数据结构排序编程
严蔚敏 数据结构第十章 内部排序的具体代码(c++,附测试数据)
int exchange = 1;
SortData temp;
while ( i < n && exchange ){
exchange = 0; //标志置为0,假定未交换
for ( int j = n-1; j >= i; j-- )
QSort(L,1,L.length);
}//QuickSort
//**************************************************
//直接选择排序
void SelectSort ( SortData V[ ], int n ) {
for ( int i = 0; i < n-1; i++ ) {
if LT(L.r[i].key,L.r[i-1].key){
L.r[0]=L.r[i];
for ( j = i-1; LT(L.r[0].key,L.r[j].key); --j )
L.r[j+1]=L.r[j];
L.r[j+1]=L.r[0];
//*******************************************
//直接插入排序
void InsertSort ( SqList &L ) {
//按非递减顺序对表进行排序,从后向前顺序比较
int i,j;
for ( i = 2; i <= L.length; ++ i)
low=1;high=i-1; //查找范围由1到i-1
while(low<=high){
数据结构排序算法总结表格
在计算机科学中，排序算法是用于对数据进行排序的一种算法。以下是一些常见的排序算法，总结在一张表格中：
算法名称
描述
时间复杂度
空间复杂度
稳定性
冒泡排序
通过重复地比较相邻元素并交换位置，将最大（或最小）的元素移到数组的末尾。
O(n²)
O(1)
是
选择排序
在未排序的序列中找到最小（或最大）的元素，将其放在已排序
插入排序
将一个元素插入到已排序的序列中，保持序列的有序性。
O(n²)
O(1)
是
希尔排序
将数组划分为多个子序列，然后分别对子序列进行插入排序，最后再进行一次插入排序。
O(n²)
O(1)
是
快速排序
选择一个元素作为基准，将数组划分为两个子序列，一个子序列的所有元素都比基准小，另一个子序列的所有元素都比基准大。递归地对子序列进行排序。
O(n log n)
O(1)（如果从数组创建堆时）
是（但是不稳定）
基数排序
通过按位（或数字的其他属性）对元素进行比较和交换位置来排序数组。是一种稳定的排序算法。
O(nk)（k是数字的位数）
O(n)（如果使用外部存储）
是
O(n log n) 到 O(n²)（最坏情况下）
O(log n) 到 O(n)（递归调用的开销）
否（但是快速选择是稳定的）
归并排序
将数组划分为两个子数组，分别对子数组进行排序，然后将两个已排序的子数组合并成一个有序的数组。递归地进行这个过程。
O(n log n)
O(n)（合并时）
是
堆排序
将数组构建成一个大顶堆或小顶堆，然后不断地将堆顶元素与堆尾元素交换，并重新调整堆结构。重复这个过程直到所有元素都已排序。
编程代码范例
编程代码范例在计算机科学和软件开发领域，编程代码范例是指一段用于解决特定问题的程序代码示例。
这些范例通常被用作学习和参考的工具，帮助开发人员理解和掌握编程语言、算法和设计模式。
本文将介绍几个常见的编程代码范例，以帮助读者更好地理解和应用这些范例。
一、排序算法范例排序算法是计算机科学中的重要概念，用于将一组数据按照特定的顺序排列。
以下是一个常见的冒泡排序算法的范例：```pythondef bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n-1):for j in range(0, n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]return arr# 范例使用arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]sorted_arr = bubble_sort(arr)print("排序后的数组：")for i in range(len(sorted_arr)):print("%d" %sorted_arr[i])```这个范例展示了冒泡排序算法的实现。
通过比较相邻的元素并交换位置，冒泡排序可以将数组中的元素按照升序排列。
二、数据结构范例数据结构是计算机科学中用于组织和存储数据的方式。
以下是一个常见的链表数据结构的范例：```pythonclass Node:def __init__(self, data=None):self.data = dataself.next = Noneclass LinkedList:def __init__(self):self.head = Nonedef append(self, data):new_node = Node(data)if self.head is None:self.head = new_nodeelse:current = self.headwhile current.next:current = current.nextcurrent.next = new_nodedef display(self):elements = []current = self.headwhile current:elements.append(current.data)current = current.nextreturn elements# 范例使用linked_list = LinkedList()linked_list.append(1)linked_list.append(2)linked_list.append(3)print(linked_list.display())```这个范例展示了链表数据结构的实现。
数据结构之拓扑排序算法详解
