第2章 分治策略3快速排序PPT教学课件
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排序ppt课件
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代码优化
在编写代码时,可以使用排序算法对数据进行排序,以提高代码执行效率。例如,在处理大量数据时,先对数据进行排序再进行处理可以显著提高处理速度。
01
02
03
04
CHAPTER
排序算法的优化
计数排序
通过统计数组中每个元素的出现次数,将数组分为若干子数组,然后对子数组进行排序,最后合并结果。计数排序适用于整数数组,尤其适用于小范围整数的排序。
基数排序
将数组中的元素按照位数分成若干个子数组,然后对每个子数组进行排序,最后合并结果。基数排序适用于整数和字符串的排序。
将数组分成若干个子数组,对每个子数组进行排序,最后合并结果。归并排序在合并过程中只涉及数据的移动,不涉及交换操作,因此交换次数较少。
归并排序
通过选择一个基准元素,将数组分成两部分,一部分比基准元素小,另一部分比基准元素大,然后递归地对这两部分进行排序。快速排序在内部递归调用时使用“分而治之”的策略,可以减少交换次数。
可读性和可维护性
良好的算法应该易于理解和实现,并且能够方便地进行修改和维护。
时间复杂度
衡量算法执行时间随数据规模增长的速度。常见的时间复杂度有O(n)、O(nlogn)、O(n^2)等。
空间复杂度
衡量算法所需额外空间的大小。常见的空间复杂度有O(1)、O(元素在原始序列中相邻,则在排序后的序列中它们的位置也相邻。稳定的排序算法有冒泡排序、插入排序、归并排序等。
桶排序
插入排序
05
CHAPTER
排序算法的复杂度分析
O(n):如计数排序、基数排序
O(n^2):如冒泡排序、插入排序
概念:时间复杂度是衡量排序算法执行时间随数据量增长而增长的速率。
O(nlogn):如归并排序、快速排序
在编写代码时,可以使用排序算法对数据进行排序,以提高代码执行效率。例如,在处理大量数据时,先对数据进行排序再进行处理可以显著提高处理速度。
01
02
03
04
CHAPTER
排序算法的优化
计数排序
通过统计数组中每个元素的出现次数,将数组分为若干子数组,然后对子数组进行排序,最后合并结果。计数排序适用于整数数组,尤其适用于小范围整数的排序。
基数排序
将数组中的元素按照位数分成若干个子数组,然后对每个子数组进行排序,最后合并结果。基数排序适用于整数和字符串的排序。
将数组分成若干个子数组,对每个子数组进行排序,最后合并结果。归并排序在合并过程中只涉及数据的移动,不涉及交换操作,因此交换次数较少。
归并排序
通过选择一个基准元素,将数组分成两部分,一部分比基准元素小,另一部分比基准元素大,然后递归地对这两部分进行排序。快速排序在内部递归调用时使用“分而治之”的策略,可以减少交换次数。
可读性和可维护性
良好的算法应该易于理解和实现,并且能够方便地进行修改和维护。
时间复杂度
衡量算法执行时间随数据规模增长的速度。常见的时间复杂度有O(n)、O(nlogn)、O(n^2)等。
空间复杂度
衡量算法所需额外空间的大小。常见的空间复杂度有O(1)、O(元素在原始序列中相邻,则在排序后的序列中它们的位置也相邻。稳定的排序算法有冒泡排序、插入排序、归并排序等。
桶排序
插入排序
05
CHAPTER
排序算法的复杂度分析
O(n):如计数排序、基数排序
O(n^2):如冒泡排序、插入排序
概念:时间复杂度是衡量排序算法执行时间随数据量增长而增长的速率。
O(nlogn):如归并排序、快速排序
快速排序
![快速排序](https://img.taocdn.com/s3/m/0e99f986bceb19e8b8f6ba55.png)
i
当a[i]>=temp,a[j]<=temp两个条 , 两个条 件同时满足时,交换a[i]、a[j]的值 件同时满足时,交换 、 的值
j
temp 45
快速排序:与合并排序类似, 快速排序:与合并排序类似,合并排序为平分数 据序列,而快速排序通过确定第一个元素在数组 据序列,而快速排序通过确定第一个元素在数组 中的位置将序列分为左右两部分 将序列分为左右两部分。 中的位置将序列分为左右两部分。 a[0] a[1] a[2] a[3] a[4] a[5] a[6] a[7] a[8] a[9] 25 32 21 45 34 32 54 67 67 98
i
当a[i]>=temp,a[j]<=temp两个条 , 两个条 件同时满足时,交换a[i]、a[j]的值 件同时满足时,交换 、 的值
j
temp 45
快速排序:与合并排序类似, 快速排序:与合并排序类似,合并排序为平分数 据序列,而快速排序通过确定第一个元素在数组 据序列,而快速排序通过确定第一个元素在数组 中的位置将序列分为左右两部分 将序列分为左右两部分。 中的位置将序列分为左右两部分。 a[0] a[1] a[2] a[3] a[4] a[5] a[6] a[7] a[8] a[9] 25 32 45 54 34 32 21 67 67 98
i
交换完后, 交换完后,继续开始左右移动 下标i、 值 直到( 下标 、j值,直到(a[i]>=temp且 且 a[j]<=temp)或(i=j)停止 ) )停止.
