公开课计算机基础排序算法课件
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计算机软件基础课件-2017-第4章-1-排序
17
算法的实现要点：
从R[i-1]起向前进行顺序查找，监视哨
设置在R[0]；
R[0]
R[i]
j 插入j位=i置-1
R[0] = R[i];
// 设置“哨兵”
for (j=i-1; R[0].key<R[j].key; --j);
// 从后往前找
循环结束表明R[i]的插入位置为 j +1
18
对于在查找过程中找到的那些关键字不小于R[i].key的记录，在查 找的同时实现记录向后移动；
选取其他增量序列还可以更进一步减少时间代价,如 O(n1.3)
增量序列中的值互质
} ElemType;
typedef struct{
ElemType R[MAXSIZE+1];
int length; //线性表长度
} RecordList;
• 线性表L中的记录存放从L.R[1]开始，
存储单元L.R[0]用作监视哨。
13
4.2 插入排序
基本思想：将一个线性表分为有序序列和无序序列两部分， 待无序序列中的记录按照其关键字值的大小插入到已有序的 子序列的适当位置，直到全部记录有序为止。 •根据无序序列中的元素插入到有序序列的方式，插入排序一 般可分为：
R[1..j].key R[i].key < R[j+1..i-1].key；
2. 将R[j+1..i-1]中的所有记录均后移
一个位置；
3. 将R[i] 插入(复制)到R[j+1]的位置上。
16
插入排序动画
45 34 78 12 34’ 32 29 64
初始状态： [45] 34 78 12 34 32 29 64 第1趟：(34)[34 45] 78 12 34 32 29 64 第2趟：(78)[34 45 78] 12 34 32 29 64 第3趟：(12)[12 34 45 78] 34 32 29 64 第4趟：(34)[12 34 34 45 78] 32 29 64 第5趟：(32)[12 32 34 34 45 78] 29 64 第6趟：(29)[12 29 32 34 34 45 78] 64 第7趟：(64)[12 29 32 34 34 45 64 78]
算法的实现要点：
从R[i-1]起向前进行顺序查找，监视哨
设置在R[0]；
R[0]
R[i]
j 插入j位=i置-1
R[0] = R[i];
// 设置“哨兵”
for (j=i-1; R[0].key<R[j].key; --j);
// 从后往前找
循环结束表明R[i]的插入位置为 j +1
18
对于在查找过程中找到的那些关键字不小于R[i].key的记录，在查 找的同时实现记录向后移动；
选取其他增量序列还可以更进一步减少时间代价,如 O(n1.3)
增量序列中的值互质
} ElemType;
typedef struct{
ElemType R[MAXSIZE+1];
int length; //线性表长度
} RecordList;
• 线性表L中的记录存放从L.R[1]开始，
存储单元L.R[0]用作监视哨。
13
4.2 插入排序
基本思想：将一个线性表分为有序序列和无序序列两部分， 待无序序列中的记录按照其关键字值的大小插入到已有序的 子序列的适当位置，直到全部记录有序为止。 •根据无序序列中的元素插入到有序序列的方式，插入排序一 般可分为：
R[1..j].key R[i].key < R[j+1..i-1].key；
2. 将R[j+1..i-1]中的所有记录均后移
一个位置；
3. 将R[i] 插入(复制)到R[j+1]的位置上。
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插入排序动画
45 34 78 12 34’ 32 29 64
初始状态： [45] 34 78 12 34 32 29 64 第1趟：(34)[34 45] 78 12 34 32 29 64 第2趟：(78)[34 45 78] 12 34 32 29 64 第3趟：(12)[12 34 45 78] 34 32 29 64 第4趟：(34)[12 34 34 45 78] 32 29 64 第5趟：(32)[12 32 34 34 45 78] 29 64 第6趟：(29)[12 29 32 34 34 45 78] 64 第7趟：(64)[12 29 32 34 34 45 64 78]
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
计算机软件技术基础课件-8(排序)
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i
i=j !