数据结构之拓扑排序算法详解拓扑排序算法是一种常用于有向无环图（DAG）的排序算法，它可以将图中的顶点按照一定的顺序进行排序，使得图中任意一条有向边的起点在排序结果中都排在终点的前面。
在实际应用中，拓扑排序算法常用于解决任务调度、依赖关系分析等问题。
本文将详细介绍拓扑排序算法的原理、实现方法以及应用场景。
### 一、拓扑排序算法原理拓扑排序算法的原理比较简单，主要包括以下几个步骤：1. 从DAG图中选择一个入度为0的顶点并输出。
2. 从图中删除该顶点以及以该顶点为起点的所有有向边。
3. 重复步骤1和步骤2，直到图中所有顶点都被输出。
### 二、拓扑排序算法实现下面以Python语言为例，给出拓扑排序算法的实现代码：```pythondef topological_sort(graph):in_degree = {v: 0 for v in graph}for u in graph:for v in graph[u]:in_degree[v] += 1queue = [v for v in graph if in_degree[v] == 0] result = []while queue:u = queue.pop(0)result.append(u)for v in graph[u]:in_degree[v] -= 1if in_degree[v] == 0:queue.append(v)if len(result) == len(graph):return resultelse:return []# 测试代码graph = {'A': ['B', 'C'],'B': ['D'],'C': ['D'],'D': []}print(topological_sort(graph))```### 三、拓扑排序算法应用场景拓扑排序算法在实际应用中有着广泛的应用场景，其中包括但不限于以下几个方面：1. 任务调度：在一个任务依赖关系图中，拓扑排序可以确定任务的执行顺序，保证所有任务按照依赖关系正确执行。
C语言算法与数据结构常用算法和数据结构
C语言算法与数据结构常用算法和数据结构C语言作为一门广泛应用于软件开发领域的编程语言，对于掌握算法和数据结构的知识非常重要。
掌握常用的算法和数据结构，不仅可以帮助我们解决实际问题，还能提高代码的效率和质量。
本文将介绍C语言中常见的算法和数据结构。
一、算法1. 排序算法（1）冒泡排序：通过不断比较相邻元素并交换位置，将最大（或最小）元素逐步冒泡到最后的位置。
（2）插入排序：将一个元素插入到已排序部分的正确位置，逐步构建有序序列。
（3）快速排序：通过选择一个基准元素，将数据分为两部分，一部分小于基准，一部分大于基准，然后递归地对两部分进行排序。
（4）归并排序：将待排序序列递归地分成两个子序列，然后将两个有序子序列合并成一个有序序列。
2. 查找算法（1）线性查找：逐个比较每个元素，直到找到目标元素或搜索结束。
（2）二分查找：在有序序列中，通过比较目标值与中间元素的大小关系，将查找范围缩小一半，直到找到目标元素或搜索结束。
（3）哈希查找：通过哈希函数计算目标元素在数组中的位置，快速定位目标元素。
二、数据结构1. 数组数组是一种线性数据结构，可以存储多个相同类型的元素。
通过索引可以快速访问数组中的元素，但插入和删除元素的操作较为复杂。
2. 链表链表是一种动态数据结构，可以在运行时分配内存。
每个节点存储数据和指向下一个节点的指针，可以方便地进行插入和删除节点的操作，但访问节点需要遍历链表。
3. 栈栈是一种先进后出（LIFO）的数据结构，只能在栈顶进行插入和删除操作。
常用于表达式求值、递归函数调用等场景。
4. 队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，可以在队尾插入元素，在队头删除元素。
常用于任务调度、缓冲区管理等场景。
5. 树树是一种非线性数据结构，由节点和边组成。
常见的树结构包括二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树等。
6. 图图是一种包含节点和边的非线性数据结构，用于表示多对多的关系。
常见的图结构包括有向图、无向图、加权图等。
数据结构的常用算法
数据结构的常用算法一、排序算法排序算法是数据结构中最基本、最常用的算法之一。
常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地比较相邻的两个元素，如果它们的顺序错误就将它们交换过来。
通过多次的比较和交换，最大（或最小）的元素会逐渐“浮”到数列的顶端，从而实现排序。
2. 选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法，它每次从待排序的数据中选择最小（或最大）的元素，放到已排序序列的末尾，直到全部元素排序完毕。
3. 插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法，它将待排序的数据分为已排序区和未排序区，每次从未排序区中取出一个元素，插入到已排序区的合适位置，直到全部元素排序完毕。
4. 快速排序快速排序是一种常用的排序算法，它采用分治的思想，通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另一部分小，然后再按此方法对这两部分数据进行快速排序，递归地进行，最终实现整个序列有序。
5. 归并排序归并排序是一种稳定的排序算法，它采用分治的思想，将待排序的数据分成若干个子序列，分别进行排序，然后将排好序的子序列合并成更大的有序序列，直到最终整个序列有序。
二、查找算法查找算法是在数据结构中根据给定的某个值，在数据集合中找出目标元素的算法。
常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。
1. 线性查找线性查找是一种简单直观的查找算法，它从数据集合的第一个元素开始，依次比较每个元素，直到找到目标元素或遍历完整个数据集合。
2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法，它要求数据集合必须是有序的。
