链表排序算法总结
算法期末总结与反思
算法期末总结与反思本学期的算法课程已经接近尾声,回想起来,这一学期对于我来说是非常充实和有收获的。
在这门课上,我学习了许多经典的算法和数据结构、解决问题的方法以及算法设计的技巧。
同时,在实践中,我也提高了编程能力和解决实际问题的能力。
下面是我对本学期算法课程的总结与反思。
一、学到的知识和技能1. 数据结构:在本学期的算法课程中,我学习了很多重要的数据结构,包括链表、栈、队列、树、图等。
了解每种数据结构的特点、操作和应用场景,并能够根据实际问题选择合适的数据结构。
2. 算法基础:掌握了常见的算法基础知识,例如递归、分治、动态规划、贪心算法等。
能够运用这些算法模板解决复杂的问题,并能够分析算法的时间复杂度和空间复杂度。
3. 排序算法:学习了常见的排序算法,包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等。
了解每种排序算法的原理和实现方式,同时也熟悉了排序算法的性能比较和优化技巧。
4. 图算法:学习了图的表示方法和常见的图算法,例如深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最短路径算法(Dijkstra算法、Floyd算法)和最小生成树算法(Prim算法、Kruskal算法)等。
这些图算法在实际问题中有广泛的应用,对于解决一些复杂的问题非常有帮助。
5. 动态规划:通过学习动态规划的基本思想和常见的解决方法,我掌握了动态规划算法的设计和实现。
动态规划算法在解决一些具有重叠子问题的问题时非常有效,能够大大提高问题的求解效率。
6. 算法设计模式:学习了几种常见的算法设计模式,例如分治法、贪心法和动态规划等。
了解这些算法设计模式的思想和应用场景,并能够灵活运用到实际问题中。
7. 编程实践:通过课堂上的编程实践和作业练习,我提高了编程的能力和灵活运用算法的能力。
通过编写代码实现算法思想和解决具体问题,我深刻理解了算法的思想和实现过程。
二、收获和体会1. 提高了问题解决能力:在这门课程中,我学会了如何分析和解决实际问题。
写出以单链表为存储结构的一组数据的简单选择排序算法。
写出以单链表为存储结构的一组数据的简单选择排序算法。
以下是单链表存储结构的简单选择排序算法的实现:
```python
def selection_sort(link_list):
n = len(link_list)
for i in range(n):
min_idx = i
for j in range(i+1, n):
if link_list[j] < link_list[min_idx]:
min_idx = j
link_list[i], link_list[min_idx] = link_list[min_idx], link_list[i]
return link_list
```
算法的基本思路是,遍历待排序的链表,找到未排序部分中的最小值,然后将该值与链表的第一个元素交换位置,然后再遍历剩余的元素,继续按照此方法进行排序,直到整个链表都被排序。
在上面的实现中,我们通过 `min_idx` 变量来保存当前未排序部分中的最小值的索引。
在第一次遍历时,min_idx 等于 i,因为在未排序部分中,第一个元素通常是最小的。
在后续的遍历中,我们不断地寻找未排序部分中的最小值,并将其与链表的第一个元素交换位置,最后返回排好序的链表。
常见的数据结构与算法
常见的数据结构与算法数据结构是计算机存储、组织和管理数据的方式。
算法是解决问题的一种方法论,包括一系列解决问题的步骤和规则。
在计算机科学中,常见的数据结构和算法可以分为以下几种类型。
1. 数组数组是一种最简单的数据结构,可以通过下标来访问和操作其元素。
数组是由相同类型的元素组成的有序集合,它的大小在创建后不可更改。
数组的插入和删除操作比较耗时,因此更适合用于查找和遍历操作。
2. 链表链表是一种线性数据结构,它由一系列节点组成,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表。
链表的灵活性很高,可以快速地进行插入和删除操作,但查找操作需要遍历整个链表。
3. 栈栈是一种先进后出(LIFO)的数据结构,它可以存储任意类型的数据。
栈主要用于临时存储值,例如函数调用、表达式求值等。
5. 堆堆是一种特殊的树形数据结构,它满足一定的堆序性质。
大根堆中,每个节点的值都大于或等于其子节点的值;小根堆中,每个节点的值都小于或等于其子节点的值。
堆常用于优先队列、排序算法等场景。
6. 树树是一种分层数据结构,它由一组节点和一组连接这些节点的边组成。
树的根节点没有父节点,每个其他节点都有唯一的一个父节点。
常见的树包括二叉树、平衡二叉树、红黑树等。
7. 图图是一种复杂的非线性数据结构,它由一组顶点和一组连接这些顶点的边组成。
图可以表示大量的实际问题,例如社交网络、路网规划等。
8. 排序算法排序算法是指使一组数据按照特定顺序排列的算法。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序等。
9. 搜索算法搜索算法是指在一组数据中查找特定元素的算法。
常见的搜索算法包括线性搜索、二分搜索、插值搜索、哈希查找等。
10. 动态规划动态规划是一种用于优化问题的算法,在很多优化问题中都有着广泛的应用,例如最短路径、最长公共子序列等。
动态规划基本就是一个记忆化的递归,把重复计算的子问题存储起来,避免不必要的重复计算。
设计两个有序单链表的合并排序算法
设计两个有序单链表的合并排序算法有序单链表的合并排序,是一种高效的排序算法,可以在较短的时间内对大量数据进行排序。
这种排序算法的核心在于将两个有序的单链表合并成一个有序的单链表,然后再对整个链表进行排序。
合并排序算法的基本原理是分治法。
将需要排序的数组不断地分解成两个子数组,直到每个子数组只包含一个元素为止。
然后再将这些子数组两两合并,直到整个数组被合并成一个有序的数组为止。
这里介绍两个有序单链表的合并排序算法,它们分别是迭代算法和递归算法。
1. 迭代算法迭代算法是一种通用的算法,它的思路是利用循环结构来重复执行一段相同或相似的代码,从而解决一类问题。
