数据库系统实现两阶段多路归并排序算法的C实现

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二路归并算法步骤

二路归并算法步骤在计算机科学中，归并排序是一种常用的排序算法，它的核心思想是将一个大问题分解为多个小问题，然后逐步解决这些小问题，最终得到整体的解决方案。

二路归并算法是归并排序的一种特殊实现方式，它通过将两个有序序列合并为一个有序序列来完成排序操作。

下面我们来详细介绍二路归并算法的步骤。

步骤一：将序列划分为若干子序列首先，我们将待排序的序列划分为若干个长度为1的子序列。

每个子序列都可以看作是一个已排序的序列。

步骤二：两两合并子序列接下来，我们将这些长度为1的子序列两两合并为长度为2的子序列。

在合并的过程中，我们需要比较两个子序列的元素大小，并按照从小到大的顺序将它们合并为一个新的有序子序列。

步骤三：再次两两合并子序列继续进行上述的合并操作，将长度为2的子序列两两合并为长度为4的子序列。

在每次合并的过程中，我们始终保持将两个子序列合并为一个有序子序列的原则。

步骤四：重复合并操作重复进行上述的合并操作，直到所有的子序列都合并为一个完整的有序序列为止。

这个过程可以看作是一个二叉树的构建过程，每次合并操作都会生成一个新的子节点，直到根节点为止。

步骤五：完成排序最终，我们得到的根节点就是一个已排序的序列，这个序列就是我们要求解的排序结果。

总结：二路归并算法通过将序列划分为若干个子序列，并逐步合并这些子序列来完成排序操作。

它的核心思想是利用已排序的子序列，通过比较和合并操作来生成一个更大的有序序列。

这个过程可以看作是一个逐层合并的过程，直到最终得到完整的有序序列。

二路归并算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n表示待排序序列的长度。

这是因为在每次合并操作中，我们需要比较和移动每个元素一次，而合并的次数为logn。

因此，总的时间复杂度为O(nlogn)。

与其他排序算法相比，二路归并算法具有较好的稳定性和可扩展性，适用于各种规模的数据集。

总之，二路归并算法是一种高效的排序算法，它通过将待排序序列划分为若干个子序列，并逐步合并这些子序列来完成排序操作。

2022年职业考证-软考-软件设计师考试全真模拟易错、难点剖析AB卷(带答案)试题号：27

2022年职业考证-软考-软件设计师考试全真模拟易错、难点剖析AB卷（带答案）一.综合题(共15题)1.单选题中断向量提供（）。

问题1选项A.被选中设备的地址B.待传送数据的起始地址C.中断服务程序入口地址D.主程序的断点地址【答案】C【解析】属于输入输出技术的中断方式：中断向量表：中断向量表用来保存各个中断源的中断服务程序的入口地址。

当外设发出中断请求信号以后，由中断控制器确定其中断号，并根据中断号查找中断向量表来取得其中断服务程序的入口地址，同时INTC 把中断请求信号提交给CPU。

2.单选题下列攻击类型中，（）是以被攻击对象不能继续提供服务为首要目标问题1选项A.跨站脚本B.拒绝服务C.信息篡改D.口令猜测【答案】B【解析】A选项：跨站脚本（cross-site scripting，XSS），一种安全攻击，其中，攻击者在看上去来源可靠的链接中恶意嵌入译码。

它允许恶意用户将代码注入到网页上，其他用户在观看网页时就会受到影响。

不影响服务的提供。

B选项：拒绝服务，对信息或其它资源的合法访问被无条件地阻止，会让服务器拒绝提供服务。

本题选择B选项。

C选项：信息篡改，指主动攻击者将窃听到的信息进行修改(如删除和/或替代部分或者全部信息)之后再将信息传送给原本的接受者。

与提供服务无关。

D选项：口令猜测，攻击者攻击目标时常常把破译用户的口令作为攻击的开始。

只要攻击者能猜测或者确定用户的口令，他就能获得机器或者网络的访问权，并能访问到用户能访问到的任何资源。

与提供服务无关。

3.单选题在TCP/IP协议栈中，远程登录采用的协议为（）。

问题1选项A.HTTPB.TELNETC.SMTPD.FTP【答案】B【解析】本题考查TCP/IP协议簇相关知识。

HTTP是超文本传输协议，SMTP是邮件传输协议，FTP是文件传输协议，都与远程登录无关，只有B选项TELNET是远程登录服务的标准协议和主要方式。

本题选择B选项。

4.单选题（）是对稀疏矩阵进行压缩存储的方式。

【2021年】福建省福州市全国计算机等级考试数据库技术真题(含答案)

【2021年】福建省福州市全国计算机等级考试数据库技术真题(含答案) 学校:________ 班级:________ 姓名:________ 考号:________一、1.选择题(10题)1. 在数据库管理系统的层次结构中，由高级到低级的层次排列顺序为( )。

