大家好，關于冒泡排序算法python很多朋友都還不太明白，不過沒關系，因為今天小編就來為大家分享關于python冒泡排序詳解的知識點，相信應該可以解決大家的一些困惑和問題，如果碰巧可以解決您的問題，還望關注下本站哦，希望對各位有所幫助！
怎樣才能把算法學好
上學時候傻，為了校招，看了不下于五本算法書，加上LeetCode，刷了大半年。
總共一兩千道題啊……不刷怕考到……忘了刷，刷了忘……毛都快掉沒了……
現在工作近十年，輾轉幾個大廠，由當年的應試者變成了出題人，才知道，完全不必這么辛苦。
任何事情都遵循28原則，我們只要把握住那20%，就能拿到80分！
凡事都講究性價比！
省下來的時間，談個女朋友，它不香么？？？！！！
這里把我這些年的出題經驗告訴大家，希望大家知道哪些是重點，應該怎么學數據結構和算法。
直接上干貨，我花了兩天的時間做了一張圖，涵蓋數據結構和算法書籍中都會講到的知識點。并給出了常用算法的平均時間復雜度，對于必須要學的內容前面加了星標
這里面涉及到了近二十種數據結構：數組、鏈表、棧、隊列、散列表、二叉樹、堆、跳表、圖、Trie樹；超四十種常見算法思想：遞歸、排序、二分查找、搜索、哈希算法、貪心算法、分治算法、回溯算法、動態規劃、字符串匹配算法。
掌握了這些基礎的數據結構和算法，再學更加復雜的數據結構和算法，就會非常容易、非常快。
需要高清無水印思維導圖源文件的小伙伴，可以點擊這里獲取：
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長文預警，以下內容涵蓋了十幾年來學習算法的心得，總結出來供大家參與。如果看完這篇文章，還學不好算法，盡管來罵我。收藏是點贊的五倍啊，原創不易，小伙伴們雙擊屏幕點個贊支持下吧，手動叩謝了。文章寫了很久，我相信它一定能幫到你，也希望大家能給我個贊，以示鼓勵，謝謝目錄：
數據結構與算法的區別數據結構怎么學怎么學習算法算法太難懂？那是你不知道這些模擬網站一、數據結構與算法的區別很多同學搞不明白，數據結構與算法有什么區別，甚至有些同學以為數據結構中就包含了算法。
其實，是字面意思就能知道個大概，數據結構主要講解數據的組織形式，換句話說，我就是我們要怎樣把這些數據存儲起來，所以有列表、堆、棧、樹、圖，這是數據結構的重點。
而算法，則注重的是思想，比如列表里的元素怎么排序、怎么在當前的存儲結構中找到最大的數和最小的數？等等，說白了就是解決現實中問題的思想。所以才會有分治思想、貪心思想、動態規劃這些經典算法。
二、數據結構怎么學關于數據結構，我想說的是，它是這四大件中最簡單、最基礎的一個。離開了數據結構，幾乎任何的程序都會失效，所以在討論數據結構的時候，常常要把算法也連帶著說一說。
要單純地掌握常見的數據結構，就如同拆解一個個精妙的儀器件一樣有趣和簡單。正因為數據結構這個東西在程序中的作用，和儀器部件特別相像，不同的數據結構有著不同的特性，因此要想學好數據結構，圖解是必備武器！
這里強推中國大學上，浙江大學的開設的《數據結構》課程，涵蓋了常用的數據結構和算法。
輔以教材參考書，強推《大話數據結構》，光看封面你就知道這本書的風格了
沒錯，這就是大名鼎鼎的《大話設計模式》的作者出的，絕對頂。
三、怎么學習算法算法課常常和數據結構課放在一起，在有些高校中，會存在“數據結構與算法”和“算法設計與分析”這樣的兩門課。
學習算法的套路很簡單，多看、多寫、多上機，既然是思想的集合，看得多了，自然無師自通。
至于刷題，很多同學都知道要刷LeetCode。
LeetCode題庫：（2123題）
總共兩千多道題，而且有些題，非常難，就算每天10題，也至少刷半年。這顯然不適合絕大部分同學。
所以，我們要找到最核心、最重要的題集，即可
比如，如果時間緊張，可以先刷《程序員面試寶典》里的題目，總共109題。
刷完以后，有時間，可以再刷《劍指offfer》的題目，共75題。
因為這兩本書，都是面向面試的高頻題匯總，自然有很多題目是重合的。這也正能說明這兩本書的重要性。
如果專攻面試的話，還有兩本不錯的書推薦：
《編程珠璣》這本書的豆瓣評分非常高，有9分。
這本書最大的特色就是講了很多針對海量數據的處理技巧。這個可能是其他算法書籍很少涉及的。面試的時候，海量數據處理的問題也是經常會問的，特別是校招面試。不管是開拓眼界，還是應付面試，這本書都很值得一看。
