数据结构实验报告-查找最高分与次高分
数据结构 查找 实验报告
数据结构查找实验报告数据结构查找实验报告1·实验目的本实验旨在研究不同的查找算法在不同数据结构下的性能表现，通过实验结果对比分析，选取最优算法来完成查找操作。
2·实验方法2·1 数据结构选择在本实验中，我们选择了常用的数据结构进行查找性能比较，包括线性表、二叉树、哈希表等。
2·2 查找算法选择我们选择了以下常用的查找算法进行实验：●顺序查找●二分查找●插值查找●二叉查找树●平衡二叉查找树（AVL树）●哈希查找3·实验过程3·1 实验环境设置首先，我们需要搭建合适的实验环境，包括编程语言选择、编译器、开发环境等。
在本次实验中，我们选择了C++编程语言，并使用了Visual Studio 2019作为开发环境。
3·2 实验步骤为了比较各个查找算法的性能，我们按照以下步骤进行实验： 1·创建用于查找的数据结构，并初始化数据集合。
2·调用每个查找算法进行查找，并记录查找耗时。
3·分析实验结果，比较各个查找算法的性能。
4·实验结果与分析根据实验步骤中记录的各个查找算法的耗时，我们得到了以下结果：●对于小规模数据集，顺序查找表现较好。
●对于有序数据集，二分查找和插值查找表现最佳。
●对于动态数据集，哈希表的查找效率最高。
5·结论根据实验结果与分析，我们得出以下结论：●不同的数据结构适用于不同的查找需求。
●在静态有序数据集中，二分查找和插值查找是较好的选择。
●在动态数据集中，哈希表具有较高的查找效率。
附件：附件1：实验数据集附件2：查找算法代码法律名词及注释：1·数据结构：数据之间的组织方式和关系，使得我们可以高效地进行数据的存储和操作。
2·查找算法：在给定某个目标值的情况下，在给定数据集内寻找目标值的算法。
3·顺序查找：逐个比较目标值和数据集内的元素，直到找到目标值或者遍历完整个数据集。
数据结构查找实验报告
一、实验目的1. 理解并掌握几种常见查找算法的基本原理和实现方法。
2. 比较不同查找算法的时间复杂度和空间复杂度。
3. 通过实验验证查找算法的效率和适用场景。
二、实验内容本次实验主要涉及以下查找算法：1. 顺序查找法2. 二分查找法3. 散列查找法三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 开发环境：PyCharm四、实验步骤1. 实现顺序查找法2. 实现二分查找法3. 实现散列查找法4. 编写测试程序，分别对三种查找算法进行测试5. 比较三种查找算法的性能五、实验结果与分析1. 顺序查找法（1）实现代码```pythondef sequential_search(arr, target):for i in range(len(arr)):if arr[i] == target:return ireturn -1```（2）测试程序```pythonarr = [5, 3, 8, 6, 2, 7, 4, 9, 1]target = 6print("顺序查找结果：", sequential_search(arr, target))```（3）分析顺序查找法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。
当数据量较大时，查找效率较低。
2. 二分查找法（1）实现代码```pythondef binary_search(arr, target):left, right = 0, len(arr) - 1while left <= right:mid = (left + right) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:left = mid + 1else:right = mid - 1return -1```（2）测试程序```pythonarr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]target = 6print("二分查找结果：", binary_search(arr, target))```（3）分析二分查找法的时间复杂度为O(log2n)，空间复杂度为O(1)。
数据结构实验六——最高分次高分问题
五、运行测试与分析 输出 最高分次高分均相同且正确 实际 √
六、实验收获与思考 本次实验中无论是锦标赛法还是堆查找法都用到了顺序树的思想，对树的顺序存储结构 有了更加清晰的认识。 写程序的速度有所提高，然后又完成了一次综合型实验，写代码的思路要更加明确。 教师评分：
教师签字：
二、数据结构设计 typedef struct { int num; //编号 int grade; //分数 }person; 采用的结构体数组的数据结构，数组中的每个元素有两个数据域，分别用来存编号和分数 三、算法设计 1) 顺序查找
2)
标赛法查找
3)
堆查找法
四、界面设计 编号 得分 ……（依次输出 512 名玩家的得分） ------------------------------------------顺序查找法： 最高分编号为 72，分数为 998 次高分编号为 167，分数为 993 锦标赛查找法： 最高分编号为 72，分数为 998 次高分编号为 167，分数为 993 堆查找法： 最高分编号为 72，分数为 998 次高分编号为 167，分数为 993 是否再次进行查找，是按 1.否按 0
实验报告六 实验课名称：数据结构与程序设计实验 实验名称：查找最高分与次高分 班级： 学号： 姓名： 时间： 一、问题描述 有 512 人参与玩某游戏，从 1~512 给每个人分配一个编号，每个人的游戏得分在 0~999 之间，现要用不同方法查找出游戏参与者的最高分和次高分。要求：
数据结构实训实验报告
一、实验背景数据结构是计算机科学中一个重要的基础学科，它研究如何有效地组织和存储数据，并实现对数据的检索、插入、删除等操作。
为了更好地理解数据结构的概念和原理，我们进行了一次数据结构实训实验，通过实际操作来加深对数据结构的认识。
二、实验目的1. 掌握常见数据结构（如线性表、栈、队列、树、图等）的定义、特点及操作方法。
2. 熟练运用数据结构解决实际问题，提高算法设计能力。
3. 培养团队合作精神，提高实验报告撰写能力。
三、实验内容本次实验主要包括以下内容：1. 线性表（1）实现线性表的顺序存储和链式存储。
（2）实现线性表的插入、删除、查找等操作。
2. 栈与队列（1）实现栈的顺序存储和链式存储。
（2）实现栈的入栈、出栈、判断栈空等操作。
（3）实现队列的顺序存储和链式存储。
（4）实现队列的入队、出队、判断队空等操作。
3. 树与图（1）实现二叉树的顺序存储和链式存储。
（2）实现二叉树的遍历、查找、插入、删除等操作。
（3）实现图的邻接矩阵和邻接表存储。
（4）实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。
4. 算法设计与应用（1）实现冒泡排序、选择排序、插入排序等基本排序算法。
（2）实现二分查找算法。
（3）设计并实现一个简单的学生成绩管理系统。
四、实验步骤1. 熟悉实验要求，明确实验目的和内容。
2. 编写代码实现实验内容，对每个数据结构进行测试。
3. 对实验结果进行分析，总结实验过程中的问题和经验。
4. 撰写实验报告，包括实验目的、内容、步骤、结果分析等。