A.应用层、数据存取层、数据存储层、语言翻译处理层B.应用层、数据存储层、数据存取层、语言翻译处理层C.应用层、数据存储层、语言翻译处理层、数据存取层D.应用层、语言翻译处理层、数据存取层、数据存储层2. 设有关键码序列(Q，C，M，Z，A，N，B，P，X，H，Y，S，T，L，K，E)，采用二路归并排序法进行排序，下面哪—个序列是第二趟归并后的结果?A.C，Q，M，Z，A，N，B，P，H，X，S，Y，L，T，E，KB.C，M，Q，Z，A，B，N，P，H，S，X，Y，E，K，L，TC.C，M，Q，A，N，B，P，X，H，Y，S，T，L，K，E，ZD.A，B，C，M，N，P，Q，Z，E，H，K，L，S，T，X，Y3. 对具有相同关键字的关系模式，如果他们的处理主要是查询操作，且常在一起，可将这列关系模式进行什么操作?A.模式评价B.优化模式C.合并D.分解4. 下列哪一项是数据库系统的核心和基础?A.数据模型B.数据库管理系统C.数据库技术D.关系理论5. 以下哪一条属于关系数据库的规范化理论要解决的问题?______。

A.如何构造合适的数据库逻辑结构B.如何构造合适的数据库物理结构C.如何构造合适的应用程序界面D.如何控制不同用户的数据操作权限6.数据独立性是指（）。

A.数据依赖于程序B.数据库系统C.数据库管理系统D.数据不依赖于程序7. 设关系模式R(A,B,C) ，F是R上成立的FD集，F={B-C}，则分解ρ={AB,BC}相对于F______。

A.是无损连接，也是保持FD的分解B.是无损连接，但不保持FD的分解C.不是无损连接，但保持FD的分解D.既不是无损连接，也不保持FD的分解8. 关系模式规范化的最起码的要求是达到第一范式，即满足A.每个非码属性都完全依赖于主码B.主码属性惟一标识关系中的元组C.关系中的元组不可重复D.每个属性都是不可分解的9. 下列属于数据定义方面的程序模块的是Ⅰ．查询处理程序模块Ⅰ．完整性定义模块Ⅰ．数据更新程序模块Ⅰ．安全性定义程序模块A.Ⅰ和ⅠB.Ⅰ和ⅠC.Ⅰ和Ⅰ和ⅠD.全部10. 对线性表进行二分法查找，其前提条件是A.线性表以顺序方式存储，并且按关键码值排好序B.线性表以顺序方式存储，并且按关键码值的检索频率排好序C.线性表以链接方式存储，并且按关键码值排好序D.线性表以链接方式存储，并且按关键码值的检索频率排好序二、填空题(10题)11.不可逆加密机制包括Hash算法和消息认证码，用于数字签名和___________。

c语言有序单链表的二路归并算法

c语言有序单链表的二路归并算法C语言有序单链表的二路归并算法一、引言有序单链表是一种常见的数据结构，其中的元素按照一定的顺序排列。

当需要将两个有序单链表合并为一个有序单链表时，可以使用二路归并算法。

本文将介绍使用C语言实现有序单链表的二路归并算法的原理和步骤。

二、算法原理二路归并算法是一种常见的排序算法，它通过将两个有序链表合并为一个有序链表的方式来实现排序。

算法的基本思想是通过比较两个链表中的元素大小，将较小的元素添加到新的链表中，直到将两个链表全部合并为止。

三、算法步骤下面是使用C语言实现有序单链表的二路归并算法的详细步骤：1. 定义两个指针，分别指向两个有序单链表的头结点；2. 创建一个新的链表，用于存储合并后的有序链表；3. 循环比较两个链表中的元素大小，将较小的元素添加到新链表中，并将指针后移；4. 当其中一个链表遍历完毕时，将另一个链表中剩余的元素添加到新链表的末尾；5. 返回新链表的头结点，即为合并后的有序单链表。