对于有序单链表的合并排序,迭代算法的基本思路是将两个有序单链表的元素依次比较,然后将较小的元素加入到新的链表中,直到两个链表中的元素全部被加入到新链表中为止。
以下是迭代算法的具体实现过程:```// 合并两个有序单链表Node* mergeList(Node* head1, Node* head2) { // 新建一个头结点Node* dummy = new Node(-1);// 定义两个指针,分别指向两个链表的头结点 Node* p = head1;Node* q = head2;// 定义一个指针,指向新链表的最后一个节点 Node* curr = dummy;// 循环比较两个链表中的元素while (p != nullptr && q != nullptr) {if (p->val <= q->val) {curr->next = p;p = p->next;} else {curr->next = q;q = q->next;}curr = curr->next;}// 将剩余的元素加入到新链表中curr->next = p != nullptr ? p : q;// 返回新链表的头结点return dummy->next;}// 归并排序Node* mergeSort(Node* head) {if (head == nullptr || head->next == nullptr) {return head;}// 定义两个指针,一个快指针每次走两步,一个慢指针每次走一步 Node* slow = head;Node* fast = head->next;while (fast != nullptr && fast->next != nullptr) {slow = slow->next;fast = fast->next->next;}// 将链表分成两部分Node* head1 = head;Node* head2 = slow->next;slow->next = nullptr;// 分别对两部分链表进行归并排序head1 = mergeSort(head1);head2 = mergeSort(head2);// 合并两个有序单链表return mergeList(head1, head2);}```2. 递归算法递归算法的思想是将一个大问题分解成若干个小问题,然后逐个解决这些小问题,最终得到大问题的解决方案。
计算机学科竞赛知识点总结
计算机学科竞赛知识点总结一、算法与数据结构1. 基本数据结构:数组、链表、栈、队列、树、堆、图等2. 基本算法:查找算法(顺序查找、二分查找)、排序算法(冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序)、递归算法、动态规划、贪心算法、分治算法等3. 图论算法:最短路径算法(Dijkstra算法、Floyd算法)、最小生成树算法(Prim算法、Kruskal算法)、拓扑排序、关键路径等4. 字符串算法:匹配算法(KMP算法、BM算法)、编辑距离算法等5. 树与图算法:二叉树遍历、树的深度与宽度、图的遍历(DFS、BFS)、拓扑排序、关键路径等二、编程语言1. 基本语法:语法结构、变量与常量、运算符、控制语句(if、else、switch、while、for 等)、函数等2. 数据类型:整型、浮点型、字符型、数组、结构体、指针等3. 函数与模块:函数的定义与调用、函数的参数与返回值、模块的使用与封装等4. 面向对象编程:类与对象、继承与多态、封装与抽象、接口与实现等5. 文件操作:文件读写、文件指针、文件流等6. 异常处理:异常的捕获与处理、异常的抛出与处理等三、操作系统1. 进程与线程:进程的概念与特征、进程的多种状态(就绪、运行、阻塞等)、进程的调度与同步、线程的概念与特征、线程间的通信与同步等2. 内存管理:虚拟内存、页式存储管理、段式存储管理、页表、地址转换等3. 文件系统:文件的组织与管理、文件的访问方式(顺序、随机、直接等)、文件的共享与保护、文件的存储结构等4. 设备管理:设备的分配与控制、设备的独占与共享、设备的中断与DMA传输等四、计算机网络1. OSI模型:七层模型、各层的功能与特点、协议栈等2. 数据链路层:帧的组织与解析、流量控制与差错控制、介质访问控制等3. 网络层:IP地址、子网划分、路由选择算法、地址解析协议等4. 传输层:TCP协议与UDP协议、连接的建立与释放、滑动窗口协议、拥塞控制等5. 应用层:DNS、HTTP、FTP、SMTP、POP3等应用协议、HTTP协议的请求与响应、FTP协议的上传与下载、SMTP协议的发送与接收等五、数据库1. 数据库基础:数据库的概念与特点、数据库的分类、数据库的设计与管理等2. 数据库系统:数据库的结构与组成、数据模型、数据库的操作语言(SQL)、数据库的安全与完整性等3. 数据库管理系统:DBMS的功能与特点、DBMS的体系结构、DBMS的系统组成、DBMS 的功能模块等4. 数据库操作:数据库的创建与删除、数据表的创建与删除、数据的查询与更新、数据的备份与恢复等六、软件工程1. 软件生命周期:软件的开发过程、软件的测试与维护、软件的验证与确认等2. 需求分析:需求的定义与描述、需求的获取与分析、需求的确认与管理等3. 概要设计:数据流图的绘制、数据字典的编制、系统流程图的设计等4. 详细设计:模块的详细设计、数据结构的设计、算法的设计、界面的设计等5. 编码与测试:编码标准与规范、代码的测试与调试、测试用例的设计与执行等6. 质量保证:质量标准与规范、测试计划与验证、缺陷管理与改进等七、人工智能1. 机器学习:监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等2. 深度学习:神经网络的搭建与训练、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等3. 自然语言处理:文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译等4. 图像处理:图像识别、目标检测、图像分割、图像生成等5. 数据挖掘:数据预处理、特征选择、聚类、关联规则挖掘等八、安全与加密1. 密码学基础:对称加密、非对称加密、哈希函数、数字签名等2. 网络安全:防火墙、入侵检测与防范、安全漏洞与攻击、安全策略与加固等3. 数据安全:数据备份与恢复、数据加密与解密、数据传输安全等以上是计算机学科竞赛的部分知识点总结,针对不同的竞赛内容和题型需要针对性地深入学习和掌握,才能在竞赛中取得好成绩。
