两个链表,第一个升序,第二个降序,合并为一个升序链表(C )
两数组合并排序算法
两数组合并排序算法数组是一种常见的数据结构，它可以存储一组相同类型的元素。
在编程中，合并和排序两个数组是一项常见的任务。
本文将介绍几种常见的数组合并排序算法，并对它们的优缺点进行比较。
1. 暴力法：最简单的方法是将两个数组合并为一个新数组，然后对新数组进行排序。
该方法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是两个数组的长度之和。
实现代码：```def merge_sort(arr1, arr2):merged = arr1 + arr2merged.sortreturn merged```该方法的主要缺点是需要额外的空间来存储合并后的数组，并且排序的时间复杂度较高。
2. 归并排序：归并排序是一种分治算法，它将数组分成两个子数组，分别进行排序，然后将两个有序子数组合并为一个有序数组。
该方法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是数组的长度。
实现代码：```def merge_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrmid = len(arr) // 2left = merge_sort(arr[:mid])right = merge_sort(arr[mid:])return merge(left, right)def merge(left, right):merged = []i,j=0,0while i < len(left) and j < len(right): if left[i] < right[j]:merged.append(left[i])i+=1else:merged.append(right[j])j+=1while i < len(left):merged.append(left[i])i+=1while j < len(right):merged.append(right[j])j+=1return merged```归并排序的主要优点是稳定性，它保持相等元素的相对顺序。
循环链表的合并
循环链表的合并循环链表是一种特殊的链表，它的最后一个节点指向第一个节点，形成一个环状结构。
循环链表在数据结构中应用广泛，常用于约瑟夫问题、链式存储队列等场景。
在实际应用中，我们可能会需要合并两个循环链表，本文将介绍循环链表的合并算法。
一、什么是循环链表的合并循环链表的合并指将两个循环链表合并为一个。
合并后的链表仍然保持循环链表的结构，即最后一个节点指向第一个节点。
合并算法主要有两种，分别是非递归和递归实现。
二、非递归实现非递归实现循环链表的合并需要参考单链表的合并算法。
我们可以先创建一个新的循环链表，并将第一个链表的第一个元素与第二个链表的第一个元素进行比较，取较小的元素作为新链表的第一个元素。
然后移动被取到新链表中的节点的指针，再次比较两个链表的第一个元素，重复以上步骤，直到将两个链表中的元素全部取到新链表中为止。
具体实现如下：``` Node *mergeCircularList(Node *firstList, Node *secondList) { if (firstList == NULL){ return secondList; } if (secondList == NULL) { returnfirstList; } // 创建一个新的循环链表Node *newList = NULL; Node *newLast = NULL;if (firstList->data <= secondList->data){ newList = firstList; firstList = firstList->next; } else { newList = secondList; secondList =secondList->next; } newLast = newList; while (firstList != NULL && secondList != NULL){ if (firstList->data <= secondList->data) { newLast->next = firstList; firstList = firstList->next; } else{ newLast->next = secondList; secondList = secondList->next; } newLast = newLast->next; } if (firstList == NULL) { newLast->next = secondList; } else { newLast->next = firstList; } return newList; } ```三、递归实现递归实现循环链表的合并需要采用分治策略。
计算机数据结构今年考研真题及答案
20091.为解决计算机与打印机之间速度不匹配的问题，通常设置一个打印数据缓冲区，主机将要输出的数据依次写入该缓冲区，而打印机则依次从该缓冲区中取出数据。
该缓冲区的逻辑结构应该是A.栈B.队列C.树D.图2.设栈S和队列Q的初始状态均为空，元素abcdefg依次进入栈S。
若每个元素出栈后立即进入队列Q，且7个元素出队的顺序是bdcfeag，则栈S的容量至少是A．1 B.2 C.3 D.43.给定二叉树图所示。
设N代表二叉树的根，L代表根结点的左子树，R代表根结点的右子树。
