排序与查找

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数据结构与算法实验报告5-查找与排序

北京物资学院信息学院实验报告
课程名_数据结构与算法
实验名称查找与排序
实验日期年月日实验报告日期年月日姓名______ ___ 班级_____ ________ 学号___
一、实验目的
1.掌握线性表查找的方法；
2.了解树表查找思想；
3.掌握散列表查找的方法.
4.掌握插入排序、交换排序和选择排序的思想和方法；
二、实验内容
查找部分
1.实现顺序查找的两个算法（P307）, 可以完成对顺序表的查找操作, 并根据查到和未查到两种情况输出结果；
2.实现对有序表的二分查找；
3.实现散列查找算法(链接法)，应能够解决冲突；
排序部分
4.分别实现直接插入排序、直接选择排序、冒泡排序和快速排序算法
三、实验地点与环境
3.1 实验地点
3.2实验环境
(操作系统、C语言环境)
四、实验步骤
（描述实验步骤及中间的结果或现象。

在实验中做了什么事情, 怎么做的, 发生的现象和中间结果, 给出关键函数和主函数中的关键段落）
五、实验结果
六、总结
（说明实验过程中遇到的问题及解决办法；个人的收获；未解决的问题等）。

列出常见的查找和排序方法

列出常见的查找和排序方法主题：常见的查找和排序方法查找和排序是计算机科学中最基本和常见的问题之一。

在处理大量数据时，高效的查找和排序算法可以大大提高计算效率和性能。

本文将详细介绍常见的查找和排序方法，并逐步回答与之相关的问题。

一、查找方法1. 顺序查找（Sequential Search）：从头到尾逐一比较，直到找到目标元素或搜索结束。

对于无序数据集合，顺序查找是一种简单但低效的方法。

问题1：顺序查找的时间复杂度是多少？- 回答1：顺序查找的时间复杂度为O(n)，其中n是数据集合的大小。

2. 二分查找（Binary Search）：对有序数据集合，每次将待查找范围缩小一半，直到找到目标元素或搜索结束。

由于每次都可以排除一半的数据，二分查找是一种高效的查找算法。

问题2：二分查找要求数据集合必须有序吗？- 回答2：是的，二分查找要求数据集合必须有序，才能通过每次排除一半的方式进行查找。

3. 散列查找（Hashing）：根据关键字直接计算出元素在数据集合中的位置，通过查找该位置的元素来判断是否找到目标元素。

散列查找在理想情况下可以达到常数时间复杂度。

问题3：散列查找的时间复杂度是多少？- 回答3：散列查找的时间复杂度为O(1)，但在一些情况下，散列函数可能会产生冲突，导致查找的时间复杂度变为O(n)。

二、排序方法1. 冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果顺序不对则交换位置，重复这个过程直到整个数据集合排序完成。

问题4：冒泡排序的时间复杂度是多少？- 回答4：冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n是数据集合的大小。

2. 插入排序（Insertion Sort）：将数据集合分为已排序和未排序两部分，逐个将未排序元素插入已排序部分的合适位置，直到整个数据集合排序完成。

问题5：插入排序有什么优化方法？- 回答5：可以使用二分查找找到插入位置，从而减少比较和移动的次数，提高插入排序的效率。

排序和查找的实验报告

排序和查找的实验报告实验报告：排序和查找引言排序和查找是计算机科学中非常重要的基本算法。

排序算法用于将一组数据按照一定的顺序排列，而查找算法则用于在已排序的数据中寻找特定的元素。

本实验旨在比较不同排序和查找算法的性能，并分析它们的优缺点。

实验设计为了比较不同排序算法的性能，我们选择了常见的几种排序算法，包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序。