算法与设计的知识点
算法与设计的知识点在计算机科学的领域中,算法和设计是两个核心的知识点。
算法是解决问题的步骤和指令的集合,而设计则是将这些算法应用于实际的软件开发中。
本文将介绍一些与算法和设计相关的知识点。
一、算法分析与评估1. 时间复杂度:衡量算法执行时间的度量,用大O符号表示。
2. 空间复杂度:衡量算法所需内存空间的度量,也用大O符号表示。
3. 最优算法:指在特定问题下执行时间或空间复杂度最低的算法。
4. 近似算法:指在可接受范围内近似解决问题的算法。
二、常见算法1. 排序算法:- 冒泡排序:重复比较相邻的两个元素,较大的元素向后移动。
- 快速排序:选择一个中心点元素,将小于它的元素放在左边,大于它的元素放在右边,递归执行。
- 归并排序:将数组分成两个子数组,分别排序后再合并。
2. 查找算法:- 顺序查找:逐个比较元素,直到找到目标元素。
- 二分查找:对有序数组进行折半查找,提高查找效率。
3. 图算法:- 广度优先搜索:从起始顶点开始,逐层遍历邻接顶点。
- 深度优先搜索:从起始顶点开始,沿着一条路径遍历直到无法继续为止,在回溯到上一个顶点。
三、常见数据结构1. 数组:一组连续的内存空间存储相同类型的数据。
2. 链表:由一系列节点组成,每个节点包含元素和指向下一节点的指针。
3. 栈:后进先出的数据结构,只能在栈顶进行插入和删除操作。
4. 队列:先进先出的数据结构,头部进行删除操作,尾部进行插入操作。
5. 树:由节点和边组成的非线性数据结构,每个节点可以有多个子节点。
四、设计原则与模式1. SOLID原则:指设计原则的五个基本原则,包括单一职责原则、开放封闭原则、里式替换原则、接口隔离原则和依赖倒置原则。
2. MVC模式:将应用程序分为模型、视图和控制器,实现解耦和可维护性。
3. 单例模式:确保一个类只有一个实例,并提供全局访问点,常用于创建日志类、线程池等对象。
五、性能优化与调试技巧1. 代码复用:通过函数或类的封装实现代码的复用,减少冗余代码。
基于链表的对分排序算法及实现
tc r v n t p e l tt e l ̄s a e gi e O i l l  ̄ h m y ago ih m . l rt e
l NODE;
( )bn r sr ) 对 丹 排 序 函数 , 髓 为 : 3 iay ot : ( 功
①生成 kj lre od r链 表 的头结 点 ; 、 g 、re a 0对丹 尚未排 序 的 ha e d链 表 ( 集 合 ) 生 成一 越 K , 排序 用 l s lre链 表 ; e 、 g s a ③调 用 f d ls( 、id lre ) i —es) f —ag ( 函数 , 得 一趟 排 n n 求 序 的 最小值 和 最 大值 , 依欢 插入 od r 表 中 ; re 链 ④控制 实现 各趟 排 序, 至排 序 结束 。 直 ( )f d es ) 4 i ls( 函数 : 最 小值 函数 , 始 数 据 为 n 求 初 bnr — ot ) iay sr( 函数 生 成 的 l 链 表 . 非 空 , 不 断 对 啪 若 则
2 2 1 b n r sr ( 函 数 . . ia y— rt )
NODE * bn I 州 ( By L NODE *b B ) ed
{ E c NOD |* l ,* 【 e 啦 P. q . b ^ 1 籼 ;
结点。
( )重复 ( ) ( ) ( ) ( )直 至 集 合 K = , 5 1 、2 、3 、4 别
维普资讯
20 0 2年 第 2期
微
机
发
展
文章 编号 ;0 5 3 5 ( 0 2 0 0 5 — 3 1 0 — 7 1 2 0 ) 2— 0 5 0
linkhashmap排序原理
linkhashmap排序原理1.简介在计算机科学中,链式哈希映射(li nk edh a sh ma p)是一种特殊的散列表,它维护了键值对的插入顺序,并提供了按照插入顺序进行遍历的功能。
本文将介绍链式哈希映射的排序原理及其应用。
2.哈希映射的基本概念哈希映射是一种将键(k ey)与值(va lu e)相关联的数据结构。
通过散列函数将键映射到特定的存储位置,以实现快速的查找和访问。
3.链式哈希映射的概述链式哈希映射是在传统哈希映射的基础上添加了排序功能。
它使用一个散列表存储键值对,并在散列表的基础上维护一个双向链表,用于记录插入顺序。
每个节点包含键、值以及指向前一个节点和后一个节点的指针。
4.插入操作链式哈希映射的插入操作分为以下几个步骤:1.根据给定的键计算哈希值。
2.根据哈希值定位到对应的散列表桶。
3.在对应的桶中查找是否存在相同的键。
-如果存在,更新对应的值。
-如果不存在,创建一个新的节点。
4.将新节点插入到散列表桶中。
5.更新链表中的节点指针,使其按照插入顺序连接。
5.排序原理链式哈希映射的排序是通过双向链表实现的。
它可以按照插入顺序遍历键值对,也可以按照其他规则进行排序。
以下是链式哈希映射的排序原理:1.默认情况下,链式哈希映射按照插入顺序进行遍历。
2.当需要按照其他规则进行排序时,可以调用排序方法。
3.排序方法会重新组织链表中的节点顺序,以满足指定的排序规则。
-常见的排序规则包括升序、降序等。
4.排序方法可以通过比较节点的键的大小来实现排序。
5.在排序过程中,可以利用快速排序、归并排序等常用的排序算法来提高效率。
6.应用场景链式哈希映射的排序功能可以在很多场景中得到应用,包括但不限于以下几个方面:1.缓存替换算法:根据某种策略对缓存中的数据项进行排序,以决定替换的优先级。
2.操作日志记录:记录用户操作日志并按照时间顺序进行排序,便于后续查看和分析。
3.数据库索引优化:为数据库中的数据建立排序索引,提高数据检索的效率。
链表实验报告总结doc
