第十章 严蔚敏《数据结构_c语言版_习题集》 内部排序
《数据结构-C语言版》(严蔚敏,吴伟民版)课本源码+习题集解析使用说明
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《数据结构-C语⾔版》(严蔚敏,吴伟民版)课本源码+习题集解析使⽤说明《数据结构-C语⾔版》(严蔚敏,吴伟民版)课本源码+习题集解析使⽤说明先附上⽂档归类⽬录:课本源码合辑链接☛☛☛习题集全解析链接☛☛☛★教材及习题源码下载★链接☛☛☛(GitHub仓库)欢迎Star项⽬,如有疑问,请在Issues反馈。
博主有话说:01.⾃学编程,难免思路阻塞,故我在本博客陆续更新了严蔚敏,吴伟民版《数据结构-C语⾔版》各章节的课本源码和配套习题集答案解析,⽬的是为了整理数据结构中的知识点,并与⽹友交流意见,集思⼴益,共同进步。
(⽬前已更新完毕,细节待完善)★注★左侧随笔分类下⽤两个栏⽬:<课本源码>、<习题解析>来存放本主题⽂档。
<课本源码>⽬录下实现了三种数据结构源码:⼀:课本中重点描述过的数据结构与算法;⼆:课本中提到,但没有详细描述的数据结构;三:课本中未提到,但在习题集中涉及到的数据结构。
<习题解析>⽬录下存放了配套习题集中每章的习题解答,但对于算法设计题,要注意其相对路径,因为涉及到了别的⽂档的引⽤。
各⽂档的组织⽅式参见附录⼆中的图⽰,有疑问联系博主。
02.本源码与解析涵盖了《数据结构》课本和习题集两部分,课本和习题集分别以下图书籍为参照(我有左边的纸质版和右边的电⼦版,貌似内容没区别):03.所有源码实现均使⽤C语⾔,遵循C99标准,使⽤C-Free 5(C-Free置gcc编译器,编译时,需要在菜单栏,定位到构建-->构建选项-->类别-->C Language,勾选第三个:"ISO C99 plus GNU extensions [-std=gnu99]",即编译选项⽤-std=gnu99,⽽不是-std=c89或者-std=c99)测试通过(不要在CFree⾥创建⼯程,如果确实想在⼯程⾥运⾏,那⽂件互相引⽤的⽅式需要改写)。
第十章_排序方法(数据结构ppt-严蔚敏)
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第二个问题解决方法——筛选
方法:输出堆顶元素之后,以堆中最后一个元素替代之;然 后将根结点值与左、右子树的根结点值进行比较,并与其中 小者进行交换;重复上述操作,直至叶子结点,将得到新的 堆,称这个从堆顶至叶子的调整过程为“筛选”
例 38 50 97 76
13 27 65 49 13 38
97 27 38 50 76
2 (n 4)(n 1) 记录移动次数: (i 1) 2 i 2
i 2 n
若待排序记录是随机的,取平均值 n2 关键字比较次数: T(n)=O(n² ) 4 记录移动次数:
空间复杂度:S(n)=O(1)
n2 4
折半插入排序
排序过程:用折半查找方法确定插入位置的排序叫~
初始时令i=s,j=t 首先从j所指位置向前搜索第一个关键字小于x的记录,并和rp 交换 再从i所指位置起向后搜索,找到第一个关键字大于x的记录, 和rp交换 重复上述两步,直至i==j为止 再分别对两个子序列进行快速排序,直到每个子序列只含有 一个记录为止
x 例 初始关键字: 27 49 i 完成一趟排序: ( 27 38 13 49 65 i 13) 49 97 76 j 97 49 13 j 97 65 49 27 50 j 50)
13 38
76 65 27 49
堆排序:将无序序列建成一个堆,得到关键字最小 (或最大)的记录;输出堆顶的最小(大)值后,使 剩余的n-1个元素重又建成一个堆,则可得到n个元素 的次小值;重复执行,得到一个有序序列,这个过程 叫~ 堆排序需解决的两个问题:
如何由一个无序序列建成一个堆? 如何在输出堆顶元素之后,调整剩余元素,使之成为一个新 的堆?
按排序所需工作量
数据结构c语言版严蔚敏习题答案
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数据结构c语言版严蔚敏习题答案数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程,它研究的是数据的组织、存储和管理方式。
而C语言是一种被广泛应用于系统编程和嵌入式开发的编程语言。
在学习数据结构的过程中,很多人会选择使用严蔚敏编写的《数据结构(C语言版)》一书。
本文将针对该书中的习题,为大家提供一些答案和解析。
1. 顺序表顺序表是一种使用连续的内存空间来存储数据的数据结构。
在《数据结构(C语言版)》一书中,我们可以通过使用结构体来实现顺序表。
下面是一个示例代码:```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MAXSIZE 100typedef struct {int data[MAXSIZE];int length;} SqList;void InitList(SqList *L) {L->length = 0;}void Insert(SqList *L, int pos, int value) {if (L->length >= MAXSIZE) {printf("顺序表已满,无法插入!"); return;}if (pos < 1 || pos > L->length + 1) { printf("插入位置非法!");return;}for (int i = L->length; i >= pos; i--) { L->data[i] = L->data[i - 1];}L->data[pos - 1] = value;L->length++;}void Delete(SqList *L, int pos) {if (pos < 1 || pos > L->length) {printf("删除位置非法!");return;}for (int i = pos - 1; i < L->length - 1; i++) { L->data[i] = L->data[i + 1];}L->length--;}int main() {SqList L;InitList(&L);Insert(&L, 1, 10);Insert(&L, 2, 20);Insert(&L, 3, 30);Delete(&L, 2);for (int i = 0; i < L.length; i++) {printf("%d ", L.data[i]);}return 0;}2. 链表链表是一种使用非连续的内存空间来存储数据的数据结构。
严蔚敏《数据结构》复习笔记及习题 (内部排序)【圣才出品】
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第10章内部排序10.1 复习笔记一、概述1.排序的相关概念(1)排序:重新排列表中元素,使其按照关键字递增或递减排列的过程。
(2)内部排序:待排序记录存放在计算机的随机存储器中进行排序的过程。
(3)外部排序:待排序记录数据量大,内存不能一次性容纳全部记录,排序时需对外存进行访问的过程。
2.排序算法的评价(1)时间复杂度(2)空间复杂度(3)稳定性在设计排序算法时,除了考虑算法的时间和空间复杂度外,还需考虑算法的稳定性,稳定性定义如下:待排序列中两个元素R i,R j对应的关键字K i=K j,且排序前R i在R j前面,若选择某一种算法对该序列排序后,R i仍在R j前面,则称该排序算法是稳定的,否则是不稳定的。
二、插入排序1.直接插入排序(1)算法分析将待排序记录分为有序子序列和无序子序列两部分,每次将无序序列中的元素插入到有序序列中的正确位置上。
即:先将序列中的第1个记录看成是一个有序的子序列,然后从第2个记录起逐个进行插入,直至整个序列变成按关键字非递减的有序序列为止,整个排序过程进行n-1趟插入。
其算法实现如下:(2)算法评价①时间复杂度:平均情况下,考虑待排序列是随机的,其时间复杂度为O(n2)。
②空间复杂度:仅使用常数个辅助单元,空间复杂度为O(1)。
③稳定性:每次插入元素都是从后向前先比较再插入,不存在相同元素位置交换,所以算法是稳定的。
2.折半插入排序(1)算法分析当排序表顺序存储时,可以先折半查找出待插位置,再对该位置后的元素统一后移,并完成插入操作。
其算法实现如下:(2)算法评价①时间复杂度:折半插入排序只是减少了元素比较次数,其他的均与直接插入排序相同,因此时间复杂度仍为O(n2)。
②空间复杂度:与直接插入排序相同,为O(1)。
③稳定性:与直接插入排序相同,是稳定的算法。
3.希尔排序(1)算法分析先将整个待排记录序列分割成为若干子序列(形如L[i,i+d,i+2d,…,i+kd]),分别进行直接插入排序,待整个序列中的记录“基本有序”时,再对全体记录进行一次直接插入排序。
严蔚敏版数据结构题集(C语言版)完整答案
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严蔚敏数据结构C 语言版答案详解第1章绪论1.1简述下列术语:数据,数据元素、数据对象、数据结构、存储结构、数据类型和抽象数据类型。
解:数据是对客观事物的符号表示。
在计算机科学中是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。
数据元素是数据的基本单位,在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。
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。
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。
存储结构是数据结构在计算机中的表示。
数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。
抽象数据类型是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。
是对一般数据类型的扩展。
1.2试描述数据结构和抽象数据类型的概念与程序设计语言中数据类型概念的区别。
解:抽象数据类型包含一般数据类型的概念,但含义比一般数据类型更广、更抽象。
一般数据类型由具体语言系统内部定义,直接提供给编程者定义用户数据,因此称它们为预定义数据类型。
抽象数据类型通常由编程者定义,包括定义它所使用的数据和在这些数据上所进行的操作。
