c语言哈希表字典序排序
C语言排序方法总结
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插入排序
插入排序主要思想是:把要排序的数字插入到已经排好的数据中。
例如 12356 是已经排好的序,我们将 4 插入到他们中,时插入之后也是排好序的。这里显而易
见是插入到 3 的后面。变为 123456.实现思路:插入排序就是先是一个有序的数据,然后把要
插入的数据插到指定的位置,而排序首先给的就是无序的,我们怎么确定先得到一个有序的数据
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{
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for (int k = i; k > j; --k) //数据后移
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{
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nData[k] = nData[k -1];
Hale Waihona Puke 17}18
nData[j] = nTemp;
//将数据插入到指定位置
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break;
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}
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}
22 }
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24 return true;
25 }
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27 int main()
C 语言排序方法
学的排序算法有:插入排序,合并排序,冒泡排序,选择排序,希尔排序,堆排序,快速排 序,计数排序,基数排序,桶排序(没有实现)。比较一下学习后的心得。 我不是很清楚他们的时间复杂度,也真的不知道他们到底谁快谁慢,因为书上的推导我确实 只是小小了解,并没有消化。也没有完全理解他们的精髓,所以又什么错误的还需要高手指 点。呵呵。 1.普及一下排序稳定,所谓排序稳定就是指:如果两个数相同,对他们进行的排序结果为他 们的相对顺序不变。例如 A={1,2,1,2,1}这里排序之后是 A = {1,1,1,2,2} 稳定就是排序后第一 个 1 就是排序前的第一个 1,第二个 1 就是排序前第二个 1,第三个 1 就是排序前的第三个 1。同理 2 也是一样。这里用颜色标明了。不稳定呢就是他们的顺序不应和开始顺序一致。 也就是可能会是 A={1,1,1,2,2}这样的结果。 2.普及一下原地排序:原地排序就是指不申请多余的空间来进行的排序,就是在原来的排序 数据中比较和交换的排序。例如快速排序,堆排序等都是原地排序,合并排序,计数排序等 不是原地排序。 3.感觉谁最好,在我的印象中快速排序是最好的,时间复杂度:n*log(n),不稳定排序。原 地排序。他的名字很棒,快速嘛。当然快了。我觉得他的思想很不错,分治,而且还是原地 排序,省去和很多的空间浪费。速度也是很快的,n*log(n)。但是有一个软肋就是如果已经 是排好的情况下时间复杂度就是 n*n,不过在加入随机的情况下这种情况也得以好转,而且他 可以做任意的比较,只要你能给出两个元素的大小关系就可以了。适用范围广,速度快。 4.插入排序:n*n 的时间复杂度,稳定排序,原地排序。插入排序是我学的第一个排序,速 度还是很快的,特别是在数组已排好了之后,用它的思想来插入一个数据,效率是很高的。 因为不用全部排。他的数据交换也很少,只是数据后移,然后放入要插入的数据。(这里不 是指调用插入排序,而是用它的思想)。我觉得,在数据大部分都排好了,用插入排序会给 你带来很大的方便。数据的移动和交换都很少。 5.冒泡排序,n*n 的时间复杂度,稳定排序,原地排序。冒泡排序的思想很不错,一个一个 比较,把小的上移,依次确定当前最小元素。因为他简单,稳定排序,而且好实现,所以用 处也是比较多的。还有一点就是加上哨兵之后他可以提前退出。 6.选择排序,n*n 的时间复杂度, 稳定排序,原地排序。选择排序就是冒泡的基本思想,从 小的定位,一个一个选择,直到选择结束。他和插入排序是一个相反的过程,插入是确定一
c语言哈希表定义
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c语言哈希表定义C语言哈希表哈希表是一种常用的数据结构,它能够高效地存储和访问数据。
在C语言中,我们可以通过自己实现哈希表来满足特定的需求。
本文将介绍C语言中如何定义和使用哈希表。
一、哈希表的定义与原理哈希表是一种根据关键字直接访问内存位置的数据结构,它通过哈希函数将关键字映射到表中的一个位置,从而加快数据的查找速度。
哈希表由一个数组和一个哈希函数组成,数组用于存储数据,哈希函数用于将关键字转换为数组的索引。
二、哈希函数的设计哈希函数的设计十分重要,它应该能够将关键字均匀地映射到数组的不同位置,避免冲突。
常见的哈希函数有余数法、平方取中法、折叠法等。
在C语言中,我们可以根据具体情况选择合适的哈希函数。
三、哈希表的实现在C语言中,我们可以使用结构体来定义哈希表。
首先,我们需要定义一个包含数组和哈希函数的结构体,如下所示:```c#define SIZE 100typedef struct{int key;int value;} Node;typedef struct{Node data[SIZE];int (*hash_func)(int);} HashTable;```其中,SIZE表示哈希表的大小,Node结构体用于存储键值对,HashTable结构体包含一个大小为SIZE的数组和一个哈希函数指针。
接下来,我们需要实现哈希表的初始化、插入、查找和删除等操作。
具体代码如下:```cvoid initHashTable(HashTable *hashTable, int (*hash_func)(int)){hashTable->hash_func = hash_func;}void insert(HashTable *hashTable, int key, int value) {int index = hashTable->hash_func(key);hashTable->data[index].key = key;hashTable->data[index].value = value;}int search(HashTable *hashTable, int key){int index = hashTable->hash_func(key);return hashTable->data[index].value;}void remove(HashTable *hashTable, int key){int index = hashTable->hash_func(key);hashTable->data[index].key = -1;hashTable->data[index].value = -1;}```四、哈希表的使用示例下面我们以学生信息管理系统为例,演示哈希表的使用。