链表实验报告总结篇一:顺序表,链表总结实验报告实验报告实验目的:学生管理系统(顺序表)实验要求:1.建表2.求表长3.插入4.查找5.删除6.列表7.退出源程序:#include#include#include#define MaxSize 1000typedef struct{char xh[40];char xm[40];int cj;}DataType; //学生的结构typedef struct {DataType data[MaxSize]; //定义表的数据类型int length; //数据元素分别放置在data[0]到data[length-1]当中} SqList; //表的结构void liebiao(SqList *L)//{int k,n;char q;printf("请输入,输入学生的个数:\n");fflush(stdin);scanf("%d",&n);for(k=0;k {printf("请输入学生学号\n");scanf("%s",L->data[k].xh);printf("请输入学生名字\n");scanf("%s",L->data[k].xm);printf("请输入学生成绩\n");scanf("%d",&L->data[k].cj); 建立表格}L->length=n;}void qb(SqList *L) //全部输出{int k,w;for(k=0;klength;k++){w=k+1;printf("第%d位学生:",w);printf("%s %s%d\n",L->data[k].xh,L->data[k].xm,L->d ata[k].cj);}}int cr(SqList *L,DataType *xs,int i) //插入信息{int j;if(L->length==MaxSize){printf("没有!");return 0;}else if((iL->length)){printf("程序溢出,不符合");return 0;}else{for(j=L->length-1;j>=i;j--){strcpy(L->data[j+1].xh,L->data[j].xh); strcpy(L->data[j+1].xm,L->data[j].xm);L->data[j+1].cj=L->data[j].cj;}strcpy(L->data[i].xh,xs->xh);strcpy(L->data[i].xm,xs->xm);L->data[i].cj=xs->cj;L->length=L->length+1;}return 0;}int cz(SqList *L) //查找信息{char xh[40];char xm[40];int cj;int i=0,u;printf(" 1、按学号查询\n"); printf(" 1、按姓名查询\n"); printf(" 1、按成绩查询\n"); printf("请选择:");fflush(stdin);scanf("%d",&u);if (u==1){printf("请输入要查找学生的学号:");scanf("%s",xh);for(i=0;ilength;i++){篇二:单链表的实验报告辽宁工程技术大学上机实验报告篇三:单链表实验报告实验一线性表基本操作的编程实现--线性表在链表存储下的主要操作实现班级:T523-1 姓名:王娟学号:33完成日期:XX.04.04 地点:5502学时:2学时一、需求分析【实验目的】通过本次实验,对课堂上线性表的知识进行巩固,进一步熟悉线性表的链接存储及相应的基本操作;并熟练掌握VC++ 6.0操作平台,学会调试程序,以及编写电子实验报告【实验要求】编写线性表的基本操作,有构造线性表,线性表的遍历,插入,删除,查找,求表长等基本功能,在此基础上能够加入DOS下的图形界面以及学会文件的操作等功能,为以后的学习打下基础。
linkedhashmap 排序 的原理
linkedhashmap 排序的原理LinkedHashMap排序原理LinkedHashMap是一种在HashMap的基础上增加了链表的结构,用于保证遍历顺序与插入顺序相同的数据结构。
在LinkedHashMap中,插入顺序被定义为按元素插入的顺序,而遍历顺序可以是插入顺序或者访问顺序,其中访问顺序是由accessOrder属性来决定的,当accessOrder为true时,访问到的元素会被调整到链表的尾部,以便于实现LRU缓存。
LinkedHashMap是如何排序的呢?其排序原理可以简单描述如下:1. 链表结构LinkedHashMap内部维护了一个双向链表,所有元素在插入和删除时,都会被添加到双向链表的末尾。
2. 访问顺序当accessOrder为true时,访问到的元素会被调整到链表的尾部,以便于实现LRU缓存。
3. 迭代器遍历在LinkedHashMap中使用迭代器遍历元素时,会按照链表的顺序进行遍历。
当对元素进行修改、删除或增加时,都会改变链表的顺序,因此迭代器遍历顺序也会发生变化。
4. 排序算法排序算法在LinkedHashMap中主要体现在entrySet()方法中,该方法返回的是一个Set集合,其中元素按照插入顺序或者访问顺序排序。
在LinkedHashMap中,entrySet()方法会直接遍历双向链表,从而返回按元素插入的顺序或者访问顺序排序的Set集合。
总体来说,LinkedHashMap的排序原理主要是由链表结构、访问顺序和排序算法共同决定的。
因此在使用LinkedHashMap时,需要注意设置accessOrder属性来控制访问顺序,以便于实现LRU缓存。
同时,对于需要使用遍历方法来对元素进行排序的情况,需要使用entrySet()方法,并保证元素的插入和访问顺序。
分段式链表插入排序的算法研究及性能分析
it i () n n ma
为 了论 述 方 便 并 不 失 一 般 性 , 例 采 用 对 1 本 6 位 随机 正整数 进 行 排 序 . 验 采 用横 向和 纵 向对 实
分 段 式 链 表 插 入 排 序 的 算 法 就 是 将 欲 排 序 的 记 录 按 其 键 值 的 大 小 划 分 为 若 干 个 段 , 个 段 内 每
再 进行链 表插 入 排 序 , 后 用 一 指 针数 组依 次 存 然 放 每 个 段 的链 表 首 地 址 . 图 所 示 : 如 12 算 法分析 . 由前 述 可 知 : 表 插 入 排 序 的 的 时 间 复 杂 度 链
[ 6]; 外 , 了 验 证 和 比 较 两 种 排 序 方 法 的 效 1 另 为
时 间 为 采 用 传 统 方 法 的 1 d d为 分 段 数 ) 即 所 /( ,
需 时 间 与 分 段 数 成 反 比.