在定义抽象数据类型中的数据部分和操作部分时,要求只定义到数据的逻辑结构和操作说明,不考虑数据的存储结构和操作的具体实现,这样抽象层次更高,更能为其他用户提供良好的使用接口。
1.3设有数据结构(D,R),其中{}4,3,2,1d d d d D =,{}r R =,()()(){}4,3,3,2,2,1d d d d d d r =试按图论中图的画法惯例画出其逻辑结构图。
解:1.4试仿照三元组的抽象数据类型分别写出抽象数据类型复数和有理数的定义(有理数是其分子、分母均为自然数且分母不为零的分数)。
解:ADTComplex{数据对象:D={r,i|r,i 为实数}数据关系:R={<r,i>}基本操作:InitComplex(&C,re,im) 操作结果:构造一个复数C ,其实部和虚部分别为re 和imDestroyCmoplex(&C) 操作结果:销毁复数CGet(C,k,&e)操作结果:用e 返回复数C 的第k 元的值Put(&C,k,e)操作结果:改变复数C 的第k 元的值为eIsAscending(C)操作结果:如果复数C 的两个元素按升序排列,则返回1,否则返回0IsDescending(C)操作结果:如果复数C 的两个元素按降序排列,则返回1,否则返回0 Max(C,&e)操作结果:用e返回复数C的两个元素中值较大的一个Min(C,&e)操作结果:用e返回复数C的两个元素中值较小的一个}ADTComplexADTRationalNumber{数据对象:D={s,m|s,m为自然数,且m不为0}数据关系:R={<s,m>}基本操作:InitRationalNumber(&R,s,m)操作结果:构造一个有理数R,其分子和分母分别为s和mDestroyRationalNumber(&R)操作结果:销毁有理数RGet(R,k,&e)操作结果:用e返回有理数R的第k元的值Put(&R,k,e)操作结果:改变有理数R的第k元的值为eIsAscending(R)操作结果:若有理数R的两个元素按升序排列,则返回1,否则返回0 IsDescending(R)操作结果:若有理数R的两个元素按降序排列,则返回1,否则返回0 Max(R,&e)操作结果:用e返回有理数R的两个元素中值较大的一个Min(R,&e)操作结果:用e返回有理数R的两个元素中值较小的一个}ADTRationalNumber1.5试画出与下列程序段等价的框图。
《数据结构》习题集答案(C语言版)严蔚敏
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第1章绪论1.1 简述下列术语:数据,数据元素、数据对象、数据结构、存储结构、数据类型和抽象数据类型。
解:数据是对客观事物的符号表示。
在计算机科学中是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。
数据元素是数据的基本单位,在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。
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。
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。
存储结构是数据结构在计算机中的表示。
数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。
抽象数据类型是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。
是对一般数据类型的扩展。
1.2 试描述数据结构和抽象数据类型的概念与程序设计语言中数据类型概念的区别。
解:抽象数据类型包含一般数据类型的概念,但含义比一般数据类型更广、更抽象。
一般数据类型由具体语言系统内部定义,直接提供给编程者定义用户数据,因此称它们为预定义数据类型。
抽象数据类型通常由编程者定义,包括定义它所使用的数据和在这些数据上所进行的操作。
在定义抽象数据类型中的数据部分和操作部分时,要求只定义到数据的逻辑结构和操作说明,不考虑数据的存储结构和操作的具体实现,这样抽象层次更高,更能为其他用户提供良好的使用接口。
1.3 设有数据结构(D,R),其中{}4,3,2,1d d d d D =,{}r R =,()()(){}4,3,3,2,2,1d d d d d d r =试按图论中图的画法惯例画出其逻辑结构图。
解:1.4 试仿照三元组的抽象数据类型分别写出抽象数据类型复数和有理数的定义(有理数是其分子、分母均为自然数且分母不为零的分数)。
解:ADT Complex{数据对象:D={r,i|r,i 为实数}数据关系:R={<r,i>}基本操作:InitComplex(&C,re,im)操作结果:构造一个复数C ,其实部和虚部分别为re 和imDestroyCmoplex(&C)操作结果:销毁复数CGet(C,k,&e)操作结果:用e 返回复数C 的第k 元的值Put(&C,k,e)操作结果:改变复数C 的第k 元的值为eIsAscending(C)操作结果:如果复数C 的两个元素按升序排列,则返回1,否则返回0IsDescending(C)操作结果:如果复数C 的两个元素按降序排列,则返回1,否则返回0Max(C,&e)操作结果:用e 返回复数C 的两个元素中值较大的一个 Min(C,&e)操作结果:用e 返回复数C 的两个元素中值较小的一个}ADT ComplexADT RationalNumber{数据对象:D={s,m|s,m为自然数,且m不为0}数据关系:R={<s,m>}基本操作:InitRationalNumber(&R,s,m)操作结果:构造一个有理数R,其分子和分母分别为s和m DestroyRationalNumber(&R)操作结果:销毁有理数RGet(R,k,&e)操作结果:用e返回有理数R的第k元的值Put(&R,k,e)操作结果:改变有理数R的第k元的值为eIsAscending(R)操作结果:若有理数R的两个元素按升序排列,则返回1,否则返回0IsDescending(R)操作结果:若有理数R的两个元素按降序排列,则返回1,否则返回0Max(R,&e)操作结果:用e返回有理数R的两个元素中值较大的一个Min(R,&e)操作结果:用e返回有理数R的两个元素中值较小的一个}ADT RationalNumber1.5 试画出与下列程序段等价的框图。
《数据结构》习题集答案(C语言版)严蔚敏
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第1章绪论1.1 简述下列术语:数据,数据元素、数据对象、数据结构、存储结构、数据类型和抽象数据类型。
解:数据是对客观事物的符号表示。
在计算机科学中是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。
数据元素是数据的基本单位,在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。
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。
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。
存储结构是数据结构在计算机中的表示。
数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。
抽象数据类型是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。
是对一般数据类型的扩展。
1.2 试描述数据结构和抽象数据类型的概念与程序设计语言中数据类型概念的区别。
解:抽象数据类型包含一般数据类型的概念,但含义比一般数据类型更广、更抽象。
一般数据类型由具体语言系统内部定义,直接提供给编程者定义用户数据,因此称它们为预定义数据类型。
抽象数据类型通常由编程者定义,包括定义它所使用的数据和在这些数据上所进行的操作。
在定义抽象数据类型中的数据部分和操作部分时,要求只定义到数据的逻辑结构和操作说明,不考虑数据的存储结构和操作的具体实现,这样抽象层次更高,更能为其他用户提供良好的使用接口。
1.3 设有数据结构(D,R),其中{}4,3,2,1d d d d D =,{}r R =,()()(){}4,3,3,2,2,1d d d d d d r =试按图论中图的画法惯例画出其逻辑结构图。
解:1.4 试仿照三元组的抽象数据类型分别写出抽象数据类型复数和有理数的定义(有理数是其分子、分母均为自然数且分母不为零的分数)。
解:ADT Complex{数据对象:D={r,i|r,i 为实数}数据关系:R={<r,i>}基本操作:InitComplex(&C,re,im)操作结果:构造一个复数C ,其实部和虚部分别为re 和imDestroyCmoplex(&C)操作结果:销毁复数CGet(C,k,&e)操作结果:用e 返回复数C 的第k 元的值Put(&C,k,e)操作结果:改变复数C 的第k 元的值为eIsAscending(C)操作结果:如果复数C 的两个元素按升序排列,则返回1,否则返回0IsDescending(C)操作结果:如果复数C 的两个元素按降序排列,则返回1,否则返回0Max(C,&e)操作结果:用e 返回复数C 的两个元素中值较大的一个 Min(C,&e)操作结果:用e 返回复数C 的两个元素中值较小的一个}ADT ComplexADT RationalNumber{数据对象:D={s,m|s,m为自然数,且m不为0}数据关系:R={<s,m>}基本操作:InitRationalNumber(&R,s,m)操作结果:构造一个有理数R,其分子和分母分别为s和m DestroyRationalNumber(&R)操作结果:销毁有理数RGet(R,k,&e)操作结果:用e返回有理数R的第k元的值Put(&R,k,e)操作结果:改变有理数R的第k元的值为eIsAscending(R)操作结果:若有理数R的两个元素按升序排列,则返回1,否则返回0IsDescending(R)操作结果:若有理数R的两个元素按降序排列,则返回1,否则返回0Max(R,&e)操作结果:用e返回有理数R的两个元素中值较大的一个Min(R,&e)操作结果:用e返回有理数R的两个元素中值较小的一个}ADT RationalNumber1.5 试画出与下列程序段等价的框图。
数据结构(C语言版)严蔚敏课后习题答案