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j
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File
18 物料管理
Algorithms and DataStructures:files
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表示无序区范围
表示有序区范围
方法特点：关键字大的记录向序列的尾部移动，相应的，关键字小的记录向 序列的头部移动。 对于含有n个记录的无序序列，采用冒泡排序时至多需进行(n-1)趟排序。在 实际中，当某趟排序中未出现记录位置的交换时，说明当前无序区已经是有 序的了，此时排序宣告完成。
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6
7
无序区范围
有序区范围
6
File
7 物料管理
Algorithms and DataStructures:files
1、选择排序
简单选择排序算法描述： SelSort(r，n) //对含有n个记录的序列按递增排序 1. For i=1 to n-1 2. j←i 3. For k=i+1 to n 4. If r[j] ＞r[k] then j←k 5. end(k) 6. If j ＞i then 7. {temp←r[i]; r[i] ←r[i]; r[j] ←temp } 8. end(i)
5 1
4 2
12 3
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27 5
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表示无序区范围
排序算法ppt课件
坏情况O(n^2)
堆排序
O(nlogn)
03 06
时间复杂度对算法性能的影响
数据量大小
随着数据量增大，时间复杂度较低的算法性能表现更优。
硬件性能
硬件性能的提升可以降低时间复杂度对算法性能的影响。
实际应用场景
根据实际应用场景选择合适的排序算法，以达到最优性能表现。
CHAPTER 04
排序算法的优化和改进
排序算法ppt课件
CONTENTS 目录
• 排序算法概述 • 常见排序算法 • 排序算法的时间复杂度分析 • 排序算法的优化和改进 • 排序算法的应用场景和案例分析
CHAPTER 01
排序算法概述
排序的定义和重要性
排序的定义
将一组数据按照一定的顺序排列，以 便于查找、处理和分析。
排序的重要性
在数据处理、数据库管理、搜索引擎 等领域中，排序算法是不可或缺的基 础工具。
游戏中的排名系统通常使用排序算法对玩家进行 排名，根据游戏规则和玩家表现进行排名。
AI对战策略
在游戏中，AI角色可以使用排序算法进行决策和 规划，提高游戏的可玩性和平衡性。
游戏关卡设计
通过使用排序算法，游戏开发者可以更有效地设 计和组织关卡，提高游戏体验。
THANKS
[ 感谢观看 ]
快速排序
总结词
高效的排序算法
详细描述
采用分治法策略，选择一个基准元素，重新排列数组，使得基准元素的左侧都比它小，右侧都比它大。然后对基 准元素的左侧和右侧分别递归进行这个过程。时间复杂度在最坏情况下为O(n^2)，但平均情况下为O(n log n)。
快速排序
适用场景
适用于大规模数据的排序。
注意事项
CHAPTER 05
堆排序
O(nlogn)
03 06
时间复杂度对算法性能的影响
数据量大小
随着数据量增大，时间复杂度较低的算法性能表现更优。
硬件性能
硬件性能的提升可以降低时间复杂度对算法性能的影响。
实际应用场景
根据实际应用场景选择合适的排序算法，以达到最优性能表现。
CHAPTER 04
排序算法的优化和改进
排序算法ppt课件
CONTENTS 目录
• 排序算法概述 • 常见排序算法 • 排序算法的时间复杂度分析 • 排序算法的优化和改进 • 排序算法的应用场景和案例分析
CHAPTER 01
排序算法概述
排序的定义和重要性
排序的定义
将一组数据按照一定的顺序排列，以 便于查找、处理和分析。
排序的重要性
在数据处理、数据库管理、搜索引擎 等领域中，排序算法是不可或缺的基 础工具。
游戏中的排名系统通常使用排序算法对玩家进行 排名，根据游戏规则和玩家表现进行排名。
AI对战策略
在游戏中，AI角色可以使用排序算法进行决策和 规划，提高游戏的可玩性和平衡性。
游戏关卡设计
通过使用排序算法，游戏开发者可以更有效地设 计和组织关卡，提高游戏体验。
THANKS
[ 感谢观看 ]
快速排序
总结词
高效的排序算法
详细描述
采用分治法策略，选择一个基准元素，重新排列数组，使得基准元素的左侧都比它小，右侧都比它大。然后对基 准元素的左侧和右侧分别递归进行这个过程。时间复杂度在最坏情况下为O(n^2)，但平均情况下为O(n log n)。
快速排序
适用场景
适用于大规模数据的排序。
注意事项
CHAPTER 05
计算机应用基础课件1.6排序
<例>直接插入排序:
次数i r[0] r[1] r[2] r[3] r[4] r[5] r[6] r[7] r[8] (49) 39 66 96 76 11 37 50
i=2 39 (39 49) 66 96 76 11 37 50 i=3 66 (39 49 66) 96 76 11 37 50 i=4 96 (39 49 66 96) 76 11 37 50
1.直接插入排序: 时效分析
1.6.2 插入排序
该算法适合 于n 较小的 情况，时间 复杂度为 O(n2).
