插入排序ppt课件
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排序ppt课件
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
C++各类排序算法介绍PPT课件
}
r[i]=x;
qksort(r,t,j-1);
2021/2/10
qksort(r,j+1,w);
21
}
– 算法评价 • 时间复杂度 – 最好情况(每次总是选到中间值作枢轴) T(n)=O(nlog2n) – 最坏情况(每次总是选到最小或最大元素 作枢轴)T(n)=O(n² )
T(n)=O(n²)
• 根据“寻找”插入位置的方法不同,插入法可分为:直 插排序、二分插入排序、希尔排序。
• (1) 直接插入排序
– 若将一个未排序的元素L[i]插入到已排序的具有i-1个 元素的序列的适当位置,步骤如下:
• a. 从右向左顺序搜索已排序的序列,若已排序序 列中的元素比L[i]大,则后移一个位置,直至找到 一个元素L[j-1](0≤j-1≤i-1)的关键字值比L[i]的关键 字值小;
• 希尔排序可提高排序速度,因为 – 分组后n值减小,n² 更小,而T(n)=O(n² ),所 以T(n)从总体上看是减小了 – 关键字较小的记录跳跃式前移,在进行最后一 趟增量为1的插入排序时,序列已基本有序
• 增量序列取法 – 无除1以外的公因子 – 最后一个增量值必须为1
2021/2/10
14
关键字小,则可分别对这两部分记录进行排序,以达到 整个序列有序。 关键字通常取第一个记录的值为基准值。
– 排序过程:对r[s……t]中记录进行一趟快速排序,附设两 个指针i和j,设基准值记录rp=r[s],x=rp.key
• 初始时令i=s,j=t
• 首先从j所指位置向前搜索第一个关键字小于x的记录, 并和rp交换
9.3 交换排序
• (0) 基本思想:
– 两两比较待排序的数据元素的关键字,如果发生逆序, 则交换之,直到全部对象都排好序为止。
第10章 排序 PPT课件
清华大学出版社
概述
数据结构(C++版)
排序算法的存储结构
从操作角度看,排序是线性结构的一种操作,待排序 记录可以用顺序存储结构或链接存储结构存储。
假定1:采用顺序存储结构,关键码为整型,且记录 只有关键码一个数据项。
int r[n+1]; //待排序记录存储在r[1]~r[n],r[0]留做他用
假定2:将待排序的记录序列排序为升序序列。
i = 6 18 10 15 21 25 25* 18
10 15 18 21 25 25*
r[0]的作用? 暂存单元 43;+版)
关键问题(1)如何构造初始的有序序列?
解决方法:
将第1个记录看成是初始有序表,然后从第2个记录起 依次插入到这个有序表中,直到将第n个记录插入。 算法描述:
学号 0001 0002 0003 …
姓名 王军 李明 汤晓影
…
高数 85 64 85 …
英语 68 72 78 …
思想品德 88 92 86 …
清华大学出版社
概述
数据结构(C++版)
排序的基本概念
单键排序:根据一个关键码进行的排序; 多键排序:根据多个关键码进行的排序。
学号 0001 0002 0003 …
算法描述:
r[0]=r[i]; j=i-1; while (r[0]<r[j]) {
r[j+1]=r[j]; j--; }
r[0]有两个作用:
1. 进入循环之前暂存了r[i] 的值,使得不致于因记录 的后移而丢失r[i]的内容;
2. 在查找插入位置的循环 中充当哨兵。
清华大学出版社
插入排序
姓名 王军 李明 汤晓影
《数据结构排序》PPT课件
讨论:若记录是链表结构,用直接插入排序行否?折半插入 排序呢?
答:直接插入不仅可行,而且还无需移动元素,时间效率更 高!但链表无法“折半”!