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数据结构(C语言版)严蔚敏课后习题答案数据结构(C语言版)严蔚敏课后习题答案一、线性表1. 顺序表顺序表是一种存储结构,它将元素顺序存放在一块连续的存储区域中。
C语言中常用数组来实现顺序表。
以下是一些常见题目的解答:题目1:已知顺序表中存储了n个整数,请编写一个算法,将这个顺序表中的所有负数挑选出来,并将它们按照原有顺序存放在新的顺序表中。
解答:```#include <stdio.h>#define MAX_SIZE 100int main() {int A[MAX_SIZE], neg[MAX_SIZE];int n, i, j = 0;printf("Enter the number of elements: ");scanf("%d", &n);printf("Enter the elements: ");for (i = 0; i < n; i++) {scanf("%d", &A[i]);if (A[i] < 0) {neg[j] = A[i];j++;}}printf("Negative numbers: ");for (i = 0; i < j; i++) {printf("%d ", neg[i]);}return 0;}```题目2:假设顺序表A和B中的元素递增有序排列,编写一个算法合并这两个顺序表,并使合并后的顺序表仍然递增有序。
解答:```#include <stdio.h>#define MAX_SIZE 100int main() {int A[MAX_SIZE], B[MAX_SIZE], C[MAX_SIZE * 2]; int m, n, i, j, k;printf("Enter the number of elements in the first list: "); scanf("%d", &m);printf("Enter the elements in increasing order: ");for (i = 0; i < m; i++) {scanf("%d", &A[i]);C[i] = A[i];}printf("Enter the number of elements in the second list: "); scanf("%d", &n);printf("Enter the elements in increasing order: ");for (i = 0; i < n; i++) {scanf("%d", &B[i]);C[m + i] = B[i];}// Merge A and B into Ci = j = k = 0;while (i < m && j < n) { if (A[i] < B[j]) {C[k] = A[i];i++;} else {C[k] = B[j];j++;}k++;}while (i < m) {C[k] = A[i];i++;k++;}while (j < n) {C[k] = B[j];j++;k++;}printf("Merged list in increasing order: ");for (i = 0; i < m + n; i++) {printf("%d ", C[i]);}return 0;}```2. 链表链表是一种动态的数据结构,它通过结点之间的指针联系起来。
严蔚敏数据结构题集(C语言版)完整答案
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严蔚敏 数据结构C 语言版答案详解第1章 绪论1.1 简述下列术语:数据,数据元素、数据对象、数据结构、存储结构、数据类型和抽象数据类型。
解:数据是对客观事物的符号表示。
在计算机科学中是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。
数据元素是数据的基本单位,在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。
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。
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。
存储结构是数据结构在计算机中的表示。
数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。
抽象数据类型是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。
是对一般数据类型的扩展。
1.2 试描述数据结构和抽象数据类型的概念与程序设计语言中数据类型概念的区别。
解:抽象数据类型包含一般数据类型的概念,但含义比一般数据类型更广、更抽象。
一般数据类型由具体语言系统部定义,直接提供给编程者定义用户数据,因此称它们为预定义数据类型。
抽象数据类型通常由编程者定义,包括定义它所使用的数据和在这些数据上所进行的操作。
在定义抽象数据类型中的数据部分和操作部分时,要求只定义到数据的逻辑结构和操作说明,不考虑数据的存储结构和操作的具体实现,这样抽象层次更高,更能为其他用户提供良好的使用接口。
1.3 设有数据结构(D,R),其中{}4,3,2,1d d d d D =,{}r R =,()()(){}4,3,3,2,2,1d d d d d d r =试按图论中图的画法惯例画出其逻辑结构图。
解:1.4 试仿照三元组的抽象数据类型分别写出抽象数据类型复数和有理数的定义(有理数是其分子、分母均为自然数且分母不为零的分数)。
解:ADT Complex{ 数据对象:D={r,i|r,i 为实数} 数据关系:R={<r,i>} 基本操作: InitComplex(&C,re,im)操作结果:构造一个复数C ,其实部和虚部分别为re 和im DestroyCmoplex(&C)操作结果:销毁复数C Get(C,k,&e)操作结果:用e 返回复数C 的第k 元的值Put(&C,k,e)操作结果:改变复数C的第k元的值为eIsAscending(C)操作结果:如果复数C的两个元素按升序排列,则返回1,否则返回0 IsDescending(C)操作结果:如果复数C的两个元素按降序排列,则返回1,否则返回0 Max(C,&e)操作结果:用e返回复数C的两个元素中值较大的一个Min(C,&e)操作结果:用e返回复数C的两个元素中值较小的一个}ADT ComplexADT RationalNumber{数据对象:D={s,m|s,m为自然数,且m不为0}数据关系:R={<s,m>}基本操作:InitRationalNumber(&R,s,m)操作结果:构造一个有理数R,其分子和分母分别为s和mDestroyRationalNumber(&R)操作结果:销毁有理数RGet(R,k,&e)操作结果:用e返回有理数R的第k元的值Put(&R,k,e)操作结果:改变有理数R的第k元的值为eIsAscending(R)操作结果:若有理数R的两个元素按升序排列,则返回1,否则返回0 IsDescending(R)操作结果:若有理数R的两个元素按降序排列,则返回1,否则返回0 Max(R,&e)操作结果:用e返回有理数R的两个元素中值较大的一个Min(R,&e)操作结果:用e返回有理数R的两个元素中值较小的一个}ADT RationalNumber1.5 试画出与下列程序段等价的框图。
数据结构第十章排序严蔚敏.ppt
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第十章 排序
10.2.3 直接插入排序
直接插入排序的基本思想是:从数组的 第二个单元开始,依次从原始数据中取 出数据,并将其插入到数组中该单元之 前的已排好序的序列中合适的位置处。
直接插入算法需要经过(n-1)趟插入过 程。如果数据恰好应插入到序列的最后 端,则不需移动数据,可节省时间,所 以若原始数据大体有序,此算法可以有 较快的运算速度。
排 28
14
14 28
17 15
20 17
42 20
︹ 42
23 ︹
23 28
序 23 15 28 23 23 23 42 ︹
过 15 23 23 28 28 28 28 42
程︺ ︺ ︺ ︺ ︺ ︺ ︺ ︺
第十章 排序
需扫描的趟数视原始数据最初的排列次 序的不同而不同,最坏的情况要进行 (n-1)趟扫描,一般常常少于(n-1)趟即 可完成。
第十章 排序
简单插入排序算法
void insertsort (sqlist r, int n) {
int i,j; for( i=2; i<=n; i++) {
r[0]=r[i]; /* r[0]用于暂时存放待插入的元素*/ j= i-1; /* j为待比较元素下标,初始时指 向待插入元素前一个单元*/
第十章 排序
10.3.2 构建堆
一般构建堆是采用一种称为筛选(sift)的算 法。这种方法是将一个无序数据序列的构建 堆的过程看作一个反复“筛选”的过程。
设原始数据为10,10,13,15,4,20,19, 8(数据个数n=8)。
首先把这些数据按任意次序置入完全二叉树 的各结点中,由于原始数据的次序是任意的, 此树一般不符合堆的条件,需要用筛选运算 进行调整。
数据结构C语言版严蔚敏人民邮电出版社课后习题答案(精品课件)
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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 (11)第3章栈和队列 (34)第4章串、数组和广义表 (67)第5章树和二叉树 (86)第6章图 (109)第7章查找 (132)第8章排序 (157)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。
1 / 184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。
严蔚敏版数据结构题集(C语言版)完整答案
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严蔚敏数据结构C 语言版答案详解第1章绪论1.1简述下列术语:数据,数据元素、数据对象、数据结构、存储结构、数据类型和抽象数据类型。
解:数据是对客观事物的符号表示。
在计算机科学中是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。
