پائٿون ۾ مختلف ترتيب ڏيڻ جا طريقا ۽ الگورتھم استعمال ڪندي لسٽن، صفن، لغات وغيره کي ترتيب ڏيڻ لاءِ Python Sort فنڪشن کي ڪيئن استعمال ڪجي سکو:
Sorting هڪ ٽيڪنڪ آهي جيڪا ترتيب ڏيڻ لاءِ استعمال ٿئي ٿي. ڊيٽا کي ترتيب وار ترتيب ۾ يا ته چڙهندي يا نزول جي ترتيب ۾.
اڪثر وقت وڏن منصوبن جي ڊيٽا کي صحيح ترتيب ۾ ترتيب نه ڏنو ويو آهي ۽ اهو ضروري ڊيٽا کي موثر طريقي سان رسائي ۽ حاصل ڪرڻ دوران مسئلا پيدا ڪري ٿو.
0> ترتيب ڏيڻ واري ٽيڪنڪ کي هن مسئلي کي حل ڪرڻ لاء استعمال ڪيو ويندو آهي. Python مختلف ترتيب ڏيڻ جون ٽيڪنڪون مهيا ڪري ٿو مثال طور،بلبل جي ترتيب، داخل ڪرڻ جي ترتيب، مرج ترتيب، Quicksort، وغيره.هن سبق ۾، اسين سمجهنداسين ته مختلف الگورتھم استعمال ڪندي پٿون ۾ ترتيب ڏيڻ ڪيئن ڪم ڪندو آهي.
5>
پٿون ترتيب
0>
پٿون ترتيب جو نحو
ترتيب ڏيڻ لاءِ، پٿون بلٽ ان فنڪشن مهيا ڪري ٿو يعني ”سانٽ()“ فنڪشن. اهو استعمال ڪيو ويندو آهي ڊيٽا جي عنصرن کي ترتيب ڏيڻ لاءِ فهرست جي وڌندي ترتيب ۾ يا نزولي ترتيب ۾.
اچو هن تصور کي هڪ مثال سان سمجهون.
مثال 1:
``` a = [ 3, 5, 2, 6, 7, 9, 8, 1, 4 ] a.sort() print( “ List in ascending order: ”, a ) ```
آئوٽ پُٽ:
هن مثال ۾، ڏنل غير ترتيب ڏنل فهرست کي ترتيب ڏنل ترتيب سان ترتيب ڏني وئي آهي "srt()" فنڪشن استعمال ڪندي. .
مثال 2:
``` a = [ 3, 5, 2, 6, 7, 9, 8, 1, 4 ] a.sort( reverse = True ) print( “ List in descending order: ”, a ) ```
آئوٽ پُٽ
0>
مٿين مثال ۾، ڏنل غير ترتيب ڏنل فهرست کي ريورس آرڊر ۾ فنڪشن استعمال ڪندي ترتيب ڏنو ويو آهي “ sort( reverse = True )”.
وقتجڳهه بلبل جي ترتيب O(n) O(n2) O(n2) O(1) ها ها داخل ڪرڻ جي ترتيب O(n) O(n2) O(n2) O(1) ها ها جلدي ترتيب O(n log(n)) O(n log(n)) O(n2) O(N) نه ها ضم ڪريو ترتيب ڏيو O(n log(n)) O(n log(n)) O(n log(n)) O(N) ها نه هيپ ترتيب O(n لاگ (n)) O(n log(n)) O(n log(n)) O(1) نه ها
مٿي ڏنل مقابلي واري جدول ۾ ”O“ بگ اوه نوٽيشن آهي جنهن کي مٿي بيان ڪيو ويو آهي جڏهن ته ”n“ ۽ ”N“ جو مطلب آهي ان پٽ جي ماپ .
