pour trier 100 listes aléatoires de longueur 10, 100, 1000, 10000.

Algorithme Tri Par Selection Python 1

Lors de ce nouveau passage on peut ignorer la dernière case du tableau, car celle-ci contient déjà l'élément le plus grand et ne nécessite donc pas d'être traitée à nouveau. [ 1, 2, 4, 3, 5] # On compare 1 et 2 et on ne fait rien. [ 1, 2, 4, 3, 5] # On compare 2 et 4 et on ne fait rien. [ 1, 2, 4, 3, 5] # On compare 4 et 3 et on les inverse. [ 1, 2, 3, 4, 5] # Fin du deuxième passage On recommence par faire un nouveau passage pour les 3 premières cases du tableau qui ne sont potentiellement pas encore dans l'ordre. Voici le pseudo-code du tri à bulles (version non-optimisée), où est la longueur du tableau T à trier. Tri par selection python avec une liste par AlfaZark - OpenClassrooms. Tri-Bulles(T) pour i de n-1 à 1 // (pas -1) pour j de 0 à i - 1 si T[j] > T[j+1] T[j] <-> T[j+1] // inverser T[j] et T[j+1]: Implantez cette version de l'algorithme en Python et testez-là en lui donnant en entrée une liste aléatoire de nombres entiers. Pour générer une liste L de t nombres entiers aléatoires compris dans l'interval [a, b) on peut écrire: L = random. sample ( range ( a, b), t) Par exemple, pour générer une liste de 10 entiers compris entre 0 et 99 il suffit d'écrire: >>> import random >>> L = random.

sample ( range ( 0, 100), 10) >>> L [ 41, 21, 38, 20, 69, 14, 10, 50, 76, 9] Pourquoi la version de l'algorithme que vous venez d'implanter n'est pas optimale? Pour répondre à cette question, on peut remarquer que dans l'exemple précédent le tableau est déjà trié après seulement le deuxième passage. Dans ce cas, a-t-on besoin d'exécuter l'algorithme jusqu'à la fin? Réfléchissez à une façon de rendre l'algorithme plus efficace. Implantez cette méthode et testez-là. Quel est le temps d'exécution de cet algorithme dans le cas le plus défavorable? Et dans le cas le plus favorable? Calculez en pratique le temps d'exécution de vos deux tris (version naïve et version optimisée). Algorithme tri par sélection python. Pour cela, vous pouvez utiliser la clef magique%time de Jupyter: elle est à mettre au début de l'instruction dont vous souhaitez mesurer les performances: Afin de pouvoir observer la différence, générez de tableaux de taille significative (par exemple de taille 50000). Tri par sélection (selection sort) Le tri par sélection est encore un algorithme de tri qui a l'avantage d'être simple à mettre en oeuvre.

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Cet algorithme divise également le tableau en sous-parties triées et non triées. Et puis, à chaque itération, nous prendrons l'élément minimum du sous-partie non triée et placez-le dans la dernière position du sous-partie triée. Voyons des illustrations de tri par sélection pour une meilleure compréhension. Voyons les étapes pour mettre en œuvre le tri par sélection. Itérer sur le tableau donné. Conservez l'index de l'élément minimum. Ecrivez une boucle qui itère de l'élément courant au dernier élément. Vérifiez si l'élément actuel est inférieur ou non à l'élément minimum. Si l'élément actuel est inférieur à l'élément minimum, remplacez l'index. Nous avons l'index minimum des éléments avec nous. Échangez l'élément actuel avec l'élément minimum à l'aide des index. La complexité temporelle du tri par sélection is O (n ^ 2), et la complexité de l'espace si O (1). Tri par sélection - Python. Essayez d'implémenter l'algorithme car il est similaire au tri par insertion. Vous pouvez voir le code ci-dessous. def selection_sort(arr, n): for i in range(n): ## to store the index of the minimum element min_element_index = i for j in range(i + 1, n): ## checking and replacing the minimum element index if arr[j] < arr[min_element_index]: min_element_index = j ## swaping the current element with minimum element arr[i], arr[min_element_index] = arr[min_element_index], arr[i] selection_sort(arr, 9) Bubble Sort Le tri à bulles est un algorithme simple.