四、代码实现下面是使用C语言实现有序单链表的二路归并算法的示例代码：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>// 定义链表结点typedef struct Node {int data;struct Node* next;} Node;// 创建有序链表Node* createList(int arr[], int size) {Node* head = NULL;Node* tail = NULL;for (int i = 0; i < size; i++) {Node* newNode = (Node*)malloc(sizeof(Node));newNode->data = arr[i];newNode->next = NULL;if (head == NULL) {head = newNode;tail = newNode;} else {tail->next = newNode;tail = newNode;}}return head;}// 合并两个有序链表Node* mergeList(Node* list1, Node* list2) { if (list1 == NULL) {return list2;}if (list2 == NULL) {return list1;}Node* head = NULL;Node* tail = NULL;while (list1 != NULL && list2 != NULL) { if (list1->data <= list2->data) {if (head == NULL) {head = list1;tail = list1;} else {tail->next = list1;tail = list1;}list1 = list1->next;} else {if (head == NULL) {head = list2;tail = list2;} else {tail->next = list2;tail = list2;}list2 = list2->next;}}if (list1 != NULL) {tail->next = list1;}if (list2 != NULL) {tail->next = list2;}return head;}// 打印链表void printList(Node* head) { Node* p = head;while (p != NULL) {printf("%d ", p->data); p = p->next;}printf("\n");}int main() {int arr1[] = {1, 3, 5};int arr2[] = {2, 4, 6};Node* list1 = createList(arr1, sizeof(arr1) / sizeof(int));Node* list2 = createList(arr2, sizeof(arr2) / sizeof(int));printf("链表1：");printList(list1);printf("链表2：");printList(list2);Node* mergedList = mergeList(list1, list2);printf("合并后的链表：");printList(mergedList);return 0;}```五、算法分析有序单链表的二路归并算法的时间复杂度为O(n)，其中n为两个链表的总长度。

C++实现归并排序（MergeSort）

C++实现归并排序（MergeSort）本⽂实例为⼤家分享了C++实现归并排序的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下⼀、思路：稳定排序（1）划分：⼀直调⽤划分过程，直到⼦序列为空或只有⼀个元素为⽌，共需log2(n)；（2）归并：将两个⼦序列从⼩到⼤合并为⼀个序列⼆、实现程序：// 归并排序：（⼆路归并）// （1）递归分解数组；// (2)合并有序的序列#include <iostream>using namespace std;// 合并两个有序的序列template <typename T>void Merge(T arr[], int start, int mid, int end) {int i, j, k, n1, n2;k=0;n1 = mid - start + 1;n2 = end - mid;T *L = new T[n1], *R = new T[n2];for(i = 0; i < n1; i++) // 将arr的左部分赋给LL[i] = arr[start+i];for(j = 0; j < n2; j++) // 将arr的右部分赋给RR[j] = arr[mid+j+1];i = 0;j = 0;k= start;while(i < n1 && j < n2) { // 合并if(L[i] <= R[j]) {arr[k] = L[i];i++;} else {arr[k] = R[j];j++;}k++;}while(i < n1) { // 左部分没处理完arr[k] = L[i];k++;i++;}while(j < n2) { // 右部分没处理完arr[k] = R[j];k++;j++;}delete []L;delete []R;}// 归并排序template <typename T>void MergeSort(T arr[], int start, int end) {int mid;if(start >= end)return;mid = (start + end) / 2;MergeSort(arr, start, mid);MergeSort(arr, mid+1, end);Merge(arr, start, mid, end);}// 输出数组template <typename T>void Print(T arr[], int n) {int i;for(i = 0; i < n; i++)cout << arr[i] << " ";cout << endl;}int main(int argc, const char * argv[]) {int n, i, arr[50];cout << "请输⼊要排序的数的个数：";cin >> n;srand((int)time(NULL)); // 设置时间为随机点for(i = 0; i < n; i++) // 产⽣n个随机数arr[i] = rand() % 100;cout << "排序前：";Print(arr, n);MergeSort(arr, 0, n-1); // 调⽤归并排序cout << "排序后：";Print(arr, n);return 0;}测试结果：以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。

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 $O(n)$ 。

外部排序归并排序与多路归并

外部排序归并排序与多路归并外部排序是一种针对大规模数据进行排序的算法，常用的外部排序算法包括归并排序和多路归并。

本文将对外部排序、归并排序和多路归并进行详细介绍和比较。

一、外部排序外部排序是指当数据量过大，无法一次性加载到内存中进行排序时，需要使用外部存储器（如硬盘）进行排序的一种算法。

外部排序主要包括两个阶段：排序阶段和归并阶段。

排序阶段将大数据划分为若干个能够加载到内存的小块，对每个小块进行排序；归并阶段将排好序的小块按照规定的方式进行合并和排序，最终得到整个数据的有序结果。

二、归并排序归并排序是一种分治策略的排序算法，它将待排序的数据分成若干个小块，然后分别对每个小块进行排序，最后再将排序好的小块进行合并，得到整个数据的有序结果。

归并排序采用递归的思想，先对每个小块进行排序，再进行小块的合并。

1. 归并排序算法步骤：- 将待排序的数据分成两个子问题，分别对左右两个子问题进行归并排序；- 当左右两个子问题均排序完成后，将两个有序子数组进行合并得到最终的有序结果。

