Deepseek和Grok 3对比:写一段冒泡排序

1、这是访问Grok 3得到的结果

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2、grok3输出的完整代码:

def bubble_sort(arr):n = len(arr)  # 获取数组长度# 外层循环控制排序轮数for i in range(n):# 内层循环比较相邻元素,j的范围逐渐减少for j in range(0, n - i - 1):# 如果当前元素大于下一个元素,交换位置if arr[j] > arr[j + 1]:arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]return arr# 测试代码
if __name__ == "__main__":# 示例数组numbers = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]print("排序前:", numbers)sorted_numbers = bubble_sort(numbers)print("排序后:", sorted_numbers)

3、测试运行结果:

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4、这是访问deepseek得到的结果

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5、deepseek输出的完整代码:

def bubble_sort(arr):n = len(arr)# 遍历所有数组元素for i in range(n):# 最后i个元素已经排好序,不需要再比较for j in range(0, n-i-1):# 如果当前元素大于下一个元素,则交换它们if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]# 示例用法
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
bubble_sort(arr)
print("排序后的数组:", arr)

6、运行后的效果:

7、从总体上来看,这两段代码都实现了相同的冒泡排序功能,且各有优点。代码2简洁直接,适合简单场景,易于理解;而代码1则更具可复用性,提供了返回值,并且使用了if __name__ == "__main__":结构,适合模块化和测试,因此在代码组织上更为规范。总的来说,两段代码各有所长.

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