查找、排序的应用
C语言七大算法
C语言七大算法一、概述算法是计算机程序设计中解决问题的方法和步骤的描述,是计算机科学的重要基础。
在计算机科学中,有许多经典的算法被广泛应用,并成为不可或缺的工具。
本文将介绍C语言中的七大经典算法,包括排序算法、查找算法、图算法、字符串算法、动态规划算法、贪心算法和分治算法。
二、排序算法排序是将一组元素按照特定规则进行重新排列的过程。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
这些排序算法在C语言中都有相应的实现,并且各有特点和适用场景。
三、查找算法查找算法用于在一组数据中查找特定值的位置或判断是否存在。
常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。
这些算法在C语言中的实现可以帮助我们快速地定位目标值。
四、图算法图算法用于解决与图相关的问题,包括最短路径问题、最小生成树问题、拓扑排序等。
在C语言中,我们可以利用图的邻接矩阵或邻接表来实现相关的图算法。
五、字符串算法字符串算法主要用于解决字符串匹配、替换、拼接等问题。
在C语言中,我们可以使用字符串库函数来完成一些基本的字符串操作,例如字符串比较、复制、连接等。
六、动态规划算法动态规划算法是解决一类最优化问题的常用方法,它将问题分解为多个子问题,并通过保存已解决子问题的结果来避免重复计算。
在C语言中,我们可以使用动态规划算法来解决背包问题、最长公共子序列问题等。
七、贪心算法贪心算法是一种通过每一步的局部最优选择来达到全局最优的方法。
贪心算法通常在解决最优化问题时使用,它快速、简单,并且可以给出近似最优解。
C语言中可以使用贪心算法来解决霍夫曼编码、最小生成树等问题。
八、分治算法分治算法是一种将问题分解为多个相同或类似的子问题然后递归解决的方法。
常见的分治算法有快速排序、归并排序等。
在C语言中,我们可以使用分治算法来提高程序的效率和性能。
总结:本文介绍了C语言中的七大经典算法,包括排序算法、查找算法、图算法、字符串算法、动态规划算法、贪心算法和分治算法。
常用算法解析及其应用场景
常用算法解析及其应用场景算法是计算机科学中最基础的概念之一。
在日常生活中,我们无时无刻不在接触着各种算法,从谷歌搜索到智能手机里各种APP的推荐算法,都离不开算法的支持和应用。
在这篇文章中,我将为大家介绍常用的算法和它们的应用场景。
一、排序算法排序算法是程序中最常用的一种算法,其目的是将数据按一定方式进行排列。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序和快速排序。
1、冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,它的思路是从头到尾扫描一遍需要排序的数据,每一次将相邻两个元素进行比较并交换位置。
这个过程类似于水泡在水中上浮,一遍扫描结束后,最大的元素就会像水泡一样浮到最上面。
冒泡排序的时间复杂度为O(n²),如果需要排序的数据量很大,那么执行起来会比较慢。
不过它的优点在于代码简单易懂,并且实现起来很容易。
2、选择排序选择排序的思路是每次从数据中选择一个最小(或最大)的元素,并将其放置在序列的起始位置。
按照这样的方式,每次只需要找到一个元素,就可以将数据序列排列好。
选择排序的时间复杂度也为O(n²),但它比冒泡排序要稍微快一点。
3、插入排序插入排序的思路是将数据分为已排序区间和未排序区间两部分。
不断地将未排序区间的元素逐一与已排序区间的元素相比较,找到合适的位置插入。
重复执行这个过程,最终就能将整个数据序列排列好。
插入排序的时间复杂度也为O(n²),但它的执行速度相对于冒泡排序和选择排序要慢一些。
不过它的优点在于它在处理小数据量时非常高效,并且在排序过程中需要的额外内存很少。
4、归并排序归并排序的思路是将数据分成两个子序列,分别进行排序,最后将排序好的子序列进行合并。
在合并的过程中,需要使用到一个额外的数组来存储数据。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn),执行效率相对较高。
尤其是在处理大数据量时,它表现得十分出色。
5、快速排序快速排序的思路不同于以上几种排序算法,它是一种分治法的排序算法。
C语言常用算法程序汇总
C语言常用算法程序汇总C语言是一门广泛应用于计算机编程的语言,具有较高的效率和灵活性。
在C语言中,常见的算法程序包括排序算法、查找算法、递归算法等等。
以下是一些常用的C语言算法程序的汇总:1.排序算法:-冒泡排序:通过多次迭代比较相邻元素并交换位置,将最大的元素逐渐移动到正确的位置。
-插入排序:将待排序的元素与已排序的部分依次比较并插入到正确的位置。
-选择排序:每次从待排序的元素中选择最小的元素并与已排序的部分交换位置。
-快速排序:通过选择一个基准元素,将数组划分为两个子数组进行递归排序。
2.查找算法:-顺序查找:逐个比较数组中的元素,直到找到目标元素或到数组末尾。
-二分查找:通过比较目标元素与数组中间元素的大小,逐步缩小范围,直到找到目标元素。
-哈希查找:通过散列函数将目标元素映射到哈希表的索引位置进行查找。
3.递归算法:-阶乘:通过递归调用自身计算一个正整数的阶乘。
-斐波那契数列:通过递归调用自身计算斐波那契数列的第n个数。
-二叉树遍历:通过递归调用自身遍历二叉树的各个节点。
4.图算法:- 最短路径算法:如Dijkstra算法和Floyd算法,用于计算图中两个节点之间的最短路径。
-拓扑排序:通过对有向无环图进行排序,使得所有的边从排在前面的节点指向排在后面的节点。
- 最小生成树:如Prim算法和Kruskal算法,用于找到图中连接所有节点的最小子树。
5.动态规划:-最长公共子序列:通过寻找两个字符串中的最长公共子序列,解决字符串匹配问题。
-背包问题:通过动态规划解决在给定容量下选取物品使得总价值最大的问题。
-最大子序列和:通过动态规划解决一个数组中选取连续子序列使得和最大的问题。
以上只是一些C语言中常用的算法程序的汇总,实际上,还有很多其他的算法,如逆波兰表达式、霍夫曼编码、最小割等等。
通过学习这些算法,可以更好地理解C语言的应用和开发。
Excel中的排序和筛选快速整理和查找数据
Excel中的排序和筛选快速整理和查找数据Excel中的排序和筛选:快速整理和查找数据Excel是一款功能强大的电子表格软件,广泛应用于数据处理和分析。
在处理大量数据时,排序和筛选是两个非常常用的功能。
本文将介绍如何在Excel中使用排序和筛选功能,快速整理和查找数据。
一、排序数据排序数据可以按照某一列或多列的数值、字母或日期等进行升序或降序排列,以便更好地观察和分析数据。