13 . 验 证 代 码 设 计
率 , 程 序 中插 入 了 采 集 和 记 录 相 应 数 据 的 代 码 , 主
维普资讯
第 2 卷 第 3期 1
V0 _ . I21 No 3
钦 州 师 范 高 等 专 科 学 校 学 报
J OUR ALOF QI Z N N HOU T A HE SC L GE E C R OL E
20 0 6年 6月
1 分 段式链 表 插 入 排序 的原 理、 程
序 设 计 及 性 能 分 析
1 1 原 理 分 析 .
情 况 是 待 插 入 的 每 个 记 录 都 只 比较 一 次 就 找 到 插 入 的位置 , 么在 整 个 排 序 过程 中共 比较 的次 数 那
排序算法总结
排序算法总结【篇一:排序算法总结】1、稳定排序和非稳定排序简单地说就是所有相等的数经过某种排序方法后,仍能保持它们在排序之前的相对次序,我们就说这种排序方法是稳定的。
反之,就是非稳定的。
比如:一组数排序前是a1,a2,a3,a4,a5,其中a2=a4,经过某种排序后为a1,a2,a4,a3,a5,则我们说这种排序是稳定的,因为a2排序前在a4的前面,排序后它还是在a4的前面。
假如变成a1,a4,a2,a3,a5就不是稳定的了。
2、内排序和外排序在排序过程中,所有需要排序的数都在内存,并在内存中调整它们的存储顺序,称为内排序;在排序过程中,只有部分数被调入内存,并借助内存调整数在外存中的存放顺序排序方法称为外排序。
3、算法的时间复杂度和空间复杂度所谓算法的时间复杂度,是指执行算法所需要的计算工作量。
一个算法的空间复杂度,一般是指执行这个算法所需要的内存空间。
功能:选择排序输入:数组名称(也就是数组首地址)、数组中元素个数算法思想简单描述:在要排序的一组数中,选出最小的一个数与第一个位置的数交换;然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换,如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。
选择排序是不稳定的。
【篇二:排序算法总结】在计算机科学所使用的排序算法通常被分类为:计算的复杂度(最差、平均、和最好性能),依据列表(list)的大小(n)。
一般而言,好的性能是O(nlogn),且坏的性能是O(n2)。
对于一个排序理想的性能是O(n)。
仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要O(nlogn)。
内存使用量(以及其他电脑资源的使用)稳定度:稳定排序算法会依照相等的关键(换言之就是值)维持纪录的相对次序。
也就是一个排序算法是稳定的,就是当有两个有相等关键的纪录R和S,且在原本的列表中R出现在S之前,在排序过的列表中R也将会是在S之前。
一般的方法:插入、交换、选择、合并等等。
交换排序包含冒泡排序和快速排序。
算法主要知识点总结大全
算法主要知识点总结大全1. 基本的数据结构基本的数据结构包括数组、链表、栈和队列。
数组是一种线性的数据结构,可以存储相同类型的元素,通过下标来访问元素。
链表是一种由节点组成的线性数据结构,每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。
栈是一种后进先出的数据结构,可以用数组或链表实现。
队列是一种先进先出的数据结构,也可以用数组或链表实现。
在实际应用中,我们需要根据具体的问题选择合适的数据结构来解决问题。
2. 排序算法排序算法是将一组数据按照一定的顺序进行排列的算法。
常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序和堆排序等。
这些排序算法有不同的时间复杂度和空间复杂度,适用于不同规模的数据集。
在工程中,我们需要根据具体的需求选择合适的排序算法来满足性能要求。
3. 查找算法查找算法是在一组数据中查找指定的元素的算法。
常见的查找算法包括线性查找、二分查找、哈希查找、二叉查找树和红黑树等。
这些查找算法有不同的时间复杂度和空间复杂度,适用于不同类型的数据集。
在工程中,我们需要根据具体的需求选择合适的查找算法来满足性能要求。
4. 图论算法图论算法是用来解决图结构中的问题的算法。
常见的图论算法包括深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法、最小生成树算法和拓扑排序算法等。
这些图论算法可以用来解决网络路由、社交网络分析、城市规划等多个领域的问题。
在工程中,我们需要根据具体的问题选择合适的图论算法来解决问题。
5. 动态规划算法动态规划算法是一种用来解决最优化问题的算法。
它通常用来解决那些具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。
常见的动态规划算法包括斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列问题和编辑距离问题等。
这些动态规划算法可以用来解决很多实际应用中的问题,如金融风险管理、资源调度、机器学习等。
总之,算法是计算机科学中非常重要的基础知识,它涵盖了很多方面的内容。
掌握这些算法知识对于提高编程技能、解决实际问题具有非常重要的意义。
c常用的数据结构与算法
c常用的数据结构与算法C常用的数据结构与算法数据结构和算法是计算机科学的基础,对于编程和问题解决至关重要。
在C语言中,有许多常用的数据结构和算法,本文将介绍其中一些。
一、数据结构1. 数组(Array)数组是最简单的数据结构之一,它是一组相同类型的元素的集合。
在C语言中,数组的元素可以是任何类型,如整数、字符或自定义结构体。
数组具有随机访问的特点,可以通过索引值快速访问或修改元素。
2. 链表(Linked List)链表是由一系列节点组成的数据结构,每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。
链表可以分为单向链表和双向链表两种形式。
链表的插入和删除操作比较高效,但访问元素需要遍历链表。
3. 栈(Stack)栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,只允许在栈顶进行插入和删除操作。
