多关键字排序_数据结构-设计

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数据结构第9章 排序

数据结构第9章 排序

R[3] 10
R[4] 60
R[5] 25
R[6] 30
R[7] 18 18 18 18
18 36 20

10 10 36
60 60 60
25 25 25
30 30 30
【算法】直接插入排序 void D_InsertSort(datatype R[ ], int n) { /*对排序表R[1]..R[n]进行直接插入排序,n是记录的 个数*/ for(i=2; i<=n; i++) if (R[i].key<R[i-1].key) {R[0]=R[i]; /*将R[i]插入R[1].. R[i-1]中, R[0]为监测哨*/ for(j=i-1; R[0].key<R[j].key; j--) R[j+1]=R[j]; /*后移记录*/ R[j+1]=R[0]; /*插入到合适位置*/ } }
空间性能:除排序表以外的内存占用情况。 时间性能:比较关键码的次数,数据移动的次数。 它们往往是排序表规模(n)的函数
6. 记录和排序表的数据结构
一般采用顺序结构存储排序表。 记录和排序表的类型定义如下: #define MAXNUM … /* MAXNUM 为足够大的数 typedef struct { keytype key; …… } datatype; datatype R[MAXNUM]; /*关键码字段*/ /*其它信息*/ /*记录类型*/ /*定义排序表的存储
第一趟排序结果,使得间隔为5的字表有序: P=3
29 7 41 30 11 39 50 76 41 13 10 0 80 78 86
子序列分别为:{29,30,50,13,78},{7,11,76,100,86}, {41,39,41,80}。第二趟排序结果: P=1

数据结构第八章_排序

数据结构第八章_排序

49 38 65 97 76
三趟排序:4 13 27 38 48 49 55 65 76 97
算法描述
#define T 3 int d[]={5,3,1};
例 13 48 97 55 76 4 13 49 27 38 65 49 27 38 65 48 97 55 76 4 j j j
j
j
i
例 初始: 49 38 65 97 76 13 27 48 55 4 取d1=5 49 38 65 97 76 13 27 48 55 4 一趟分组:
一趟排序:13 27 48 55 4 取d2=3 13 27 48 55 4 二趟分组:
49 38 65 97 76 49 38 65 97 76
二趟排序:13 4 48 38 27 49 55 65 97 76 取d3=1 13 27 48 55 4 三趟分组:
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
快速排序演示
算法描述
算法评价

38 49 49 38 65 76 97 13 97 76 97 27 13 30 97 27 97 30 初 始 关 键 字
38 49 65 13 76 27 76 13 30 76 27 76 30 97 第 一 趟
38 49 13 65 27 65 13 30 65 27 65 30
38 13 49
时间复杂度
最好情况(每次总是选到中间值作枢轴)T(n)=O(nlog2n) 最坏情况(每次总是选到最小或最大元素作枢轴)

多关键字排序_数据结构-设计

多关键字排序_数据结构-设计

多关键字排序_数据结构-设计多关键字排序_数据结构设计在计算机科学中,数据的排序是一项基础且重要的任务。

多关键字排序作为排序问题的一个重要分支,在实际应用中具有广泛的需求。

当我们面对复杂的数据集合,其中每个数据项包含多个属性或关键字时,如何高效地对其进行排序就成为了一个关键的问题。

想象一下,我们有一个学生成绩的数据集,每个学生的记录包含了学号、姓名、语文成绩、数学成绩、英语成绩等多个关键字。

如果我们想要按照总成绩从高到低对学生进行排序,这就是一个典型的多关键字排序问题。

又或者在一个电商平台上,商品的信息包含了价格、销量、评价得分等关键字,要根据用户的需求对商品进行排序展示,也需要用到多关键字排序。

多关键字排序的基本思想是,将多个关键字看作一个整体,通过比较这些关键字的组合值来确定数据项的顺序。

常见的多关键字排序方法有两种:一种是基于比较的排序方法,另一种是基于分配的排序方法。

基于比较的多关键字排序方法,最常见的就是冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等。

以快速排序为例,它的基本思想是选择一个基准元素,将待排序的序列划分成两部分,一部分的元素都小于等于基准元素,另一部分的元素都大于等于基准元素,然后对这两部分分别进行快速排序,从而实现整个序列的排序。

在多关键字排序中,可以先对主要关键字进行快速排序,然后对于主要关键字相同的数据项,再按照次要关键字进行快速排序。

例如,对于学生成绩数据,先按照总成绩进行快速排序,对于总成绩相同的学生,再按照语文成绩进行快速排序。

基于分配的多关键字排序方法,例如桶排序和基数排序,则是通过将数据分配到不同的桶或位置来实现排序。

以基数排序为例,它适用于关键字可以分解为多个位或数位的情况。

例如,对于整数关键字,可以按照个位、十位、百位等逐位进行排序。

在设计多关键字排序的数据结构时,需要考虑数据的特点和排序的需求。

如果数据量较小,并且对排序的时间复杂度要求不高,简单的冒泡排序或插入排序可能就足够了。

数据结构第9章 排序

数据结构第9章 排序

数据结构第9章排序数据结构第9章排序第9章排名本章主要内容:1、插入类排序算法2、交换类排序算法3、选择类排序算法4、归并类排序算法5、基数类排序算法本章重点难点1、希尔排序2、快速排序3、堆排序4.合并排序9.1基本概念1.关键字可以标识数据元素的数据项。

