homework_lesson_7

Урок 7. Практическое задание/homework_lesson7/task_1.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+import timeit
+import random
+
+
+# 1 вариант
+def bubble_sorting_1(lst):
+    for i in range(len(lst)-1, -1, -1):
+        for j in range(len(lst)-1, -1, -1):
+            if lst[i] > lst[j]:
+                lst[i], lst[j] = lst[j], lst[i]
+    return lst
+
+
+# 2 вариант
+def bubble_sorting_2(lst):
+    attribute = False
+    for i in range(len(lst)-1, -1, -1):
+        for j in range(len(lst)-1, -1, -1):
+            if lst[i] > lst[j]:
+                lst[i], lst[j] = lst[j], lst[i]
+                attribute = True
+        if attribute is False:
+            return lst
+    return lst
+
+
+my_list = [random.randint(-100, 100) for _ in range(30)]
+
+
+print('1 ВАРИАНТ')
+print(f'Исходный массив: {my_list}')
+print(f'Отсортированный массив: {bubble_sorting_1(my_list[:])}')
+print(timeit.timeit("bubble_sorting_1(my_list[:])", globals=globals(), number=1000))
+print()
+
+print('2 ВАРИАНТ')
+my_list = bubble_sorting_1(my_list[:])
+print(f'Исходный массив: {my_list}')
+print(f'Отсортированный массив: {bubble_sorting_2(my_list[:])}')
+print(timeit.timeit("bubble_sorting_2(my_list[:])", globals=globals(), number=1000))
+print()
+
+
+'''
+Вывод
+Второй вариант выполняется быстрее. Моя доработка заключается в проверке ситуации 
+когда один из элементов не выполнил ни одну перестановку с другими элементами массива. 
+В такой ситуации attribute остается в значении False и сортировка прерывается.
+'''

Урок 7. Практическое задание/homework_lesson7/task_2.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+import operator
+import timeit
+import numpy as np
+
+
+def merge_sort(lst, compare=operator.lt):
+    if len(lst) < 2:
+        return lst[:]
+    else:
+        middle = int(len(lst) / 2)
+        left = merge_sort(lst[:middle], compare)
+        right = merge_sort(lst[middle:], compare)
+        return merge(left, right, compare)
+
+
+def merge(left, right, compare):
+    result = []
+    i, j = 0, 0
+    while i < len(left) and j < len(right):
+        if compare(left[i], right[j]):
+            result.append(left[i])
+            i += 1
+        else:
+            result.append(right[j])
+            j += 1
+    while i < len(left):
+        result.append(left[i])
+        i += 1
+    while j < len(right):
+        result.append(right[j])
+        j += 1
+    return result
+
+
+n = int(input('Введите количество элементов: '))
+arr = np.random.uniform(0, 50, n)
+print(arr)
+print(merge_sort(arr))
+arr = np.random.uniform(0, 50, 10)       # 10 элементов 0.017962699999999998
+print(f'10 элементов {timeit.timeit("merge_sort(arr[:])",globals=globals(),number=1000)}')
+arr = np.random.uniform(0, 50, 100)     # 100 элементов 0.22295299999999996
+print(f'100 элементов {timeit.timeit("merge_sort(arr[:])",globals=globals(),number=1000)}')
+arr = np.random.uniform(0, 50, 1000)    # 1000 элементов 2.9044693
+print(f'1000 элементов {timeit.timeit("merge_sort(arr[:])",globals=globals(),number=1000)}')
+
+# Вывод:
+# На большом количестве данных сортировка слиянием показывает достаточно высокие
+# результаты, таким образом скорость уменьшается чуть больше чем на порядок,
+# почти так же как и увеличивается кол-во данных.

Урок 7. Практическое задание/homework_lesson7/task_3.py

@@ -0,0 +1,27 @@
+import random
+from statistics import median
+
+
+def get_data_from_user() -> list:
+    while True:
+        el_count = input("Введите m: ")
+        print(el_count)
+        if el_count.isdigit():
+            el_count = int(el_count)
+            break
+        else:
+            print("Ввод неверный, повторите попытку")
+
+    return [random.randint(0, 50) for _ in range(2 * el_count + 1)]
+
+
+orig_list = get_data_from_user()
+med_index = orig_list
+print("Оригинальный список: ")
+print(*orig_list)
+
+print("Медиана из модуля statistics(для проверки): ", median(orig_list))
+
+[orig_list.remove(max(orig_list)) for _ in range(int(len(orig_list) / 2))]
+
+print("Медиана полученная удалением максимальных элементов: ", max(orig_list))