c实现的hash表-概述说明以及解释
![c实现的hash表-概述说明以及解释](https://img.taocdn.com/s3/m/5d1532b5f605cc1755270722192e453611665b5f.png)
c实现的hash表-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在计算机科学中,哈希表(Hash Table),又被称为散列表,是一种常用的数据结构。
它能够以常数时间复杂度(O(1))来实现插入、删除和查找等操作,因此具有高效的特性。
哈希表通过哈希函数将键(key)映射到一个固定大小的数组(通常称为哈希表)。
通过这种映射关系,我们可以在数组中快速访问到对应的值(value)。
常见的应用场景包括缓存系统、数据库索引、编译器符号表等。
相对于其他数据结构,哈希表具有以下优点:1. 高效的插入、删除和查找操作:哈希表在插入、删除和查找数据时以常数时间复杂度进行操作,无论数据量大小,都能快速地完成操作。
2. 高效的存储和检索:通过哈希函数的映射关系,哈希表能够将键值对存储在数组中,可以通过键快速地找到对应的值。
3. 空间效率高:哈希表通过哈希函数将键映射到数组下标,能够充分利用存储空间,避免冗余的存储。
然而,哈希表也存在一些局限性:1. 冲突问题:由于哈希函数的映射关系是将多个键映射到同一个数组下标上,可能会导致冲突。
解决冲突问题的常见方法包括链地址法(Chaining)和开放定址法(Open Addressing)等。
2. 内存消耗:由于哈希表需要维护额外的空间来存储映射关系,所以相比于其他数据结构来说,可能会占用较多的内存。
本篇长文将重点介绍C语言实现哈希表的方法。
我们将首先讨论哈希表的定义和实现原理,然后详细介绍在C语言中如何实现一个高效的哈希表。
最后,我们将总结哈希表的优势,对比其他数据结构,并展望哈希表在未来的发展前景。
通过本文的学习,读者将能够深入理解哈希表的底层实现原理,并学会如何在C语言中利用哈希表解决实际问题。
1.2 文章结构本文将围绕C语言实现的hash表展开讨论,并按照以下结构进行组织。
引言部分将对hash表进行概述,介绍hash表的基本概念、作用以及其在实际应用中的重要性。
同时,引言部分还会阐述本文的目的,即通过C语言实现的hash表,来探讨其实现原理、方法以及与其他数据结构的对比。
C语言排序算法大全排序
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C语言排序算法大全排序直接插入排序说明:逐个将后一个数加到前面的排好的序中。
在直接插入排序过程中,对其中一个记录的插入排序称为一次排序;直接插入排序是从第二个记录开始进行的,因此,长度为n的记录序列需要进行n-1次排序才能完成整个序列的排序。
时间复杂度为O(n2)。
void InsertSort(elemtype x[],int n)/*用直接插入法对x[0]-x[n-1]排序*/{int i,j;elemtype s;for(i=0;i<n-1;i++){s=x[i+1];j=i;while(j>-1&&s.key<x[j].key){x[j+1]=x[j];j--;}x[j+1]=s;}}---------------------希尔排序说明:希尔排序又称缩小增量排序,增量di可以有各种不同的取法,但最后一次排序时的增量必须为1,最简单可取di+1=di/2(取小)。
时间复杂度为O(n(log2n)2)。
void ShellSort(elemtype x[],int n,intd[],int Number)/*用希尔排序法对记录x[0]-x[n-1]排序,d为增量值数组*//*Number为增量值个数,各组内采用直接插入法排序*/{int i,j,k,m,Span;elemtype s;for(m=0;m<Number;m++){Span=d[m];for(k=0;k<Span;k++){for(i=k;i<n-1;i+=Span)/*这个for之后的是“组内采用直接插入法排序”*/{s=x[i+Span];j=i;while(j>-1&&s.key<x[j].key){x[j+Span]=x[j];j-=Span;}x[j+Span]=s;}}}}----------------------------直接选择排序说明:每次将后面的最小的找出来插入前面的已排好的序中。
C#中HashTable的用法[转]
![C#中HashTable的用法[转]](https://img.taocdn.com/s3/m/41a8400b91c69ec3d5bbfd0a79563c1ec5dad775.png)
C#中HashTable的⽤法[转]⼀,哈希表(Hashtable)简述在.NET Framework中,Hashtable是System.Collections命名空间提供的⼀个容器,⽤于处理和表现类似keyvalue的键值对,其中key通常可⽤来快速查找,同时key是区分⼤⼩写;value⽤于存储对应于key的值。
Hashtable中keyvalue键值对均为object类型,所以Hashtable可以⽀持任何类型的keyvalue键值对.⼆,哈希表的简单操作在哈希表中添加⼀个keyvalue键值对:HashtableObject.Add(key,value);在哈希表中去除某个keyvalue键值对:HashtableObject.Remove(key);从哈希表中移除所有元素: HashtableObject.Clear();判断哈希表是否包含特定键key: HashtableObject.Contains(key);下⾯控制台程序将包含以上所有操作:using System;using System.Collections; file使⽤Hashtable时,必须引⼊这个命名空间class hashtable{public static void Main(){Hashtable ht=new Hashtable(); file创建⼀个Hashtable实例ht.Add(E,e);添加keyvalue键值对ht.Add(A,a);ht.Add(C,c);ht.Add(B,b);string s=(string)ht[A];if(ht.Contains(E)) file判断哈希表是否包含特定键,其返回值为true或falseConsole.WriteLine(the E keyexist);ht.Remove(C);移除⼀个keyvalue键值对Console.WriteLine(ht[A]);此处输出aht.Clear();移除所有元素Console.WriteLine(ht[A]); file此处将不会有任何输出}}三,遍历哈希表遍历哈希表需要⽤到DictionaryEntry