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Open Model Lab

排序與演算法權衡

模擬載入中

Open Model Lab 正在為這個概念準備即時實驗台、控制項與圖表區。

總結

你學會了甚麼

建議下一步
打開概念測驗不離開這個概念，先確認核心想法是否已經掌握。
接下來讀甚麼
Binary Search / Halving the Search SpaceReuse ordered-list thinking to see why search can discard half the possibilities at each step.

關鍵重點

  1. A sorted output can hide very different comparison, write, and marker traces.
  2. Input order changes the initial disorder, so the same algorithm can feel cheap or expensive.
  3. A useful sorting explanation names both the algorithm and the cost metric being optimized.

常見迷思

Do not judge a sorting algorithm only by the final sorted list. The process trace is where the trade-off becomes visible.

相同的最終答案可以隱藏非常不同的步進模式和成本。

先留在這個概念

想再鞏固這個概念時，可以在這裡複習、測一測或自由探索。

  1. 建議下一步打開概念測驗不離開這個概念，先確認核心想法是否已經掌握。
  2. 練習選項挑戰模式完成核心學習流程後，挑戰模式會留作第二條加深路線。
  1. 練習選項回到實驗台複習帶著關鍵控制和圖表，再走一次引導式設定。
  2. 練習選項例題自己試完設定後，再對照已完成的例題步驟。
  3. 練習選項在實驗台自由探索轉到下一個概念前，先自由試玩即時控制。

接下來讀甚麼

用最相關的延伸概念，順勢接續下一段學習。

  1. 接下來讀甚麼Reuse ordered-list thinking to see why search can discard half the possibilities at each step.Binary Search / Halving the Search Space
    1. 接下來讀甚麼Carry visible algorithm traces into graph search and neighborhood structure.Graph Representation and Adjacency Intuition

Read comparisons, writes, and remaining disorder together: each tells a different part of the trade-off story.

  1. 比較次數

    跟蹤演算法到目前為止已經需要進行多少對比檢查。

  2. 寫入次數

    跟蹤演算法實際重寫列表的次數。

  3. 無序度計數

    計算仍然存在的無序對數。

為什麼會這樣

解釋

排序應該像一個可見的過程，而不是一個從前到後的跳躍。這個基準保持了實時列表、活躍的比較和執行成本一起，讓每個演算法都留下可讀的痕跡。

重點不在於首先記住複雜性表。重點是觀看同一個排序輸出透過不同的區域性決策到達的方式，並看到為什麼輸入順序會改變故事。

重點

01排序是一系列比較和移動。
02不同的演算法可以透過不同的區域性模式達到相同的排序輸出。
03輸入順序很重要，因為它改變了演算法實際需要做的工作量。

例題

例題

想逐步查看同一個概念如何被帶出來時，再打開這些例題。

凍結步驟

逐步查看凍結例題

凍結步驟
直接從基準中閱讀當前的排序痕跡。

支持者方案會解鎖已儲存學習工具、精確狀態分享，以及支援這條引導流程的更深入複習面板。

查看方案
凍結數值使用凍結參數

當前執行實際在做什麼樣的工作？

演算法選擇

Bubble

輸入模式

shuffled

1. 設定活躍狀態

The bench is running Bubble on a shuffled list.

2. 閱讀可見的成本

So far the trace has used 0 comparisons and 0 writes.

3. 閱讀還剩多少混亂

There are 20 inversions still left, so the algorithm is still paying for the remaining disorder step by step.

當前權衡讀取

The largest unsorted value will keep drifting toward the right edge.

快速測驗

正在載入已保存的測驗狀態。

無障礙

無障礙

當你需要把模擬與圖表轉成文字描述時，再打開這裡。

模擬顯示一組條形圖。當前排序演算法的活動區間、已安定區域和指標標記顯示其正在進行的操作，而讀出卡則報告比較次數、寫入次數以及剩餘無序度。

圖表摘要

一個圖表跟蹤時間上的比較次數和寫入次數。另一個圖表跟蹤已安定專案數與剩餘逆序對的關係，第三個圖表則顯示剩餘無序度的比例。

工作台工具與分享連結

先把穩定概念連結和精確狀態分享收起來，等你真的要重新打開或分享工作台時再展開。

試試這個設定

跳到某個命名好的實驗台狀態，或直接複製你目前正在看的狀態。分享連結會重新打開同一組控制、圖表、疊層與比較脈絡。

目前實驗台

Bubble on shuffled 預設場景

這個實驗台目前顯示的是其中一個概念作者預設場景。

打開預設實驗台

精選設定

近乎排序列表上的插入

開啟一個情況，讓插入幾乎不需要移動任何東西。

逆序冒泡執行

開啟一個更難的情況，讓冒泡不斷掃描並交換。

已儲存設定

已儲存設定屬於支持者方案學習工具；穩定的概念連結仍會對所有人保留。

正在確認已儲存設定權限

Open Model Lab 正在判斷這個實驗台可否只儲存在本機、同步到帳戶，或打開只限支持者方案的比較工具。

複製目前設定

精準狀態分享屬於支持者方案功能；穩定的概念與段落連結仍然可用。

穩定連結

進度與下一步

把進度訊號、入門路徑接續和複習提示留在頁面裡，但不要讓它們和主要學習流程搶焦點。

進度

正在載入進度

正在為這個瀏覽器或已同步帳戶載入已儲存的概念進度，稍後才會顯示完成狀態。