def bubbleSort(arr):
n = len(arr)
count = 0
# Traverse through all array elements
for i in range(n-1):
# range(n) also work but outer loop will repeat one time more than needed.
# Last i elements are already in place
for j in range(0, n-i-1):
# traverse the array from 0 to n-i-1
# Swap if the element found is greater
# than the next element
if arr[j] > arr[j+1] :
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
count = count+1
return count
list = [8, 1, 7, 4, 3, 9, 2, 5, 6, 10]
count = bubbleSort(list)
print(count)
Объяснение:
ответ: 18
17
Объяснение:
АБВДЖК, АБВДИК, АБВЕЖК, АБВЕК, АБВЕЛК, АБВЖК, АБДЖК, АБДИК, АГВДЖК, АГВДИК, АГВЕЖК, АГВЕК, АГВЕЛК, АГВЖК, АГЕЖК, АГЕК, АГЕЛК.
Исходный код программы, выполнявшей вычисления (С++) дан во вложении.
UPD: Выше был также представлен алгоритм рекурсивного обхода. Автор вводит 
как количество доехать из города A в город X. Посмотрим на город К. В него можно приехать из городов И, Ж, Е и Л. Таким образом, Nк = Nи + Nж + Nе + Nл. В свою очередь, в город И можно приехать только из города Д, значит, Nи = Nд, Nд = Nб + Nв и так далее до города А, для которого Nа = 1.
Объяснение:
Информацио́нная энтропи́я — мера неопределённости некоторой системы (в статистической физике или теории информации), в частности непредсказуемость появления какого-либо символа первичного алфавита. В последнем случае при отсутствии информационных потерь энтропия численно равна количеству информации на символ передаваемого сообщения.
Например, в последовательности букв, составляющих какое-либо предложение на русском языке, разные буквы появляются с разной частотой, поэтому неопределённость появления для некоторых букв меньше, чем для других. Если же учесть, что некоторые сочетания букв (в этом случае говорят об энтропии {\displaystyle n}n-го порядка, см. ниже) встречаются очень редко, то неопределённость уменьшается еще сильнее.