1611065431

# Insertion Sort Algorithms using C | Insertion Sort Algorithm | Insertion Sort in C

Watch Great Learning’s video on the Insertion Sort Algorithm Using C! Insertion Sort Algorithm is one of the simplest sorting algorithms, very much similar to how one sorts playing cards in their hands. Insertion sort algorithm sorts the items of an array/list one at a time and is a lot less efficient when working with large lists than when advanced algorithms such as heapsort, quicksort or mergesort are used. This sorting algorithm splits the array/list into an unsorted and sorted part, where items are picked from the unsorted part and placed at the right position in the sorted part.

Great Learning brings you this video “Insertion Sort Algorithm”, aimed at helping you understand this specific type of algorithm. This video will help you understand the implementation of Insertion sort algorithms and its analysis. The video will also take you through Insertion sort Time/Space Complexity. Added to this, the video teaches these concepts by carrying out simultaneous demonstrations as well as examples of Insertion sort algorithms.

These are the topics covered in the video:

• 00:00 Introduction
• 01:32 What is Insertion Sort?
• 05:54 Insertion Sort - Algorithm
• 07:18 Insertion Sort - Demonstration
• 10:09 Insertion Sort - Implementation
• 19:40 Insertion Sort - Time Complexity
• 22:15 Insertion Sort - Space Complexity
• 22:45 Insertion Sort - Analysis
• 26:13 Insertion Sort - Example
• 33:48 Thank you!

#c #c-programming #developer #programming

1667425440

## pdf2gerb

Perl script converts PDF files to Gerber format

Pdf2Gerb generates Gerber 274X photoplotting and Excellon drill files from PDFs of a PCB. Up to three PDFs are used: the top copper layer, the bottom copper layer (for 2-sided PCBs), and an optional silk screen layer. The PDFs can be created directly from any PDF drawing software, or a PDF print driver can be used to capture the Print output if the drawing software does not directly support output to PDF.

The general workflow is as follows:

2. Print the top and bottom copper and top silk screen layers to a PDF file.
3. Run Pdf2Gerb on the PDFs to create Gerber and Excellon files.
4. Use a Gerber viewer to double-check the output against the original PCB design.
6. Submit the files to a PCB manufacturer.

Please note that Pdf2Gerb does NOT perform DRC (Design Rule Checks), as these will vary according to individual PCB manufacturer conventions and capabilities. Also note that Pdf2Gerb is not perfect, so the output files must always be checked before submitting them. As of version 1.6, Pdf2Gerb supports most PCB elements, such as round and square pads, round holes, traces, SMD pads, ground planes, no-fill areas, and panelization. However, because it interprets the graphical output of a Print function, there are limitations in what it can recognize (or there may be bugs).

See docs/Pdf2Gerb.pdf for install/setup, config, usage, and other info.