通过不断地将数据集合分成两半，将目标元素与中间元素比较，从而缩小查找范围，最终找到目标元素或确定目标元素不存在。
3. 哈希查找哈希查找是一种基于哈希表的查找算法，它通过利用哈希函数将目标元素映射到哈希表中的某个位置，从而快速地找到目标元素。
三、图算法图算法是解决图结构中相关问题的算法。
北邮数据结构实验报告-排序
北邮数据结构实验报告-排序北邮数据结构实验报告-排序一、实验目的本实验旨在掌握常见的排序算法，包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等，并通过实际编程实现对数字序列的排序。
二、实验内容1.冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，其基本思想是依次比较相邻的两个元素，并按照从小到大或从大到小的顺序交换。
具体步骤如下：- 从待排序序列的第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素；- 如果前面的元素大于后面的元素，则交换这两个元素的位置；- 重复上述步骤，直到整个序列有序。
2.插入排序插入排序是一种简单且直观的排序算法，其基本思想是将待排序序列分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分中选择一个元素插入到已排序部分的合适位置。
具体步骤如下：- 从待排序序列中选择一个元素作为已排序部分的第一个元素；- 依次将未排序部分的元素插入到已排序部分的合适位置，使得已排序部分保持有序；- 重复上述步骤，直到整个序列有序。
3.选择排序选择排序是一种简单且直观的排序算法，其基本思想是每次选择未排序部分中的最小（或最大）元素，并将其放在已排序部分的末尾。
具体步骤如下：- 在未排序部分中选择最小（或最大）的元素；- 将选择的最小（或最大）元素与未排序部分的第一个元素交换位置；- 重复上述步骤，直到整个序列有序。
4.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待排序序列分割成两部分，其中一部分的元素都比另一部分的元素小。
具体步骤如下：- 选择一个枢轴元素（一般选择第一个元素）；- 将待排序序列中小于枢轴元素的元素放在枢轴元素的左侧，大于枢轴元素的元素放在枢轴元素的右侧；- 对枢轴元素左右两侧的子序列分别进行递归快速排序；- 重复上述步骤，直到整个序列有序。
5.归并排序归并排序是一种高效的排序算法，其基本思想是将待排序序列划分成足够小的子序列，然后对这些子序列进行两两合并，最终形成有序的序列。
具体步骤如下：- 将待排序序列递归地划分成足够小的子序列；- 对每个子序列进行归并排序；- 合并相邻的子序列，直到整个序列有序。
大话数据结构排序之（C#和Python两种语言实现）------简单选择排序，属于选择排序。。。
⼤话数据结构排序之（C#和Python两种语⾔实现）------简单选择排序，属于选择排序。
⼆，简单选择排序 冒泡排序的思想就是不断地在交换，通过交换完成最终的排序。
个⼈总结，通俗解释，简单选择排序就是，如下所⽰： {7,9,12,1,32,5,7} 1，9，12，7，32，5，7 //先依次⽐较所有，选择出最⼩的1，放在第⼀个位置 1，5，12，7，32，9，7 //从第⼆个位置，进⾏依次⽐较，选择出最⼩的5，放在第⼆个位置 1，5，7，12，32，9，7 //同上 1，5，7，7，32，9，12 1，5，7，7，9，32，12 1，5，7，5，9，12，32 ---这思想，就是⽐较6次，每⽐较⼀次，就选择出⼀个最⼩的，放在指定位置。
最后就排好序的位置，简单选择排序的思想是不断⽐较，⼀次循环只交换⼀次，交换次数少。
1，C#语⾔实现 int[] l1={7,6,5,4,3,2,1};//int[] l1={7,9,12,1,32,5,7};int count=0;for(int i=0;i<l1.Length-1;i++)//i<6,即i等于6时，就会跳出循环。
i=5时(索引为5)，正好⽐较最后两位数字的⼤⼩。
//再次声明，注意索引边界问题，再⼀再⼆不要再三。
{int min=i; //假设最⼩元素的索引号就是i，在编程中，要善于断⾔(假设)，然后去验证。
//不要⽼想着套其他排序算法的循环，不⼀样的，根据实际情况，进⾏循环⽐较。
//不同情况，不同对待，有⾃⼰的想法，多思考，多动脑，不要懒惰的去动脑。
for(int j=i+1;j<=l1.Length-1;j++) //注意，这⾥减i，i表⽰循环过的数据，即可以不再⽐较的数据，就可以退出⽐较了。
//这⾥前⾯索引在增加，后边的索引不变。
前边⽐较过的，即不再⽐较。
{count++;if(l1[min]>l1[j]) //如果降序，就⼩于号，这⾥是升序排序。
数据结构与算法(12)：排序
int[] data = new int[] {10,30,20,60,40,50};
mergesort(data);
for(int i:data) {
System.out.println(i);
}
}
public static void mergesort(int[] arr){
sort(arr, 0, arr.length-1);
例例如，假设有这样一一组数[ 13 14 94 33 82 25 59 94 65 23 45 27 73 25 39 10 ]，如果我们以步⻓长 为5开始进行行行排序，我们可以通过将这列列表放在有5列列的表中来更更好地描述算法，这样他们就应该 看起来是这样：
13 14 94 33 82 25 59 94 65 23 45 27 73 25 39 10
坏的情况下，移动次数为n(n − 1)/2
冒泡排序的时间复杂度为O(n2)。冒泡排序不不需要辅助存储单元，其空间复杂度为O(1)。如果关
键字相等，则冒泡排序不不交换数据元素，他是一一种稳定的排序方方法。
时间复杂度：最好O(n)；最坏O(n2)；平均O(n2) 空间复杂度：O(1)
稳定性：稳定