若遍历后的结点序列为3，1，7，5，6，2，4，则其遍历方式是A．LRN B.NRL C.RLN D.RNL4.下列二叉排序树中，满足平衡二叉树定义的是5.已知一棵完全二叉树的第6层（设根为第1层）有8个叶结点，则完全二叉树的结点个数最多是A．39 B.52 C.111 D.1196.将森林转换为对应的二叉树，若在二叉树中，结点u是结点v的父结点的父结点，则在原来的森林中，u和v可能具有的关系是I．父子关系II.兄弟关系III.u的父结点与v的父结点是兄弟关系A.只有IIB.I和IIC.I和IIID.I、II和III7.下列关于无向连通图特性的叙述中，正确的是I．所有顶点的度之和为偶数II.边数大于顶点个数减1 III.至少有一个顶点的度为1A.只有IB.只有IIC.I和IID.I和III8.下列叙述中，不符合m阶B树定义要求的是A．根节点最多有m棵子树 B.所有叶结点都在同一层上C．各结点内关键字均升序或降序排列 D.叶结点之间通过指针链接9.已知关键序列5，8，12，19，28，20，15，22是小根堆（最小堆），插入关键字3，调整后得到的小根堆是A．3，5，12，8，28，20，15，22，19B.3，5，12，19，20，15，22，8，28C．3，8，12，5，20，15，22，28，19D.3，12，5，8，28，20，15，22，1910.若数据元素序列11，12，13，7，8，9，23，4，5是采用下列排序方法之一得到的第二趟排序后的结果，则该排序算法只能是A．起泡排序 B.插入排序 C.选择排序 D.二路归并排序41.（10分）带权图（权值非负，表示边连接的两顶点间的距离）的最短路径问题是找出从初始顶点到目标顶点之间的一条最短路径。
C#两个list集合合并成一个，及升序降序
C#两个list集合合并成⼀个，及升序降序在开发过程中.数组和集合的处理是最让我们担⼼.⼀般会⽤for or foreach 来处理⼀些操作.这⾥介绍⼀些常⽤的集合跟数组的操作函数. ⾸先举例2个集合A,B.List<int> listA = new List<int> {1,2,3,5,7,9};List<int> listB = new List<int> {13,4,17,29,2};listA.AddRange(listB );把集合A.B合并List<int> Result = listA.Union(listB).ToList<int>(); //剔除重复项List<int> Result = listA.Concat(listB).ToList<int>(); //保留重复项listA.BinarySearch("1");//判断集合中是否包含某个值.如果包含则返回0在举例两个数组int[] i=new int[]{1,2};int[] j=new int[]{2,3};List<int> r = new List<int>();r.AddRange(i);r.AddRange(j);int[] c = r.ToArray(); 合并数组int[] x=i.Union(j).ToArray<int>(); //剔除重复项int[] x=i.Concat(j).ToArray<int>(); //保留重复项int n = Array.BinarySearch(i,3);//判断数组中是否包含某个值.如果包含则返回0排序1、使⽤Sort()当T是简单类型，int，double之类的可以直接⽤var a = new List<int>();a.Add(1);a.Add(5);a.Add(4);a.Sort();//排序2、使⽤LinQa = a.OrderByDescending(i => ).ToList();//降序a = a.OrderBy(i => ).ToList();//升序。
两个链表的合并数据结构
int temp;
struct Node *head, *p1, *p2, *pos;
/*判断a，b大小并合并*/
if (a >= b) {
void InsertSort(struct Node *p, int m)//排序函数
{
int i, j, t;
struct Node *k;
k =p；
for (i = 0; i < m - 1; i++) {
for (j = 0; j < m - i - 1; j++) {
if (p->number > (p->next)->number) {
#include<stdio.h>
#include<conio.h>
#include<malloc.h>
#define L sizeof(struct Node)
struct Node //结构体
{
long int number;
struct Node *next;
};
struct Node *create(int a)//链表创建函数
pos = head; /*此时pos指向p1中的第一个元素*/
while (p2 != NULL) {//蛇形插入
p1 = p1->next;
pos->next = p2;
pos = p2;
p2 = p2->next;
链表的反转与合并掌握链表反转和合并操作的实现
链表的反转与合并掌握链表反转和合并操作的实现链表是一种常见的数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。
链表的反转和合并是链表操作中常见且重要的操作，在很多编程问题中都有应用。
本文将介绍链表的反转和合并操作的实现方法。
一、链表的反转链表的反转是指将链表中节点的顺序反向排列。
例如，对于链表1→2→3→4→5，反转后的链表为5→4→3→2→1。
实现链表的反转有两种常见的方法：迭代法和递归法。
1. 迭代法迭代法的实现思路是，从链表头节点开始，依次遍历每个节点，将该节点的指针指向前一个节点。
具体步骤如下：1）定义三个指针：当前节点指针cur、前一个节点指针prev、下一个节点指针next。
2）遍历链表，将当前节点的指针指向前一个节点，然后更新prev、cur和next指针的位置。
3）重复上述步骤，直到遍历到链表末尾。
以下是迭代法的实现代码示例（使用Python语言）：```pythondef reverse_list(head):prev = Nonecur = headwhile cur:next = cur.nextcur.next = prevprev = curcur = nextreturn prev```2. 递归法递归法的实现思路是，从链表的尾节点开始，依次反转每个节点。
具体步骤如下：1）递归地反转除最后一个节点外的链表。
2）将当前节点的指针指向前一个节点。
3）返回反转后的链表的头节点。
以下是递归法的实现代码示例（使用Python语言）：```pythondef reverse_list(head):if not head or not head.next:return headnew_head = reverse_list(head.next)head.next.next = headhead.next = Nonereturn new_head```二、链表的合并链表的合并是指将两个有序链表按照一定的规则合并成一个有序链表。
