有趣的排序

度度熊有一个N个数的数组,他想将数组从小到大 排好序,但是萌萌的度度熊只会下面这个操作: 
任取数组中的一个数然后将它放置在数组的最后一个位置。 
问最少操作多少次可以使得数组从小到大有序?

输入描述: 
首先输入一个正整数N,接下来的一行输入N个整数。(N <= 50, 每个数的绝对值小于等于1000)

输出描述
输出一个整数表示最少的操作次数。

输入例子: 

19 7 8 25

输出例子: 
2

 

编程思路:本质是在找原序列可以作为排序后序列前缀序列的长度cnt,然后用长度n减去这部分长度就是答案。

AC code:

#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;

const int maxn = 55;

int a[maxn],b[maxn];

int main()
{
	int n,i,p,cnt;
	cin>>n;
	for(i=1;i<=n;i++)
	{
		cin>>a[i];
	}
	for(i=1;i<=n;i++)
	{
		b[i]=a[i];	
	}	
	sort(b+1,b+n+1);
	p=1;
	cnt=0;
	for(i=1;i<=n;i++)
	{
		if(a[i]==b[p])
		{
			p++;
			cnt++;
		}
	}
	cout<<n-cnt<<endl;
	return 0;
}

 

### 关于有趣排序算法及其实现 #### 猴子排序(Bogosort) 猴子排序是一种基于随机性的排序方法,其核心思想是通过不断打乱序列直到偶然得到有序的结果为止。尽管这种方法在理论上可以完成排序任务,但由于其依赖纯粹的运气,因此时间复杂度为 O((n!) * n)[^1]。这意味着随着输入规模的增长,所需的时间会呈指数级增加。 以下是猴子排序一个简单 Python 实现: ```python import random def is_sorted(data): """判断列表是否已排序""" return all(x <= y for x, y in zip(data, data[1:])) def bogosort(data): while not is_sorted(data): random.shuffle(data) return data ``` 此代码定义了一个 `bogosort` 函数,该函数反复调用 `random.shuffle()` 来重新排列数据项,直至检测到数据已经按升序排列[^1]。 --- #### 堆排序(Heap Sort) 堆排序是一种利用二叉堆结构来实现的选择排序变体。它的主要特点是稳定性和较高的效率,在最坏情况下的时间复杂度仍保持为 O(n log n)。堆排序的核心在于构建最大堆或最小堆,并逐步提根节点以形成最终的有序序列。 下面是一个简单的堆排序实现: ```python def heapify(arr, n, i): largest = i left = 2 * i + 1 right = 2 * i + 2 if left < n and arr[left] > arr[largest]: largest = left if right < n and arr[right] > arr[largest]: largest = right if largest != i: arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i] heapify(arr, n, largest) def heapsort(arr): n = len(arr) # 构建初始的最大堆 for i in range(n // 2 - 1, -1, -1): heapify(arr, n, i) # 提元素并重建堆 for i in range(n-1, 0, -1): arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] heapify(arr, i, 0) ``` 这段代码实现了经典的堆排序逻辑,其中 `heapify` 被用来维护堆属性,而 `heapsort` 则负责整体流程控制[^3]。 --- #### 煎饼排序(Pancake Sort) 煎饼排序是一种模拟翻转操作的过程来进行排序的方法。假设有一叠大小不同的煎饼,每次允许将顶部的一部分反转到底部,则目标是最少次数下使整个栈变得整齐。这种算法虽然看似简单,但实际上涉及较复杂的计算过程,其平均性能较差 (O(n²)),但在某些特殊场景中仍然有应用价值[^3]。 下面是煎饼排序的一种基本实现形式: ```python def flip(arr, k): """翻转前k个元素""" return arr[:k][::-1] + arr[k:] def find_max_index(arr, end): """找到指定范围内的最大值索引""" max_idx = 0 for i in range(1, end+1): if arr[i] > arr[max_idx]: max_idx = i return max_idx def pancake_sort(arr): curr_size = len(arr) while curr_size > 1: max_idx = find_max_index(arr, curr_size-1) if max_idx != curr_size-1: if max_idx != 0: arr = flip(arr, max_idx+1) arr = flip(arr, curr_size) curr_size -= 1 return arr ``` 以上程序展示了如何一步步调整数组顺序从而达到全局最优状态[^3]。 --- #### 教学意义与实际用途比较 除了上述提到的具体技术细节外,值得注意的是像猴子排序这样的极端例子往往不具备现实可行性,但它却能很好地帮助学生理解概率论以及计算机科学领域内关于正确性与效率之间权衡的概念[^2]。相比之下,诸如快速排序、归并排序或者堆排序则因其良好的渐近表现而在工业界广泛采用。 ---
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