j
temp 45
快速排序:与合并排序类似, 快速排序:与合并排序类似,合并排序为平分数 据序列,而快速排序通过确定第一个元素在数组 据序列,而快速排序通过确定第一个元素在数组 中的位置将序列分为左右两部分 将序列分为左右两部分。 中的位置将序列分为左右两部分。 a[0] a[1] a[2] a[3] a[4] a[5] a[6] a[7] a[8] a[9] 25 32 21 54 34 32 45 67 67 98
C#教程教案PPT:快速排序
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该方法的基本思想是: 1.先从数列中取出一个数作为基准数。 2.分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全放到它的左边。 3.再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数。
快速排序详细步骤
以一个数组作为示例,取区间第一个数为基准数。
初始时,i = 0; j = 9; X = a[i] = 72 由于已经将a[0]中的数保存到X中,可以理解成在数组a[0]上挖了个坑,可以将其它数据填充到这来。 从j开始向前找一个比X小或等于X的数。当j=8,符合条件,将a[8]挖出再填到上一个坑a[0]中。 a[0]=a[8]; i++; 这样一个坑a[0]就被搞定了,但又形成了一个新坑a[8],这怎么办了?简单,再找数字来 填a[8]这个坑。这次从i开始向后找一个大于X的数,当i=3,符合条件,将a[3]挖出再填到上一个坑中 a[8]=a[3]; j--; 数组变为:
快速排序代码实现
快排总结 1.i =L; j = R; 将基准数挖出形成第一个坑a[i]。 2.j--由后向前找比它小的数,找到后挖出此数填前一个坑a[i]中。
3.i++由前向后找比它大的数,找到后也挖出此数填到前一个坑准数填入a[i]中。
快速排序
快速排序
快速排序由于排序效率综合来说你几种排序方法中效率较高,因此经常被采用,再加上快速 排序思想----分治法也确实实用,因此很多软件公司的笔试面试,包括像腾讯,微软等知名 IT公司都喜欢考这个,还有大大小的程序方面的考试如软考,考研中也常常出现快速排序的 身影。 快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略,通 常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。
快速排序详细步骤
以一个数组作为示例,取区间第一个数为基准数。
初始时,i = 0; j = 9; X = a[i] = 72 由于已经将a[0]中的数保存到X中,可以理解成在数组a[0]上挖了个坑,可以将其它数据填充到这来。 从j开始向前找一个比X小或等于X的数。当j=8,符合条件,将a[8]挖出再填到上一个坑a[0]中。 a[0]=a[8]; i++; 这样一个坑a[0]就被搞定了,但又形成了一个新坑a[8],这怎么办了?简单,再找数字来 填a[8]这个坑。这次从i开始向后找一个大于X的数,当i=3,符合条件,将a[3]挖出再填到上一个坑中 a[8]=a[3]; j--; 数组变为:
快速排序代码实现
快排总结 1.i =L; j = R; 将基准数挖出形成第一个坑a[i]。 2.j--由后向前找比它小的数,找到后挖出此数填前一个坑a[i]中。
3.i++由前向后找比它大的数,找到后也挖出此数填到前一个坑准数填入a[i]中。
快速排序
快速排序
快速排序由于排序效率综合来说你几种排序方法中效率较高,因此经常被采用,再加上快速 排序思想----分治法也确实实用,因此很多软件公司的笔试面试,包括像腾讯,微软等知名 IT公司都喜欢考这个,还有大大小的程序方面的考试如软考,考研中也常常出现快速排序的 身影。 快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略,通 常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。
快速排序ppt课件
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在实际项目中的应用
数据库索引
数据库索引的建立和维护可以采用快速排序的思想。通 过快速排序的分区操作,可以将索引分成有序的多个部 分,便于快速查找和定位数据。
搜索引擎
搜索引擎中的网页排名算法可以采用快速排序的思想。 通过对网页进行快速排序,可以将最相关的网页排在前 面,提高搜索结果的准确性和用户体验。
提高效率。
02
快速排序算法原理
分治策略
分治策略是快速排序的核心思想,即将一个复杂的问题分解为若干个较小的、更易 于解决的子问题。
在快速排序中,原数组被选定的基准元素划分为两个子数组,使得一个子数组的所 有元素都比基准元素小,另一个子数组的所有元素都比基准元素大。
通过递归地对这两个子数组进行快速排序,最终得到有序的数组。
05
快速排序的变种
快速三向切分排序
总结词
基于快速排序的变种,将数组分为三个部分进行排序。
详细描述
快速三向切分排序是在快速排序的基础上进行的一种改进。它将待排序的数组分为三个部分,左边的已排序部分、 中间的未排序部分和右边的已排序部分。然后对中间的未排序部分进行快速排序,并将结果与左右两边的已排序 部分进行合并,从而实现整个数组的排序。
pivot = arr[len(arr) // 2]
代码实现
middle = [x for x in arr
01 if x == pivot]
right = [x for x in arr if
03 x > pivot]
return quicksort(left) +
02
middle +
quicksort(right)
VS
详细描述
快速基数排序是一种非比较型整数排序算 法,它将整数按位数切割成不同的数字, 然后按每个位数分别比较。具体实现中, 从最低位开始,对每一位使用稳定的排序 算法(如计数排序)进行排序,直到最高 位。由于只针对整数有效,因此对于浮点 数需要做一些额外处理。
五大常用算法ppt课件
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桥了。
A B→ 2 A←1
AC → 5 A←1
AD → 8
一共就是2+1+5+1+8=17分钟。
Your company slogan
贪心算法
但其实有更快的办法: AB→2 A←1 CD→8 B←2 AB→2