链表排序（冒泡、选择、插入、快排、归并、希尔、堆排序）
链表排序（冒泡、选择、插⼊、快排、归并、希尔、堆排序）这篇⽂章分析⼀下链表的各种排序⽅法。
以下排序算法的正确性都可以在LeetCode的这⼀题检测。
本⽂⽤到的链表结构如下（排序算法都是传⼊链表头指针作为参数，返回排序后的头指针）struct ListNode {int val;ListNode *next;ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}};插⼊排序（算法中是直接交换节点，时间复杂度O（n^2）,空间复杂度O（1））class Solution {public:ListNode *insertionSortList(ListNode *head) {// IMPORTANT: Please reset any member data you declared, as// the same Solution instance will be reused for each test case.if(head == NULL || head->next == NULL)return head;ListNode *p = head->next, *pstart = new ListNode(0), *pend = head;pstart->next = head; //为了操作⽅便，添加⼀个头结点while(p != NULL){ListNode *tmp = pstart->next, *pre = pstart;while(tmp != p && p->val >= tmp->val) //找到插⼊位置{tmp = tmp->next; pre = pre->next;}if(tmp == p)pend = p;else{pend->next = p->next;p->next = tmp;pre->next = p;}p = pend->next;}head = pstart->next;delete pstart;return head;}};选择排序（算法中只是交换节点的val值，时间复杂度O（n^2）,空间复杂度O（1））class Solution {public:ListNode *selectSortList(ListNode *head) {// IMPORTANT: Please reset any member data you declared, as// the same Solution instance will be reused for each test case.//选择排序if(head == NULL || head->next == NULL)return head;ListNode *pstart = new ListNode(0);pstart->next = head; //为了操作⽅便，添加⼀个头结点ListNode*sortedTail = pstart;//指向已排好序的部分的尾部while(sortedTail->next != NULL){ListNode*minNode = sortedTail->next, *p = sortedTail->next->next;//寻找未排序部分的最⼩节点while(p != NULL){if(p->val < minNode->val)minNode = p;p = p->next;}swap(minNode->val, sortedTail->next->val);sortedTail = sortedTail->next;}head = pstart->next;delete pstart;return head;}};快速排序1（算法只交换节点的val值，平均时间复杂度O（nlogn）,不考虑递归栈空间的话空间复杂度是O（1））这⾥的partition我们参考(选取第⼀个元素作为枢纽元的版本，因为链表选择最后⼀元素需要遍历⼀遍)，具体可以参考这⾥我们还需要注意的⼀点是数组的partition两个参数分别代表数组的起始位置，两边都是闭区间，这样在排序的主函数中：void quicksort(vector<int>&arr, int low, int high){if(low < high){int middle = mypartition(arr, low, high);quicksort(arr, low, middle-1);quicksort(arr, middle+1, high);}}对左边⼦数组排序时，⼦数组右边界是middle-1，如果链表也按这种两边都是闭区间的话，找到分割后枢纽元middle，找到middle-1还得再次遍历数组，因此链表的partition采⽤前闭后开的区间（这样排序主函数也需要前闭后开区间），这样就可以避免上述问题class Solution {public:ListNode *quickSortList(ListNode *head) {// IMPORTANT: Please reset any member data you declared, as// the same Solution instance will be reused for each test case.//链表快速排序if(head == NULL || head->next == NULL)return head;qsortList(head, NULL);return head;}void qsortList(ListNode*head, ListNode*tail){//链表范围是[low, high)if(head != tail && head->next != tail){ListNode* mid = partitionList(head, tail);qsortList(head, mid);qsortList(mid->next, tail);}}ListNode* partitionList(ListNode*low, ListNode*high){//链表范围是[low, high)int key = low->val;ListNode* loc = low;for(ListNode*i = low->next; i != high; i = i->next)if(i->val < key){loc = loc->next;swap(i->val, loc->val);}swap(loc->val, low->val);return loc;}};快速排序2（算法交换链表节点，平均时间复杂度O（nlogn）,不考虑递归栈空间的话空间复杂度是O（1））这⾥的partition，我们选取第⼀个节点作为枢纽元，然后把⼩于枢纽的节点放到⼀个链中，把不⼩于枢纽的及节点放到另⼀个链中，最后把两条链以及枢纽连接成⼀条链。