二二、选择排序（Selection Sort）
排好序时，元素的移动次数为0。当每一一趟都需要移动数据元素时，总的移动次数为n − 1
选择排序的时间复杂度为O(n2)。选择排序不不需要辅助的存储单元，其空间复杂度为O(1)。选择
排序在排序过程中需要在不不相邻的数据元素之间进行行行交换，它是一一种不不稳定的排序方方法。
时间复杂度：O(n2) 空间复杂度：O(1)
地方方增量量和差值都是delta temp = arr[j-delta]; arr[j-delta] = arr[j]; arr[j] = temp;
数据结构排序算法之快速排序
数据结构排序算法之
快速排序
●算法介绍
快速排序也是交换类排序的一种。
快速排序是选择一个数据作为枢纽，将啊序列分为两部分，枢纽的一边比它小(至少不大于)，另一边比它大(至少不小于)。
●执行流程
原始序列：23 45 12 90 78 56
I J
进行第一趟排序，选择23作为枢纽，整个过程是一次交替扫描的过程
1)使用最后一个元素J=56开始从右向左扫描
23 45 12 90 78 56 56>23不交换,J--
I J
23 45 12 90 78 56 78>23 J--
I J
23 45 12 90 78 56 12<23 交换I++
I J
12 45 90 78 56 45>23 交换J--
I J
12 45 90 78 56 此时I=J 所以这个位置为枢纽的位置
IJ
12 23 45 90 78 56 一趟排序结束
2) 然后从枢纽的位置开始分为两部分，按照同样的方法进行排序即可，也就递归。
●示例代码
●执行结果
ky@ky-S910-X31E:~/libz/628$ gcc quicksort.c -oquick
./quick
●性能分析
本算法的时间复杂度是n的平方，空间复杂度是O(1)。
更多内容请关注个人文库/p/helpylee。
数据结构二路归并排序代码
数据结构二路归并排序代码下面是一个使用 C++ 实现的二路归并排序的代码示例：```cpp#include <iostream>#include <vector>using namespace std;// 合并两个已排序的子数组为一个已排序的数组void merge(vector<int>& arr, vector<int>& temp, int l, int m, int r) { int n1 = m - l + 1;int n2 = r - m;// 复制数据到 temp 数组for (int i = 0; i < n1; i++)temp[i] = arr[l + i];for (int j = 0; j < n2; j++)temp[n1 + j] = arr[m + 1 + j];int i = 0, j = n1, k = l;// 合并 temp 中的两个子数组回到 arrwhile (i < n1 && j < n1 + n2) {if (temp[i] <= temp[j]) {arr[k++] = temp[i++];} else {arr[k++] = temp[j++];}}while (i < n1) {arr[k++] = temp[i++];}while (j < n1 + n2) {arr[k++] = temp[j++];}}// 二路归并排序函数void mergeSort(vector<int>& arr, vector<int>& temp, int l, int r) {if (l < r) {int m = l + (r - l) / 2;mergeSort(arr, temp, l, m);mergeSort(arr, temp, m + 1, r);merge(arr, temp, l, m, r);}}// 测试案例int main() {vector<int> arr = {12, 11, 13, 5, 6};int arr_size = arr.size();vector<int> temp(arr_size);std::cout << "排序前的数组为：\n";for (int i = 0; i < arr_size; i++)std::cout << arr[i] << " ";std::cout << "\n 执行二路归并排序...\n";mergeSort(arr, temp, 0, arr_size - 1);std::cout << "\n 排序后的数组为：\n";for (int i = 0; i < arr_size; i++)std::cout << arr[i] << " ";return 0;}```这段代码实现了二路归并排序的程序，其平均时间复杂度为 $O(nlogn)$ ，空间复杂度为 $O(n)$ 。
python数组排序sort方法
一、介绍Python是一种功能强大的编程语言，拥有丰富的库和工具，其中之一就是数组排序sort方法。
数组是Python中常用的数据结构，而排序是对数据进行有序排列的重要操作。
本文将介绍Python中数组排序的sort方法，包括其基本原理、使用方法以及常见应用场景。
二、sort方法的基本原理sort方法是Python中用于对数组进行排序的函数。
该方法可以对包含数字、字符串甚至自定义对象的数组进行排序。
sort方法采用的是快速排序算法，其时间复杂度为O(nlogn)，是一种高效的排序算法。
在排序过程中，sort方法会比较数组中的元素，并根据比较结果重新排列数组中的元素，使其按照升序或降序排列。
三、sort方法的使用方法1. 对数字数组进行排序对于包含数字的数组，可以使用sort方法对其进行排序。
例如： ```pythonnums = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]nums.sort()print(nums)```输出结果为：[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]2. 对字符串数组进行排序对于包含字符串的数组，同样可以使用sort方法进行排序。