我们使用相同的随机数据集对这些算法进行了测试，并记录了它们的执行时间和占用空间。

在查找算法的比较实验中，我们选择了顺序查找和二分查找两种常见的算法。

同样地，我们使用相同的随机数据集对这些算法进行了测试，并记录了它们的执行时间和占用空间。

实验结果在排序算法的比较实验中，我们发现快速排序和归并排序在大多数情况下表现最好，它们的平均执行时间和空间占用都要优于其他排序算法。

而冒泡排序和插入排序则表现较差，它们的执行时间和空间占用相对较高。

在查找算法的比较实验中，二分查找明显优于顺序查找，尤其是在数据规模较大时。

二分查找的平均执行时间远远小于顺序查找，并且占用的空间也更少。

结论通过本实验的比较，我们得出了一些结论。

首先，快速排序和归并排序是较优的排序算法，可以在大多数情况下获得较好的性能。

其次，二分查找是一种高效的查找算法，特别适用于已排序的数据集。

最后，我们也发现了一些排序和查找算法的局限性，比如冒泡排序和插入排序在大数据规模下性能较差。

总的来说，本实验为我们提供了对排序和查找算法性能的深入了解，同时也为我们在实际应用中选择合适的算法提供了一定的参考。

希望我们的实验结果能够对相关领域的研究和应用有所帮助。

实验八查找和排序

注意事项：在磁盘上创建一个目录，专门用于存储数据结构实验的程序。

因为机房机器有还原卡，请同学们将文件夹建立在最后一个盘中，以学号为文件夹名。

实验八查找和排序一、实验目的掌握运用数据结构两种基本运算查找和排序,并能通过其能解决应用问题。

二、实验要求1．掌握本实验的算法。

2．上机将本算法实现。

三、实验内容为宿舍管理人员编写一个宿舍管理查询软件, 程序采用交互工作方式,其流程如下:建立数据文件，数据结构采用线性表，存储方式任选（建议用顺序存储结构），数据元素是结构类型（学号，姓名，性别，房号），元素的值可从键盘上输入，可以在程序中直接初始化。

数据文件按关键字（学号、姓名、房号）进行排序（排序方法任选一种），打印排序结果。

（注意字符串的比较应该用strcmp(str1,str2)函数）查询菜单: (查找方法任选一种)1. 按学号查询2. 按姓名查询3. 按房号查询打印任一查询结果（可以连续操作）。

参考：typedef struct {char sno[10];char sname[2];int sex; //以0表示女，1表示男int roomno;}DataType;struct SeqList{DataType *elem;int length;};void init(SeqList &L){L.elem=(DataType *)malloc(MAXSIZE*sizeof(DataType));L.length=0;}void printlist(SeqList L){ int i;cout<<" sno name sex roomno\n";for(i=0;i<L.length;i++)cout<<setw(7)<<L.elem[i].sno<<setw(10)<<L.elem[i].sname<<setw(3)<<L.elem[i].sex<<setw(6) <<L.elem[i].roomno<<endl;}。

数据结构复习--排序和查找

数据结构复习--排序和查找现在正在学习查找和排序，为了节省时间提⾼效率，就正好边学习边整理知识点吧！知识点⼀：⼆分查找/折半查找1.⼆分查找的判定树（选择题）下列⼆叉树中，可能成为折半查找判定树（不含外部结点）的是： (4分)1.2.3.4.注：折半查找判定树是⼀棵⼆叉排序树，它的中序遍历结果是⼀个升序序列，可以在选项中的树上依次填上相应的元素。

虽然折半查找可以上取整也可以下取整但是⼀个查找判定树只能有⼀种取整⽅式。

如果升序序列是偶数个，那么终点应该偏左多右少。

在2选项中，由根节点左⼦树4个节点⽽右⼦树5个节点可以确定⽤的是向下取整策略，但是它的左⼦节点在左⼦树种对应的终点左边2个，右边个，明显是上取整策略，策略没有统⼀，所以是错的。

其他的选项类似分析。

2.⼆分查找法/折半查找法已知⼀个长度为16的顺序表L，其元素按关键字有序排列。

若采⽤⼆分查找法查找⼀个L中不存在的元素，则关键字的⽐较次数最多是： (2分)1. 72. 63. 54. 4 注：⼀次找到最边界的那⼀个树的情况下有最多次数这个题中结点数16是个偶数：第⼀次（0+15）/2 7 第⼆次（8+15）/2 11第三次（12+15）/2 14 第四次（14+15）/2 14 第五次（15+15）/2 15（下取整的就向右计算求最多次数）第⼀次（0+15）/2 8 第⼆次（0+7）/2 4 第三次（0+3）/2 2 第四次（0+1)/2 0第五次（0+0）/2 0（下取整的话就向左求最多次数）若结点数是奇数15：第⼀次（0+14）/2 7 第⼆次（ 0+6）/2 3 第三次（0+2）/2 1第四次（0+0）/2 0第⼀次（0+14）/2 7 第⼆次（8+14）/2 11 第三次（12+14）/2 13第四次（14+14）/2 0这时候向左或者向右都是OK的（因为得到的数都是能够被2整除的）但是划重点了折半查找⼀个有序表中不存在的元素，若向下取整，则要最多⽐较[log2n]+1次，若向上取整，则要最多⽐较[log2(n+1)],其实就是求树的深度.（这⼀块⾃⼰的说法可能不够准确，希望⼤家看到有问题的可以指出来）结合实际，我们⽤[log2n]+1来算更简单并且计算[log2n]要取整数，因为可能会存在不是满⼆叉树的情况。

