简单选择排序.ppt
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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
数据排序——选择排序算法课件(共16张PPT)浙教版(2019)高中信息技术选修1
n=6
m=int(rnd*6+1)
for i=1 to n-m
k=i
for j=m to n-i
if a(j)>a(j+1) then
t=a(j):a(j)=a(j+1):a(j+1)=t
elseif a(j)>a(k) then
k=j
endif
next j
tmp=a(k):a(k)=a(i):a(i)=tmp
下标
0
1
2
3
4
5
数组a
5
9
3
8
1
2
k
假设第一个人 身高是最高的
j
与后面的所有 数进行比较
k=j
比它大就跳 到它的位置 上
如果要找到的是最小数的位置k呢？
下标
0
1
2
3
4
5
数组a
5
9
3
8
1
2
通过变量描述选择排序的执行过程：
i表示轮次
0 1 2 3 4
k初值
0 1 2 3 4
j表示数组下标
1、2、3、4、5 2、3、4、5 3、4、5 4、5 5
考察：m的变化与排序区域
next j
tmp=a[k):a(k)=a(i):a(i)=tmp
next i
该程序段执行后，a（1）~a（6）个元素不可能的是（
）B
A.1,3,5,6,8,9 B.3,1,5,6,8,9
C.3,8,1,5,6,9 D.3,8,9,5,1,6
7.【2019.6舟山】有如下程序段：
a=””.join(a) count=0 for i in range(len(a)-1):
简单选择排序ppt课件
i=5
08
16
21
25*
25
49 无交换
结果
08
16
21
25*
25
49
各趟排序后的结果
i =2时选择排序的过程
08
25
49 25* 16
21
1
2
ik
3
4
56
j 49 25
25 08
ik
49 25* 16 21 j 25* 25
08
25
49 25* 16
21
i
k j 16 < 25
08
25
49 25* 16
21
1
2
3
4
5
6
21 16
i
k
j
k 指示当前序列中最小者
简单选择排序的排序码比较次数 KCN 与对 象的初始排列无关。设整个待排序对象序列 有 n 个对象, 则第 i 趟选择具有最小排序码
对象所需的比较次数总是 n-i-1 次。总的排序
码比较次数为:
KCN=(n-1) + (n-2) +……+ 2 + 1 =n(n-1)/2
初始
21
25
49
25*
16
08
1
2
3
4
56Leabharlann 最小者 08i = 1 21
25
49
25*
16
交换21,08
08
最小者 16
i=2
08
25
49
25*
16
交换25,16
21
最小者 21
i=3
08
选择排序之算法实现PPT课件
End If
Next j
t = a(i): a(i) = a(k): a(k) = t
Next i
Print "排序以后的数:"
For i = 1 To 10
Print a(i);
Next I
.
11
End Sub
三、打开VB6.0，新建一个工程，在窗体中添加两个命令按钮，caption分别 改为“升序排列”和“降序排列”，添加两个个标签控件。
.
12
在通用声明对话框对数组进行定义，使其成为窗体级变量： Dim a(1 To 10) As Integer
Dim i, j, min, max As Integer
首先产生10个3位整数的随机数在标签中显示。 双击窗体，在Load事件中写入如下代码：
Private Sub Form_Load() Label1.Caption = "" Randomize For i = 1 To 10 a(i) = Int(Rnd * 101 + 100) Label1.Caption = Label1.Caption & a(i) & " " Next i End Sub
.
13
双击“升序排列”命令按钮，进入代码编辑窗口，输入如下代码：
Private Sub Command1_Click()
For i = 1 To 9
Min = a(i)
For j = i + 1 Then
Min = a(j)
t = a(i): a(i) = a(j): a(j) = t
选择法排序
之算法实现
.