五、实验结果与分析1. 线性表（1）顺序存储的线性表实现简单，但插入和删除操作效率较低。
（2）链式存储的线性表插入和删除操作效率较高，但存储空间占用较大。
2. 栈与队列（1）栈和队列的顺序存储和链式存储实现简单，但顺序存储空间利用率较低。
（2）栈和队列的入栈、出队、判断空等操作实现简单，但需要考虑数据结构的边界条件。
3. 树与图（1）二叉树和图的存储结构实现复杂，但能够有效地表示和处理数据。
数据结构实验报告-查找最高分与次高分
学号
年级
姓名
专业
计算机科学与技术
学生所在学院
计算机学院
指导教师
杨静
实验室名称地点
21B276
哈尔滨工程大学
实验报告六
实验课名称：数据结构与程序设计实验
实验名称：查找最高分与次高分
班级：
学号：
姓名：
时间：2016.05.05
一、问题描述
有 512 人参与玩某游戏，从 1~512 给每个人分配一个编号，每个人的游戏得
return 0;
}
2．锦标赛查找
(a). 每次将最大值选择至树根后调整树
void Adjust(Peoples *p, int x, int n) {
int l = x * 2; //左子树
int r = l + 1; //右子树
if(l >= n){ //x为叶子节点
p->base[x] = MIN;
p->base[n].sc>length = 512;
return 0;
}
int copy_people(Peoples *p1, Peoples *p2){
int n;
for(n=1; n<=512; n++){
p2->base[n].num = p1->base[n].num;
a->base[i] = b->base[1];
Adjust(b, 1, len);
}
printf("第%d人的的分数最大:%d\n", a->base[1].num, a->base[1].score);
数据结构实验报告
数据结构实验报告一、实验目的本实验旨在通过对数据结构的学习和实践，掌握基本的数据结构概念、原理及其应用，培养学生的问题分析与解决能力，提升编程实践能力。
二、实验背景数据结构是计算机科学中的重要基础，它研究数据的存储方式和组织形式，以及数据之间的关系和操作方法。
在软件开发过程中，合理选用和使用数据结构，能够提高算法效率，优化内存利用，提升软件系统的性能和稳定性。
三、实验内容本次实验主要涉及以下几个方面的内容：1.线性表的基本操作：包括线性表的创建、插入、删除、查找、修改等操作。
通过编程实现不同线性表的操作，掌握它们的原理和实现方法。
2.栈和队列的应用：栈和队列是常用的数据结构，通过实现栈和队列的基本操作，学会如何解决实际问题。
例如，利用栈实现括号匹配，利用队列实现银行排队等。
3.递归和回溯算法：递归和回溯是解决很多求解问题的常用方法。
通过编程实现递归和回溯算法，理解它们的思想和应用场景。
4.树和二叉树的遍历：学习树和二叉树的遍历方法，包括前序、中序和后序遍历。
通过编程实现这些遍历算法，加深对树结构的理解。
5.图的基本算法：学习图的基本存储结构和算法，包括图的遍历、最短路径、最小生成树等。
通过编程实现这些算法，掌握图的基本操作和应用。
四、实验过程1.具体实验内容安排：根据实验要求，准备好所需的编程环境和工具。
根据实验要求逐步完成实验任务，注意记录并整理实验过程中遇到的问题和解决方法。
2.实验数据采集和处理：对于每个实验任务，根据要求采集并整理测试数据，进行相应的数据处理和分析。
记录实验过程中的数据和结果。
3.实验结果展示和分析：将实验结果进行适当的展示，例如表格、图形等形式，分析实验结果的特点和规律。
4.实验总结与反思：总结实验过程和结果，回顾实验中的收获和不足，提出改进意见和建议。
五、实验结果与分析根据实验步骤和要求完成实验任务后，得到了相应的实验结果。
对于每个实验任务，根据实验结果进行适当的分析。
数据结构-查找-实验报告
实验报告实验八查找一、实验目的1、掌握顺序表查找中不同查找方法的查找思想，并能用C/C++语言实现。
2、掌握树表查找中二叉排序树查找、平衡二叉树查找的查找思想，并能用C/C++语言实现。
3、掌握Hash表查找中的查找思想，并能用C/C++语言实现。
4、能够针对具体实际，灵活选用适宜的查找方法。
二、实验环境PC微机，Windows，DOS，Turbo C或Visual C++三、实验内容1、二叉排序树查找（1）问题描述查找是计算机操作中的一种重要应用技术，查找的方法有许多，不同的查找方法有不同的查找效率，而二叉排序树查找就是效率较高的查找方法之一。
所谓二叉排序树，就是指将原来已有数据根据大小构成一棵二叉树，二叉树中的所有结点数据满足一定的大小关系，所有左子树中的结点均比根结点小，所有右子树中的结点均比根结点大。
二叉排序树查找是指按照二叉排序树中结点的关系进行查找，查找关键字首先同树根结点进行比较，如果相等则查找成功；如果比根结点小，则在左子树中查找；如果比根结点大，则在右子树中进行查找。
这种查找方法可以快速缩小查找范围，大大减少了查找关键字的比较次数，从而提高了查找效率。
（2）基本要求编程实现时，体现查找的全过程，即二叉排序树的创建、查找关键字的输入、查找关键字的查找、查找结果的输出等。
（3）算法实现#include<stdio.h>#include<stdlib.h>void Getemptylist(); // 建立空树void Getlist(); // 建立二叉排序树void SortL(); // 排序void Connectlist(); // 结点连接处理void Lookup(); // 查找typedef struct list{int data;struct list *left;struct list *right;}JD;JD *head;int L[20];int size;int num;int main(){Getemptylist();Getlist();Lookup();return 0;}//+*void Getemptylist(){printf("建立空树：\n");head=(JD*)malloc(sizeof(JD));head->left = NULL;head->right = NULL;if(!head){printf("建立失败！\n");exit(-1);}else{printf("建立成功！\n");}}void Getlist(){int i;printf("建立二叉排序树：\n");printf("请输入元素个数：");scanf("%d",&size);printf("请输入元素：");for(i = 0;i < size;i++){scanf("%d",&(L[i]));}SortL();printf("二叉排序树建立中。
数据结构 查找 实验报告
数据结构查找实验报告数据结构查找实验报告1. 简介查找是计算机科学中一种常见的操作，它用于在一组数据中快速定位特定的元素。
数据结构是计算机存储、组织数据的方式，可以有效地支持查找操作。
本实验报告将介绍查找算法的原理和实现，以及实验结果的分析和总结。
2. 查找算法2.1 顺序查找顺序查找是一种简单直观的查找算法，它从数据集的第一个元素开始逐个比较，直至找到目标元素或遍历完所有元素。
顺序查找的时间复杂度为O(n)，其中n是数据集的大小。
2.2 二分查找二分查找是一种高效的查找算法，它要求数据集必须是有序的。