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语言排序与查找

排序与查找1.选择排序算法：N元数组a[0]~a[N-1]由小到大排序：第0步:找到a[0]~a[N-1]中的最小值元素与a[0]交换;第1步:找到a[1]~a[N-1]中的最小值元素与a[1]交换；第2步:找到a[2]~a[N-1]中的最小值元素与a[2]交换；…第i步:找到a[i]~a[N-1]中的最小值元素与a[i]交换;…第N-2步:找到a[N-2]~a[N-1]中的最小值元素与a[N-2]交换。

算法停止。

思考：由大到小排序算法如何改动？#include "stdio.h"#define N 10void SelSort(int a[N]) { /*选择排序函数*/int i,j,minj,t;for (i = 0;i < N-1;i++) {for (j = i + 1;j < N;j++)if(a[j] < a[i]) {t = a[i];a[i] = a[minj];a[minj] = t;}}}这样中间有些交换是没有必要的，设定一个minj变量记录当前一趟最小值的下标。

可以减少变量交换的次数。

改进如下：void SelSort(int a[N]) { /*改进选择排序函数*/int i,j,minj,t;for (i = 0;i < N-1;i++) {minj = i;for (j = i + 1;j < N;j++)if(a[j] < a[minj])minj = j;if(minj != i) {t = a[i];a[i] = a[minj];a[minj] = t;}}}void main(){int a[N],i;for(i = 0;i < N;i++)scanf("%d",a + i);SelSort(a);for (i = 0;i < N;i++)printf("%6d",a[i]);}2.插入排序引例：写一个函数，将一个整型数x插入到由小到大排列的整型数组a[0]~a[N-1]中，使得插入元素后的数组a[0]~a[N]保持升序。

常用算法枚举排序查找

常用算法枚举排序查找常用的算法思想包括枚举、排序和查找等多种方法。

具体如下：1. 枚举：这是一种基础的算法思想，通常用于解决问题的所有可能情况数量不多时。

枚举算法会尝试每一种可能性，直到找到问题的解。

这种方法简单直接，但效率不高，尤其是在解空间很大时不太实用。

2. 排序：排序算法用于将一组数据按照特定的顺序进行排列。

常见的排序算法有：-选择排序：一种简单直观的排序算法，工作原理是在未排序序列中找到最小（或最大）的元素，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（或最大）元素，放到已排序序列的末尾，如此反复，直至所有元素均排序完毕。

选择排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，并且它是一种不稳定的排序方法。

-冒泡排序：通过重复交换相邻逆序的元素来实现排序，时间复杂度同样为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，是稳定的排序方法。

-快速排序：采用分治策略来把一个序列分为两个子序列，适用于大数据集合，平均时间复杂度为O(nlogn)。

-归并排序：也是一种分治算法，它将待排序序列分为两个半子序列，分别对其进行排序，最后将有序的子序列合并成整个有序序列，时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度较高。

-堆排序：利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法，时间复杂度为O(nlogn)。

3. 查找：查找算法用于在数据集合中寻找特定的数据。

常见的查找算法有：-顺序查找：从数据集的一端开始逐个检查每个元素，直到找到所需的数据或者检查完所有数据。

-二分查找：在有序的数据集中通过不断将查找区间减半来定位数据，时间复杂度为O(logn)。

-哈希查找：通过哈希函数将关键字映射到哈希表中的位置来实现快速查找，理想情况下时间复杂度接近O(1)。

总的来说，这些算法都是计算机科学中的基础内容，它们各自有不同的应用场景和性能特点。

在解决实际问题时，选择合适的算法对于提高效率和程序性能至关重要。

c语言排序与查找代码

c语言排序与查找代码在程序设计中，排序和查找是非常常见的操作。

排序是将一组数据按照特定规则进行重新排列的过程，而查找则是在已经排列好的数据中寻找某个特定的元素。

C语言提供了丰富的函数和算法来实现这两个操作。

一、排序代码实现：C语言中有多种排序算法可以选择，其中最常见和经典的有冒泡排序、选择排序、插入排序和快速排序等。

1. 冒泡排序代码实现：冒泡排序是一种简单直观的排序算法，它通过不断交换相邻元素的位置，将较大的元素逐渐往后移动。

具体实现代码如下：```cvoid bubbleSort(int arr[], int n) {for (int i = 0; i < n - 1; i++) {for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {int temp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = temp;}}}}```2. 选择排序代码实现：选择排序是一种简单的排序算法，它每次从待排序的数据中选出最小（或最大）的元素，放到已排序序列的末尾。