一共是2+1+8+2+2=15分钟。这个办法的聪明之处在于让两个走得最慢的人同时过桥, 这样花去的时间只是走得最慢的那个人花的时间,而走得次慢的那位就不用另花时间过 桥了。可以把所有可能的方案都列举一遍,就会发现这是最快的方案了。
Your company slogan
贪心算法
2015年周得水等人提出一种基于Dijkstra的贪心算法来实现模糊连接度的快速计算。 基于模糊连接度的图像分割过程如下: (1)由用户在图像中选取种子点; (2)计算图像中各点相对于种子点的模糊连接度,同时得到各点到种子点的最优路径; (3)对得到的最优路径进行各点相对于种子点的属性相似度计算,同时得到图像中各点新 的隶属度; (4)用户通过选取阈值来分割图像。
1. if |P|≤n0
2. then return(ADHOC(P)) 3. 将P分解为较小的子问题 P1 ,P2 ,...,Pk
4. for i←1 to k 5. do yi ← Divide-and-Conquer(Pi) △ 递归解决Pi 6. T ← MERGE(y1,y2,...,yk) △ 合并子问题
后将各子问题的解合并得到原问题的解。(分治与递归)
适用情况: 1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决; 2) 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质; 3) 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解; 4) 该问题所分解出的各个子问题是相互独立的,即子问题之间不包含公共的子子问题。
分治法-PPT精选
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2019/10/24
以比较为基础的有序检索问题最坏情况的时间下界
定理2.3 设A(1:n)含有 n(n≥1)个不同的元素,排序为A(1)< A(2) < …< A(n)。又设用以比较为基础的算法去判断是 否 xA(:1n) ,则这样的任何算法在最坏情况下所需的最小 比较次数FIND(n)有:
最坏情况下的成功检索的计算时间为 Θ(logn)
2019/10/24
3)平均情况下的成功检索的计算时间分析
利用外部结点和内部结点到根距离和之间的关系进行推导: 记,
由根到所有内结点的距离之和称为内部路径长度,记为I; 由根到所有外部结点的距离之和称为外部路径长度,记为E。
则有,E=I+2n
return(COMBINE(DANDC(p,m),
(SMALL(p,q)不为真时);
endif
DANDC(m+1,q)))
COMBINE(x,y):子结果的合并 函数,将区间[p,m]和[m+1,q]上
的子问题的解合并成上级区间
end DANDC
[p,q]上的“较完整”的解。当
p=1,q=n时,就得到整个问题的
解(递I1 归、过I3上程的)求解可再次采用分治方法划分后求
2019/10/24
2. 二分检索算法
算法2.3 二分检索 procedure BINSRCH(A,n,x,j)
integer low,high,mid,j,n; low←1; high←n; while low≤high do
mid ← (lowhigh)/2
方法1:比较硬币1和2的重量,有一个轻则找到; 否则比较硬币3和4,依次比较下去,直到找到。最 多8次比较。 方法2:利用分治法。16个硬币分为两组,每组8个, 比较重量,伪币在轻的一组。将轻的一组再分为两 组,每组4个……继续划分下去,依次每组2个,每 组1个,此时找到。
以比较为基础的有序检索问题最坏情况的时间下界
定理2.3 设A(1:n)含有 n(n≥1)个不同的元素,排序为A(1)< A(2) < …< A(n)。又设用以比较为基础的算法去判断是 否 xA(:1n) ,则这样的任何算法在最坏情况下所需的最小 比较次数FIND(n)有:
最坏情况下的成功检索的计算时间为 Θ(logn)
2019/10/24
3)平均情况下的成功检索的计算时间分析
利用外部结点和内部结点到根距离和之间的关系进行推导: 记,
由根到所有内结点的距离之和称为内部路径长度,记为I; 由根到所有外部结点的距离之和称为外部路径长度,记为E。
则有,E=I+2n
return(COMBINE(DANDC(p,m),
(SMALL(p,q)不为真时);
endif
DANDC(m+1,q)))
COMBINE(x,y):子结果的合并 函数,将区间[p,m]和[m+1,q]上
的子问题的解合并成上级区间
end DANDC
[p,q]上的“较完整”的解。当
p=1,q=n时,就得到整个问题的
解(递I1 归、过I3上程的)求解可再次采用分治方法划分后求
2019/10/24
2. 二分检索算法
算法2.3 二分检索 procedure BINSRCH(A,n,x,j)
integer low,high,mid,j,n; low←1; high←n; while low≤high do
mid ← (lowhigh)/2
方法1:比较硬币1和2的重量,有一个轻则找到; 否则比较硬币3和4,依次比较下去,直到找到。最 多8次比较。 方法2:利用分治法。16个硬币分为两组,每组8个, 比较重量,伪币在轻的一组。将轻的一组再分为两 组,每组4个……继续划分下去,依次每组2个,每 组1个,此时找到。
第2章分治策略3快速排序.ppt.ppt
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7
2.5 快速排序问题 快速排序问题
划分过程
Partition 的过程中,首先要选择一个元素,根据其值 划分数组。称该元素为中轴。 选择中轴有许多不同的策略,我们使用最简单的策略, 选择第一个元素:s = a[p]。
8
2.5 快速排序问题 快速排序问题
划分举例
(1) 65 65 (2) 70 45 (3) 75 75 (4) 80 80 (5) 85 85 (6) 60 60 (7) 55 55 (8) 50 50 (9) 45 70 (10) +∞ +∞ i 2 3 p 9 8
18
2.5 快速排序问题 快速排序问题
计数排序、冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排 序和快速排序的时间复杂性如下:
算法 杂性 冒泡排序 计数排序
最坏复杂性 n2 n2
平均复 n2 n2
插入排序
选择排序 快速排序 log n 归并排序
n2
n2 n2 n log n
n2
n2 n n log n
2.5 快速排序问题 快速排序问题
例:排列 5,3,1,9,8,2,4,7
0 1