Object,代码如下:for(DictionaryEntry de in ht) fileht为⼀个Hashtable实例{Console.WriteLine(de.Key);de.Key对应于keyvalue键值对keyConsole.WriteLine(de.Value);de.Key对应于keyvalue键值对value}四,对哈希表进⾏排序对哈希表进⾏排序在这⾥的定义是对keyvalue键值对中的key按⼀定规则重新排列,但是实际上这个定义是不能实现的,因为我们⽆法直接在Hashtable进⾏对key进⾏重新排列,如果需要Hashtable提供某种规则的输出,可以采⽤⼀种变通的做法:ArrayList akeys=new ArrayList(ht.Keys); file别忘了导⼊System.Collectionsakeys.Sort(); file按字母顺序进⾏排序for(string skey in akeys){Console.Write(skey + );Console.WriteLine(ht[skey]);排序后输出}。
c语言常见排序算法
![c语言常见排序算法](https://img.taocdn.com/s3/m/04904e53a9114431b90d6c85ec3a87c240288ab7.png)
常见的C语言排序算法有以下几种:
1. 冒泡排序(Bubble Sort):比较相邻的元素,如果前一个元素大于后一个元素,则交换它们的位置,重复这个过程直到整个序列有序。
2. 插入排序(Insertion Sort):将未排序的元素逐个插入到已排序序列中的正确位置,直到整个序列有序。
3. 选择排序(Selection Sort):每次从未排序的元素中选择最小的元素,将其放到已排序序列的末尾,重复这个过程直到整个序列有序。
4. 快速排序(Quick Sort):选择一个基准元素,将序列分成两部分,一部分小于等于基准元素,一部分大于基准元素,然后对两部分递归地进行快速排序。
5. 归并排序(Merge Sort):将序列分成两部分,分别对两部分进行归并排序,然后将两个有序的子序列合并成一个有序的序列。
6. 堆排序(Heap Sort):将序列构建成一个最大堆,然后将堆顶元素与堆末尾元素交换,重复这个过程直到整个序列有序。
7. 希尔排序(Shell Sort):将序列按照一定的间隔分成若干个子序列,对每个子序列进行插入排序,然后逐渐减小间隔直到间隔为1,最后对整个序列进行插入排序。
8. 计数排序(Counting Sort):统计序列中每个元素出现的次数,然后按照元素的大小顺序将它们放入一个新的序列中。
9. 基数排序(Radix Sort):按照元素的个位、十位、百位等依次进行排序,直到所有位数都排完为止。
以上是常见的C语言排序算法,每种算法都有其特点和适用场景,选择合适的排序算法可以提高排序效率。
C语言中的哈希表算法实现
![C语言中的哈希表算法实现](https://img.taocdn.com/s3/m/39ba0b0b0a4c2e3f5727a5e9856a561252d321b2.png)
C语言中的哈希表算法实现哈希表是一种常用的数据结构,它能够快速地存储和检索键值对。
在C语言中,哈希表的实现可以通过使用哈希函数将键映射为索引,再将键值对存储在相应的索引位置上。
本文将介绍C语言中哈希表算法的实现原理及相应的代码示例。
一、哈希函数的选择哈希函数是哈希表算法的核心,它将键映射为哈希值。
合适的哈希函数应具备以下特点:1. 高效性:哈希函数的计算速度应尽可能快速,以保证整个哈希表的性能;2. 均匀性:哈希函数的输出应均匀分布,避免过多的冲突;3. 独立性:哈希函数的输出应与键值的顺序和大小无关。
通常,常见的哈希函数包括除法取余法、乘法散列法和位运算法等。
下面以除法取余法为例,介绍哈希函数的实现。
```cunsigned int hash_function(int key, int size) {return key % size;}```二、哈希表的实现在C语言中,哈希表通常使用数组和链表结合的方式来实现。
每个数组元素对应一个链表,用于存储哈希冲突时的键值对。
首先,我们需要定义哈希表的结构。
其中包括哈希表的大小、数组指针和链表结构等。
```c#define TABLE_SIZE 100typedef struct Node {int key;int value;struct Node* next;} Node;typedef struct HashTable {Node* array[TABLE_SIZE];} HashTable;```接下来,我们需要实现初始化哈希表、插入键值对、删除键值对和查找键值对等基本操作。
1. 初始化哈希表```cHashTable* create_hash_table() {HashTable* hash_table = (HashTable*)malloc(sizeof(HashTable)); for (int i = 0; i < TABLE_SIZE; i++) {hash_table->array[i] = NULL;}return hash_table;}```2. 插入键值对```cvoid insert(HashTable* hash_table, int key, int value) {unsigned int index = hash_function(key, TABLE_SIZE);Node* new_node = (Node*)malloc(sizeof(Node));new_node->key = key;new_node->value = value;new_node->next = NULL;if (hash_table->array[index] == NULL) {hash_table->array[index] = new_node;} else {Node* curr = hash_table->array[index];while (curr->next != NULL) {curr = curr->next;}curr->next = new_node;}}```3. 删除键值对```cvoid delete(HashTable* hash_table, int key) {unsigned int index = hash_function(key, TABLE_SIZE); Node* curr = hash_table->array[index];Node* prev = NULL;while (curr != NULL && curr->key != key) {prev = curr;curr = curr->next;}if (curr == NULL) {return;}if (prev == NULL) {hash_table->array[index] = curr->next;} else {prev->next = curr->next;}free(curr);}```4. 查找键值对```cint find(HashTable* hash_table, int key) {unsigned int index = hash_function(key, TABLE_SIZE); Node* curr = hash_table->array[index];while (curr != NULL) {if (curr->key == key) {return curr->value;}curr = curr->next;}return -1;}```三、总结本文介绍了C语言中哈希表算法的实现原理及相应的代码示例。
