Python 如何实现仅执行；K"；时代

我正在解决下面的冒泡排序算法

然而，该算法似乎不是常见的冒泡排序实现。我已经实现了以下代码，但它将超时。原因是我的代码的时间复杂度仍然是O（n^2）

如何为冒泡排序编写代码以正确理解和解决问题

解决方案

气泡排序是一种算法，它对长度为N的序列进行排序，检查两个相邻元素以改变其位置。气泡排序可以执行N次，如下所示

比较第一个值和第二个值，如果第一个值更大，则更改位置

比较第二个值和第三个值，如果第二个值更大，则更改位置

比较N-1和N-th值，如果N-1th值更大，则更改位置。 我知道气泡排序的结果，所以我知道气泡排序的中间过程。然而，由于N非常大，执行上述步骤K次需要很长时间。编写一个程序，帮助您找到气泡排序的中间过程

输入

N和K在第一行中给出

第二行给出第一个序列的状态。也就是说，形成第一个序列的N个整数依次给出，它们之间有空格

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1我不明白你为什么说“原因是我的代码的时间复杂度仍然是O（n^2）”

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时间复杂度始终为O（n²），除非您添加一个标志来检查列表是否已排序（如果在程序开始时对列表进行排序，则复杂度现在将为0（n）

我不明白您为什么说“原因是我的代码的时间复杂度仍然是O（n^2）”

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时间复杂度始终为O（n²），除非您添加一个标志来检查列表是否已排序（如果列表在程序开始时排序，则复杂度现在将为0（n）

据我所知，您已经实现了请求的算法。它是O（nk）

Phillippe

已经介绍了我输入的基本原理

是的，您可以设置一个标志来指示您是否在此通行证上进行了任何交换。除了最佳情况，这不会改变任何复杂性——尽管在许多其他情况下，它确实降低了常数因子

我认为加快进程的一种可能性是使用更有效的值交换：使用Python惯用语

a，b=b，a

。在您的情况下，内部循环可能会变成：

done = True
for j in range(i, n_k_s[0]-1):
    if progressions[j] > progressions[j+1]:
        progressions[j], progressions[j+1] = progressions[j+1], progressions[j]
        done = False
if done:
    break

---

据我所知，您已经实现了所要求的算法。它是O（nk）

Phillippe

已经介绍了我输入的基本原理

是的，您可以设置一个标志来指示您是否在此通行证上进行了任何交换。除了最佳情况，这不会改变任何复杂性——尽管在许多其他情况下，它确实降低了常数因子

我认为加快进程的一种可能性是使用更有效的值交换：使用Python惯用语

a，b=b，a

。在您的情况下，内部循环可能会变成：

done = True
for j in range(i, n_k_s[0]-1):
    if progressions[j] > progressions[j+1]:
        progressions[j], progressions[j+1] = progressions[j+1], progressions[j]
        done = False
if done:
    break

---

当在示例输入中键入“4和1”时，列表将被排序一次。在这种情况下，我认为它是O（n）。但是，当值为“4和2”或更大时，需要O（n^2）的时间复杂度。如果是这样，如果我每次执行排序时创建并返回一个有序列表，我是否可以保持O（n）？这就是我们想要的问题吗？当你把K设为1时，你的时间复杂度实际上是O（n）。当你把K设为2时，你的时间复杂度变成O（n*2），因此，你的算法的时间复杂度是O（n*K）。如果每次都创建一个新列表，算法的复杂度不会改变，因为您仍然会执行列表K次。如果时间复杂度超过O（n^2），此问题将导致超时错误。所以我认为问题在于你不想实现简单的冒泡排序。您对此有何看法？在您的回答中，我想我得到了一个提示。@COLEAN（很抱歉回答得太晚）如果您想使用复杂度低于O（n^2）的冒泡排序，您需要在其中实现退出条件。IE：您可以添加一个标志，每当您循环时，检查您是否实际交换了元素。如果您没有，这意味着您的列表已排序。例如：15 32 23 62，K=5=>第一次排序时，您将得到15 23 32 62（32次交换，23）=>第二次排序时，您不必交换任何内容，因为列表已排序，因此您应该退出代码=>时间复杂度变为O（n*2），本应为O（n*5）。在示例输入中键入“4和1”时，列表只排序一次。在这种情况下，我认为它是O（n）。但是，当值为“4和2”或更大时，需要O（n^2）的时间复杂度。如果是这样，如果我每次执行排序时创建并返回一个有序列表，我是否可以保持O（n）？这就是我们想要的问题吗？当你把K设为1时，你的时间复杂度实际上是O（n）。当你把K设为2时，你的时间复杂度变成O（n*2），因此，你的算法的时间复杂度是O（n*K）。如果每次都创建一个新列表，算法的复杂度不会改变，因为您仍然会执行列表K次。如果时间复杂度超过O（n^2），此问题将导致超时错误。所以我认为问题在于你不想实现简单的冒泡排序。您对此有何看法？在您的回答中，我想我得到了一个提示。@COLEAN（很抱歉回答得太晚）如果您想使用复杂度低于O（n^2）的冒泡排序，您需要在其中实现退出条件。IE：您可以添加一个标志，每当您循环时，检查您是否实际交换了元素。如果您没有，这意味着您的列表已排序。例：15 32 23 62，K=5=>第一次排序时，将得到15 2

done = True
for j in range(i, n_k_s[0]-1):
    if progressions[j] > progressions[j+1]:
        progressions[j], progressions[j+1] = progressions[j+1], progressions[j]
        done = False
if done:
    break