2. 归并排序的优缺点：- 优点：稳定，时间复杂度为O(nlogn)，适用于大规模数据的排序；- 缺点：需要额外的空间进行数据的合并，空间复杂度为O(n)。

三、多路归并多路归并是对归并排序的改进和扩展，它将归并排序的两路归并扩展为多路归并。

多路归并可以减少磁盘I/O的次数，提高排序效率。

1. 多路归并算法步骤：- 将待排序的数据划分为多个块；- 对每个块进行排序，得到有序子块；- 将有序子块进行多路归并，得到最终的有序结果。

2. 多路归并的优缺点：- 优点：减少磁盘I/O次数，提高排序效率；- 缺点：增加了算法的复杂性，不适用于小规模数据的排序。

四、归并排序与多路归并的对比归并排序和多路归并都是外部排序的经典算法，它们在处理大规模数据时具有一定的优势。

但在具体应用时，需要根据实际情况选择合适的算法。

1. 时间复杂度：归并排序和多路归并的时间复杂度都为O(nlogn)，其中n为待排序数据的大小。

东华大学计算机学院研究生数据库实验1

东华大学计算机学院研究生数据库实验1东华大学计算机学院研究生数据库实验1数据库系统实现数据库系统同时实现实验报告实验名称：实验1：twophase,multiwaymerge-sort姓名：王国林（2131524）指导老师：王洪亚日期：2021年10月20日一、实验目的：通过merge-sort算法的实现，掌握外存算法所基于的i/o模型与内存数据库系统同时实现算法基于的ram模型的区别；理解不同的磁盘访问优化方法是如何提高数据访问性能的。

二、实验内容：生成一个具有10,000,000个记录的文本文件，其中每个记录由100个字节组成。

实验只考虑记录的一个属性a，假定a为整数类型。

记录在block上封装时，采用non-spanned方式，即块上小于一个记录的空间不使用。

block的大小可在自己的操作系统上查看，xp一般为4096bytes。

在内存分配50m字节的空间用于外部merge-sort。

要求设计和实现程序完成下列功能：1．分解成文本文件，其中属性a的值随机产生。

2．按照ppt中的方法对文本文件中的记录，按照属性a进行排序，其中在第二阶段的排序中每个子列表使用一个block大小的缓冲区缓冲数据。

3．按照教材cylinder-basedbuffers(1mbytes)的方法，修正第二阶段的算法。

4．比较两种方法的时间性能，如果有更大的内存空间，算法性能还能提高多少？三、实验分析：一个具有10,000,000个记录的文本文件共计50mb，50mb/4kb=50*102410,000,000*100b=1000mb,而内存只有kb/4kb=12800块，每块可以放置4*1024b/100b=40个记录，每块余下96kb，内存一共可以放置12800*40=512000个记录，一共存有10,000,000个记录。

所以必须展开10,000,000/512000=19.53次，即20次排序，每次排序的记录数为10,000,000/20=500,000个记录。

c语言常见排序算法

常见的C语言排序算法有以下几种：
1. 冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果前一个元素大于后一个元素，则交换它们的位置，重复这个过程直到整个序列有序。

2. 插入排序（Insertion Sort）：将未排序的元素逐个插入到已排序序列中的正确位置，直到整个序列有序。

3. 选择排序（Selection Sort）：每次从未排序的元素中选择最小的元素，将其放到已排序序列的末尾，重复这个过程直到整个序列有序。

4. 快速排序（Quick Sort）：选择一个基准元素，将序列分成两部分，一部分小于等于基准元素，一部分大于基准元素，然后对两部分递归地进行快速排序。

5. 归并排序（Merge Sort）：将序列分成两部分，分别对两部分进行归并排序，然后将两个有序的子序列合并成一个有序的序列。

6. 堆排序（Heap Sort）：将序列构建成一个最大堆，然后将堆顶元素与堆末尾元素交换，重复这个过程直到整个序列有序。

7. 希尔排序（Shell Sort）：将序列按照一定的间隔分成若干个子序列，对每个子序列进行插入排序，然后逐渐减小间隔直到间隔为1，最后对整个序列进行插入排序。

8. 计数排序（Counting Sort）：统计序列中每个元素出现的次数，然后按照元素的大小顺序将它们放入一个新的序列中。

9. 基数排序（Radix Sort）：按照元素的个位、十位、百位等依次进行排序，直到所有位数都排完为止。

以上是常见的C语言排序算法，每种算法都有其特点和适用场景，选择合适的排序算法可以提高排序效率。

归并排序c语言代码

归并排序c语言代码归并排序是一种非常基础的排序算法，它的核心思想是将待排序数组不断地分割成更小的子数组，直到每个子数组只有一个元素，然后不断地将这些子数组合并起来，直到最终得到一个有序的数组。