如果一个数据项可以唯一地标识一个数据元素,那么它被称为主关键字;否则,它被称为次要关键字。

2.排序是把一组无序地数据元素按照关键字值递增(或递减)地重新排列。

如果排序依据的是主关键字,排序的结果将是唯一的。

3.排序算法的稳定性如果要排序的记录序列中多个数据元素的关键字值相同,且排序后这些数据元素的相对顺序保持不变,则称排序算法稳定,否则称为不稳定。

4.内部排序与外部排序根据在排序过程中待排序的所有数据元素是否全部被放置在内存中,可将排序方法分为内部排序和外部排序两大类。

内部排序是指在排序的整个过程中,待排序的所有数据元素全部被放置在内存中;外部排序是指由于待排序的数据元素个数太多,不能同时放置在内存,而需要将一部分数据元素放在内存中,另一部分放在外围设备上。

整个排序过程需要在内存和外存之间进行多次数据交换才能得到排序结果。

本章仅讨论常用的内部排序方法。

5.排序的基本方法内部排序主要有5种方法:插入、交换、选择、归并和基数。

6.排序算法的效率评估排序算法的效率主要有两点:第一,在一定数据量的情况下,算法执行所消耗的平均时间。

对于排序操作,时间主要用于关键字之间的比较和数据元素的移动。

因此,我们可以认为一个有效的排序算法应该是尽可能少的比较和数据元素移动;第二个是执行算法所需的辅助存储空间。

辅助存储空间是指在一定数据量的情况下,除了要排序的数据元素所占用的存储空间外,执行算法所需的存储空间。

理想的空间效率是,算法执行期间所需的辅助空间与要排序的数据量无关。

7.待排序记录序列的存储结构待排序记录序列可以用顺序存储结构和和链式存储结构表示。

在本章的讨论中(除基数排序外),我们将待排序的记录序列用顺序存储结构表示,即用一维数组实现。

数据结构之各种排序的实现与效率分析

数据结构之各种排序的实现与效率分析

各种排序的实现与效率分析一、排序原理(1)直接插入排序基本原理:这是最简单的一种排序方法,它的基本操作是将一个记录插入到已排好的有序表中,从而得到一个新的、记录增1的有序表。

效率分析:该排序算法简洁,易于实现。

从空间来看,他只需要一个记录的辅助空间,即空间复杂度为O(1).从时间来看,排序的基本操作为:比较两个关键字的大小和移动记录。

当待排序列中记录按关键字非递减有序排列(即正序)时,所需进行关键字间的比较次数达最小值n-1,记录不需移动;反之,当待排序列中记录按关键字非递增有序排列(即逆序)时,总的比较次数达最大值(n+2)(n-1)/2,记录移动也达到最大值(n+4)(n-2)/2.由于待排记录是随机的,可取最大值与最小值的平均值,约为n²/4.则直接插入排序的时间复杂度为O(n²).由此可知,直接插入排序的元素个数n越小越好,源序列排序度越高越好(正序时时间复杂度可提高至O(n))。

插入排序算法对于大数组,这种算法非常慢。

但是对于小数组,它比其他算法快。

其他算法因为待的数组元素很少,反而使得效率降低。

插入排序还有一个优点就是排序稳定。

(2)折半插入排序基本原理:折半插入是在直接插入排序的基础上实现的,不同的是折半插入排序在将数据插入一个有序表时,采用效率更高的“折半查找”来确定插入位置。

效率分析:由上可知该排序所需存储空间和直接插入排序相同。

从时间上比较,折半插入排序仅减少了关键字间的比较次数,为O(nlogn)。

而记录的移动次数不变。

因此,折半查找排序的时间复杂度为O(nlogn)+O(n²)= O(n²)。

排序稳定。

(3)希尔排序基本原理:希尔排序也一种插入排序类的方法,由于直接插入排序序列越短越好,源序列的排序度越好效率越高。

Shell 根据这两点分析结果进行了改进,将待排记录序列以一定的增量间隔dk 分割成多个子序列,对每个子序列分别进行一趟直接插入排序, 然后逐步减小分组的步长dk,对于每一个步长dk 下的各个子序列进行同样方法的排序,直到步长为1 时再进行一次整体排序。

多关键字数据结构及其在参数匹配中的应用

多关键字数据结构及其在参数匹配中的应用
Absr c : Thi p ri b u el t t n f h o ta t sPa e a o t h i a i so t ec mmo l e a tu tr tp t o wa da e t t- s t mi o n yus dd t sr cu e I u sf r r Bi af Dae S r a d or
计 算 机 系 统 应 用
2 年 第 1 01 0 9卷 第 1期
多关键 字数据结构及 其在参数 匹配 中的应 用①
余 洪 ( 中国移动( 深圳) 限公 司 广东 深圳 5 0 8 有 1 4) 8
摘 要 : 介 绍常用数据结构的局限性 ,提 出了多关键 字数据结构的设 想及其 匹配算法 ,并讨论 了在参数 匹配 中
或向后已经没有可以匹配的数据 ,则匹配失败。其参考
图如图 4所示。
} 玮: 萧 硅 椎 一 擗
对于这种模型 ,常用的数据结构完全不能支持。
而 由于这三个关键字的匹配算法有不同的方式 ,因此
也不能简单的把三个关键宇合成为一个关键字来使用 通常 的数据结构。
链表) 、队列 、栈 、树( 二又树 、查找树 、平衡树、线结构一个共同 的特点 ,是都只有一个关 键字。在这些数据结构 的应 用中,往往是通过对这个 关键字 的比较 ,来实现各种排序和查找算法 , ̄ - 分 z D
配算法还需要进行分析。
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舞 . 7.辁
等一噩翌
3 多关键字数据结构的逻辑 结构
常用的数据结构只有一个关键字 , 以二叉树为例 ,
其逻辑结构为 :
1俊 据 I吉 露数 弃 硅l 镍 了 存 l
图 3 通常二叉树 匹配规则
臣亟圃 掭 i 保熬 存