1. 打开Excel并载入数据:在Excel中打开或创建一个包含数据的工作表。
假设我们有一个学生成绩表,包含姓名、科目和成绩等列。
2. 选中需要排序的数据:选中需要排序的数据区域,可以是单列、多列或整个表格范围。
3. 进入排序对话框:点击Excel菜单栏上的“数据”,在下拉菜单中选择“排序”。
也可以使用键盘快捷键Alt+A+S。
4. 设置排序规则:在弹出的排序对话框中,选择要排序的列,并指定升序或降序排列。
可以选择多个排序条件,点击“添加级别”设置多个排序级别。
5. 确认并进行排序:设置好排序规则后,点击“确定”按钮,Excel 将按照指定的条件对数据进行排序。
二、筛选数据筛选数据可以通过条件限制,只显示符合条件的数据行,从而快速找到需要的数据。
1. 打开Excel并载入数据:同样,在Excel中打开或创建一个包含数据的工作表。
2. 进入筛选模式:选中包含数据的区域,点击Excel菜单栏上的“数据”,在下拉菜单中选择“筛选”。
也可以使用键盘快捷键Ctrl+Shift+L。
3. 设置筛选条件:在表头区域出现下拉箭头,点击箭头可选择筛选条件。
可以选择文本、数值、日期、排序等不同类型的筛选条件。
4. 筛选数据:选择符合条件的筛选项,Excel将只显示符合条件的数据行,其他数据行将被隐藏起来。
5. 取消筛选:点击筛选区域的下拉箭头,选择“全部显示”,或直接点击Excel菜单栏上的“数据”,在下拉菜单中选择“筛选”中的“清除筛选”。
也可以使用键盘快捷键Ctrl+Shift+L。
java业务的常用算法,应用场景
java业务的常用算法,应用场景Java业务的常用算法及应用场景算法是计算机科学的基础,它可以解决各种计算问题。
在Java编程中,算法的应用非常广泛。
本文将介绍Java业务中常用的算法以及它们的应用场景。
一、排序算法排序算法是最基本、最常用的算法之一。
在Java业务中,需要对数据进行排序的场景非常多。
例如,对数组或集合中的元素按照某个属性进行排序,对数据库中的记录按照某个字段进行排序等等。
常用的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。
这些算法各有特点,可以根据排序需求的不同选择合适的算法。
二、查找算法查找算法用于在一组数据中查找目标元素。
在Java业务中,查找算法的应用场景也很多。
例如,根据关键字从数据库中查询记录,查找集合中满足条件的元素等等。
常用的查找算法有线性查找、二分查找等。
线性查找适用于无序数据,而二分查找适用于有序数据。
三、图算法图算法用于解决图结构相关的问题。
在Java业务中,图算法可以应用于各种场景。
例如,社交网络中的好友关系图分析,行程规划中的路径搜索等等。
常用的图算法有广度优先搜索、深度优先搜索、最短路径算法等。
这些算法可以帮助我们理解和分析复杂的图结构,解决实际问题。
四、贪心算法贪心算法是一种通过局部最优选择来达到全局最优的算法。
在Java业务中,贪心算法可以用于解决各种优化问题。
例如,资源分配中的任务调度,机票价格计算中的最优组合等等。
贪心算法的核心思想是不断做出局部最优选择,并且希望这些选择最终能够达到全局最优。
虽然贪心算法不一定能够得到最优解,但在许多实际问题中,它的效果是非常好的。
五、动态规划算法动态规划算法是一种将复杂问题分解成简单子问题的思想。
在Java业务中,动态规划算法可以用于解决各种优化问题。
例如,最短路径问题、背包问题、字符串匹配问题等等。
动态规划算法的基本思路是通过保存已计算过的结果,避免重复计算,从而大大提高算法效率。
它常常用于求解具有最优子结构的问题。
Excel使用技巧利用排序和筛选功能快速整理和查找数据
Excel使用技巧利用排序和筛选功能快速整理和查找数据Excel使用技巧:利用排序和筛选功能快速整理和查找数据Microsoft Excel是一款功能强大的电子表格软件,广泛应用于各行各业。
对于处理大量数据和进行数据分析的工作,掌握Excel的排序和筛选功能是非常重要的。
本文将介绍如何利用Excel的排序和筛选功能,快速整理和查找数据。
一、排序功能排序是将数据按照指定的顺序重新排列的过程,能够帮助我们对数据进行分类、比较和分析。
Excel提供了多种排序选项,包括升序、降序、按字母顺序、按数字顺序等。
1. 选中需要排序的数据区域。
在Excel中,可以选中整个数据表格或者选择特定的列进行排序。
2. 打开“数据”选项卡,在“排序和筛选”组中点击“排序”按钮。
3. 在弹出的排序对话框中,选择要排序的列,并选择排序方式。
如果需要多级排序,可以依次选择多个排序列和排序方式。
4. 点击“确定”按钮,Excel将按照指定的排序方式对数据进行排序。
排序功能可以帮助我们快速整理数据,比如按照销售额对销售数据进行降序排序,可以找出销售额最高的产品或者销售业绩最好的销售人员。
二、筛选功能筛选功能是通过设定条件,从大量数据中筛选出符合条件的数据。
Excel提供了自动筛选、高级筛选和自定义筛选等多种筛选方式,以满足不同的需求。
1. 选中需要筛选的数据区域。
与排序功能类似,可以选中整个数据表格或者选择特定的列进行筛选。
2. 打开“数据”选项卡,在“排序和筛选”组中选择相应的筛选方式。
3. 如果选择自动筛选,Excel将在每列标题上添加下拉箭头,点击下拉箭头可以选择筛选条件。
如果选择高级筛选或自定义筛选,需要在弹出的对话框中设置筛选条件。
4. Excel根据设定的筛选条件,自动将符合条件的数据进行筛选展示。
筛选功能可以帮助我们快速查找特定的数据,比如筛选出指定日期范围内的销售数据、筛选出满足某个条件的客户名单等。
三、排序和筛选的组合应用在实际工作中,我们常常需要同时使用排序和筛选功能,以进一步加快数据整理和查找的效率。
查找、排序的应用 实验报告
实验七查找、排序的应用一、实验目的1、本实验可以使学生更进一步巩固各种查找和排序的基本知识。
2、学会比较各种排序与查找算法的优劣。
3、学会针对所给问题选用最适合的算法。
4、掌握利用常用的排序与选择算法的思想来解决一般问题的方法和技巧。
二、实验内容[问题描述]对学生的基本信息进行管理。
[基本要求]设计一个学生信息管理系统,学生对象至少要包含:学号、姓名、性别、成绩1、成绩2、总成绩等信息。
要求实现以下功能:1.总成绩要求自动计算;2.查询:分别给定学生学号、姓名、性别,能够查找到学生的基本信息(要求至少用两种查找算法实现);3.排序:分别按学生的学号、成绩1、成绩2、总成绩进行排序(要求至少用两种排序算法实现)。
[测试数据]由学生依据软件工程的测试技术自己确定。
三、实验前的准备工作1、掌握哈希表的定义,哈希函数的构造方法。