以下是C语言实现归并排序的代码：```#include <stdio.h>void merge(int arr[], int l, int m, int r) {int i, j, k;int n1 = m - l + 1;int n2 = r - m;int L[n1], R[n2];for (i = 0; i < n1; i++)L[i] = arr[l + i];for (j = 0; j < n2; j++)R[j] = arr[m + 1 + j];i = 0;j = 0;k = l;while (i < n1 && j < n2) {if (L[i] <= R[j]) {arr[k] = L[i];i++;}else {arr[k] = R[j];j++;}k++;}while (i < n1) {arr[k] = L[i];i++;k++;}while (j < n2) {arr[k] = R[j];j++;k++;}}void mergeSort(int arr[], int l, int r) { if (l < r) {int m = l + (r - l) / 2;mergeSort(arr, l, m);mergeSort(arr, m + 1, r);merge(arr, l, m, r);}}void printArray(int A[], int size) {int i;for (i = 0; i < size; i++)printf('%d ', A[i]);printf('');}int main() {int arr[] = { 12, 11, 13, 5, 6, 7 };int arr_size = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); printf('Given array is');printArray(arr, arr_size);mergeSort(arr, 0, arr_size - 1);printf('Sorted array isprintArray(arr, arr_size);return 0;}```在上面的代码中，`merge()` 函数用于合并两个已排序的子数组。

多路归并

多路归并排序算法在常见数据结构书中都有涉及。从2路到多路（k路），增大k可以减少外存信息读写时间，但k个归并段中选取最小的记录需要比较k-1次，为得到u个记录的一个有序段共需要(u-1)(k-1)次，若归并趟数为s次，那么对n个记录的文件进行外排时，内部归并过程中进行的总的比较次数为s(n-1)(k-1)，也即(向上取整)(logkm)(k-1)(n-1)=(向上取整)(log2m/log2k)(k-1)(n-1)，而(k-1)/log2k随k增而增因此内部归并时间随k增长而增长了，抵消了外存读写减少的时间，这样做不行，由此引出了“败者树”tree of loser的使用。在内部归并过程中利用败者树将k个归并段中选取最小记录比较的次数降为(向上取整)(log2k)次使总比较次数为(向上取整)(log2m)(n-1)，与k无关。
Adjust(ls , i); /*败者树创建完毕，最小关键字序号存入ls[0]
while(b[ls[0]] !=MAXKEY )
{ q=ls[0]; /*q为当前最小关键字所在的归并段*/
败者树是完全二叉树，因此数据结构可以采用一维数组。其元素个数为k个叶子结点、k-1个比较结点、1个冠军结点共2k个。ls[0]为冠军结点，ls[1]--ls[k-1]为比较结点，ls[k]--ls[2k-1]为叶子结点（同时用另外一个指针索引b[0]--b[k-1]指向）。另外bk为一个附加的辅助空间，不属于败者树，初始化时存着MINKEY的值。
}
ls[0]=s; /*ls[0]记录本趟最小关键字所在的段号*/
}
void K_merge( int ls[K])
/*ls[0]~ls[k-1]是败者树的内部比较结点。b[0]~b[k-1]分别存储k个初始归并段的当前记录*/

二路归并和多路归并排序.pdf

008 505 f[0] f[1] 109 f[2] 930 f[3] 930 f[4] 063 f[5] 269
269 063 f[6] 278 278 f[7] 083
184 083 f[8] 184 f[9] 589
7
505
008
收集
10.6基数排序（续）
505 008 e[0] 083 109 e[1] e[2] 930 e[3] 063 e[4] 269 e[5] 278 e[6] 083 e[7]
10.5归并排序
2-路归并排序
算法思想:
DS/SS
归并排序(Merging Sort)的基本操作是“归并”：将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。 2-路归并过程：假设初始序列含n个元素，看成n个子序列，两两归并，得到“n/2取上整”个长度为2或为1的有序子序列；再两两归并，如此重复，直至得到一个长度为n的有序序列为止。整个排序过程共进行log2n趟。每一趟归并调用“(n/(2h))取上整”次核心归并算法，将SR[1..n]中前后相邻长度为h的有序段进行两两归并，得到前后相邻、长度为2h的有序段，并存放在TR[1..n]中。交替进行。
008 278 f[8] 589
589 109 f[9] 269
6
收集
10.6基数排序（续）
930 063 e[0] 109 083 e[1] e[2] 184 e[3] 505 e[4] 278 e[5] 008 e[6] 109 e[7]
DS/SS
589 e[8] 589
269 e[9]
分配
DS/SS
184 e[8]
589 e[9]
分配
063 008 f[0]