i 5 3 1 9 i 5 3 1 9 i 5 3 1 4 8 i 5 3 1 4 8 i 5 3 1 4 2 j 2 j 2 2 j 8 i 9 7 3 9 7 1 1 2 3 4 8 2 8 2 4 j 4 j 9 7 j 1 i 3 4 7 2
从右到左的扫描从最后一个元素开始,因为我们希 望大于中轴的元素位于子数组的第二部分,扫描会 忽略大于中轴的元素,直到遇到第一个小于等于中 轴的元素才会停止。
10
2.5 快速排序问题 快速排序问题
递归与分治策略讲义课件(ppt 65页)
![递归与分治策略讲义课件(ppt 65页)](https://img.taocdn.com/s3/m/7eac38b6d4d8d15abe234ee0.png)
int prev,now,next,j; if (n<=1) return(1);
else {
prev=1; now=1; for(j=2;j<=n;j++) {
next=prev+now; prev=now; now=next; } return(next); } }
具有编译递归程序能力的程 序设计语言有:C、Pascal 、 ALGOL、 PL/A 、 ADA、 QBASIC等,不具有编译递归 程序能力的程序设计语言有: FORTRAN、 COBOL、BASIC、 低级语言。
Hanio(3,A,B,C) Hanio(2,A,C,B)
Move (A,C)
Hanio(2,B,A,C)
结束
Hanio(2,A,C,B)
Hanio(1,A,B,C) Move (A,B)
Hanio(1,C,A,B)
Hanio(1,A,B,C) Move (A,C)
Hanio(1,C,A,B) Move (C,B)
例3 Hanoi塔问题
设x,y,z是3个塔座。开始时,在塔座x上有一叠共n个圆盘,这 些圆盘自下而上,由大到小地叠在一起。各圆盘从小到大编号 为1,2,…,n,现要求将塔座x上的这一叠圆盘移到塔座z上,并仍 按同样顺序叠置。在移动圆盘时应遵守以下移动规则:
规则1:每次只能移动1个圆盘;
规则2:任何时刻都不允许将较大的圆盘压在较小的圆盘之上;
(1)运行开始时,首先为递归调用建立一个工作栈,其结 构包括值参、局部变量和返回地址;
(2)每次执行递归调用之前,把递归函数的值参和局部变 量的当前值以及调用后的返回地址压栈;
(3)每次递归调用结束后,将栈顶元素出栈,使相应的值 参和局部变量恢复为调用前的值,然后转向返回地址指定 的位置继续执行。
else {
prev=1; now=1; for(j=2;j<=n;j++) {
next=prev+now; prev=now; now=next; } return(next); } }
具有编译递归程序能力的程 序设计语言有:C、Pascal 、 ALGOL、 PL/A 、 ADA、 QBASIC等,不具有编译递归 程序能力的程序设计语言有: FORTRAN、 COBOL、BASIC、 低级语言。
Hanio(3,A,B,C) Hanio(2,A,C,B)
Move (A,C)
Hanio(2,B,A,C)
结束
Hanio(2,A,C,B)
Hanio(1,A,B,C) Move (A,B)
Hanio(1,C,A,B)
Hanio(1,A,B,C) Move (A,C)
Hanio(1,C,A,B) Move (C,B)
例3 Hanoi塔问题
设x,y,z是3个塔座。开始时,在塔座x上有一叠共n个圆盘,这 些圆盘自下而上,由大到小地叠在一起。各圆盘从小到大编号 为1,2,…,n,现要求将塔座x上的这一叠圆盘移到塔座z上,并仍 按同样顺序叠置。在移动圆盘时应遵守以下移动规则:
规则1:每次只能移动1个圆盘;
规则2:任何时刻都不允许将较大的圆盘压在较小的圆盘之上;
(1)运行开始时,首先为递归调用建立一个工作栈,其结 构包括值参、局部变量和返回地址;
(2)每次执行递归调用之前,把递归函数的值参和局部变 量的当前值以及调用后的返回地址压栈;
(3)每次递归调用结束后,将栈顶元素出栈,使相应的值 参和局部变量恢复为调用前的值,然后转向返回地址指定 的位置继续执行。
《计算机算法设计与分析》第二章 递归与分治策略PPT课件
![《计算机算法设计与分析》第二章 递归与分治策略PPT课件](https://img.taocdn.com/s3/m/03a44be1b307e87100f6962f.png)
{
if (n <= 1) return 1;
return fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2);
} 2020/7/31
10
例3 Ackerman函数 当一个函数及它的一个变量是由函数自身定义时,称这
个函数是双递归函数。 Ackerman函数A(n,m)定义如下:
A(1,0) 2
12
例3 Ackerman函数
A(n,m)的自变量m的每一个值都定义了一个单变量函 数:
m=0时,A(n,0)=n+2
m=1时,A(n,1)=A(A(n-1,1),0)=A(n-1,1)+2,和 A(1,1)=2故A(n,1)=2*n
m=2时,A(n,2)=A(A(n-1,2),1)=2A(n-1,2),和 A(1,2)=A(A(0,2),1)=A(1,1)=2,故A(n,2)= 2n 。
第2章 递归与分治策略
2020/7/31
1
第一部分
整体概述
THE FIRST PART OF THE OVERALL OVERVIEW, PLEASE SUMMARIZE THE CONTENT
2
学习要点:
理解递归的概念。 掌握设计有效算法的分治策略。 通过下面的范例学习分治策略设计技巧。
当n=1时,perm(R)=(r),其中r是集合R中唯一的元素; 当n>1时,perm(R)由(r1)perm(R1),(r2)perm(R2),…, (rn)perm(Rn)构成。
T(nn/2
T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4) T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4) T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4) T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4
算法分析与设计分治法ppt课件
![算法分析与设计分治法ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/b5800a57640e52ea551810a6f524ccbff021ca5b.png)
