def selection_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): min_index = i for j in range(i+1, n): if arr[j] < arr[min_index]: min_index = j arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i] return arr加上注释

def selection_sort(arr):
    n = len(arr)  # 获取列表的长度
    for i in range(n):  # 外层循环从0~n-1遍历列表
        min_index = i  # 假设当前位置为最小值的下标
        for j in range(i+1, n):  # 内层循环从i+1~n-1遍历列表
            if arr[j] < arr[min_index]:  # 如果找到比当前位置更小的值
                min_index = j  # 更新最小值的下标
        arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i]  # 将最小值与当前位置交换
    return arr  # 返回排序后的列表

这是选择排序算法的Python实现，它首先定义了一个变量n来记录列表的长度，然后使用两个嵌套的循环来遍历列表。外层循环从0~n-1遍历列表的每个位置，内层循环从i+1~n-1遍历未排序部分的每个位置，找到最小的元素并将其与当前位置交换。最终返回排序后的列表。

相关问题

def Selection_Sort(arr): n = len(arr) for i in range(0 , n): min = i for j in range(i+1,n): if arr[j] < arr[min]: min = j arr[i],arr[min] = arr[min],arr[i] def BucketSort(arr): minV = min(arr) maxV = max(arr) bucketCount = 3 bucket = [[],[],[]] perBucket = (maxV - minV + bucketCount) // bucketCount for num in arr: bucketIndex = (num - minV) // perBucket bucket[bucketIndex].append(num) for i in range(bucketCount): Selection_Sort(bucket[i]) idx = 0 for i in range(bucketCount): for v in bucket[i]: arr[idx] = v idx += 1 print(bucket) print(arr) arr = [7,11,5,9,8,6,3,12,1,10,4,2] BucketSort(arr) 。 先将这些代码详细注释,然后再优化代码并且同样详细注释。

注释版代码：

# 选择排序
def Selection_Sort(arr):
    n = len(arr)
    
    # 遍历数组
    for i in range(0 , n):
        min = i
        
        # 找到最小值的下标
        for j in range(i+1,n):
            if arr[j] < arr[min]:
                min = j
        
        # 将最小值与当前位置交换
        arr[i],arr[min] = arr[min],arr[i]

# 桶排序
def BucketSort(arr):
    # 找到最小值和最大值
    minV = min(arr)
    maxV = max(arr)
    
    # 确定桶的数量
    bucketCount = 3
    
    # 创建桶
    bucket = [[],[],[]]
    
    # 确定每个桶的区间范围
    perBucket = (maxV - minV + bucketCount) // bucketCount
    
    # 将元素分配到桶中
    for num in arr:
        bucketIndex = (num - minV) // perBucket
        bucket[bucketIndex].append(num)
    
    # 对每个桶进行排序
    for i in range(bucketCount):
        Selection_Sort(bucket[i])
    
    # 将桶中的元素合并
    idx = 0
    for i in range(bucketCount):
        for v in bucket[i]:
            arr[idx] = v
            idx += 1
    
    # 打印桶和排序后结果
    print(bucket)
    print(arr)

# 测试
arr = [7,11,5,9,8,6,3,12,1,10,4,2]
BucketSort(arr)

优化版代码：

# 选择排序
def selection_sort(arr):
    n = len(arr)
    
    # 遍历数组
    for i in range(n):
        min_index = i
        
        # 找到最小值的下标
        for j in range(i+1, n):
            if arr[j] < arr[min_index]:
                min_index = j
        
        # 将最小值与当前位置交换
        arr[i],arr[min_index] = arr[min_index],arr[i]

# 桶排序
def bucket_sort(arr):
    # 找到最小值和最大值
    min_value = min(arr)
    max_value = max(arr)
    
    # 确定桶的数量
    bucket_count = 3
    
    # 创建桶
    buckets = [[] for _ in range(bucket_count)]
    
    # 确定每个桶的区间范围
    per_bucket = (max_value - min_value + bucket_count) // bucket_count
    
    # 将元素分配到桶中
    for num in arr:
        bucket_index = (num - min_value) // per_bucket
        buckets[bucket_index].append(num)
    
    # 对每个桶进行排序
    for i in range(bucket_count):
        selection_sort(buckets[i])
    
    # 将桶中的元素合并
    idx = 0
    for i in range(bucket_count):
        for v in buckets[i]:
            arr[idx] = v
            idx += 1
    
    # 打印桶和排序后结果
    print(buckets)
    print(arr)

# 测试
arr = [7,11,5,9,8,6,3,12,1,10,4,2]
bucket_sort(arr)

优化后的代码主要是对变量名的修改和使用列表推导式创建桶对象，使代码更具可读性和简洁性。

算法1： def selection_sort(arr,left,right): if(left>=right): return arr min_index=left for i in range(left+1,right+1): if arr[i] < arr[min_index]: min_index = i arr[min_index] , arr[left] = arr[left] , arr[min_index] selection_sort(arr,left+1,right) return arr if __name__=="__main__": arr = [3,6,3,90,34,76,56,45,64,23,2] arr = selection_sort(arr,0,len(arr)-1) print(arr) （1）算法1的功能是什么？（2分） （2）你认为时间复杂度的递推方程有哪几种求解方法？（至少写两种）（4分） （3）请改用自然语言描述算法1。（4分）

（1）算法1的功能是对给定的列表进行选择排序，将列表元素从小到大排列。

（2）时间复杂度的递推方程可以通过以下两种方法求解：

- 直接根据算法的实现分析得到。根据算法1的实现，每次找到当前未排序部分的最小值需要遍历未排序部分，因此最坏情况下需要遍历n-1次，总共需要进行n-1次这样的遍历，因此时间复杂度为O(n^2)。
- 利用主定理（Master Theorem）对递归算法进行求解。算法1的递归式为T(n) = T(n-1) + O(n)，其中O(n)表示每次寻找最小值的时间复杂度。根据主定理，可以得到T(n) = O(n^2)。

（3）算法1的描述如下：

1. 定义函数selection_sort，输入参数arr为一个列表，left和right为两个整数，表示排序的起始和结束位置。

2. 首先判断left是否大于等于right，如果是，直接返回arr。

3. 设置min_index为left，遍历left到right之间的所有元素，如果找到比arr[min_index]更小的元素，将min_index更新为该元素的下标。

4. 将arr[min_index]与arr[left]交换位置。

5. 递归调用selection_sort(arr, left+1, right)。

6. 返回排好序的列表arr。

7. 在主函数中，定义列表arr，调用selection_sort对其进行排序，并打印排序后的结果。