اڪثر پڇيا ويندڙ سوال
س # 1) Python ۾ ترتيب () ڇا آهي؟
جواب: پائٿون ۾ sort() هڪ فنڪشن آهي جيڪو هڪ مخصوص ترتيب ۾ فهرستن يا صفن کي ترتيب ڏيڻ لاء استعمال ڪيو ويندو آهي. هي فنڪشن وڏي منصوبن تي ڪم ڪرڻ دوران ترتيب ڏيڻ جي عمل کي آسان بڻائي ٿو. اهو ڊولپرز لاءِ تمام مددگار آهي.
سوال #2) توهان Python ۾ ڪيئن ترتيب ڏيو ٿا؟
0> جواب: پٿون مختلف ترتيب ڏيڻ واريون ٽيڪنڪون مهيا ڪري ٿو جيڪي عنصر کي ترتيب ڏيڻ لاءِ استعمال ٿين ٿيون. مثال طور، Quick sort، merge sort، Bubble sort، Insertion sort، وغيره. سڀ ترتيب ڏيڻ واريون ٽيڪنڪ موثر ۽ سمجھڻ ۾ آسان آھن.سوال #3) پٿون ڪيئن ٿو ترتيب () ڪم؟
0> جواب: ترتيب ()فنڪشن ڏنل صف کي صارف کان ان پٽ طور وٺي ٿو ۽ ترتيب ڏيڻ واري الگورتھم کي استعمال ڪندي مخصوص ترتيب ۾ ترتيب ڏئي ٿو. الورورٿم جي چونڊ تي منحصر آهي صارف جي پسند. صارف استعمال ڪري سگھن ٿا Quick sort، merge sort، Bubble sort، Insertion sort، وغيره استعمال ڪندڙ جي ضرورتن جي بنياد تي.Conclusion
مٿين سبق ۾، اسان Python ۾ ترتيب ڏيڻ واري ٽيڪنڪ سان گڏ بحث ڪيو. عام ترتيب ڏيڻ جون ٽيڪنڪون.
- بلبل ترتيب
- داخل ڪرڻ جي ترتيب
- جلدي ترتيب 16>
اسان انهن جي وقت جي پيچيدگين ۽ فائدن بابت سکيو ۽ نقصانات. اسان مٿي ڏنل مڙني ٽيڪنالاجي جو مقابلو پڻ ڪيو.
Algorithms ترتيب ڏيڻ جي پيچيدگيTime Complexity هڪ خاص الگورٿم کي هلائڻ لاءِ ڪمپيوٽر پاران لڳل وقت جو مقدار آهي. ان ۾ ٽن قسمن جي وقت جي پيچيدگي جا ڪيس آهن.
- بدترين صورت: پروگرام کي هلائڻ لاءِ ڪمپيوٽر جو وڌ ۾ وڌ وقت.
- اوسط ڪيس: پروگرام کي هلائڻ لاءِ ڪمپيوٽر پاران گھٽ ۾ گھٽ ۽ وڌ ۾ وڌ وقت ورتو ويو.
- بهترين صورت: پروگرام کي هلائڻ لاءِ ڪمپيوٽر جو گھٽ ۾ گھٽ وقت. اهو وقت جي پيچيدگي جي بهترين صورت آهي.
پيچيدگي نوٽس
بگ اوه نوٽشن، O: بگ اوه نوٽيشن اپر بائونڊ کي پهچائڻ جو سرڪاري طريقو آهي algorithms جي هلندڙ وقت. اهو استعمال ڪيو ويندو آهي بدترين-ڪيس وقت جي پيچيدگي کي ماپڻ لاءِ يا اسين چئون ته سڀ کان وڏو وقت جيڪو الگورٿم مڪمل ٿيڻ ۾ ورتو آهي.
Big omega Notation, 
: Big omega Notation is الگورتھم جي هلندڙ وقت جي گھٽ ۾ گھٽ حد تائين پهچائڻ جو سرڪاري طريقو. اهو استعمال ڪيو ويندو آهي بهترين-ڪيس جي وقت جي پيچيدگي کي ماپڻ لاءِ يا اسان چئون ته الورورٿم طرفان ورتو ويو بهترين وقت. ٻئي حدون يعني هيٺيون ۽ مٿيون وقت جيڪو الگورٿم مڪمل ٿيڻ ۾ ورتو آهي.