数据结构课程设计题目

数据结构课程设计题目

数据结构课程设计题目以下7个题目任选其一。

1.排序算法比较利用随机函数产生30000个随机整数,利用插入排序、起泡排序、选择排序、快速排序、堆排序、归并排序等排序方法进行排序,并且(1)统计每一种排序上机所花费的时间。

(2)统计在完全正序,完全逆序情况下记录的比较次数和移动次数。

(3)比较的指标为关键字的比较次数和记录的移动次数(一次记录交换计为3次移动)。

(4)对结果作简单分析,包括对各组数据得出结果波动大小的解释。

2.图的深度遍历对任意给定的图(顶点数和边数自定),建立它的邻接表并输出,然后利用堆栈的五种基本运算(清空堆栈、压栈、弹出、取栈顶元素、判栈空)实现图的深度优先搜索遍历。

画出搜索顺序示意图。

3.图的广度遍历对任意给定的图(顶点数和边数自定),建立它的邻接表并输出,然后利用队列的五种基本运算(置空队列、进队、出队、取队头元素、判队空)实现图的广度优先搜索遍历。

画出搜索顺序示意图。

4.二叉树的遍历对任意给定的二叉树(顶点数自定)建立它的二叉链表存贮结构,并利用栈的五种基本运算(置空栈、进栈、出栈、取栈顶元素、判栈空)实现二叉树的先序、中序、后序三种遍历,输出三种遍历的结果。

画出搜索顺序示意图。

5.链表操作利用链表的插入运算建立线性链表,然后利用链表的查找、删除、计数、输出等运算反复实现链表的这些操作(插入、删除、查找、计数、输出单独写成函数的形式),并能在屏幕上输出操作前后的结果。

画出搜索顺序示意图。

6.一元稀疏多项式简单计数器(1)输入并建立多项式(2)输出多项式,输出形式为整数序列:n,c1,e1,c2,e2……cn,en,其中n是多项式的项数,ci,ei分别为第i项的系数和指数。

序列按指数降序排列。

(3)多项式a和b相加,建立多项式a+b,输出相加的多项式。

(4)多项式a和b相减,建立多项式a-b,输出相减的多项式。

用带头结点的单链表存储多项式。

测试数据:(1)(2x+5x8-3.1x11)+(7-5x8+11x9)(2)(6x-3-x+4.4x2-1.2x9)-(-6x-3+5.4x2+7.8x15)(3)(x+x2+x3)+0(4)(x+x3)-(-x-x-3)7.实现两个链表的合并基本功能要求:(1)建立两个链表A和B,链表元素个数分别为m和n个。

数据结构课程设计题目

数据结构课程设计题目

数据结构课程设计题⽬《数据结构》课程设计题⽬1. 排序算法的性能分析问题描述设计⼀个测试程序,⽐较⼏种内部排序算法的关键字⽐较次数和移动次数以取得直观感受。

基本要求(1)对冒泡排序、直接排序、选择排序、箱⼦排序、堆排序、快速排序及归并排序算法进⾏⽐较。

(2)待排序表的表长不⼩于100,表中数据随机产⽣,⾄少⽤5组不同数据作⽐较,⽐较指标:关键字参加⽐较次数和关键字的移动次数(关键字交换记为3次移动)。

(3)输出⽐较结果。

选做内容(1)对不同表长进⾏⽐较。

(2)验证各算法的稳定性。

(3)输出界⾯的优化。

2. 排序算法思想的可视化演⽰—1基本要求排序数据随机产⽣,针对随机案例,对冒泡排序、箱⼦排序、堆排序、归并算法,提供排序执⾏过程的动态图形演⽰。

3. 排序算法思想的可视化演⽰—2基本要求排序数据随机产⽣,针对随机案例,,对插⼊排序、选择排序、基数排序、快速排序算法,提供排序执⾏过程的动态图形演⽰。

4. 线性表的实现与分析基本要求①设计并实现线性表。

②线性表分别采取数组(公式化描述)、单链表、双向链表、间接寻址存储⽅式③针对随机产⽣的线性表实例,实现线性表的插⼊、删除、搜索操作动态演⽰(图形演⽰)。

5. 等价类实现及其应⽤问题描述:某⼯⼚有⼀台机器能够执⾏n个任务,任务i的释放时间为r i(是⼀个整数),最后期限为d i(也是整数)。

在该机上完成每个任务都需要⼀个单元的时间。

⼀种可⾏的调度⽅案是为每个任务分配相应的时间段,使得任务i的时间段正好位于释放时间和最后期限之间。

⼀个时间段不允许分配给多个任务。

基本要求:使⽤等价类实现以上机器调度问题。

等价类分别采取两种数据结构实现。

6. ⼀元稀疏多项式计算器问题描述设计⼀个⼀元稀疏多项式简单计算器。

基本要求⼀元稀疏多项式简单计算器的基本功能是:(1)输⼊并建⽴多项式;(2)输出多项式,输出形式为整数序列:n,c1,e1,c2,e2,…,c n,e n,其中n是多项式的项数,c i,e i,分别是第i项的系数和指数,序列按指数降序排序;(3)多项式a和b相加,建⽴多项式a+b;(4)多项式a和b相减,建⽴多项式a-b;(5)计算多项式在x处的值;(6)计算器的仿真界⾯(选做)7. 长整数的代数计算问题描述应⽤线性数据结构解决长整数的计算问题。