2、掌握一些常用的查找方法。
1、掌握几种常用的排序方法。
2、掌握直接排序方法。
四、实验报告要求1、实验报告要按照实验报告格式规范书写。
2、实验上要写出多批测试数据的运行结果。
3、结合运行结果,对程序进行分析。
五、算法设计a、折半查找设表长为n,low、high和mid分别指向待查元素所在区间的下界、上界和中点,key为给定值。
初始时,令low=1,high=n,mid=(low+high)/2,让key与mid指向的记录比较,若key==r[mid].key,查找成功若key<r[mid].key,则high=mid-1若key>r[mid].key,则low=mid+1重复上述操作,直至low>high时,查找失败b、顺序查找从表的一端开始逐个进行记录的关键字和给定值的比较。
在这里从表尾开始并把下标为0的作为哨兵。
void chaxun(SqList &ST) //查询信息{ cout<<"\n************************"<<endl;cout<<"~ (1)根据学号查询 ~"<<endl;cout<<"~ (2)根据姓名查询 ~"<<endl;cout<<"~ (3)根据性别查询 ~"<<endl;cout<<"~ (4)退出 ~"<<endl;cout<<"************************"<<endl; if(m==1) 折半查找算法:for(int i=1;i<ST.length;i++)//使学号变为有序for(int j=i;j>=1;j--)if(ST.r[j].xuehao<ST.r[j-1].xuehao){LI=ST.r[j];ST.r[j]=ST.r[j-1];ST.r[j-1]=LI;}int a=0;cout<<"输入要查找的学号"<<endl;cin>>n;int low,high,mid;low=0;high=ST.length-1; // 置区间初值while (low<=high){mid=(low+high)/2;if(n==ST.r[mid].xuehao){cout<<ST.r[mid].xuehao<<""<<ST.r[mid].xingming<<""<<ST.r[mid].xingbei<<""<<ST.r[mid].chengji1<<""<<ST.r[mid].chengji2<<""<<ST.r[mid].zong<<endl;a=1;break;}else if(n<ST.r[mid].xuehao )high=mid-1; // 继续在前半区间进行查找elselow=mid+1; // 继续在后半区间进行查找顺序查找算法:cout<<"输入要查找的姓名"<<endl;cin>>name;for(int i=0;i<ST.length;i++){if(name==ST.r[i].xingming){cout<<ST.r[i].xuehao<<""<<ST.r[i].xingming<<""<<ST.r[i].xingbei<<""<<ST.r[i].chengji1<<""<<ST.r[i].chengji2<<""<<ST.r[i].zong<<endl;a=1;}1、插入排序每步将一个待排序的记录,按其关键码大小,插入到前面已经排好序的一组记录的适当位置上,直到记录全部插入为止。
如何利用二进制搜索算法进行快速排序与查找
如何利用二进制搜索算法进行快速排序与查找二进制搜索算法是一种高效的排序和查找算法,它可以在大规模数据中快速定位目标元素。
本文将介绍如何利用二进制搜索算法进行快速排序和查找,以及算法的原理和应用。
一、二进制搜索算法的原理二进制搜索算法,也称为二分查找算法,是一种基于有序数组的搜索算法。
它的原理很简单,通过不断缩小搜索范围,将目标元素与数组的中间元素进行比较,从而确定目标元素的位置。
具体的实现步骤如下:1. 将数组按照升序或降序排列。
2. 定义搜索范围的起始位置和结束位置。
3. 计算中间位置的索引。
4. 将目标元素与中间位置的元素进行比较。
5. 如果目标元素等于中间位置的元素,则返回该位置。
6. 如果目标元素小于中间位置的元素,则将结束位置更新为中间位置减一,继续搜索左半部分。
7. 如果目标元素大于中间位置的元素,则将起始位置更新为中间位置加一,继续搜索右半部分。
8. 重复步骤3到7,直到找到目标元素或搜索范围为空。
二、利用二进制搜索算法进行快速排序快速排序是一种常用的排序算法,它基于分治策略,通过将数组分割成较小的子数组,然后对子数组进行排序,最终将它们合并成一个有序数组。
利用二进制搜索算法进行快速排序的步骤如下:1. 选择数组中的一个元素作为基准值。
2. 将数组中小于基准值的元素放在基准值的左边,大于基准值的元素放在基准值的右边。
3. 对基准值左边的子数组和右边的子数组分别进行递归调用快速排序算法。
4. 合并左边的子数组、基准值和右边的子数组,得到一个有序数组。
快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn),是一种高效的排序算法。
三、利用二进制搜索算法进行查找二进制搜索算法不仅可以用于排序,还可以用于查找。
通过将数组排序,我们可以利用二进制搜索算法快速定位目标元素的位置。
查找的步骤如下:1. 对数组进行排序。
2. 使用二进制搜索算法查找目标元素的位置。
3. 如果找到目标元素,则返回其索引;如果未找到,则返回-1。
算法知识点常用算法的原理和应用
算法知识点常用算法的原理和应用算法是计算机科学中的重要基础,它是指解决问题的步骤和方法。
在计算机科学领域中,有许多常用的算法被广泛应用于各种任务和应用中。
本文将介绍一些常见的算法,包括它们的原理和应用。
一、排序算法排序算法是指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、快速排序和归并排序等。
1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地遍历要排序的列表,比较相邻的元素并交换位置,直到整个列表排序完毕。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),适用于小规模的数据排序。
2. 插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法,它通过构建有序序列,对于未排序的数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。
插入排序的时间复杂度也为O(n^2),但对于小规模的数据或近乎有序的数据排序,插入排序具有较好的性能。
