直接插入排序概论

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C++各类排序算法介绍PPT课件

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}
r[i]=x;
qksort(r,t,j-1);
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qksort(r,j+1,w);
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}
– 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
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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。

数据结构复习笔记

数据结构复习笔记

第一章概论1.数据:信息的载体,能被计算机识别、存储和加工处理;2.数据元素:数据的基本单位,可由若干个数据项组成,数据项是具有独立含义的最小标识单位;3.数据结构:数据之间的相互关系,即数据的组织形式;它包括:1数据的逻辑结构,从逻辑关系上描述数据,与数据存储无关,独立于计算机;2数据的存储结构,是逻辑结构用计算机语言的实现,依赖于计算机语言;3数据的运算,定义在逻辑结构上,每种逻辑结构都有一个运算集合;常用的运算:检索/插入/删除/更新/排序;4.数据的逻辑结构可以看作是从具体问题抽象出来的数学模型;数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现;5.数据类型:一个值的集合及在值上定义的一组操作的总称;分为:原子类型和结构类型;6.抽象数据类型:抽象数据的组织和与之相关的操作;优点:将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏;7. 抽象数据类型ADT:是在概念层上描述问题;类:是在实现层上描述问题;在应用层上操作对象类的实例解决问题;8.数据的逻辑结构,简称为数据结构,有:1线性结构,若结构是非空集则仅有一个开始和终端结点,并且所有结点最多只有一个直接前趋和后继;2非线性结构,一个结点可能有多个直接前趋和后继;9.数据的存储结构有:1顺序存储,把逻辑相邻的结点存储在物理上相邻的存储单元内;2链接存储,结点间的逻辑关系由附加指针字段表示;3索引存储,存储结点信息的同时,建立附加索引表,有稠密索引和稀疏索引;4散列存储,按结点的关键字直接计算出存储地址;10.评价算法的好坏是:算法是正确的;执行算法所耗的时间;执行算法的存储空间辅助存储空间;易于理解、编码、调试;11.算法的时间复杂度Tn:是该算法的时间耗费,是求解问题规模n的函数;记为On;时间复杂度按数量级递增排列依次为:常数阶O1、对数阶Olog2n、线性阶On、线性对数阶Onlog2n、平方阶On^2、立方阶On^3、……k次方阶On^k、指数阶O2^n;13.算法的空间复杂度Sn:是该算法的空间耗费,是求解问题规模n的函数;12.算法衡量:是用时间复杂度和空间复杂度来衡量的,它们合称算法的复杂度;13. 算法中语句的频度不仅与问题规模有关,还与输入实例中各元素的取值相关;第二章线性表1.线性表:是由nn≥0个数据元素组成的有限序列;3.顺序表:把线性表的结点按逻辑次序存放在一组地址连续的存储单元里;4.顺序表结点的存储地址计算公式:Locai=Loca1+i-1C;1≤i≤n5.顺序表上的基本运算public interface List {链表:只有一个链域的链表称单链表;在结点中存储结点值和结点的后继结点的地址,data next data是数据域,next是指针域;1建立单链表;时间复杂度为On;加头结点的优点:1链表第一个位置的操作无需特殊处理;2将空表和非空表的处理统一; 2查找运算;时间复杂度为On;public class SLNode implements Node {private Object element;private SLNode next;public SLNodeObject ele, SLNode next{= ele;= next;}public SLNode getNext{return next;}public void setNextSLNode next{= next;}public Object getData {return element;}public void setDataObject obj {element = obj;}}public class ListSLinked implements List {private SLNode head; etData==ereturn p;else p = ;return null;}etData;.getNext;size--;return obj;}etNext;size--;return true;}return false;}环链表:是一种首尾相连的链表;特点是无需增加存储量,仅对表的链接方式修改使表的处理灵活方便;8.空循环链表仅由一个自成循环的头结点表示;9.很多时候表的操作是在表的首尾位置上进行,此时头指针表示的单循环链表就显的不够方便,改用尾指针rear来表示单循环链表;用头指针表示的单循环链表查找开始结点的时间是O1,查找尾结点的时间是On;用尾指针表示的单循环链表查找开始结点和尾结点的时间都是O1;10.在结点中增加一个指针域,prior|data|next;形成的链表中有两条不同方向的链称为双链表;public class DLNode implements Node {private Object element;private DLNode pre;private DLNode next;public DLNodeObject ele, DLNode pre, DLNode next{= ele;= pre;= next;}public DLNode getNext{return next;}public void setNextDLNode next{= next;}public DLNode getPre{return pre;}public void setPreDLNode pre{= pre;}public Object getData {return element;}public void setDataObject obj {element = obj;}}public class LinkedListDLNode implements LinkedList {private int size; etPrenode;node;size++;return node;}etNextnode;node;size++;return node;}etNext;.setPre;size--;return obj;}序表和链表的比较1基于空间的考虑:顺序表的存储空间是静态分配的,链表的存储空间是动态分配的;顺序表的存储密度比链表大;因此,在线性表长度变化不大,易于事先确定时,宜采用顺序表作为存储结构;2基于时间的考虑:顺序表是随机存取结构,若线性表的操作主要是查找,很少有插入、删除操作时,宜用顺序表结构;对频繁进行插入、删除操作的线性表宜采用链表;若操作主要发生在表的首尾时采用尾指针表示的单循环链表;12.存储密度=结点数据本身所占的存储量/整个结点结构所占的存储总量存储密度:顺序表=1,链表<1;第三章栈和队列1.栈是限制仅在表的一端进行插入和删除运算的线性表又称为后进先出表LIFO表;插入、删除端称为栈顶,另一端称栈底;表中无元素称空栈;2.栈的基本运算有:1initstacks,构造一个空栈;2stackemptys,判栈空;3stackfulls,判栈满;4pushs,x,进栈;5pops,退栈;6stacktops,取栈顶元素;3.顺序栈:栈的顺序存储结构称顺序栈;4.当栈满时,做进栈运算必定产生空间溢出,称“上溢”;当栈空时,做退栈运算必定产生空间溢出,称“下溢”;上溢是一种错误应设法避免,下溢常用作程序控制转移的条件;5.在顺序栈上的基本运算:public interface Stack {栈:栈的链式存储结构称链栈;栈顶指针是链表的头指针;7.链栈上的基本运算:public class StackSLinked implements Stack {private SLNode top; 列是一种运算受限的线性表,允许删除的一端称队首,允许插入的一端称队尾;队列又称为先进先出线性表,FIFO表;9.队列的基本运算:1initqueueq,置空队;2queueemptyq,判队空;3queuefullq,判队满;4enqueueq,x,入队;5dequeueq,出队;6queuefrontq,返回队头元素;10.顺序队列:队列的顺序存储结构称顺序队列;设置front和rear指针表示队头和队尾元素在向量空间的位置;11.顺序队列中存在“假上溢”现象,由于入队和出队操作使头尾指针只增不减导致被删元素的空间无法利用,队尾指针超过向量空间的上界而不能入队;12.为克服“假上溢”现象,将向量空间想象为首尾相连的循环向量,存储在其中的队列称循环队列;i=i+1%queuesize13.