数据结构与算法-排序

数据结构与算法-排序
构成的逆序记录对。
假定待排序文件由 n 条记录组成,记录依次存储在 r[1]~r[n]中。使用简单冒泡排
序算法对待排序文件中的记录进行排序,具体处理流程如下。
(1)遍历待排序文件 r[1]~r[n],每访问一条记录 r[j]时,比较所访问记录排序关
键字与所访问记录后一记录排序关键字的大小,核对所访问记录 r[j]与所访问记录后一
则,此排序算法是不稳定的。例如, 给定待排序文件 A={1,2,3,1,4}和B={1,3,1,2,4},假定某
一排序算法对文件 A 和B 的排序结果分别为{1,1,2,3,4}和{1,1,2,3,4},由于文件 B 中存在多
项同为 1 的记录,且排序后同为 1 的记录相对位置发生了改变,因此,此算法是不稳定
排序

CONTENTS

01
排序的概述
02
插入排序算法
03
交换排序算法
04
选择排序算法
05
归并排序算法
06
分配排序算法
07
各种排序技术比较
08
本章小结
01
PART
排序的概述
排序是以某一数据项(称为排序关键字)为依据,将一组无序记录调整成一组有序
记录,形成有序表的过程。排序问题可以定义为以下形式。
件排序时,记录分组以及每趟排序结果如右
图所示。
插入排序算法
2.3希尔排序算法
第一趟排序时,增量 h=4,因此,以
h=4 为记录间隔,将待排序文件中的记录分
为 4 组:{r[1],r[5],r[9]}、{r[2],r[6]}、{r[3],r[7]}
和{r[4],r[8]},并分别对 4 组记录进行直接插入

数据结构(C语言)第八章 排序

数据结构(C语言)第八章 排序

直接插入排序过程
0 21 1 25 2 49 3 4 25* 16 5 08 temp
i=1
0 21
21
1 25
25 25
2 49
49 49
3 4 25* 16
25* 16 25* 16
5 08
08 08
temp 25
i=2
21
49
21
25
25 25
49
49 25*
25* 16
25* 16 49 16
希尔排序 (Shell Sort)

基本思想设待排序对象序列有 n 个对象, 首 先取一个整数 gap < n 作为间隔, 将全部对 象分为 gap 个子序列, 所有距离为 gap 的对 象放在同一个子序列中, 在每一个子序列中 分别施行直接插入排序。然后缩小间隔 gap, 例如取 gap = gap/2,重复上述的子序列划 分和排序工作。直到最后取 gap == 1, 将所 有对象放在同一个序列中排序为止。 希尔排序方法又称为缩小增量排序。
第八章 排序
概述
插入排序
交换排序 选择排序 归并排序 基数排序 各种内排方法比较
概 述

排序: 将一个数据元素的任意序列,重新
排列成一个按关键字有序的序列。

数据表(datalist): 它是待排序数据对象的
有限集合。

主关键字(key): 数据对象有多个属性域,
即多个数据成员组成, 其中有一个属性域可用 来区分对象, 作为排序依据,称为关键字。也 称为关键字。
直接插入排序 (Insert Sort)

基本思想 当插入第i (i 1) 个对象时, 前面的 R[0], R[1], …, R[i-1]已经排好序。这时, 用 R[i]的关键字与R[i-1], R[i-2], …的关键字顺 序进行比较, 找到插入位臵即将R[i]插入, 原 来位臵上的对象向后顺移。

数据结构第十章 排序

数据结构第十章 排序
7
10.2 插入排序 插入排序
直接插入排序 折半插入排序 2-路插入排序 表插入排序 希尔排序
10.2.1 直接插入排序
基本操作:将一个记录插入到已排好序的有序表中, 从而得到一个新的、记录数增1的有序表。
例:有一组待排序的记录的关键字初始序列如下:
(49,38,65,97,76,13,27,49`)
(4)归并排序 (5)基数排序
按内排过程中所需的工作量分类:
(1)简单的排序方法,其时间复杂度为O(n×n)
(2)先进的排序方法,其时间复杂度为O(nlogn);
(3)基数排序,其时间复杂度为O(d(n+rd))
排序算法的两种基本操作:
(1)比较两个关键字的大小; (2)将记录从一个位置移至另一个位置;
算法实现的关键设计:
将d看成是一个循环数组,并设两个指针first和final分别指示排序过 程中得到的有序序列中的第一个记录和最后一个记录在d中的位置.
例:有一组待排序的记录的关键字初始排列如下:
(49,38,65,97,76,13,27,49`) 16
[初始关键字] 49 38 65 97 76 13 27 49`
18
10.2.3 希尔排序 从直接插入排序
待排序序列基本有序可提高效率 回顾 待排序序列的记录数n很小时可提高效率
希尔排序的基本思想:
先将整个待排记录序列分割成为若干子序列分别进行
直接插入排序,待整个序列中的记录“基本有序”时,再对 全
体记例录:有进一行组一待次排直序接的插记入录排的序关. 键字初始排列如下: (49,38,65,97,76,13,27,49`)
} 12
直接插入排序的性能分析: 10. 3
(1)空间:只需一个记录的辅助空间r[0].