3. 选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法,它通过每次选择剩余元素中的最小值,并与剩余序列的第一个元素交换位置,直到整个序列排序完毕。
选择排序的时间复杂度为O(n^2),不论数据是否有序,其性能表现稳定。
4. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法,它采用了分治的思想,通过每次选择一个基准元素,将序列分割成两部分,分别对左右子序列递归地进行排序。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn),在大多数情况下具有较好的性能。
5. 归并排序归并排序是一种稳定的排序算法,它采用了分治的思想,将序列分成若干个子序列,分别进行排序,然后再将已排序的子序列合并成一个有序序列。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn),但其空间复杂度较高。
二、查找算法查找算法是指在给定的数据集合中,寻找特定元素的算法。
常见的查找算法有线性查找、二分查找和哈希查找等。
1. 线性查找线性查找是一种简单直观的查找算法,它从数据集中的第一个元素开始逐个比较,直到找到目标元素或遍历完整个数据集。
线性查找的时间复杂度为O(n),适用于小规模的数据集。
cgh常用算法
cgh常用算法常用的算法有很多,可以分为查找算法、排序算法、图算法、动态规划算法等等。
下面我将详细介绍一些常用的算法及其应用。
一、查找算法:1.线性查找:从头至尾逐个比较,找到目标元素则返回其位置,否则返回-1。
常用于无序数组或链表中的查找。
2.二分查找:将有序数组以二分的方式不断缩小范围,找到目标元素则返回其位置,否则返回-1。
时间复杂度为O(logN),常用于有序数组或链表中的查找。
二、排序算法:1.冒泡排序:从头至尾不断比较相邻两个元素,如果顺序错误则交换,最大(最小)元素逐渐沉底,直到排序完成。
时间复杂度为O(N^2)。
2.插入排序:将数组分为已排序和未排序两部分,依次将未排序部分中的元素插入已排序部分的合适位置。
时间复杂度为O(N^2),但对于小规模数据较为高效。
3.选择排序:将数组分为已排序和未排序两部分,每次从未排序部分中选择最小(最大)的元素插入已排序部分的末尾。
时间复杂度为O(N^2),与数据状况无关。
4.快速排序:通过分治的思想,选择一个元素作为基准,将数组划分为比基准小和比基准大的两部分,然后对两个部分递归排序。
时间复杂度为O(NlogN),是一种高效的排序算法。
5.归并排序:通过分治的思想,将数组分成两个子数组,分别对两个子数组进行排序,然后将排序好的子数组合并成一个有序数组。
时间复杂度为O(NlogN),稳定且效率高。
三、图算法:1.深度优先搜索(DFS):从起点开始,沿着一条路径遍历完当前路径,再回溯到前一个节点继续遍历其他路径,直到遍历完整个图。
常用于求解连通分量、拓扑排序等问题。
2.广度优先搜索(BFS):从起点开始,先遍历其所有相邻节点,再依次遍历下一层的节点,直到遍历完整个图。
常用于求解最短路径、连通性等问题。
3.最小生成树算法:Prim算法和Kruskal算法用于求解带权无向图的最小生成树,分别基于贪心和并查集思想。
4.最短路径算法:Dijkstra算法和Bellman-Ford算法用于求解带权有向图的单源最短路径,分别基于贪心和动态规划思想。
计算机基本算法
计算机基本算法计算机基本算法是计算机科学和计算机工程学科中的重要分支,它涵盖了各种基本算法,如排序算法、搜索算法、图算法、字符串算法等。
在计算机科学和工程领域中,算法的重要性不言而喻,因为好的算法可以提高计算机程序的效率和性能,从而优化计算机系统的运行。
本文将介绍计算机基本算法的相关概念、基本原理和常见应用场景。
一、算法的概念和分类算法是指用于解决特定问题的一系列步骤,它是计算机程序的核心。
根据算法的复杂度和解决问题的不同,算法可以分为以下几类: 1.排序算法:用于将一组数据按照一定的顺序排列的算法,如冒泡排序、快速排序、归并排序等。
2.搜索算法:用于在大量数据中查找特定数据的算法,如二分查找、哈希查找、广度优先搜索等。
3.图算法:用于在图结构中搜索路径、最短路径等问题的算法,如最短路径算法、最小生成树算法等。
4.字符串算法:用于处理字符串问题的算法,如字符串匹配算法、编辑距离算法等。
二、算法的基本原理算法的设计和优化,需要基于以下几个基本原理:1.时间复杂度:算法的执行时间与输入数据的大小之间的关系。
2.空间复杂度:算法在执行过程中所需要的内存空间大小。
3.正确性:算法的正确性是指算法能够正确地解决特定问题。
4.可读性:算法的可读性是指算法的代码易于理解和修改。
三、算法的应用场景计算机基本算法在各个领域都有广泛应用,如:1.数据处理和分析:各种排序和搜索算法在数据处理和分析中都有广泛应用,如对股票数据、气象数据等进行排序和搜索。
2.图像处理和计算机视觉:图像处理和计算机视觉中需要用到各种图算法,如图像分割、匹配、追踪等。
3.网络安全和密码学:密码学中需要用到各种字符串算法,如RSA加密算法、哈希算法等。
总之,计算机基本算法是计算机科学和工程学科中不可或缺的一部分,它的发展和优化,将极大地提高计算机程序的效率和性能,从而推动整个计算机科学和工程学科的发展。
C语言基本算法
C语言基本算法C语言是一门用于编写计算机程序的高级编程语言,其特点是语法简洁、表达力强,广泛应用于科学计算、系统开发等领域。
在C语言中,算法是解决问题的关键,因此掌握基本算法对于学习和使用C语言非常重要。
本文将介绍C语言中一些简单级别的基本算法。
1.顺序查找算法顺序查找算法是一种简单的算法,用于在一个无序数组中查找目标元素。
它的基本思想是逐个比较数组中的元素,如果找到目标元素则返回其索引,否则返回-12.二分查找算法二分查找算法是一种高效的算法,用于在一个有序数组中查找目标元素。
它的基本思想是将数组分成两半,判断目标元素在哪一半中,然后再在该半中进行查找,如此循环直到找到目标元素或确定不存在。
3.冒泡排序算法冒泡排序算法是一种简单的排序算法,用于将一个无序数组按照升序或降序排列。
它的基本思想是从数组的第一个元素开始,两两比较相邻元素的大小并交换位置,按照此规则不断遍历数组直到排序完成。
4.选择排序算法选择排序算法是一种简单的排序算法,用于将一个无序数组按照升序或降序排列。
它的基本思想是从数组中选择最小(或最大)的元素并放置到第一个位置,然后在剩余的元素中选择最小(或最大)的元素并放置到第二个位置,如此循环直到排序完成。