归并排序算法图文详解（模版使用）

归并排序算法图⽂详解（模版使⽤）算法介绍引⽤百度百科的介绍。

归并排序（Merge Sort）是建⽴在操作上的⼀种有效，稳定的排序算法，该算法是采⽤（Divide and Conquer）的⼀个⾮常典型的应⽤。

将已有序的⼦合并，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。

若将两个有序表合并成⼀个有序表，称为⼆路归并。

算法描述归并排序，采⽤是分治法，先将数组分成⼦序列，让⼦序列有序，再将⼦序列间有序，合并成有序数组。

算法描述：（1）把长度为n的输⼊序列分成长度 n/2的⼦序列；（2）对两个⼦序列采⽤归并排序；（3）合并所有⼦序列。

算法实现void mergeSortInOrder(int[] arr,int bgn,int mid, int end){int l = bgn, m = mid +1, e = end;//相当于对⼀个数组的前半部分和后半部分进⾏排序排序，从开始的只有两个数，到后⾯//因为基本有序，所以只需要进⾏合并就⾏int[] arrs = new int[end - bgn + 1];int k = 0;//进⾏有序合并while(l <= mid && m <= e){if(arr[l] < arr[m]){arrs[k++] = arr[l++];}else{arrs[k++] = arr[m++];}}//如果前半部分⼤的⽐较多，直接接在后⾯while(l <= mid){arrs[k++] = arr[l++];}//如果后半部分⼤的⽐较多，直接接在后⾯while(m <= e){arrs[k++] = arr[m++];}//对我们原来的数组进⾏值的覆盖for(int i = 0; i < arrs.length; i++){arr[i + bgn] = arrs[i];}}void mergeSort(int[] arr, int bgn, int end){//如果开始指针⼤于结束指针，结束if(bgn >= end){return;}//通过分治将我们的数组分成多个⼩数组int mid = (bgn + end) >> 1;mergeSort(arr,bgn,mid);mergeSort(arr,mid + 1, end);//对我们的⼩数组进⾏排序mergeSortInOrder(arr,bgn,mid,end);}算法分析稳定排序外排序（需要消耗额外的内存）时间复杂度O(nlogn)，空间复杂度为O(1)。

归并排序算法实现归并排序的原理和时间复杂度分析

归并排序算法实现归并排序的原理和时间复杂度分析归并排序是一种经典的排序算法，它采用分治策略来解决排序问题。

它的原理是将一个数组分成两个子数组，然后对每个子数组进行排序，最后再合并两个已排序的子数组。

根据分治的思想，我们可以递归地将问题分解为较小的子问题，通过解决子问题并将结果合并来解决原始问题。

1. 归并排序的原理归并排序的原理可以分为三个步骤：分解、解决和合并。

(1) 分解：首先，将待排序的数组分解为两个子数组，直到每个子数组的长度为1。

例如，对于数组[5, 2, 7, 1]，我们将其分解为[5, 2]和[7, 1]两个子数组。

(2) 解决：接下来，对每个子数组递归地应用归并排序算法，直到子数组的长度为1为止。

递归的终止条件是数组长度为1时，这时数组就是有序的。

对于[5, 2]和[7, 1]两个子数组，我们将其分别排序得到[2, 5]和[1, 7]。

(3) 合并：最后，将两个已排序的子数组合并成一个有序的数组。

合并过程中，我们比较两个子数组的第一个元素，将较小的元素放入结果数组，并移动指针，直到一个子数组已经全部放入结果数组中，然后将另一个子数组中的剩余元素放入结果数组。