栈可以使用数组或链表实现,常用于实现函数调用的过程、括号匹配等场景。
4. 队列(Queue)队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,允许在队尾进行插入操作,在队头进行删除操作。
队列也可以使用数组或链表实现,常用于实现广度优先搜索、缓冲区等场景。
5. 树(Tree)树是一种非线性的数据结构,由节点和边组成。
树的每个节点可以有多个子节点,其中一个节点称为根节点。
树的应用非常广泛,如二叉搜索树、平衡二叉树、堆等。
6. 图(Graph)图是由节点和边组成的数据结构,节点之间的连接关系称为边。
图可以分为有向图和无向图两种形式,常用于表示网络、社交关系等复杂结构。
二、算法1. 排序算法排序算法是将一组元素按照特定顺序排列的算法。
常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
排序算法的选择取决于数据规模和性能要求。
2. 查找算法查找算法是在一组元素中查找特定元素的算法。
常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。
查找算法的效率取决于数据的有序性和数据规模。
3. 图算法图算法是处理图数据结构的算法,常见的有深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最短路径算法(Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法)、最小生成树算法(Prim算法、Kruskal算法)等。
链表基数排序
链表基数排序链表是一种常用的数据结构,可以用来存储和操作数据。
而基数排序是一种排序算法,通过将数据按照位数进行排序,从而达到排序的目的。
本文将介绍链表基数排序的原理和实现过程。
一、基数排序简介基数排序是一种非比较型的排序算法,其基本思想是将待排序的数据按照权重进行分组,依次对每一位进行排序,直到所有的位都排序完成。
基数排序的时间复杂度为O(d*(n+r)),其中d是数字的位数,n是数据的个数,r是基数的大小。
链表基数排序是基于链表的数据结构进行排序的一种方法。
其主要思想是通过将待排序的数据放入链表中,然后按照权重进行分组,并依次对每一位进行排序,直到所有的位都排序完成。
具体的实现过程如下:1. 创建一个链表数组,用于存储待排序的数据。
数组的大小等于基数的大小。
2. 将待排序的数据按照个位数的大小,放入对应的链表中。
3. 依次取出链表中的数据,按照十位数的大小,放入对应的链表中。
4. 依次重复上述步骤,直到所有的位都排序完成。
5. 最后将链表中的数据按照顺序取出,即可得到排序后的结果。
三、链表基数排序的实现下面以一个示例来说明链表基数排序的实现过程。
假设有以下一组数据:85,65,45,95,35,75,551. 创建一个链表数组,大小为10,用于存储待排序的数据。
2. 将待排序的数据按照个位数的大小,放入对应的链表中,得到如下结果:链表0:无数据链表1:无数据链表2:无数据链表3:35链表4:45链表5:55,65,75,85,95链表6:无数据链表7:无数据链表8:无数据链表9:无数据3. 依次取出链表中的数据,按照十位数的大小,放入对应的链表中,得到如下结果:链表0:无数据链表1:无数据链表2:35,45,55链表3:无数据链表4:65,75链表5:85,95链表6:无数据链表7:无数据链表8:无数据链表9:无数据4. 依次重复上述步骤,直到所有的位都排序完成。
这里只需进行一次操作,即按照百位数的大小进行排序,得到最终的结果:链表0:35,45,55,65,75,85,95链表1:无数据链表2:无数据链表3:无数据链表4:无数据链表5:无数据链表6:无数据链表7:无数据链表8:无数据链表9:无数据最终的排序结果为:35,45,55,65,75,85,95四、总结链表基数排序是一种通过链表数据结构实现的排序算法,其主要思想是将待排序的数据按照位数进行分组,并依次对每一位进行排序,直到所有的位都排序完成。
c++常用数据结构和算法
c++常用数据结构和算法C++常用的数据结构和算法是程序员必须要掌握的基本技能之一。
这些数据结构和算法不仅可以优化程序的性能,还能提高程序的可读性和维护性。
本文将介绍以下几种C++常用的数据结构和算法。
1. 数组(Array)数组是一种最简单的数据结构,也是C++中最常用的数据结构之一。
数组是由一组相同类型的数据元素组成的有序集合,每个元素在数组中占有一定的位置,可以根据下标来访问数组中的元素。
数组的插入、删除、查找等操作比较简单,但是数组的长度固定,无法动态改变,这也是数组的缺点之一。
2. 链表(Linked List)链表是一种线性数据结构,它可以动态的分配内存空间,支持动态的插入和删除操作。
链表的基本组成部分是节点(Node),每个节点包含了数据和指向下一个节点的指针。
链表的节点可以通过指针来连接起来,形成一个链式结构。
链表的插入、删除、查找等操作比较灵活,但是由于链表的每个节点需要额外的指针空间,因此链表的空间利用率相对较低。
3. 队列(Queue)队列是一种先进先出(FIFO)的线性数据结构,它只允许在队列的一端(队尾)插入元素,在另一端(队头)删除元素。
队列通常用于存储按照时间先后顺序到达的数据。
C++提供了STL中的队列容器,支持队列的基本操作,如入队、出队、查看队首元素等。
4. 栈(Stack)栈是一种后进先出(LIFO)的线性数据结构,它只允许在栈顶插入和删除元素。
栈通常用于存储函数调用、表达式求值等需要后进先出的场景。
C++提供了STL中的栈容器,支持栈的基本操作,如入栈、出栈、查看栈顶元素等。
5. 二叉树(Binary Tree)二叉树是一种非线性数据结构,它由根节点、左子树和右子树组成。
二叉树的节点最多只有两个子节点,左子节点小于父节点,右子节点大于父节点。
二叉树可以用递归方式实现,包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。
二叉树的优点是可以快速的查找、插入、删除等操作。
6. 堆(Heap)堆是一种特殊的二叉树,它满足以下两个条件:1. 堆是一个完全二叉树;2. 堆的任意节点的值都不大于(或不小于)其子节点的值。