c语言有序单链表的二路归并算法
c语言有序单链表的二路归并算法C语言有序单链表的二路归并算法一、引言有序单链表是一种常见的数据结构，其中的元素按照一定的顺序排列。
当需要将两个有序单链表合并为一个有序单链表时，可以使用二路归并算法。
本文将介绍使用C语言实现有序单链表的二路归并算法的原理和步骤。
二、算法原理二路归并算法是一种常见的排序算法，它通过将两个有序链表合并为一个有序链表的方式来实现排序。
算法的基本思想是通过比较两个链表中的元素大小，将较小的元素添加到新的链表中，直到将两个链表全部合并为止。
三、算法步骤下面是使用C语言实现有序单链表的二路归并算法的详细步骤：1. 定义两个指针，分别指向两个有序单链表的头结点；2. 创建一个新的链表，用于存储合并后的有序链表；3. 循环比较两个链表中的元素大小，将较小的元素添加到新链表中，并将指针后移；4. 当其中一个链表遍历完毕时，将另一个链表中剩余的元素添加到新链表的末尾；5. 返回新链表的头结点，即为合并后的有序单链表。
四、代码实现下面是使用C语言实现有序单链表的二路归并算法的示例代码：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>// 定义链表结点typedef struct Node {int data;struct Node* next;} Node;// 创建有序链表Node* createList(int arr[], int size) {Node* head = NULL;Node* tail = NULL;for (int i = 0; i < size; i++) {Node* newNode = (Node*)malloc(sizeof(Node));newNode->data = arr[i];newNode->next = NULL;if (head == NULL) {head = newNode;tail = newNode;} else {tail->next = newNode;tail = newNode;}}return head;}// 合并两个有序链表Node* mergeList(Node* list1, Node* list2) { if (list1 == NULL) {return list2;}if (list2 == NULL) {return list1;}Node* head = NULL;Node* tail = NULL;while (list1 != NULL && list2 != NULL) { if (list1->data <= list2->data) {if (head == NULL) {head = list1;tail = list1;} else {tail->next = list1;tail = list1;}list1 = list1->next;} else {if (head == NULL) {head = list2;tail = list2;} else {tail->next = list2;tail = list2;}list2 = list2->next;}}if (list1 != NULL) {tail->next = list1;}if (list2 != NULL) {tail->next = list2;}return head;}// 打印链表void printList(Node* head) { Node* p = head;while (p != NULL) {printf("%d ", p->data); p = p->next;}printf("\n");}int main() {int arr1[] = {1, 3, 5};int arr2[] = {2, 4, 6};Node* list1 = createList(arr1, sizeof(arr1) / sizeof(int));Node* list2 = createList(arr2, sizeof(arr2) / sizeof(int));printf("链表1：");printList(list1);printf("链表2：");printList(list2);Node* mergedList = mergeList(list1, list2);printf("合并后的链表：");printList(mergedList);return 0;}```五、算法分析有序单链表的二路归并算法的时间复杂度为O(n)，其中n为两个链表的总长度。
将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。
将两个升序链表合并为⼀个新的升序链表并返回。
新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。
我们可以⽤迭代的⽅法来实现上述算法。
当 l1 和 l2 都不是空链表时，判断 l1 和 l2 哪⼀个链表的头节点的值更⼩，将较⼩值的节点添加到结果⾥，当⼀个节点被添加到结果⾥之后，将对应链表中的节点向后移⼀位。
class Solution {
public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {
ListNode prehead = new ListNode(-1); //哨兵，⽤于最后返回合并后的结果
ListNode minValNode = prehead;
while(l1 != null && l2 != null){
if(l1.val <= l2.val){
