python算法学习之计数排序实例
复制代码 代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
def _counting_sort(A, B, k):
"""计数排序,伪码如下:
COUNTING-SORT(A, B, k)
1 for i ← 0 to k // 初始化存储区的值
2 do C[i] ← 0
3 for j ← 1 to length[A] // 为各值计数
4 do C[A[j]] ← C[A[j]] + 1
5 """
len_c = k + 1
C = [0] * len_c
for a in A:
C[a] = C[a] + 1
for i in range(1, len_c):
C[i] = C[i] + C[i-1]
for a in A[::-1]:
B[C[a]-1] = a
C[a] = C[a] - 1
def counting_sort(A):
"""假定A数组所有元素都介于[0,len(A)-1]"""
B = [0] * len(A)
_counting_sort(A, B, len(A) - 1)
return B
if __name__ == '__main__':
import random, timeit
items = range(10000)
random.shuffle(items)
def test_sorted():
print(items)
sorted_items = sorted(items)
print(sorted_items)
def test_counting_sort():
print(items)
sorted_items = counting_sort(items)
print(sorted_items)
test_methods = [test_sorted, test_counting_sort]
for test in test_methods:
name = test.__name__ # test.func_name
t = timeit.Timer(name + '()', 'from __main__ import ' + name)
print(name + ' takes time : %f' % t.timeit(1))
python算法,计数排序
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。