对于[2, 5]和[1, 7]两个已排序的子数组，我们将其合并得到最终的排序结果[1, 2, 5, 7]。

通过不断地分解、解决和合并的步骤，归并排序算法最终能够对整个数组进行排序。

2. 时间复杂度分析归并排序算法的时间复杂度可以通过递推关系式来分析。

假设待排序的数组长度为n，则归并排序的时间复杂度可以表示为T(n)。

(1) 分解：每次分解过程将数组划分为两个子数组，所以分解过程的时间复杂度为O(log n)。

其中，log n表示以2为底n的对数。

(2) 解决：对每个子数组的解决过程需要的时间复杂度为O(n)。

因为每个子数组的长度为n/2，所以花费的时间为O(n/2)。

递归地应用归并排序算法，最后得到的时间复杂度为O(n)。

(3) 合并：在合并过程中，我们需要比较每个元素并放入结果数组中，所以合并过程的时间复杂度为O(n)。

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。

c语言分治法实现合并排序算法

c语言分治法实现合并排序算法在计算机科学中，分治算法是一种将问题划分为较小子问题，然后将结果合并以解决原始问题的算法。

其中，合并排序算法就是一种常见的分治算法。

C语言可以使用分治法实现合并排序算法。

该算法的基本思想是将原始数组递归地分成两半，直到每个部分只有一个元素，然后将这些部分合并起来，直到形成一个完整的已排序的数组。

具体实现过程如下：1.首先，定义一个函数merge，该函数将两个已排序的数组合并成一个已排序的数组。

2.然后，定义一个函数merge_sort，该函数使用递归的方式将原始数组分成两个部分，并对每个部分调用merge_sort函数以进行排序。

3.最后，将已排序的两个数组合并到一起，使用merge函数。

以下是C语言代码：void merge(int arr[], int left[], int left_count, int right[], int right_count) {int i = 0, j = 0, k = 0;while (i < left_count && j < right_count) {if (left[i] < right[j]) {arr[k++] = left[i++];} else {arr[k++] = right[j++];}}while (i < left_count) {arr[k++] = left[i++];}while (j < right_count) {arr[k++] = right[j++];}}void merge_sort(int arr[], int size) { if (size < 2) {return;}int mid = size / 2;int left[mid];int right[size - mid];for (int i = 0; i < mid; i++) {left[i] = arr[i];}for (int i = mid; i < size; i++) {right[i - mid] = arr[i];}merge_sort(left, mid);merge_sort(right, size - mid);merge(arr, left, mid, right, size - mid);}int main() {int arr[] = {3, 8, 1, 6, 9, 4, 5, 7, 2};int size = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);merge_sort(arr, size);for (int i = 0; i < size; i++) {printf('%d ', arr[i]);}return 0;}以上代码可以将数组{3, 8, 1, 6, 9, 4, 5, 7, 2}排序成{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}。

军队文职人员招聘收发员兼通信员(习题卷16)

军队文职人员招聘收发员兼通信员(习题卷16)第1部分：单项选择题，共80题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]建设生态文明，是关系人民福祉，关乎民族未来的长远大计。

建设社会主义生态文明，必须要放在首位的是（）。

A)节约资源B)节约优先、保护优先、自然恢复C)尊重自然、顺应自然、保护自然D)绿色发展、循环发展、低碳发展答案:A解析:建设社会主义生态文明，必须把节约资源放在首位。

B项是我国提出保护生态环境的方针；C项是我国提出保护生态文明的理念：D项是在节约资源的前提下提出的经济发展模式。

因此，本题正确答案是A。

2.[单选题]道德具有重大的社会作用，但道德发挥作用的性质并不都是一样的。

下列对道德发挥作用的性质的表述错误的是（）。

A)道德发挥作用的性质由它所反映的经济基础、代表的阶级利益所决定B)只有与生产力发展要求相一致的道德，才会对社会发展和个人素质的提高产生积极作用C)所有与生产力发展进程不一致的道德都会阻碍社会发展的进程D)道德发挥作用的性质与社会发展的不同历史阶段相联系答案:C解析:道德发挥作用的性质与社会发展的不同历史阶段相联系，由道德所反映的经济基础、代表的阶级利益所决定。

只有反映先进生产力发展要求和进步阶级利益的道德，才会对社会的发展和人的素质的提高产生积极的推动作用，否则，就不利于甚至阻碍社会的发展和人的素质的提高。

而C项表述过于片面，忽略了道德对经济的能动作用。

因此，本题正确答案是C。

3.[单选题]“地理环境是人类社会赖以存在和发展的必要前提”，这个观点（）。

A)是地理环境决定论的错误观点B)是旧唯物主义的错误观点C)是唯物史观的正确观点D)是机械决定论的错误观点答案:C解析:地理环境是与人类社会所处的位置相联系的各种自然条件的总和，如气候、土壤、山脉、河流以及动物和植物等，它是社会存在和发展的必要条件。

人类社会不能离开地理环境而独立存在，人类必须通过劳动从地理环境中获得必要的物质生活资料，取得必要的生活物品和能量，才能保持人类社会的存在和发展。

c语言文件归并算法问题代码

c语言文件归并算法问题代码文件归并算法是一种常用的数据处理方法，用于将多个文件合并成一个文件。

在C语言中，可以使用文件操作函数来实现文件归并算法。

下面是一个简单的C语言文件归并算法问题代码，可以帮助您理解该算法的实现过程。

一、问题描述给定两个已排序的文件，分别包含数字序列，要求将这两个文件合并成一个有序的文件。

二、算法实现1.定义一个归并函数，该函数接受两个有序文件的指针作为参数，并返回合并后的有序文件的指针。

2.在归并函数中，首先需要将两个文件中的所有元素依次读入内存中，并将它们合并成一个有序的数组。

可以使用循环遍历两个文件中的元素，将它们依次放入数组中。

3.将两个文件中的元素合并完成后，需要将合并后的数组写入一个新的文件中。

可以使用fwrite函数将数组中的元素写入文件中。

4.最后，需要释放内存空间和关闭文件，确保资源被正确释放。

以下是C语言文件归并算法的代码实现：```c#include<stdio.h>#include<stdlib.h>voidmerge(FILE*file1,FILE*file2,FILE*output){inti=0,j=0;int*array=(int*)malloc(sizeof(int)*100);//假设两个文件最多包含100个元素while(fscanf(file1,"%d",&array[i])!=EOF&&fscanf(file2,"%d",&array[i ])!=EOF){i++;}while(fscanf(file1,"%d",&array[i])!=EOF){i++;}while(fscanf(file2,"%d",&array[j])!=EOF){j++;}fclose(file1);file1=NULL;//将文件指针设置为NULL以释放内存空间fclose(file2);file2=NULL;//将文件指针设置为NULL以释放内存空间//将数组写入输出文件，可以使用fwrite函数进行写入操作//确保输出文件打开以供写入//fclose(output);output=NULL;//关闭输出文件并释放内存空间}intmain(){FILE*file1=fopen("file1.txt","r");//打开第一个文件进行读取操作FILE*file2=fopen("file2.txt","r");//打开第二个文件进行读取操作FILE*output=fopen("merged.txt","w");//打开输出文件进行写入操作if(file1==NULL||file2==NULL||output==NULL){//检查文件是否成功打开printf("Error:Failedtoopenfile\n");return-1;}merge(file1,file2,output);//调用归并函数进行文件合并操作fclose(file1);fclose(file2);//关闭文件操作以释放资源return0;}```这段代码中，首先定义了一个归并函数merge()，该函数接受两个已排序文件的指针和输出文件的指针作为参数，将它们合并成一个有序的文件。