定理2.3 :设A(1:n)含有n(n≥1)个不同的元素,排序为 A(1)<A(2)<…<A(n)。又设以比较为基础去判断是否x∈A(1:n) 的任何算法在最坏情况下所需的最小比较次数是FIND(n),那么 FIND(n)≥[log(n+1)]
证明 若一棵二元树的所有内部结点所在的级数小于或等于级数k,
195 142 111 2 1 NO
X=82 Low high mid
195 697
898 OK
二分检索算法正确性的证明
用五个特性判断是否是一个算法
根据算法的描述,满足五个特性的才是算法
证明算法是否正确
如果n=0,则不进入循环,j=0,算法终止 否则就会进入循环与数组A中的元素进行比较 如果x=A[mid],则j=mid,检索成功,算法终止 否则,若x<A(mid),则缩小到A(low)和A(mid-1)之间
I=(n,A(1),…,A(n))
I1=([n/2],A(1),…,A([n/2])) I2=(n-[n/2],A([n/2]+1),…,A(n))
… …
递归求取最大和最小元素
Procedure MAXMIN(i,j,fmax,fmin) integer i,j;global n,A(1:n) case
=2k+3*2k-1-3
=5n/2-3 当n较大时,比较次数会远远大于直接比较算法
2.4 归并分类(排序)
问题描述 给定一个含有n个元素(或叫关键字)的集合,把它们按一 定的次序分类(如非降次序排序)
一般方法(插入法) For j2 to n do
将A(j)放到已分类集合A(1:j-1)的正确位置上 Repeat
二分检索的时间复杂度
证明 若一棵二元树的所有内部结点所在的级数小于或等于级数k,
195 142 111 2 1 NO
X=82 Low high mid
195 697
898 OK
二分检索算法正确性的证明
用五个特性判断是否是一个算法
根据算法的描述,满足五个特性的才是算法
证明算法是否正确
如果n=0,则不进入循环,j=0,算法终止 否则就会进入循环与数组A中的元素进行比较 如果x=A[mid],则j=mid,检索成功,算法终止 否则,若x<A(mid),则缩小到A(low)和A(mid-1)之间
I=(n,A(1),…,A(n))
I1=([n/2],A(1),…,A([n/2])) I2=(n-[n/2],A([n/2]+1),…,A(n))
… …
递归求取最大和最小元素
Procedure MAXMIN(i,j,fmax,fmin) integer i,j;global n,A(1:n) case
=2k+3*2k-1-3
=5n/2-3 当n较大时,比较次数会远远大于直接比较算法
2.4 归并分类(排序)
问题描述 给定一个含有n个元素(或叫关键字)的集合,把它们按一 定的次序分类(如非降次序排序)
一般方法(插入法) For j2 to n do
将A(j)放到已分类集合A(1:j-1)的正确位置上 Repeat
二分检索的时间复杂度
第2章递归与分治策略PPT课件
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3
算法总体思想
将要求解的较大规模的问题分割成k个更小规模的子问题。 对这k个子问题分别求解。如果子问题的规模仍然不够小,则
再划分为k个子问题,如此递归的进行下去,直到问题规模足 够小,很容易求出其解为止。
4
算法总体思想
将求出的小规模的问题的解合并为一个更大规模的问 题的解,自底向上逐步求出原来问题的解。
A(1,0)2
A(0,m)1
m0
A(n,0)n2
n2
A(n,m)A(A(n1,m),m1) n,m1
10
2.1 递归的概念
例3 Ackerman函数 A(n,m)的自变量m的每一个值都定义了一个单变
量函数: M=0时,A(n,0) =n+2 M=1时,A(n,1) =A(A(n-1,1),0)=A(n-1,1)+2,
和A(1,1)=2故A(n,1)=2*n M=2时,A(n,2) =A(A(n-1,2),1)=2A(n-1,2),和
A(1,2)=A(A(0,2),1)=A(1,1)=2,故A(n,2)= 2^n 。
22 2 2
M=3时,类似的可以推出 n
M=4时,A(n,4)的增长速度非常快,以至于没有适源自当的数学式子来表示这一函数。
11
2.1 递归的概念
例4 排列问题 设计一个递归算法生成n个元素{r1,r2,…,rn}的全排列。 设R={r1,r2,…,rn}是要进行排列的n个元素,Ri=R-{ri}。 集合X中元素的全排列记为perm(X)。 (ri)perm(X)表示在全排列perm(X)的每一个排列前加上前 缀得到的排列。R的全排列可归纳定义如下:
(1) q(n,1)=1,n1; 当即最n大1 加 1 数n n 11不大于1时,任何正整数n只有一种划分形式,
算法总体思想
将要求解的较大规模的问题分割成k个更小规模的子问题。 对这k个子问题分别求解。如果子问题的规模仍然不够小,则
再划分为k个子问题,如此递归的进行下去,直到问题规模足 够小,很容易求出其解为止。
4
算法总体思想
将求出的小规模的问题的解合并为一个更大规模的问 题的解,自底向上逐步求出原来问题的解。
A(1,0)2
A(0,m)1
m0
A(n,0)n2
n2
A(n,m)A(A(n1,m),m1) n,m1
10
2.1 递归的概念
例3 Ackerman函数 A(n,m)的自变量m的每一个值都定义了一个单变
量函数: M=0时,A(n,0) =n+2 M=1时,A(n,1) =A(A(n-1,1),0)=A(n-1,1)+2,
和A(1,1)=2故A(n,1)=2*n M=2时,A(n,2) =A(A(n-1,2),1)=2A(n-1,2),和
A(1,2)=A(A(0,2),1)=A(1,1)=2,故A(n,2)= 2^n 。
22 2 2
M=3时,类似的可以推出 n
M=4时,A(n,4)的增长速度非常快,以至于没有适源自当的数学式子来表示这一函数。
11
2.1 递归的概念
例4 排列问题 设计一个递归算法生成n个元素{r1,r2,…,rn}的全排列。 设R={r1,r2,…,rn}是要进行排列的n个元素,Ri=R-{ri}。 集合X中元素的全排列记为perm(X)。 (ri)perm(X)表示在全排列perm(X)的每一个排列前加上前 缀得到的排列。R的全排列可归纳定义如下:
(1) q(n,1)=1,n1; 当即最n大1 加 1 数n n 11不大于1时,任何正整数n只有一种划分形式,
快速排序-课件讲解学习PPT文档共25页