5.插入排序算法插入排序算法是一种简单的排序算法,用于将一个无序数组按照升序或降序排列。
它的基本思想是将数组分为已排序部分和未排序部分,每次从未排序部分选取一个元素插入到已排序部分的适当位置,如此循环直到排序完成。
6.计数排序算法计数排序算法是一种简单的排序算法,适用于待排序的元素是有限个数的情况。
它的基本思想是统计数组中每个元素出现的次数,然后根据统计结果重新排列数组。
7.求和算法求和算法是一种简单的计算算法,用于计算一个数组中所有元素的和。
它的基本思想是遍历数组,累加每个元素的值得到最终结果。
8.求平均值算法求平均值算法是一种简单的计算算法,用于计算一个数组中所有元素的平均值。
Excel中的数据排序技巧快速整理和查找数据
Excel中的数据排序技巧快速整理和查找数据Excel是一款功能强大的电子表格软件,广泛应用于数据管理和数据分析工作中。
其中,数据排序是Excel中常用的功能之一,它可以帮助我们快速整理和查找数据。
本文将介绍几种Excel中的数据排序技巧,帮助读者更高效地利用Excel进行数据处理。
一、升序和降序排序在Excel中,我们可以使用升序和降序排序对数据进行排列。
升序排序是按照值的大小从小到大排列,而降序排序则是按照值的大小从大到小排列。
要进行数据的升序或降序排序,首先选中需要排序的数据区域,然后点击Excel工具栏上的“数据”选项卡,在“排序与筛选”组中选择“从小到大排序”或“从大到小排序”。
二、多列数据排序当我们需要按照多个列的值对数据进行排序时,Excel提供了多列数据排序的功能。
这个功能可以帮助我们更精确地对数据进行排序。
要进行多列数据排序,选中需要排序的数据区域,然后在“排序与筛选”组中点击“自定义排序”按钮。
在弹出的排序对话框中,可以选择多个列名和排序方式,从而实现多列数据的排序。
三、按照自定义列表排序除了按照数值大小进行排序外,Excel还支持按照自定义列表排序。
自定义列表排序适用于需要按照特定顺序排列的数据场景,比如按照一组自定义的标签对数据进行排序。
要进行自定义列表排序,首先在Excel中创建一个自定义列表,包含需要排序的标签。
然后选中需要排序的数据区域,点击Excel工具栏上的“数据”选项卡,在“排序与筛选”组中选择“自定义排序”。
在排序对话框中,选择“顺序”选项,并选择自定义列表中的名称,点击“确定”进行排序。
四、按照条件排序有时候我们需要按照某种条件对数据进行排序,比如按照销售额在一定范围内的商品进行排序。
Excel提供了按照条件排序的功能,可以帮助我们筛选和排序符合条件的数据。
要进行按照条件排序,首先选中需要排序的数据区域,然后在Excel工具栏上的“数据”选项卡中选择“排序与筛选”组中的“高级”选项。
C语言的六种常用算法
C语言的六种常用算法C语言是一种非常流行的编程语言,广泛应用于各种领域中。
在C语言中,有许多常用的算法,可以用来解决各种问题。
下面我们将详细介绍C语言中的六种常用算法。
1.排序算法:排序算法可以将一组数据按照一定的规则进行排序。
常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。
这些排序算法的原理各有不同,但都可以实现对数据的排序。
排序算法对于处理大量数据的应用非常重要,可以提高查找、统计等操作的效率。
2.查找算法:查找算法是指在一组数据中寻找特定元素的过程。
常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。
这些算法的实现方式不同,但都可以高效地找到目标元素。
查找算法广泛应用于数据库查询、引擎等需要快速查找数据的场景中。
3.图算法:图算法是针对图结构进行的一系列操作。
图是由顶点和边组成的数据结构,可以用来表示各种关系。
在图算法中,常见的操作包括遍历、连通性判断、最短路径查找等。
图算法在网络分析、社交网络分析、运输规划等领域中有着广泛的应用。
4.动态规划算法:动态规划算法是一种解决多阶段决策问题的方法。
它将问题划分为若干个阶段,每个阶段都有一系列可选的决策。
通过求解每个阶段的最优决策,最终得到整个问题的最优解。
动态规划算法在最短路径问题、背包问题、序列比对等领域中有着重要的地位。
5.深度优先算法:深度优先算法是一种遍历图或树的方法。
它从一个起始节点开始,沿着一条路径尽可能远地,直到遇到死路才返回并尝试其他路径。
深度优先算法常用于解决迷宫问题、图的连通性判断等。
6.广度优先算法:广度优先算法是一种遍历图或树的方法。
它从一个起始节点开始,首先访问所有相邻节点,然后再访问它们的相邻节点,以此类推,直到遍历完所有节点。
广度优先算法常用于寻找最短路径、社交网络分析等。
以上就是C语言中的六种常用算法。
这些算法在各自的领域中有着广泛的应用,对于解决各种问题起到了重要的作用。
对于想要学习C语言的人来说,掌握这些算法是非常重要的一步。
介绍常见的编程算法及其应用场景
介绍常见的编程算法及其应用场景编程算法是计算机科学中的重要组成部分,它们用于解决各种计算问题。
不同的算法适用于不同的应用场景,并且具有各自的优点和缺点。
在本文中,我将介绍一些常见的编程算法及其应用场景。
一、排序算法排序算法是最常见的编程算法之一,它们用于将一组数据按照特定的顺序排列。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序和快速排序等。
这些算法的应用场景很广泛,比如在电子商务网站中对商品按照价格排序、在社交媒体平台中对帖子按照时间排序等。
二、查找算法查找算法用于在一组数据中查找指定的值。
常见的查找算法包括线性查找和二分查找。
线性查找逐个比较数据直到找到匹配值,适用于无序数据;而二分查找是通过不断缩小搜索范围,适用于有序数据。
查找算法的应用场景包括在数据库中查找记录、在搜索引擎中查找关键词等。
三、图算法图算法用于解决与图相关的计算问题,比如寻找最短路径、网络流量优化等。
常见的图算法包括深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、Dijkstra算法和最小生成树算法等。
图算法的应用场景包括社交网络分析、路线规划和电力网络优化等。
四、动态规划动态规划是一种解决多阶段决策问题的算法,它将问题分解为若干子问题,并通过保存子问题的解来避免重复计算。
动态规划的应用场景包括背包问题、旅行商问题和最优化路径问题等。
五、贪心算法贪心算法是一种通过每一步的局部最优选择来达到全局最优的算法。
它在每一步选择中都会作出当前看来最好的选择,而不考虑以后可能发生的情况。
贪心算法的应用场景包括最小生成树、任务调度和货币找零等。
六、字符串匹配算法字符串匹配算法用于在一串文本中查找指定的字符串。