【数据结构】排序排序的基本概念

【数据结构】排序排序的基本概念

【数据结构】排序排序的基本概念排序(sort)或分类所谓排序,就是要整理文件中的记录,使之按关键字递增(或递减)次序排列起来。

其确切定义如下:输入:n个记录R1,R2,…,Rn,其相应的关键字分别为K1,K2,…,Kn。

输出:Ril,Ri2,…,Rin,使得Ki1≤Ki2≤…≤Kin。

(或Ki1≥Ki2≥…≥Kin)。

1.被排序对象--文件被排序的对象--文件由一组记录组成。

记录则由若干个数据项(或域)组成。

其中有一项可用来标识一个记录,称为关键字项。

该数据项的值称为关键字(Key)。

注意:在不易产生混淆时,将关键字项简称为关键字。

2.排序运算的依据--关键字用来作排序运算依据的关键字,可以是数字类型,也可以是字符类型。

关键字的选取应根据问题的要求而定。

【例】在高考成绩统计中将每个考生作为一个记录。

每条记录包含准考证号、姓名、各科的分数和总分数等项内容。

若要惟一地标识一个考生的记录,则必须用"准考证号"作为关键字。

若要按照考生的总分数排名次,则需用"总分数"作为关键字。

排序的稳定性当待排序记录的关键字均不相同时,排序结果是惟一的,否则排序结果不唯一。

在待排序的文件中,若存在多个关键字相同的记录,经过排序后这些具有相同关键字的记录之间的相对次序保持不变,该排序方法是稳定的;若具有相同关键字的记录之间的相对次序发生变化,则称这种排序方法是不稳定的。

注意:排序算法的稳定性是针对所有输入实例而言的。

即在所有可能的输入实例中,只要有一个实例使得算法不满足稳定性要求,则该排序算法就是不稳定的。

排序方法的分类1.按是否涉及数据的内、外存交换分在排序过程中,若整个文件都是放在内存中处理,排序时不涉及数据的内、外存交换,则称之为内部排序(简称内排序);反之,若排序过程中要进行数据的内、外存交换,则称之为外部排序。

注意:①内排序适用于记录个数不很多的小文件②外排序则适用于记录个数太多,不能一次将其全部记录放人内存的大文件。

数据结构课程设计--二路归并排序说明书

数据结构课程设计--二路归并排序说明书

前言1.1排序的重要性生活中,无时不刻不充满这排序,比如:班级同学的成绩排名问题,公司产值高低的问题等等,解决这些问题的过程中,都涉及到了一个数据结构的构造思想过程。

数据结构中的排序,也有很多种,如:插入排序、交换排序、选择排序等等,此时我们就要注意选择具有优解的算法,将一个数据元素(或记录)的任意序列,重新排列成一个有序的排列,便于我们查找。

假设含有n个记录的序列为{R1,R2,Rn},其相应的关键字序列为{K1,K2,…,Kn}需确定1,2…n的一种排序P1,P2…Pn,使其相应的关键字满足如下的非递减的关系:Kp1≤Kp2≤…≤Kpn,即按关键字{Rp1,Rp2,…,Rpn}有序的排列,这样的一种操作称为排序。

一般情况下,排序又分为内部排序和外部排序。

而在内部排序中又含有很多排序方法,就其全面性能而言,很难提出一种被认为是最好的方法,因为每一种方法都有它的优缺点,适合在不同的环境下使用。

我们学习的排序有:直接插入排序、折半插入排序、希尔排序、快速排序、基数排序、归并排序等。

本次课题研究中,我主要进行了二路归并排序的研究和学习。

1.2设计的背景和意义排序是计算机领域的一类非常重要的问题,计算机在出来数据的过程中,有25%的时间花在了排序上,有许多的计算机设备,排序用去计算机处理数据时间的一半以上,这对于提高计算机的运行速度有一定的影响。

此时排序算法的高效率显得尤为重要。

在排序算法汇中,归并排序(Merging sort)是与插入排序、交换排序、选择排序不同的另一类排序方法。

归并的含义是将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。

归并排序可分为多路归并排序,两路归并排序,既可用于内排序,也可以用于外排序。

这里仅对内排序的两路归并排序进行讨论。

而我们这里所探究学习的二路归并排序,设计思路更加清晰、明了,程序本身也不像堆结构那样复杂,同时时间复杂度仅为0(N),同时在处理大规模归并排序的时候,排序速度也明显优于冒泡法等一些排序算法,提高排序算法的效率。

基于Excelize函数库Excel多关键字排序算法的设计与实现

基于Excelize函数库Excel多关键字排序算法的设计与实现

基于Excelize函数库Excel多关键字排序算法的设计与实现作者:李琨贾立伟石晓明来源:《无线互联科技》2021年第15期摘要:文章基于Excelize第三方函数库,针对目前Excelize函数库没有实现排序函数的问题,以最低位优先算法思想为基础,设计并实现了Excel数据的多关键字排序算法。

根据对实际案例进行排序测试所得的结果可知,该算法能够满足Excel工作表数据的单关键字、多关键字和自定义序列的排序操作。

该排序算法的实现为今后设计并实现“计算机应用基础”课程自动判卷系统进一步奠定了技术基础。

关键词:Excelize函数库;Go语言;LSD算法;Excel工作簿;多关键字排序0 引言为实现河南医学高等专科学校“计算机应用”课程在线考试系统的自动判卷操作以减轻教师的改卷压力,笔者选择以Go语言作为自动判卷系统的开发语言。