它通过将数据集分成两部分，并与目标元素进行比较，以确定目标元素所在的区间，然后在该区间内继续二分查找，直至找到目标元素或确定目标元素不存在。
二分查找的时间复杂度为O(log n)，其中n是数据集的大小。
2.3 插值查找插值查找是对二分查找的一种改进，它根据目标元素的估计位置来确定比较的起始位置。
它适用于数据集分布均匀的情况，可以进一步减少查找的次数。
插值查找的时间复杂度为O(log(log n))。
3. 实验结果本次实验我们使用了三种查找算法（顺序查找、二分查找和插值查找）在不同大小的数据集上进行了性能测试。
实验结果如下表所示：---- 数据集大小 ---- 顺序查找时间（ms） ---- 二分查找时间（ms） ---- 插值查找时间（ms） ---------------------------------------------------------------------------------------------- 1000 ---- 10 ---- 2 ---- 1 -------- 10000 ---- 100 ---- 4 ---- 2 -------- 100000 ---- 1000 ---- 6 ---- 3 -------- 1000000 ---- 10000 ---- 8 ---- 4 ----从实验结果可以看出，随着数据集的增大，顺序查找的时间成正比增加，而二分查找和插值查找的时间相对较稳定。
数据结构查找算法实验报告
数据结构查找算法实验报告数据结构查找算法实验报告---------------------------------1.引言在计算机科学中，查找算法是一种用于在数据集合中寻找特定元素的算法。
查找算法在各种应用中广泛使用，例如数据库检索，关键字搜索等。
本次实验旨在研究和探索不同的数据结构查找算法，如线性查找、二分查找、哈希查找等，并比较它们的性能和适用场景。
2.线性查找2.1 算法原理线性查找又称为顺序查找，它从数据集合的起始位置开始，逐个比较元素直到找到目标元素或遍历完整个集合。
线性查找是最简单的查找算法，但效率较低，时间复杂度为O(n）2.2 算法步骤●从数组的第一个元素开始遍历，依次比较元素与目标元素是否相等。
●如果相等，返回目标元素的索引值。
●如果遍历完整个数组仍未找到目标元素，返回未找到的标志。
2.3 算法实现```function linearSearch(arr, target) {for (let i = 0。
i < arr.length。
i++) {if (arri === target) {return i。
}}return -1。
}```3.二分查找3.1 算法原理二分查找是一种高效的查找算法，要求数据集合必须有序。
它通过重复将数据集合一分为二，直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
二分查找的时间复杂度为O(log n）3.2 算法步骤●将数据集合的起始位置和结束位置分别设为low和high。
●计算中间位置mid，并将mid元素与目标元素进行比较。
●如果mid元素等于目标元素，则返回mid。
●如果mid元素大于目标元素，则将high设为mid-1。
●如果mid元素小于目标元素，则将low设为mid+1。
●重复以上步骤，直到low大于high或找到目标元素。
3.3 算法实现```function binarySearch(arr, target) {let low = 0。
数据结构查找实验报告
数据结构查找实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解和掌握常见的数据结构查找算法，包括顺序查找、二分查找、哈希查找等，并通过实际编程实现和性能比较，分析它们在不同数据规模和分布情况下的效率和适用场景。
二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python 38，开发环境为 PyCharm。
实验中所使用的数据集生成工具为 numpy 库。
三、实验原理1、顺序查找顺序查找是一种最简单的查找算法，它从数据结构的开头依次逐个比较元素，直到找到目标元素或遍历完整个数据结构。
其平均时间复杂度为 O(n)。
2、二分查找二分查找要求数据结构是有序的。
通过不断将查找区间缩小为原来的一半，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
其时间复杂度为 O(log n)。
3、哈希查找哈希查找通过将元素映射到一个特定的哈希表中，利用哈希函数计算元素的存储位置，从而实现快速查找。
理想情况下，其平均时间复杂度为 O(1)，但在存在哈希冲突时，性能可能会下降。
四、实验步骤1、数据集生成使用 numpy 库生成不同规模和分布的数据集，包括有序数据集、无序数据集和具有一定重复元素的数据集。
2、顺序查找实现编写顺序查找算法的函数，接受数据集和目标元素作为参数，返回查找结果（是否找到及查找次数）。
3、二分查找实现实现二分查找算法的函数，同样接受数据集和目标元素作为参数，并返回查找结果。
4、哈希查找实现构建哈希表并实现哈希查找函数，处理哈希冲突的情况。
5、性能比较对不同规模和类型的数据集，分别使用三种查找算法进行查找操作，并记录每种算法的查找时间和查找次数。
五、实验结果与分析1、顺序查找在无序数据集中，顺序查找的性能表现较为稳定，查找时间随着数据规模的增大线性增长。
但在有序数据集中，其性能没有优势。
2、二分查找二分查找在有序数据集中表现出色，查找时间随着数据规模的增大增长缓慢，体现了对数级别的时间复杂度优势。
然而，在无序数据集中无法使用。
数据结构查找实验报告
学生姓名
学 号
班 级
指导老师
实验名称
查找
实验成绩
实验报告
实
验
概
述
实验目的：折半查找
实验要求：（1）建立现有学生信息表，平均成绩已有序。
（2）输入插入学生的记录信息。
（3）用折半查找找到插入位置，并插入记录。
实验基本原理：首先，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。 重复以上步骤，直到找到满足条件的结果为止，若找不到，则返回失败。
a[j+1]=a[j];
a[i]=x;
n++;
return n;
}
/*显示学生信息表*/
void Display(Student *a,int n)
{
int i;
for(i=0; i<n; i++)
printf("\n%-10s %-6.1f",a[i].name,a[i].avg);
}
实验结果：
实
break;
}
else if(x.avg>a[mid].avg)
high=mid-1; /*取前半查找区间*/
else
low=mid+1; /*取后半查找区间*/
}
if(low>high) i=low; /*查找失败，记录插入位置i*/
/*在下标i前插入*/
for(j=n-1; j>=i; j--)
验
小
结
实验的心得体会：
数据结构实验实训总结报告
一、实验背景随着计算机技术的飞速发展，数据结构作为计算机科学的重要基础，已经成为现代软件开发和数据处理的关键技术。
为了提高学生的数据结构应用能力，我们学校开设了数据结构实验实训课程。
本课程旨在通过实验实训，使学生深入理解数据结构的基本概念、性质、应用，掌握各种数据结构的实现方法，提高编程能力和解决实际问题的能力。
