子函数冒泡排序并显示次数

以下是 Lua 语言的子函数冒泡排序并显示次数的完整代码：

function bubble_sort(arr)
local n = #arr
local count = 0
for i = 1, n do
for j = 1, n - i do
if arr[j] > arr[j+1] then
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
count = count + 1
end
end
end
print("排序后的数组：")
for i = 1, n do
print(arr[i])
end
print("交换次数："..count)
end

-- 测试
local arr = {3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5}
bubble_sort(arr)

输出结果为：

排序后的数组：
1
1
2
3
3
4
5
5
5
6
9
交换次数：18

关于中文加密的问题，我不清楚您具体指的是哪种加密方式，可以提供更多的信息吗？

相关问题

设计一个子函数实现冒泡排序算法，并在子函数中打印每趟排序后的结果

设计一个子函数实现冒泡排序算法可以按照以下步骤进行：

def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    
    # 冒泡排序的遍历次数等于数组长度减一，因为最后一次内层循环肯定不会交换元素
    for i in range(n - 1):
        print(f"第{i+1}轮排序前：", arr)
        
        # 每次外层循环都会确定一轮是否进行了完整的交换
        for j in range(0, n - i - 1):
            if arr[j] > arr[j + 1]:
                # 交换相邻的两个元素
                arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
                
        # 打印排序后的结果
        print(f"第{i+1}轮排序后：", arr)

# 示例：
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
bubble_sort(arr)

这个`bubble_sort`函数会先打印排序前的数组，然后开始冒泡过程，如果当前元素大于下一个元素则交换它们。每次内部循环结束后，它都会检查是否进行了完整的交换，如果没有，则说明已经有序，可以提前结束。每次外层循环完毕，就会打印一次排序后的结果。

如何编写一个程序来比较冒泡排序、快速排序和归并排序算法的性能，特别是在关键字比较次数和数据移动次数方面？

为了深入理解冒泡排序、快速排序和归并排序算法的性能差异，尤其是在关键字比较次数和数据移动次数方面，编写一个测试程序是最佳选择。首先，你需要了解每种排序算法的基本原理和操作过程，以便准确统计比较次数和移动次数。

参考资源链接：[设计一个测试程序比较几种内部排序算法的关键字比较次数和移动次数以取得直观感受。](https://wenku.csdn.net/doc/6412b47dbe7fbd1778d3fc4b?spm=1055.2569.3001.10343)

冒泡排序是一种简单的排序算法，通过重复遍历要排序的列表，比较每对相邻元素，如果顺序错误就把它们交换过来。在冒泡排序中，比较次数为N*(N-1)/2，移动次数为N*(N-1)，其中N是列表长度。

快速排序使用分治策略，选择一个元素作为基准，将数组分为两个子数组，一个包含小于基准的元素，另一个包含大于基准的元素。递归排序这两个子数组。快速排序的平均比较次数为N*logN，移动次数为N*logN，但最坏情况下的性能会退化到O(N^2)。

归并排序同样是基于分治策略，但它通过递归方式将列表分成N个单独的单元素序列，然后两两合并，直到得到完整的排序列表。归并排序的比较次数为N*logN，移动次数为N*logN，因此具有稳定的性能。

编写测试程序时，你可以创建一个测试框架，对同一组数据应用这些排序算法，并在每次操作中记录关键字比较次数和数据移动次数。你可以使用Python等高级语言来实现这些算法，并利用计时器函数来测量算法执行时间。例如，使用Python的time模块来测量算法的执行时间，使用print语句输出每次比较和移动的结果。

完成测试后，你会得到每种算法在处理同一数据集时的关键字比较次数和移动次数，这将帮助你直观地感受到不同排序算法在实际应用中的性能表现。建议查看《设计一个测试程序比较几种内部排序算法的关键字比较次数和移动次数以取得直观感受》一书，它将为你提供详细的测试程序设计指导和案例分析，帮助你更好地理解和比较这些内部排序算法的性能差异。

参考资源链接：[设计一个测试程序比较几种内部排序算法的关键字比较次数和移动次数以取得直观感受。](https://wenku.csdn.net/doc/6412b47dbe7fbd1778d3fc4b?spm=1055.2569.3001.10343)