常见的字符串匹配算法包括暴力匹配、KMP算法和Boyer-Moore算法等。
字符串匹配算法的应用场景包括文本编辑器中的查找和替换、搜索引擎中的关键词匹配等。
七、分治算法分治算法将一个大问题分解为若干个相同或类似的子问题,然后将子问题的解合并为原问题的解。
查找和排序 实验报告
查找和排序实验报告查找和排序实验报告一、引言查找和排序是计算机科学中非常重要的基础算法之一。
查找(Search)是指在一组数据中寻找目标元素的过程,而排序(Sort)则是将一组数据按照特定的规则进行排列的过程。
本实验旨在通过实际操作和实验验证,深入理解查找和排序算法的原理和应用。
二、查找算法实验1. 顺序查找顺序查找是最简单的查找算法之一,它的基本思想是逐个比较待查找元素与数据集合中的元素,直到找到目标元素或遍历完整个数据集合。
在本实验中,我们设计了一个包含1000个随机整数的数据集合,并使用顺序查找算法查找指定的目标元素。
实验结果显示,顺序查找的时间复杂度为O(n)。
2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法,它要求待查找的数据集合必须是有序的。
二分查找的基本思想是通过不断缩小查找范围,将待查找元素与中间元素进行比较,从而确定目标元素的位置。
在本实验中,我们首先对数据集合进行排序,然后使用二分查找算法查找指定的目标元素。
实验结果显示,二分查找的时间复杂度为O(log n)。
三、排序算法实验1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单但低效的排序算法,它的基本思想是通过相邻元素的比较和交换,将较大(或较小)的元素逐渐“冒泡”到数列的一端。
在本实验中,我们设计了一个包含1000个随机整数的数据集合,并使用冒泡排序算法对其进行排序。
实验结果显示,冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)。
2. 插入排序插入排序是一种简单且高效的排序算法,它的基本思想是将数据集合分为已排序和未排序两部分,每次从未排序部分选择一个元素插入到已排序部分的适当位置。
在本实验中,我们使用插入排序算法对包含1000个随机整数的数据集合进行排序。
实验结果显示,插入排序的时间复杂度为O(n^2)。
3. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法,它的基本思想是通过递归地将数据集合划分为较小和较大的两个子集合,然后对子集合进行排序,最后将排序好的子集合合并起来。
网络搜索技巧:如何利用高级筛选和排序查找特定信息?
网络搜索技巧:如何利用高级筛选和排序查找特定信息?当今信息时代,网络搜索已成为人们获取各类信息的主要方式。
然而,面对庞杂的搜索结果,有时候我们难以找到准确、有用的信息。
在这种情况下,我们需要掌握一些高级筛选和排序技巧,以帮助我们更有效地查找特定信息。
下面,本文将介绍几种实用的网络搜索技巧,帮助你提高搜索的效率。
首先,我们可以利用搜索引擎的高级搜索功能。
不同的搜索引擎提供了各种高级搜索选项,可以帮助我们更精确地筛选出特定的搜索结果。
比如,我们可以指定搜索词出现在页面的标题、正文还是 URL 中,或者限定搜索结果的发布时间和文件类型等。
通过合理运用这些高级搜索选项,我们能够避免浪费时间在与我们需求无关的搜索结果上。
其次,利用引号进行精确搜索也是一种有效的技巧。
当我们输入一串短语时,搜索引擎会默认给出与这些关键词相关的各种网页。
然而,并不是所有搜索结果都与我们的需求完全相关。
为了排除无关的搜索结果,我们可以通过加入引号进行精确搜索。
比如,如果我们在搜索引擎中输入“如何学习编程”,搜索引擎将会给出与这句话完全匹配的搜索结果,从而减少无关信息的干扰。
另外,我们还可以利用排除词来缩小搜索范围。
有时候我们会遇到一些与我们搜索需求相关但不是我们所需要的搜索结果。
为了减少这类干扰,我们可以在搜索中使用排除词。
比如,假设我们想了解有关“健康饮食”的信息,但不希望看到有关减肥的内容,我们可以在搜索框中输入“健康饮食 -减肥”,搜索引擎将会排除含有“减肥”这个关键词的搜索结果,从而提高搜索的准确性。
此外,搜索结果的排序方式也是影响搜索效果的关键因素。
在一般搜索条件下,搜索引擎根据其算法对搜索结果进行排序。
然而,我们也可以自己选择搜索结果的排序方式,以满足我们的需求。
比如,我们可以按时间顺序、相关性或者网站可信度来排序搜索结果。
通过自主选择合适的排序方式,我们可以更快速地找到我们需要的信息。
最后要注意的是,网络搜索技巧不仅适用于通用搜索引擎,也适用于特定领域的搜索工具。
算法学习的常用算法分类和应用示例
算法学习的常用算法分类和应用示例算法是计算机科学中的重要概念,它是一种解决问题的方法和步骤。
在算法学习中,常见的算法可以按照不同的分类方式进行归类。
本文将介绍几种常用的算法分类以及它们的应用示例。
一、排序算法排序算法是将一组数据按照一定的规则进行排序的算法。
常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。
这些算法的应用非常广泛,比如在搜索引擎中对搜索结果进行排序、在电商平台中对商品进行排序等。
以冒泡排序为例,它的基本思想是从待排序的数据中依次比较相邻的两个元素,如果顺序不对则交换位置,直到整个序列有序。
冒泡排序的应用示例可以是对学生成绩进行排序,从高到低排列,以便于查看成绩排名。
二、查找算法查找算法是在一组数据中查找指定元素的算法。
常见的查找算法有顺序查找、二分查找、哈希查找等。
这些算法在各种应用场景中都有广泛的应用,比如在数据库中查找指定记录、在图书馆中查找指定书籍等。
以二分查找为例,它的基本思想是将有序序列分成两部分,通过与中间元素的比较来确定待查找元素所在的部分,然后再在该部分中进行查找,直到找到目标元素或者确定不存在。
二分查找的应用示例可以是在有序数组中查找指定元素。
三、图算法图算法是解决图论问题的算法,图是由节点和边组成的数据结构。
常见的图算法有深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法等。
图算法在社交网络分析、路线规划等领域有着广泛的应用。
以深度优先搜索为例,它的基本思想是从图的某个节点开始,不断深入访问其相邻节点,直到无法继续深入为止,然后回溯到上一个节点,继续深入访问其他未访问的节点。
深度优先搜索的应用示例可以是在迷宫中寻找出口。
四、动态规划算法动态规划算法是一种通过将问题分解成子问题并保存子问题的解来解决复杂问题的算法。