## pdf2gerb_cfg.pm

``````#Pdf2Gerb config settings:
#Put this file in same folder/directory as pdf2gerb.pl itself (global settings),
#or copy to another folder/directory with PDFs if you want PCB-specific settings.
#There is only one user of this file, so we don't need a custom package or namespace.
#NOTE: all constants defined in here will be added to main namespace.
#package pdf2gerb_cfg;

use strict; #trap undef vars (easier debug)
use warnings; #other useful info (easier debug)

##############################################################################################
#configurable settings:
#change values here instead of in main pfg2gerb.pl file

use constant WANT_COLORS => (\$^O !~ m/Win/); #ANSI colors no worky on Windows? this must be set < first DebugPrint() call

#just a little warning; set realistic expectations:
#DebugPrint("\${\(CYAN)}Pdf2Gerb.pl \${\(VERSION)}, \$^O O/S\n\${\(YELLOW)}\${\(BOLD)}\${\(ITALIC)}This is EXPERIMENTAL software.  \nGerber files MAY CONTAIN ERRORS.  Please CHECK them before fabrication!\${\(RESET)}", 0); #if WANT_DEBUG

use constant METRIC => FALSE; #set to TRUE for metric units (only affect final numbers in output files, not internal arithmetic)
use constant APERTURE_LIMIT => 0; #34; #max #apertures to use; generate warnings if too many apertures are used (0 to not check)
use constant DRILL_FMT => '2.4'; #'2.3'; #'2.4' is the default for PCB fab; change to '2.3' for CNC

use constant WANT_DEBUG => 0; #10; #level of debug wanted; higher == more, lower == less, 0 == none
use constant GERBER_DEBUG => 0; #level of debug to include in Gerber file; DON'T USE FOR FABRICATION
use constant WANT_STREAMS => FALSE; #TRUE; #save decompressed streams to files (for debug)
use constant WANT_ALLINPUT => FALSE; #TRUE; #save entire input stream (for debug ONLY)

#DebugPrint(sprintf("\${\(CYAN)}DEBUG: stdout %d, gerber %d, want streams? %d, all input? %d, O/S: \$^O, Perl: \$]\${\(RESET)}\n", WANT_DEBUG, GERBER_DEBUG, WANT_STREAMS, WANT_ALLINPUT), 1);
#DebugPrint(sprintf("max int = %d, min int = %d\n", MAXINT, MININT), 1);

#define standard trace and pad sizes to reduce scaling or PDF rendering errors:
#This avoids weird aperture settings and replaces them with more standardized values.
#(I'm not sure how photoplotters handle strange sizes).
#Fewer choices here gives more accurate mapping in the final Gerber files.
#units are in inches
use constant TOOL_SIZES => #add more as desired
(
#round or square pads (> 0) and drills (< 0):
.010, -.001,  #tiny pads for SMD; dummy drill size (too small for practical use, but needed so StandardTool will use this entry)
.031, -.014,  #used for vias
.041, -.020,  #smallest non-filled plated hole
.051, -.025,
.056, -.029,  #useful for IC pins
.070, -.033,
#    .090, -.043,  #NOTE: 600 dpi is not high enough resolution to reliably distinguish between .043" and .046", so choose 1 of the 2 here
.100, -.046,
.115, -.052,
.130, -.061,
.140, -.067,
.150, -.079,
.175, -.088,
.190, -.093,
.200, -.100,
.220, -.110,
.160, -.125,  #useful for mounting holes
#some additional pad sizes without holes (repeat a previous hole size if you just want the pad size):
.090, -.040,  #want a .090 pad option, but use dummy hole size
.065, -.040, #.065 x .065 rect pad
.035, -.040, #.035 x .065 rect pad
#traces:
.001,  #too thin for real traces; use only for board outlines
.006,  #minimum real trace width; mainly used for text
.008,  #mainly used for mid-sized text, not traces
.010,  #minimum recommended trace width for low-current signals
.012,
.015,  #moderate low-voltage current
.020,  #heavier trace for power, ground (even if a lighter one is adequate)
.025,
.030,  #heavy-current traces; be careful with these ones!
.040,
.050,
.060,
.080,
.100,
.120,
);
#Areas larger than the values below will be filled with parallel lines:
#This cuts down on the number of aperture sizes used.
#Set to 0 to always use an aperture or drill, regardless of size.
use constant { MAX_APERTURE => max((TOOL_SIZES)) + .004, MAX_DRILL => -min((TOOL_SIZES)) + .004 }; #max aperture and drill sizes (plus a little tolerance)
#DebugPrint(sprintf("using %d standard tool sizes: %s, max aper %.3f, max drill %.3f\n", scalar((TOOL_SIZES)), join(", ", (TOOL_SIZES)), MAX_APERTURE, MAX_DRILL), 1);

#NOTE: Compare the PDF to the original CAD file to check the accuracy of the PDF rendering and parsing!
#for example, the CAD software I used generated the following circles for holes:
#CAD hole size:   parsed PDF diameter:      error:
#  .014                .016                +.002
#  .020                .02267              +.00267
#  .025                .026                +.001
#  .029                .03167              +.00267
#  .033                .036                +.003
#  .040                .04267              +.00267
#This was usually ~ .002" - .003" too big compared to the hole as displayed in the CAD software.
#To compensate for PDF rendering errors (either during CAD Print function or PDF parsing logic), adjust the values below as needed.
#units are pixels; for example, a value of 2.4 at 600 dpi = .0004 inch, 2 at 600 dpi = .0033"
use constant
{
HOLE_ADJUST => -0.004 * 600, #-2.6, #holes seemed to be slightly oversized (by .002" - .004"), so shrink them a little
RNDPAD_ADJUST => -0.003 * 600, #-2, #-2.4, #round pads seemed to be slightly oversized, so shrink them a little
SQRPAD_ADJUST => +0.001 * 600, #+.5, #square pads are sometimes too small by .00067, so bump them up a little
TRACE_ADJUST => 0, #(pixels) traces seemed to be okay?
REDUCE_TOLERANCE => .001, #(inches) allow this much variation when reducing circles and rects
};

#Also, my CAD's Print function or the PDF print driver I used was a little off for circles, so define some additional adjustment values here:
#Values are added to X/Y coordinates; units are pixels; for example, a value of 1 at 600 dpi would be ~= .002 inch
use constant
{
CIRCLE_ADJUST_MINY => -0.001 * 600, #-1, #circles were a little too high, so nudge them a little lower
CIRCLE_ADJUST_MAXX => +0.001 * 600, #+1, #circles were a little too far to the left, so nudge them a little to the right
SUBST_CIRCLE_CLIPRECT => FALSE, #generate circle and substitute for clip rects (to compensate for the way some CAD software draws circles)
WANT_CLIPRECT => TRUE, #FALSE, #AI doesn't need clip rect at all? should be on normally?
RECT_COMPLETION => FALSE, #TRUE, #fill in 4th side of rect when 3 sides found
};

use constant SOLDER_MARGIN => +.012; #units are inches

#line join/cap styles:
use constant
{
CAP_NONE => 0, #butt (none); line is exact length
CAP_ROUND => 1, #round cap/join; line overhangs by a semi-circle at either end
CAP_SQUARE => 2, #square cap/join; line overhangs by a half square on either end
CAP_OVERRIDE => FALSE, #cap style overrides drawing logic
};

#number of elements in each shape type:
use constant
{
RECT_SHAPELEN => 6, #x0, y0, x1, y1, count, "rect" (start, end corners)
LINE_SHAPELEN => 6, #x0, y0, x1, y1, count, "line" (line seg)
CURVE_SHAPELEN => 10, #xstart, ystart, x0, y0, x1, y1, xend, yend, count, "curve" (bezier 2 points)
CIRCLE_SHAPELEN => 5, #x, y, 5, count, "circle" (center + radius)
};
#const my %SHAPELEN =
our %SHAPELEN =
(
rect => RECT_SHAPELEN,
line => LINE_SHAPELEN,
curve => CURVE_SHAPELEN,
circle => CIRCLE_SHAPELEN,
);

#panelization:
#This will repeat the entire body the number of times indicated along the X or Y axes (files grow accordingly).
#Display elements that overhang PCB boundary can be squashed or left as-is (typically text or other silk screen markings).
#Set "overhangs" TRUE to allow overhangs, FALSE to truncate them.
use constant PANELIZE => {'x' => 1, 'y' => 1, 'xpad' => 0, 'ypad' => 0, 'overhangs' => TRUE}; #number of times to repeat in X and Y directions

# Set this to 1 if you need TurboCAD support.
#\$turboCAD = FALSE; #is this still needed as an option?

#CIRCAD pad generation uses an appropriate aperture, then moves it (stroke) "a little" - we use this to find pads and distinguish them from PCB holes.
use constant PAD_STROKE => 0.3; #0.0005 * 600; #units are pixels
#convert very short traces to pads or holes:
use constant TRACE_MINLEN => .001; #units are inches
#use constant ALWAYS_XY => TRUE; #FALSE; #force XY even if X or Y doesn't change; NOTE: needs to be TRUE for all pads to show in FlatCAM and ViewPlot
use constant REMOVE_POLARITY => FALSE; #TRUE; #set to remove subtractive (negative) polarity; NOTE: must be FALSE for ground planes

#PDF uses "points", each point = 1/72 inch
#combined with a PDF scale factor of .12, this gives 600 dpi resolution (1/72 * .12 = 600 dpi)
use constant INCHES_PER_POINT => 1/72; #0.0138888889; #multiply point-size by this to get inches

# The precision used when computing a bezier curve. Higher numbers are more precise but slower (and generate larger files).
#\$bezierPrecision = 100;
use constant BEZIER_PRECISION => 36; #100; #use const; reduced for faster rendering (mainly used for silk screen and thermal pads)

# Ground planes and silk screen or larger copper rectangles or circles are filled line-by-line using this resolution.
use constant FILL_WIDTH => .01; #fill at most 0.01 inch at a time

# The max number of characters to read into memory
use constant MAX_BYTES => 10 * M; #bumped up to 10 MB, use const

use constant DUP_DRILL1 => TRUE; #FALSE; #kludge: ViewPlot doesn't load drill files that are too small so duplicate first tool

my \$runtime = time(); #Time::HiRes::gettimeofday(); #measure my execution time

print STDERR "Loaded config settings from '\${\(__FILE__)}'.\n";
1; #last value must be truthful to indicate successful load

#############################################################################################
#junk/experiment:

#use Package::Constants;
#use Exporter qw(import); #https://perldoc.perl.org/Exporter.html

#my \$caller = "pdf2gerb::";

#sub cfg
#{
#    my \$proto = shift;
#    my \$class = ref(\$proto) || \$proto;
#    my \$settings =
#    {
#        \$WANT_DEBUG => 990, #10; #level of debug wanted; higher == more, lower == less, 0 == none
#    };
#    bless(\$settings, \$class);
#    return \$settings;
#}

#use constant HELLO => "hi there2"; #"main::HELLO" => "hi there";
#use constant GOODBYE => 14; #"main::GOODBYE" => 12;

#our @EXPORT_OK = Package::Constants->list(__PACKAGE__); #https://www.perlmonks.org/?node_id=1072691; NOTE: "_OK" skips short/common names

#print STDERR scalar(@EXPORT_OK) . " consts exported:\n";
#foreach(@EXPORT_OK) { print STDERR "\$_\n"; }
#my \$val = main::thing("xyz");
#print STDERR "caller gave me \$val\n";
#foreach my \$arg (@ARGV) { print STDERR "arg \$arg\n"; }``````

Author: swannman
Source Code: https://github.com/swannman/pdf2gerb

1611065431

## Insertion Sort Algorithms using C | Insertion Sort Algorithm | Insertion Sort in C

Watch Great Learning’s video on the Insertion Sort Algorithm Using C! Insertion Sort Algorithm is one of the simplest sorting algorithms, very much similar to how one sorts playing cards in their hands. Insertion sort algorithm sorts the items of an array/list one at a time and is a lot less efficient when working with large lists than when advanced algorithms such as heapsort, quicksort or mergesort are used. This sorting algorithm splits the array/list into an unsorted and sorted part, where items are picked from the unsorted part and placed at the right position in the sorted part.

Great Learning brings you this video “Insertion Sort Algorithm”, aimed at helping you understand this specific type of algorithm. This video will help you understand the implementation of Insertion sort algorithms and its analysis. The video will also take you through Insertion sort Time/Space Complexity. Added to this, the video teaches these concepts by carrying out simultaneous demonstrations as well as examples of Insertion sort algorithms.

These are the topics covered in the video:

• 00:00 Introduction
• 01:32 What is Insertion Sort?
• 05:54 Insertion Sort - Algorithm
• 07:18 Insertion Sort - Demonstration
• 10:09 Insertion Sort - Implementation
• 19:40 Insertion Sort - Time Complexity
• 22:15 Insertion Sort - Space Complexity
• 22:45 Insertion Sort - Analysis
• 26:13 Insertion Sort - Example
• 33:48 Thank you!

#c #c-programming #developer #programming

1646796864

## Sắp Xếp Danh Sách Trong Python Với Python.sort ()

Trong bài viết này, bạn sẽ học cách sử dụng phương pháp danh sách của Python `sort()`.

Bạn cũng sẽ tìm hiểu một cách khác để thực hiện sắp xếp trong Python bằng cách sử dụng `sorted()`hàm để bạn có thể thấy nó khác với nó như thế nào `sort()`.

Cuối cùng, bạn sẽ biết những điều cơ bản về sắp xếp danh sách bằng Python và biết cách tùy chỉnh việc sắp xếp để phù hợp với nhu cầu của bạn.

## Phương pháp `sort()` - Tổng quan về cú pháp

Phương pháp `sort()` này là một trong những cách bạn có thể sắp xếp danh sách trong Python.

Khi sử dụng `sort()`, bạn sắp xếp một danh sách tại chỗ . Điều này có nghĩa là danh sách ban đầu được sửa đổi trực tiếp. Cụ thể, thứ tự ban đầu của các phần tử bị thay đổi.

Cú pháp chung cho phương thức `sort()` này trông giống như sau:

``````list_name.sort(reverse=..., key=... )
``````

Hãy chia nhỏ nó:

• `list_name` là tên của danh sách bạn đang làm việc.
• `sort()`là một trong những phương pháp danh sách của Python để sắp xếp và thay đổi danh sách. Nó sắp xếp các phần tử danh sách theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần .
• `sort()`chấp nhận hai tham số tùy chọn .
• `reverse` là tham số tùy chọn đầu tiên. Nó chỉ định liệu danh sách sẽ được sắp xếp theo thứ tự tăng dần hay giảm dần. Nó nhận một giá trị Boolean, nghĩa là giá trị đó là True hoặc False. Giá trị mặc định là False , nghĩa là danh sách được sắp xếp theo thứ tự tăng dần. Đặt nó thành True sẽ sắp xếp danh sách ngược lại, theo thứ tự giảm dần.
• `key` là tham số tùy chọn thứ hai. Nó có một hàm hoặc phương pháp được sử dụng để chỉ định bất kỳ tiêu chí sắp xếp chi tiết nào mà bạn có thể có.

Phương `sort()`thức trả về `None`, có nghĩa là không có giá trị trả về vì nó chỉ sửa đổi danh sách ban đầu. Nó không trả về một danh sách mới.

## Cách sắp xếp các mục trong danh sách theo thứ tự tăng dần bằng phương pháp `sort()`

Như đã đề cập trước đó, theo mặc định, `sort()`sắp xếp các mục trong danh sách theo thứ tự tăng dần.

Thứ tự tăng dần (hoặc tăng dần) có nghĩa là các mặt hàng được sắp xếp từ giá trị thấp nhất đến cao nhất.

Giá trị thấp nhất ở bên trái và giá trị cao nhất ở bên phải.

Cú pháp chung để thực hiện việc này sẽ giống như sau:

``````list_name.sort()
``````

Hãy xem ví dụ sau đây cho thấy cách sắp xếp danh sách các số nguyên:

``````# a list of numbers
my_numbers = [10, 8, 3, 22, 33, 7, 11, 100, 54]

#sort list in-place in ascending order
my_numbers.sort()

#print modified list
print(my_numbers)

#output

#[3, 7, 8, 10, 11, 22, 33, 54, 100]
``````

Trong ví dụ trên, các số được sắp xếp từ nhỏ nhất đến lớn nhất.

Bạn cũng có thể đạt được điều tương tự khi làm việc với danh sách các chuỗi:

``````# a list of strings
programming_languages = ["Python", "Swift","Java", "C++", "Go", "Rust"]

#sort list in-place in alphabetical order
programming_languages.sort()

#print modified list
print(programming_languages)

#output

#['C++', 'Go', 'Java', 'Python', 'Rust', 'Swift']
``````

Trong trường hợp này, mỗi chuỗi có trong danh sách được sắp xếp theo thứ tự không tuân theo.

Như bạn đã thấy trong cả hai ví dụ, danh sách ban đầu đã được thay đổi trực tiếp.

## Cách sắp xếp các mục trong danh sách theo thứ tự giảm dần bằng phương pháp `sort()`

Thứ tự giảm dần (hoặc giảm dần) ngược lại với thứ tự tăng dần - các phần tử được sắp xếp từ giá trị cao nhất đến thấp nhất.

Để sắp xếp các mục trong danh sách theo thứ tự giảm dần, bạn cần sử dụng `reverse` tham số tùy chọn với phương thức `sort()` và đặt giá trị của nó thành `True`.

Cú pháp chung để thực hiện việc này sẽ giống như sau:

``````list_name.sort(reverse=True)
``````

Hãy sử dụng lại cùng một ví dụ từ phần trước, nhưng lần này làm cho nó để các số được sắp xếp theo thứ tự ngược lại:

``````# a list of numbers
my_numbers = [10, 8, 3, 22, 33, 7, 11, 100, 54]

#sort list in-place in descending order
my_numbers.sort(reverse=True)

#print modified list
print(my_numbers)

#output

#[100, 54, 33, 22, 11, 10, 8, 7, 3]
``````

Bây giờ tất cả các số được sắp xếp ngược lại, với giá trị lớn nhất ở bên tay trái và giá trị nhỏ nhất ở bên phải.

Bạn cũng có thể đạt được điều tương tự khi làm việc với danh sách các chuỗi.