具体实现代码如下：```cvoid selectionSort(int arr[], int n) {int i, j, minIndex, temp;for (i = 0; i < n - 1; i++) {minIndex = i;for (j = i + 1; j < n; j++) {if (arr[j] < arr[minIndex]) {minIndex = j;}}temp = arr[i];arr[i] = arr[minIndex];arr[minIndex] = temp;}}```3. 插入排序代码实现：插入排序是一种简单直观的排序算法，它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插入到已排序部分的适当位置。

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。

第14节排序和查找

查找算法
常用算法是二分查找法。二分查找法是一种高效的查找方法，它可以明显减少比较次数，提高查找效率。注意：二分查找法的先决条件时数据必须有序排序。它的基本思想是将有序数列的中点设置为比较对象，如果要查找的数小于该中点，则将待查序列缩小为左半部分，否则为右半部分。即通过一次比较，将查找区间缩小一半。
冒泡排序
冒泡法的思想是： 1、假设有从左到右排列的n个数，将其从上到下排列。 2、先从上到下依次比较相邻的相邻的两个数，使小的在上，大的在下，那么第一趟比较n-1次后，把最大数排到了最下边。 3、第二趟排序在前面n-1个数中进行，比较n-2次后把次大的数排到了倒数第二位， 4、依次类推，直到第n-1趟排序将次小的数排在了第二位，剩下一个数不用比较，排序结束。算法的整体思路是逐次让大的数往下沉，让小的数像气泡一样不断向上冒，所以该算法被形象地称为“冒泡法”。例如，下面是对5个数9，5，3，8，1进行排序的过程：
二分查找法的基本思想
第1步：循环当low≤high ①计算整个查找区间的中间位置： mid=(left+right)/2 ②用待查关键字值与中间位置的关键字值进行比较，若相等，则查找成功，跳出循环；若大于，则在后半区域继续进行二分查找， low=mid+1; 若小于，则在前半区域继续进行二分查找， high=mid-1; 第二步，如果low>high,查找不成功；否则查找的数放在mid位置。
第14节
排序和查找法
考试要求
本节不要求大家能够编写程序，但是需要大家理解排序算法和查找算法的思想。往年，在考试的时候是以填空题的形式出现的，每个题目大概占5分到10分。
引言
日常生活中，你会经常同各种各样的数据打交道，无论是年龄、学号、还是价格、书目，都是数据。自从有了计算机后，这些数据便可以使用计算机来存储和处理，其中不乏对数据进行排序（ sor 3 5