循环队列的边界条件处理:由于无法用front==rear来判断队列的“空”和“满”;解决的方法有:1另设一个布尔变量以区别队列的空和满;2少用一个元素,在入队前测试rear在循环意义下加1是否等于front;3使用一个记数器记录元素总数;14.循环队列的基本运算:public interface Queue {队列:队列的链式存储结构称链队列,链队列由一个头指针和一个尾指针唯一确定;16.链队列的基本运算:public class QueueSLinked implements Queue {private SLNode front;private SLNode rear;private int size;public QueueSLinked {front = new SLNode;rear = front;size = 0;}etData;}}第四章串1.串:是由零个或多个字符组成的有限序列;包含字符的个数称串的长度;2.空串:长度为零的串称空串;空白串:由一个或多个空格组成的串称空白串;子串:串中任意个连续字符组成的子序列称该串的子串;主串:包含子串的串称主串;子串的首字符在主串中首次出现的位置定义为子串在主串中的位置;3.空串是任意串的子串;任意串是自身的子串;串常量在程序中只能引用但不能改变其值;串变量取值可以改变;4.串的基本运算1intstrlenchars;求串长;2charstrcpycharto,charfrom;串复制;3charstrcatcharto,charfrom;串联接;4intstrcmpchars1,chars2;串比较;5charstrchrchars,charc;字符定位;5.串的存储结构:1串的顺序存储:串的顺序存储结构称顺序串;按存储分配不同分为:1静态存储分配的顺序串:直接用定长的字符数组定义,以“\0”表示串值终结;definemaxstrsize256typedefcharseqstringmaxstrsize;seqstrings;不设终结符,用串长表示;Typedefstruct{Charchmaxstrsize;Intlength;}seqstring;以上方式的缺点是:串值空间大小是静态的,难以适应插入、链接等操作;2动态存储分配的顺序串:简单定义:typedefcharstring;复杂定义:typedefstruct{charch;intlength;}hstring;2串的链式存储:串的链式存储结构称链串;链串由头指针唯一确定;类型定义:typedefstructnode{chardata;structnodenext;}linkstrnode;typedeflinkstrnodelinkstring;linkstrings;将结点数据域存放的字符个数定义为结点的大小;结点大小不为1的链串类型定义:definenodesize80typedefstructnode{chardatanodesize;structnodenext;}linkstrnode;6.串运算的实现1顺序串上的子串定位运算;1子串定位运算又称串的模式匹配或串匹配;主串称目标串;子串称模式串; 2朴素的串匹配算法;时间复杂度为On^2;比较的字符总次数为n-m+1m; Intnaivestrmatchseqstringt,seqstringp{inti,j,k;intm=;intn=;fori=0;i<=n-m;i++{j=0;k=i;whilej<m&&k==j{j++;k++;}ifj==mreturni;}return–1;}2链串上的子串定位运算;时间复杂度为On^2;比较的字符总次数为n-m+1m;LinkstrnodelilnkstrmatchlinkstringT,linkstringP {linkstrnodeshift,t,p;shift=T;t=shift;p=P;whilet&&p{ift->data==p->data{t=t->next;p=p->next;}else{shift=shift->next;t=shift;p=P;}}ifp==NULLreturnshift;elsereturnNULL;}第五章多维数组和广义表1.多维数组:一般用顺序存储的方式表示数组;2.常用方式有:1行优先顺序,将数组元素按行向量排列;2列优先顺序,将数组元素按列向量排列;3.计算地址的函数:LOCAij=LOCAc1c2+i-c1d2-c2+1+j-c2d4.矩阵的压缩存储:为多个非零元素分配一个存储空间;对零元素不分配存储空间;1对称矩阵:在一个n阶的方阵A中,元素满足Aij=Aji0<=i,j<=n-1;称为对称矩阵;元素的总数为:nn+1/2;设:I=i或j中大的一个数;J=i或j中小的一个数;则:k=II+1/2+J;地址计算:LOCAij=LOCsak=LOCsa0+kd=LOCsa0+II+1/2+Jd2三角矩阵:以主对角线划分,三角矩阵有上三角和下三角;上三角的主对角线下元素均为常数c;下三角的主对角线上元素均为常数c;元素总数为:nn+1/2+1;以行优先顺序存放的Aij与SAk的关系:上三角阵:k=i2n-i+1/2+j-i;下三角阵:k=ii+1/2+j;3对角矩阵:所有的非零元素集中在以主对角线为中心的带状区域,相邻两侧元素均为零;|i-j|>k-1/2以行优先顺序存放的Aij与SAk的关系:k=2i+j;5.稀疏矩阵:当矩阵A中有非零元素S个,且S远小于元素总数时,称为稀疏矩阵;对其压缩的方法有顺序存储和链式存储;1三元组表:将表示稀疏矩阵的非零元素的三元组行号、列号、值按行或列优先的顺序排列得到的一个结点均是三元组的线性表,将该表的线性存储结构称为三元组表;其类型定义:definemaxsize10000typedefintdatatype;typedefstruct{inti,j;datatypev;}trituplenode;typedefstruct{trituplenodedatamaxsize;intm,n,t;}tritupletable;2带行表的三元组表:在按行优先存储的三元组表中加入一个行表记录每行的非零元素在三元组表中的起始位置;类型定义:definemaxrow100typedefstruct{tritulpenodedatamaxsize;introwtabmaxrow;intm,n,t;}rtritulpetable;6.广义表:是线性表的推广,广义表是n个元素的有限序列,元素可以是原子或一个广义表,记为LS;7.若元素是广义表称它为LS的子表;若广义表非空,则第一个元素称表头,其余元素称表尾;8.表的深度是指表展开后所含括号的层数;9.把与树对应的广义表称为纯表,它限制了表中成分的共享和递归;10.允许结点共享的表称为再入表;11.允许递归的表称为递归表;12.相互关系:线性表∈纯表∈再入表∈递归表;13.广义表的特殊运算:1取表头headLS;2取表尾tailLS;第六章树1.树:是n个结点的有限集T,T为空时称空树,否则满足:1有且仅有一个特定的称为根的结点;2其余结点可分为m个互不相交的子集,每个子集本身是一棵树,并称为根的子树;2.树的表示方法:1树形表示法;2嵌套集合表示法;3凹入表表示法;4广义表表示法;3.一个结点拥有的子树数称为该结点的度;一棵树的度是指树中结点最大的度数;4.度为零的结点称叶子或终端结点;度不为零的结点称分支结点或非终端结点5.根结点称开始结点,根结点外的分支结点称内部结点;6.树中某结点的子树根称该结点的孩子;该结点称为孩子的双亲;7.树中存在一个结点序列K1,K2,…Kn,使Ki为Ki+1的双亲,则称该结点序列为K1到Kn的路径或道路;8.树中结点K到Ks间存在一条路径,则称K是Ks的祖先,Ks是K的子孙;9.结点的层数从根算起,若根的层数为1,则其余结点层数是其双亲结点层数加1;双亲在同一层的结点互为堂兄弟;树中结点最大层数称为树的高度或深度;10.树中每个结点的各个子树从左到右有次序的称有序树,否则称无序树;11.森林是m棵互不相交的树的集合;12.二叉树:是n个结点的有限集,它或为空集,或由一个根结点及两棵互不相交的、分别称为该根的左子树和右子树的二叉树组成;13.二叉树不是树的特殊情况,这是两种不同的数据结构;它与无序树和度为2的有序树不同;14.二叉树的性质:1二叉树第i层上的结点数最多为2^i-1;2深度为k的二叉树至多有2^k-1个结点;3在任意二叉树中,叶子数为n0,度为2的结点数为n2,则n0=n2+1;15.满二叉树是一棵深度为k的且有2^k-1个结点的二叉树;16.完全二叉树是至多在最下两层上结点的度数可以小于2,并且最下层的结点集中在该层最左的位置的二叉树;17.具有N个结点的完全二叉树的深度为log2N取整加1;18.二叉树的存储结构1顺序存储结构:把一棵有n个结点的完全二叉树,从树根起自上而下、从左到右对所有结点编号,然后依次存储在一个向量b0~n中,b1~n存放结点,b0存放结点总数;各个结点编号间的关系:1i=1是根结点;i>1则双亲结点是i/2取整;2左孩子是2i,右孩子是2i+1;要小于n3i>n/2取整的结点是叶子;4奇数没有右兄弟,左兄弟是i-1;5偶数没有左兄弟,右兄弟是i+1;2链式存储结构结点的结构为:lchild|data|rchild;相应的类型说明:typedefchardata;typedefstructnode{datatypedata;structnodelchild,rchild;}bintnode;typedefbintnodebintree;19.在二叉树中所有类型为bintnode的结点和一个指向开始结点的bintree类型的头指针构成二叉树的链式存储结构称二叉链表;20.