数据元素是数据的基本单位,在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。
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。
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。
存储结构是数据结构在计算机中的表示。
数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。
抽象数据类型是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。
是对一般数据类型的扩展。
1.2试描述数据结构和抽象数据类型的概念与程序设计语言中数据类型概念的区别。
解:抽象数据类型包含一般数据类型的概念,但含义比一般数据类型更广、更抽象。
一般数据类型由具体语言系统内部定义,直接提供给编程者定义用户数据,因此称它们为预定义数据类型。
抽象数据类型通常由编程者定义,包括定义它所使用的数据和在这些数据上所进行的操作。
在定义抽象数据类型中的数据部分和操作部分时,要求只定义到数据的逻辑结构和操作说明,不考虑数据的存储结构和操作的具体实现,这样抽象层次更高,更能为其他用户提供良好的使用接口。
1.3设有数据结构(D,R),其中{}4,3,2,1d d d d D =,{}r R =,()()(){}4,3,3,2,2,1d d d d d d r =试按图论中图的画法惯例画出其逻辑结构图。
解:1.4试仿照三元组的抽象数据类型分别写出抽象数据类型复数和有理数的定义(有理数是其分子、分母均为自然数且分母不为零的分数)。
解:ADTComplex{数据对象:D={r,i|r,i 为实数}数据关系:R={<r,i>}基本操作:InitComplex(&C,re,im) 操作结果:构造一个复数C ,其实部和虚部分别为re 和imDestroyCmoplex(&C) 操作结果:销毁复数CGet(C,k,&e)操作结果:用e 返回复数C 的第k 元的值Put(&C,k,e)操作结果:改变复数C 的第k 元的值为eIsAscending(C)操作结果:如果复数C 的两个元素按升序排列,则返回1,否则返回0IsDescending(C)操作结果:如果复数C 的两个元素按降序排列,则返回1,否则返回0 Max(C,&e)操作结果:用e返回复数C的两个元素中值较大的一个Min(C,&e)操作结果:用e返回复数C的两个元素中值较小的一个}ADTComplexADTRationalNumber{数据对象:D={s,m|s,m为自然数,且m不为0}数据关系:R={<s,m>}基本操作:InitRationalNumber(&R,s,m)操作结果:构造一个有理数R,其分子和分母分别为s和mDestroyRationalNumber(&R)操作结果:销毁有理数RGet(R,k,&e)操作结果:用e返回有理数R的第k元的值Put(&R,k,e)操作结果:改变有理数R的第k元的值为eIsAscending(R)操作结果:若有理数R的两个元素按升序排列,则返回1,否则返回0 IsDescending(R)操作结果:若有理数R的两个元素按降序排列,则返回1,否则返回0 Max(R,&e)操作结果:用e返回有理数R的两个元素中值较大的一个Min(R,&e)操作结果:用e返回有理数R的两个元素中值较小的一个}ADTRationalNumber1.5试画出与下列程序段等价的框图。
数据结构严蔚敏 内部排序
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快速排序
一、起泡排序
二、一趟快速排序
三、快速排序
四、快速排序的时间分析
37
一、起泡排序
假设在排序过程中,记录序列R[1..n] 的状态为: n-i+1
无序序列R[1..n-i+1] 有序序列 R[n-i+2..n]
比较相邻记录,将关 键字最大的记录交换 到 n-i+1 的位臵上
无序序列R[1..n-i]
10 内部排序
10.1 概述 10.2 插入排序
10.3 快速排序
10.4 选择排序 10.5 归并排序 10.6 基数排序 10.7 各种排序方法的综合比较
1
10.1 概 述
一、排序的定义
二、内部排序和外部排序
三、内部排序方法的分类
2
一、什么是排序?
排序是计算机内经常进行的一种操作,
其目的是将一组“无序”的记录序列调 整为“有序”的记录序列。
for (j=i-1; R[0].key<R[j].key; --j); R[j+1] = R[j]
R[0] R[i]
j
j= i-1 插入位臵
19
上述循环结束后可以直接进行“插入”
令 i = 2,3,…, n, 实现整个序列的排序。 for ( i=2; i<=n; ++i )
if (R[i].key<R[i-1].key)
插入 位置
m
i
L.r 14 36 49 52 58 61 80 23 97 75
low high low high m m m high
27
三、表插入排序
为了减少在排序过程中进行的 “移动”记录的操作,必须改变排 序过程中采用的存储结构。利用静 态链表进行排序,并在排序完成之 后,一次性地调整各个记录相互之 间的位臵,即将每个记录都调整到 它们所应该在的位臵上。
《数据结构》习题集答案C语言版严蔚敏
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第1章 绪论1.1 简述下列术语:数据,数据元素、数据对象、数据结构、存储结构、数据类型和抽象数据类型。
解:数据是对客观事物的符号表示。
在计算机科学中是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。
数据元素是数据的基本单位,在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。
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。
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。
存储结构是数据结构在计算机中的表示。
数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。
抽象数据类型是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。
是对一般数据类型的扩展。
1.2 试描述数据结构和抽象数据类型的概念与程序设计语言中数据类型概念的区别。
解:抽象数据类型包含一般数据类型的概念,但含义比一般数据类型更广、更抽象。
一般数据类型由具体语言系统内部定义,直接提供给编程者定义用户数据,因此称它们为预定义数据类型。
抽象数据类型通常由编程者定义,包括定义它所使用的数据和在这些数据上所进行的操作。
在定义抽象数据类型中的数据部分和操作部分时,要求只定义到数据的逻辑结构和操作说明,不考虑数据的存储结构和操作的具体实现,这样抽象层次更高,更能为其他用户提供良好的使用接口。
1.3 设有数据结构(D,R),其中{}4,3,2,1d d d d D =,{}r R =,()()(){}4,3,3,2,2,1d d d d d d r =试按图论中图的画法惯例画出其逻辑结构图。
解:1.4 试仿照三元组的抽象数据类型分别写出抽象数据类型复数和有理数的定义(有理数是其分子、分母均为自然数且分母不为零的分数)。
解:ADT Complex{数据对象:D={r,i|r,i 为实数}数据关系:R={<r,i>}基本操作:InitComplex(&C,re,im)操作结果:构造一个复数C ,其实部和虚部分别为re 和imDestroyCmoplex(&C)操作结果:销毁复数CGet(C,k,&e)操作结果:用e 返回复数C 的第k 元的值Put(&C,k,e)操作结果:改变复数C 的第k 元的值为eIsAscending(C)操作结果:如果复数C 的两个元素按升序排列,则返回1,否则返回0 IsDescending(C)操作结果:如果复数C 的两个元素按降序排列,则返回1,否则返回0 Max(C,&e)操作结果:用e返回复数C的两个元素中值较大的一个Min(C,&e)操作结果:用e返回复数C的两个元素中值较小的一个}ADT ComplexADT RationalNumber{数据对象:D={s,m|s,m为自然数,且m不为0}数据关系:R={<s,m>}基本操作:InitRationalNumber(&R,s,m)操作结果:构造一个有理数R,其分子和分母分别为s和mDestroyRationalNumber(&R)操作结果:销毁有理数RGet(R,k,&e)操作结果:用e返回有理数R的第k元的值Put(&R,k,e)操作结果:改变有理数R的第k元的值为eIsAscending(R)操作结果:若有理数R的两个元素按升序排列,则返回1,否则返回0 IsDescending(R)操作结果:若有理数R的两个元素按降序排列,则返回1,否则返回0 Max(R,&e)操作结果:用e返回有理数R的两个元素中值较大的一个Min(R,&e)操作结果:用e返回有理数R的两个元素中值较小的一个}ADT RationalNumber1.5 试画出与下列程序段等价的框图。
严蔚敏版《数据结构(C语言版)》-内部排序-第10章
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high=mid-1 ; else low=mid+1 ;
}
/* 查找插入位置 */
for (j=i-1; j>=high+1; j--)
L->R[j+1]=L->R[j];
L->R[high+1]=L->R[0]; /* 插入到相
应位置 */
}
}
从时间上比较,折半插入排序仅仅减少了关键字的 比较次数,却没有减少记录的移动次数,故时间复杂度 仍然为O(n2) 。
待排序的记录类型的定义如下:
#define MAX_SIZE 100
Typedef int KeyType ;
typedef struct RecType
{ KeyType key ;
/* 关键字码 */
infoType otherinfo ; /* 其他域 */
}RecType ;
typedef struct Sqlist
③ 记录存储在一组连续地址的存储空间:构造另一 个辅助表来保存各个记录的存放地址(指针) :排序 过程不需要移动记录,而仅需修改辅助表中的指针, 排序后视具体情况决定是否调整记录的存储位置。