最好情况:初始排序码已经有序。共比较n-1次，移动0次。
最坏情况:待排序序列完全逆序。比较和移动均为n(n-1)/2次。
n1
1 2 3i n 1 i
n(n 1)
i 1
2
平均情况:比较和移动次数均约为n2/4，时间复杂度为O(n2)。
49 38 65 97 76 13 27 30
13 13 3287 13 43706 65 76
思想：小的浮起， 大的沉底。
第第 第 一二 三 趟趟 趟
第第 四五 趟趟
第第 六七 趟趟
时效分析:
程序代码:
初始已排好序(正序最好)，则只需进行一趟排序,比较次数n-1，移动次数 为0。 逆序(最坏)，则需进行n-1趟排序, 比较次数为(1+2+3+…+n-1)=n(n-1)/2。 是稳定的排序,时间复杂度为O(n2 ),空间复杂度是O(1) .
次大元素放在n-1位置上。 第i趟冒泡排序：对前面n-i+1个元素进行相同操作，结
果(n-i+1)中最大元素放在(n-i+1)位置上。
结束条件： 在某一趟排序中没有进行交换元素操作。
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。
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。
排序算法ppt课件
for i:=1 to n-1 do begin k:=i; for j:=i+1 to n do if a[j]<a[k] then k:=j; if k<>i then begin t:=a[k]; a[k]:=a[i]; a[i]:=t; end; end;
for i:=1 to n-1 do begin k:=i; for j:=i+1 to n do if a[j]<a[k] then k:=j; if k<>i then begin t:=a[k]; a[k]:=a[i]; a[i]:=t; end; end;
end;
begin randomize; readln(n); for i:= 1 to n do a[i]:=random(100); for i:=1 to n-1 do write(a[i],' '); writeln(a[n]); qsort(1,n); for i:=1 to n-1 do write(a[i],' '); writeln(a[n]);
a:待排序的数组；//从小到大排序 简单选择排序：
for i:=1 to n-1 do for j:=i+1 to n do If a[i]>a[j] then begin
t:=a[i];
a[i]:=a[j];
a[j]:=t;
end;
{ 从第一个元素开始,进行n-1遍处理} {第i遍处理} { 交换a[i]和a[j]}
for j:=i+1 to n do if a[i]>a[j] then begin t:=a[i]; a[i]:=a[j]; a[j]:=t; end;
第14章 排序 计算机软件技术基础教程 教学课件
图14.1 直接插入排序示例
第14章 排序
n
Cmax=
=i (2+n)(n1)/2=O(n2)
i=2
n
Mmax= =i(4+n)(n1)/2=O(n2)
i=2
由上述分析可知，当记录关键字的分布情况不同时，算法 在执行过程中的时间消耗是有差异的。若在随机情况下，即关 键字可能出现的各种排列的概率相同，则可取上述两种情况的 平均值作为比较和记录移动的平均次数，约为n2/4。由此，直接 插入排序的时间复杂度为
第14存储结构，关键字为 整数，文件类型说明如下：
typedef struct
{
int key;
datatype other;
/* 定义记录为结构类型 */ /* 关键字域 */ /* 记录的其他域 */
} rectype; rectype R[n]; 其中：n为文件的记录总数。
如何选择增量序列才能产生最好的排序效果，这个问题至 今没有得到解决。希尔本人最初提出取d1=n/2，di+1=di/2， dt=1，t=log2n。后来又有人提出其他选择增量序列的方法，如 di+1=(di1)/3，dt=1，t=log3n1 以及di+1=(di1)/2，dt=1， t=log2n1。
第14章 排序
根据上述算法，我们用一例子来说明直接插入排序的过 程。设待排序的文件有八个记录，其关键字分别为47, 33, 61, 82, 72, 11, 25, 47，直接插入排序过程如图14.1所示。
直接插入排序的算法分析如下：