Python ۾ ترتيب ڏيڻ جا طريقا
بلبل جي ترتيب
ڊيٽا کي ترتيب ڏيڻ جو آسان طريقو آهي بلبل جي ترتيب جيڪو برٽ فورس ٽيڪنڪ استعمال ڪري ٿو. اهو هر ڊيٽا عنصر ڏانهن ورجائي ٿو ۽ ان کي ٻين عناصر سان مقابلو ڪندوصارف کي ترتيب ڏنل ڊيٽا مهيا ڪرڻ لاءِ.
اچو ته هن ٽيڪنڪ کي سمجهڻ لاءِ هڪ مثال وٺون:
- اسان کي هڪ صف ڏني وئي آهي جنهن ۾ عناصر موجود آهن. 10، 40، 7، 3، 15 ”. ھاڻي، اسان کي ھن صف کي ترتيب ڏيڻ جي ضرورت آھي وڌندي ترتيب ۾ بلبل ترتيب ٽيڪنڪ استعمال ڪندي Python ۾.
- سڀ کان پھريون قدم ڏنل آرڊر ۾ آري کي ترتيب ڏيڻ آھي.
- ”Iteration 1“ ۾، اسان ھڪ ھڪ ڪري ھڪ ٻئي عنصرن سان ھڪ ايري جي پھرئين عنصر جو مقابلو ڪري رھيا آھيون.
- سرخ تير بيان ڪري رهيا آهن پهرين عنصرن جي مقابلي کي هڪ صف جي ٻين عنصرن سان.
- جيڪڏهن توهان ڏسندا ته ”10“ ”40“ کان ننڍو آهي، ته اهو ساڳيو ئي رهي ٿو. جاءِ پر ايندڙ عنصر ”7“ ”10“ کان ننڍو آهي. ان ڪري ان کي تبديل ڪيو وڃي ٿو ۽ پهرين جاءِ تي اچي ٿو.
- مٿين عمل کي بار بار ڪيو ويندو عناصرن کي ترتيب ڏيڻ لاءِ.
-
- 14>جڏهن ته ”Iteration 2“ ۾ ٻيو عنصر هڪ صف جي ٻين عنصرن سان مقابلو ڪري رهيو آهي.
- جيڪڏهن مقابلي وارو عنصر ننڍو آهي ته پوءِ اهو ٿيندو تبديل ڪيو وڃي، ٻي صورت ۾ اهو ساڳيو جڳهه تي رهندو.
- ان "Iteration 3" ۾ ٽيون عنصر هڪ صف جي ٻين عنصرن سان مقابلو ڪري رهيو آهي. “Iteration 4” ٻيو آخري عنصر هڪ صف جي ٻين عنصرن سان مقابلو ڪري رهيو آهي.
- ۾هن مرحلي ۾ صف کي ترتيب ڏنل ترتيب سان ترتيب ڏنل آهي.
22>
پروگرام بلبل جي ترتيب لاءِ
``` def Bubble_Sort(unsorted_list): for i in range(0,len(unsorted_list)-1): for j in range(len(unsorted_list)-1): if(unsorted_list[j]>unsorted_list[j+1]): temp_storage = unsorted_list[j] unsorted_list[j] = unsorted_list[j+1] unsorted_list[j+1] = temp_storage return unsorted_list unsorted_list = [5, 3, 8, 6, 7, 2] print("Unsorted List: ", unsorted_list) print("Sorted List using Bubble Sort Technique: ", Bubble_Sort(unsorted_list)) ``` آئوٽ پُٽ 3>0>23>3>0> ببل جي ترتيب جي وقت جي پيچيدگي
13>14> بدترين ڪيس:بلبل جي ترتيب لاءِ بدترين وقت جي پيچيدگي O( n2) آهي.فائدا
- اهو گهڻو ڪري استعمال ٿيندو آهي ۽ ان تي عمل ڪرڻ آسان آهي. 14>اسان مختصر مدي واري اسٽوريج جي استعمال کان سواءِ ڊيٽا عناصر کي مٽائي سگهون ٿا.