minValNode.next = l1;
l1 = l1.next;
}else{
minValNode.next = l2;
l2 = l2.next;
}
minValNode = minValNode.next;
}
minValNode.next = l1 == null?l2 : l1; //两链表长度不⼀，短链表的next先为空，则minValNode的next就是长链表剩下的
return prehead.next; //返回结果链表
}
}
当然还有更好的⽅法，请在评论区留⾔，如果有不懂或者错误的地⽅，也请指出，加以改正。
专业课计算机科学模拟题2020年(78)_真题-无答案
专业课计算机科学模拟题2020年(78)(总分150,考试时间180分钟)单项选择题1. 1.若某线性表中最常用的操作是在最后一个结点之后插入一个结点和删除第一个结点，则下面最节省运算时间的存储方式是( )。
A. 单链表B. 带有头指针的单循环链表C. 双链表D. 带有尾指针的单循环链表2. 2.已知两个长度分别为l和s的降序链表，若将它们合并为一个长度为l+s的升序链表，则最坏情况下的时间复杂度是( )。
A. D(l)B. D(ls)C. D(min(l，s))D. D(max(l，s))3. 3.线性表中存放的主要是( )。
A. 整型常量B. 字符C. 数据元素D. 信息元素4. 4.下面的叙述中正确的是( )。
I．线性表在链式存储时，查找第i个元素的时间同i的值成正比Ⅱ．线性表在链式存储时，查找第i个元素的时间同i的值无关Ⅲ．线性表在顺序存储时，查找第i个元素的时间同i的值成正比A. 仅ⅠB. 仅ⅡC. 仅ⅢD. Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ5. 5.对于某线性表来说，主要的操作是存取任一指定序号的元素和在最后进行插入运算，那么应该选择( )存储方式最节省时间。
A. 顺序表B. 双链表C. 带头结点的双循环链表D. 单循环链表6. 6.若线性表最常用的运算是查找第i个元素及其前驱的值，则下列存储方式中最节省时间的是( )。
A. 单链表B. 双链表C. 单循环链表D. 顺序表7. 7.如果线性表中最常用的操作是在最后一个元素之后插入一个元素和删除第一个元素，则采用( )存储方式最节省运算时间。
A. 单链表B. 仅有头指针的单循环链表C. 双链表D. 仅有尾指针的单循环链表8. 8.算法的时间复杂度取决于( )。
A. 问题的规模B. 待处理数据的初态C. A和BD. 以上都不正确9. 9.关于链表的特点，下面的叙述中不正确的是( )。
A. 插入、删除运算方便B. 可实现随机访问任一元素C. 不必事先估计存储空间D. 所需空间与线性长度成正比10. 10.设线性表中有2n个元素，以下操作中，在单链表上实现要比在顺序表上实现效率更高的是( )。
将两个链表合并成一个链表的方法一
/* 链表的操作1) 定义链表的结构；2) 写函数创建链表；3) 输入两个正数链表，连接成一个非递减链表（用借助辅助链表的方法）。
*/#include<stdio.h># include <stdio.h># include <malloc.h># define null 0typedef struct LNode{int data;struct LNode *next;} LNode,*linklist;linklist creatlist (){LNode *p,*L;L=(LNode *)malloc(sizeof(LNode));L->next=null; L->data=0;while(1){p=(LNode *)malloc(sizeof(LNode));scanf("%d",&p->data);if(p->data==-1) break;++L->data;p->next=L->next;L->next=p;}return L;}void output(linklist L){LNode *p;printf("the follow is the Linklist data:\n");for(p=L->next;p!=null;p=p->next)printf("%3d",p->data);printf("\n the data is over.\n") ;}linklist sort(linklist L){int i;linklist p,q,r,s;r=(linklist)malloc(sizeof(LNode));r->next=null;for(i=0;i<L->data;i++){p=L->next;q=L->next->next;do{if((p->data)>(q->data))q=q->next;else{p=q;q=q->next;}} while(q) ;s=(linklist)malloc(sizeof(LNode));s->data=p->data;p->data=0;s->next=r->next;r->next=s;}return r;}linklist Merglist(linklist L1,linklist L2,linklist L3) {linklist p1,p2,p3;p1=L1->next;p2=L2->next;L3=p3=L1;while(p1&&p2){if(p1->data<=p2->data){p3->next=p1;p3=p1;p1=p1->next;}else {p3->next=p2;p3=p2;p2=p2->next;}}p3->next=p1?p1:p2;free(L2);return L3;}main(){linklist Lb;linklist La,Lc;La=creatlist();Lb=creatlist();La=sort(La);Lb=sort(Lb);output(La);output(Lb);Lc=Merglist(La,Lb,Lc);output(Lc);getch();}。
两个顺序表的合并算法
两个顺序表的合并算法顺序表是一种线性数据结构，由一系列元素按照一定的顺序存储在连续的存储空间中。
合并两个顺序表是常见的算法问题，其涉及到的操作包括查找、插入和删除。
本文将介绍两种常见的顺序表合并算法：1、插入排序法；2、归并排序法。