折半插入排序的改进——2-路插入排序见教材P267。 (1)基本思想: P267 (2)举 例:P268 图10.2 (3)算法分析:移动记录的次数约为n2/8
13 20 39 39 42 70 85
i=8
0
1
2
3
4
5
6
7
8
Hj
折半插入排序的算法分析 • 折半查找比顺序查找快,所以折半插入排序
就平均性能来说比直接插入排序要快。
• 在插入第 i 个对象时,需要经过 log2i +1
次关键码比较,才能确定它应插入的位置。 • 折半插入排序是一个稳定的排序方法。
for ( j=i-1;j>=high+1;--j) L.r [j+1] = L.r [j];// 记录
后移
L.r [high+1] = L.r [0];
// 插入
} // for
} // BInsertSort
初始
30 13 70 85 39 42 6 20
012345678
i=2 13
30
13
数逐渐变多,由于前面工作的基础,大多数对象已基本有 序,所以排序速度仍然很快。
时间效率: O(n1.25)~O(1.6n1.25)——经验公式
空间效率:O(1)——因为仅占用1个缓冲单元 算法的稳定性:不稳定——因为49*排序后却到了49的前面
希尔排序算法(主程序)
参见教材P272
void ShellSort(SqList &L,int dlta[ ],int t){
《直接插入排序》课件
插入排序、冒泡排序和选择排序之间的比较。 除了直接插入排序,我们还可以学习其他很多排序算法。
感谢观看!
1 信息
更多信息和算法请访问 我们的网站。
2 学习
访问我们的课程和图书 来提升你的技能。
3 代码
查看我们的代码库,学 习更多关于算法和数据 件
欢迎来到这个课件!在这个课件里,我们将会学习关于直接插入排序的一些 基础知识。
什么是直接插入排序?
简介
直接插入排序是一种简单 的排序算法。
适用场景
通常用于对少量元素进行 排序。
核心思想
通过不断比较和移动元素, 将一个无序的数列变为有 序。
工作原理
1
已排序的元素
从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序。
2
寻找插入位置
取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描。
3
后移元素
如果被扫描的元素(已排序)大于新元素,将该元素后移一位。
4
插入新元素
重复步骤 3 直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置。将新元素插入到该位 置后。
示例代码
Java 代码
在 Java 中实现直接插入算法。 我们可以通过使用上述代码实现直接插入排序。
时间复杂度
1 最好情况
2 最坏情况
时间复杂度为 O(n)。
时间复杂度为 O(n²)。
直接插入排序的时间复杂度取决于排序数据的初始顺序。
总结
优点
简单而有效,适用于排序少量元素。
缺点
时间复杂度为平方级别,不适合排序大量元素。
思考
你认为还有哪些实际应用可以使用直接插入排序?
常见的排序算法
几种排序算法的比较
感谢观看!
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3 代码
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欢迎来到这个课件!在这个课件里,我们将会学习关于直接插入排序的一些 基础知识。
什么是直接插入排序?
简介
直接插入排序是一种简单 的排序算法。
适用场景
通常用于对少量元素进行 排序。
核心思想
通过不断比较和移动元素, 将一个无序的数列变为有 序。
工作原理
1
已排序的元素
从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序。
2
寻找插入位置
取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描。
3
后移元素
如果被扫描的元素(已排序)大于新元素,将该元素后移一位。
4
插入新元素
重复步骤 3 直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置。将新元素插入到该位 置后。
示例代码
Java 代码
在 Java 中实现直接插入算法。 我们可以通过使用上述代码实现直接插入排序。
时间复杂度
1 最好情况
2 最坏情况
时间复杂度为 O(n)。
时间复杂度为 O(n²)。
直接插入排序的时间复杂度取决于排序数据的初始顺序。
总结
优点
简单而有效,适用于排序少量元素。
缺点
时间复杂度为平方级别,不适合排序大量元素。
思考
你认为还有哪些实际应用可以使用直接插入排序?
常见的排序算法
几种排序算法的比较
53插入排序算法-浙江省瑞安市上海新纪元高级中学高中信息技术浙教版选修1课件(共17张PPT)
插入排序变例分析:下方程序运行时系统 报错,错在哪里?如何改进?
Const n = 10
Dim a(1 To n) As Integer ‘改成Dim a(0 To n) As Integer
Dim i As Integer, j As Integer, x As Integer
For i = 2 To n x = a(i): j = i - 1
插入排序算法思路和代码实现
对存放原始数据的数组,从第2个元素开始,扫描左侧的已排序 区间,依次将待排序元素插入到正确位置。每趟处理一个元素, 总共排序n-1趟。
Dim i As Integer, j As Integer, x As Integer For i = 2 To n
x = a(i)
内外两层循环分别 起什么作用?或者 说变量i和j的含义
Const size = 20 ‘数组分配空间 Dim a(1 To size) As Integer Dim i As Integer, n As Integer Dim x As Integer x = Val(Text3.Text) '插入数据 For i = n To 1 Step -1
If a(i) <= x Then Exit For a(i + 1) = a(i)
Next p For i = n To p Step -1
a(i + 1) = a(i)
第一个是顺序扫描,第二个是逆序扫 描,必须统一扫描方向。应该修改谁?