①比较适合记录数较少的情况;而②、③则适合 记录数较少的情况。
为讨论方便,假设待排序的记录是以①的情况存 储,且设排序是按升序排列的;关键字是一些可直接用 比较运算符进行比较的类型。
(n-1)(n+1)
2
移动次数:∑n (i+1)=
i=2
(n-1)(n+4)
2
一般地,认为待排序的记录可能出现的各种排列的
概率相同,则取以上两种情况的平均值,作为排序的关
严蔚敏数据结构C语言版习题集答案
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严蔚敏《数据结构(C语言版)习题集》答案第一章绪论void print_descending(int x,int y,int z)....+f[m-k]=f[m-1]+f[m-2]+......+f[m-k]+f[m-k-1]-f[m-k-1]=2*f[m-1]-f[m-k-1]所以上述算法的时间复杂度仅为O(m). 如果采用递归设计,将达到O(k^m). 即使采用暂存中间结果的方法,也将达到O(m^2).typedef struct{char *sport;enum{male,female} gender;char schoolname; port!=NULL){switch(result[i].schoolname){case 'A':score[ 0 ].totalscore+=result[i].score;if(result[i].gender==0) score[ 0 ].malescore+=result[i].score;else score[ 0 ].femalescore+=result[i].score;break;case 'B':score[ 0 ].totalscore+=result[i].score;if(result[i].gender==0) score[ 0 ].malescore+=result[i].score;else score[ 0 ].femalescore+=result[i].score;break;………………}i++;}for(i=0;i<5;i++){printf("School %d:\n",i);printf("Total score of male:%d\n",score[i].malescore);printf("Total score of female:%d\n",score[i].femalescore);printf("Total score of all:%d\n\n",score[i].totalscore);}}void polyvalue(){float temp;float *p=a;printf("Input number of terms:");scanf("%d",&n);printf("Input value of x:");scanf("%f",&x);printf("Input the %d coefficients from a0 to a%d:\n",n+1,n);p=a;xp=1;sum=0;Status Insert(LinkList &L,int i,int b)void merge1(LinkList &A,LinkList &B,LinkList &C)void SqList_Intersect(SqList A,SqList B,SqList &C)void LinkList_Intersect_Delete(LinkList &A,LinkList B,LinkList C)iList为带头结点的单循环链表类型.{s=L->next;A=(CiList*)malloc(sizeof(CiLNode));p=A;B=(CiList*)malloc(sizeof(CiLNode));q=B;C=(CiList*)malloc(sizeof(CiLNode));r=C; .4,2的顺序重排双向循环链表L中的所有结点{p=;while(p->next!=L&&p->next->next!=L){p->next=p->next->next;p=p->next;} 同时进行调整的话,必须使用堆栈保存偶数结点的指针,否则将会破坏链表结构,造成结点丢失.DuLNode * Locate_DuList(DuLinkedList &L,int x) int x;int y;} coordinate;void Repaint_Color(int g[m][n],int i,int j,int color)归形式的算法该怎么写呢?void NiBoLan(char *str,char *new)题中暂不考虑串的具体操作的实现,而将其看作一种抽象数据类型stringtype,对其可以进行连接操作:c=link(a,b).Status g(int m,int n,int &s)void InitCiQueue(CiQueue &Q)Status EnCyQueue(CyQueue &Q,int x)省掉这一句,则在某些情况下,会引起不希望的后果,虽然在大多数情况下没有影响.请思考:设S='place', T='ace', V='face',则省掉i+=Strlen(V);运行时会出现什么结果?int Delete_SubString(Stringtype &s,Stringtype t)读者用此程序取代作者早些时候对题给出的程序.void StrAssign(Stringtype &T,char chars&#;)h&&T[j].ch!=c) j++; h) T[j].num++;else T[j]={c,1};}h;j++)printf("%c: %d\n",T[j].ch,T[j].num);}前一个程序的区别在于,串s业已存在.{for(p=s->next,q=t->next;p&&q;p=p->next,q=q->next){p->ch=q->ch;pre=p;}while(q){p=(LStrNode*)malloc(sizeof(LStrNode));p->ch=q->ch;pre->next=p;pre=p;}p->next=NULL;}算法的思想是,依次把串S的一个副本S2向右错位平移1格,2格,3格,...与自身S1相匹配,如果存在最长重复子串,则必然能在此过程中被发现.用变量lrs1,lrs2,maxlen来记录已发现的最长重复子串第一次出现位置,第二次出现位置和长度.题目中未说明"重复子串"是否允许有重叠部分,本算法假定允许.如不允许,只需在第二个for语句的循环条件中加上k<=i即可.本算法时间复杂度为O(Strlen(S)^2).void Get_LPubSub(Stringtype S,Stringtype T) for(k=0,j=jmin;j<=jmax;j++){if(A[j]==B[j-i]) k++;else k=0;if(k>maxlen){lps1=j-k+1;lps2=j-i-k+1;maxlen=k;}}一的区别是,由于A,B互不相同,因此B不仅要向右错位,而且还要向左错位,以保证不漏掉一些情况.当B相对于A的位置不同时,需要匹配的区间的计算公式也各不相同,请读者自己画图以帮助理解.本算法的时间复杂度是o(strlrn(s)*strlen(t))。
严蔚敏版数据结构(C语言版)参考答案第十章
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第十章内部排序10.23void Insert_Sort1(SqList &L)//监视哨设在高下标端的插入排序算法{k=L.length;for(i=k-1;i;--i) //从后向前逐个插入排序if(L.r[i].key>L.r[i+1].key){L.r[k+1].key=L.r[i].key; //监视哨for(j=i+1;L.r[j].key>L.r[i].key;++j)L.r[j-1].key=L.r[j].key; //前移L.r[j-1].key=L.r[k+1].key; //插入}}//Insert_Sort110.24void BiInsert_Sort(SqList &L)//二路插入排序的算法{int d[MAXSIZE]; //辅助存储x=L.r.key;d=x;first=1;final=1;for(i=2;i<=L.length;i++){if(L.r[i].key>=x) //插入前部{for(j=final;d[j]>L.r[i].key;j--)d[j+1]=d[j];d[j+1]=L.r[i].key;final++;}else //插入后部{for(j=first;d[j]<L.r[i].key;j++)d[j-1]=d[j];d[(j-2)%MAXSIZE+1]=L.r[i].key;first=(first-2)%MAXSIZE+1; //这种形式的表达式是为了兼顾first=1的情况 }}//forfor(i=first,j=1;d[i];i=i%MAXSIZE+1,j++)//将序列复制回去L.r[j].key=d[i];}//BiInsert_Sortvoid SLInsert_Sort(SLList &L)//静态链表的插入排序算法{L.r[0].key=0;L.r[0].next=1;L.r[1].next=0; //建初始循环链表for(i=2;i<=L.length;i++) //逐个插入{p=0;x=L.r[i].key;while(L.r[L.r[p].next].key<x&&L.r[p].next)p=L.r[p].next;q=L.r[p].next;L.r[p].next=i;L.r[i].next=q;}//forp=L.r[0].next;for(i=1;i<L.length;i++) //重排记录的位置{while(p<i) p=L.r[p].next;q=L.r[p].next;if(p!