二叉链表由根指针唯一确定;在n个结点的二叉链表中有2n个指针域,其中n+1个为空;21.二叉树的遍历方式有:前序遍历、中序遍历、后序遍历;时间复杂度为On;22.线索二叉树:利用二叉链表中的n+1个空指针域存放指向某种遍历次序下的前趋和后继结点的指针,这种指针称线索;加线索的二叉链表称线索链表;相应二叉树称线索二叉树;23.线索链表结点结构:lchild|ltag|data|rtag|rchild;ltag=0,lchild是指向左孩子的指针;ltag=1,lchild是指向前趋的线索;rtag=0,rchild是指向右孩子的指针;rtag=1,rchild是指向后继的线索;24.查找p在指定次序下的前趋和后继结点;算法的时间复杂度为Oh;线索对查找前序前趋和后序后继帮助不大;25.遍历线索二叉树;时间复杂度为On;26.树、森林与二叉树的转换1树、森林与二叉树的转换1树与二叉树的转换:1}所有兄弟间连线;2}保留与长子的连线,去除其它连线;该二叉树的根结点的右子树必为空;2森林与二叉树的转换:1}将所有树转换成二叉树;2}将所有树根连线;2二叉树与树、森林的转换;是以上的逆过程;27.树的存储结构1双亲链表表示法:为每个结点设置一个parent指针,就可唯一表示任何一棵树;Data|parent2孩子链表表示法:为每个结点设置一个firstchild指针,指向孩子链表头指针,链表中存放孩子结点序号;Data|firstchild;3双亲孩子链表表示法:将以上方法结合;Data|parent|firstchild4孩子兄弟链表表示法:附加两个指向左孩子和右兄弟的指针;Leftmostchild|data|rightsibling28.树和森林的遍历:前序遍历一棵树等价于前序遍历对应二叉树;后序遍历等价于中序遍历对应二叉树;29.最优二叉树哈夫曼树:树的路径长度是从树根到每一结点的路径长度之和;将树中的结点赋予实数称为结点的权;30.结点的带权路径是该结点的路径长度与权的乘积;树的带权路径长度又称树的代价,是所有叶子的带权路径长度之和;31.带权路径长度最小的二叉树称最优二叉树哈夫曼树;32.具有2n-1个结点其中有n个叶子,并且没有度为1的分支结点的树称为严格二叉树;33.哈夫曼编码34.对字符集编码时,要求字符集中任一字符的编码都不是其它字符的编码前缀,这种编码称前缀码;35.字符出现频度与码长乘积之和称文件总长;字符出现概率与码长乘积之和称平均码长;36.使文件总长或平均码长最小的前缀码称最优前缀码37.利用哈夫曼树求最优前缀码,左为0,右为1;编码平均码长最小;没有叶子是其它叶子的祖先,不可能出现重复前缀;第七章图1.图:图G是由顶点集V和边集E组成,顶点集是有穷非空集,边集是有穷集;中每条边都有方向称有向图;有向边称弧;边的始点称弧尾;边的终点称弧头;G中每条边都没有方向的称无向图;3.顶点n与边数e的关系:无向图的边数e介于0~nn-1/2之间,有nn-1/2条边的称无向完全图;有向图的边数e介于0~nn-1之间,有nn-1条边的称有向完全图;4.无向图中顶点的度是关联与顶点的边数;有向图中顶点的度是入度与出度的和;所有图均满足:所有顶点的度数和的一半为边数;5.图GV,E,如V’是V的子集,E’是E的子集,且E’中关联的顶点均在V’中,则G’V’,E’是G的子图;6.在有向图中,从顶点出发都有路径到达其它顶点的图称有根图;7.在无向图中,任意两个顶点都有路径连通称连通图;极大连通子图称连通分量;8.在有向图中,任意顺序两个顶点都有路径连通称强连通图;极大连通子图称强连通分量;9.将图中每条边赋上权,则称带权图为网络;10.图的存储结构:1邻接矩阵表示法:邻接矩阵是表示顶点间相邻关系的矩阵;n个顶点就是n阶方阵;无向图是对称矩阵;有向图行是出度,列是入度;2邻接表表示法:对图中所有顶点,把与该顶点相邻接的顶点组成一个单链表,称为邻接表,adjvex|next,如要保存顶点信息加入data;对所有顶点设立头结点,vertex|firstedge,并顺序存储在一个向量中;vertex保存顶点信息,firstedge保存邻接表头指针;11.邻接矩阵表示法与邻接表表示法的比较:1邻接矩阵是唯一的,邻接表不唯一;2存储稀疏图用邻接表,存储稠密图用邻接矩阵;3求无向图顶点的度都容易,求有向图顶点的度邻接矩阵较方便;4判断是否是图中的边,邻接矩阵容易,邻接表最坏时间为On;5求边数e,邻接矩阵耗时为On^2,与e无关,邻接表的耗时为Oe+n;12.图的遍历:1图的深度优先遍历:类似与树的前序遍历;按访问顶点次序得到的序列称DFS序列;对邻接表表示的图深度遍历称DFS,时间复杂度为On+e;对邻接矩阵表示的图深度遍历称DFSM,时间复杂度为On^2;2图的广度优先遍历:类似与树的层次遍历;按访问顶点次序得到的序列称BFS序列;对邻接表表示的图广度遍历称BFS,时间复杂度为On+e;对邻接矩阵表示的图广度遍历称BFSM,时间复杂度为On^2;13.将没有回路的连通图定义为树称自由树;14.生成树:连通图G的一个子图若是一棵包含G中所有顶点的树,该子图称生成树;有DFS生成树和BFS生成树,BFS生成树的高度最小;非连通图生成的是森林;15.最小生成树:将权最小的生成树称最小生成树;是无向图的算法1普里姆算法:1确定顶点S、初始化候选边集T0~n-2;formvex|tovex|lenght2选权值最小的Ti与第1条记录交换;3从T1中将tovex取出替换以下记录的fromvex计算权;若权小则替换,否则不变;4选权值最小的Ti与第2条记录交换;5从T2中将tovex取出替换以下记录的fromvex计算权;若权小则替换,否则不变;6重复n-1次;初始化时间是On,选轻边的循环执行n-1-k次,调整轻边的循环执行n-2-k;算法的时间复杂度为On^2,适合于稠密图;2克鲁斯卡尔算法:1初始化确定顶点集和空边集;对原边集按权值递增顺序排序;2取第1条边,判断边的2个顶点是不同的树,加入空边集,否则删除;3重复e次;对边的排序时间是Oelog2e;初始化时间为On;执行时间是Olog2e;算法的时间复杂度为Oelog2e,适合于稀疏图;16.路径的开始顶点称源点,路径的最后一个顶点称终点;17.单源最短路径问题:已知有向带权图,求从某个源点出发到其余各个顶点的最短路径;18.单目标最短路径问题:将图中每条边反向,转换为单源最短路径问题;19.单顶点对间最短路径问题:以分别对不同顶点转换为单源最短路径问题;20.所有顶点对间最短路径问题:分别对图中不同顶点对转换为单源最短路径问题;21.迪杰斯特拉算法:1初始化顶点集Si,路径权集Di,前趋集Pi;2设置Ss为真,Ds为0;3选取Di最小的顶点加入顶点集;4计算非顶点集中顶点的路径权集;5重复3n-1次;算法的时间复杂度为On^2;22.拓扑排序:对一个有向无环图进行拓扑排序,是将图中所有顶点排成一个线性序列,满足弧尾在弧头之前;这样的线性序列称拓扑序列;1无前趋的顶点优先:总是选择入度为0的结点输出并删除该顶点的所有边;设置各个顶点入度时间是On+e,设置栈或队列的时间是On,算法时间复杂度为On+e;2无后继的顶点优先:总是选择出度为0的结点输出并删除该顶点的所有边;设置各个顶点出度时间是On+e,设置栈或队列的时间是On,算法时间复杂度为On+e;求得的是逆拓扑序列;第八章排序1.文件:由一组记录组成,记录有若干数据项组成,唯一标识记录的数据项称关键字;2.排序是将文件按关键字的递增减顺序排列;3.排序文件中有相同的关键字时,若排序后相对次序保持不变的称稳定排序,否则称不稳定排序;4.在排序过程中,文件放在内存中处理不涉及数据的内、外存交换的称内排序,反之称外排序;5.排序算法的基本操作:1比较关键字的大小;2改变指向记录的指针或移动记录本身;6.评价排序方法的标准:1执行时间;2所需辅助空间,辅助空间为O1称就地排序;另要注意算法的复杂程度;7.若关键字类型没有比较运算符,可事先定义宏或函数表示比较运算;8.插入排序1直接插入排序算法中引入监视哨R0的作用是:1保存Ri的副本;2简化边界条件,防止循环下标越界;关键字比较次数最大为n+2n-1/2;记录移动次数最大为n+4n-1/2;算法的最好时间是On;最坏时间是On^2;平均时间是On^2;是一种就地的稳定的排序;2希尔排序实现过程:是将直接插入排序的间隔变为d;d的取值要注意:1最后一次必为1;2避免d 值互为倍数;关键字比较次数最大为n^;记录移动次数最大为^;算法的平均时间是On^;是一种就地的不稳定的排序;9.交换排序1冒泡排序实现过程:从下到上相邻两个比较,按小在上原则扫描一次,确定最小值,重复n-1次;关键字比较次数最小为n-1、最大为nn-1/2;记录移动次数最小为0,最大为3nn-1/2;算法的最好时间是On;最坏时间是On^2;平均时间是On^2;是一种就地的稳定的排序;2快速排序实现过程:将第一个值作为基准,设置i,j指针交替从两头与基准比较,有交换后,交换j,i;i=j时确定基准,并以其为界限将序列分为两段;重复以上步骤;关键字比较次数最好为nlog2n+nC1、最坏为nn-1/2;算法的最好时间是Onlog2n;最坏时间是On^2;平均时间是Onlog2n;辅助空间为Olog2n;是一种不稳定排序;10.选择排序1直接选择排序实现过程:选择序列中最小的插入第一位,在剩余的序列中重复上一步,共重复n-1次;关键字比较次数为nn-1/2;记录移动次数最小为0,最大为3n-1;算法的最好时间是On^2;最坏时间是On^2;平均时间是On^2;是一种就地的不稳定的排序;2堆排序。