Next i
a(p) = x
n=n+1
例题1.已知数组长度为n,其元素值按升序排列,要求 插入新元素x以后,数组仍保持升序排列。下面的代码 能实现前述功能,请将缺失的代码补充完整。
大班排序规律ppt课件
其他应用场景
比赛评分排序
在比赛评比中,根据评分高低进行排 序,可以选出优胜者。
事件排队
在排队等待某些事件(如领取某物、 参加某项活动等)时,按照到达时间 的先后顺序进行排序。
06
大班排序的未来发展趋势
人工智能和机器学习在排序中的应用
人工智能和机器学习的发展将进一步改变和优化排序算法,提高排序的准确性和效 率。
优化算法也可以降低时间复杂度。例如,可以使用快速排序 和归并排序等具有线性对数时间复杂度的排序算法来替代冒 泡排序和插入排序等具有O(n²)时间复杂度的排序算法。
04
排序算法的优化和改进
使用更高效的排序算法
选择排序算法
根据数据量和特定需求选 择适合的排序算法,如快 速排序、归并排序、堆排 序等。
股票价格排序
根据股票价格排序
根据股票价格进行排序,可以让投资者更加方便地比较不同股票的 价格水平,从而做出更加明智的投资决策。
根据股票涨幅排序
根据股票的涨幅进行排序,可以让投资者更加清楚地了解哪些股票 的涨势更好,从而更加高效地利用有限的投资资金。
根据股票趋势排序
根据股票价格的Biblioteka 化趋势进行排序,可以让投资者更加清楚地了解哪 些股票有可能上涨或者下跌,从而更好地把握投资时机。
采用并行计算优化性能
并行计算
将排序算法拆分成多个子任务, 并在多个处理器或线程上同时执 行这些子任务,以加快排序速度
。
线程池
使用线程池来管理并控制线程的 数量和执行状态,提高系统的稳
定性和效率。
数据分配
合理分配数据到不同的处理器或 线程上,以充分发挥并行计算的
优势。
05
大班排序的应用场景
排序算法精讲PPT课件
if (L.r[j].key > L.r[j+1].key ) {
for(j = i - 2; L.r[0].key < L.r[j].key]; j--)
L.r[0] = L.r[j]; L.r[j] = L.r[j+1];
L.r[j+1] = L.r[j];
L.r[j+1] = L.r[0]; exchanged =TRUE;
有序序列R[1..i-1]
第i趟 简单选择排序
无序序列 R[i..n] 从中选出关键字最小的记录
有序序列R[1..i]
无序序列 R[i+1..n]
简单选择排序算法
❖ 以顺序表作为存储结构的简单选择排序算法
void SelectSort(SqList &L) {//对顺序表作简单选择排序
ffoorr((ii==11;;ii<<LL..elnenggthth; ;i+i+++) ){{
数据结构定义
#define MAXSIZE 100
typedef int Keytype;
// 定义关键字类型为整型
typedef char InfoType[100];
typedef struct { KeyType key; InfoType otherinfo;
}RedType;
// 关键字项 // 其他数据项 // 记录类型
typedef struct { RedType r[MAXSIZE+1]; int length;
}SqList;
// r[0]闲置或用作哨兵 // 顺序表长度 // 顺序表类型
直接插入排序
直接插入排序(Straight Insertion Sorting)的基本思想 是:n个待排序的元素由一个有序表和一个无序表组成, 开始时有序表中只包含一个元素。排序过程中,每次从 无序表中取出第一个元素,将其插入到有序表中的适当 位置,使有序表的长度不断加长,完成排序过程。
for(j = i - 2; L.r[0].key < L.r[j].key]; j--)
L.r[0] = L.r[j]; L.r[j] = L.r[j+1];
L.r[j+1] = L.r[j];
L.r[j+1] = L.r[0]; exchanged =TRUE;
有序序列R[1..i-1]
第i趟 简单选择排序
无序序列 R[i..n] 从中选出关键字最小的记录
有序序列R[1..i]
无序序列 R[i+1..n]
简单选择排序算法
❖ 以顺序表作为存储结构的简单选择排序算法
void SelectSort(SqList &L) {//对顺序表作简单选择排序
ffoorr((ii==11;;ii<<LL..elnenggthth; ;i+i+++) ){{
数据结构定义
#define MAXSIZE 100
typedef int Keytype;