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谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路,那么,任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远,吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应,言行相称。——韩非
1、不要轻言放弃,否则对不起自己。
2、要冒一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人,常是愿意 去做,并愿意去冒险的人。“稳妥”之船,从未能从岸边走远。-戴尔.卡耐基。
梦 境
3、人生就像一杯没有加糖的咖啡,喝起来是苦涩的,回味起来却有 久久不会退去的余香。
快速排序-课件讲解学习 4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美,我宁愿选择无悔,不管来生多么美丽,我不愿失 去今生对你的记忆,我不求天长地久的美景
《分治策略》课件
![《分治策略》课件](https://img.taocdn.com/s3/m/32944a4a02d8ce2f0066f5335a8102d276a26134.png)
分治策略的原理
总结词
分治策略的原理是将问题分解为若干个较小的子问题,解决 这些子问题,然后将子问题的解决方案组合起来,形成对整 个问题的解决方案。
详细描述
分治策略的核心是将问题分解为若干个子问题,这些子问题 应该尽可能地简单、独立,并且能够被有效地解决。解决这 些子问题后,将它们的解决方案组合起来,形成对整个问题 的解决方案。
项目管理
在项目管理中,分治策略有助于将一个复杂的项目分解为多个子项目,分别进行管理和推 进,提高项目的管理效率。
决策分析
在决策分析中,分治策略有助于将一个复杂的问题分解为多个子问题,分别进行评估和决 策,提高决策的科学性和准确性。
问题解决
在日常生活中,分治策略有助于将一个复杂的问题分解为多个小问题,逐一解决,最终找 到问题的解决方案。例如,在解决家庭纠纷、组织活动等场景中都可以运用分治策略。
THANKS。
高解决问题的速度。
简化问题
将复杂问题分解为更小、更易 于处理的部分,有助于理解和
解决每个子问题。
资源优化
分治策略可以更有效地分配资 源,例如计算资源和人力资源 ,从而提高资源利用效率。
提高准确性
通过分别解决子问题,可以减 少全局解决方案中的错误和误
差。
分治策略的缺点
数据传输成本
合并子问题的复杂性
在解决分治问题时,子问题之间可能需要 进行大量数据传输和通信,这可能导致额 外的计算和通信开销。
问题的目的。
组合数学
在组合数学中,分治策略常用于 解决一些与排列、组合、概率等 相关的问题。通过将问题分解为 多个子问题,简化问题的难度,
从而找到解决方案。
几何学
在几何学中,分治策略常用于解 决一些与面积、体积、最值等相 关的问题。通过将大问题分解为 小问题,逐一解决,最终找到问
【全版】快速排序推荐PPT
![【全版】快速排序推荐PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/f8203dfa55270722182ef716.png)
if(pi<ivjo) tpos=Partition(R,i,j);
数据序列划分为左右2个子序列,然后Q通uRi过c[ik+_QS+o]u=rtiR(cR[kj,]i,;_pSivootrpto函s-1数); 的递
归调用对左右2个子序列进行排序,}从w而Qhiul实eiic+(ik<+现_jS;&o快&rtR(速R[i,]p排<iv=o序ptipv功oost能+) 1。,j);
3.涉及知识点
1
数组定义
数据类型说明符 数组名 [常量表达式];
例:int R[MAX];
2
数组引用
数组名[下标]
下标从0开始,如果数组的长度为n,则下标的范围应该界于0和n-1之间。
例: R[ j]<R[k]
3.涉及知识点
3
函数定义
函数类型 函数名 (形参表 列)
{ 函数体 }
void Quick_Sort (int R[],int left,int right) {
int n; scanf("%d",&n);
3 通过循环语句进行排序数据的输入
for(i=0;i<=n-1;i++) scanf("%d",R+i);
4.具体实现
int Partition(int R[],int i,int j)
{
voidinQtupicivko_St=oRrt[(ii]n; t R[],int i,int j)
for(i=0;i<=n-1;i++) 通过循环语句实现排序后数据的输出
printf("%4d",R[i]); 函数类型 函数名 (形参表列 ) while(i<j&&R[j]>=pivot) int pivotpos; 通过循环语句进行排序数据的输入 定义一个数组用于存储输入的数据 3、再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数。
数据序列划分为左右2个子序列,然后Q通uRi过c[ik+_QS+o]u=rtiR(cR[kj,]i,;_pSivootrpto函s-1数); 的递
归调用对左右2个子序列进行排序,}从w而Qhiul实eiic+(ik<+现_jS;&o快&rtR(速R[i,]p排<iv=o序ptipv功oost能+) 1。,j);
3.涉及知识点
1
数组定义
数据类型说明符 数组名 [常量表达式];
例:int R[MAX];
2
数组引用
数组名[下标]
下标从0开始,如果数组的长度为n,则下标的范围应该界于0和n-1之间。
例: R[ j]<R[k]
3.涉及知识点
3
函数定义
函数类型 函数名 (形参表 列)
{ 函数体 }
void Quick_Sort (int R[],int left,int right) {
int n; scanf("%d",&n);
3 通过循环语句进行排序数据的输入
for(i=0;i<=n-1;i++) scanf("%d",R+i);
4.具体实现
int Partition(int R[],int i,int j)
{
voidinQtupicivko_St=oRrt[(ii]n; t R[],int i,int j)
for(i=0;i<=n-1;i++) 通过循环语句实现排序后数据的输出
printf("%4d",R[i]); 函数类型 函数名 (形参表列 ) while(i<j&&R[j]>=pivot) int pivotpos; 通过循环语句进行排序数据的输入 定义一个数组用于存储输入的数据 3、再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数。