各种排序方法总结

各种排序方法总结

选择排序、‎快速排序、‎希尔排序、‎堆排序不是‎稳定的排序‎算法,冒‎泡排序、插‎入排序、归‎并排序和基‎数排序是稳‎定的排序算‎法。

‎冒泡法‎:这‎是最原始,‎也是众所周‎知的最慢的‎算法了。

他‎的名字的由‎来因为它的‎工作看来象‎是冒泡:‎复杂度为‎O(n*n‎)。

当数据‎为正序,将‎不会有交换‎。

复杂度为‎O(0)。

‎直接插‎入排序:O‎(n*n)‎选择排‎序:O(n‎*n)‎快速排序:‎平均时间复‎杂度log‎2(n)*‎n,所有内‎部排序方法‎中最高好的‎,大多数情‎况下总是最‎好的。

‎归并排序:‎l og2(‎n)*n‎堆排序:‎l og2(‎n)*n‎希尔排序‎:算法的复‎杂度为n的‎1.2次幂‎‎这里我没‎有给出行为‎的分析,因‎为这个很简‎单,我们直‎接来分析算‎法:首‎先我们考虑‎最理想的情‎况1.‎数组的大小‎是2的幂,‎这样分下去‎始终可以被‎2整除。

假‎设为2的k‎次方,即k‎=log2‎(n)。

‎2.每次‎我们选择的‎值刚好是中‎间值,这样‎,数组才可‎以被等分。

‎第一层‎递归,循环‎n次,第二‎层循环2*‎(n/2)‎.....‎.所以‎共有n+2‎(n/2)‎+4(n/‎4)+..‎.+n*(‎n/n) ‎= n+n‎+n+..‎.+n=k‎*n=lo‎g2(n)‎*n所‎以算法复杂‎度为O(l‎o g2(n‎)*n) ‎其他的情‎况只会比这‎种情况差,‎最差的情况‎是每次选择‎到的mid‎d le都是‎最小值或最‎大值,那么‎他将变成交‎换法(由于‎使用了递归‎,情况更糟‎)。

但是你‎认为这种情‎况发生的几‎率有多大?‎?呵呵,你‎完全不必担‎心这个问题‎。

实践证明‎,大多数的‎情况,快速‎排序总是最‎好的。

‎如果你担心‎这个问题,‎你可以使用‎堆排序,这‎是一种稳定‎的O(lo‎g2(n)‎*n)算法‎,但是通常‎情况下速度‎要慢于快‎速排序(因‎为要重组堆‎)。

排序的几种方式

排序的几种方式

排序的几种方式在日常生活中,我们经常需要对事物进行排序,以便更好地组织和理解信息。

排序是一种将元素按照一定的规则进行排列的方法,可以应用于各种领域,如数字排序、字母排序、时间排序等。

本文将介绍几种常用的排序方式,包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。

一、冒泡排序冒泡排序是一种简单直观的排序方法,通过比较相邻元素的大小,将较大的元素逐渐“冒泡”到右侧,较小的元素逐渐“沉底”到左侧。

这个过程会不断重复,直到所有元素都按照升序排列。

冒泡排序的基本思想是从第一个元素开始,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,则交换它们的位置。

经过一轮比较后,最大的元素会“冒泡”到最右侧,然后再对剩下的元素进行相同的比较,直到所有元素都有序排列。

二、选择排序选择排序是一种简单直观的排序方法,它的基本思想是每次从待排序的元素中选择最小(或最大)的元素,放到已排序序列的末尾,直到所有元素都有序排列。

选择排序的过程可以分为两个部分:首先,在未排序的序列中找到最小(或最大)的元素,然后将其放到已排序序列的末尾;其次,将剩下的未排序序列中的最小(或最大)元素找到,并放到已排序序列的末尾。