// 定义关键字类型为整型
typedef char InfoType[100];
typedef struct { KeyType key; InfoType otherinfo;
}RedType;
// 关键字项 // 其他数据项 // 记录类型
typedef struct { RedType r[MAXSIZE+1]; int length;
}SqList;
// r[0]闲置或用作哨兵 // 顺序表长度 // 顺序表类型
直接插入排序
直接插入排序(Straight Insertion Sorting)的基本思想 是:n个待排序的元素由一个有序表和一个无序表组成, 开始时有序表中只包含一个元素。排序过程中,每次从 无序表中取出第一个元素,将其插入到有序表中的适当 位置,使有序表的长度不断加长,完成排序过程。
新课标人教A版数学必修3全部课件:1.3有序列插入排序
1
2
3
4
5
数组 38 39 51 57 66 2、创建新的序号,比较数的大小移动数据
旧序号 旧数组
1 38
2 39
3 51
4 57
5 66
新序号
1
2
3
4 57 52
5 66 57
6 66
流程图:
因为52<R[5] R[6]:=R[5]
因为52<R[4] R[5]:=R[4] 因为52>R[3] R[4]:=52
将52插Байду номын сангаас 4号位置
空5号位置
空4号位置
问题二:对一个有序列{ R[1],R[2],…,R[n] },要将 新数据A插入到有序列中,形成新的有序列, 应该怎么做呢?
根据分析原理画出流程图
思考: 1、还有其它插入A的方法吗?画出流程图
2、如何以有序排列的算法为平台进行无序排序?
{ 49,38,65,97,76,13,27,49}
有序列插入排序
教学目标:了解有序列插入排列的原理 能写排序算法
教学难点:插入排序的原理和算法
预备知识
有序列的概念:
对于一组数据按照一定的规则顺序排列 时,通常称之为有序列.
有序列的插入排序 在已经按照某一规则排好的一系列数中,再 插进一个数,成为新的一序列数,且仍按照 原来的规则排列.
用直接插入法把23插入有序列5 8 11 24 33 38 45 48 50 60中,则23在该有序列中 的序位为( 4 )
用直接插入法把95插入有序列45 55 67 81 99 102 105 152中,则该有序列中的第1个 数和最后一个数的序号变为( ) A.1 8 B. 2 9 C. 1 9 D.2 8
数据结构-排序PPT课件
平均情况时间复杂度
O(nlogn),归并排序的平均时间复杂度为O(nlogn)。其中,n为待排序序列的长度。
06
基数排序
基数排序是一种非比较型整数排序算法,其原理是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。
分配和收集
基数排序是一种稳定的排序算法,即相同的元素在排序后仍保持原有的顺序。
文件系统需要对文件和目录进行排序,以便用户可以更方便地浏览和管理文件。
数据挖掘和分析中需要对数据进行排序,以便发现数据中的模式和趋势。
计算机图形学中需要对图形数据进行排序,以便进行高效的渲染和操作。
数据库系统
文件系统
数据挖掘和分析
计算机图形学
02
插入排序
将待排序的元素按其排序码的大小,逐个插入到已经排好序的有序序列中,直到所有元素插入完毕。
简单选择排序
基本思想:将待排序序列构造成一个大顶堆,此时,整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换,此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆,这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行,便能得到一个有序序列了。 时间复杂度:堆排序的时间复杂度为O(nlogn),其中n为待排序元素的个数。 稳定性:堆排序是不稳定的排序算法。 优点:堆排序在最坏的情况下也能保证时间复杂度为O(nlogn),并且其空间复杂度为O(1),是一种效率较高的排序算法。
基数排序的实现过程
空间复杂度
基数排序的空间复杂度为O(n+k),其中n为待排序数组的长度,k为计数数组的长度。
时间复杂度
基数排序的时间复杂度为O(d(n+k)),其中d为最大位数,n为待排序数组的长度,k为计数数组的长度。
适用场景
当待排序数组的元素位数较少且范围较小时,基数排序具有较高的效率。然而,当元素位数较多或范围较大时,基数排序可能不是最优选择。