哈希表是有序还是无序的 哈希表底层的数据结构实现 哈希表的构造算法 哈希表解决冲突的方法
![哈希表是有序还是无序的 哈希表底层的数据结构实现 哈希表的构造算法 哈希表解决冲突的方法](https://img.taocdn.com/s3/m/abd5bdc082d049649b6648d7c1c708a1294a0a58.png)
哈希表是有序还是无序的哈希表底层的数据结构实现哈希表的构造算法哈希表解决冲突的方法1. 引言1.1 概述哈希表是一种使用哈希函数和数组来实现的数据结构,具有高效的查找和插入操作的优点。
它通过将关键字映射到数组中的位置来实现快速查找。
在计算机科学领域中,哈希表被广泛应用于各种场景,如数据库索引、缓存、字典等。
本文将对哈希表的一些重要问题进行讨论和探究,包括哈希表是有序还是无序的问题、哈希表底层的数据结构实现、哈希表的构造算法以及解决冲突的方法。
通过深入研究这些问题,我们可以更好地理解和应用哈希表。
1.2 文章结构本文共分为六个部分,每个部分都涵盖了特定主题:第一部分为引言部分,介绍了文章的背景、目的以及整体结构。
第二部分将探讨哈希表是有序还是无序的问题。
我们首先对哈希表的定义和功能进行概述,然后讨论了哈希表顺序性问题可能存在的原因,并综合相关研究和理论观点进行综述。
第三部分将集中讨论哈希表底层的数据结构实现。
我们将介绍使用数组和链表来实现哈希表底层数据结构的方法,并讨论其他可能用于哈希表底层的数据结构。
第四部分将详细介绍哈希表的构造算法。
我们将比较常见的哈希函数算法及其特点,然后综述和分析不同碰撞处理算法,并探讨构造算法在不同应用场景中的优化方法。
第五部分将重点解决哈希表冲突的方法。
我们将介绍开放地址法(如线性探测、二次探测等)以及链地址法和拉链法,并讨论其他可能的冲突解决方法。
最后一部分为结论部分,对哈希表的优缺点进行总结,并对哈希表有序性问题、底层数据结构实现、构造算法和冲突解决方法进行总结与展望。
1.3 目的本文旨在通过对哈希表有序性问题、底层数据结构实现、构造算法和冲突解决方法等方面进行深入研究,以期能够更加全面地理解和应用哈希表。
通过本文的阐述,读者将能够了解到不同问题背后所涉及到的相关理论和算法,并能够在实践中灵活应用哈希表,提高数据结构的效率及性能。
2. 哈希表是有序还是无序的2.1 哈希表的定义和功能哈希表(Hash Table)是一种常用的数据结构,用于存储键值对。
C语言,哈希表,单词排序
![C语言,哈希表,单词排序](https://img.taocdn.com/s3/m/954be6eb9b89680203d825db.png)
char word[WORDLEN];
int num;
hashele* next;
};
hashele* hashform[KEYMAX]; //定义散转表,每个数组元素为相同关键码值的一系列单词对应的结构体形成的链表的头指针
unsigned int worfkey(const char* word) //计算采集到的新单词的关键码值
{
struct hashele **aa=(hashele **)a; //强制类型转换,将qsort默认的无类型指针转换为结构体指针
struct hashele **bb=(hashele **)b;
if(((*aa)->num)==((*bb)->num)) //当单词出现次数相等,则按字典顺序进行排序
scanf("%s%*c",&fpname);
if((fp=fopen(fpname,"r"))==NULL) //打开文件,将fp指针指向文件的第一个字符
{
printf("fail to open the file\n",fpname);
exit(0);
}
state=OUTWORD; //采集状态最初为在单词外
qsort(sort,numofsort,sizeof(sort[0]),comp); //调用qsort函数进行排序
printf("please input the name of the file you want to output to\n");
scanf("%s%*c",frname);
fr=fopen(frname,"w"); //定义输出文件指针,准备将结果写入用户指定的文件
c语言实现哈希排序代码
![c语言实现哈希排序代码](https://img.taocdn.com/s3/m/303237c085254b35eefdc8d376eeaeaad1f3161c.png)
c语⾔实现哈希排序代码哈希排序希尔排序(Shell's Sort)是插⼊排序的⼀种⼜称“缩⼩增量排序”(Diminishing Increment Sort),是直接插⼊排序算法的⼀种更⾼效的改进版本既然是插⼊排序法的改进版本那什么是插⼊排序法?请看那么,它是如何改进的呢?假设有 [8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]size = 8那么把它对半分CC= size / 2 = 4也就是分成 [8, 7, 6, 5,] [4, 3, 2, 1]然后根据条件⽐较8<=>47<=>36<=>25<=>1假设从⼩到⼤顺序那么 CC=4 时的排序后变成[4, 3, 2, 1, 8, 7, 6, 5]接下来我们继续 CC = 4 / 2 = 2也就是分成[4, 3] [2, 1] [8, 7] [6, 5]重复上边步骤⽆交换时:[4, 3] [2, 1] [8, 7] [6, 5]1次⽐较: [2, 3] [4, 1] [8, 7] [6, 5]2次⽐较: [2, 1] [4, 3] [8, 7] [6, 5]3次⽐较: [2, 1] [4, 3] [8, 7] [6, 5]4次⽐较: [2, 1] [4, 3] [8, 7] [6, 5]5次⽐较: [2, 1] [4, 3] [6, 7] [8, 5]6次⽐较: [2, 1] [4, 3] [6, 5] [8, 7]最终 CC=2 时,数组的顺序为[2, 1, 4, 3, 6, 5, 8, 7]最后⼀步 CC = 2 /2 = 1数组变成:[2] [1] [4] [3] [6] [5] [8] [7]再重复上边操作完成排序[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]本次使⽤c语⾔实现完整代码#include <stdio.h>// 打印数组void print(int *buf, int size){for (int i = 0; i < size; ++i){printf("%d ", buf[i]);}printf("\n");}// 插⼊排序数组void sort_insert(int *buf, int s, int size){for (int i = 0; i < size; ++i){for (int j = i + s; j < size ; j += s) {if (buf[i] > buf[j]) {int tmp = buf[i];buf[i] = buf[j];buf[j] = tmp;}}}}// 希尔排序数组void sort(int *buf, int size){for (int i = size / 2; i > 0; i /= 2) {sort_insert(buf, i, size); // 每次分组后引⽤插⼊排序法 }}// 主函数int main(int argc, char **argv){int arr[] = { 4,1,3,4,2,0,5,0 }; // 测试数组int size = sizeof(arr) / sizeof(int); // 数组⼤⼩print(arr, size); // 打印排序前数组sort(arr, size); // 排序print(arr, size); // 打印排序后数组return 0;}调试结果_End。
C语言常见排序算法_2023年学习资料
![C语言常见排序算法_2023年学习资料](https://img.taocdn.com/s3/m/2fce8d36c381e53a580216fc700abb68a982ad9a.png)
1.1.3直接插入排序-。实用例子:-已知待序的一组记录的初始排列为:21,25,49,25* 16,08-2125-25*16-2345
1.1.3直接插入排序-。实用例子:-i=1-210-49251608-temp-i=2-21 25-25*[1608-23-i=3
1.1.3直接插入排序-。实用例-i=4-2125-25*-49-08-16-01-temp621-25*州-2345-完成-0816-2525*49-1234
1.1.3直接插入排序-0操作细节:-当插入第ii≥1个对象时,前面的r[0],r[1],…, [i-1]已经排-好序。-用r[i]的关键字与r[i-们,r[i-2],…的关键字顺序进行比较 和顺-序查找类似,如果小于,则将r[x]向后移动(插入位置后的记录向-后顺移-找到插入位置即将 [i门插入
1.1.2快速排序-算法实例:-始关键字-pivotkey-21-25-49-25*-16-0 -low-high-一次交换-二次交换-三次交换-high-1-完成一趟排序-low high
1.1.2快速排序-算法实例:-完成一趟排序-08-16-21-25-49-分别进行快速排序5*-有序序列-11
1.1.1冒泡排序-。算法实例-49-21-25-25*-16-08-3-[08-chang=
1.1.1冒泡排序-。算法实例-i=4-21-25-25*-49-16-08-chang=1-i=5-chang=0
1.1.1冒泡排序-算法实例-21-16-08-25-49-初始-第一-第二-第三-第四-第五 关键-趟排-字
1.1.4希尔排序-。希尔排序又称缩小增量排序-●是1959年由D.L.Shell提出来的-。 法描述-潭先取定一个小于的整数d作为第一个增量,把表的全部记录分成d组-潭所有距离为d1的倍数 记录放在同一组中,在各组内进行直接插入-潭然后取第二个增量d2<d1-重复上述的分组和排序,直 增量d=1,即所有记录放在同一组中-进行直接插入排序为止。
数组中重复次数最多的元素c语言
![数组中重复次数最多的元素c语言](https://img.taocdn.com/s3/m/5183ac4a773231126edb6f1aff00bed5b9f373de.png)
标题:深度剖析C语言中数组中重复次数最多的元素在C语言编程中,数组是常见的数据结构之一,而找出数组中重复次数最多的元素也是常见的问题之一。
本文将从简到繁地探讨这一主题,以便读者能更加深入地理解。
一、基本概念在C语言中,数组是一组相同类型的变量集合,通过下标来访问每个元素。
而重复次数最多的元素,则是指在数组中出现次数最多的那个元素。
二、暴力解法最直观的解法是对数组中的每个元素进行遍历,统计其出现的次数,然后找出出现次数最多的元素。
这种方法时间复杂度较高,不适合处理大规模数据。
三、哈希表法为了提高查找元素出现次数的效率,可以利用哈希表来统计每个元素出现的次数。
通过遍历数组,将每个元素作为哈希表的键,出现的次数作为值。
最后找出值最大的键即可。
四、堆排序法另一种解决方案是利用堆排序算法。
首先对数组进行堆排序,然后找出排序后相邻的重复元素,统计其出现次数,最后找出出现次数最多的元素。
通过对以上几种方法的介绍,我们可以看出在C语言中如何寻找数组中重复次数最多的元素。
不同的方法有着各自的优缺点,读者可以根据实际情况进行选择和应用。
总结回顾通过本文的讲解,我们了解了在C语言中找出数组中重复次数最多的元素的几种方法。
无论是暴力解法、哈希表法还是堆排序法,都为我们解决这一问题提供了思路和途径。
在实际编程中,我们可以根据数据规模和需求来选择合适的解决方案。
个人观点和理解个人认为,在实际开发中,选择合适的算法对于解决问题至关重要。
对于寻找数组中重复次数最多的元素这一问题,我们需要综合考虑数据规模、时间复杂度和空间复杂度等因素,以及选择最适合的算法来解决。
对于不同的算法,我们也可以根据实际情况进行优化和改进,以提高程序的性能和效率。
在编写C语言程序时,我们应该不仅注重代码的实现,还要深入思考问题的本质,并且灵活运用各种算法和数据结构,以更好地解决实际问题。
对于C语言中数组中重复次数最多的元素这一问题,我们需要结合实际情况选择合适的解决方案,同时也要不断学习和提升自己的编程能力,以应对日益复杂的应用场景和需求。
c语言实现哈希数据结构
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c语言实现哈希数据结构(最新版)目录一、哈希数据结构的概念和特点二、C 语言实现哈希数据结构的方法三、哈希函数的设计四、哈希表的实现五、哈希表的应用实例正文一、哈希数据结构的概念和特点哈希数据结构,又称散列表,是一种基于数组实现的数据结构,它通过哈希函数将键映射到数组的一个位置,从而实现快速插入和查询。
哈希数据结构的主要特点有:快速存取、平均查找长度较短、空间利用率高等。
二、C 语言实现哈希数据结构的方法在 C 语言中,可以通过数组和结构体来实现哈希数据结构。
首先,需要定义一个哈希表结构体,包含哈希函数、数组、大小等成员。
然后,实现哈希函数,用于计算键的散列值。
接下来,实现插入和查询等功能。
三、哈希函数的设计哈希函数是将输入的键转换为散列值的函数。