这个过程会不断重复,直到所有元素都有序排列。

三、插入排序插入排序是一种简单直观的排序方法,它的基本思想是将待排序的元素逐个插入到已排序序列的适当位置,最终得到一个有序序列。

插入排序的过程可以分为两个部分:首先,将第一个元素看作已排序序列,将剩下的元素依次插入到已排序序列的适当位置;其次,重复上述过程,直到所有元素都有序排列。

插入排序的过程类似于整理扑克牌,将新抓到的牌插入到已有的牌中。

四、快速排序快速排序是一种常用的排序方法,它的基本思想是通过一趟排序将待排序序列分割成独立的两部分,其中一部分的所有元素都小于另一部分的所有元素。

然后对这两部分继续进行排序,直到整个序列有序。

快速排序的过程可以分为三个步骤:首先,从序列中选择一个基准元素;其次,将比基准元素小的元素放在左侧,比基准元素大的元素放在右侧;最后,递归地对左右两个部分进行排序。

所有排序的原理

所有排序的原理

所有排序的原理排序是将一组数据按照某种特定顺序进行排列的过程。

在计算机科学中,排序是一种基本的算法问题,涉及到许多常见的排序算法。

排序算法根据其基本原理和实现方式的不同,可以分为多种类型,如比较排序、非比较排序、稳定排序和非稳定排序等。

下面将详细介绍排序的原理和各种排序算法。

一、比较排序的原理比较排序是指通过比较数据之间的大小关系来确定数据的相对顺序。

所有常见的比较排序算法都基于这种原理,包括冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、堆排序等。

比较排序算法的时间复杂度一般为O(n^2)或O(nlogn),其中n是待排序元素的数量。

1. 冒泡排序原理冒泡排序是一种简单的比较排序算法,其基本思想是从待排序的元素中两两比较相邻元素的大小,并依次将较大的元素往后移,最终将最大的元素冒泡到序列的尾部。

重复这个过程,直到所有元素都有序。

2. 插入排序原理插入排序是一种简单直观的比较排序算法,其基本思想是将待排序序列分成已排序和未排序两部分,初始状态下已排序部分只包含第一个元素。

然后,依次将未排序部分的元素插入到已排序部分的正确位置,直到所有元素都有序。

3. 选择排序原理选择排序是一种简单直观的比较排序算法,其基本思想是每次从待排序的元素中选择最小(或最大)的元素,将其放到已排序部分的末尾。

重复这个过程,直到所有元素都有序。

4. 归并排序原理归并排序是一种典型的分治策略下的比较排序算法,其基本思想是将待排序的元素不断地二分,直到每个子序列只包含一个元素,然后将相邻的子序列两两归并,直到所有元素都有序。

5. 快速排序原理快速排序是一种常用的比较排序算法,其基本思想是通过一趟排序将待排序的元素分割成两部分,其中一部分的元素均比另一部分的元素小。

然后,对这两部分元素分别进行快速排序,最终将整个序列排序完成。

6. 堆排序原理堆排序是一种常用的比较排序算法,其基本思想是利用堆这种数据结构对待排序的元素进行排序。

插入排序的使用场景

插入排序的使用场景

插入排序的使用场景在日常生活中,我们经常遇到需要对一组数据进行排序的情况。

插入排序是一种简单有效的排序算法,它可以在数据量较小或者数据基本有序的情况下,快速地完成排序。

下面,我将为大家分享一些插入排序的使用场景。

1. 整理桌面当我们在办公室或者学习时,桌面上的文件、文件夹、笔记等可能会凌乱不堪。

此时,我们可以运用插入排序的思想,将桌面上的物品按照一定的顺序进行整理。

我们可以先将一份文件放在最左边,然后依次将其他的文件按照字母顺序插入到已经排好序的文件中,最终整理出一个有序的桌面。

2. 音乐播放列表当我们在听歌时,可能会有很多歌曲需要添加到播放列表中。

为了更好地组织音乐,我们可以使用插入排序的思想。

我们可以先选择一首自己喜欢的歌曲,然后按照歌曲的发行时间或者歌手的字母顺序依次将其他的歌曲插入到已经排好序的播放列表中,最终得到一个按照自己喜好或其他条件有序的播放列表。

3. 旅行行程规划当我们要规划一次旅行时,通常会有很多景点、餐厅、酒店等需要安排。

为了使旅行过程更加顺利,我们可以使用插入排序的思想来安排行程。

我们可以先选择一个我们最想去的景点或者餐厅,然后按照距离或者评分等条件依次将其他的景点或者餐厅插入到已经排好序的行程中,最终得到一个合理有序的旅行行程。

4. 图书馆书架整理在图书馆中,书架上的书籍可能会因为读者借阅后放错位置或者其他原因而乱序。

为了方便读者查找和借阅书籍,图书馆可以使用插入排序的思想来整理书架。

工作人员可以先选择一本书放在最左边,然后依次将其他的书籍按照分类或者字母顺序插入到已经排好序的书架中,最终使得书架上的书籍有序排列。

总结:插入排序不仅可以用于算法领域,也可以应用于日常生活中的各种场景。

通过运用插入排序的思想,我们可以更好地组织和管理各种数据,提高工作和生活的效率。

希望以上的使用场景能够给大家带来一些启发和帮助。

插入排序的原理

插入排序的原理

插入排序的原理插入排序是一种简单直观的排序算法,它的原理是将待排序的数据分为已排序和未排序两部分,每次从未排序部分取出一个元素,将其插入到已排序部分的适当位置,直到所有元素都被插入完毕。

插入排序的实现思路可以用以下几个步骤概括:1. 首先,将第一个元素视为已排序部分,将剩余的元素视为未排序部分。

2. 从未排序部分选择一个元素,将其插入到已排序部分的适当位置。

具体的插入方法是,将该元素依次与已排序部分的元素进行比较,找到合适的位置插入。

3. 重复以上步骤,直到所有元素都被插入到已排序部分。

插入排序的过程可以用一个简单的例子来说明。

假设有一个待排序数组[8, 3, 5, 4, 6],我们使用插入排序对其进行排序。

将第一个元素8视为已排序部分,剩下的元素[3, 5, 4, 6]视为未排序部分。

然后,从未排序部分选择第一个元素3,将其插入到合适的位置。

由于3小于8,所以3插入到8之前,得到已排序部分[3, 8],未排序部分变为[5, 4, 6]。

接下来,选择未排序部分的第一个元素5,将其插入到已排序部分的适当位置。

由于5大于3且小于8,所以5插入到3和8之间,得到已排序部分[3, 5, 8],未排序部分变为[4, 6]。

然后,选择未排序部分的第一个元素4,将其插入到已排序部分的适当位置。

由于4小于3,所以4插入到3之前,得到已排序部分[3, 4, 5, 8],未排序部分变为[6]。

选择未排序部分的最后一个元素6,将其插入到已排序部分的适当位置。

由于6大于5且小于8,所以6插入到5和8之间,得到最终的排序结果[3, 4, 5, 6, 8]。

可以看出,通过不断地将未排序部分的元素插入到已排序部分,最终得到了一个有序的数组。

插入排序的时间复杂度为O(n^2),其中n为待排序数组的长度。

在最坏的情况下,即待排序数组是倒序排列时,插入排序的时间复杂度达到最高。

但在实际应用中,插入排序的性能通常较好,特别是对于小规模的数组排序。

排序有哪几种方法

排序有哪几种方法

排序有哪几种方法排序是计算机科学中非常重要的概念之一,它指的是将一组元素按照某种规则进行重新排列的过程。

排序算法可以分为多种类型,包括插入排序、交换排序、选择排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序、基数排序等。