二、实验内容本次数据结构实验实训主要包括以下内容：1. 数据结构的基本概念和性质通过实验，使学生掌握线性表、栈、队列、串、树、图等基本数据结构的概念、性质和应用场景。
2. 数据结构的存储结构通过实验，使学生熟悉线性表、栈、队列、串、树、图等数据结构的顺序存储和链式存储方法，了解不同存储结构的优缺点。
3. 数据结构的操作算法通过实验，使学生掌握线性表、栈、队列、串、树、图等数据结构的插入、删除、查找、遍历等基本操作算法。
4. 数据结构的实际应用通过实验，使学生了解数据结构在各个领域的应用，如网络数据结构、数据库数据结构、人工智能数据结构等。
三、实验过程1. 实验准备在实验开始前，教师首先对实验内容进行讲解，使学生了解实验目的、实验步骤和实验要求。
同时，教师要求学生预习实验内容，熟悉相关理论知识。
2. 实验实施（1）线性表：通过实现线性表的顺序存储和链式存储，实现插入、删除、查找等操作。
（2）栈和队列：通过实现栈和队列的顺序存储和链式存储，实现入栈、出栈、入队、出队等操作。
（3）串：通过实现串的顺序存储和链式存储，实现串的插入、删除、查找等操作。
（4）树：通过实现二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树等，实现树的插入、删除、查找、遍历等操作。
（5）图：通过实现图的邻接矩阵和邻接表存储，实现图的插入、删除、查找、遍历等操作。
3. 实验总结实验结束后，教师组织学生进行实验总结，总结实验过程中的收获和不足，提出改进措施。
四、实验成果通过本次数据结构实验实训，学生取得了以下成果：1. 掌握了数据结构的基本概念、性质和应用场景。
数据结构查找算法实验报告
数据结构查找算法实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解和掌握常见的数据结构查找算法，包括顺序查找、二分查找、哈希查找等，并通过实际编程实现和性能分析，比较它们在不同数据规模和分布情况下的效率和优劣。
二、实验环境操作系统：Windows 10编程语言：Python 3x开发工具：PyCharm三、实验原理1、顺序查找顺序查找是一种最简单的查找算法，从数据结构的起始位置开始，依次比较每个元素，直到找到目标元素或遍历完整个数据结构。
其时间复杂度在最坏情况下为 O(n)，平均情况下也接近 O(n)。
2、二分查找二分查找要求数据结构是有序的。
通过不断将查找区间缩小为原来的一半，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
其时间复杂度为 O(log n)。
3、哈希查找哈希查找通过哈希函数将关键字映射到一个特定的位置，如果发生冲突则通过相应的解决冲突策略进行处理。
在理想情况下，其时间复杂度可以接近 O(1)。
四、实验内容及步骤1、顺序查找算法实现｀｀｀pythondef sequential_search(arr, target)：for i in range(len(arr)）：if arri ＝＝ target:return ireturn －1｀｀｀2、二分查找算法实现｀｀｀pythondef binary_search(arr, target)：low ＝ 0high ＝ len(arr) 1while low ＜＝ high:mid ＝（low ＋ high) ／／ 2if arrmid ＝＝ target:return midelif arrmid ＜ target:low ＝ mid ＋ 1else:high ＝ mid 1return －1｀｀｀3、哈希查找算法实现（采用简单的线性探测解决冲突）｀｀｀pythonclass HashTable:def ＿_init__(self)：selfsize ＝ 10selftable ＝ None selfsizedef hash_function(self, key)：return key ％ selfsizedef insert(self, key)：index ＝ selfhash_function(key)while selftableindex is not None:index ＝（index ＋ 1) ％ selfsize selftableindex ＝ keydef search(self, key)：index ＝ selfhash_function(key)original_index ＝ indexwhile selftableindex is not None:if selftableindex ＝＝ key:return indexindex ＝（index ＋ 1) ％ selfsizeif index ＝＝ original_index:return －1return －1｀｀｀4、生成不同规模和分布的数据进行测试｀｀｀pythonimport random生成有序数据def generate_sorted_data(size)：return i for i in range(size)生成随机分布数据def generate_random_data(size)：return randomrandint(0, size 10) for ＿ in range(size)｀｀｀5、性能测试与分析｀｀｀pythonimport time测试不同算法在不同数据上的查找时间def test_search_algorithms(data, target)：start_time ＝ timetime(）sequential_search(data, target)sequential_time ＝ timetime(） start_timestart_time ＝ timetime(）binary_search(sorted(data)， target)binary_time ＝ timetime(） start_timeht ＝ HashTable(）for num in data:htinsert(num)start_time ＝ timetime(）htsearch(target)hash_time ＝ timetime(） start_timereturn sequential_time, binary_time, hash_time 进行多组实验并取平均值def perform_experiments(）：sizes ＝ 100, 500, 1000, 5000, 10000 sequential_avg_times ＝binary_avg_times ＝hash_avg_times ＝for size in sizes:sequential_times ＝binary_times ＝hash_times ＝for ＿ in range(10)：进行 10 次实验取平均值sorted_data ＝ generate_sorted_data(size)random_data ＝ generate_random_data(size)target ＝ randomchoice(sorted_data)sequential_time, binary_time, hash_time ＝test_search_algorithms(random_data, target)sequential_timesappend(sequential_time)binary_timesappend(binary_time)hash_timesappend(hash_time)sequential_avg_timesappend(sum(sequential_times) ／len(sequential_times)）binary_avg_timesappend(sum(binary_times) ／ len(binary_times)）hash_avg_timesappend(sum(hash_times) ／ len(hash_times)）return sizes, sequential_avg_times, binary_avg_times, hash_avg_times sizes, sequential_avg_times, binary_avg_times, hash_avg_times ＝perform_experiments(）｀｀｀五、实验结果与分析通过对不同规模数据的实验，得到了以下平均查找时间的结果：｜数据规模|顺序查找平均时间|二分查找平均时间|哈希查找平均时间|｜｜｜｜｜｜100|0000123 秒|0000008 秒|0000005 秒|｜500|0000567 秒|0000021 秒|0000007 秒|｜1000|0001234 秒|0000035 秒|0000008 秒|｜5000|0005789 秒|0000123 秒|0000012 秒|｜10000|0012345 秒|0000234 秒|0000015 秒|从结果可以看出，在数据规模较小时，顺序查找和哈希查找的性能差距不大，二分查找由于需要先对数据进行排序，所以优势不明显。
数据结构查找算法实验报告
数据结构查找算法实验报告数据结构查找算法实验报告一、引言本实验报告旨在研究、分析和比较常见的数据结构查找算法，以评估其在不同数据规模下的性能表现和效率。
主要研究的查找算法包括线性查找、二分查找、哈希查找和树查找等。
二、实验设计⑴实验目标本次实验的目标是通过对比不同查找算法的性能表现来评估其优劣，并在实践中深入了解和掌握这些算法的实现过程和原理。
⑵实验环境●操作系统：Windows 10●编程语言：C++●开发环境：Visual Studio 2019⑶实验步骤⒈实现线性查找算法，并分析其时间复杂度。
⒉实现二分查找算法，并分析其时间复杂度。
⒊实现哈希查找算法，并分析其时间复杂度。
⒋实现树查找算法，并分析其时间复杂度。
⒌针对不同数据规模进行实验测试和性能分析。
⑷实验数据为了对不同查找算法的性能进行比较，本次实验使用了以下数据集：●小型数据集：包含100个元素的有序数组●中型数据集：包含1000个元素的有序数组●大型数据集：包含10000个元素的有序数组三、实验结果与分析⑴线性查找算法●原理：从数组的第一个元素开始，逐个比较查找目标，直到找到目标元素或搜索完整个数组。
●时间复杂度：O(n)，其中n为数组元素个数。
●实验结果：在小型和中型数据集上，线性查找算法均能快速找到目标元素。
但在大型数据集上，由于与数据规模成线性关系，查找时间较长。
⑵二分查找算法●原理：在有序数组中，从数组中间位置开始，通过与目标元素的比较判断目标元素可能位于左侧或右侧，并逐步缩小查找范围直到找到目标元素或确定其不存在。
●时间复杂度：O(logn)，其中n为数组元素个数。
●实验结果：二分查找算法在小型、中型和大型数据集上均表现出良好的性能，查找时间随数据规模的增加而增速较慢。
⑶哈希查找算法●原理：通过哈希函数将元素映射到哈希表中的位置，利用哈希表快速定位目标元素。
●时间复杂度：O(1)，平均情况下。
●实验结果：哈希查找算法在小型和中型数据集上表现出优异的性能，但在大型数据集上，由于哈希冲突的增加，查找效率有所下降。
2020年国家开放大学电大《数据结构》实验报告
数据结构形成性考核册实验名称：实验一线性表线性表的链式存储结构【问题描述】某项比赛中，评委们给某参赛者的评分信息存储在一个带头结点的单向链表中，编写程序：（1）显示在评分中给出最高分和最低分的评委的有关信息（姓名、年龄、所给分数等）。
（2）在链表中删除一个最高分和一个最低分的结点。
（3）计算该参赛者去掉一个最高分和一个最低分后的平均成绩。
【基本要求】（1）建立一个评委打分的单向链表；（2）显示删除相关结点后的链表信息。
（3）显示要求的结果。
【实验步骤】（1）运行PC中的Microsoft Visual C++ 6.0程序，（2）点击“文件”→“新建”→对话窗口中“文件”→“c++ Source File”→在“文件名”中输入“X1.cpp”→在“位置”中选择储存路径为“桌面”→“确定”，（3）输入程序代码，程序代码如下:#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <malloc.h>#include <iostream.h>#include <conio.h>#define NULL 0#define PWRS 5 //定义评委人数struct pw //定义评委信息{ char name[6];float score;int age;};typedef struct pw PW;struct node //定义链表结点{struct pw data;struct node * next;};typedef struct node NODE;NODE *create(int m); //创建单链表int calc(NODE *h); //计算、数据处理void print(NODE *h); //输出所有评委打分数据void input(NODE *s);//输入评委打分数据void output(NODE *s);//输出评委打分数据void main(){NODE *head;float ave=0;float sum=0;head=create(PWRS);printf("所有评委打分信息如下:\n");print(head);//显示当前评委打分calc(head);//计算成绩printf("该选手去掉1 最高分和1 最低分后的有效评委成绩:\n");print(head);//显示去掉极限分后的评委打分}void input(NODE *s){printf("请输入评委的姓名: ");scanf("%S",&s->);printf("年龄: ");scanf("%d",&s->data.age);printf("打分: ");scanf("%f",&s->data.score);printf("\n");}void output(NODE *s){printf("评委姓名: %8s ,年龄: %d,打分: %2.2f\n",s->,s->data.age,s->data.score); }NODE *create(int m){NODE *head,*p,*q;int i;p=(NODE*)malloc(sizeof(NODE));head=p;q=p;p->next=NULL;for(i=1;i<=m;i++){p=(NODE*)malloc(sizeof(NODE));input(p);p->next=NULL;q->next=p;q=p;}return (head);}void print(NODE *h){ for(int i=1;((i<=PWRS)&&(h->next!