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

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：

4、这是访问deepseek得到的结果

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.