- ان کي گهٽ گهربل آهي خلا.
نقصانات
13>14>ان وڏي ڊيٽا جي عنصرن جي وڏي انگ سان ڊيل ڪرڻ دوران سٺي ڪارڪردگي نه ڏني.14>اهو ضرورت آهي nهر “n” انگن اکرن لاءِ 2 مرحلا ترتيب ڏيڻ لاءِ.داخل ڪرڻ ترتيب ڏيو
0> داخل ڪرڻ جي ترتيب هڪ آسان ۽ سادي ترتيب ڏيڻ واري ٽيڪنڪ آهي جيڪا راند ڪارڊ کي ترتيب ڏيڻ وانگر ڪم ڪري ٿي. داخل ڪرڻ جي ترتيب عناصر کي ترتيب ڏئي ٿو هر هڪ عنصر کي هڪ ٻئي سان ڀيٽ ڪندي. عنصر چونڊيا ويندا آهن ۽ ٻئي عنصر سان تبديل ڪيا ويندا آهن جيڪڏهن عنصر ٻئي کان وڏو يا ننڍو آهي.اچو ته هڪ مثال وٺون
- اسان کي مهيا ڪيل آهي هڪ آري جنهن ۾ عناصر آهن “100, 50, 30, 40, 10”.
- پهريون، اسان صف کي ترتيب ڏيون ٿا ۽ مقابلو شروع ڪريون ٿا.اهو.
- پهرين قدم ۾ “100” جو مقابلو ٻئي عنصر “50” سان ڪيو ويو آهي. "50" کي "100" سان تبديل ڪيو ويندو آهي جيئن اهو وڏو آهي.
- ٻئي قدم ۾، ٻيهر ٻئي عنصر "100" کي ٽئين عنصر "30" سان ڀيٽيو ويندو آهي ۽ تبديل ڪيو ويندو آهي. 14 هاڻي، جيڪڏهن توهان محسوس ڪيو ته "30" پهرين جڳهه تي اچي ٿو ڇو ته اهو ٻيهر "50" کان ننڍو آهي.
- مقابلو هڪ صف جي آخري عنصر تائين ٿيندو ۽ آخر ۾، اسان حاصل ڪنداسين. ترتيب ڏنل ڊيٽا.
``` def InsertionSort(array): for i in range(1, len(array)): key_value = array[i] j = i-1 while j >= 0 and key_value array[j] : array[j + 1] = array[j] j -= 1 array[j + 1] = key_value array = [11, 10, 12, 4, 5] print("The unsorted array: ", array) InsertionSort(array) print ("The sorted array using the Insertion Sort: ") for i in range(len(array)): print (array[i]) ``` آئوٽ پُٽ
0>
3> 0> 1 4>n2).فائدا 3>13>
نقصان
13>ضم ڪرڻ جي ترتيب
هي ترتيب ڏيڻ جو طريقو استعمال ڪري ٿو تقسيم ۽ فتح جو طريقو عناصر کي مخصوص ترتيب ۾ ترتيب ڏيڻ لاءِ. ضم جي ترتيب جي مدد سان ترتيب ڏيڻ دوران، جيعناصر کي اڌ ۾ ورهايو ويو آهي ۽ پوء، اهي ترتيب ڏنل آهن. سڀني حصن کي ترتيب ڏيڻ کان پوء، عناصر ٻيهر شامل ٿي ويندا آهن هڪ مڪمل ترتيب ٺاهيندي.
اچو ته هڪ مثال وٺون هن ٽيڪنڪ کي سمجهڻ لاء
- اسان کي مهيا ڪيل آهي. هڪ صف "7، 3، 40، 10، 20، 15، 6، 5". صف ۾ 7 عناصر شامل آهن. جيڪڏهن اسان ان کي اڌ ۾ ورهايون ( 0 + 7 / 2 = 3 ).