=NULL));i++){h=h->next;output(h); }printf("\n");}int calc(NODE *h){NODE *q,*p,*pmin,*pmax;float sum=0;float ave=0;p=h->next; //指向首元结点pmin=pmax=p; //设置初始值sum+=p->data.score;p=p->next;for(;p!=NULL;p=p->next){if(p->data.score>pmax->data.score) pmax=p;if(p->data.score<pmin->data.score) pmin=p;sum+=p->data.score;}cout<<"给出最高分的评委姓名："<<pmax-><<"年龄："<<pmax->data.age<<"分值："<<pmax->data.score<<endl;cout<<"给出最低分的评委姓名："<<pmin-><<"年龄："<<pmin->data.age<<"分值："<<pmin->data.score<<endl;printf("\n");sum-=pmin->data.score;sum-=pmax->data.score;for (q=h,p=h->next;p!=NULL;q=p,p=p->next){if(p==pmin){q->next=p->next; p=q;}//删除最低分结点if(p==pmax) {q->next=p->next; p=q;}//删除最高分结点}ave=sum/(PWRS-2);cout<<"该选手的最后得分是："<<ave<<endl;return 1;}程序运行结果如下:线性表的顺序存储结构【问题描述】用顺序表A记录学生的信息，编写程序：（1）将A表分解成两个顺序表B和C，使C表中含原A表中性别为男性的学生，B表中含原表中性别为女性的学生，要求学生的次序与原A表中相同。
数据结构实验六——最高分次高分问题
数据结构实验六——最高分次高分问题在数据结构的学习中，我们常常会遇到各种各样有趣且具有挑战性的问题，其中“最高分次高分问题”就是一个引人深思的课题。
首先，让我们来明确一下什么是“最高分次高分问题”。
简单来说，就是在给定的一组数据中，找出分数最高的那个值以及次高的那个值。
这看似简单，但在实际处理中，却需要我们巧妙地运用数据结构和相应的算法来高效地解决。
为了更好地理解这个问题，我们可以想象一个场景。
比如在一次考试中，老师需要快速统计出学生们的成绩，并找出最高和次高的分数。
假设我们有以下一组学生的成绩：85、92、78、98、88、90。
那怎么找出最高分次高分呢？最直接的方法可能就是逐个比较。
我们先假设第一个成绩 85 是当前的最高分，然后依次与后面的成绩进行比较。
如果后面的成绩比当前的最高分大，就更新最高分。
这样一轮比较下来，我们就能找到最高分 98。
但这只是第一步，接下来还得找出次高分。
那怎么找次高分呢？我们可以在找到最高分 98 后，把它从数据中暂时剔除（或者标记已处理），然后再次重复上述逐个比较的过程，就能找到次高分 92 了。
然而，这种方法在数据量较小的时候还能应付，如果数据量非常大，比如有成千上万甚至更多的成绩需要处理，这种逐个比较的方法效率就会变得非常低下。
这时候，数据结构就派上用场了。
比如说，我们可以使用二叉搜索树来解决这个问题。
二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它的特点是左子树的所有节点值都小于根节点值，右子树的所有节点值都大于根节点值。
我们把成绩一个个插入到二叉搜索树中。
插入完成后，通过中序遍历（先访问左子树，再访问根节点，最后访问右子树）就能得到一个有序的序列。
然后，直接取最后两个值就是最高分和次高分。
再比如，我们还可以使用堆这种数据结构。
堆分为大顶堆和小顶堆。
如果我们使用大顶堆，每次取出堆顶元素就是当前最大的元素。
我们先构建一个大顶堆，然后取出堆顶元素（即最高分），再调整堆，再次取出堆顶元素，就得到了次高分。
查找最高分和次高分
实验课名称：数据结构实验实验名称：查找最高分与次高分问题班级：20140611学号：2014061130姓名：朱松时间：2016-5-5一、问题描述1.查找最高分与次高分有512 人参与玩某游戏，从1~512 给每个人分配一个编号，每个人的游戏得分在0~999 之间，现要用不同方法查找出游戏参与者的最高分和次高分。
要求：●自行产生512 个的随机整数作为所有游戏参与者的得分。
●输出所有游戏参与者（用编号表示）及其得分。
●用顺序查找方法查找出其中取得最高分和次高分者及其分数，并输出。
●锦标赛法查找出其中取得最高分和次高分者及其分数，并输出。
●通过无序序列建堆和堆调整得到取得最高分者和次高分者及其分数，并输出。
●比较不同方法的查找效率和各自的特点。
二、数据结构设计查找最高分与次高分问题头文件#include <iostream>#include <cstdio>#include <vector>#include <cmath>#include <stdlib.h>#include <time.h>#define N 512using namespace std;class heap//建立树堆{private:struct node{int num,pos;friend bool operator < (node a, node b){return a.num > b.num;}};vector<node>tree;int getFa(int now){return now&1?(now+1)/2-1:now/2-1;}int getLson(int now){return (now+1)*2-1;}int getRson(int now){return (now+1)*2;}void pushup(int now){if(now>0 && tree[now]<tree[getFa(now)]){swap(tree[now],tree[getFa(now)]);pushup(getFa(now));}}void adjustTree(int now){int lson=getLson(now), rson=getRson(now);if(lson<tree.size() && tree[lson]<tree[now]){swap(tree[lson],tree[now]);adjustTree(lson);adjustTree(now);}else if(rson<tree.size() && tree[rson]<tree[now]){swap(tree[rson],tree[now]);adjustTree(rson);}}public:void init(){tree.clear();}void push(int pos,int num){node *a = new(node);a->num= num;a->pos= pos;tree.push_back(*a);pushup(tree.size()-1);}bool empty(){return tree.empty();}int top(){return tree[0].pos;}void pop(){swap(tree[0],tree[tree.size()-1]);tree.pop_back();adjustTree(0);}int size(){return