第6章查找与排序

第６章查找与排序本书的前几章1介绍了各种线性的的数据结构，讨论了它们的逻辑结构、存储结构和相关的算法。

在本章中将讨论另一种数据结构——查找表（Search Table）。

为了查找方便，通常希望计算机中的表是按关键字有序的。

因为有序的顺序表可以采用查找效率较高的各种查找算法。

因此，学习和研究各种查找和排序方法是计算机工作者的重要课题之一。

６.１常用数据查找算法下面，首先介绍几个有关查找的基本概念：查找表——由同一类型的数据元素（或记录）构成的集合称为查找表。

如图表9.1所示的学生招生录取登记表。

图表6.1 学生招生录取登记表静态查找（Static Search Table）——在查找过程中仅查找某个特定元素是否存在或它的属性的，称为静态查找。

动态查找（Dynamic Search Table）——在查找过程中对查找表进行插入元素或删除元素操作的，称为动态查找。

关键字（Key）——数据元素（或记录）中某个数据项的值，用它可以标识数据元素（或记录）。

主关键字（Primary Key）——可以唯一地标识一个记录的关键字称为主关键字。

如图8-1的“学号”。

次关键字（Secondary Key）——可以标识若干个记录的关键字称为次关键字。

如图8-1的“姓名”，其中张三就有两位。

查找（Searching）——在查找表中确定是否存在一个数据元素的关键字等于给定值的操作，称为查找（也称为检索）。

若表中存在这样一个数据元素（或记录），则查找成功；否则，查找失败。

内查找和外查找——若整个查找过程全部在内存进行，则称为内查找；若在查找过程中还需要访问外存，则称为外查找。

本书仅介绍内查找。

平均查找长度ASL ——查找算法的效率，主要是看要查找的值与关键字的比较次数，通常用平均查找长度来衡量。

对一个含n 个数据元素的表，查找成功时：其中：P i 为找到表中第i 个数据元素的概率，且有：C i 为查找表中第i 个数据元素所用到的比较次数。

查找与排序实验报告

查找与排序实验报告《查找与排序实验报告》摘要：本实验旨在通过不同的查找与排序算法对比分析它们的效率和性能。

我们使用了常见的查找算法包括线性查找、二分查找和哈希查找，以及排序算法包括冒泡排序、快速排序和归并排序。

通过实验数据的对比分析，我们得出了每种算法的优缺点和适用场景，为实际应用提供了参考依据。

1. 实验目的通过实验对比不同查找与排序算法的性能，分析它们的优缺点和适用场景。

2. 实验方法（1）查找算法实验：分别使用线性查找、二分查找和哈希查找算法，对含有一定数量元素的数组进行查找操作，并记录比较次数和查找时间。

（2）排序算法实验：分别使用冒泡排序、快速排序和归并排序算法，对含有一定数量元素的数组进行排序操作，并记录比较次数和排序时间。

3. 实验结果（1）查找算法实验结果表明，二分查找在有序数组中的查找效率最高，哈希查找在大规模数据中的查找效率最高。

（2）排序算法实验结果表明，快速排序在平均情况下的排序效率最高，归并排序在最坏情况下的排序效率最高。

4. 实验分析通过实验数据的对比分析，我们得出了以下结论：（1）查找算法：二分查找适用于有序数组的查找，哈希查找适用于大规模数据的查找。

（2）排序算法：快速排序适用于平均情况下的排序，归并排序适用于最坏情况下的排序。

5. 结论不同的查找与排序算法在不同的场景下有着不同的性能表现，选择合适的算法可以提高程序的效率和性能。

本实验为实际应用提供了参考依据，对算法的选择和优化具有一定的指导意义。

通过本次实验，我们深入了解了不同查找与排序算法的原理和性能，为今后的算法设计和优化工作提供了宝贵的经验和参考。

第6章_查找和排序_查找

分块查找的分块查找的ASL
设文件r[1:n]分成块,每块记录个数分成b块每块记录个数每块记录个数s=n/b 设文件分成
若用对分查找确定块 (b+1)ASL= lg2(b+1)-1+(s+1)/2= lg2(n/s+1)+s/2 若用顺序查找确定块 ASL= (b+1)/2+(s+1)/2= (s2+2s+n)/(2s)
线性表的查找顺序查找二分查找分块查找二叉排序树查找哈希技术
平均查找长度ASL 平均查找长度ASL
在查找过程中对关键字需要执行的平均比较次数是衡量一个查找算法次序优劣的标准
1．顺序查找
从表的一端开始顺序扫描线性表，依次从表的一端开始顺序扫描线性表，将扫描到的结点关键字与给定值K比较，将扫描到的结点关键字与给定值K比较，若当前扫描到的结点关键字与k 若当前扫描到的结点关键字与k相等则查找成功；若扫描结束后，找成功；若扫描结束后，仍未找到关键字等于K的结点，则查找失败。字等于K的结点，则查找失败。顺序查找方法可用链式存储结构和顺序查找方法可用链式存储结构和顺序方法可用链式存储结构和顺序存储结构实现实现。存储结构实现。
顺序查找算法
在原表长n的基础上增加一个元素n+1，在原表长n的基础上增加一个元素n+1，值送入此元素的关键字项中，将K值送入此元素的关键字项中，称为监视哨” “监视哨”。顺序查找算法中所设的监视哨顺序查找算法中所设的监视哨是为了简监视哨是为了简边界条件而引入的附加结点化循环的边界条件而引入的附加结点( 化循环的边界条件而引入的附加结点(元素)，其作用是使循环中省去判定防止下标越界的条件从而节省了比较的时间比较的时间。标越界的条件从而节省了比较的时间。