例如： ```pythonwords = ['apple', 'banana', 'grape', 'orange', 'cherry']words.sort()print(words)```输出结果为：['apple', 'banana', 'cherry', 'grape', 'orange']3. 对自定义对象数组进行排序对于包含自定义对象的数组，需要通过定义比较函数来指定排序规则。
例如：```pythonclass Student:def __init__(self, name, score): = nameself.score = scoredef __lt__(self, other):return self.score < other.scorestudents = [Student('Tom', 85), Student('Jerry', 78), Student('Alice', 92)]students.sort()for student in students:print(, student.score)```输出结果为：```Jerry 78Tom 85Alice 92```四、sort方法的常见应用场景1. 数据分析与统计在数据分析和统计领域，经常需要对数据进行排序以便进行分析和展示。
数据结构c++顺序表、单链表的基本操作,查找、排序代码
} return 0; }
实验三 查找
实验名称： 实验3 查找 实验目的：掌握顺序表和有序表的查找方法及算法实现；掌握二叉排序 树和哈希表的构造和查找方法。通过上机操作,理解如何科学地组织信 息存储,并选择高效的查找算法。 实验内容：（2选1）内容1： 基本查找算法；内容2： 哈希表设计。 实验要求：1）在C++系统中编程实现；2）选择合适的数据结构实现查 找算法；3）写出算法设计的基本原理或画出流程图；4）算法实现代码 简洁明了；关键语句要有注释；5）给出调试和测试结果；6）完成实验 报告。 实验步骤： (1)算法设计 a.构造哈希函数的方法很多，常用的有(1)直接定址法(2)数字分析法;(3) 平方取中法;(4)折叠法;( 5)除留余数法;(6)随机数法；本实验采用的是除 留余数法:取关键字被某个不大于哈希表表长m的数p除后所得余数为哈 希地址 (2)算法实现 hash hashlist[n]; void listname(){ char *f; int s0,r,i; NameList[0].py="baojie"; NameList[1].py="chengቤተ መጻሕፍቲ ባይዱoyang"; ……………………………… NameList[29].py="wurenke"; for(i=0;i<q;i++){s0=0;f=NameList[i].py; for(r=0;*(f+r)!='\0';r++) s0+=*(f+r);NameList[i].k=s0; }} void creathash(){int i;
v[k-1]=v[k]; nn=nn-1; return ; } int main() {sq_LList<double>s1(100); cout<<"第一次输出顺序表对象s1:"<<endl; s1.prt_sq_LList(); s1.ins_sq_LList(0,1.5); s1.ins_sq_LList(1,2.5); s1.ins_sq_LList(4,3.5); cout<<"第二次输出顺序表对象s1:"<<endl; s1.prt_sq_LList(); s1.del_sq_LList(0); s1.del_sq_LList(2); cout<<"第三次输出顺序表对象s1:"<<endl; s1.prt_sq_LList(); return 0; } 运行及结果：
数据结构简单排序
数据结构简单排序一、简介数据结构是计算机科学中重要的概念之一，它用于组织和存储数据，以便于访问和修改。
而排序算法则是数据结构中的重要内容，它可以将无序的数据按照特定规则进行排列，提高数据的查找和处理效率。
本文将介绍数据结构中的简单排序算法。
二、冒泡排序冒泡排序是最基础的排序算法之一，它通过不断比较相邻元素并交换位置，将较大或较小的元素逐步“冒泡”到数组的末尾或开头。
具体步骤如下：1. 从数组第一个元素开始比较相邻元素。
2. 如果前一个元素大于后一个元素，则交换它们的位置。
3. 继续向后比较相邻元素，并交换位置直到最后一个元素。
4. 重复以上步骤直到整个数组有序。
三、选择排序选择排序也是一种简单且常用的排序算法。
它通过不断寻找最小值或最大值，并将其放在已排好序部分的末尾或开头。
具体步骤如下：1. 找到当前未排序部分中最小值（或最大值）。
2. 将该值与未排序部分第一个元素交换位置。
3. 将已排序部分的末尾（或开头）指针向后（或前）移动一位。
4. 重复以上步骤直到整个数组有序。
四、插入排序插入排序是一种简单但高效的排序算法，它通过将未排序部分中的每个元素插入已排好序部分中的合适位置，逐步构建一个有序数组。
具体步骤如下：1. 将第一个元素视为已排好序部分，将第二个元素作为未排序部分中的第一个元素。
2. 将未排序部分中的第一个元素插入已排好序部分中合适的位置。
3. 将已排好序部分扩展至包含前两个元素，并将未排序部分中的下一个元素插入到合适位置。
4. 重复以上步骤直到整个数组有序。
五、希尔排序希尔排序是一种高效且简单的改进版插入排序算法。
它通过对数据进行多次局部交换和移动，使得数据更快地接近有序状态。
具体步骤如下：1. 定义一个增量值h，将数组按照间隔h划分成若干子数组。
2. 对每个子数组进行插入排序操作。
3. 缩小增量h，重复以上操作直到h=1。
4. 对整个数组进行插入排序操作。
六、归并排序归并排序是一种高效且稳定的排序算法。
数据结构C语言版_选择排序
(*L).r[i+1]=t[0]; // 将当前最小值赋给L.r[i]
j1=0;
for(j=1;j<l;j++) // 沿树根找结点t[0]在叶子中的序号j1
t[2*j1+1].key == t[j1].key ?