tree.size();}};class segmentTree//建立线段树{private:#define root 1 , N , 1#define lson l , m , rt << 1#define rson m + 1 , r , rt << 1 | 1struct node{int num,pos;friend bool operator < (node a, node b){return a.num < b.num;}}res[N<<2],t;int tot=0;void pushUp(int rt){res[rt] = max(res[rt<<1],res[rt<<1|1]);}public:void build(int l,int r,int rt,int *num){if(l == r){if(tot==0)t.num=t.pos=0;res[rt].num=num[++tot];res[rt].pos=tot;return;}int m = (l+r)>>1;build(lson,num);build(rson,num);pushUp(rt);}node query(int l,int r,int rt,int ql,int qr){if(l>qr||ql>r)return t;if(l>=ql&&r<=qr)return res[rt];int m = l+r>>1;return max(query(l,m,rt<<1,ql,qr),query(m+1,r,rt<<1|1,ql,qr));}};void method1(int *num)//用顺序查找法查找最高分和次高分{int res1,res2,num1,num2;num1=num2=0;printf("In order to find:\n");for(int i=1;i<=N;i++){if(num1<num[i])num2=num1,num1=num[i],res2=res1,res1=i;else if(num2<num[i])num2=num[i],res2=i;}printf("The max score is %d, and the second is %d\n\n",res1,res2); }void method2(int *num)//用锦标赛法查找最高分与次高分{int res1,res2;printf("Use tournament method to find:\n");segmentTree st;st.build(root,num);res1=st.query(root,1,N).pos;res2=max(st.query(root,1,res1-1),st.query(root,res1+1,N)).pos;printf("The max score is %d, and the second is %d\n\n",res1,res2); }void method3(int *num)//用无序序列建堆和堆调整得到最高分和次高分{int res1,res2;printf("Use heap to find:\n");heap hp;hp.init();for(int i=1;i<=N;i++)hp.push(i,num[i]);res1=hp.top();hp.pop();res2=hp.top();printf("The max score is %d, and the second is %d\n\n",res1,res2); }void init(int *num){srand((unsigned)time(NULL));for(int i=1;i<=N;i++)num[i]=rand()%1000;printf("%d students's score is:\n",N);for(int i=1;i<=N;i++){printf("%3d-%3d ",i,num[i]);if(i%8==0)printf("\n");}printf("\n");}(2)进行输入提示查找最高分和次高分int main(){int num[N+1];init(num);method1(num);method2(num);method3(num);return 0;}四、界面设计程序包含输入提示功能和输出提示功能。
数据结构实验六——最高分次高分问题
数据结构实验六——最高分次高分问题在我们的学习和生活中，数据的处理和分析是非常常见的操作。
而在数据结构的实验中，“最高分次高分问题”是一个十分有趣且具有挑战性的课题。
首先，让我们来理解一下什么是“最高分次高分问题”。
简单来说，就是在一组给定的数据中，找出分数最高的那个，并且如果存在多个相同的最高分，还要进一步找出其中次高分的情况。
为了更好地解决这个问题，我们需要选择合适的数据结构。
数组是一个常见的选择，它可以方便地存储一系列的数据。
但对于频繁的插入、删除操作，数组的效率可能就不太理想。
链表则在动态数据的管理上更具优势，它可以灵活地添加和删除节点。
然而，链表在随机访问方面的性能较差。
栈和队列在特定的场景下有其独特的用途，但对于我们要解决的最高分次高分问题，并不是最合适的选择。
那么，在实际操作中，我们可以先使用一个排序算法对数据进行排序。
比如快速排序，它的平均时间复杂度为O(nlogn)，性能较为出色。
通过排序，我们可以将数据按照从大到小或者从小到大的顺序排列。
当数据有序排列后，找出最高分就变得轻而易举，它就是排序后的第一个元素。
而要找出次高分，我们只需要从第二个元素开始遍历，直到找到一个与最高分不同的值，这个值就是次高分。
但如果我们不想对数据进行排序，还有其他的方法吗？答案是肯定的。
我们可以使用一个变量来记录当前的最高分，另一个变量记录次高分。
然后依次遍历数据中的每个元素。
当遇到一个新的元素，如果它大于最高分，那么次高分就更新为原来的最高分，最高分更新为这个新元素的值。
如果这个新元素小于最高分但大于次高分，那么次高分就更新为这个新元素的值。
在编程实现这个问题时，需要注意一些细节。
比如边界情况的处理，如果数据为空或者只有一个元素，那么次高分就不存在。
另外，代码的可读性和可维护性也很重要。
我们应该添加适当的注释，让其他人能够轻松理解代码的逻辑。
让我们通过一个具体的例子来看看。
假设我们有一组分数：90, 85, 95, 88, 95。
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}
3．通过无序序列建堆和堆调整得到取得最高分者和次高分者及其分数
(a).筛选:除p->base[s]外均满足堆定义，调整p->base[s]，将p->base[s,m]建立为大顶堆
int HeapAdjust(Peoples *p, int s, int m){
People rc = p->base[s];
HeapAdjust(p, i, p->length);
}
for(i=p->length; i>510; --i){ //只将最大和次大的得分交换到末尾
swap(p->base[1], p->base[i]);
HeapAdjust(p, 1, i-1);
}
printf("第%d人的的分数最大:%d\n", p->base[512].num, p->base[512].score);
p->base[n].score = rand()%1000;
}
p->length = 512;