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。

计算机基础知识了解计算机算法的排序和查找方法

计算机基础知识了解计算机算法的排序和查找方法计算机算法是计算机科学的核心内容之一，它是解决问题的一系列步骤和规则。

在计算机科学中，排序和查找是常见的算法操作。

排序算法用于对一组数据进行排序，而查找算法则用于在一组数据中找到指定的元素。

本文将介绍常用的排序和查找算法方法，帮助读者更好地了解计算机的基础知识。

一、排序算法排序算法是将一组数据按照特定规则进行排列的过程。

常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序等。

冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法，它重复地比较相邻的两个元素，将较大的元素向后移动。

插入排序则是通过构建有序序列，并将未排序的元素插入到已排序序列中的适当位置来排序。

选择排序则是每次从未排序的序列中选择最小（或最大）的元素，将其放置在已排序队列的末尾。

快速排序是一种常用的排序算法，它利用了分治的思想。

具体操作是选择一个基准元素，将序列分为两个子序列，比基准元素小的放在左边，大的放在右边，然后对左右子序列递归地进行快速排序。

归并排序也是一种常用的排序算法，它将序列不断地一分为二，排序后再合并，最终得到有序序列。

这些排序算法各有优劣，适用于不同的问题场景。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的排序算法。

二、查找算法查找算法是在给定的一组数据中找到目标元素的过程。

常见的查找算法包括线性查找、二分查找和哈希查找等。

线性查找是一种简单直观的查找方法，它从数据的一端开始逐个比较，直到找到目标元素或遍历整个数据集合。

二分查找是一种更高效的查找方法，前提是数据已经有序。

它通过将目标元素与中间元素进行比较，根据比较结果将查找范围缩小一半，直到找到目标元素或确定目标元素不存在。

哈希查找是根据元素的键值（key）直接访问存储位置的查找方法，它通过哈希函数将键值映射到存储位置，从而快速找到目标元素。

哈希查找适用于大规模数据集合和需要频繁查找的场景。

三、总结计算机算法的排序和查找方法是计算机基础知识的重要组成部分。

实验1 查找与排序

实验1 查找与排序一、实验目的（1）掌握查找的问题描述，实现线性查找算法及二分查找算法；（2）熟悉排序的问题描述，实现插入排序算法。

二、实验内容1、线性查找算法#include <stdio.h>void main(){int a[101]; //定义数组a，设置其长度为101int i,n,num;printf("**************************************************\n"); printf(" 顺序查找算法\n");printf("**************************************************\n\n");printf("您要在多少个数中进行线性查找，请输入（1～100）："); scanf("%d",&n);printf("\n");while(n<1 || n>100) //如果输入的数据列表长度不在[1,100]之间{printf("您输入的数不正确！请重新输入。

\n");printf("您要在多少个数中进行线性查找，请输入（1～100）："); scanf("%d",&n);}printf("请您输入第1个整数a[1]:");scanf("%d",&a[1]);i=2;while(i<=n){printf("请您输入第%d个整数a[%d]:",i,i);scanf("%d",&a[i]);i++;}printf("\n输出数据列表：\n");for(i=1; i<=n; i++){printf("%6d",a[i]);}printf("\n\n");do{printf("请输入要查找的数：");scanf("%d",&num);i=1;while(a[i]!=num && i<=n) //在数据列表内搜索num{i++;}if(i==n+1)printf("该表中没有您要查找的数据!\n");elseprintf("您要查找的数是%d，在数据列表中的位序为%d。

程序设计基础(C语言)第8章查找和排序算法

mid = low + (high - low) / 2;
8.2.3二分查找的实际应用
• 【例8.3】用二分法求下面的
一元三次方程 x3 x 1 0
在区间[1, 3]上误差不大于 10-6的根。先从键盘输入迭代初值 x0和允许的误差，然后输出求得的方程根和所需的迭代次数。
//函数功能：用二分法计算并返回方程的根 double Iteration(double x1, double x2, double eps) {
8.1.2线性查找算法的程序实现
#include <stdio.h>
#define N 40
int ReadRecord(int num[], int weight[]);
int LinSearch(int num[], int key, int n);
//主函数
int main(void)
{
int num[N], weight[N], n, pos, key;
double x0; do{
return BinSearch(num, key, mid+1, high); //在后一子表查找 } else if (key < num[mid]) {
return BinSearch(num, key, low, mid-1); //在前一子表查找 } return mid; //找到，返回找到的位置下标 }
序排列的。
int BinSearch(int num[], int key, int low, int high) {
int mid = (high + low) / 2; //取数据区间的中点 if (low > high) //递归结束条件 {

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。