下面我将详细介绍每种排序方法的原理、特点和应用场景。

1. 插入排序(Insertion Sort)插入排序是一种简单且直观的排序算法。

它的原理是将一个未排序的元素逐个地插入到已排序的部分中,最终形成一个完全有序的序列。

具体操作是从第二个元素开始,将其与前面已排序的元素逐个比较并插入到正确的位置。

插入排序的时间复杂度为O(n^2),适用于小规模或部分有序的序列。

2. 交换排序(Exchange Sort)交换排序包括冒泡排序和快速排序。

冒泡排序(Bubble Sort)的原理是从头到尾依次比较相邻的两个元素,如果顺序不对则交换位置,一轮下来可以将最大的元素移动到末尾。

快速排序(Quick Sort)使用了分治的思想,通过选择一个基准元素将序列分成左右两部分,左边的元素都小于该基准值,右边的元素都大于该基准值,然后递归地对左右两部分进行快速排序。

交换排序的平均时间复杂度为O(nlogn),适合用于排序大规模随机数据。

3. 选择排序(Selection Sort)选择排序的原理很简单:每一次从未排序的部分中选择最小(或最大)的元素,放到已排序部分的末尾。

具体操作是通过不断找到最小元素的索引,然后将其与第一个未排序元素交换,如此循环直到所有元素都被排序。

选择排序的时间复杂度为O(n^2),适用于简单的排序需求。

4. 归并排序(Merge Sort)归并排序采用了分治的思想,将一个序列递归地分成两个子序列,直到每个子序列只有一个元素,然后将两个有序的子序列合并成一个有序的序列。

具体操作是比较两个子序列的第一个元素,将较小的元素放入结果序列,然后再比较较小元素所在子序列的下一个元素与另一个子序列的第一个元素,直到所有元素都被放入结果序列。

用Java实现常见的8种内部排序算法

用Java实现常见的8种内部排序算法

⽤Java实现常见的8种内部排序算法⼀、插⼊类排序插⼊类排序就是在⼀个有序的序列中,插⼊⼀个新的关键字。

从⽽达到新的有序序列。

插⼊排序⼀般有直接插⼊排序、折半插⼊排序和希尔排序。

1. 插⼊排序1.1 直接插⼊排序/*** 直接⽐较,将⼤元素向后移来移动数组*/public static void InsertSort(int[] A) {for(int i = 1; i < A.length; i++) {int temp = A[i]; //temp ⽤于存储元素,防⽌后⾯移动数组被前⼀个元素覆盖int j;for(j = i; j > 0 && temp < A[j-1]; j--) { //如果 temp ⽐前⼀个元素⼩,则移动数组A[j] = A[j-1];}A[j] = temp; //如果 temp ⽐前⼀个元素⼤,遍历下⼀个元素}}/*** 这⾥是通过类似于冒泡交换的⽅式来找到插⼊元素的最佳位置。

⽽传统的是直接⽐较,移动数组元素并最后找到合适的位置*/public static void InsertSort2(int[] A) { //A[] 是给定的待排数组for(int i = 0; i < A.length - 1; i++) { //遍历数组for(int j = i + 1; j > 0; j--) { //在有序的序列中插⼊新的关键字if(A[j] < A[j-1]) { //这⾥直接使⽤交换来移动元素int temp = A[j];A[j] = A[j-1];A[j-1] = temp;}}}}/*** 时间复杂度:两个 for 循环 O(n^2)* 空间复杂度:占⽤⼀个数组⼤⼩,属于常量,所以是 O(1)*/1.2 折半插⼊排序/** 从直接插⼊排序的主要流程是:1.遍历数组确定新关键字 2.在有序序列中寻找插⼊关键字的位置* 考虑到数组线性表的特性,采⽤⼆分法可以快速寻找到插⼊关键字的位置,提⾼整体排序时间*/public static void BInsertSort(int[] A) {for(int i = 1; i < A.length; i++) {int temp = A[i];//⼆分法查找int low = 0;int high = i - 1;int mid;while(low <= high) {mid = (high + low)/2;if (A[mid] > temp) {high = mid - 1;} else {low = mid + 1;}}//向后移动插⼊关键字位置后的元素for(int j = i - 1; j >= high + 1; j--) {A[j + 1] = A[j];}//将元素插⼊到寻找到的位置A[high + 1] = temp;}}2. 希尔排序希尔排序⼜称缩⼩增量排序,其本质还是插⼊排序,只不过是将待排序列按某种规则分成⼏个⼦序列,然后如同前⾯的插⼊排序⼀般对这些⼦序列进⾏排序。

24种插入法

24种插入法

24种插入法24种插入法是一种优化排序算法,它的基本思想是将一个列表分为已排序区间和未排序区间,每次从未排序区间取出一个元素,插入到已排序区间的正确位置,使已排序区间保持有序。

