以 fChart 馭 Python：
演算法（Algorithms）
Dec. 3, 2022
[1]演算法為陳述問題解決（problem solving）的方法，在資訊科學（Computer Science，CS）領域裡，比較關心的是「用電腦」工具來解決問題。在圖1 的「10 大項目之 9」的 7 個實例（可從 https://reurl.cc/RXXDqr 下載）中將探討搜尋（search）與排序（sorting）兩大古典問題。
搜尋與排序問題
首先，我們先定義資料的搜尋與排列問題。給定一串數字資料：5, 7, 1, 1, 4, 3, 8
搜尋問題：找出 9 是否在這串資料中？（找不到）排序問題：將這串資料由小到大遞增（ascending）排好？（1, 1, 3, 4, 5, 7, 8）
初學者可能會很納悶：這不是一眼就能看出答案的小事，怎麼需要如此的大陣仗的在此討論呢？（如果是一千萬筆大數據資料呢？）這其中的關鍵就在：人類的一眼看不等於電腦的看一眼！
再細部追問題：是否能把人類如何一眼望穿的步驟鉅細靡遺地列出來教會只懂 0101... 的笨電腦呢？
因此，如何定性的陳述一種搜尋／排序的方法就成為古典電腦科學家所關心的問題了。例如，在 Google 設計的搜尋引擎中，我們下達「泰布布」這個關鍵字後，Google 就會將之與從全網路上所爬（crawl）來的庫儲網頁做比對（搜尋）。然後依照它們的關聯性大小依序列出（排序）。所以，我們就能從圖 2 中找到筆者長期筆耕的部落格入口網址了。
原始問題
從圖 1 的 7 個實例中，我們各挑了循序搜尋（sequential search）還選擇排序（selection sort）來說明以流程圖來表示將演算法後人工轉換到 Python 程式的過程。其中，前者的處理方法是依序「從到到尾」和原始資料比對要尋找的鍵值（key）（https://reurl.cc/aaenZG）；關於後者，每一回合都從尚未排序的資料中選出其值是最小的，並將之依序放到最左手邊以形成由小到大的資料遞增方式放置（https://reurl.cc/x1N9NE）。
1. 09-01.循序搜尋法：在資料 [89, 34, 78, 45, 92] 中搜尋輸入的鍵值
。
2. 09-05.選擇排序法：將資料 [12, 11, 10, 15, 1, 2] 以由小到大的遞增方式排列之。
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