``````# a list of strings
programming_languages = ["Python", "Swift","Java", "C++", "Go", "Rust"]

#sort list in-place in  reverse alphabetical order
programming_languages.sort(reverse=True)

#print modified list
print(programming_languages)

#output

#['Swift', 'Rust', 'Python', 'Java', 'Go', 'C++']
``````

Các mục danh sách hiện được sắp xếp theo thứ tự bảng chữ cái ngược lại.

## Cách sắp xếp các mục trong danh sách bằng cách sử dụng `key` tham số với phương thức `sort()`

Bạn có thể sử dụng `key` tham số để thực hiện các thao tác sắp xếp tùy chỉnh hơn.

Giá trị được gán cho `key` tham số cần phải là thứ có thể gọi được.

Callable là thứ có thể được gọi, có nghĩa là nó có thể được gọi và tham chiếu.

Một số ví dụ về các đối tượng có thể gọi là các phương thức và hàm.

Phương thức hoặc hàm được gán cho `key` này sẽ được áp dụng cho tất cả các phần tử trong danh sách trước khi bất kỳ quá trình sắp xếp nào xảy ra và sẽ chỉ định logic cho tiêu chí sắp xếp.

Giả sử bạn muốn sắp xếp danh sách các chuỗi dựa trên độ dài của chúng.

Đối với điều đó, bạn chỉ định `len()`hàm tích hợp cho `key` tham số.

Hàm `len()`sẽ đếm độ dài của từng phần tử được lưu trong danh sách bằng cách đếm các ký tự có trong phần tử đó.

``````programming_languages = ["Python", "Swift","Java", "C++", "Go", "Rust"]

programming_languages.sort(key=len)

print(programming_languages)

#output

#['Go', 'C++', 'Java', 'Rust', 'Swift', 'Python']
``````

Trong ví dụ trên, các chuỗi được sắp xếp theo thứ tự tăng dần mặc định, nhưng lần này việc sắp xếp xảy ra dựa trên độ dài của chúng.

Chuỗi ngắn nhất ở bên trái và dài nhất ở bên phải.

Các `key``reverse` tham số cũng có thể được kết hợp.

Ví dụ: bạn có thể sắp xếp các mục trong danh sách dựa trên độ dài của chúng nhưng theo thứ tự giảm dần.

``````programming_languages = ["Python", "Swift","Java", "C++", "Go", "Rust"]

programming_languages.sort(key=len, reverse=True)

print(programming_languages)

#output

#['Python', 'Swift', 'Java', 'Rust', 'C++', 'Go']
``````

Trong ví dụ trên, các chuỗi đi từ dài nhất đến ngắn nhất.

Một điều cần lưu ý nữa là bạn có thể tạo một chức năng sắp xếp tùy chỉnh của riêng mình, để tạo các tiêu chí sắp xếp rõ ràng hơn.

Ví dụ: bạn có thể tạo một hàm cụ thể và sau đó sắp xếp danh sách theo giá trị trả về của hàm đó.

Giả sử bạn có một danh sách các từ điển với các ngôn ngữ lập trình và năm mà mỗi ngôn ngữ lập trình được tạo ra.

``````programming_languages = [{'language':'Python','year':1991},
{'language':'Swift','year':2014},
{'language':'Java', 'year':1995},
{'language':'C++','year':1985},
{'language':'Go','year':2007},
{'language':'Rust','year':2010},
]
``````

Bạn có thể xác định một hàm tùy chỉnh nhận giá trị của một khóa cụ thể từ từ điển.

💡 Hãy nhớ rằng khóa từ điển và `key` tham số `sort()`chấp nhận là hai thứ khác nhau!

Cụ thể, hàm sẽ lấy và trả về giá trị của `year` khóa trong danh sách từ điển, chỉ định năm mà mọi ngôn ngữ trong từ điển được tạo.

Giá trị trả về sau đó sẽ được áp dụng làm tiêu chí sắp xếp cho danh sách.

``````programming_languages = [{'language':'Python','year':1991},
{'language':'Swift','year':2014},
{'language':'Java', 'year':1995},
{'language':'C++','year':1985},
{'language':'Go','year':2007},
{'language':'Rust','year':2010},
]

def get_year(element):
return element['year']
``````

Sau đó, bạn có thể sắp xếp theo giá trị trả về của hàm bạn đã tạo trước đó bằng cách gán nó cho `key` tham số và sắp xếp theo thứ tự thời gian tăng dần mặc định:

``````programming_languages = [{'language':'Python','year':1991},
{'language':'Swift','year':2014},
{'language':'Java', 'year':1995},
{'language':'C++','year':1985},
{'language':'Go','year':2007},
{'language':'Rust','year':2010},
]

def get_year(element):
return element['year']

programming_languages.sort(key=get_year)

print(programming_languages)
``````

Đầu ra:

``````[{'language': 'C++', 'year': 1985}, {'language': 'Python', 'year': 1991}, {'language': 'Java', 'year': 1995}, {'language': 'Go', 'year': 2007}, {'language': 'Rust', 'year': 2010}, {'language': 'Swift', 'year': 2014}]
``````

Nếu bạn muốn sắp xếp từ ngôn ngữ được tạo gần đây nhất đến ngôn ngữ cũ nhất hoặc theo thứ tự giảm dần, thì bạn sử dụng `reverse=True`tham số:

``````programming_languages = [{'language':'Python','year':1991},
{'language':'Swift','year':2014},
{'language':'Java', 'year':1995},
{'language':'C++','year':1985},
{'language':'Go','year':2007},
{'language':'Rust','year':2010},
]

def get_year(element):
return element['year']

programming_languages.sort(key=get_year, reverse=True)

print(programming_languages)
``````

Đầu ra:

``````[{'language': 'Swift', 'year': 2014}, {'language': 'Rust', 'year': 2010}, {'language': 'Go', 'year': 2007}, {'language': 'Java', 'year': 1995}, {'language': 'Python', 'year': 1991}, {'language': 'C++', 'year': 1985}]
``````

Để đạt được kết quả chính xác, bạn có thể tạo một hàm lambda.

Thay vì sử dụng hàm tùy chỉnh thông thường mà bạn đã xác định bằng `def` từ khóa, bạn có thể:

• tạo một biểu thức ngắn gọn một dòng,
• và không xác định tên hàm như bạn đã làm với `def` hàm. Các hàm lambda còn được gọi là các hàm ẩn danh .
``````programming_languages = [{'language':'Python','year':1991},
{'language':'Swift','year':2014},
{'language':'Java', 'year':1995},
{'language':'C++','year':1985},
{'language':'Go','year':2007},
{'language':'Rust','year':2010},
]

programming_languages.sort(key=lambda element: element['year'])

print(programming_languages)
``````

Hàm lambda được chỉ định với dòng `key=lambda element: element['year']`sắp xếp các ngôn ngữ lập trình này từ cũ nhất đến mới nhất.

## Sự khác biệt giữa `sort()`và `sorted()`

Phương `sort()`thức hoạt động theo cách tương tự như `sorted()`hàm.

Cú pháp chung của `sorted()`hàm trông như sau:

``````sorted(list_name,reverse=...,key=...)
``````

Hãy chia nhỏ nó:

• `sorted()`là một hàm tích hợp chấp nhận một có thể lặp lại. Sau đó, nó sắp xếp nó theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần.
• `sorted()`chấp nhận ba tham số. Một tham số là bắt buộc và hai tham số còn lại là tùy chọn.
• `list_name` là tham số bắt buộc . Trong trường hợp này, tham số là danh sách, nhưng `sorted()`chấp nhận bất kỳ đối tượng có thể lặp lại nào khác.
• `sorted()`cũng chấp nhận các tham số tùy chọn `reverse``key`, đó là các tham số tùy chọn tương tự mà phương thức `sort()` chấp nhận.

Sự khác biệt chính giữa `sort()``sorted()``sorted()`hàm nhận một danh sách và trả về một bản sao được sắp xếp mới của nó.

Bản sao mới chứa các phần tử của danh sách ban đầu theo thứ tự được sắp xếp.

Các phần tử trong danh sách ban đầu không bị ảnh hưởng và không thay đổi.

Vì vậy, để tóm tắt sự khác biệt:

• Phương `sort()`thức không có giá trị trả về và trực tiếp sửa đổi danh sách ban đầu, thay đổi thứ tự của các phần tử chứa trong nó.
• Mặt khác, `sorted()`hàm có giá trị trả về, là một bản sao đã được sắp xếp của danh sách ban đầu. Bản sao đó chứa các mục danh sách của danh sách ban đầu theo thứ tự được sắp xếp. Cuối cùng, danh sách ban đầu vẫn còn nguyên vẹn.

Hãy xem ví dụ sau để xem nó hoạt động như thế nào:

``````#original list of numbers
my_numbers = [10, 8, 3, 22, 33, 7, 11, 100, 54]

#sort original list in default ascending order
my_numbers_sorted = sorted(my_numbers)

#print original list
print(my_numbers)

#print the copy of the original list that was created
print(my_numbers_sorted)

#output

#[10, 8, 3, 22, 33, 7, 11, 100, 54]
#[3, 7, 8, 10, 11, 22, 33, 54, 100]
``````

Vì không có đối số bổ sung nào được cung cấp `sorted()`, nó đã sắp xếp bản sao của danh sách ban đầu theo thứ tự tăng dần mặc định, từ giá trị nhỏ nhất đến giá trị lớn nhất.

Và khi in danh sách ban đầu, bạn thấy rằng nó vẫn được giữ nguyên và các mục có thứ tự ban đầu.

Như bạn đã thấy trong ví dụ trên, bản sao của danh sách đã được gán cho một biến mới `my_numbers_sorted`,.

Một cái gì đó như vậy không thể được thực hiện với `sort()`.

Hãy xem ví dụ sau để xem điều gì sẽ xảy ra nếu điều đó được thực hiện với phương thức `sort()`.

``````my_numbers = [10, 8, 3, 22, 33, 7, 11, 100, 54]

my_numbers_sorted = my_numbers.sort()

print(my_numbers)
print(my_numbers_sorted)