- ٻئي مرحلي ۾، توهان ڏسندا ته عناصر ٻن حصن ۾ ورهايل آهن. هر هڪ ۾ 4 عنصر آهن.
- وڌيڪ، عناصر ٻيهر ورهايل آهن ۽ هر هڪ ۾ 2 عنصر آهن. 14>اهو عمل جاري رهندو جيستائين صرف هڪ عنصر هڪ صف ۾ موجود نه آهي. ڏسو قدم نمبر. تصوير ۾ 4.
- هاڻي، اسان عناصر کي ترتيب ڏينداسين ۽ انهن کي شامل ڪرڻ شروع ڪنداسين جيئن اسان ورهايل هئاسين. 14> قدم نمبر ۾. 5 جيڪڏھن توھان ڏسندا ته 7 3 کان وڏو آھي، تنھنڪري اسين انھن کي مٽائينداسين ۽ ان کي ايندڙ قدم ۾ شامل ڪنداسين ۽ ان جي برعڪس. 15>
``` def MergeSort(arr): if len(arr) > 1: middle = len(arr)//2 L = arr[:middle] R = arr[middle:] MergeSort(L) MergeSort(R) i = j = k = 0 while i len(L) and j len(R): if L[i] R[j]: arr[k] = L[i] i += 1 else: arr[k] = R[j] j += 1 k += 1 while i len(L): arr[k] = L[i] i += 1 k += 1 while j len(R): arr[k] = R[j] j += 1 k += 1 def PrintSortedList(arr): for i in range(len(arr)): print(arr[i],) print() arr = [12, 11, 13, 5, 6, 7] print("Given array is", end="\n") PrintSortedList(arr) MergeSort(arr) print("Sorted array is: ", end="\n") PrintSortedList(arr) ``` آئوٽ پُٽ
0>
ضمي جي ترتيب جي وقت جي پيچيدگي
>13>فائدا
13>نقصانات
- ان کي ٻين جي مقابلي ۾ وڌيڪ جاءِ جي ضرورت آهي ترتيب ڏيڻ جون ٽيڪنڪون.
- اها ٻين جي ڀيٽ ۾ نسبتاً گهٽ ڪارگر آهي.
تڪڙي ترتيب
تڪڙو ترتيب ٻيهر تقسيم ۽ فتح جو طريقو استعمال ڪري ٿو لسٽ جي عناصر کي ترتيب ڏيڻ لاءِ. يا هڪ صف. اهو محور عناصر کي نشانو بڻائي ٿو ۽ عناصر کي چونڊيل پيوٽ عنصر جي مطابق ترتيب ڏئي ٿو.
مثال طور
- اسان کي هڪ صف ڏني وئي آهي جنهن ۾ عناصر آهن "1 ,8,3,9,4,5,7”.
- اچو ته فرض ڪريون “7” کي هڪ پائلٽ عنصر.
- هاڻي اسان صف کي اهڙي طرح ورهائينداسين ته کاٻي پاسي ۾ عناصر شامل آھن جيڪي پيوٽ عنصر ”7“ کان ننڍا آھن ۽ ساڄي پاسي ۾ پيوٽ عنصر ”7“ کان وڏا عنصر آھن.
- اسان وٽ ھاڻي ٻه صفون آھن “1,3,4,5 ”۽ ”8، 9“.
- ٻيهر، اسان کي ٻنهي صفن کي ورهائڻو پوندو جيئن اسان مٿي ڪيو. فرق صرف اهو آهي ته محور عناصر تبديل ٿي وڃن ٿا.
- اسان کي صفن کي ورهائڻو پوندو جيستائين اسان صف ۾ واحد عنصر حاصل نه ڪريون. ترتيب کاٻي کان ساڄي تائين ۽ توهان کي ترتيب ڏني وينديarray.