=i){L.r[p]<->L.r[i];L.r[i].next=p;}p=q;}//for}//SLInsert_Sort10.26void Bubble_Sort1(int a[ ],int n)//对包含n个元素的数组a进行改进的冒泡排序{change=n-1; //change指示上一趟冒泡中最后发生交换的元素while(change){for(c=0,i=0;i<change;i++)if(a[i]>a[i+1]){a[i]<->a[i+1];c=i+1; //c指示这一趟冒泡中发生交换的元素}change=c;}//while}//Bubble_Sort1void Bubble_Sort2(int a[ ],int n)//相邻两趟是反方向起泡的冒泡排序算法{low=0;high=n-1; //冒泡的上下界change=1;while(low<high&&change){change=0;for(i=low;i<high;i++) //从上向下起泡if(a[i]>a[i+1]){a[i]<->a[i+1];change=1;}high--; //修改上界for(i=high;i>low;i--) //从下向上起泡if(a[i]<a[i-1]){a[i]<->a[i-1];change=1;}low++; //修改下界}//while}//Bubble_Sort210.28void Bubble_Sort3(int a[ ],int n)//对上一题的算法进行化简,循环体中只包含一次冒泡{int b[ 3 ]; //b[0]为冒泡的下界,b[ 2 ]为上界,b[1]无用d=1;b[0]=0;b[ 2 ]=n-1; //d为冒泡方向的标识,1为向上,-1为向下change=1;while(b[0]<b[ 2 ]&&change){change=0;for(i=b[1-d];i!=b[1+d];i+=d) //统一的冒泡算法if((a[i]-a[i+d])*d>0) //注意这个交换条件{a[i]<->a[i+d];change=1;}b[1+d]-=d; //修改边界d*=-1; //换个方向}//while}//Bubble_Sort310.29void OE_Sort(int a[ ],int n)//奇偶交换排序的算法{change=1;while(change){change=0;for(i=1;i<n-1;i+=2) //对所有奇数进行一趟比较if(a[i]>a[i+1]){a[i]<->a[i+1];change=1;}for(i=0;i<n-1;i+=2) //对所有偶数进行一趟比较if(a[i]>a[i+1]){a[i]<->a[i+1];change=1;}}//while}//OE_Sort分析:本算法的结束条件是连续两趟比较无交换发生10.30typedef struct {int low;int high;} boundary; //子序列的上下界类型void QSort_NotRecurve(int SQList &L)//快速排序的非递归算法{low=1;high=L.length;InitStack(S); //S的元素为boundary类型while(low<high&&!StackEmpty(S)) //注意排序结束的条件{if(high-low>2) //如果当前子序列长度大于3且尚未排好序 {pivot=Partition(L,low,high); //进行一趟划分if(high-pivot>pivot-low){Push(S,{pivot+1,high}); //把长的子序列边界入栈high=pivot-1; //短的子序列留待下次排序}else{Push(S,{low,pivot-1});low=pivot+1;}}//ifelse if(low<high&&high-low<3)//如果当前子序列长度小于3且尚未排好序{Easy_Sort(L,low,high); //直接进行比较排序low=high; //当前子序列标志为已排好序}else //如果当前子序列已排好序但栈中还有未排序的子序列{Pop(S,a); //从栈中取出一个子序列low=a.low;high=a.high;}}//while}//QSort_NotRecurveint Partition(SQList &L,int low,int high)//一趟划分的算法,与书上相同{L.r[0]=L.r[low];pivotkey=L.r[low].key;while(low<high){while(low<high&&L.r[high].key>=pivotkey)high--;L.r[low]=L.r[high];while(low<high&&L.r[low].key<=pivotkey)low++;L.r[high]=L.r[low];}//whileL.r[low]=L.r[0];return low;}//Partitionvoid Easy_Sort(SQList &L,int low,int high)//对长度小于3的子序列进行比较排序{if(high-low==1) //子序列只含两个元素if(L.r[low].key>L.r[high].key) L.r[low]<->L.r[high];else //子序列含有三个元素{if(L.r[low].key>L.r[low+1].key) L.r[low]<->L.r[low+1];if(L.r[low+1].key>L.r[high].key) L.r[low+1]<->L.r[high];if(L.r[low].key>L.r[low+1].key) L.r[low]<->L.r[low+1];}}//Easy_Sort10.31void Divide(int a[ ],int n)//把数组a中所有值为负的记录调到非负的记录之前{low=0;high=n-1;while(low<high){while(low<high&&a[high]>=0) high--; //以0作为虚拟的枢轴记录a[low]<->a[high];while(low<high&&a[low]<0) low++;a[low]<->a[high];}}//Divide10.32typedef enum {RED,WHITE,BLUE} color; //三种颜色void Flag_Arrange(color a[ ],int n)//把由三种颜色组成的序列重排为按照红,白,蓝的顺序排列{i=0;j=0;k=n-1;while(j<=k)switch(a[j]){case RED:a[i]<->a[j];i++;j++;break;case WHITE:j++;break;case BLUE:a[j]<->a[k];k--; //这里没有j++;语句是为了防止交换后a[j]仍为蓝色的情况}}//Flag_Arrange分析:这个算法中设立了三个指针.其中,j表示当前元素;i以前的元素全部为红色;k以后的元素全部为蓝色.这样,就可以根据j的颜色,把其交换到序列的前部或者后部.10.33void LinkedList_Select_Sort(LinkedList &L)//单链表上的简单选择排序算法{for(p=L;p->next->next;p=p->next){q=p->next;x=q->data;for(r=q,s=q;r->next;r=r->next) //在q后面寻找元素值最小的结点if(r->next->data<x){x=r->next->data;s=r;}if(s!=q) //找到了值比q->data更小的最小结点s->next{p->next=s->next;s->next=q;t=q->next;q->next=p->next->next;p->next->next=t;} //交换q和s->next两个结点}//for}//LinkedList_Select_Sort10.34void Build_Heap(Heap &H,int n)//从低下标到高下标逐个插入建堆的算法{for(i=2;i<n;i++){ //此时从H.r[1]到H.r[i-1]已经是大顶堆j=i;while(j!=1) //把H.r[i]插入{k=j/2;if(H.r[j].key>H.r[k].key)H.r[j]<->H.r[k];j=k;}}//for}//Build_Heap10.35void TriHeap_Sort(Heap &H)//利用三叉树形式的堆进行排序的算法{for(i=H.length/3;i>0;i--)Heap_Adjust(H,i,H.length);for(i=H.length;i>1;i--){H.r[1]<->H.r[i];Heap_Adjust(H,1,i-1);}}//TriHeap_Sortvoid Heap_Adjust(Heap &H,int s,int m)//顺序表H中,H.r[s+1]到H.r[m]已经是堆,把H.r[s]插入并调整成堆{rc=H.r[s];for(j=3*s-1;j<=m;j=3*j-1){if(j<m&&H.r[j].key<H.r[j+1].key) j++;if(j<m&&H.r[j].key<H.r[j+1].key) j++;H.r[s]=H.r[j];s=j;}H.r[s]=rc;}//Heap_Adjust分析:本算法与课本上的堆排序算法相比,只有两处改动:1.建初始堆时,i的上限从H.length/3开始(为什么?) 2.调整堆的时候,要从结点的三个孩子结点中选择最大的那一个,最左边的孩子的序号的计算公式为j=3*s-1(为什么?)10.36void Merge_Sort(int a[ ],int n)//归并排序的非递归算法{for(l=1;l<n;l*=2) //l为一趟归并段的段长for(i=0;(2*i-1)*l<n;i++) //i为本趟的归并段序号{start1=2*l*i; //求出待归并的两段的上下界end1=start1+l-1;start2=end1+1;end2=(start2+l-1)>(n-1)?(n-1):(start2+l-1);//注意end2可能超出边界Merge(a,start1,end1,start2,end2); //归并}}//Merge_Sortvoid Merge(int a[ ],int s1,int e1,int s2,int e2)//将有序子序列a[s1]到a[e1]和a[s2]到a[e2]归并为有序序列a[s1]到a[e2]{int b[MAXSIZE]; //设立辅助存储数组bfor(i=s1,j=s2,k=s1;i<=e1&&j<=e2;k++){if(a[i]<a[j]) b[k]=a[i++];else b[k]=a[j++];}while(i<=e1) b[k++]=a[i++];while(j<=e2) b[k++]=a[j++]; //归并到b中for(i=s1;i<=e2;i++) //复制回去a[i]=b[i];}//Merge10.37void LinkedList_Merge_Sort1(LinkedList &L)//链表结构上的归并排序非递归算法{for(l=1;l<L.length;l*=2) //l为一趟归并段的段长for(p=L->next,e2=p;p->next;p=e2){for(i=1,q=p;i<=l&&q->next;i++,q=q->next);e1=q;for(i=1;i<=l&&q->next;i++,q=q->next);e2=q; //求出两个待归并子序列的尾指针if(e1!