一个好的哈希函数需要满足两个条件:一是保证散列值的唯一性,避免冲突;二是计算简便,降低时间复杂度。
常见的哈希函数设计方法有:直接定址法、除留余数法、数字分析法、平方取中法、折叠法等。
四、哈希表的实现哈希表的实现主要包括以下几个步骤:1.定义哈希表结构体,包含哈希函数、数组、大小等成员。
2.初始化哈希表,设置数组大小,并初始化数组元素为空。
3.实现插入功能,遍历数组,找到键的散列值对应的位置,若为空,则将键值对存入;若不为空,判断是否冲突,若冲突则处理冲突,若不冲突则将键值对存入。
4.实现查询功能,遍历数组,找到键的散列值对应的位置,返回对应的值。
5.实现删除功能,遍历数组,找到键的散列值对应的位置,若存在则删除键值对。
五、哈希表的应用实例哈希表在实际应用中具有广泛的应用,例如:字典、电话簿、数据库查询等。
以字典为例,通过哈希表可以实现快速查找单词的功能,提高效率。
总结:C 语言实现哈希数据结构需要设计合适的哈希函数,然后通过数组和结构体实现哈希表,并实现插入、查询、删除等功能。
C#中的哈希表和字典的区别
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工作以后就会发现项目中有时候用到哈希表有时候用到字典表这两个都是索引值得表现形式那么它们的区别在哪里
C#中 的 哈 希 表 和 字 典 的 区 别
工作以后就会发现,项目中有时候用到哈希表,有时候用到字典表,这两个都是索引、值得表现形式,那么它们的区别在哪里? 以下是笔者总结的区别: 1,单线程里面用字典,多线程里面用哈希表。 2,字典的排序就是按照插入的顺序来的,而哈希表未必是。 3,哈希表允许单线程写入,多线程读取。 4,哈希表最大的优势在于其索引方式,它是经过散列处理过的,在数据量大的时候尤其如此。
数据结构C语言实现顺序查找,折半查找,二叉排序树,哈希表实验原理(实验原理+程序代码+程序截图+实验小结
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printf("top=%d, bottom=%d, mid=%d, a[%d]=%d\n",top,bottom,mid,mid,a[mid]);
if( (num>a[top]) || (num<a[bottom]) ) //输入的数num>a[top]或者num<a[bottom],肯定num不在这个表列中
学号:E30814013专业:网络工程姓名:张芸
实验日期:2010-6-12教师签字:成绩
实验报告
实验目的:实现顺序查找,折半查找,二叉排序树,哈希表实验原理:
顺序查找
int Search_Seq(SSTable ST, KeyType key) { //算法9.1
//在顺序表ST中顺序查找其关键字等于key的数据元素。
}
else
{
if (NULL == cursor->rchild)
{
cursor->rchild = node;
break;
}
cursor = cursor->rchild;
}
}
}
return;
}
/*查找指定值*/
BSTree Search(BSTree tree, ElemType item)
{
BSTree cursor = tree;
// p返回的是插入位置
} // SearchHash
顺序查找
#include<stdio.h>
void main()
{
int a[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
int i,x,y;
printf("输入你要查找的数:\n");
C# Hashtable排序
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很多文章都有写到Hashtable有内部的排序机制,如果要自定义排序的话就要自己写算法来实现的:听起来很抽象,我一向喜欢简单实用的东西,我下面就来总结总结怎样来实现自定义排序Hashtable.先看看普通的Hashtable的基本实现:public static void Main(){Hashtable ht = new Hashtable();ht.Add("key1", "value1");ht.Add("key2", "value2");ht.Add("key3", "value3");ht.Add("key4", "value4");ht.Add("key5", "value5");foreach (string str in ht.Keys){Console.WriteLine(str + ":" + ht[str]);}}运行的结果:产生这个结果的原因大家都知道,Hashtable内部的排序机制使然.下面我来说说在平时的遇到的几种排序类型以及实现:一、我按什么顺序加进去就按什么顺序输出:public class NoSortHashTable : Hashtable{private ArrayList list = new ArrayList();public override void Add(object key, object value){base.Add(key, value);list.Add(key);}public override void Clear(){base.Clear();list.Clear();}public override void Remove(object key){base.Remove(key);list.Remove(key);}public override ICollection Keys{get{return list;}}这里注意:ArrayList是不排序的(添加的顺序就是输出的顺序)。
c语言哈希表
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c语言哈希表C语言哈希表是一种高效的数据结构,用于存储和查找数据。
哈希表是由两个基本部分组成的:哈希函数和哈希表。
哈希函数将输入的数据映射到哈希表中的位置,哈希表则将这些位置指向存储数据的桶。
哈希表的查询和插入操作经常介于常数时间和线性时间之间(O(1)到O(n))。
C语言哈希表的优点是:1. 哈希表的查询和插入操作都非常快。
由于哈希表利用哈希函数计算数据在数组中的位置,因此相同的数据总是查询到同一位置,无需比较元素,查询时间相对于其它数据结构较快。
2. 哈希表适合存储大量数据。
由于哈希表的查询和插入操作速度较快,因此适合存储大量数据,如大规模数据存储或快速索引。
3. 哈希表的数据分布随机性较高。
由于哈希函数根据输入值计算哈希地址,因此数据在哈希表中分布较随机,避免了因大量数据存储在同一桶中而导致的哈希冲突,从而提高哈希表的性能。
C语言哈希表的应用:1. 哈希表是编译器中符号表的基础。
编译器将程序源代码转化为汇编语言时,需要维护标识符(如变量、函数、结构体等)的定义和使用,这样运行时才能正确地访问这些标识符。
哈希表是符号表实现的基本数据结构。