O(nlogn),归并排序的平均时间复杂度为O(nlogn)。其中,n为待排序序列的长度。
06
基数排序
基数排序是一种非比较型整数排序算法,其原理是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。
分配和收集
基数排序是一种稳定的排序算法,即相同的元素在排序后仍保持原有的顺序。
文件系统需要对文件和目录进行排序,以便用户可以更方便地浏览和管理文件。
数据挖掘和分析中需要对数据进行排序,以便发现数据中的模式和趋势。
计算机图形学中需要对图形数据进行排序,以便进行高效的渲染和操作。
数据库系统
文件系统
数据挖掘和分析
计算机图形学
02
插入排序
将待排序的元素按其排序码的大小,逐个插入到已经排好序的有序序列中,直到所有元素插入完毕。
简单选择排序
基本思想:将待排序序列构造成一个大顶堆,此时,整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换,此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆,这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行,便能得到一个有序序列了。 时间复杂度:堆排序的时间复杂度为O(nlogn),其中n为待排序元素的个数。 稳定性:堆排序是不稳定的排序算法。 优点:堆排序在最坏的情况下也能保证时间复杂度为O(nlogn),并且其空间复杂度为O(1),是一种效率较高的排序算法。
基数排序的实现过程
空间复杂度
基数排序的空间复杂度为O(n+k),其中n为待排序数组的长度,k为计数数组的长度。
时间复杂度
基数排序的时间复杂度为O(d(n+k)),其中d为最大位数,n为待排序数组的长度,k为计数数组的长度。
适用场景
当待排序数组的元素位数较少且范围较小时,基数排序具有较高的效率。然而,当元素位数较多或范围较大时,基数排序可能不是最优选择。
5.4排序算法--插入与桶 课件-2021-2022学年浙教版(2019)高中信息技术选修1
139, 67, 133, 181, 13, 28, 109 ]的元素进行排序。
1、确定组数。分组间隔:(最大值-最小值)/组数
0 13--49.2
47,13,28
3
157,141,157,156,
121.7--157.8 139,133
1 49.3--85.4
63,51,67
4 157.9--194
tong[a[i]] += 1 for i in range(len(tong)):
if tong[i] > 0: p.append(i)
print("桶排序后的列表(升序)为:") print(p)
排序算法
难点:
1. 桶列表的建立 2. 桶的索引是对应与列表a内的元素值 3. 桶列表存放的元素值是 0 或 1 4. 输出桶列表内元素值为 1 的索引,即列
189,194,181
2 85.5--121.6
101,121,117,98,109
桶排序算法
·图解桶排序算法( 有限桶 )
2、分别对各组元素进行排序
0 13--49.2
13,28,47
排序算法
3
133,139,141,156,
121.7--157.8 157,157
1 49.3--85.4
51,63,67
选修1《数据与数据结构》
第五章 数据结构与算法
5.4 排序算法 --插入与桶
学习目标
插入排序算法 桶排序算法
排序算法
插入排序算法
排序算法
·插入排序的基本思路
插入排序算法是对于少量元素的排序,它是一个有效的算法。插 入排序是一种最简单的排序方法,它的基本思想是将一个记录插入 到已经排好序的有序表中,从而一个新的、记录数增 1 的有序表。 在其实现过程使用双层循环,外层循环对除了第一个元素之外的所 有元素,内层循环对当前元素前面有序表进行待插入位置查找,并 进行移动。
1、确定组数。分组间隔:(最大值-最小值)/组数
0 13--49.2
47,13,28
3
157,141,157,156,
121.7--157.8 139,133
1 49.3--85.4
63,51,67
4 157.9--194
tong[a[i]] += 1 for i in range(len(tong)):
if tong[i] > 0: p.append(i)
print("桶排序后的列表(升序)为:") print(p)
排序算法
难点:
1. 桶列表的建立 2. 桶的索引是对应与列表a内的元素值 3. 桶列表存放的元素值是 0 或 1 4. 输出桶列表内元素值为 1 的索引,即列