在这个过程中,相邻元素的比较和交换次数都很少,所以可以提高排序的效率。

此外,24种插入法还有一些变体,可以根据不同情况选用相应的插入法,达到更好的排序效果。

以下是24种插入法的详细介绍:1. 直接插入排序直接插入排序是最简单的插入法,它将未排序元素插入到已排序区间合适的位置。

时间复杂度为O(n²),空间复杂度为O(1)。

2. 折半插入排序折半插入排序是对直接插入排序的优化,它采用二分查找的方式找到插入位置。

时间复杂度为O(n²),空间复杂度为O(1)。

3. 希尔排序希尔排序是一种针对直接插入排序的改进,它将列表按照一定步长分组,每个子列表采用直接插入排序,随着步长逐渐缩小,最终变为一组,完成排序。

时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1)。

4. 二路插入排序二路插入排序是对直接插入排序的改进,它采用两个指针,在有序区间之前和之后分别插入未排序元素。

时间复杂度为O(n²),空间复杂度为O(1)。

5. 多关键词插入排序多关键词插入排序是针对多关键词排序的优化,它将排序条件拆分为多个关键词,分别进行插入排序。

时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1)。

6. 基数插入排序基数插入排序是对基数排序的优化,它使用插入法对每个桶内的元素进行排序,并合并桶内已排序的元素。

时间复杂度为O(dn),空间复杂度为O(max)。

7. 大小插入排序大小插入排序是对多关键词排序的优化,它根据元素的大小关系建立排序树,对树进行遍历并插入已排序区间。

时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(nlogn)。

8. 块插入排序块插入排序是对桶排序的优化,它将待排序元素分为若干块,分别进行插入排序,再将已排序块合并。

排序的五种方法

排序的五种方法

排序的五种方法一、冒泡排序。

冒泡排序就像水里的泡泡一样,大的泡泡慢慢往上冒。

它的原理是比较相邻的元素,如果顺序不对就交换位置。

比如说有一堆数字,就从第一个数字开始,和它后面的数字比,如果前面的比后面的大,就把它们换过来。

这样一轮一轮地比较,每一轮都会把最大的数字像泡泡一样“冒”到最后面。

这个方法很简单,但是如果数据很多的话,就会比较慢啦。

就像一个小蜗牛,虽然能到达终点,但是速度有点慢哟。

二、选择排序。

选择排序呢,就像是在一群小伙伴里选最高的那个。

它先在未排序的序列里找到最小(或者最大)的元素,然后把这个元素放到已排序序列的末尾。

就好比在一群小朋友里,先找出最矮的那个小朋友,让他站在最前面,然后再在剩下的小朋友里找最矮的,依次类推。

这个方法比冒泡排序在某些情况下会快一点,不过它也有自己的小脾气,不是在所有数据情况下都超级高效的呢。

三、插入排序。

插入排序就像是我们平时整理扑克牌一样。

假设我们手里已经有一部分排好序的牌,然后拿到一张新牌,就把这张新牌插入到合适的位置。

对于一组数字也是这样,从第二个数字开始,把它插入到前面已经排好序的数字里合适的地方。

如果这个数字比前面的大,就往后放,如果比前面的小,就往前找合适的位置插进去。

这个方法在数据比较有序的情况下,速度还是挺快的,就像一个聪明的小助手,能很快地把东西整理好。

四、快速排序。

快速排序就像是一个很厉害的魔法师。

它先选一个基准值,然后把数组里的数字分成两部分,一部分比基准值小,一部分比基准值大。

然后再对这两部分分别进行同样的操作,就像把一个大问题分成很多小问题,然后各个击破。

这个方法在大多数情况下速度都非常快,就像一阵旋风,能迅速把数据排好序。

不过它也有点小复杂,就像魔法师的魔法一样,不是那么容易一下子就完全理解的呢。

五、归并排序。

归并排序就像是两个队伍在合并。

它把数组分成两部分,然后分别对这两部分进行排序,排好序之后再把这两部分合并起来。

这个过程就像是两个已经排好队的小队伍,要合并成一个大队伍,在合并的时候还要保证顺序正确。

《直接插入排序》课件

《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。
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1 信息
更多信息和算法请访问 我们的网站。
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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

插入排序法C语言代码

插入排序法C语言代码

插入排序法C语言代码插入排序法是一种简单且常用的排序算法,它的原理是将未排序的元素逐个插入到已排序的序列中。

下面,我们来介绍一下插入排序法的C语言代码实现。

1. 基本思路插入排序法先将第一个元素视为已排序的序列,然后从第二个元素开始,逐个将未排序的元素插入到已排序的序列中。

具体地,我们用一个循环来遍历所有待排序的元素,将当前元素与已排序的元素进行比较,直到找到合适的位置插入。

2. C语言代码实现下面是插入排序法的C语言代码实现:void insertionSort(int arr[], int n){int i, j, key;for (i = 1; i < n; i++) {key = arr[i];j = i - 1;while (j >= 0 && arr[j] > key) {arr[j + 1] = arr[j];j = j - 1;}arr[j + 1] = key;}}在这个代码中,我们使用了两个循环。

外层循环遍历所有待排序的元素,内层循环将当前元素和已排序的元素进行比较,找到合适的位置插入。

具体地,我们使用key变量保存当前元素的值,并从当前元素的前一个元素开始,逐个和已排序的元素进行比较,直到找到比当前元素小的元素或者已经到达已排序序列的起始位置。

然后,我们将已排序序列中所有比当前元素大的元素往后移动一个位置,为当前元素腾出空间。

最后,我们将当前元素插入合适的位置,这一步操作使得序列中的元素数量加一。

3. 性能分析插入排序法时间复杂度为O(n^2),其中n是待排序的序列长度。

具体地,我们可以发现,外层循环需要执行n次,内层循环最坏情况下需要执行n次,因此总的时间复杂度为O(n^2)。

此外,插入排序法还需要进行数据移动,因此其空间复杂度为O(1),即仅需一个辅助变量。

综上所述,插入排序法是一种简单且高效的排序算法。

它可以用于大多数情况,并且易于实现。

直接排序的名词解释

直接排序的名词解释

直接排序的名词解释直接排序,又称为插入排序,是一种简单而常用的排序算法。

它的执行步骤是将待排序的数据分为已排序和未排序两部分,其中已排序部分的元素是逐渐增加的。

在排序过程中,我们将未排序部分的第一个元素与已排序部分的元素逐个比较,找到它应该插入的位置,并将其插入,这样就完成了一次插入操作。

不断重复这个过程,直到未排序部分为空,所有元素都完成了排序。

直接排序可以使用多种不同的实现方式,但它们的基本思想都是相同的。

下面通过一个简单的例子来解释直接排序的过程。

假设我们要对以下序列进行直接排序:[7, 2, 4, 1, 5]。

首先,我们将第一个元素7看作已排序部分,剩下的元素[2, 4, 1, 5]作为未排序部分。

然后,我们将2与7进行比较,发现2应该插入到7的前面。

因此,我们得到新的已排序序列[2, 7],未排序序列变为[4, 1, 5]。

接下来,我们将4与已排序序列[2, 7]的元素逐个比较。

首先比较4和7,因为4小于7,所以我们将4插入到7的前面,得到[2, 4, 7]。

未排序序列变为[1, 5]。

然后,我们将1与已排序序列[2, 4, 7]的元素逐个比较。

因为1小于2,所以我们将1插入到2的前面,得到[1, 2, 4, 7]。

未排序序列变为[5]。

最后,我们将5与已排序序列[1, 2, 4, 7]的元素逐个比较。

因为5大于2且小于7,所以我们将5插入到7的前面,得到[1, 2, 4, 5, 7]。

未排序序列为空,排序完成。

直接排序的时间复杂度是O(n^2),其中n是待排序序列的长度。

最坏情况下,需要进行n*(n-1)/2次比较和移动操作。

虽然它不如一些复杂的排序算法(如快速排序和归并排序)快速,但对于小规模的数据集来说,直接排序是一种简单而有效的排序算法。

与其他排序算法相比,直接排序具有以下几个优点:1. 算法实现简单:直接排序的实现非常容易理解和编写,适用于初学者学习和理解排序算法的基本思想和过程。

五种常用的排序算法详解

五种常用的排序算法详解

五种常用的排序算法详解排序算法是计算机科学中的一个重要分支,其主要目的是将一组无序的数据按照一定规律排列,以方便后续的处理和搜索。

常用的排序算法有很多种,本文将介绍五种最常用的排序算法,包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。

一、冒泡排序冒泡排序是最简单的排序算法之一,其基本思想是反复比较相邻的两个元素,如果顺序不对就交换位置,直至整个序列有序。

由于该算法的操作过程如同水中的气泡不断上浮,因此称之为“冒泡排序”。

冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),属于较慢的排序算法,但由于其实现简单,所以在少量数据排序的场景中仍然有应用。

以下是冒泡排序的Python实现代码:```pythondef bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n-1):for j in range(n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]return arr```二、选择排序选择排序也是一种基本的排序算法,其思想是每次从未排序的序列中选择最小数,然后放到已排序的序列末尾。

该算法的时间复杂度同样为O(n^2),但与冒泡排序相比,它不需要像冒泡排序一样每次交换相邻的元素,因此在数据交换次数上略有优势。

以下是选择排序的Python代码:```pythondef selection_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n-1):min_idx = ifor j in range(i+1, n):if arr[j] < arr[min_idx]:min_idx = jarr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]```三、插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法,其基本思想是通过构建有序序列,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该元素。