#output

#[3, 7, 8, 10, 11, 22, 33, 54, 100]
#None
``````

Bạn thấy rằng giá trị trả về của `sort()``None`.

Cuối cùng, một điều khác cần lưu ý là các `reverse``key` tham số mà `sorted()`hàm chấp nhận hoạt động giống hệt như cách chúng thực hiện với phương thức `sort()` bạn đã thấy trong các phần trước.

### Khi nào sử dụng `sort()`và`sorted()`

Dưới đây là một số điều bạn có thể muốn xem xét khi quyết định có nên sử dụng `sort()`vs. `sorted()`

Trước tiên, hãy xem xét loại dữ liệu bạn đang làm việc:

• Nếu bạn đang làm việc nghiêm ngặt với một danh sách ngay từ đầu, thì bạn sẽ cần phải sử dụng `sort()`phương pháp này vì `sort()`chỉ được gọi trong danh sách.
• Mặt khác, nếu bạn muốn linh hoạt hơn và chưa làm việc với danh sách, thì bạn có thể sử dụng `sorted()`. Hàm `sorted()`chấp nhận và sắp xếp mọi thứ có thể lặp lại (như từ điển, bộ giá trị và bộ) chứ không chỉ danh sách.

Tiếp theo, một điều khác cần xem xét là liệu bạn có giữ được thứ tự ban đầu của danh sách mà bạn đang làm việc hay không:

• Khi gọi `sort()`, danh sách ban đầu sẽ bị thay đổi và mất thứ tự ban đầu. Bạn sẽ không thể truy xuất vị trí ban đầu của các phần tử danh sách. Sử dụng `sort()`khi bạn chắc chắn muốn thay đổi danh sách đang làm việc và chắc chắn rằng bạn không muốn giữ lại thứ tự đã có.
• Mặt khác, `sorted()`nó hữu ích khi bạn muốn tạo một danh sách mới nhưng bạn vẫn muốn giữ lại danh sách bạn đang làm việc. Hàm `sorted()`sẽ tạo một danh sách được sắp xếp mới với các phần tử danh sách được sắp xếp theo thứ tự mong muốn.

Cuối cùng, một điều khác mà bạn có thể muốn xem xét khi làm việc với các tập dữ liệu lớn hơn, đó là hiệu quả về thời gian và bộ nhớ:

• Phương `sort()`pháp này chiếm dụng và tiêu tốn ít bộ nhớ hơn vì nó chỉ sắp xếp danh sách tại chỗ và không tạo ra danh sách mới không cần thiết mà bạn không cần. Vì lý do tương tự, nó cũng nhanh hơn một chút vì nó không tạo ra một bản sao. Điều này có thể hữu ích khi bạn đang làm việc với danh sách lớn hơn chứa nhiều phần tử hơn.

## Phần kết luận

Và bạn có nó rồi đấy! Bây giờ bạn đã biết cách sắp xếp một danh sách trong Python bằng `sort()`phương pháp này.

Bạn cũng đã xem xét sự khác biệt chính giữa sắp xếp danh sách bằng cách sử dụng `sort()``sorted()`.

Tôi hy vọng bạn thấy bài viết này hữu ích.

Để tìm hiểu thêm về ngôn ngữ lập trình Python, hãy xem Chứng chỉ Máy tính Khoa học với Python của freeCodeCamp .

Bạn sẽ bắt đầu từ những điều cơ bản và học theo cách tương tác và thân thiện với người mới bắt đầu. Bạn cũng sẽ xây dựng năm dự án vào cuối để áp dụng vào thực tế và giúp củng cố những gì bạn đã học được.

1596757740

## Pass method as parameter using C# | Delegates in C# | C# Bangla Tutorial | Advanced C#

https://youtu.be/GfcTSJf5Rc8

#oop in c# #object oriented programming in c# #object oriented concept in c# #learn oop concept #advance c# #pass method as parameter using c#

1662480600

## The Most Commonly Used Data Structures in Python

In any programming language, we need to deal with data.  Now, one of the most fundamental things that we need to work with the data is to store, manage, and access it efficiently in an organized way so it can be utilized whenever required for our purposes. Data Structures are used to take care of all our needs.

## What are Data Structures?

Data Structures are fundamental building blocks of a programming language. It aims to provide a systematic approach to fulfill all the requirements mentioned previously in the article. The data structures in Python are List, Tuple, Dictionary, and Set. They are regarded as implicit or built-in Data Structures in Python. We can use these data structures and apply numerous methods to them to manage, relate, manipulate and utilize our data.

We also have custom Data Structures that are user-defined namely Stack, Queue, Tree, Linked List, and Graph. They allow users to have full control over their functionality and use them for advanced programming purposes. However, we will be focussing on the built-in Data Structures for this article.

Implicit Data Structures Python

## LIST

Lists help us to store our data sequentially with multiple data types. They are comparable to arrays with the exception that they can store different data types like strings and numbers at the same time. Every item or element in a list has an assigned index. Since Python uses 0-based indexing, the first element has an index of 0 and the counting goes on. The last element of a list starts with -1 which can be used to access the elements from the last to the first. To create a list we have to write the items inside the square brackets.

One of the most important things to remember about lists is that they are Mutable. This simply means that we can change an element in a list by accessing it directly as part of the assignment statement using the indexing operator.  We can also perform operations on our list to get desired output. Let’s go through the code to gain a better understanding of list and list operations.

1. Creating a List

``````#creating the list
my_list = ['p', 'r', 'o', 'b', 'e']
print(my_list)``````

Output

``['p', 'r', 'o', 'b', 'e']``

2. Accessing items from the List

``````#accessing the list

#accessing the first item of the list
my_list[0]``````

Output

``'p'``
``````#accessing the third item of the list
my_list[2]``````
``'o'``

3. Adding new items to the list

``````#adding item to the list
my_list + ['k']``````

Output

``['p', 'r', 'o', 'b', 'e', 'k']``

4. Removing Items

``````#removing item from the list
#Method 1:

#Deleting list items
my_list = ['p', 'r', 'o', 'b', 'l', 'e', 'm']

# delete one item
del my_list[2]

print(my_list)

# delete multiple items
del my_list[1:5]

print(my_list)``````

Output

``````['p', 'r', 'b', 'l', 'e', 'm']
['p', 'm']``````
``````#Method 2:

#with remove fucntion
my_list = ['p','r','o','k','l','y','m']
my_list.remove('p')

print(my_list)

#Method 3:

#with pop function
print(my_list.pop(1))