《編程之美》這本書有多位作者，其中絕大部分是微軟的工程師，所以書的質量很有保證。不過，這里面的算法題目稍微有點難，也不是很系統，這也是我把它歸到面試這一部分的原因。如果你有一定基礎，也喜歡鉆研些算法問題，或者要面試Google、Facebook這樣的公司，可以拿這本書里的題，先來自測一下。
當然，我也有一本谷歌師兄總結的高頻面試算法習題集，包含了常見的數據結構和算法匯總，無論是排版還是內容，都是非常棒。
所有這些書，我都為大家找到并下載好了，需要的小伙伴可以直接領取。這回得幫我點贊了吧
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四、算法太難懂？那是你不知道有這些模擬網站算法的難點在于，根本沒辦法在腦子里抽象出它的步驟啊
對于做個幾何題都費勁的男孩子來說，那更是要了他的親命了。
今天，我就給大家推薦幾個算法可視化的網站。
沒錯，就是寫了代碼以后，可以看見他們是怎么一步步求出結果的。
1、https://visualgo.net/en
目前網站支持中文，印尼文，日文等多語言版本。
最關鍵的是，它幾乎包含了所有算法！！！！
在搜索選項中你可以根據關鍵詞查找到你想要的算法。
點進去一個具體的算法之后，會有兩種方式的可視化呈現方式，一種是電子講座模式，一種是示例模式。其中示例模式是以動畫方式呈現，你可以控制動畫的快進與倒退，電子講座模式是以知識點講解模式呈現，你可以手動控制頁面的進度。兩種方式都可以幫助你演示每個步驟的過程代碼。
接下來我們演示一下冒泡排序的執行過程，如下圖所示：
另外，你還可以創建一組自定義的數，然后讓動畫顯示“你的算法”。
除此之外，還支持在線測試喲~
2、AlgorithmVisualizer
在AlgorithmVisualizer，大家可以很清楚的看到算法運行的整個過程，很直觀，便于大家學習。
大家可以很清楚的看到，網站分為三部分，最左邊是算法目錄，大家可以選擇自己感興趣的算法，目前已經包括了很多算法了，比如二叉樹、圖、排序算法、動態規劃等等經典算法。中間區域主要是算法演示以及運行log。右側是代碼以及算法運行按鈕。
我們用它來演示一下冒泡排序的執行過程，如下圖所示：
同時它是開源的，目前有35K個star，足以可見該項目的歡迎程度，這里推薦給要學習算法的各位。
https://github.com/algorithm-visualizer/algorithm-visualizer
3、DataStructureVisualization
目前已經有很多常用的數據結構與算法的可視化，如：常見的數組、鏈表、隊列、二叉搜索樹、紅黑樹、各種排序等，如下圖所示：
比如，我們用它來模擬一個二叉搜索樹，如下圖所示：
我們再用它來演示一下快速排序算法，如下圖所示：
把這些內容學會，算法應該說是非常牢固了，無論是校招還是工作，都已經非常夠用了。
但程序員的人生不是只有算法的學習，我們還有校招、面試、青春飯等等的困惑，我把我這些年的所知所得，整理成了一本書，開源到github上了。相信會對大家很有幫助，大家可以去看.
目前還在持續更新，歡迎大家star。
地址：https://github.com/harvic/FightingCoder
好了，這篇就到這了，希望大家畢業都能找到好工作。
如何用Python驗證哥德巴赫猜想
這跟語言沒有關系，只跟算法有關系。無論用Python還是用c，都能驗證哥德巴赫猜想。語言只是使程序代碼變得簡單或復雜一些。
首先你得有一個數組用來存放目前已知的所有從3開始的連續的奇素數列。當然如果你只想簡單驗證一下，那么你可以選取從3開始的其中一段。不妨假設這數組是p[i]，i=0,1,..n-1。
其次你建一個新的數組t[k]，設置它每個元素的值為0。用類似于冒泡排序法的算法，計算p[i]中任意兩個素數的算術平均k=(p[i]+p[j])/2，并令t[k]=t[k]+1。
可以證明，當循環結束，對于所有k<=(3+p[n-1])/2，t[k]就存放著使2k被分解為兩個奇素數之和的方法數。因此，只要有任意l<=(3+p[n-1])/2，使得t[l]=0，那么哥德巴赫猜想就是錯誤的，2l就是反例；反之，哥德巴赫猜想對于小于3+p[n-1]的偶數就是成立的。
請教大神：能否用python這個工具，把現成的算法進行改寫
很高興收到你的邀請。
首先,Python是一門編程語言，理論上是支持所有算法的改寫。
針對你的問題描述，想要通過GANs應用在建筑行業，并且讓其根據設定的已知條件來生成對應的圖紙。理論上是可行的，這個也僅僅存在于理論上。原因如下。