Excelize是以Go语言开发的一套读写Excel工作簿的函数库[1],且Excelize函数库在运行时长和占用内存方面的表现都具有绝对优势[2],故筆者选择Excelize函数库作为该自动判分系统的第三方开发库。

本文在前期基于Excelize函数库对复杂Excel工作簿的读写操作测试的基础上,针对Excelize函数库目前没有实现排序函数的这个问题,以最低位优先算法(LSD算法)[3]思想为基础,基于Excelize函数库设计并实现了Excel数据的多关键字排序算法。

该排序算法的实现为今后设计并实现“计算机应用基础”课程自动判卷系统进一步奠定了技术基础。

1 基于Excelize函数库实现Excel数据多关键字排序面临的问题Excelize函数库提供了大量操作Excel工作簿读写的函数和方法。

因为Excel工作表是按行数据进行排序的,所以需要通过Excelize函数库提供的GetRows()方法从Excel工作簿中读取所有数据。

但是,GetRows()方法返回的数据结果为二维字符串切片,使得无论工作表中的数据为何种类型,得到的结果均为字符串类型。

数据结构设计

数据结构设计

数据结构设计在计算机科学和编程的领域中,数据结构设计是一项至关重要的任务。

它就像是为信息搭建一个合适的“家”,让数据能够被高效地存储、访问和操作。

那么,什么是数据结构呢?简单来说,数据结构是一种组织和存储数据的方式,以便于对这些数据进行各种操作。

想象一下,我们有一堆杂乱无章的物品,如果不进行合理的分类和整理,要找到我们需要的东西就会变得非常困难。

数据也是如此,如果没有合适的数据结构,程序的运行效率会大打折扣,甚至可能无法完成我们期望的任务。

数据结构有很多种类型,比如数组、链表、栈、队列、树、图等等。

每种数据结构都有其独特的特点和适用场景。

数组是最基本的数据结构之一。

它就像一排整齐的盒子,每个盒子都有一个固定的位置。

通过索引,我们可以快速地访问数组中的任何一个元素。

但是,如果要在数组中间插入或删除元素,就会比较麻烦,因为需要移动大量的其他元素。

链表则与数组不同。

链表中的元素通过指针连接在一起,就像是一串珠子。

在链表中插入和删除元素相对比较容易,只需要修改几个指针的指向就行。

但是,要访问链表中的某个特定元素,就需要从头开始沿着指针逐个查找,效率相对较低。

栈和队列是两种特殊的线性结构。

栈就像是一个只能从一端进出的容器,遵循“后进先出”的原则。

比如我们叠盘子,最后放上去的盘子会最先被拿走。

队列则像是排队买票的队伍,遵循“先进先出”的原则,先到的人先得到服务。

树是一种层次结构的数据结构,比如二叉树、二叉搜索树等。

二叉搜索树的特点是左子树的所有节点值都小于根节点,右子树的所有节点值都大于根节点。

这使得在二叉搜索树中查找、插入和删除元素的效率都比较高。

图则是用于表示多对多关系的数据结构。

它由顶点和边组成,可以用来解决很多实际问题,比如地图导航、社交网络关系分析等。

在进行数据结构设计时,我们需要考虑多个因素。

首先是数据的操作需求。

比如,如果我们需要频繁地在数据的开头或中间插入和删除元素,那么链表可能是更好的选择;如果我们需要快速地随机访问数据,数组可能更合适。

数据排序高级技巧

数据排序高级技巧

数据排序高级技巧对于处理大量数据的人来说,数据排序是一个常见的任务。

无论是在学术研究、商业分析还是日常生活中,我们都可能需要对数据进行排序以便更好地理解和利用。

本文将介绍一些数据排序的高级技巧,帮助读者更好地应对数据排序任务。

1. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法,其核心思想是通过将待排序的数据分成较小和较大的两部分,然后对这两部分分别进行排序,最后将两部分的排序结果合并在一起。

快速排序通常比其他常见的排序算法如冒泡排序和插入排序更快。

快速排序的基本步骤如下:1)选择一个元素作为基准(通常选择第一个元素);2)将所有小于基准的元素移到基准的左侧,将所有大于基准的元素移到基准的右侧;3)对基准左侧和右侧的子数组递归地重复上述步骤,直到子数组的长度为1或0。

2. 外部排序外部排序是用于排序大型数据集的一种方法,由于无法将整个数据集一次性地加载到内存中,外部排序将数据划分为多个块,每次在内存中处理一部分数据,然后将排序结果写回磁盘。

在所有的块都被处理完之后,可以使用归并排序等算法将这些块合并起来得到最终的排序结果。

外部排序需要考虑磁盘I/O的开销以及合并过程的复杂性,但它可以处理比内存更大的数据集,因此在处理超出内存容量的排序任务时非常有用。

3. 多关键字排序在实际应用中,有时需要按照多个关键字对数据进行排序。

比如,假设我们有一个员工信息表,需要按照部门和工资两个关键字对员工进行排序。

多关键字排序可以通过对每个关键字进行连续的排序操作来实现。

首先,按照第一个关键字对数据进行排序;然后,在第一个关键字的基础上,按照第二个关键字对具有相同第一个关键字的数据进行排序;以此类推,直到所有的关键字都被考虑进去。