单链表实验总结
单链表实验总结单链表是一种常见的数据结构,用于存储有序的数据元素。
在这个实验中,我通过实现单链表的基本操作,如插入、删除和查找等,加深了对单链表的理解。
在实验中,我首先创建了一个单链表的类,并实现了构造函数。
然后,我实现了向链表中插入节点的操作。
插入节点时,我需要将新的节点的指针指向当前节点的下一个节点,然后将前一个节点的指针指向新的节点,从而完成节点的插入。
在实现删除节点的操作时,我需要找到要删除的节点的前一个节点,然后将前一个节点的指针指向要删除节点的下一个节点,从而将要删除的节点排除在链表之外。
我还实现了通过索引查找节点的操作。
在这个操作中,我需要从链表的头节点开始迭代,直到找到要查找的索引位置的节点。
通过实践,我发现单链表的插入和删除操作的时间复杂度都是O(n),其中n表示链表的长度。
在查找操作中,时间复杂度是O(n)。
总之,通过这个实验,我对单链表的原理和基本操作有了更深的理解。
我也学到了如何使用单链表来解决实际问题。
这个实验让我更加熟悉了链表的概念和操作,为我进一步深入学习数据结构和算法打下了基础。
除了实现基本的插入、删除和查找操作,我还尝试了一些其他的操作来进一步加深对单链表的理解。
首先,我实现了获取链表长度的操作。
通过遍历整个链表,我可以统计节点的数量来得到链表的长度。
这个操作的时间复杂度是O(n)。
接下来,我尝试实现了链表的反转操作。
通过调整节点的指针指向,我可以将链表的顺序颠倒过来。
这个操作的时间复杂度是O(n)。
另外,我实现了链表的判空和清空操作。
判空操作可以判断链表是否为空,即链表的头节点是否为空。
清空操作可以将链表中的所有节点都删除,使链表变为空链表。
最后,我尝试了一些高级操作,如链表的排序和链表的合并。
排序操作可以将链表中的节点按照一定的顺序重新排列,通常使用冒泡排序、选择排序或插入排序等算法实现。
合并操作可以将两个有序链表合并成一个更大的有序链表,通常使用归并排序的思想实现。
游戏开发中常用数据结构和算法
游戏开发中常用数据结构和算法在游戏开发中,高效的数据结构和算法是至关重要的。
它们能够帮助我们优化游戏性能、提高游戏的实时性和响应性。
下面将介绍几个常用的数据结构和算法。
1. 数组(Array):数组是最简单和常见的数据结构之一,它是一种线性的数据结构,可以在O(1)的时间复杂度内通过索引直接访问和修改元素。
在游戏开发中,数组常用于存储元素的集合,比如游戏的角色列表、道具列表等。
2. 链表(Linked List):链表是另一种常见的数据结构,与数组不同,链表中的元素在物理内存上可以不连续。
链表的插入和删除操作非常高效,但是查找元素的速度较慢。
在游戏中,链表常用于实现队列、栈等数据结构,以及管理对象的内存分配和释放。
3. 哈希表(Hash Table):哈希表是一种根据关键字直接访问内存存储位置的数据结构,它可以在常数时间内进行插入、删除和查找操作。
哈希表在游戏开发中广泛应用于实现快速查找和存储,比如实体管理、碰撞检测等方面。
4. 树(Tree):树是一种层次结构的数据结构,由节点和边构成。
在游戏中,常用的树包括二叉树、平衡二叉树(如AVL树和红黑树)、B树等。
树在游戏开发中常用于实现场景图、游戏对象层级等。
5. 图(Graph):图是一种表示多对多关系的数据结构,由节点和边组成。
在游戏中,图常用于表示游戏地图、NPC关系等。
常见的图算法包括广度优先(BFS)和深度优先(DFS)等。
6.排序算法:排序算法是游戏开发中的常用算法之一,用于对数据进行排序。
常用的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
选择合适的排序算法可以提高游戏中排序操作的效率。
7.查找算法:查找算法用于在数据结构中查找目标元素。
常用的查找算法包括线性查找、二分查找、哈希查找等。
选择合适的查找算法可以提高游戏中查找操作的效率。
8.图形学算法:在游戏开发中,图形学算法是不可或缺的。
常用的图形学算法包括裁剪算法(如Cohen-Sutherland算法和Liang-Barsky算法)、扫描线算法、光照模型算法(如Phong光照模型)等。
常用数据结构和算法
常用数据结构和算法在计算机科学领域,数据结构和算法是构建高效程序的基石。
无论是开发软件应用,还是进行系统优化,都离不开对数据结构和算法的研究和应用。
本文将介绍一些常用的数据结构和算法,并讨论它们的特点和应用场景。
一、数组(Array)数组是最基本的数据结构之一,它由一系列连续的内存空间组成,可以存储相同类型的数据。
数组的特点是随机存取,即可以通过索引直接访问指定位置的元素。
数组在存取数据时效率非常高,但插入和删除操作则比较低效。
它的应用场景包括存储一组有序的数据、快速查找等。
二、链表(Linked List)链表是一种非连续的数据结构,由多个节点组成,每个节点包含一个数据元素和指向下一个节点的指针。
链表的特点是插入和删除操作效率高,但查找操作则比较低效,需要遍历整个链表。
链表适用于频繁插入和删除元素的场景,比如实现队列、栈等。
三、栈(Stack)栈是一种特殊的数据结构,它遵循先入后出(LIFO)的原则。
栈可以用数组或链表来实现,常见的操作包括入栈(push)和出栈(pop)。
栈的应用场景很广,比如表达式求值、函数调用等。
四、队列(Queue)队列是一种遵循先入先出(FIFO)原则的数据结构。
队列可以用数组或链表来实现,常见的操作包括入队(enqueue)和出队(dequeue)。
队列的应用包括任务调度、消息传递等。
五、树(Tree)树是一种层次结构的数据结构,由节点和边组成。
树的结构使得在其中进行搜索、插入和删除等操作非常高效。
常见的树结构包括二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树、红黑树等。
树的应用非常广泛,比如文件系统、数据库索引等。
六、图(Graph)图是一种由节点和边组成的非线性数据结构,它包括有向图和无向图。
图的表示方式有邻接矩阵和邻接表两种,它的应用场景包括网络拓扑分析、搜索算法等。
七、排序算法排序算法是数据处理中非常重要的一类算法,主要用于将一组无序的数据按照某种规则进行排序。