(j1=2*j1+1) : (j1=2*j1+2);
// 对顺序表H进行堆排序。
void HeapSort(HeapType *H)
{
RedType t;
int i;
for(i=(*H).length/2;i>0;--i) // 把H.r[1..H.length]建成大顶堆
HeapAdjust(H,i,(*H).length);
int length; // 顺序表长度
}SqList;
// 打印顺序表
void print(SqList L)
{
int i;
for(i = 1; i <= L.length; i++)
printf("(%d, %d) ", L.r[i].key, L.r[i].otherinfo);
// 给非叶子结点赋值
for(i=j1;i<j;i+=2)
t[i].key<t[i+1].key ? (t[(i+1)/2-1]=t[i]) :
(t[(i+1)/2-1]=t[i+1]);
j=j1;
j1=(j1-1)/2;
}
for(i=0;i<n;i++)
请按任意键继续. . .
数据结构：排序
数据结构：排序数据结构排序算法（Java和Python版本）：1、简单选择排序（属于选择排序）： 从数列第⼀个索引开始遍历： 第⼀步：拿第⼀个索引的数和后⾯n-1个数相⽐，找出最⼩的数放在第⼀个索引上，这样就确定了最⼩的数了； 第⼆步：拿第⼆个索引的数和后⾯n-1个数相⽐，找出次⼩的数放在第⼆个索引上，这样就确定了次⼩的数了； ... 依次类推，直到遍历结束。
Python代码如下：def select_sort(li):for i in range(len(li)):for j in range(i, len(li)):if li[i] > li[j]:temp = li[i]li[i] = li[j]li[j] = tempreturn liJava代码如下：public void selectSort(int[] array){for(int i = 0; i < array.length; i++){for(int j = i; j < array.length; j++){if(array[i] > array[j]){int temp = array[i];array[i] = array[j];array[j] = temp;}}}}2、冒泡排序： 从索引0开始遍历到索引n-2： 第⼀步：从索引0遍历到索引n-2，每次⽐较后⼀个索引值与当前索引值的⼤⼩，将⼤的置于后⾯，⼩的置于前⾯，这样遍历完之后，最后⼀个索引的值即为最⼤值； 第⼆步：从索引0遍历到索引n-3，每次⽐较后⼀个索引值与当前索引值的⼤⼩，将⼤的置于后⾯，⼩的置于前⾯，这样遍历完之后，n-2索引的值即为次⼤值； ... 依次类推，直到遍历结束，数列也编程从⼩打到排列了。
Python代码如下：def bubble_sort(li):for i in range(len(li)):for j in range(len(li) - 1 - i):if li[j] > li[j + 1]:temp = li[j]li[j] = li[j + 1]li[j + 1] = li[j]return liJava代码如下：public void bubbleSort(int[] array){for(int i = 0; i < array.length; i++){for(int j = 0; j < (array.length - 1 - i); j++){if(array[j] > array[j + 1]){int temp = array[j];array[j] = array[j +1];array[j + 1] = temp;}}}}3、直接插⼊排序（属于插⼊排序）： 直接插⼊排序的思想是将⼀个数（记作哨兵）插⼊到⼀个已经排好序的数列当中。
数据结构之——八大排序算法
数据结构之——⼋⼤排序算法排序算法⼩汇总 冒泡排序⼀般将前⾯作为有序区（初始⽆元素），后⾯作为⽆序区（初始元素都在⽆序区⾥），在遍历过程中把当前⽆序区最⼩的数像泡泡⼀样，让其往上飘，然后在⽆序区继续执⾏此操作，直到⽆序区不再有元素。
这块是对⽼式冒泡排序的⼀种优化，因为当某次冒泡结束后，可能数组已经变得有序，继续进⾏冒泡排序会增加很多⽆⽤的⽐较次数，提⾼时间复杂度。
所以我们增加了⼀个标识变量flag，将其初始化为1，外层循环还是和⽼式的⼀样从0到末尾，内存循环我们改为从最后⾯向前⾯i（外层循环所处的位置）处遍历找最⼩的，如果在内存没有出现交换，说明⽆序区的元素已经变得有序，所以不需要交换，即整个数组已经变得有序。
(感谢@站在远处看童年在评论区的指正)#include<iostream>using namespace std;void sort(int k[] ,int n){int flag = 1;int temp;for(int i = 0; i < n-1 && flag; i++){flag = 0;for(int j = n-1; j > i; j--){/*下⾯这⾥和i没关系，注意看这块，从下往上travel，两两⽐较，如果不合适就调换，如果上来后⼀次都没调换，说明下⾯已经按顺序拍好了，上⾯也是按顺序排好的，所以完美！*/if(k[j-1] > k[j]){temp = k[j-1];k[j-1] = k[j];k[j] = temp;flag = 1;}}}}int main(){int k[3] = {0,9,6};sort(k,3);for(int i =0; i < 3; i++)printf("%d ",k[i]);}快速排序（Quicksort），基于分治算法思想，是对冒泡排序的⼀种改进。
快速排序由C. A. R. Hoare在1960年提出。
数据结构排序实验报告
数据结构排序实验报告一、实验目的本次数据结构排序实验的主要目的是深入理解和掌握常见的排序算法，包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序，并通过实际编程和实验分析，比较它们在不同规模数据下的性能表现，从而为实际应用中选择合适的排序算法提供依据。