多关键字排序可以通过多次应用快速排序或归并排序等算法实现。

在排序过程中,需要根据不同的关键字进行比较和交换操作。

4. 堆排序堆排序是一种基于堆数据结构的排序算法。

堆是一个特殊的二叉树,满足任意节点的值都大于等于(或小于等于)其子节点的值。

汽车牌照的排序与查找问题-数据结构与算法课程设计报告

汽车牌照的排序与查找问题-数据结构与算法课程设计报告

合肥学院计算机科学与技术系课程设计报告2009 ~20010 学年第二学期课程数据结构与算法课程设计名称汽车牌照的排序与查找问题学生姓名闵晓龙学号**********专业班级08计本(2)班指导教师王昆仑20010年6月题目:汽车牌照的排序与查找问题,实现对汽车牌照按多关键字排序及快速查找。

其中汽车牌照有汉字、字母和数字混合排列,例如:皖A12345。

使用基数排序方法进行排序,并在排序的基础上,利用二分查找思想实现对汽车牌照按多关键字的查找。

一、问题分析和任务定义此程序要完成如下要求:选择一种数据结构来存储每个车辆的信息(如车主姓名,汽车等),在此基础上进行基数排序,而汽车牌照是由汉字、字母以及数字组成,即多关键字,其中字母和数字的比较是比较容易实现的,考虑到汉字的存储等各方面原因,对汉字的排序并不是很容易就能完成的,故不能直接对汉字排序。

经过分析可知,汽车牌照中的汉字是各个省市自治区的简称,共有34个。

这些汉字可以根据其汉语拼音的规则进行排序,然后预先存放到字符串数组中,这样每个汉字就对应着一个数组下标,只要对数组下标进行排序就可以实现对汉字的排序了。

在对车牌号进行查找时,先对车牌号进行排序,然后将车牌号中的汉字及字符均转换成一个长整形数据存储在一个预先定义的一个一维数组中并把需要查找的车牌号码也转换成一个长整型数据,然后在原先的一维数组中使用二分查找来查找该车牌号码对应的车辆信息。

二、数据结构的选择和概要设计1、数据结构的选择:程序要求实现对汽车牌照的排序与查找,而如果仅仅进行牌照的排序与查找,则显得程序没有太大的实用性,所以考虑在程序中加入例如车主的姓名以及车子的品牌等内容来增加程序的实用性。

为了能够更好的完成这些功能,在这里选用链表来存储所有车辆的信息,用链表中的单个节点来存储一辆汽车的信息,而对应的各个节点的域中则存储其对应的车辆信息(如车牌号码、车主姓名、车的品牌等信息)。

在存储汽车牌照中的汉字时,由于汉字在内存中占用两个字节,需要使用字符串数据来存储。

数据结构课程设计航班信息的查询与检索【范本模板】

数据结构课程设计航班信息的查询与检索【范本模板】

目录第1章概述 (1)第2章设计要求与分析 (2)2。

1设计要求 (2)2.2设计分析 (3)2。

2。

1定义数据类型 (3)2。

2.2实现排序的个函数说明 (3)第3章算法实现 (4)3。

1 一趟分配算法 (4)3。

2 一趟收集算法 (4)3.3 链式基数排序算法 (12)3.4 二分查找的函数定义 (12)第4章程序代码 (13)第5章运行与测试 (21)第6章实验反思 (23)参考文献 (24)第1章概述排序和查找是在数据信息处理中使用频度极高的操作。

为了加快查找的速度,需要先对数据记录按关键字排序。

当今乘飞机旅行的人越来越多,人们需要关心了解各类航班的班次、时间、价格及机型等信息.在这个飞机航班数据的信息模型中,航班号是关键字,而且是具有结构特点的一类关键字。

因为航班号是字母数字混变的,例如CZ3869,这种记录集合是一个适合与多关键字排序的例子。

第2章设计要求与分析2。

1设计要求该设计要求对飞机航班信息进行排序和查找。

可按航班的航班号、起点站、到达站、起飞时间以及到达时间等信息进行查询。

对于本设计,可采用基数排序法对一组具有结构特点的飞机航班号进行排序,利用二分查找法对排好序的航班记录按航班号实现快速查找,按其他词关键字的查找可采用最简单的顺序查找方法进行,因为他们用的较少。

每个航班记录包括八项,分别是:航班号、起点站、终点站、班期、起飞时间、到达时间、飞机型号以及票价等,假设航班信息表如下表所示:其中航班号一项的格式为:其中k0和k1的输入值是航空公司的别称,用两个大写字母表示,后4位为航班表号,这种航班号关键字可分成两段,即字母和数字.其余七项输入内容因为不涉及本设计的核心,因此除了票价为数值型外,均定义为字符串型即可。

2.2设计分析2。

2。

1定义数据类型根据设计要求,我们知道设计中所用到的数据记录只有航班信息,因此要定义行管的数据类型:Typedef struct{Char start[7];Char end[7];Char sche[12];Char time1[5];Char time2[5];Char model[4];Int price;}InfoType;Typedef struct{KeyType keys[keylen];InfoType others;Int next;}SLNode;Typedef struct{SLNode s1[MaxSpace];Int keylen;Int length;}SLList;为了进行基数排列,需要定义在分配和手机操作使用到的指针数组:Typedef int ArrType_n[10];Typedef int ArrType_。