两种算法各有特点，从时间复杂度、空间复杂度等方面进行比较，帮助读者选取更适合的算法进行应用。
1. 插入排序法插入排序是一种基本的排序算法，其思想是将一个元素插入到已经有序的序列中，使之仍然有序。
顺序表的合并可以通过构造一个新的顺序表，将原始的两个顺序表按照其中一个顺序表的顺序逐个插入到新的顺序表中。
具体实现如下：```python def merge(array1, array2): result = [] index1 = index2 = 0 while index1 <len(array1) and index2 < len(array2): if array1[index1] <= array2[index2]: result.append(array1[index1]) index1 += 1 else:result.append(array2[index2]) index2 +=array2[index2:] return result ```该方法的时间复杂度为O(n^2)，其中n为两个序列的总长度。
每次插入都需要遍历已经存储的新序列，然后进行插入操作。
这种方法较为简单，适用于数据量较小的情况。
2. 归并排序法归并排序是一种分治排序算法，将一个序列分为两个子序列，然后对子序列进行排序并归并。
顺序表的合并可以通过将两个有序的顺序表进行归并的方式，使得归并后的顺序表仍然有序。
归并排序法的合并操作分为两个步骤：- 将两个顺序表分为两个子序列。
- 合并两个子序列并保证顺序。
具体实现如下：```python def merge(array1, array2): result = [] index1 = index2 = 0 while index1 <len(array1) and index2 < len(array2): if array1[index1] <= array2[index2]: result.append(array1[index1]) index1 += 1 else:result.append(array2[index2]) index2 +=array2[index2:] return resultdef mergeSort(array): if len(array)<=1: return array mid = len(array)//2 left = mergeSort(array[:mid]) right =mergeSort(array[mid:]) return merge(left,right)```该方法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为两个序列的总长度。
c语言二路归并排序
c语言二路归并排序关于C语言的二路归并排序，我们将以中括号内的内容为主题，为您一步一步解答。
【什么是二路归并排序？】二路归并排序（Merge Sort）是一种分治策略的排序算法，其基本思想是将原始数组划分为两个子数组，分别进行排序，然后将两个有序的子数组合并成一个有序的数组。
【算法步骤】1. 【初始化】首先，需要定义一个递归函数merge_sort，用于进行归并排序。
该函数接收待排序数组和数组的起始和结束索引。
2. 【递归结束条件】在递归函数中，首先需要判断起始索引和结束索引是否相等，如果相等则代表子数组中只有一个元素，无需排序。
直接返回即可。
3. 【划分子数组】如果子数组中有多个元素，则需要将数组一分为二，分别对左半部分和右半部分进行排序。
可以使用一个中间索引mid，将数组划分为[start, mid] 和[mid+1, end] 两部分。
4. 【递归调用】然后，对左半部分和右半部分分别调用merge_sort 函数进行递归排序。
分别传入左右子数组的起始索引和结束索引。
5. 【合并有序子数组】在左右子数组都排好序之后，我们需要将两个有序的子数组合并成一个有序的数组。
为此，我们创建一个临时数组temp，用于存储合并后的结果。
同时，定义三个指针：i 指向左子数组的起始索引，j 指向右子数组的起始索引，k 指向临时数组temp 的起始索引。
6. 【合并过程】然后，比较左子数组和右子数组中的元素大小，将较小的元素复制到temp 数组中，并将对应指针向后移动一位。
重复此过程，直到有任意一个子数组的元素全部复制到temp 数组中。
7. 【处理剩余元素】如果左子数组或右子数组有剩余元素，将剩余元素依次复制到temp 数组中。
8. 【复制回原数组】最后，将temp 数组中的元素复制回原始数组的对应位置。
此时，原始数组从起始索引到结束索引的部分已经排好序。
9. 【递归函数返回】最后，递归函数返回后，整个数组就会被排序。
数据结构(C语言版)(第2版)课后习题答案-数据结构c语言版第二版课后答案
数据结构（C语言版）（第2版）课后习题答案李冬梅2015.3目录第1章绪论 (1)第2章线性表 (5)第3章栈和队列 (13)第4章串、数组和广义表 (26)第5章树和二叉树 (33)第6章图 (42)第7章查找 (54)第8章排序 (65)第1章绪论1．简述下列概念：数据、数据元素、数据项、数据对象、数据结构、逻辑结构、存储结构、抽象数据类型。
答案：数据：是客观事物的符号表示，指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。
如数学计算中用到的整数和实数，文本编辑所用到的字符串，多媒体程序处理的图形、图像、声音、动画等通过特殊编码定义后的数据。
数据元素：是数据的基本单位，在计算机中通常作为一个整体进行考虑和处理。
在有些情况下，数据元素也称为元素、结点、记录等。
数据元素用于完整地描述一个对象，如一个学生记录，树中棋盘的一个格局（状态）、图中的一个顶点等。
数据项：是组成数据元素的、有独立含义的、不可分割的最小单位。
例如，学生基本信息表中的学号、姓名、性别等都是数据项。
数据对象：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。
例如：整数数据对象是集合N={0，±1，±2，…}，字母字符数据对象是集合C={‘A’，‘B’，…，‘Z’，‘a’，‘b’，…，‘z’}，学生基本信息表也可是一个数据对象。
数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