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Type x = a[ p ]; while( true ) {
while( a[ ++i ]<x ); while( a[ - - j ]>x ); if( i >= j ) break; Swap( a[ i ], a[ j ] ); } a[ p ] = a[ j ] ; a[ j ] = x ; return j; } 2020/12/12
the positions before the pivot are smaller than or equal to the pivot and those after the pivot are larger than the pivot Exchange the pivot with the last element in the first (i.e., ≤ sublist) – the pivot is now in its final position Sort the two sublists
2020/12/12
10
2快.5速快排速序排问序题问题
i
P
全部<=p >=p
·····
j
<=p
全部>=p
如果扫描指针i和j不相交,i<j, 简单交换A[i]和A[j],再分别对i加1,j减1,然后继续扫描
j
i
P
全部<=p &l=p
如果扫描指针i和j相交,i>j, 把中轴和A[j]交换,得到该数组的一个分区。
递归求解(conquer):通过递归调用快速排序算法 分别对a[p:q-1]和a[q+1:r]进行排序。
合并(Merge):由于对a[p:q-1]和a[q+1:r]的排序是 就地进行的,所以在a[p:q-1]和a[q+1:r]都已排好 的序后步需执行任何计算a[p:r]就已排好序。
2020/12/12
65 45 50 55 85 60 80 75 70 +∞ 5 6
65 45 50 55 60 85 80 75 70 +∞ 6 5
60 45 50 55 65 85 80 75 70 +∞
2020/12/12
Figure 2-1
9
2快.5速快排速序排问序题问题
划分的过程
使用一种两次扫描子数组的方法:一次是从左到右,另 一次是从右到左,每次都把子数组的元素和中轴进行 比较。
6
2快.5速快排速序排问序题问题
快速排序
template<class Type>
a的起始位 置
void QuickSort(Type a[ ], int p,int r)
{
a的终止位置
if(p<r)
{
int q=Partition(a,p,r); QuickSort(a,p,q-1);//对左半段排序
2020/12/12
8
2快.5速快排速序排问序题问题
划分举例
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) i
p
65 70 75 80 85 60 55 50 45 +∞ 2 9
65 45 75 80 85 60 55 50 70 +∞ 3 8
65 45 50 80 85 60 55 75 70 +∞ 4 7
Partition函数负责将 a进行一次分割,返 回分割元素的位置
QuickSort(a,q+1,r);//对右半段排序
}
}
2020/12/12
7
2快.5速快排速序排问序题问题
划分过程
Partition的过程中,首先要选择一个元素,根 据其值划分数组。称该元素为中轴。
选择中轴有许多不同的策略,我们使用最简单 的策略,选择第一个元素:s = a[p]。
从左到右的扫描从第二个元素开始,希望小于中轴的 元素位于子数组的第一部分,扫描会忽略小于中轴的 元素,直到遇到第一个大于等于中轴的元素才会停止。
从右到左的扫描从最后一个元素开始,因为我们希望 大于中轴的元素位于子数组的第二部分,扫描会忽略 大于中轴的元素,直到遇到第一个小于等于中轴的元 素才会停止。
2.5 快速排序问题 QuickSort
由著名计算机科学家霍尔(C.A.R.Hoare)给出。 把原序列分成两个子问题,在被分成的两个子
问题以后不再需要归并。 被分成的两个子问题必须满足一子问题中的所
有元素都小于或等于另一子问题的任何一个元 素。
2020/12/12
1
QuickSort
Select a pivot (partitioning element) Rearrange the list so that all the elements in
i=j
P
全部<=p
=p
全部>=p
2020/12/12 如果扫描指针i指向同一元素,i=j,被指向元素的值一定等于p。
11
2快.5速快排速序排问序题问题
划分程序
template <class Type> int Partition(Type a[ ],int p,int r) {
int i = p , j = r+1 ;
A[i]>p 3
2.5 快速排序问题
选取A的某个元素t=A(s),然后将其他元素重 新排列,使A(1:n)中所有在t以前出现的元素都 小于或等于t,而在t之后出现的元素都大于或 等于t。
A(1) A(2)
… A(s-1) A(s) A(s+1) …
A(n)
经过一次划分后
A(1) A(2)
…
A(j)
2020/12/12
2
2.5 快速排序问题
基本策略是:
将数组A[1:n]分解成两个子数组B[1:p]和 B[p+1:n],使得B[1:p]中的元素均不大于 B[p+1:n]中的元素,然后分别对这里两个 数组中的元素进行排序(非降的),最后 再把两个排好序的数组接起来即可。
p
2020/12/12
A[i]≤p
每个元素都小于或等于t
2020/12/12
t
划分元素
t
A(k)
…
A(n)
每个元素都大于或等于t
4
The partition algorithm
2020/12/12
5
2.5快速排序问题
算法步骤
分解(Divide):以a[p]为基准元素将a[p:r]划分成3 段a[p:q-1],a[q]和a[q+1:r],使得a[p:q-1]中任何一 个小于等于a[q],下标q在划分过程中确定。
左侧扫描指针起 始 右侧扫描指针起始
中轴元素 移动左侧扫描指
while( a[ ++i ]<x ); while( a[ - - j ]>x ); if( i >= j ) break; Swap( a[ i ], a[ j ] ); } a[ p ] = a[ j ] ; a[ j ] = x ; return j; } 2020/12/12
