Le tri de fusion suit le paradigme diviser pour conquérir, qui divise la tâche initiale en deux tâches plus petites similaires. Cet article présente l’implémentation du tri par fusion en python.
Introduction
L’algorithme est le suivant: Divisez la liste triée en deux moitiés. Nous avons trié tout le monde. Les deux moitiés obtenues sont fusionnées pour reconstruire la liste triée.
Cet algorithme est appliqué de manière récursive, c’est-à-dire jusqu’à ce que la liste à trier soit constituée d’un seul élément.
Tri fusion (source : wikipedia)
#Tri fusion fonction de division du tableau
def tri_fusion_fonction_recursive(tableau):
if len(tableau) <= 1:
return tableau
pivot = len(tableau)//2
tableau1 = tableau[:pivot]
tableau2 = tableau[pivot:]
gauche = tri_fusion_fonction_recursive(tableau1)
droite = tri_fusion_fonction_recursive(tableau2)
fusionne = fusion(gauche,droite)
return fusionne
#Tri fusion fonction de fusion de 2 listes
def fusion(tableau1,tableau2):
indice_tableau1 = 0
indice_tableau2 = 0
taille_tableau1 = len(tableau1)
taille_tableau2 = len(tableau2)
tableau_fusionne = []
while indice_tableau1<taille_tableau1 and indice_tableau2<taille_tableau2:
if tableau1[indice_tableau1] < tableau2[indice_tableau2]:
tableau_fusionne.append(tableau1[indice_tableau1])
indice_tableau1 += 1
else:
tableau_fusionne.append(tableau2[indice_tableau2])
indice_tableau2 += 1
while indice_tableau1<taille_tableau1:
tableau_fusionne.append(tableau1[indice_tableau1])
indice_tableau1+=1
while indice_tableau2<taille_tableau2:
tableau_fusionne.append(tableau2[indice_tableau2])
indice_tableau2+=1
return tableau_fusionne
tableau = [11, 222, 3, 899, 24, 5, 46, 67]
print(tableau)
le_tableau_trie = tri_fusion_fonction_recursive(tableau)
print(le_tableau_trie)
Enfin, le tri par fusion est effectué par comparaison. La complexité de l’algorithme pour n entrées est n log n, il est donc asymptotiquement optimal.
La technologie divise et conquiert. L’algorithme effectue principalement une opération de fusion (deux listes triées peuvent être fusionnées en temps linéaire). Les algorithmes sont capables de fusionner en un « binaire » pour chacune des deux listes et de créer également la liste souhaitée qui est ensuite triée en plusieurs listes consécutives. Chaque représentation binaire (dans l’ordre) est un ensemble de valeurs. Après avoir créé une représentation binaire, nous devons générer un vecteur à l’aide de l’algorithme. En conséquence, nous obtenons une représentation binaire. Ensuite, nous devons faire un calcul pour chaque matrice dans l’ordre. Le message principal du message principal de notre algorithme est que nous pourrions générer un certain nombre de vecteurs avec de nombreuses opérations à notre disposition. C’est l’algorithme utilisé ici.
A propos d’algorithme
Utiliser les algorithmes présentés ici est beaucoup plus facile maintenant que nous avons une bibliothèque d’algorithmes grande et complexe qui prend en charge les vecteurs, les listes, les tuples, les listes avec toutes les opérations possibles que nous pouvons écrire, qui sont toutes définies dans le langage C et peuvent être utilisé pour effectuer des opérations sur des vecteurs, des listes et des tuples. Tout ce dont nous avons besoin pour cela est un moyen de définir un vecteur avec beaucoup d’opérations, mais nous pouvons simplement utiliser la représentation C d’un vecteur:
La représentation du vecteur en tant que vecteur est très simplifiée car il n’a pas de type valeur, la seule différence est qu’il a une normale, qui n’est en réalité qu’un vecteur sans objet régulier. Puisque nous commençons avec un vecteur ordinaire, le vecteur (t), qui est une fonction de notre propre
Tri fusion python : liens externes
https://www.geeksforgeeks.org/merge-sort/
http://lwh.free.fr/pages/algo/tri/tri_fusion.html
Le tri fusion suit le paradigme diviser pour régner qui consiste à diviser la tâche initiale en deux tâches similaires plus petites. Cet article présente une implémentation du tri fusion python.
Introduction
L’algorithme est le suivant :
Diviser en deux moitiés la liste à trier.
On trie chacune d’entre elles.
Fusionner les deux moitiés obtenues pour reconstituer la liste triée.
On applique récursivement cet algorithme c’est à dire jusqu’à ce que la liste à trier soit constituée d’un seul élément.
A propos de tri fusion
Enfin, Le tri fusion fonctionne par comparaison. La complexité de l’algorithme pour n entrée est n log n, donc asymptotiquement optimal.
La technique est de diviser pour régner. Et l’algorithme fait principalement une opération de fusion (deux listes triées peuvent être fusionnées en temps linéaire).
Tri fusion python : liens externes
Vous trouverez ici des liens intéressants sur les algorithmes, la programmation python et plus encore. Voici quelques excellentes ressources, ainsi que quelques articles qui expliquent les algorithmes à tous les niveaux.
https://www.geeksforgeeks.org/merge-sort/
http://lwh.free.fr/pages/algo/tri/tri_fusion.html
« Le Web à son meilleur » sur Wikipédia est une excellente ressource pour les utilisateurs débutants et expérimentés. Il contient plus de 1000 articles avec des informations et des recommandations précieuses. Le site est également une excellente source d’informations sur le monde actuel du Web, qui comprend des informations sur les meilleurs algorithmes, les techniques Web et plus encore.
https://pixees.fr/informatiquelycee/n_site/isn_algo_diviser_pour_regner.html
https://fr.wikipedia.org/wiki/Tri_fusion
Si vous aimez la technologie et que vous êtes inspiré par les défis auxquels le monde du Web est confronté, c’est un site formidable auquel faire partie, surtout si vous consultez certains de leurs tutoriels et ressources.
https://graal.hypotheses.org/tag/algorithme-de-wagner-fischer
https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_de_Wagner-Fischer
https://fr.wikipedia.org/wiki/Distance_de_Levenshtein
https://medium.com/@sddkal/wagner-fischer-algorithm-be0d96893f6d
https://www.python-course.eu/levenshtein_distance.php
Liens internes sur les algorithmes
Vous trouverez ici des liens intéressants sur les algorithmes, la programmation python, les outils, les langages de programmation, l’apprentissage automatique et bien plus encore. Si vous êtes intéressé mais que vous ne savez pas ce qu’est une approche d’apprentissage automatique, vous devriez consulter ces tutoriels!
De plus, comme le tutoriel se termine par quelques statistiques intéressantes (vous pouvez le voir pour la première fois sur leur page. 🙂
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