В мире программирования поиск наибольшего числа в массиве — обычная задача. Но что, если мы добавим изюминку? Что, если нам разрешено использовать только ограниченное количество свопов для перестановки массива? В этой статье мы рассмотрим различные методы решения этой задачи и найдем наибольшее число, используя k свопов. Пристегнитесь и приготовьтесь раскрыть всю мощь свопов!

Метод 1: пузырьковая сортировка с K замен
Один из самых простых подходов — изменить классический алгоритм пузырьковой сортировки, чтобы ограничить количество свопов до k. Идея состоит в том, чтобы выполнять регулярные итерации пузырьковой сортировки, но завершать их раньше, если количество свопов превышает k. Вот пример реализации на Python:

def find_largest_number(arr, k):
    n = len(arr)
    for i in range(n-1):
        swapped = False
        for j in range(n-i-1):
            if arr[j] < arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
                swapped = True
                k -= 1
                if k == 0:
                    return arr
        if not swapped:
            break
    return arr

Метод 2: сортировка выбором с K свопами
Подобно предыдущему подходу мы можем изменить алгоритм сортировки выбором, чтобы ограничить количество свопов. Идея состоит в том, чтобы выбрать максимальный элемент и поменять его местами с последним неотсортированным элементом, отслеживая количество свопов. Вот пример реализации:

def find_largest_number(arr, k):
    n = len(arr)
    for i in range(n-1, 0, -1):
        max_index = 0
        for j in range(1, i+1):
            if arr[j] > arr[max_index]:
                max_index = j
        arr[i], arr[max_index] = arr[max_index], arr[i]
        k -= 1
        if k == 0:
            return arr
    return arr

Метод 3: рекурсивный подход
Другой способ решить эту проблему — использовать рекурсивный подход. Мы можем найти наибольшее число, рекурсивно меняя местами соседние элементы, пока не достигнем максимального количества свопов. Вот рекурсивная реализация на Python:

def find_largest_number(arr, k):
    if k == 0:
        return arr
    n = len(arr)
    for i in range(n-1):
        if arr[i] < arr[i+1]:
            arr[i], arr[i+1] = arr[i+1], arr[i]
            return find_largest_number(arr, k-1)
    return arr

В этой статье мы рассмотрели различные методы поиска наибольшего числа в массиве, используя ограниченное количество перестановок (k). Мы обсудили модификацию алгоритмов пузырьковой сортировки и сортировки выбором, а также использование рекурсивного подхода. Каждый метод имеет свои преимущества и особенности, поэтому выберите тот, который лучше всего соответствует вашим конкретным требованиям. Не забудьте оптимизировать свой код в зависимости от размера массива и значения k. Теперь у вас есть инструменты, которые помогут вам найти наибольшее число с помощью k замен!