2. 哈希表在代码编辑器和IDE工具中得到广泛应用。
当你输入代码后,编辑器将为你提供代码自动补全、方法跳转、代码格式化等功能,这些都需要在代码中查找标识符和用法。
哈希表可以帮助IDE快速索引代码库中的大量标识符。
3. 哈希表在数据库和缓存系统中应用广泛。
数据库需要存储大量数据,并且能够快速地检索、插入和删除数据。
缓存系统需要将数据存储在内存中,以便快速地访问。
在这些情况下,哈希表可以提供最快的访问速度和存储效率。
C语言哈希表的实现:在C语言中,哈希表的实现可以通过使用数组和链表实现桶,然后构造哈希函数来映射关键字到桶中。
具体实现过程如下:1. 定义哈希表结构体,包括总桶数、每个桶的大小、哈希函数等信息。
2. 定义哈希函数。
哈希函数根据输入的关键字生成一个哈希码,这个哈希码将关键字映射到哈希表中的一个位置。
C#中hashtable的赋值、取值、遍历、排序操作
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C#中hashtable的赋值、取值、遍历、排序操作⼀,哈希表(H a shta ble)简述在.NET Framework中,Hashtable是System.Collections命名空间提供的⼀个容器,⽤于处理和表现类似key/value的键值对,其中key通常可⽤来快速查找,同时key是区分⼤⼩写;value⽤于存储对应于key的值。
Hashtable中key/value键值对均为object类型,所以Hashtable可以⽀持任何类型的key/value键值对。
⼆,哈希表的简单操作在哈希表中添加⼀个key/value键值对:HashtableObject.Add(key,value);在哈希表中去除某个key/value键值对:HashtableObject.Remove(key);从哈希表中移除所有元素:HashtableObject.Clear();判断哈希表是否包含特定键key:HashtableObject.Contains(key);下⾯控制台程序包含以上所有操作⽰例:using System;using System.Collections; //使⽤Hashtable时,必须引⼊这个命名空间class hashtable{public static void Main(){Hashtable ht=new Hashtable(); //创建⼀个Hashtable实例ht.Add("E","e");//添加key/value键值对ht.Add("A","a");ht.Add("C","c");ht.Add("B","b");string s=(string)ht["A"];if(ht.Contains("E")) //判断哈希表是否包含特定键,其返回值为true或falseConsole.WriteLine("the E key:exist");ht.Remove("C");//移除⼀个key/value键值对Console.WriteLine(ht["A"]);//此处输出aht.Clear();//移除所有元素Console.WriteLine(ht["A"]); //此处将不会有任何输出}}三,遍历哈希表遍历哈希表需要⽤到DictionaryEntry Object,代码如下:foreach(DictionaryEntry de in ht) //ht为⼀个Hashtable实例{Console.WriteLine(de.Key);//de.Key对应于key/value键值对keyConsole.WriteLine(de.Value);//de.Key对应于key/value键值对value}四,对哈希表进⾏排序对哈希表进⾏排序在这⾥的定义是对key/value键值对中的key按⼀定规则重新排列,但是实际上这个定义是不能实现的,因为我们⽆法直接在Hashtable进⾏对key进⾏重新排列,如果需要Hashtable提供某种规则的输出,可以采⽤⼀种变通的做法:ArrayList akeys=new ArrayList(ht.Keys); //别忘了导⼊System.Collectionsakeys.Sort(); //按字母顺序进⾏排序foreach(string skey in akeys){Console.Write(skey + ":");Console.WriteLine(ht[skey]);//排序后输出}hashtable不能排序,但是可以使⽤TreeMap来代替Hashtable。
c语言 元素个数 哈希表
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c语言元素个数哈希表在C语言中,我们通常使用数组来表示哈希表。
哈希表是一种数据结构,可以用于存储键值对,其中键(key)是用于查找值(value)的唯一标识。
哈希表的主要优点是可以在常数时间内进行插入、删除和查找操作。
要创建一个哈希表,首先需要确定数组的大小,即哈希表的容量。
然后,可以使用数组来表示哈希表的桶(bucket),每个桶可以存储一个或多个键值对。
通常,我们使用哈希函数将键映射到数组索引,从而确定键值对在哪个桶中。
以下是一个简单的示例,展示如何使用C语言实现一个哈希表:```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define TABLE_SIZE 10typedef struct {int key;int value;} KeyValuePair;typedef struct {KeyValuePair *buckets[TABLE_SIZE];} HashTable;int hash(int key) {return key % TABLE_SIZE;}HashTable *createHashTable() {HashTable *hashTable = malloc(sizeof(HashTable));for (int i = 0; i < TABLE_SIZE; i++) {hashTable->buckets[i] = NULL;}return hashTable;}void insert(HashTable *hashTable, int key, int value) {int index = hash(key);KeyValuePair *newPair = malloc(sizeof(KeyValuePair)); newPair->key = key;newPair->value = value;hashTable->buckets[index] = newPair;}int search(HashTable *hashTable, int key) {int index = hash(key);KeyValuePair *pair = hashTable->buckets[index];if (pair != NULL && pair->key == key) {return pair->value;}return -1; // 如果未找到,则返回-1或其他适当的值}void delete(HashTable *hashTable, int key) {int index = hash(key);KeyValuePair *pair = hashTable->buckets[index];if (pair != NULL && pair->key == key) {free(pair);hashTable->buckets[index] = NULL;}}void destroyHashTable(HashTable *hashTable) {for (int i = 0; i < TABLE_SIZE; i++) {KeyValuePair *pair = hashTable->buckets[i];if (pair != NULL) {free(pair);}}free(hashTable);}int main() {HashTable *hashTable = createHashTable();insert(hashTable, 1, 100);insert(hashTable, 2, 200);insert(hashTable, 11, 300);printf("%d\n", search(hashTable, 1)); // 输出100printf("%d\n", search(hashTable, 2)); // 输出200printf("%d\n", search(hashTable, 11)); // 输出300delete(hashTable, 2);printf("%d\n", search(hashTable, 2)); // 输出-1,表示未找到destroyHashTable(hashTable);return 0;}```在上面的示例中,我们使用了一个简单的哈希函数`hash(int key)`,它将给定的键除以哈希表的大小(`TABLE_SIZE`),并返回余数作为索引。
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c语言哈希表字典序排序
C语言哈希表字典序排序
哈希表是一种以键值对(key-value)方式存储数据的数据结构,通过
将键值映射成数组下标,从而快速地查找对应的值。
哈希表的查找效
率非常高,可以达到O(1),而不受数据量变化的影响。
然而,哈希表
在显示其优越性时,也面临着排序的问题。
排序是数据处理中一个非常重要的问题,常见的排序方法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
这些排序方法,可以
对于数组和链表这样的线性数据结构排序。
对于哈希表这样的非线性
数据结构,如何进行排序呢?下面,我们将介绍如何使用哈希表来实
现字典序排序。
1.哈希表实现字典序排序
哈希表实现字典序排序,主要有两种方法:一种是使用桶排的思想,
另一种是使用STL库函数。
下面,我们将依次讲解。
1.1.桶排思想
桶排思想是对数据分治,将数据划分为若干个桶,每个桶存储一定范
围的数据。
通常,划分的依据有多种,比如元素的大小、元素的个位数、十位数等。
对于实现字典序排序,我们可以使用元素的首字母作为桶排的依据。
具体实现过程如下:
(1)初始化一个哈希表,键是元素的首字母,值是指向一个存储该首字母的所有元素的列表的指针。
(2)遍历待排序的元素列表,将每个元素根据其首字母分别存储在对应的哈希表中。
(3)遍历哈希表,对于每个键值对,将其对应的元素列表按照字典序排序。
(4)遍历哈希表,按照键的字典序输出元素。
下面是代码实现:
```
struct node {
char *s;
node *next;
};
int hash(char *s) {
return s[0] - 'a';
node *bucket[26];
void sort() {
for (int i = 0; i < 26; i++) {
node *p = bucket[i];
while (p) {
node *q = p->next;
while (q) {
if (strcmp(p->s, q->s) > 0) { char *t = p->s;
p->s = q->s;
q->s = t;
}
q = q->next;
}
p = p->next;
}
}
}
void output() {
for (int i = 0; i < 26; i++) {
node *p = bucket[i];
while (p) {
printf("%s ", p->s);
p = p->next;
}
}
printf("\n");
}
int main() {
int n;
scanf("%d", &n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
char *s = (char *) malloc(101);
scanf("%s", s);
int h = hash(s);
node *p = (node *) malloc(sizeof(node)); p->s = s;
p->next = bucket[h];
bucket[h] = p;
}
sort();
output();
return 0;
}
```
1.2.STL库函数
使用STL库函数是一种更加简单的方法,只需要使用哈希表和vector 即可。
具体实现过程如下:
(1)初始化一个哈希表,键是元素的首字母,值是一个vector。
(2)遍历待排序的元素列表,将每个元素根据其首字母分别存储在对应的哈希表中。
(3)遍历哈希表,对于每个键值对,对其对应的vector进行排序。
(4)遍历哈希表,按照键的字典序输出元素。
下面是代码实现:
```
int hash(string s) {
return s[0] - 'a';
}
unordered_map<int, vector<string>> hash_table;
void sort() {
for (auto &p: hash_table) {
sort(p.second.begin(), p.second.end());
}
}
void output() {
for (auto &p: hash_table) {
for (auto s: p.second) {
cout << s << " ";
}
}
cout << endl;
}
int main() {
int n;
cin >> n;
for (int i = 0; i < n; i++) {
string s;
cin >> s;
int h = hash(s);
hash_table[h].push_back(s); }
sort();
output();
return 0;
}
```
2.总结
本文介绍了如何使用哈希表来实现字典序排序。
哈希表实现字典序排序,主要有两种方法:一种是使用桶排的思想,另一种是使用STL库函数。
使用哈希表实现字典序排序,可以大大提高排序的效率,让我们在处理较大数据时更加便捷。