它适用于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有背包问题、最长公共子序列问题等。
以背包问题为例,它的基本思想是在给定的一组物品中选择一些物品放入背包,使得物品的总价值最大,同时不能超过背包的容量。
如何在Excel中进行数据排序和查找
如何在Excel中进行数据排序和查找Excel是一种广泛应用于数据处理和分析的软件工具,它提供了丰富的功能来帮助用户进行数据排序和查找。
无论是对较小的数据集还是大型数据库,Excel都能提供快速、准确的排序和查找能力。
下面将详细介绍在Excel中进行数据排序和查找的方法和技巧。
一、数据排序在Excel中进行数据排序,可以按照某列的数值大小、文本的字母顺序以及单元格的背景颜色等进行排序。
1. 单列排序要对单列进行排序,首先需要选中这一列。
点击列头,即可选中整列。
然后点击Excel的“数据”选项卡,找到“排序”命令,选择“升序”或“降序”即可完成排序。
如果要按照多列进行排序,可以点击“排序”命令后的下拉箭头,选择“自定义排序”。
在“自定义排序”对话框中,可以增加或删除排序级别,通过选择不同的列和排序方式来完成复杂的排序。
2. 多列排序多列排序是指在排序过程中,按照首要关键字进行排序后,再根据次要关键字进行排序。
在“自定义排序”对话框中,可以设置多个排序级别。
首先选择第一个排序级别的列和排序方式,然后点击“添加级别”按钮增加下一个排序级别,依次设置好每个级别的列和排序方式。
点击“确定”按钮后,Excel将按照所设定的排序级别对数据进行排序。
3. 自定义排序Excel的自定义排序功能可以根据自定义的规则对数据进行排序。
在“自定义排序”对话框中,可以选择“值”、“单元格颜色”、“字体颜色”等选项,对排序规则进行设置。
例如,可以将某一列的数值按照自定义的范围划分为不同的组别,并按照组别进行排序。
二、数据查找在Excel中进行数据查找,可以快速定位所需数据并进行相关操作。
Excel提供了常用的查找功能,如查找单个数值、查找多个数值、根据条件查找等。
1. 查找单个数值要查找单个数值,可以使用Excel的“查找”功能。
点击Excel的“开始”选项卡中的“查找与选择”命令,输入要查找的数值,并选择查找的范围。
点击“查找下一个”按钮,Excel将自动定位到第一个匹配的单元格。
数据结构中的树、图、查找、排序
数据结构中的树、图、查找、排序在计算机科学中,数据结构是组织和存储数据的方式,以便能够有效地对数据进行操作和处理。
其中,树、图、查找和排序是非常重要的概念,它们在各种算法和应用中都有着广泛的应用。
让我们先来谈谈树。
树是一种分层的数据结构,就像是一棵倒立的树,有一个根节点,然后从根节点向下延伸出许多分支节点。
比如一个家族的族谱,就可以用树的结构来表示。
最上面的祖先就是根节点,他们的后代就是分支节点。
在编程中,二叉树是一种常见的树结构。
二叉树的每个节点最多有两个子节点,分别称为左子节点和右子节点。
二叉搜索树是一种特殊的二叉树,它具有特定的性质,即左子树中的所有节点值都小于根节点的值,而右子树中的所有节点值都大于根节点的值。
这使得在二叉搜索树中查找一个特定的值变得非常高效。
二叉搜索树的插入和删除操作也相对简单。
插入时,通过比较要插入的值与当前节点的值,确定往左子树还是右子树移动,直到找到合适的位置插入新节点。
删除节点则稍微复杂一些,如果要删除的节点没有子节点,直接删除即可;如果有一个子节点,用子节点替换被删除的节点;如果有两个子节点,通常会找到右子树中的最小节点来替换要删除的节点,然后再删除那个最小节点。
接下来,我们聊聊图。
图是由顶点(也称为节点)和边组成的数据结构。
顶点代表对象,边则表示顶点之间的关系。
比如,社交网络中的用户可以看作顶点,用户之间的好友关系就是边。
图可以分为有向图和无向图。
有向图中的边是有方向的,就像单行道;无向图的边没有方向,就像双向车道。
图的存储方式有邻接矩阵和邻接表等。
邻接矩阵用一个二维数组来表示顶点之间的关系,如果两个顶点之间有边,对应的数组元素为 1,否则为 0。
邻接表则是为每个顶点建立一个链表,链表中存储与该顶点相邻的顶点。
图的遍历是图算法中的重要操作,常见的有深度优先遍历和广度优先遍历。
深度优先遍历就像是沿着一条路一直走到底,然后再回头找其他路;广度优先遍历则是先访问距离起始顶点近的顶点,再逐步扩展到更远的顶点。
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查找、排序的应用一、问题描述对学生的基本信息进行管理。
设计一个学生信息管理系统,学生对象至少要包含:学号、姓名、性别、成绩1、成绩2、总成绩等信息。
要求实现以下功能:1.总成绩要求自动计算;2.查询:分别给定学生学号、姓名、性别,能够查找到学生的基本信息(要求至少用两种查找算法实现);排序:分别按学生的学号、成绩1、成绩2、总成绩进行排序(要求至少用两种排序算法实现)。
二、问题分析1.定义储存学生信息的储存结构2.对学生信息进行查询和排序。
3.查询用到两种查询方式:折半查找和顺序查找.4.排序用到两种方式:插入排序和选择排序。
三、算法设计(1)定义学生信息存储结构typedef struct//定义每个记录(数据元素)的结构{string name;//姓名string sex;//性别int number;//学号float grade1,grade2;//成绩1,成绩2float score;//总分}RecordType,RT[MAXSIZE];(2)查找方法a、折半查找设表长为n,low、high和mid分别指向待查元素所在区间的下界、上界和中点,key为给定值。
初始时,令low=1,high=n,mid= (low+high)/2,让key与mid指向的记录比较,若key==r[mid].key,查找成功若key<r[mid].key,则high=mid-1若key>r[mid].key,则low=mid+1重复上述操作,直至low>high时,查找失败b、顺序查找从表的一端开始逐个进行记录的关键字和给定值的比较。
在这里从表尾开始并把下标为0的作为哨兵。
(3)排序a、插入排序每步将一个待排序的记录,按其关键码大小,插入到前面已经排好序的一组记录的适当位置上,直到记录全部插入为止。
b、选择排序首先通过n-1次关键字比较,从n个记录中找出关键字最小的记录,将它与第一个记录交换再通过n-2次比较,从剩余的n-1个记录中找出关键字次小的记录,将它与第二个记录交换重复上述操作,共进行n-1趟排序后,排序结束。