整个排序过程只有两种运算，即比较关键字和移动记录。 算法中的外循环表示要进行n1趟插入排序，内循环则表明每 一趟排序所需进行的关键字的比较和记录的后移。在文件正序 （即关键字递增有序）时，每趟排序的关键字比较次数为1， 记录移动次数是2次，即总的比较次数Cmin=n1，总的移动次 数Mmin=2(n1)；当文件逆序时，关键字的比较次数和记录移 动次数均取最大值。对于要插入的第i个记录，均要与前i1个 记录及“监视哨”的关键字进行比较，即每趟要进行i次比较； 从移动记录的次数来说，每趟排序中除了上面提到的两次移动 外，还需将关键字大于R[i]的记录后移一个位置。因此，总的 比较次数和记录的移动次数为
公开课计算机基础排序算法课件
计算机基础
12
任务五：循环任务四 长度为4的序列，要找几次最小值放置于
对于位置？长度为N呢？ 长度4，确定3个位置. 长度N，确定N-1个位置。 每次找到最小值并交换到对应位置： 我们称其为一趟 长度为N的序列排序趟数也是一个循环 结构，界值条件为N-1
2019/4/3 计算机基础
13
选择排序原理 长度为N的顺序表
原序列：5个元素。写出每趟结果，交换次数，比较次数。
1
2
8
4
22
第一趟：比较4次，交换0次。结果：第一个元素固定。
1
2
8
4
22
第二趟：比较3次，交换0次。结果：前两个元素固定
1
2
8
4
22
第三趟：比较2次，交换1次。结果：前三个元素固定
1
2
4
8
22
第四趟：比较1次，交换0次。结果：前四个元素固定 完成
顺序存储结构和链式存储结构?查找算法有哪两种顺序查找法和二分法序列前提条件是什么2019524计算机基础2复习提问2019524计算机基础3?二分法要求序列必须是有序序列那么我们怎么把一个无序顺序存储的线性结构序列排好序呢?请排序默认升序?请排序
2019/4/3
计算机基础
1
复习提问
数据结构的两种结构，每种结构有哪些例 子
逻辑结构
线性结构：线性表，栈，队列，数组，串。 非线性结构：树，二叉树，图。
存储结构：顺序存储结构和链式存储结构
查找算法有哪两种
顺序查找法和二分法(序列前提条件是什么)
2019/4/3 计算机基础 2
二分法要求序列必须是有序序列，那么 我们怎么把一个无序顺序存储的线性结 构序列排好序呢 请排序（默认升序）
12
任务五：循环任务四 长度为4的序列，要找几次最小值放置于
对于位置？长度为N呢？ 长度4，确定3个位置. 长度N，确定N-1个位置。 每次找到最小值并交换到对应位置： 我们称其为一趟 长度为N的序列排序趟数也是一个循环 结构，界值条件为N-1
2019/4/3 计算机基础
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选择排序原理 长度为N的顺序表
原序列：5个元素。写出每趟结果，交换次数，比较次数。
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第一趟：比较4次，交换0次。结果：第一个元素固定。
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第四趟：比较1次，交换0次。结果：前四个元素固定 完成
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2019/4/3
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线性结构：线性表，栈，队列，数组，串。 非线性结构：树，二叉树，图。
存储结构：顺序存储结构和链式存储结构
查找算法有哪两种
顺序查找法和二分法(序列前提条件是什么)
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二分法要求序列必须是有序序列，那么 我们怎么把一个无序顺序存储的线性结 构序列排好序呢 请排序（默认升序）
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1. 从N个元素里选择最小值，交换到第一个位 置，也就是排头1号位置。 2. 剩下N-1个元素里选择最小值，交换到第二个 位置，2号位置。 3. 剩下N-2个元素选择最小值，交换到3号位置。 …… N-1. 当排1,2,3……n-1都排好，剩下一个位置 肯定是排尾。
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：把任务三中，三个数中的最小值与内 存1号位互换（利用过渡内存）。
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值，与2号位互换。
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