常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
几种排序算法的稳定性归纳
⼏种排序算法的稳定性归纳
排序算法的稳定性定义:
⼀个数组中⼏个相同的关键字经过排序以后相对位置仍然不变,那么称改排序算法的是稳定的。
举个例⼦,在⼀个数组中,紫⾊的10排在红⾊的10前⾯,经过排序算法之后,紫⾊的10位置仍然排序红⾊的10之前,那么这个算法就是稳定的。
下⾯是⼏种排序算法的总结:
1.冒泡排序:
稳定
2.选择排序:
2.1.若为交换数值式的排序算法,则为不稳定
2.2.若为插⼊式的排序算法(多应⽤于链表当中),则稳定
3.插⼊排序:
稳定
4.快速排序:
不稳定
5.希尔排序:
不稳定
6.归并排序:
稳定
7.堆排序:
不稳定
8.基数排序:
稳定。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
这个星期做数据结构课设,涉及到两个基于链表的排序算法,分别是基于链表的选择排序算法和归并排序算法。
写出来跟大家一起分享一下,希望对数据结构初学朋友有所帮助,高手就直接忽视它吧。
话不多说,下面就看代码吧。
[c-sharp]view plaincopy
1.node *sorted(node *sub_root)
2.{
3.if (sub_root->next)
4. {
5. node * second_half = NULL;
6. node * first_half = sub_root;
7. node * temp = sub_root->next->next;
8.while (temp)
9. {
10. first_half = first_half->next;
11. temp = temp->next;
12.if(temp)
13. temp = temp->next;
14. }
15. second_half = first_half->next;
16. first_half->next = NULL;
17. node * lChild = sorted(sub_root);
18. node * rChild = sorted(second_half);
19.if (lChild->data < rChild->data)
20. {
21. sub_root = temp = lChild;
22. lChild = lChild->next;
23. }
24.else
25. {
26. sub_root = temp = rChild;
27. rChild = rChild->next;
28. }
29.while (lChild&&rChild)
30. {
31.if (lChild->data < rChild->data )
32. {
33. temp->next = lChild;
34. temp = temp->next;
35. lChild = lChild->next;
36. }
37.else
38. {
39. temp->next = rChild;
40. temp = temp->next;
41. rChild = rChild->next;
42. }
43. }
44.if (lChild)
45. temp->next = lChild;
46.else
47. temp->next = rChild;
48. }
49.return sub_root;
50.
51.}
上面贴出来的就是归并排序的算法,刚开始写的时候,由于考虑不够周到,出现许多错误,经过调式之后,才能运行成功。
在这里,我想借用我朋友说过的一句话,程序是通告调出来的,希望还没学会调式的刚接触编程语言的朋友,尽快学会调式程序。
基于链表的排序,我认为归并排序的效率最高。
归并排序思路简单,但是在实现的过程中涉及到指针操作,指针操作对于c初学朋友来说或许是一个头痛的事情。
好了,说下一个排序方法吧,叫基于链表的选择排序算法。
虽然这种排序算法,运用也链表的排序效率很低,但是有些朋友,在对数组排序时已经习惯用选择排序算法,他们也想方设法写出基于链表排序的选择排序算法,我是应一位朋友的求助,才写这个排序算法的,原因是在原来的链表上直接进行操作,其中就涉及到链表的拆分、合并等等问题。
下面请看代码
[c-sharp]view plaincopy
1.void seleted_sort(node *&head)
2.{
3. node *sorted,*unsorted,*min,*upmin;
4. unsorted = head;
5. sorted = NULL;
6.while (unsorted->next)
7. {
8. min = unsorted;
9. node *temp = unsorted->next;
10.//在未排序部分找出最小元素的指针min
11.while (temp)
12. {
13.if ((min->data > temp->data))
14. min = temp;
15. temp = temp->next;
16. }
17.if (unsorted == min)
18. sorted = unsorted;
19.else
20. {
21. upmin = unsorted; //找出找出指向min的链元素
22.while (upmin->next != min)
23. upmin = upmin->next;
24. upmin->next = min->next;
25.if (sorted == NULL)
26. {
27. min->next = head;
28. head = sorted = min;
29. }
30.else
31. {
32. sorted->next = min;
33. min->next = unsorted;
34. sorted = min;
35. }
36. }
37. unsorted = sorted->next;
38. }
39.}
呵呵,上面的代码中肯定还有很多需要完善的地方,如果你在使用的过程当中出现问题了,请别发牢骚,调一调,相信结果就会出来的。
嘻嘻,小弟第一次写博,献丑了,多多包涵……。