sally0909/Llama3_Dataset huggingface dataset:
題目: 舉例比較氣泡排序和選擇排序的資料交換swap次數，何者較多？
答案: 由下圖一,圖二可知氣泡排序和選擇排序的swap次數，沒有一定誰比較多，兩者都有可能是多數或少數  選擇排序的swap次數為n次(n代表資料長度)  氣泡排序則不一定依照資料的順序而定  圖一 (以time表示swap次數)    圖二 (以time表示swap次數)
評論: OK!  延伸思考：次數上限的二者差異？swap次數對效率的影響？可否透過程式碼減少影響？
題目: 舉例說明合併排序的遞迴深度和資料筆數的關係。
答案: 在合併排序中，遞迴深度和資料筆數之間存在一定的關係。通常來說，遞迴深度與資料筆數之間的關係可以表示為 O(log2N)，其中 N 是資料筆數。這表示，當資料筆數增加時，遞迴深度會呈指數級增長。  圖片說明可參考連結
評論: OK
題目: 舉例說明快速排序的遞迴深度會受何者影響。
答案: 快速排序的執行時間跟如何挑選基準有很大的關係。  首先，無論怎麼挑選基準，每一層遞迴都會處理陣列裡的所有元素，所以每次增加執行堆疊都會經過n次操作，這部份時間為O(n)。因此，執行堆疊越少，則整體執行時間越短。  也就是說，最壞的情況就是執行堆疊最高的情況。如果每次的基準都是陣列中最大或最小的數字，分割時就會所有元素都被分在同一邊，等於每次的子陣列只比原本少一個元素，那麼需要n-1層的遞迴才能完成排序。再乘以每層的操作時間，整個演算法的最壞情況執行時間為O(n²)。  最佳的情況，則是每次的基準都將陣列分割成兩個差不多大小的子陣列，這樣就只需要log n層遞迴。整體執行時間可以縮短為O(n log n)。  以陣列[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]為例，如果以第一個數字作為基準，分割後會得到空陣列[]、[1]、[2, 3, 4, 5, 6, 7]，以此類推，要經過7層遞迴才能達到基本情況。但如果以4為基準，只要3層次的遞迴就可以達到基本情況。
評論: Excellent!