换句话说，数据结构是带“结构”的数据元素的集合，“结构”就是指数据元素之间存在的关系。
逻辑结构：从逻辑关系上描述数据，它与数据的存储无关，是独立于计算机的。
因此，数据的逻辑结构可以看作是从具体问题抽象出来的数学模型。
存储结构：数据对象在计算机中的存储表示，也称为物理结构。
抽象数据类型：由用户定义的，表示应用问题的数学模型，以及定义在这个模型上的一组操作的总称。
具体包括三部分：数据对象、数据对象上关系的集合和对数据对象的基本操作的集合。
双链表的插入排序算法
双链表的插⼊排序算法
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
typedef struct Node{
int data;
struct Node *llink,*rlink;
}*DLinkList;
void INSLINKLIST(DLinkList list){
DLinkList save,p,q,r;
p=list->rlink->rlink; //从头结点的第⼆个结点开始插⼊
while(p!=list){
q = p->llink; //q指向本次排序的起始位置
save = p->rlink;//保存下⼀趟插⼊的开始起始位置
r = save;
while(q!=list && p->data<q->data){
if (r==save) //只要执⾏这⼀步,就说明p结点⼩于q结点,所以跟定不是q结点的后继,所以需要先把p结点剪出来
{
r->rlink = q; //将结点p剪出来,让p的前驱和p的后继直接连接成⼀条链,⽅便以后遇到合适的直接插⼊,⽽不⽤再删除p结点 q->llink = r;
}
r = q;
q=q->llink;
}
if (r!=save)//寻找插⼊位置
{
r->llink = p;
q->rlink = p;
p->llink = q;
p->rlink = r; //将p结点插⼊q结点与r 结点之间
}
p = save;
}
}。
1.将两个递增的有序链表合并为一个递增的有序链表。要求结果链表仍使用原来两个链表的存储空间。。。
1.将两个递增的有序链表合并为⼀个递增的有序链表。
要求结果
链表仍使⽤原来两个链表的存储空间。
1.这两个递增的链表都是有头节点的。
2.当有两个互相⽐较完之后还有剩余的情况，直接链接剩余的。
因为剩余的本⾝递增，本⾝没有重复的元素，不需要处理
void MeregeList(Linklist &La,LinkList &Lb,LinkLinst &Lc)
{
pa=La->next;pb=Lb->next;
Lc=pc=la;
while(pa&&pb)
{
if(pa->data < pb->data){pc->next=pa;pc=pa;pa=pa->next;}
else if(pa->data >pb->data){pc->next=pb;pc=pb;pb=pb->next;}
else{
pc->next=pa;pc=pa;pa=pa->next;
q=pb->next;delete pb;pb=q}
}
pc->next=pa?pa:pb;
delete Lb;
}。
一个链表，奇数位升序偶数位降序，让链表变成升序的
⼀个链表，奇数位升序偶数位降序，让链表变成升序的题⽬描述：⼀个链表，奇数位升序偶数位降序，让链表变成升序的。
⽐如：1 8 3 6 5 4 7 2 9，最后输出1 2 3 4 5 6 7 8 9。
分析：这道题可以分成三步：⾸先根据奇数位和偶数位拆分成两个链表。
然后对偶数链表进⾏反转。
最后将两个有序链表进⾏合并。
package com.test;public class Main {public static void main(String[] args) {Main main = new Main();ListNode head = main.initList();main.printList(head);ListNode[] heads = main.splitList(head);main.printList(heads[0]);main.printList(heads[1]);ListNode reverseHead = main.reverseList(heads[1]);main.printList(reverseHead);ListNode mergeHead = main.mergeLists(heads[0], reverseHead);main.printList(mergeHead);}//按照奇偶位拆分成两个链表private ListNode[] splitList(ListNode head) {ListNode head1 = null;ListNode head2 = null;ListNode cur1 = null;ListNode cur2 = null;int count = 1;while (head != null) {if (count % 2 == 1) {if (cur1 != null) {cur1.next = head;cur1 = cur1.next;} else {cur1 = head;head1 = cur1;}} else {if (cur2 != null) {cur2.next = head;cur2 = cur2.next;} else {cur2 = head;head2 = cur2;}}head = head.next;++count;}//跳出循环，要让最后两个末尾元素的下⼀个都指向nullcur1.next = null;cur2.next = null;ListNode[] heads = new ListNode[]{head1, head2};return heads;}//反转链表private ListNode reverseList(ListNode head) {ListNode cur = head;ListNode pre = null;ListNode next = null;while (cur != null) {next = cur.next;cur.next = pre;pre = cur;cur = next;}return pre;}//合并两个有序链表private ListNode mergeLists(ListNode head1, ListNode head2) {if (head1 == null && head2 == null) {return null;}if (head1 == null || head2 == null) {return head1 == null ? head2 : head1; }ListNode first = new ListNode(-1);ListNode cur = first;while (head1 != null && head2 != null) { if (head1.val < head2.val) {cur.next = head1;head1 = head1.next;} else {cur.next = head2;head2 = head2.next;}cur = cur.next;}cur.next = head1 != null ? head1 : head2; return first.next;}//初始化链表private ListNode initList() {ListNode node1 = new ListNode(1);ListNode node2 = new ListNode(8);ListNode node3 = new ListNode(3);ListNode node4 = new ListNode(6);ListNode node5 = new ListNode(5);ListNode node6 = new ListNode(4);ListNode node7 = new ListNode(7);ListNode node8 = new ListNode(2);ListNode node9 = new ListNode(9);node1.next = node2;node2.next = node3;node3.next = node4;node4.next = node5;node5.next = node6;node6.next = node7;node7.next = node8;node8.next = node9;return node1;}//打印链表private void printList(ListNode head) {if (head == null) {return;}ListNode cur = head;while (cur.next != null) {System.out.print(cur.val + "\t");cur = cur.next;}System.out.println(cur.val);}}class ListNode {public int val;public ListNode next;public ListNode() {}public ListNode(int val) {this.val = val;this.next = null;}}。
两个升序链表合并为降序链表
两个升序链表合并为降序链表---
两个升序链表合并为降序链表
原⽂：
---注意算法中单次⽐较中⼤的⼀⽅下标不变，以此实现两两⽐较---
看了原⽂解释后个⼈理解如下，问题的求解⽆⾮两步：
求时间复杂度的步骤：
1. 考虑最坏情况下的执⾏次数，例如
l1: 1 3 5 7 9 (m=5)
l2: 2 4 6 (n=3)
数字穿插在两个链表中，需要⽐较m+n-1次
（第⼀次：1和2⽐，1按头插法插⼊链表l3，继续；
第⼆次：2和3⽐，2插⼊l3，以此类推...
当链表l2⾛完后l1中剩余的7，9直接插⼊l3）
2. 根据此执⾏次数得到对应的时间复杂度
注意：时间复杂度不等于具体的执⾏步数，其作⽤是⽤来反映执⾏时间的数量级
所以由加法规则可知:
O(m+n-1)=O(max(m,n))。
数据结构合并两个顺序表
数据结构合并两个顺序表合并两个顺序表是在数据结构中常见的操作之一，本文将介绍如何合并两个顺序表，并给出相应的算法实现。
顺序表是一种线性表的存储结构，它使用连续的存储空间存储元素，并按照顺序存放。
合并两个顺序表的意思是将两个顺序表中的元素按照一定的顺序合并到一个新的顺序表中。
假设有两个顺序表A和B，它们的长度分别为m和n。
要合并这两个顺序表，可以使用以下步骤：1. 创建一个新的顺序表C，用于存放合并后的结果。
2. 首先将顺序表A中的元素复制到顺序表C中，保持元素的顺序不变。
3. 然后将顺序表B中的元素依次插入到顺序表C中的合适位置。
插入的位置可以根据需要进行调整，可以选择插入到顺序表C的末尾，也可以选择按照某种规则插入。
4. 最后，顺序表C中的元素就是合并后的结果。
在实现合并两个顺序表的算法时，可以使用两个指针分别指向顺序表A和顺序表B的元素。
比较指针指向的元素大小，然后将较小的元素插入到顺序表C中，并将对应的指针向后移动一位。
重复这个过程，直到遍历完两个顺序表中的所有元素。
下面是一个具体的算法实现示例：```void merge(SeqList A, SeqList B, SeqList C) {int i = 0; // 指向顺序表A的指针int j = 0; // 指向顺序表B的指针int k = 0; // 指向顺序表C的指针// 将顺序表A中的元素复制到顺序表C中while (i < A.length) {C.elements[k++] = A.elements[i++];}// 将顺序表B中的元素插入到顺序表C中while (j < B.length) {int x = B.elements[j++];// 找到插入位置int insertPos = 0;while (insertPos < k && C.elements[insertPos] < x) { insertPos++;}// 将元素插入到合适位置for (int m = k; m > insertPos; m--) {C.elements[m] = C.elements[m - 1];}C.elements[insertPos] = x;k++;}C.length = k; // 更新顺序表C的长度}```这个算法的时间复杂度为O(m+n)，其中m和n分别为顺序表A 和顺序表B的长度。