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算法和结构Data Structures and Algorithms数据结构是一种在虚拟系统中组织数据的方法。想想数字序列或数据表：它们都是定义良好的数据结构。算法是由计算机执行的一系列步骤，它接受输入并将其转换为目标输出。数据结构和算法结合在一起，允许程序员构建他们想要的任何计算机程序。对数据结构和算法的深入研究确保了良好优化和高效的代码。有许多用于不同目的的算法。它们以相同的计算复杂度与不同的数据结构交互。将算法视为与静态数据结构交互的动态底层部分。
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计算机代写|算法和结构代考Data Structures and Algorithms代写|Insertion Sort Implemented
Here is a Python implementation of Insertion Sort:
def insertion_sort(array):
for index in range $(1$, len(array))):
position = index
temp_value = array [index]
while position > 0 and array[position -1$]>$ temp_value:
$\quad$ array[position] = array[position – 1]
$\quad$ position = position -1
array[position] = temp_value
Let’s walk through this step by step. We’ll first present the line of code, followed by its explanation.
for index in range(1, len(array)):
First, we start a loop beginning at index 1 that runs through the entire array. The current index is kept in the variable index.
position = index
temp_value = array [index]
Next, we mark a position at whatever index currently is. We
at that index to the variable temp_value.
while position $>0$ and array[position -1$]>$ temp_value:
$\quad$ array[position] = array[position -1$]$
position = position -1
Next, we mark a position at whatever index currently is. We also assign the value
We then begin an inner while loop. We check whether the value to the left of position is greater than the temp_value. If it is, we then use arrayposition = arrayposition – 1 to shift that left value one cell to the right, and then decrement position by one. We then check whether the value to the left of the new position is greater than temp_value, and keep repeating this process until we find a value that is less than the temp_value.
array $[$ position $]=$ temp_value
Finally, we drop the temp_value into the gap within the array.
计算机代写|算法和结构代考Data Structures and Algorithms代写|The Efficiency of Insertion Sort
There are four types of steps that occur in Insertion Sort: removals, comparisons, shifts, and insertions. To analyze the efficiency of Insertion Sort, we need to tally up each of these steps.
First, let’s dig into comparisons. A comparison takes place each time we compare a value to the left of the gap with the temp_value.
In a worst-case scenario, where the array is sorted in reverse order, we have to compare every number to the left of temp_value with temp_value in each passthrough. This is because each value to the left of temp_value will always be greater than temp_value, so the passthrough will only end when the gap reaches the left end of the array.
During the first passthrough, in which temp_value is the value at index 1 , a maximum of one comparison is made, since there is only one value to the left of the temp_value. On the second passthrough, a maximum of two comparisons are made, and so on and so forth. On the final passthrough, we need to compare the temp_value with every single value in the array besides temp_value itself. In other words, if there are $\mathrm{N}$ elements in the array, a maximum of $\mathrm{N}$ – 1 comparisons are made in the final passthrough.
We can, therefore, formulate the total number of comparisons as:
$1+2+3+\ldots+\mathrm{N}-1$ comparisons.
In our example of an array containing five elements, that’s a maximum of: $1+2+3+4=10$ comparisons.
For an array containing ten elements, there would be:
$1+2+3+4+5+6+7+8+9=45$ comparisons.
数据结构代写
计算机代写|算法和结构代考DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS代写|INSERTION SORT IMPLEMENTED
这是揷入排序的 Python 实现:
def insertion_sortarray:
对于范围内的索引(1，仅有的array)):
位置 = 索引
temp_value $=$ 数组
index
while position $>0$ 和数组
position $-1 \$$
$>$ temp $p_v$ alue $:$ 四array $[$ position $]=$ array $[$ position -1$] \backslash$ quad\$ 位置 $=$ 位置 -1
数组
position
$=$ 温度值
让我们一步步过一遍。我们将首先展示代码行，然后对其进行解释。
对于范围内的索引1, len(array):
首先，我们开始一个从索引 1 开始遍历整个数组的循环。当前索引保存在变量索引中。
位置=索引
temp_value = 数组
index
接下来，我们在当前的任何索引处标记一个位置。我们
在变量 temp_value的那个索引处。
而位置 $>0$ 和数组
position $-1 \$$
$>$ temp $p_v$ alue $: \backslash$ 四array $[$ position $]=$ array $[$ position -1$]$
position = position -1 Next, wemarkapositionatwhateverindexcurrentlyis. WealsoassignthevalueWethenbeginaninnerwhileloop .
\$position\$
$=\$$ temp_value
最后，我们将 temp_value 放入数组的间隙中。
计算机代写|算法和结构代考DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS代写|THE EFFICIENCY OF INSERTION SORT
在最坏的情况下，数组以相反的顺序排序，我们必项在每次传递中将 temp_value 左则的每个数字与 temp_value 进行比较。 这是因为 temp_value
在第一次传递期间，其中 temp_value 是索引1 1 处的值，最多进行一次比较，因为 temp_value 左伅只有一个值。在第二次通过时，最多进行两次比
较，依此籿推。在最后的仿送中，我们需要将 temp_value 与数组中除 temp_value 本身之外的每个值进行比较。 换句话说，如果有N数组中的元
素，最多 $\mathrm{N}-1$ 次比较在最蛒直通中进行
因此，我们可以将比较总数表示为:
在我们包含五个元素的数组示例中，最大值为: $1+2+3+4=10$ 比较
对于包含十个元素的数组，将有
$1+2+3+4+5+6+7+8+9=45$ 比较。
计算机代写|数据结构Data Structure代写 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
