自制冒泡排序算法(python3)

本文深入探讨了一种列表排序算法的实现细节,通过具体代码示例展示了如何从大到小对列表进行排序。文章包含了详细的算法步骤及调试日志,帮助读者理解排序过程中的关键操作。

代码:

a = [1,9,8,67,4638,10,123,7]#要排序的列表,可以自己写
a1 = a[:]
j = len(a)

for ic in range(j-1,-1,-1):
	for zp in range(j):
		if a[ic] < a[ic - zp]:
			a[ic],a[ic - zp] = a[ic - zp],a[ic]
		#print("ic={}, zp={}, a={}".format(ic, zp, a))调试语句,默认不运行

print(a)


从大到小

运行调试语句产生log:

log:
ic=7, zp=0, a=[1, 9, 8, 67, 4638, 10, 123, 7]
ic=7, zp=1, a=[1, 9, 8, 67, 4638, 10, 7, 123]
ic=7, zp=2, a=[1, 9, 8, 67, 4638, 10, 7, 123]
ic=7, zp=3, a=[1, 9, 8, 67, 123, 10, 7, 4638]
ic=7, zp=4, a=[1, 9, 8, 67, 123, 10, 7, 4638]
ic=7, zp=5, a=[1, 9, 8, 67, 123, 10, 7, 4638]
ic=7, zp=6, a=[1, 9, 8, 67, 123, 10, 7, 4638]
ic=7, zp=7, a=[1, 9, 8, 67, 123, 10, 7, 4638]
ic=6, zp=0, a=[1, 9, 8, 67, 123, 10, 7, 4638]
ic=6, zp=1, a=[1, 9, 8, 67, 123, 7, 10, 4638]
ic=6, zp=2, a=[1, 9, 8, 67, 10, 7, 123, 4638]
ic=6, zp=3, a=[1, 9, 8, 67, 10, 7, 123, 4638]
ic=6, zp=4, a=[1, 9, 8, 67, 10, 7, 123, 4638]
ic=6, zp=5, a=[1, 9, 8, 67, 10, 7, 123, 4638]
ic=6, zp=6, a=[1, 9, 8, 67, 10, 7, 123, 4638]
ic=6, zp=7, a=[1, 9, 8, 67, 10, 7, 4638, 123]
ic=5, zp=0, a=[1, 9, 8, 67, 10, 7, 4638, 123]
ic=5, zp=1, a=[1, 9, 8, 67, 7, 10, 4638, 123]
ic=5, zp=2, a=[1, 9, 8, 10, 7, 67, 4638, 123]
ic=5, zp=3, a=[1, 9, 8, 10, 7, 67, 4638, 123]
ic=5, zp=4, a=[1, 9, 8, 10, 7, 67, 4638, 123]
ic=5, zp=5, a=[1, 9, 8, 10, 7, 67, 4638, 123]
ic=5, zp=6, a=[1, 9, 8, 10, 7, 123, 4638, 67]
ic=5, zp=7, a=[1, 9, 8, 10, 7, 4638, 123, 67]
ic=4, zp=0, a=[1, 9, 8, 10, 7, 4638, 123, 67]
ic=4, zp=1, a=[1, 9, 8, 7, 10, 4638, 123, 67]
ic=4, zp=2, a=[1, 9, 8, 7, 10, 4638, 123, 67]
ic=4, zp=3, a=[1, 9, 8, 7, 10, 4638, 123, 67]
ic=4, zp=4, a=[1, 9, 8, 7, 10, 4638, 123, 67]
ic=4, zp=5, a=[1, 9, 8, 7, 67, 4638, 123, 10]
ic=4, zp=6, a=[1, 9, 8, 7, 123, 4638, 67, 10]
ic=4, zp=7, a=[1, 9, 8, 7, 4638, 123, 67, 10]
ic=3, zp=0, a=[1, 9, 8, 7, 4638, 123, 67, 10]
ic=3, zp=1, a=[1, 9, 7, 8, 4638, 123, 67, 10]
ic=3, zp=2, a=[1, 8, 7, 9, 4638, 123, 67, 10]
ic=3, zp=3, a=[1, 8, 7, 9, 4638, 123, 67, 10]
ic=3, zp=4, a=[1, 8, 7, 10, 4638, 123, 67, 9]
ic=3, zp=5, a=[1, 8, 7, 67, 4638, 123, 10, 9]
ic=3, zp=6, a=[1, 8, 7, 123, 4638, 67, 10, 9]
ic=3, zp=7, a=[1, 8, 7, 4638, 123, 67, 10, 9]
ic=2, zp=0, a=[1, 8, 7, 4638, 123, 67, 10, 9]
ic=2, zp=1, a=[1, 7, 8, 4638, 123, 67, 10, 9]
ic=2, zp=2, a=[1, 7, 8, 4638, 123, 67, 10, 9]
ic=2, zp=3, a=[1, 7, 9, 4638, 123, 67, 10, 8]
ic=2, zp=4, a=[1, 7, 10, 4638, 123, 67, 9, 8]
ic=2, zp=5, a=[1, 7, 67, 4638, 123, 10, 9, 8]
ic=2, zp=6, a=[1, 7, 123, 4638, 67, 10, 9, 8]
ic=2, zp=7, a=[1, 7, 4638, 123, 67, 10, 9, 8]
ic=1, zp=0, a=[1, 7, 4638, 123, 67, 10, 9, 8]
ic=1, zp=1, a=[1, 7, 4638, 123, 67, 10, 9, 8]
ic=1, zp=2, a=[1, 8, 4638, 123, 67, 10, 9, 7]
ic=1, zp=3, a=[1, 9, 4638, 123, 67, 10, 8, 7]
ic=1, zp=4, a=[1, 10, 4638, 123, 67, 9, 8, 7]
ic=1, zp=5, a=[1, 67, 4638, 123, 10, 9, 8, 7]
ic=1, zp=6, a=[1, 123, 4638, 67, 10, 9, 8, 7]
ic=1, zp=7, a=[1, 4638, 123, 67, 10, 9, 8, 7]
ic=0, zp=0, a=[1, 4638, 123, 67, 10, 9, 8, 7]
ic=0, zp=1, a=[7, 4638, 123, 67, 10, 9, 8, 1]
ic=0, zp=2, a=[8, 4638, 123, 67, 10, 9, 7, 1]
ic=0, zp=3, a=[9, 4638, 123, 67, 10, 8, 7, 1]
ic=0, zp=4, a=[10, 4638, 123, 67, 9, 8, 7, 1]
ic=0, zp=5, a=[67, 4638, 123, 10, 9, 8, 7, 1]
ic=0, zp=6, a=[123, 4638, 67, 10, 9, 8, 7, 1]
ic=0, zp=7, a=[4638, 123, 67, 10, 9, 8, 7, 1]
[4638, 123, 67, 10, 9, 8, 7, 1]

D:\opopop\LLL>

有优化代码可以评论或@

 

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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