首先由于機器和人的存在真正的視覺差異，并且機器的深度學習依賴于對抗樣本，即真實樣本略加擾動而構造出的合成樣本。這樣就會產生一種現象，假如我們提供一個真實樣本，機器通過對抗樣本產生對抗網絡。這樣機器就會將一些原本不存在或者我們沒有驗證過得一些樣本進行歸類，我們無法對這一類樣本的安全性，準確性進行校驗，但是機器卻會高度信賴這些樣本。其次，真實建筑行業很多都是需要進行各種計算才能得出圖紙，比如架構，承重等等。因此假設我們完成了這一算法的研究，那么機器給出的圖紙到底可信與否才是我們最終要解決的問題。
另外，關于GANs的相關文獻或者資料可以選擇去國內外的專題論文文獻中查看，如果沒權限可以在GitHub上搜索the-gan-zoo。然后直接查看README.md。可以選擇自己想要了解的文獻內容去尋找相關答案，目前我的答案或許只是很入門級的觀點，希望給你提供的資料能夠幫助你一些。
最后，如果這個設想能夠成功，這一研究經費恐怕無法想象,這一技術也是歷史性的突破，希望我有機會見證。
學習java編程時，什么時候學習算法好點
謝謝邀請！
算法和數據結構對于編程來說是非常重要的，因為程序設計說到底就是一個算法問題，在后端開發、大數據以及人工智能相關的開發中，算法都是非常重要的從業基礎。算法本身是獨立于程序設計的，但是要想真正的掌握算法需要通過編程語言對算法予以實現，所以通常情況下都是掌握了編程基礎之后再開始學習算法和數據結構。
以Web開發為例，學習Java的過程大概分為三個階段，分別是編程語言基礎、Web開發基礎、分布式開發和框架開發，通常情況下在編程基礎學習完之后就可以學習算法和數據結構了。Java編程基礎包括掌握面向對象編程過程、數組、流程控制、封裝、繼承、多態、異常處理、IO、集合、多線程以及網絡編程等內容。
算法設計的學習往往從排序開始，然后是遞歸求解、概率分析、隨機算法、數據結構（棧、隊列、鏈表、圖、樹等）、貪心算法、核算法、圖算法等內容，算法的學習需要一個系統的過程，同時要結合實驗進行。其實，算法的學習也可以先于編程語言的學習，不少算法設計的教材會提供基于算法的偽代碼的實現過程，對于沒有編程基礎的人來說也能夠了解算法的實現過程，看兩個例子：
算法設計的基礎是數學，所以在學習算法之前要對高等數學、線性代數、概率論和離散數學有一定的了解，因此數學對于計算機專業來說還是非常重要的，如果要想在軟件研發這條路上走的更遠，一定要有一個扎實的數學基礎。
對于研發級程序員來說，幾乎每天都要跟算法打交道，但是對于應用級程序員來說，與算法打交道的時候往往并不多，對于學習者來說要根據自身的知識結構來選擇發展方向，做應用級研發也是可以的。
我的主要研究方向是大數據和人工智能，目前也是一名計算機專業的研究生導師，我會陸續在頭條寫一些關于互聯網、大數據、人工智能等方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。
如果有大數據相關的問題，也可以咨詢我，謝謝！
冒泡算法是最快的嗎
不是。世界上最快的算法是timsort算法。
經過60多年的發展，科學家和工程師們發明了很多排序算法，有基本的插入算法，也有相對高效的歸并排序算法等，他們各有各的特點，比如歸并排序性能穩定、堆排序空間消耗小等等。但是這些算法也有自己的局限性比如快速排序最壞情況和冒泡算法一樣，歸并排序需要消耗的空間最多，插入排序平均情況的時間復雜度太高。在實際工程應用中，我們希望得到一款綜合性能最好的排序算法，能夠兼具最壞和最好時間復雜度（空間復雜度的優化可以靠后畢竟內存的價格是越來越便宜），于是基于歸并和插入排序的TimSort就誕生了，并且被用作Java和Python的內置排序算法。
python 排序算法
1、冒泡排序
它反復訪問要排序的元素列，并依次比較兩個相鄰的元素。
2、選擇排序
首次從待排序的數據元素中選擇最小(或最大)的元素，存儲在序列的開始位置。
3、插入排序
對于未排序的數據，通過構建有序的序列，在已排序的序列中從后向前掃描，找到相應的位置并插入。插入式排序在實現上。
4、快速排序
將要排序的數據通過一次排序分成兩個獨立的部分。
5、希爾排序(插入排序改進版)
將要排序的一組數量按某個增量d分為幾個組，
6、歸并排序，首先遞歸分解組，然后合并組。
基本思路是比較兩個數組的面的數字，誰小就先取誰，取后相應的指針向后移動一個。然后再比較，直到一個數組是空的，最后復制另一個數組的剩余部分。
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