189,194,181
2 85.5--121.6
101,121,117,98,109
桶排序算法
·图解桶排序算法( 有限桶 )
2、分别对各组元素进行排序
0 13--49.2
13,28,47
排序算法
3
133,139,141,156,
121.7--157.8 157,157
1 49.3--85.4
51,63,67
选修1《数据与数据结构》
第五章 数据结构与算法
5.4 排序算法 --插入与桶
学习目标
插入排序算法 桶排序算法
排序算法
插入排序算法
排序算法
·插入排序的基本思路
插入排序算法是对于少量元素的排序,它是一个有效的算法。插 入排序是一种最简单的排序方法,它的基本思想是将一个记录插入 到已经排好序的有序表中,从而一个新的、记录数增 1 的有序表。 在其实现过程使用双层循环,外层循环对除了第一个元素之外的所 有元素,内层循环对当前元素前面有序表进行待插入位置查找,并 进行移动。
大班数学活动有趣的排序PPT课件
件的时间节点。
生日和节日的排序
03
让幼儿了解一年中不同节日和生日的顺序,培养他们的时间感
和文化意识。
大小排序
水果的大小排序
展示不同大小的水果,如 苹果、橙子、柚子等,让 幼儿按照大小进行排序。
数字的大小排序
通过数字卡片或数字游戏, 让幼儿理解数字的大小关 系并进行排序。
物品的大小比较
选取生活中常见的物品, 如玩具、书籍、鞋子等, 让幼儿比较大小并进行排 序。
REPORTING
大班数学活动有趣的 排序PPT课件
REPORTING
• 排序概念引入 • 图形与颜色排序 • 数字与字母排序 • 生活中的排序应用 • 排序游戏与互动 • 总结与延伸
目录
PART 01
排序概念引入
REPORTING
什么是排序
01
将一组数据按照某种特定的顺序进 行排列的过程。
02
排序是计算机科学中的一个基本问 题,涉及的数据结构、算法以及性 能优化等方面。
3
数字与字母交替排序
将数字和字母交替出现并按照一定规则排列,例 如:1A2B3C或A1B2C3。
PART 04
生活中的排序应用
REPORTING
时间排序
日常生活中的时间表
01
展示一天中不同活动的顺序,如起床、吃饭、上学、放学、睡
觉等,帮助幼儿理解时间的流逝和顺序。
历史事件的时间线
02
通过历史事件的时间线,让幼儿了解历史的发展顺序和重要事
排序在其他学科中的应用
语文
在语文学科中,排序可以用于组织语言、理解文章结构和写作顺序。例如,可以按照时间顺序排列事件,或者按照重要性 对信息进行排序。
科学
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low = 0;
//初始化low,array[low]代表数组中第1个元素
high = i;
//初始化high,array[high]代表已插入的最后一个元
素
while (low <= high){
//不断的折半1/2 1/4 ....
mid = (low + high) / 2;
//计算中间位置
if (temp > array[mid])
void BinaryInsertSort(T* array, int n) {
//array为待排序数组,n为数组大小
int i, j, mid, low, high;
T temp;
for (i = 1; i < n; i++){
temp = array[i];
//把第i+1个元素赋值给temp(数组从下标0开始)
}
}
最坏情况:当待排序序列正好为逆序状态,首先遍历整个序列,之后一个个地将待插入元素放在已排 序的序列最前面,之后的所有元,再 加上遍历整个序列的复杂度,总复杂度为O(n^2)。
最好情况:在插入第i个元素时,需要经过[log2(i)](取下)+1次排序码比较,才能确定应插入的位置。 因此总复杂度为O(nlogn)。
void insertionSort(T* data,int n) { 组大小
T temp; for (int i = 0; i < n; i++)
for (int j = i; j >= 0; j--) { if (data[j] < data[j - 1]) { temp = data[j]; data[j] = data[j - 1]; data[j - 1] = temp; }
} }
//data为待排序数组,n为数
最坏情况:当待排序序列正好为逆序状态,首先遍历整个序列,之后一个个地将待插入元素放在已排 序的序列最前面,之后的所有元素都需要向后移动一位,所以比较和移动的时间复杂度都是O(n),再 加上遍历整个序列的复杂度,总复杂度为O(n^2)。