=e2) LinkedList_Merge(L,p,e1,e2); //归并}}//LinkedList_Merge_Sort1void LinkedList_Merge(LinkedList &L,LNode *p,LNode *e1,LNode *e2)//对链表上的子序列进行归并,第一个子序列是从p->next到e1,第二个是从e1->next到e2 {q=p->next;r=e1->next; //q和r为两个子序列的起始位置while(q!=e1->next&&r!=e2->next){if(q->data<r->data) //选择关键字较小的那个结点接在p的后面{p->next=q;p=q;q=q->next;}else{p->next=r;p=r;r=r->next;}}//whilewhile(q!=e1->next) //接上剩余部分{p->next=q;p=q;q=q->next;}while(r!=e2->next){p->next=r;p=r;r=r->next;}}//LinkedList_Merge10.38void LinkedList_Merge_Sort2(LinkedList &L)//初始归并段为最大有序子序列的归并排序,采用链表存储结构{LNode *end[MAXSIZE]; //设立一个数组来存储各有序子序列的尾指针for(p=L->next->next,i=0;p;p=p->next) //求各有序子序列的尾指针if(!p->next||p->data>p->next->data) end[i++]=p;while(end[0]->next) //当不止一个子序列时进行两两归并{j=0;k=0; //j:当前子序列尾指针存储位置;k:归并后的子序列尾指针存储位置for(p=L->next,e2=p;p->next;p=e2) //两两归并所有子序列{e1=end[j];e2=end[j+1]; //确定两个子序列if(e1->next) LinkedList_Merge(L,p,e1,e2); //归并end[k++]=e2; //用新序列的尾指针取代原来的尾指针j+=2; //转到后面两个子序列}}//while}//LinkedList_Merge_Sort2void LinkedList_Merge(LinkedList &L,LNode *p,LNode *e1,LNode *e2)//对链表上的子序列进行归并,第一个子序列是从p->next到e1,第二个是从e1->next到e2 {q=p->next;r=e1->next;while(q!=e1->next&&r!=e2->next){if(q->data<r->data){p->next=q;p=q;q=q->next;else{p->next=r;p=r;r=r->next;}}//whilewhile(q!=e1->next){p->next=q;p=q;q=q->next;}while(r!=e2->next){p->next=r;p=r;r=r->next;}}//LinkedList_Merge,与上一题完全相同10.39void SL_Merge(int a[ ],int l1,int l2)//把长度分别为l1,l2且l1^2<(l1+l2)的两个有序子序列归并为有序序列{start1=0;start2=l1; //分别表示序列1和序列2的剩余未归并部分的起始位置for(i=0;i<l1;i++) //插入第i个元素{for(j=start2;j<l1+l2&&a[j]<a[start1+i];j++); //寻找插入位置k=j-start2; //k为要向右循环移动的位数RSh(a,start1,j-1,k);//将a[start1]到a[j-1]之间的子序列循环右移k位start1+=k+1;start2=j; //修改两序列尚未归并部分的起始位置}}//SL_Mergevoid RSh(int a[ ],int start,int end,int k)//将a[start]到a[end]之间的子序列循环右移k 位,算法原理参见5.18{len=end-start+1;for(i=1;i<=k;i++)if(len%i==0&&k%i==0) p=i; //求len和k的最大公约数pfor(i=0;i<p;i++) //对p个循环链分别进行右移{j=start+i;l=start+(i+k)%len;temp=a[j];while(l!=start+i)a[j]=temp;temp=a[l];a[l]=a[j];j=l;l=start+(j-start+k)%len; //依次向右移}a[start+i]=temp;}//for}//RSh10.40书后给出的解题思路在表述上存在问题,无法理解.比如说,"把第一个序列划分为两个子序列,使其中的第一个子序列含有s1个记录,0<=s1<s,第二个子序列有s个记录."可是题目中并没有说明,第一个序列的长度<2s.请会做的朋友提供解法.10.41void Hash_Sort(int a[ ])//对1000个关键字为四位整数的记录进行排序{int b[10000];for(i=0;i<1000;i++) //直接按关键字散列{for(j=a[i];b[j];j=(j+1)%10000);b[j]=a[i];}for(i=0,j=0;i<1000;j++) //将散列收回a中if(b[j]){for(x=b[j],k=j;b[k];k=(k+1)%10000)if(b[k]==x){a[i++]=x;b[k]=0;}}//if}//Hash_Sort10.42typedef struct {int gt; //大于该记录的个数int lt; //小于该记录的个数} place; //整个序列中比某个关键字大或小的记录个数int Get_Mid(int a[ ],int n)//求一个序列的中值记录的位置{place b[MAXSIZE];for(i=0;i<n;i++) //对每一个元素统计比它大和比它小的元素个数gt和ltfor(j=0;j<n;j++){if(a[j]>a[i]) b[i].gt++;else if(a[j]<a[i]) b[i].lt++;}mid=0;min_dif=abs(b[0].gt-b[0].lt);for(i=0;i<n;i++) //找出gt值与lt值最接近的元素,即为中值记录if(abs(b[i].gt-b[i].lt)<min_dif) mid=i;return mid;}//Get_Mid10.43void Count_Sort(int a[ ],int n)//计数排序算法{int c[MAXSIZE];for(i=0;i<n;i++) //对每一个元素{for(j=0,count=0;j<n;j++) //统计关键字比它小的元素个数if(a[j]<a[i]) count++:c[i]=count;}for(i=0;i<n;i++) //依次求出关键字最小,第二小,...,最大的记录{min=0;for(j=0;j<n;j++)if(c[j]<c[min]) min=j; //求出最小记录的下标mina[i]<->a[min]; //与第i个记录交换c[min]=INFINITY; //修改该记录的c值为无穷大以便下一次选取}}//Count_Sort10.44void Enum_Sort(int a[ ],int n)//对关键字只能取v到w之间任意整数的序列进行排序{int number[w+1],pos[w+1];for(i=0;i<n;i++) number[a[i]]++; //计数for(pos[0]=0,i=1;i<n;i++)pos[i]=pos[i-1]+num[i]; //pos数组可以把关键字的值映射为元素在排好的序列中的位置for(i=0;i<n;i++) //构造有序数组cc[pos[a[i]]++]=a[i];for(i=0;i<n;i++)a[i]=c[i];}//Enum_Sort分析:本算法参考了第五章三元组稀疏矩阵转置的算法思想,其中的pos数组和那里的cpot数组起的是相类似的作用.10.45typedef enum {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9} digit; //个位数类型typedef digit[3] num; //3位自然数类型,假设低位存储在低下标,高位存储在高下标void Enum_Radix_Sort(num a[ ],int n)//利用计数实现基数排序,其中关键字为3位自然数,共有n个自然数{int number ,pos ;num c[MAXSIZE];for(j=0;j<3;j++) //依次对个位,十位和百位排序{for(i=0;i<n;i++) number[a[i][j]]++; //计数for(pos[0]=0,i=1;i<n;i++)pos[i]=pos[i-1]+num[i]; //把关键字的值映射为元素在排好的序列中的位置for(i=0;i<n;i++) //构造有序数组cc[pos[a[i][j]]++]=a[i];for(i=0;i<n;i++)a[i]=c[i];}//for}//Enum_Radix_Sort分析:计数排序是一种稳定的排序方法.正因为如此,它才能够被用来实现基数排序.10.46typedef struct {int key;int pos;} Shadow; //影子序列的记录类型void Shadow_Sort(Rectype b[ ],Rectype &a[ ],int n)//对元素很大的记录序列b进行排序,结果放入a中,不移动元素{Shadow d[MAXSIZE];for(i=0;i<n;i++) //生成影子序列{d[i].key=b[i].key;d[i].pos=i;}for(i=n-1,change=1;i>1&&change;i--) //对影子序列执行冒泡排序 {change=0;for(j=0;j<i;j++)if(d[j].key>d[j+1].key){d[j]<->d[j+1];change=1;}}//forfor(i=0;i<n;i++) //按照影子序列里记录的原来位置复制原序列 a[i]=b[d[i].pos];}//Shadow_Sort。