算法实例选择排序法ppt课件
共比较数据2次，交换数据1次。 第3遍：寻找从d(3)到d(4)范围内的最小数据d(k)，即k＝4，将d(3)与d(k)互换数据：
总共比较数据1次，交换数据1次。
显然，通过上述3遍处理，数组d中最小、第2 小、第3小的数据已经分别存储在数组元素d(1)、 d(2)、d(3)中，即数组元素d(1)到d(3)变为有序， 而剩下的d(4)中的数据自然是数组中的最大数据 。因此，通过3遍这样的处理，整个数组内的数据 将是有序的。
第3遍
第4遍
60 58 55 48 43 46
第5遍
60 58 55 48 46 43
A.60、58、48、46、43、55 C.60、58、55、46、43、48
B.60、43、48、46、58、55 D.60、58、55、48、46、43
5. 已知算法1与算法2都是排序算法，可能是冒泡排序或者选择排
1
7
2
9
3
13
4
18
5
55
6
43
7
43
第五趟：从3个元素中选出最小者，将其换入位置5，过程 为：令min_elem表示最小元素（初值为位置5的元素），k 为最小元素的位置序号（初值为5），逐一比较，找出最 小元素及其位置
1
7
2
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7
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位置6的元素最小 交换
1
7
2
9
3
13
4
4个元素共需进行3遍加工处理，总的比较次 数为3＋2＋1＝6次，而总计交换次数每一遍一次 ，共计只有3次。
对于n个元素的数组，用选择算法进行排序时 ，比较次数与冒泡算法相同，但交换的次数比冒 泡排序要少，因此它具有较高的效率。
总共比较数据1次，交换数据1次。
显然，通过上述3遍处理，数组d中最小、第2 小、第3小的数据已经分别存储在数组元素d(1)、 d(2)、d(3)中，即数组元素d(1)到d(3)变为有序， 而剩下的d(4)中的数据自然是数组中的最大数据 。因此，通过3遍这样的处理，整个数组内的数据 将是有序的。
第3遍
第4遍
60 58 55 48 43 46
第5遍
60 58 55 48 46 43
A.60、58、48、46、43、55 C.60、58、55、46、43、48
B.60、43、48、46、58、55 D.60、58、55、48、46、43
5. 已知算法1与算法2都是排序算法，可能是冒泡排序或者选择排
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第五趟：从3个元素中选出最小者，将其换入位置5，过程 为：令min_elem表示最小元素（初值为位置5的元素），k 为最小元素的位置序号（初值为5），逐一比较，找出最 小元素及其位置
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位置6的元素最小 交换
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4个元素共需进行3遍加工处理，总的比较次 数为3＋2＋1＝6次，而总计交换次数每一遍一次 ，共计只有3次。
对于n个元素的数组，用选择算法进行排序时 ，比较次数与冒泡算法相同，但交换的次数比冒 泡排序要少，因此它具有较高的效率。
数据结构 选择排序 ppt课件
}/* Heapsort */
PPT课件
19
（3）算法分析
在堆排序图示例中，堆越画越小，堆中结点越来越 少，实际上，在用来存储堆的数组中堆顶元素输出之后 并未删除，而是与堆尾元素对换。从图示看输出的是一 个由小到大的升序序列，实际最后数组中记录的关键字 从r[l]. key到r[n]. key是一个由大到小的降序序列。算法 Heap的时间复杂度与堆所对应的完全二叉树的树深log2n 相关，而算法Heapsort中对Heap的调用数量级为n，所以 整个堆排序的时间复杂度为O(nlog2n)。
操作。
PPT课件
12
例 设有n个记录(n＝8)的关键字是[30，50，60，35， 86，10，40，45]，试用堆排序方法，将这组记录由小到 大进行排序。
PPT课件
13
第一步：初始建堆，其建堆过程如图所示。因为n=8，所 以从i＝4开始。
PPT课件
14
第二步：堆排序。这是一个反复输出堆顶元素，将堆 尾元素移至堆顶，再调整恢复堆的过程。恢复堆的过程 与初建堆中i=1时所进行的操作完全相同。
}
} / * SelectSort*/
PPT课件
5
（2）算法分析
在简单选择排序中，无论待排序的记录初始序列 是否有序，都需要执行n(n-1)/2次关键字的比较操作。 如果待排序的记录初始序列就是已经排好序的正列， 则无须移动记录，因为每个元素都位于其最终位置上 了；而如果待排序的记录初始序列是逆序，即在最坏 情况下，则要做3(n-1)次记录移动。所以，简单选择排 序的时间复杂度是O(n*n)。
PPT课件
2
1. 简单选择排序
（1）算法描述 简单选择排序算法的基本思路：对于一组关键字
PPT课件
19
（3）算法分析
在堆排序图示例中，堆越画越小，堆中结点越来越 少，实际上，在用来存储堆的数组中堆顶元素输出之后 并未删除，而是与堆尾元素对换。从图示看输出的是一 个由小到大的升序序列，实际最后数组中记录的关键字 从r[l]. key到r[n]. key是一个由大到小的降序序列。算法 Heap的时间复杂度与堆所对应的完全二叉树的树深log2n 相关，而算法Heapsort中对Heap的调用数量级为n，所以 整个堆排序的时间复杂度为O(nlog2n)。