پروگرام تڪڙي ترتيب لاءِ
``` def Array_Partition( arr, lowest, highest ): i = ( lowest-1 ) pivot_element = arr[ highest ] for j in range( lowest, highest ): if arr[ j ] = pivot_element: i = i+1 arr[ i ], arr[ j ] = arr[ j ], arr[ i ] arr[ i+1 ], arr[ highest ] = arr[ highest ], arr[ i+1 ] return ( i+1 ) def QuickSort( arr, lowest, highest ): if len( arr ) == 1: return arr if lowest highest: pi = Array_Partition( arr, lowest, highest ) QuickSort( arr, lowest, pi-1 ) QuickSort( arr, pi+1, highest ) arr = [ 9, 6, 7, 8, 0, 4 ] n = len( arr ) print( " Unsorted array: ", arr ) QuickSort( arr, 0, n-1 ) print( " Sorted array using Quick Sort: " ) for i in range( n ): print( " %d " % arr[ i ] ) ```
آئوٽ پُٽ
فائدا
13>نقصانات
13>14>ان جي بدترين صورت جي پيچيدگي بلبل جي ترتيب جي پيچيدگين وانگر آهي ۽ داخل ڪرڻ جي ترتيب.هيپ ترتيب
هيپ ترتيب بائنري سرچ ٽري جو جديد نسخو آهي. . هيپ جي ترتيب ۾، هڪ آري جو سڀ کان وڏو عنصر وڻ جي پاڙ تي هميشه ۽ پوءِ رکيل هوندو آهي، ليف نوڊس سان روٽ جي مقابلي ۾.
مثال طور:
- اسان کي هڪ صف ڏني وئي آهي جنهن ۾ عناصر آهن “40, 100, 30, 50, 10”.
- “ قدم 1 ” ۾ اسان هڪ وڻ ٺاهيو صف ۾ عناصر جي موجودگي.
- “ قدم 2” ۾ اسان وڌ ۾ وڌ ڍير ٺاهي رهيا آهيون يعني ترتيب ڏيڻ لاءِ هيٺيون ترتيب ۾ عناصر. سڀ کان وڏو عنصر ٿيندومٿئين پاسي رھندو آھي (روٽ) ۽ ننڍڙو عنصر ھيٺئين پاسي رھندو آھي (ليف نوڊس). ڏنل صف “100, 50, 30, 40, 10” ٿي وڃي ٿي.
- ان “ قدم 3 ” ، اسان گهٽ ۾ گهٽ هيپ ٺاهي رهيا آهيون ته جيئن اسان هڪ صف جا گهٽ ۾ گهٽ عنصر ڳولي سگهون. ائين ڪرڻ سان، اسان وڌ ۾ وڌ ۽ گھٽ ۾ گھٽ عناصر حاصل ڪندا آهيون.
پروگرام هيپ ترتيب لاءِ
``` def HeapSortify( arr, n, i ): larger_element = i left = 2 * i + 1 right = 2 * i + 2 if left n and arr[ larger_element ] arr[ left ]: larger_element = left if right n and arr[ larger_element ] arr[ right ]: larger_element = right if larger_element != i: arr[ i ], arr[ larger_element ] = arr[ larger_element ], arr[ i ] HeapSortify( arr, n, larger_element ) def HeapSort( arr ): n = len( arr ) for i in range( n//2 - 1, -1, -1 ): HeapSortify( arr, n, i ) for i in range( n-1, 0, -1 ): arr[ i ], arr[ 0 ] = arr[ 0 ], arr[ i ] HeapSortify( arr, i, 0 ) arr = [ 11, 10, 12, 4, 5, 6 ] print( " The unsorted array is: ", arr ) HeapSort( arr ) n = len( arr ) print( " The sorted array sorted by the Heap Sort: " ) for i in range( n ): print( arr[ i ] ) ```
آئوٽ پُٽ
هيپ ترتيب جي وقت جي پيچيدگي
13>فائدا
13>نقصانات
13>ترتيب ڏيڻ واري ٽيڪنڪ جي وچ ۾ مقابلو
| طريقي ترتيب | بهترين ڪيس جي وقت جي پيچيدگي | اوسط ڪيس جي وقت جي پيچيدگي | بدترين ڪيس جي وقت جي پيچيدگي | خلائي پيچيدگي | استحکام | ان - |
|---|