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Push(S,{pivot+1,high}); //把长的子序列边界入栈 high=pivot-1; //短的子序列留待下次排序 } else { Push(S,{low,pivot-1}); low=pivot+1; } }//if else if(low<high&&high-low<3)//如果当前子序列长度小于 3 且尚未排好序 { Easy_Sort(L,low,high); //直接进行比较排序 low=high; //当前子序列标志为已排好序 } else //如果当前子序列已排好序但栈中还有未排序的子序列 { Pop(S,a); //从栈中取出一个子序列 low=a.low; high=a.high; } }//while }//QSort_NotRecurve int Partition(SQList &L,int low,int high)//一趟划分的算法,与书上相同 { L.r[0]=L.r[low]; pivotkey=L.r[low].key; while(low<high) { while(low<high&&L.r[high].key>=pivotkey) high--; L.r[low]=L.r[high]; while(low<high&&L.r[low].key<=pivotkey) low++; L.r[high]=L.r[low]; }//while L.r[low]=L.r[0]; return low; }//Partition void Easy_Sort(SQList &L,int low,int high)//对长度小于 3 的子序列进行比较排序 { if(high-low==1) //子序列只含两个元素 if(L.r[low].key>L.r[high].key) L.r[low]<->L.r[high];
10.27 void Bubble_Sort2(int a[ ],int n)//相邻两趟是反方向起泡的冒泡排序算法 { low=0;high=n-1; //冒泡的上下界 change=1; while(low<high&&change) { change=0; for(i=low;i<high;i++) //从上向下起泡 if(a[i]>a[i+1]) { a[i]<->a[i+1]; change=1; } high--; //修改上界 for(i=high;i>low;i--) //从下向上起泡 if(a[i]<a[i-1]) { a[i]<->a[i-1]; change=1; } low++; //修改下界 }//while }//Bubble_Sort2 10.28 void Bubble_Sort3(int a[ ],int n)//对上一题的算法进行化简,循环体中只包含一次 冒泡 { int b[ 3 ]; //b[0]为冒泡的下界,b[ 2 ]为上界,b[1]无用 d=1;b[0]=0;b[ 2 ]=n-1; //d 为冒泡方向的标识,1 为向上,-1 为向下 change=1; while(b[0]<b[ 2 ]&&change) { change=0; for(i=b[1-d];i!=b[1+d];i+=d) //统一的冒泡算法 if((a[i]-a[i+d])*d>0) //注意这个交换条件 { a[i]<->a[i+d]; change=1; } b[1+d]-=d; //修改边界 d*=-1; //换个方向
第十章 内部排序
10.23 void Insert_Sort1(SqList &L)//监视哨设在高下标端的插入排序算法 { k=L.length; for(i=k-1;i;--i) //从后向前逐个插入排序 if(L.r[i].key>L.r[i+1].key) { L.r[k+1].key=L.r[i].key; //监视哨 for(j=i+1;L.r[j].key>L.r[i].key;++j) L.r[j-1].key=L.r[j].key; //前移 L.r[j-1].key=L.r[k+1].key; //插入 } }//Insert_Sort1 10.24 void BiInsert_Sort(SqList &L)//二路插入排序的算法 { int d[MAXSIZE]; //辅助存储 x=L.r .key;d =x; first=1;final=1; for(i=2;i<=L.length;i++) { if(L.r[i].key>=x) //插入前部 { for(j=final;d[j]>L.r[i].key;j--) d[j+1]=d[j]; d[j+1]=L.r[i].key; final++; } else //插入后部 { for(j=first;d[j]<L.r[i].key;j++) d[j-1]=d[j]; d[(j-2)%MAXSIZE+1]=L.r[i].key; first=(first-2)%MAXSIZE+1; //这种形式的表达式是为了兼顾 first=1 的情况 } }//for for(i=first,j=1;d[i];i=i%MAXSIZE+1,j++)//将序列复制回去 L.r[j].key=d[i]; }//BiInsert_Sort
}//while }//Bubble_Sort3 10.29 void OE_Sort(int a[ ],int n)//奇偶交换排序的算法 { change=1; while(change) { change=0; for(i=1;i<n-1;i+=2) //对所有奇数进行一趟比较 if(a[i]>a[i+1]) { a[i]<->a[i+1]; change=1; } for(i=0;i<n-1;i+=2) //对所有偶数进行一趟比较 if(a[i]>a[i+1]) { a[i]<->a[i+1]; change=1; } }//while }//OE_Sort 分析:本算法的结束条件是连续两趟比较无交换发生 10.30 typedef struct { int low; int high; } boundary; //子序列的上下界类型 void QSort_NotRecurve(int SQList &L)//快速排序的非递归算法 { low=1;high=L.length; InitStack(S); //S 的元素为 boundary 类型 while(low<high&&!StackEmpty(S)) //注意排序结束的条件 { if(high-low>2) //如果当前子序列长度大于 3 且尚未排好序 { pivot=Partition(L,low,high); //进行一趟划分 if(high-pivot>pivot-low) {
void TriHeap_Sort(Heap &H)//利用三叉树形式的堆进行排序的算法 { for(i=H.length/3;i>0;i--) Heap_Adjust(H,i,H.length); for(i=H.length;i>1;i--) { H.r[1]<->H.r[i]; Heap_Adjust(H,1,i-1); } }//TriHeap_Sort void Heap_Adjust(Heap &H,int s,int m)//顺序表 H 中,H.r[s+1]到 H.r[m]已经是堆, 把 H.r[s]插入并调整成堆 { rc=H.r[s]; for(j=3*s-1;j<=m;j=3*j-1) { if(j<m&&H.r[j].key<H.r[j+1].key) j++; if(j<m&&H.r[j].key<H.r[j+1].key) j++; H.r[s]=H.r[j]; s=j; } H.r[s]=rc; }//Heap_Adjust 分析:本算法与课本上的堆排序算法相比,只有两处改动:1.建初始堆时,i 的上限从 H.length/3 开始(为什么?) 2.调整堆的时候,要从结点的三个孩子结点中选择最大 的那一个,最左边的孩子的序号的计算公式为 j=3*s-1(为什么?) 10.36 void Merge_Sort(int a[ ],int n)//归并排序的非递归算法 { for(l=1;l<n;l*=2) //l 为一趟归并段的段长 for(i=0;(2*i-1)*l<n;i++) //i 为本趟的归并段序号 { start1=2*l*i; //求出待归并的两段的上下界 end1=start1+l-1; start2=end1+1; end2=(start2+l-1)>(n-1)?(n-1):(start2+l-1);//注意 end2 可能超出边界 Merge(a,start1,end1,start2,end2); //归并 } }//Merge_Sort void Merge(int a[ ],int s1,int e1,int s2,int e2)//将有序子序列 a[s1]到 a[e1]和 a[s2]到 a[e2]归并为有序序列 a[s1]到 a[e2]
else //子序列含有三个元素 { if(L.r[low].key>L.r[low+1].key) L.r[low]<->L.r[low+1]; if(L.r[low+1].key>L.r[high].key) L.r[low+1]<->L.r[high]; if(L.r[low].key>L.r[low+1].key) L.r[low]<->L.r[low+1]; } }//Easy_Sort 10.31 void Divide(int a[ ],int n)//把数组 a 中所有值为负的记录调到非负的记录之前 { low=0;high=n-1; while(low<high) { while(low<high&&a[high]>=0) high--; //以 0 作为虚拟的枢轴记录 a[low]<->a[high]; while(low<high&&a[low]<0) low++; a[low]<->a[high]; } }//Divide 10.32 typedef enum {RED,WHITE,BLUE} color; //三种颜色 void Flag_Arrange(color a[ ],int n)//把由三种颜色组成的序列重排为按照红,白,蓝 的顺序排列 { i=0;j=0;k=n-1; while(j<=k) switch(a[j]) { case RED: a[i]<->a[j]; i++; j++; break; case WHITE: j++; break; case BLUE: a[j]<->a[k]; k--; //这里没有 j++;语句是为了防止交换后 a[j]仍为蓝色的情况 }