二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python 3x，开发环境为 PyCharm。
实验中使用的操作系统为 Windows 10。
三、实验原理1、冒泡排序（Bubble Sort）冒泡排序是一种简单的排序算法。
它重复地走访要排序的数列，一次比较两个数据元素，如果顺序不对则进行交换，并一直重复这样的走访操作，直到没有要交换的数据元素为止。
2、插入排序（Insertion Sort）插入排序是一种简单直观的排序算法。
它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入，直到整个数组有序。
3、选择排序（Selection Sort）首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。
以此类推，直到所有元素均排序完毕。
4、快速排序（Quick Sort）通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。
5、归并排序（Merge Sort）归并排序是建立在归并操作上的一种有效、稳定的排序算法，该算法是采用分治法(Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。
四、实验步骤1、算法实现使用 Python 语言分别实现上述五种排序算法。
为每个算法编写独立的函数，函数输入为待排序的列表，输出为排序后的列表。
2、生成测试数据生成不同规模（例如 100、500、1000、5000、10000 个元素）的随机整数列表作为测试数据。
数据结构之java排序javasort
数据结构排序思想和算法分析（java 版）一、排序的概念：1、设 n 个记录的序列为 { R 1 , R 2 , R 3 , . . . , R n }其相应的关键字序列为 { K 1 , K 2 , K 3 , . . . , K n }若规定 1 , 2 , 3 , . . . , n 的一个排列 p 1 , p 2 , p 3 , . . . , p n ，使得相应的关键字满足如下非递减关系:K p1 ≤ K p2 ≤ K p3 ≤ . . . ≤ K pn则原序列变为一个按关键字有序的序列:R p1 , R p2 , R p3 , . . . , R pn此操作过程称为排序。
2、排序问题一般分为内排序( internal sorting )和外排序( external sorting )两类：2.1. 内排序：待排序的表中记录个数较少，整个排序过程中所有的记录都可以保留在内存中；按照排序过程中所依据的原则的不同可以分类为:插入排序（直接插入排序、折半插入排序、希尔排序）交换排序(快速排序) （冒泡泡排序、快速排序）选择排序（直接选择排序、堆排序）归并排序基数排序二叉排序树排序2.2.外排序：待排序的记录个数足够多，以至于他们必须存储在磁带、磁盘上组成外部文件，排序过程中需要多次访问外存。
3、排序的时间复杂性：排序过程主要是对记录的排序码进行比较和记录的移动过程。
因此排序的时间复杂性可以算法执行中的数据比较次数及数据移动次数来衡量。
当一种排序方法使排序过程在最坏或平均情况下所进行的比较和移动次数越少，则认为该方法的时间复杂性就越好，分析一种排序方法，不仅要分析它的时间复杂性，而且要分析它的空间复杂性、稳定性和简单性等。
二、各种排序算法及代码详解：1、插入类排序--直接插入排序插入类排序算法思想：主要就是对于一个已经有序的序列中，插入一个新的记录，但要求插入后此数据序列仍然有序，这个时候就要用到插入排序法。
数据结构-王道-排序
数据结构-王道-排序排序直接插⼊排序从上⾯的插⼊排序思想中，不难得到⼀种简单直接的插⼊排序算法。
假设待排序表在某次过程中属于这种情况。
|有序序列L[1…i−1]|L(i)|⽆序序列L[i+1…n]||:-|:-|为了实现将元素L(i)插⼊到已有序的⼦序列L[1…i−1]中，我们需要执⾏以下操作（为了避免混淆，下⾯⽤L[]表⽰⼀个表，⽽⽤L()表⽰⼀个元素）：查找出L(i)在L[i+1…n]中的插⼊位置k。
将L[k…i−1]中所有元素全部后移⼀个位置。
将L(i)赋值到L(k)void InserSort(int A[],int n){int i,j;for(i=2;i<=n;i++){if(A[i]<A[i-1]){A[0]=A[i];for(j=i-1;A[0]<A[j];j--)A[j+1]=A[j];A[j+1]=A[0];}}}折半插⼊排序从前⾯的直接插⼊排序算法中，不难看出每趟插⼊的过程，都进⾏了两项⼯作：从前⾯的⼦表中查找出待插⼊元素应该被插⼊的位置。
给插⼊位置腾出空间，将待插⼊元素复制到表中的插⼊位置。
注意到该算法中，总是边⽐较边移动元素，下⾯将⽐较和移动操作分离开，即先折半查找出元素的待插⼊位置，然后再同意的移动待插⼊位置之后的元素。
void InserSort(int A[],int n){int i,j,low,high,mid;for(i=2;i<=n;i++){A[0]=A[i];low=1,high=i-1;while(low<=high){mid=(low+high)/2;if(A[mid]>A[0])high=mid-1;elselow=mid+1;}for(j=i-1;j>=high+1;j--)A[j+1]=A[j];A[high+1]=A[0];}}折半插⼊排序从前⾯的代码原理中不难看出，直接插⼊排序适⽤于基本有序的排序表和数据量不⼤的排序表。
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1.将一顺序表A中的元素逆置，例如，原来顺序表A元素是100、90、80、70、60、50、40，逆置以后为40、50、60、70、80、90、100.