the positions before the pivot are smaller than or equal to the pivot and those after the pivot are larger than the pivot Exchange the pivot with the last element in the first (i.e., ≤ sublist) – the pivot is now in its final position Sort the two sublists
2020/12/12
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2快.5速快排速序排问序题问题
i
P
全部<=p >=p
·····
j
<=p
全部>=p
如果扫描指针i和j不相交,i<j, 简单交换A[i]和A[j],再分别对i加1,j减1,然后继续扫描
j
i
P
全部<=p &l=p
如果扫描指针i和j相交,i>j, 把中轴和A[j]交换,得到该数组的一个分区。
递归求解(conquer):通过递归调用快速排序算法 分别对a[p:q-1]和a[q+1:r]进行排序。
合并(Merge):由于对a[p:q-1]和a[q+1:r]的排序是 就地进行的,所以在a[p:q-1]和a[q+1:r]都已排好 的序后步需执行任何计算a[p:r]就已排好序。
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65 45 50 55 85 60 80 75 70 +∞ 5 6
65 45 50 55 60 85 80 75 70 +∞ 6 5
60 45 50 55 65 85 80 75 70 +∞
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Figure 2-1
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2快.5速快排速序排问序题问题
划分的过程
使用一种两次扫描子数组的方法:一次是从左到右,另 一次是从右到左,每次都把子数组的元素和中轴进行 比较。
6
2快.5速快排速序排问序题问题
快速排序
template<class Type>
a的起始位 置
void QuickSort(Type a[ ], int p,int r)
{
a的终止位置
if(p<r)
{
int q=Partition(a,p,r); QuickSort(a,p,q-1);//对左半段排序
2020/12/12
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2快.5速快排速序排问序题问题
划分举例
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) i
p
65 70 75 80 85 60 55 50 45 +∞ 2 9
65 45 75 80 85 60 55 50 70 +∞ 3 8
65 45 50 80 85 60 55 75 70 +∞ 4 7
Partition函数负责将 a进行一次分割,返 回分割元素的位置
QuickSort(a,q+1,r);//对右半段排序
}
}
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2快.5速快排速序排问序题问题
划分过程
Partition的过程中,首先要选择一个元素,根 据其值划分数组。称该元素为中轴。
选择中轴有许多不同的策略,我们使用最简单 的策略,选择第一个元素:s = a[p]。
从左到右的扫描从第二个元素开始,希望小于中轴的 元素位于子数组的第一部分,扫描会忽略小于中轴的 元素,直到遇到第一个大于等于中轴的元素才会停止。
从右到左的扫描从最后一个元素开始,因为我们希望 大于中轴的元素位于子数组的第二部分,扫描会忽略 大于中轴的元素,直到遇到第一个小于等于中轴的元 素才会停止。
2.5 快速排序问题 QuickSort
由著名计算机科学家霍尔(C.A.R.Hoare)给出。 把原序列分成两个子问题,在被分成的两个子
问题以后不再需要归并。 被分成的两个子问题必须满足一子问题中的所
有元素都小于或等于另一子问题的任何一个元 素。
2020/12/12
1
QuickSort
Select a pivot (partitioning element) Rearrange the list so that all the elements in
i=j
P
全部<=p
=p
全部>=p
2020/12/12 如果扫描指针i指向同一元素,i=j,被指向元素的值一定等于p。
11
2快.5速快排速序排问序题问题
划分程序
template <class Type> int Partition(Type a[ ],int p,int r) {
int i = p , j = r+1 ;
A[i]>p 3
2.5 快速排序问题
选取A的某个元素t=A(s),然后将其他元素重 新排列,使A(1:n)中所有在t以前出现的元素都 小于或等于t,而在t之后出现的元素都大于或 等于t。
A(1) A(2)
… A(s-1) A(s) A(s+1) …
A(n)
经过一次划分后
A(1) A(2)
…
A(j)
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2
2.5 快速排序问题
基本策略是:
将数组A[1:n]分解成两个子数组B[1:p]和 B[p+1:n],使得B[1:p]中的元素均不大于 B[p+1:n]中的元素,然后分别对这里两个 数组中的元素进行排序(非降的),最后 再把两个排好序的数组接起来即可。
p
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A[i]≤p
每个元素都小于或等于t
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t
划分元素
t
A(k)
…
A(n)
每个元素都大于或等于t
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The partition algorithm
2020/12/12
5
2.5快速排序问题
算法步骤
分解(Divide):以a[p]为基准元素将a[p:r]划分成3 段a[p:q-1],a[q]和a[q+1:r],使得a[p:q-1]中任何一 个小于等于a[q],下标q在划分过程中确定。
左侧扫描指针起 始 右侧扫描指针起始
中轴元素 移动左侧扫描指