# Output: ['r', 'k', 'l', 'y', 'm']
print(my_list)``````

Output

``````['r', 'o', 'k', 'l', 'y', 'm']
o
['r', 'k', 'l', 'y', 'm']``````

5. Sorting List

``````#sorting of list in ascending order

my_list.sort()
print(my_list)``````

Output

``['k', 'l', 'm', 'r', 'y']``
``````#sorting of list in descending order

my_list.sort(reverse=True)
print(my_list)``````

Output

``['y', 'r', 'm', 'l', 'k']``

6. Finding the length of a List

``````#finding the length of list

len(my_list)``````

Output

``5``

## TUPLE

Tuples are very similar to lists with a key difference that a tuple is IMMUTABLE, unlike a list. Once we create a tuple or have a tuple, we are not allowed to change the elements inside it. However, if we have an element inside a tuple, which is a list itself, only then we can access or change within that list. To create a tuple, we have to write the items inside the parenthesis. Like the lists, we have similar methods which can be used with tuples. Let’s go through some code snippets to understand using tuples.

1. Creating a Tuple

``````#creating of tuple

my_tuple = ("apple", "banana", "guava")
print(my_tuple)``````

Output

``('apple', 'banana', 'guava')``

2. Accessing items from a Tuple

``````#accessing first element in tuple

my_tuple[1]``````

Output

``'banana'``

3. Length of a Tuple

``````#for finding the lenght of tuple

len(my_tuple)``````

Output

``3``

4. Converting a Tuple to List

``````#converting tuple into a list

my_tuple_list = list(my_tuple)
type(my_tuple_list)``````

Output

``list``

5. Reversing a Tuple

``````#Reversing a tuple

tuple(sorted(my_tuple, reverse=True)) ``````

Output

``('guava', 'banana', 'apple')``

6. Sorting a Tuple

``````#sorting tuple in ascending order

tuple(sorted(my_tuple)) ``````

Output

``('apple', 'banana', 'guava')``

7. Removing elements from Tuple

For removing elements from the tuple, we first converted the tuple into a list as we did in one of our methods above( Point No. 4) then followed the same process of the list, and explicitly removed an entire tuple, just using the del statement.

## DICTIONARY

Dictionary is a collection which simply means that it is used to store a value with some key and extract the value given the key. We can think of it as a set of key: value pairs and every key in a dictionary is supposed to be unique so that we can access the corresponding values accordingly.

A dictionary is denoted by the use of curly braces { } containing the key: value pairs. Each of the pairs in a dictionary is comma separated. The elements in a dictionary are un-ordered the sequence does not matter while we are accessing or storing them.

They are MUTABLE which means that we can add, delete or update elements in a dictionary. Here are some code examples to get a better understanding of a dictionary in python.

An important point to note is that we can’t use a mutable object as a key in the dictionary. So, a list is not allowed as a key in the dictionary.

1. Creating a Dictionary

``````#creating a dictionary

my_dict = {
1:'Delhi',
2:'Patna',
3:'Bangalore'
}
print(my_dict)``````

Output

``{1: 'Delhi', 2: 'Patna', 3: 'Bangalore'}``

Here, integers are the keys of the dictionary and the city name associated with integers are the values of the dictionary.

2. Accessing items from a Dictionary

``````#access an item

print(my_dict[1])``````

Output

``'Delhi'``

3. Length of a Dictionary

``````#length of the dictionary

len(my_dict)``````

Output

``3``

4. Sorting a Dictionary

``````#sorting based on the key

Print(sorted(my_dict.items()))

#sorting based on the values of dictionary

print(sorted(my_dict.values()))``````

Output

``````[(1, 'Delhi'), (2, 'Bangalore'), (3, 'Patna')]

['Bangalore', 'Delhi', 'Patna']``````

``````#adding a new item in dictionary

my_dict[4] = 'Lucknow'
print(my_dict)``````

Output

``{1: 'Delhi', 2: 'Patna', 3: 'Bangalore', 4: 'Lucknow'}``

6. Removing elements from Dictionary

``````#for deleting an item from dict using the specific key

my_dict.pop(4)
print(my_dict)

#for deleting last item from the list

my_dict.popitem()

#for clearing the dictionary

my_dict.clear()
print(my_dict)``````

Output

``````{1: 'Delhi', 2: 'Patna', 3: 'Bangalore'}
(3, 'Bangalore')
{}``````

## SET

Set is another data type in python which is an unordered collection with no duplicate elements. Common use cases for a set are to remove duplicate values and to perform membership testing. Curly braces or the `set()` function can be used to create sets. One thing to keep in mind is that while creating an empty set, we have to use `set()`, and `not { }`. The latter creates an empty dictionary.

Here are some code examples to get a better understanding of sets in python.

1. Creating a Set

``````#creating set

my_set = {"apple", "mango", "strawberry", "apple"}
print(my_set)``````

Output

``{'apple', 'strawberry', 'mango'}``

2. Accessing items from a Set

``````#to test for an element inside the set

"apple" in my_set``````

Output

``True``

3. Length of a Set

``print(len(my_set))``

Output

``3``

4. Sorting a Set

``print(sorted(my_set))``

Output

``['apple', 'mango', 'strawberry']``

``````my_set.add("guava")
print(my_set)``````

Output

``{'apple', 'guava', 'mango', 'strawberry'}``

6. Removing elements from Set

``````my_set.remove("mango")
print(my_set)``````

Output

``{'apple', 'guava', 'strawberry'}``

## Conclusion

In this article, we went through the most commonly used data structures in python and also saw various methods associated with them.

#python #datastructures