要求算法所用的辅助空间尽可能地少，用非形式算法描述，并编写C 语言程序。
#include<stdio.h>
#include<conio.h>
int main()
{
int elem[100],t;
int i,n;
printf("请输入元素的个(1~100):");
scanf("%d",&n);
printf("******************\n");
printf("请输入元素:\n");
for(i=0;i<n;i++)
scanf("%d",&elem[i]);
for(i=0;i<n;i++)
printf("%4d",elem[i]);
printf("\n");
for(i=0;i<n/2;++i)
{
t=elem[i];
elem[i]=elem[n-i-1];
elem[n-i-1]=t;
}
for(i=0;i<n;++i)
printf("%4d",elem[i]);
getch();
return 0;
}
2.编写一算法输出已知顺序表A中元素的最大值和次最大值，用非形式算法描述，并编写C语言程序。
#include<stdio.h>
void main(){
int a[7]={100,90,80,70,60,50,40},i;
int max=a[0],min=0;
for(i=1;i<7;i++)
if(a[i]>max)
max=a[i]
for(i=0;i<7;i++)
if(min<a[i]&&a[i]<max)
min=a[i]
printf("最大数为:%d\n",max);
printf("次大数为:%d\n",min);
}
3.设一顺序表中元素值递增有序，写一算法，将元素X插到表中适当的位置，并保持顺序表的有序性。
#include<stdio.h>
#define maxlen 50
typedef int elemtype;
typedef elemtype sqlist[maxlen];
int creat(sqlist A)
{int i,n;
printf("创建一个顺序表:\n");
printf("输入元素个数:\n");
scanf("%d",&n);
for(i=0;i<n;i++)
{
printf("输入第%d个元素值",i+1);
scanf("%d",&A[i]);
}
return n;
}
void disp(sqlist A,int n)
{
int i;
printf("输出一个顺序表:\n");
if(n==0)
printf("建立的顺序表为空表:\n");
for(i=0;i<n;i++)
printf("%4d",A[i]);
printf("\n");
}
int Insert(sqlist A,int n,int x)
{
int i=0,j;
if(x>=A[n-1])
{
A[n]=x;
}
else
{
while(A[i]<x)
i++;
for(j=n;j>=i;j--)
A[j+1]=A[j];
A[i]=x;
}
return n+1;
}
void main()
{
sqlist A;
int x,n;
n=creat(A);
disp(A,n);
printf("请输入一个要插入的数:\n");
scanf("%d",&x);
n=Insert(A,n,x);
disp(A,n);
}
4.设有两个按元素递增有序的顺序表A和B（单链表A和B），编写一程序将A表和B表归并成一个新的递增有序的顺序表C（单链表C）(值相同的元素均保留在C表中）。
#define MAXSIZE 100
typedef int datatype;
typedef struct
{
Datatype data[MAXSIZE];
int last;
}seqlist;
void sf(seqlist A,seqlist B,seqlist C){
int i,j,k;
i=0;j=0;k=0;
whlie(i<st&&j<st){
if(A.date[i]<B.date[j])
C.data[k++]=A.date[i++];
else
C.data[k++]=B.date[j++];
}
while (i<=st)
C.data[k++]=A.date[i++];
while(j<=st)
C.data[k++]=B.date[j++];
st=k-1;
}
5.设有两个线性表A和B，皆是单链表存储结构，同一个表中的元素各不相同，且递增有序，写一算法，构成一个新的线性表C，使C为A和B的交集，且C中元素也递增有序。
#define MAXSIZE 100
typedef int datatype;
typedef struct
{
Datatype data[MAXSIZE];
int last;
}seqlist;
void sf(seqlist A,seqlist B,seqlist C){
int i,j,k;
i=0;j=0;k=0;
for(i=0;i<=st;i++)
for(j=0;j<=st;j++)
if(A.data[i]==B.data[j])
{
C.data[k++]=A.data[i];
}
st=st-1;
}。