c++的sort原理

c++的sort原理
C++的sort算法原理
C++中的sort函数是实现排序的一种方法，它基于比较、交换排序法，输入的数字组进行比较、交换操作，使数组按大小次序排列。

1. 快速排序：
快速排序是一种比较常用的排序算法，由C.A.R. Hoare于1960年提出。

它的基本思想是：通过一趟排序将要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外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。

2. 归并排序：
归并排序是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。

然后再把有序子序列合并为整体有序序列。

3. 堆排序：
堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。

它的基本思想是：先将序列建成一个大顶堆，然后将根节点与最后一个结点交换，然后剩下的n-1个节点继续进行大顶堆的构造，依次类推，最后得到一个有序序列。

4. 插入排序：
插入排序是一种最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。

C语言归并排序（合并排序）算法及代码

C语⾔归并排序（合并排序）算法及代码归并排序也称合并排序，其算法思想是将待排序序列分为两部分，依次对分得的两个部分再次使⽤归并排序，之后再对其进⾏合并。

仅从算法思想上了解归并排序会觉得很抽象，接下来就以对序列A[0], A[l]…, A[n-1]进⾏升序排列来进⾏讲解，在此采⽤⾃顶向下的实现⽅法，操作步骤如下。

(1)将所要进⾏的排序序列分为左右两个部分，如果要进⾏排序的序列的起始元素下标为first，最后⼀个元素的下标为last，那么左右两部分之间的临界点下标mid=(first+last)/2，这两部分分别是A[first … mid]和A[mid+1 … last]。

(2)将上⾯所分得的两部分序列继续按照步骤(1)继续进⾏划分，直到划分的区间长度为1。

(3)将划分结束后的序列进⾏归并排序，排序⽅法为对所分的n个⼦序列进⾏两两合并，得到n/2或n/2+l个含有两个元素的⼦序列，再对得到的⼦序列进⾏合并，直⾄得到⼀个长度为n的有序序列为⽌。

下⾯通过⼀段代码来看如何实现归并排序。

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define N 7void merge(int arr[], int low, int mid, int high){int i, k;int *tmp = (int *)malloc((high-low+1)*sizeof(int));//申请空间，使其⼤⼩为两个int left_low = low;int left_high = mid;int right_low = mid + 1;int right_high = high;for(k=0; left_low<=left_high && right_low<=right_high; k++){ // ⽐较两个指针所指向的元素if(arr[left_low]<=arr[right_low]){tmp[k] = arr[left_low++];}else{tmp[k] = arr[right_low++];}}if(left_low <= left_high){ //若第⼀个序列有剩余，直接复制出来粘到合并序列尾//memcpy(tmp+k, arr+left_low, (left_high-left_low+l)*sizeof(int));for(i=left_low;i<=left_high;i++)tmp[k++] = arr[i];}if(right_low <= right_high){//若第⼆个序列有剩余，直接复制出来粘到合并序列尾//memcpy(tmp+k, arr+right_low, (right_high-right_low+1)*sizeof(int));for(i=right_low; i<=right_high; i++)tmp[k++] = arr[i];}for(i=0; i<high-low+1; i++)arr[low+i] = tmp[i];free(tmp);return;}void merge_sort(int arr[], unsigned int first, unsigned int last){int mid = 0;if(first<last){mid = (first+last)/2; /* 注意防⽌溢出 *//*mid = first/2 + last/2;*///mid = (first & last) + ((first ^ last) >> 1);merge_sort(arr, first, mid);merge_sort(arr, mid+1,last);merge(arr,first,mid,last);}return;}int main(){int i;int a[N]={32,12,56,78,76,45,36};printf ("排序前 \n");for(i=0;i<N;i++)printf("%d\t",a[i]);merge_sort(a,0,N-1); // 排序printf ("\n 排序后 \n");for(i=0;i<N;i++)printf("%d\t",a[i]); printf("\n");system("pause");return0;}运⾏结果：排序前32 12 56 78 76 45 36排序后12 32 36 45 56 76 78分析上⾯的运⾏结果，通过归并排序成功地实现了对给定序列的排序操作。