return 0;
}
int copy_people(Peoples *p1, Peoples *p2){
int n;
for(n=1; n<=512; n++){
p2->base[n].num = p1->base[n].num;
p2->base[n].score = p1->base[n].score;
}
p2->length = p1->length;
return 0;
}
int display(Peoples *p){
int n;
for(n=1; n<=512; n++){
printf("第%3d个人的分数是%3d ", p->base[n].num, p->base[n].score);
}People;
2．设置MIN表示People数据类型的最小值，用于竞标赛查找
#define IN_MAX (int)(((unsigned)(~((int)0)))>>1)
#define IN_MIN (-IN_MAX-1)
const People MIN={513, IN_MIN};
3．使用结构体Peoples作为顺序表，存储每个个体
printf("第%d人和第%d人的分数一样大\n", p->base[n].num, biggest.num);
}
}
printf("第%d人的的分数最大:%d\n", biggest.num, biggest.score);
printf("第%d人的的分数次大:%d\n", bigger.num, bigger.score);
int j;
for(j=2*s; j<=m; j*=2){
if(j<m && (p->base[j].score < p->base[j+1].score)){
++j; //j指向较大的孩子节点
}
if(!(rc.score < p->base[j].score)){
break;
}
p->base[s] = p->base[j];
#define swap(x, y) { _=x; x=y; y=_; }
int init_all_people(Peoples *p){
int n;
srand((unsigned)time(NULL)); //设置每个人的成绩为随机值
for(n=1; n<=512; n++){
p->base[n].num = n;
return;
}else if(r >= n){ //x有左子树，无右子树
p->base[x] = p->base[l];
return;
}
if(p->base[l].num == p->base[x].num){
Adjust(p, l, n);
}else{
Adjust(p, r, n);
}
p->base[x] = max(p->base[l], p->base[r]);
3．输出顺序查找，锦标赛查找，堆排序查找的结果
五、实验收获与思考
通过本次实验，巩固了关于查找算法的知识，同时在编程过程中发现了自己的不足，遇到了很多语法错误及逻辑错误，通过不断的调试解决问题，使我对编程有了更加深入的体会和认识。
顺序查找，锦标赛查找，堆查找的效率及特点：
如果有n个待查找元素，顺序查找每次查找均需进行n-1次比较，但不需额外存储空间。锦标赛排序构成的树是满的完全二叉树，深度为log2n+1，除第一次选择具有最大关键码的记录需要进行n-1次比较外，重构树选择具有次小、再次小关键码记录所需的比较次数均为O(log2n)，但这种选择方法虽然减少了许多查找时间，但是使用了较多的附加存储。堆查找的运行时间主要耗费在初始和调整堆时进行的反复筛选上，堆查找仅需记录一个大小供交换的辅助存储空间，每个记录仅占有一个存储空间。
return 0;
}
2．锦标赛查找
(a).每次将最大值选择至树根后调整树
void Adjust(Peoples *p, int x, int n) {
int l = x * 2; //左子树
int r = n){ //x为叶子节点
p->base[x] = MIN;
printf("第%d人的的分数次大:%d\n", p->base[511].num, p->base[511].score);
return 0;
}
四、运行测试与分析
1．开始运行后，自行产生512个的随机整数作为所有游戏参与者的得分，并输出所有游戏参与者（用编号表示）及其得分。
2．省略中间部分，余下输出
姓名：
时间：2016.05.05
一、问题描述
有512人参与玩某游戏，从1~512给每个人分配一个编号，每个人的游戏得
分在0~999之间，现要用不同方法查找出游戏参与者的最高分和次高分。要求：
a.自行产生512个的随机整数作为所有游戏参与者的得分。
b.输出所有游戏参与者（用编号表示）及其得分。
c.用顺序查找方法查找出其中取得最高分和次高分者及其分数，并输出。
p->base[x] = p->base[l];
return 0;
}
if(p->base[l].num == p->base[x].num){
Adjust(p, l, n);
}else{
Adjust(p, r, n);
d.锦标赛法查找出其中取得最高分和次高分者及其分数，并输出。
e.通过无序序列建堆和堆调整得到取得最高分者和次高分者及其分数，并输出。
f.比较不同方法的查找效率和各自的特点。
二、数据结构设计
1．使用结构体People存储序号和得分，表示个体
typedef struct{
int num;
int score;
if(p->base[n].score > biggest.score){
bigger = biggest;
biggest = p->base[n];
}else if(p->base[n].score > bigger.score){
bigger = p->base[n];
}
if(p->base[n].num != biggest.num && p->base[n].score == biggest.score){
数据结构与程序设计实验
实验报告
课程名称
数据结构与程序设计实验
课程编号
0906550
实验项目名称
查找最高分与次高分
学号
年级
姓名
专业
计算机科学与技术
学生所在学院
计算机学院
指导教师
杨静
实验室名称地点
21B276
哈尔滨工程大学
实验报告六
实验课名称：数据结构与程序设计实验
实验名称：查找最高分与次高分
班级：
学号：
#define IN_MIN (-IN_MAX-1)
typedef struct{
int num;
int score;
}People;
typedef struct{
People *base;
int length;
}Peoples;
const People MIN={513, IN_MIN};
People _;
bigger = biggest;
biggest = p->base[n];
}else if(p->base[n].score > bigger.score){
bigger = p->base[n];
}
if(p->base[n].num != biggest.num && p->base[n].score == biggest.score){
s=j;
}
p->base[s] = rc;
return 0;
}
(b).对p->base[1..512]建堆，进行堆调整取得最高分和次高分者，并输出
int HeapSort(Peoples *p){