序号排序规则

序号排序规则

序号排序规则序号排序,又称序列排序,是一种基于比较和交换的排序算法。

根据一定的规则,将待排序的数据值进行比较,并根据结果来对其进行交换,以达到排序的效果。

目前绝大多数排序都是采用序号排序算法来实现的,序号排序算法同时也是最常见和最简单的排序算法,它主要有三种排序算法:选择排序、插入排序和冒泡排序。

一、选择排序选择排序算法,也叫作简单选择排序,是一种比较简单的排序算法。

它的基本思想是:首先在未排序的序号序列中,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,然后放到排序序列的正确位置;以此类推,直到所有元素均排序完毕。

选择排序算法的实现非常容易,只需要N-1次比较,它的运行时间与输入序列的无序程度直接相关,且选择排序不受空间的影响,使它成为一种比较有效的排序算法。

二、插入排序插入排序算法,也称为直接插入排序,是一种简单的排序算法。

它的基本原理是将待排序的序列看成由一个有序部分和一个无序部分组成,将无序部分的第1个元素插入到有序部分中,形成新的有序部分,重复以上过程,直到全部有序。

插入排序算法的实现要综合两个部分,一部分为将插入的元素依次比较其前面已有序的元素并找到一个合适的位置放置,另一部分为将元素移动到该位置。

插入排序的时间复杂度也是受输入序列的影响,但它很少受空间的影响,也就是说它的空间复杂度为O(1),所以它是一种较好的排序算法。

三、冒泡排序冒泡排序,又称冒险排序、起泡排序,是一种比较简单的排序算法。

它的基本思想是:通过对待排序元素按序号顺序进行多次比较和移动位置,使得比较的每一轮中最大(小)的元素逐渐“冒泡”到序列的末尾(起点)。

冒泡排序的实现要进行N-1轮比较,在每轮比较中,比较相邻的两个元素,如果无序(顺序),则交换位置,每轮比较结束,最大(小)元素就会“浮”到序列的末尾(起点),然后继续下一轮比较。

冒泡排序的运行时间与输入序列的无序程度成反比。

详解排序算法(一)之3种插入排序(直接插入、折半插入、希尔)

详解排序算法(一)之3种插入排序(直接插入、折半插入、希尔)

详解排序算法(⼀)之3种插⼊排序(直接插⼊、折半插⼊、希尔)直接插⼊排序打过牌的⼈都知道,当我们拿到⼀张新牌时,因为之前的牌已经经过排序,因此,我们只需将当前这张牌插⼊到合适的位置即可。

⽽直接插⼊排序,正是秉承这⼀思想,将待插⼊元素与之前元素⼀⼀⽐较,从⽽找到合适的插⼊位置。

那么使⽤直接插⼊排序,具体是怎样操作的呢?我们取 3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48 来进⾏⽰范。

(1)第1轮排序,3之前⽆可⽐较值,因此我们从44开始操作,取44和3⽐较,⼤于3,顺序保持不变。

得数据3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48(2)第2轮排序,取38和44⽐较,38 < 44,再将38与3⽐较,38 > 3,故将38放于第2位,得数据3, 38, 44, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48(3)第3轮排序,取5与44⽐较,5 < 44,再将5与38⽐较,5 < 38,再将5与3⽐较,5 > 3, 置于第2位,得数据3, 5, 38, 44, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48(4)如此经过14轮排序后,得到最终结果2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50动态图javascript实现function directInsertSort (arr) {let compare, // 对⽐元素下标current // 待插⼊元素值for (let i = 1; i < arr.length; i++) {current = arr[i]compare = i - 1while (current < arr[compare] && compare >= 0) {arr[compare + 1] = arr[compare]compare--}arr[compare + 1] = current}return arr}折半插⼊排序细⼼的同学可能已经注意到,当我们要将⼀个元素插⼊合适的位置时,其之前的元素是有序的,因此,我们可以⽤折半查找的⽅式来⽐对并插⼊元素,也就是所谓的折半插⼊排序。

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第10章 优化排序
假设待排序记录存放在r[1..n]之中,为了提高效率,我们附设一个 监视哨r[0],使得r[0]始终存放待插入的记录。监视哨的作用有两个:一 是备份待插入的记录,以便前面关键字较大的记录后移;二是防止越界, 具体算法描述如下:
第10章 优化排序
void InsertSort(RecordType r[],int n)
第10章 优化排序
从空间分析来看,它只需要一个记录的辅助空间,空间复杂度为O(1)。 从时间分析来看,外循环for执行了n-1次,每次循环的基本操作为:比较 两个关键字的大小和移动记录。 当原始记录的序列越接近有序,算法的执行效率就越高。
第10章 优化排序
在算法中,由于待插入元素的比较是从后向前进行的,当遇到关键 字小于或等于要插入记录的关键字就停止操作,从而保证了后面出现的 关键字不可能插入与前面相同的关键字之前。所以,直接插入排序算法 是稳定的。
//记录后移
//将待插入记录插入正确位置
}
第10章 优化排序
该算法的要点是: ① 使用监视哨r[0]临时保存待插入的记录; ② 从后往前查找应插入的位置; ③ 查找与移动在同一循环中完成。
第10章 优化排序
直接插入排序算法简便,比较适用于待排序记录数目较少且基本有 序的情况。当待排记录数目较大时,直接插入排序的性能就不好, 为此 我们可以对直接插入排序做进一步的改进。在直接插入排序法的基础上, 从减少“比较关键字”和“移动记录”两种操作的次数着手来进行改进。
第10章 优化排序
例 设有一组关键字序列{43,21,89,15,43,28},这里n=6,即有6 个记录。请将其按由小到大的顺序排序。
r[0] r[1] r[2] r[3] r[4] r[5] r[6] 初始关键字 () [43] 21 89 15 43 28
i 2 (21) [21 43] 89 15 43 28 i 3 (89) [21 43 89] 15 43 28 i 4 (15) [15 21 43 89] 43 28 i 5 (43) [15 21 43 43 89] 28 i 6 (28) [15 21 28 43 43 89]
第十章 优化排序
直接插入排序
第10章 优化排序
插入排序 插入排序的基本思想是:在一个已排好序的记录子集的基础上,每 一步将下一个待排序的记录有序地插入到已排好序的记录子集中,直到 将所有待排记录全部插入为止。 打扑克牌时的抓牌就是插入排序一个很好的例子,每抓一张牌,插 入到合适位置,直到抓完牌为止,即可得到一个有序序列。
第10章 优化排序
直接插入排序
直接插入排序是一种最基本的插入排序方法。其基本操作是将第i个记录插入到前面i-1 个已排好序的记录中,具体过程为: 将第i个记录的关键字Ki顺次与其前面记录的关键字 Ki-1,Ki-2,…, K1进行比较,将所有关键字大于Ki的记录依次向后移动一个位置,直到遇 见一个关键字小于或者等于Ki的记录Kj,此时Kj后面必为空位置,将第i个记录插入空位置 即可。完整的直接插入排序是从i=2开始的,也就是说,将第1个பைடு நூலகம்录视为已排好序的单元 素子集合,然后将第2个记录插入到单元素子集合中。i从2循环到n,即可实现完整的直接 插入排序。
{ int i,j;
for(i=2;i<n;i++)
//执行了n-2次
if (r[i].key<r[i-1].key)
{ r[0]=r[i];
j=i-1;
//将带插入记录存放到监视哨中
while(r[0].key<r[j].key) //寻找插入位置
{r[j+1]=r[j]; j=j-1; }
r[j+1]=r[0] }
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