最好情况:当待排序序列正好为正序状态,则遍历完整个序列,当插入元素时,只比较一次就够了, 所以时间复杂度为O(n)。
//插入值大于中间值
low = mid + 1;
else
//插入值小于中间值
high = mid - 1;
}
for (j = i - 1; j >= low; j--)
//将需要移动的数组向后移
array[j + 1] = array[j];
array[low] = temp;
//将值插入到指定位置
平均情况:当被插入的元素放在已排序的序列中间位置时,为平均情况,比较和移动的时间复杂度为 O(n/2),所以总的时间复杂度依然为O(n^2)。
稳定性 :插入排序是在一个已经有序的小序列的基础上,一次插入一个元素。当然,刚开始这个有序 的小序列只有1个元素,就是第一个元素。比较是从有序序列的末尾开始,也就是想要插入的元素和已 经有序的最大者开始比起,如果比它大则直接插入在其后面,否则一直往前找直到找到它该插入的位置 。如果碰见一个和插入元素相等的,那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面。所以,相等元 素的前后顺序没有改变,从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序,所以插入排序是稳定的。
它所需要的排序码比较次数与待排序元素的序列无关,仅 依赖于元素的个数。
当n较大时,折半插入排序算法比较次数比直接插入排序 要好得多,但是比最好的情况的话,直接插入排序要好得多( 此时直接插入排序只比较1次)。
在元素的初始序列已经排好序或者接近排好序时,直接插 入排序比折半插入排序算法执行的排序码比较次数要少。
15
折半插入算法是对直接插入排序算法的改进, 排序原理同直接插入算法:
把n个待排序的元素看成一个有序表和一个 无序表,开始时有序表中只有一个元素,无序 表中有n-1个元素;排序过程即每次从无序表中 取出第一个元素,将它插入到有序表中,使之 成为新的有序表,重复n-1次完成整个排序过程 。
与直接插入算法的区别在于:在有序表中 寻找待排序数据的正确位置时,使用了折半查 找/二分查找。
STEP1:将待排序序列的第一个元素看做一个有 序序列,把第二个元素到最后一个元素当成是未 排序序列。 STEP2:从头到尾依次扫描未排序序列,将扫描 到的每个元素插入有序序列的适当位置,在查找 元素的适当位置时,采用了折半查找方法。(如 果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等, 则将待插入元素插入到相等元素的后面。
by 钱小丽
1
排序前:
排序后:
7
8
每次翻新牌时,新牌需要选择合适位置进行插入,从而形成 长度增加1的新的有序序列
直接插入排序基本思想是每一步将一个待排 序的记录,插入到前面已经排好序的有序序 列中去,直到插完所有元素为止。
STEP1:从第一个元素开始,该元素可以认为已 经被排序; STEP2:取出下一个元素,在已经排序的元素序 列中从后向前扫描; STEP3:如果该元素(已排序)大于新元素,将 该元素移到下一位置; STEP4:重复步骤3,直到找到已排序的元素小 于或者等于新元素的位置; 将新元素插入到该位置后; STEP5:重复步骤2~5。
折半插入排序的元素移动次数与直接插入排序移动的次数 相同,依赖于元素的初始排列。折半插入排序是一种稳定的排 序算法。
理论上来说,折半查找因减少比较次数而 提高性能,但是,在查找二分点的时间上 的损耗,导致了这个算法并不能比直接插 入排序优秀多少,除非你有十分确切的数 据大小和随机访问迭代器。
不能
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算法先将要排序的一组数按某个增量d(n/2,n为 要排序数的个数)分成若干组,每组中记录的下 标相差d.对每组中全部元素进行直接插入排序, 然后再用一个较小的增量(d/2)对它进行分组 ,在每组中再进行直接插入排序。当增量减到1 时,进行直接插入排序后,排序完成。
平均情况:当被插入的元素放在已排序的序列中间位置时,为平均情况,比较和移动的时间复杂度为 O(n/2),所以总的时间复杂度依然为O(n^2)。
稳定性 :折半插入排序是一种稳定的排序算法。
空间复杂度:排序只需要一个位置来暂存元素,因此空间复杂度为O(1)。
折半搜索比顺序搜索快,所以折半插入排序就平均性能而 言比直接插入排序要快。