Principe On commence par rechercher le plus petit élement du tableau puis on l'échange avec le premier élement. Ensuite, on cherche le deuxième plus petit élement et on l'échange avec le deuxième élément du tableau et ainsi de suite jusqu'à ce que le tableau soit entièrement trié. Voir l'animation proposée. lien Algorithme et exemple d'implémentation en python On peut formaliser l'algorithme du tri par sélection avec le pseudo-code suivant: Tri_selection(t) t: tableau de n éléments (t[0.. n-1) Pour i allant de 0 à n-2: idxmini = i Pour j allant de i+1 à n-1: Si t[j] < t[idxmini]: idxmini = j Echanger t[i] et t[idxmini] Travail Appliquer cet algorithme à la main sur le tableau t = [3, 4, 1, 7, 2]. Tri par sélection Python - Implémentation de l'algorithme. donner une implémentation possible en python de cet algorithme et tester. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 def echange ( t, i, j): """ Permute les éléments situés aux index i et j du tableau t t: tableau non vide i, j: entiers dans l'intervalle [0, len(t)-1] tmp = t [ i] t [ i] = t [ j] t [ j] = tmp def tri_selection ( t): trie par ordre croissant les éléments de t n = len ( t) #Compléter le code # Test t = [ 5, 6, 1, 1, 15, 0, 4] tri_selection ( t) assert t == [ 0, 1, 1, 4, 5, 6, 15] Validité de l'algorithme La terminaison est assurée car l'algorithme fait intervenir deux boucles bornées (boucle for).

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Le trié La sous-partie contient uniquement le premier élément au début du processus de tri. Nous prendrons un élément du tableau non trié et le placerons à la bonne position dans le sous-tableau trié. Voyons les illustrations visuelles de tri par insertion étape par étape avec un exemple. Voyons les étapes pour mettre en œuvre le tri par insertion. Initialisez le tableau avec des données factices (entiers). Itérer sur le tableau donné à partir du deuxième élément. Prenez la position actuelle et l'élément dans deux variables. Ecrivez une boucle qui itère jusqu'à ce que le premier élément du tableau ou l'élément inférieur à l'élément actuel apparaisse. Mettez à jour l'élément actuel avec l'élément précédent. Algorithme tri par selection python sur. Décrémentation de la position actuelle. Ici, la boucle doit atteindre le début du tableau ou trouver un élément plus petit que l'élément courant. Remplacez l'élément de position actuel par l'élément actuel. La complexité temporelle du tri par insertion is O (n ^ 2), et la complexité de l'espace si O (1).

Non. Dans ton premier post, dans le deuxième bloc de code (code Python), tu changes "nombre" (ligne 8 et 9) s'il est plus grand que l'élément courant. L'algo présenté est plus une histoire de recherche de minimum. Comme dit plus haut, ça ne cherche pas le max mais le min et, en plus, ton passage "algorithme" vers Python s'est pris les pieds dans le tapis avec les indices: pour boucler sur une séquence, c'est range(longueur) et non pas range(longueur-1) qu'il faut utiliser. 5 est bien le minimum de la liste, quand on exclut le dernier élément. marco056 s'est intéressé à l'initialisation de la liste (et je suis d'accord avec lui) et a laissé passé ton erreur mais ce n'est pas le problème. Coder ne souffre pas (trop) l' "à peu près". Tout est (souvent) affaire de détail. " La simplicité ne précède pas la complexité, elle la suit. " - Alan J. Perlis DVP? Pensez aux cours et tutos, ainsi qu'à la FAQ! #6 Pour l'étape 3, c'est marqué en toutes lettres: conversion de chaînes en nombre (int ou float) Pour le résultat de l'autre script: pourquoi initialiser k = 1?

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