四、测试数据五、源代码----------------------------------------Find sort.h------------------------------------------- #include<string>using namespace std;#define MAXSIZE 100typedef struct//定义每个记录(数据元素)的结构{string name;//姓名string sex;//性别int number;//学号float grade1,grade2;//成绩1,成绩2float score;//总分}RecordType,RT[MAXSIZE];class student{private:RT rt;int total;//学生总数public:void GreatRT(int);//构建信息库void BinarySearch();//折半查找void SequentialSearch();//顺序查找void Insertsort();//插入排序void SelectSort();//选择排序};--------------------------------------Find sort.cpp------------------------------------------ #include<iostream>#include"Find sort.h"using namespace std;void student::GreatRT(int n){//信息构建total=n;int i=1;do{cout<<"请输入第"<<i<<"个学生的信息:"<<endl;cout<<"姓名:";cin>>rt[i].name;cout<<"性别:";cin>>rt[i].sex;cout<<"学号:";cin>>rt[i].number;cout<<"成绩1:";cin>>rt[i].grade1;cout<<"成绩2:";cin>>rt[i].grade2;rt[i].score=rt[i].grade1+rt[i].grade2;i++;cout<<endl;}while(i<=total);cout<<"输入完毕!"<<endl<<endl;}void student::BinarySearch(){//折半查找算法:RecordType LI;for(int i=2;i<=total;i++){//使学号变为有序for(int j=i;j>1;j--){if(rt[j].number<rt[j-1].number){LI=rt[j];rt[j]=rt[j-1];rt[j-1]=LI;}}}int n,m=0;cout<<"输入要查找的学号:";cin>>n;int low,high,mid;low=1;high=total;//置区间初值while (low<=high){mid=(low+high)/2;if(n==rt[mid].number){m=1;break;}else if(n<rt[mid].number) high=mid-1;//继续在前半区间进行查找else low=mid+1;//继续在后半区间进行查找}if(m!=0)cout<<rt[mid].name<<" "<<rt[mid].sex<<" "<<rt[mid].number<<""<<rt[mid].grade1<<" "<<rt[mid].grade2<<" "<<rt[mid].score<<endl<<endl;else cout<<"没有你要查找的学号!"<<endl<<endl;}void student::SequentialSearch(){//顺序查找算法:string name;int m=0;cout<<"输入要查找的姓名:";cin>>name;for(int i=1;i<=total;i++){m=1;if(name==rt[i].name)cout<<rt[i].name<<" "<<rt[i].sex<<""<<rt[i].number<<""<<rt[i].grade1<<" "<<rt[i].grade2<<" "<<rt[i].score<<endl;}if(m==0) cout<<"没有你要查找的姓名!"<<endl<<endl;else cout<<endl;}void student::Insertsort(){//插入排序学号RecordType LI;for(int i=2;i<=total;i++){for(int j=i;j>1;j--){if(rt[j].number<rt[j-1].number){LI=rt[j];rt[j]=rt[j-1];rt[j-1]=LI;}}}for(int k=1;k<=total;k++)cout<<rt[k].name<<" "<<rt[k].sex<<""<<rt[k].number<<""<<rt[k].grade1<<" "<<rt[k].grade2<<" "<<rt[k].score<<endl;cout<<endl;}void student::SelectSort(){//选择排序总分RecordType LI;for(int i=1;i<=total;i++){for (int j=i+1;j<=total;j++){if(rt[i].score>rt[j].score){LI=rt[j];rt[j]=rt[i];rt[i]=LI;}}}for(int k=1;k<=total;k++)cout<<rt[k].name<<" "<<rt[k].sex<<""<<rt[k].number<<""<<rt[k].grade1<<" "<<rt[k].grade2<<" "<<rt[k].score<<endl;cout<<endl;}-----------------------------------------main.cpp------------------------------------------- #include<iostream>#include"Find sort.h"using namespace std;void main(){student st;int n;cout<<"请输入学生总数:";cin>>n;st.GreatRT(n);cout<<"学号(插入排序):"<<endl;st.Insertsort();//插入排序cout<<"总分(选择排序):"<<endl;st.SelectSort();//选择排序st.BinarySearch();//折半查找st.SequentialSearch();//顺序查找}六、总结本实验综合性非常强,它包含顺序表的存储、查找、排序,而且多处用到调用的方法,调用贯穿于整个程序之中,用到折半查找和顺序查找,用到插入排序和选择排序。