多列排序算法

多列排序算法

多列排序算法多列排序算法是一种将数据按照多个关键字进行排序的方法。

在实际应用中,有时需要按照多个属性对数据进行排序,以满足特定的需求。

本文将介绍几种常见的多列排序算法,并对其原理和应用进行详细说明。

一、冒泡排序冒泡排序是一种简单而常见的排序算法。

其基本原理是通过不断比较相邻元素的大小,并交换位置,使得较小的元素逐渐“冒泡”到前面。

在多列排序中,可以按照多个关键字进行比较,并相应地交换元素的位置。

冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),在数据量较小且多列排序需求不复杂时,是一种简单有效的排序算法。

二、插入排序插入排序是一种直观而简单的排序算法。

其原理是将数据分为已排序和未排序两部分,每次将未排序的元素插入到已排序的正确位置。

在多列排序中,可以按照多个关键字进行比较,并将元素插入到正确的位置。

插入排序的时间复杂度为O(n^2),在数据量较小且多列排序需求不复杂时,也是一种常用的排序算法。

三、快速排序快速排序是一种高效的排序算法。

其基本思想是通过一趟排序将数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有元素都比另一部分小。

然后对这两部分分别进行递归排序,最终完成整个排序过程。

在多列排序中,可以根据多个关键字进行分割和递归排序,以实现多列排序的需求。

快速排序的时间复杂度为O(nlogn),在数据量较大且多列排序需求较复杂时,是一种高效的排序算法。

四、归并排序归并排序是一种稳定且高效的排序算法。

其基本思想是将数据分割成最小的单位,然后逐步合并排好序的子序列,最终完成整个排序过程。

在多列排序中,可以根据多个关键字进行分割和合并排序,以实现多列排序的需求。

归并排序的时间复杂度为O(nlogn),在数据量较大且多列排序需求较复杂时,是一种常用的排序算法。

五、堆排序堆排序是一种利用堆的数据结构进行排序的算法。

其基本思想是将数据构建成一个二叉堆,然后不断取出堆顶元素并调整堆,最终完成整个排序过程。

在多列排序中,可以根据多个关键字构建堆,并按照堆的特性进行排序,以实现多列排序的需求。

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数据结构课程设计报告
题目:多关键字排序
多关键字排序
【问题描述】
多关键字的排序有一定的实用范围。

例如:在进行高考分数处理时,除了需对总分进行排序外,不同的专业对单科分数的要求不同,因此尚需在总分相同的情况下,按用户提出的单科分数的次序要求排出考生录
取的次序。

【基本要求】
(1)假设待排序的记录数不超过10000,表中记录的关键字数不超过5,各个关键字的范围均为0至100.。

按用户给定的进行排序的关键字的优先关系,输出排序结果。

(2)约定按LSD法进行多关键字的排序。

在对各个关键字进行排序时采用两种策略:其一是利用稳定的内部排序法,其二是利用“分配”和“收集”的方法。

并综合比较这两种策略。

【测试数据】
由随机数产生器生成。

C语言源程序
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<malloc.h>
#include<time.h>
#define N 200
typedef struct
{int key[5];
}score;
score sr[N];
void Merge( score R[],int low,int m,int high,int keynum)
{//将两个有序的R[low..m)和R[m+1..high]归并成一个有序的R[low..high]
int i,j,k;
i=low,j=m+1,k=0;
score *R1;
R1=(score*)malloc((high-low+1)*sizeof(score));
//临时申请空间
if(!R1)
return;
//申请空间失败
while(i<=m&&j<=high)
//两子文件非空时取较大者复制到R1[k]上
{if (R[i].key[keynum]>=R[j].key[keynum])
R1[k++]=R[i++];
else R1[k++]=R[j++];
}
while(i<=m)
//若第1个数组非空,则复制剩余记录到R1中
R1[k++]=R[i++];
while(j<=high)
//若第2个数组非空,则复制剩余记录到R1中
R1[k++]=R[j++];
for(k=0,i=low;i<=high;k++,i++)
R[i]=R1[k];
//归并完成后将结果复制回R[low..high]
}
void MergeSort(score R[],int low,int high,int keynumber)
{//对R[low..high]进行二路归并排序
int mid;
if(low<high)
{ //区间长度大于1
mid=(low+high)/2; //分解
MergeSort(R,low,mid,keynumber); //递归地对R[low..mid]排序
MergeSort(R,mid+1,high,keynumber); //递归地对R[mid+1..high]排序
Merge(R,low,mid,high,keynumber); //组合,将两个有序区归并为一个有序区
}
}
int main()
{int i,j,n,pepole;
printf("请输入总记录条数,和关键字的个数,并且以空格作为间隔符\n");
scanf("%d%d",&pepole,&n);
printf("按记录顺序:以关键字优先次序从低到高产生随机关键字,最后一个关键字是总分由系统自动计算
\n");
srand((unsigned)time(NULL));
for (i=0; i<pepole; i++)
{ sr[i].key[n-1]=0;
for(j=0;j<n-1;j++)
{
sr[i].key[j]=rand()%100;
sr[i].key[n-1]=sr[i].key[n-1]+sr[i].key[j];
printf(" %4d",sr[i].key[j]);
}
printf(" %4d",sr[i].key[n-1]);
printf("\n");
}
for (i=0;i<n;i++)
MergeSort(sr,0,pepole-1,i);
printf("\n排序结果为:\n");
for(i=0;i<pepole;i++)
{ for(j=0;j<n;j++)
printf(" %3d ",sr[i].key[j] );
printf("\n");
}
system("pause");
return 0;
}。

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