操作。
PPT课件
12
例 设有n个记录(n＝8)的关键字是[30，50，60，35， 86，10，40，45]，试用堆排序方法，将这组记录由小到 大进行排序。
PPT课件
13
第一步：初始建堆，其建堆过程如图所示。因为n=8，所 以从i＝4开始。
PPT课件
14
第二步：堆排序。这是一个反复输出堆顶元素，将堆 尾元素移至堆顶，再调整恢复堆的过程。恢复堆的过程 与初建堆中i=1时所进行的操作完全相同。
}
} / * SelectSort*/
PPT课件
5
（2）算法分析
在简单选择排序中，无论待排序的记录初始序列 是否有序，都需要执行n(n-1)/2次关键字的比较操作。 如果待排序的记录初始序列就是已经排好序的正列， 则无须移动记录，因为每个元素都位于其最终位置上 了；而如果待排序的记录初始序列是逆序，即在最坏 情况下，则要做3(n-1)次记录移动。所以，简单选择排 序的时间复杂度是O(n*n)。
PPT课件
2
1. 简单选择排序
（1）算法描述 简单选择排序算法的基本思路：对于一组关键字
五年级《信息科技》第17课《选择排序轻松做》课件
第17课 学习活动
义务教育信息科技课程资源
一、描述选择排序的算法
问题分析 在排序算法中，如何将五个无序的数进行排序呢？
最大数
12345
次大数
12345
第17课 学习活动
义务教育信息科技课程资源
一、描述选择排序的算法
基本步骤
第1步：用前一课所学方法，找出最大数的卡片所在盒子。 第2步：把写着最大数的卡片与1号盒子里的卡片进行交换。 第3步：以此类推，在2号到5号盒子里，用“找出最大数” 的方法，继续查找其中最大数的卡片，找到后与对应盒子里的卡 片进行交换。
i = i+1
# 进入下一个数的排序
print('排序后的数:', data) # 输出排序后的列表
第17课 学习活动
义务教育信息科技课程资源
三、验证选择排序的算法
循环结构
大致了解程序与算法的对应 关系，找到其中的循环结构。
第17课 学习活动
义务教育信息科技课程资源
三、验证选择排序的算法
程序修改 尝试修改第一行参与排序的数据个数，保存程序后再次运行，观察 输出结果的变化。
第17课 拓展与提升
义务教育信息科技课程资源
在Python中，可以使用sorted( )函数来进行排序，编程验证与实 现算法时更加简单便捷。
打开配套资源中的参考程序，观察并运行，体会用程序实现算 法的多样性，感受多途径解决问题的过程。
第17课 学习活动
义务教育信息科技课程资源
三、验证选择排序的算法
算法实现
在上一课的学习中，用程序实现并验证了“找出最大数”的算法。 找到最大数后，通过多次比较和交换，可以把列表中的数按照从 大到小或从小到大的顺序排列，从而实现排序。
浙教版信息技术选修12.3选择排序课件(共17张PPT)
开始
Dim i, j, k, t As Integer
For i=1 To n-1
____k_=_i_____ For __j_=__i+_1___to__nnΒιβλιοθήκη 1k=i : =1Y
d(j)<d(k)
If d(j)<d(k) Then
___k_=_j_________
End if
Next j
If k<>i Then
i=1 k=1 for j=2 to 5
if a(j)<a(k) then k=j next j if k<>i then t=a(k): a(k)=a(i):a(i)=t End if
选择排序的实现过程
a(1) a(2) a(3) a(4) a(5)
第二遍排序
•i=2用变量i表示第二遍处理，也表示第二个数据元 素) •在第2至第5个数组元素中找最小数据 (最小数据的 下标用变量k表达,首先默认最小数据a(k)为第二个数 据，然后余下的3个数据分别跟a(k)比较，如果有比 a(k)小的话，k重新赋值为最小数据的下标) •如果找到的最小数据下标k不是2(i)的话，那么与第 二个数据元素发生交换(如果k<>i(i=2)，则a(k)与a(i) 交换) •结果(第一个位置中的数据值最小，a(3)~a(5)为无序 区域)
k=I For j=i+1 To n
If d(j)<d(k) Then k=j Next j
If i<>k Then t=d(i) : d(i)=d(k) : d(k)=t Next i ……
框内代码运行结速时，保存最小值的数组元素一定是（ D ）
A. d(n)
Dim i, j, k, t As Integer
For i=1 To n-1
____k_=_i_____ For __j_=__i+_1___to__nnΒιβλιοθήκη 1k=i : =1Y
d(j)<d(k)
If d(j)<d(k) Then
___k_=_j_________
End if
Next j
If k<>i Then
i=1 k=1 for j=2 to 5
if a(j)<a(k) then k=j next j if k<>i then t=a(k): a(k)=a(i):a(i)=t End if
选择排序的实现过程
a(1) a(2) a(3) a(4) a(5)
第二遍排序
•i=2用变量i表示第二遍处理，也表示第二个数据元 素) •在第2至第5个数组元素中找最小数据 (最小数据的 下标用变量k表达,首先默认最小数据a(k)为第二个数 据，然后余下的3个数据分别跟a(k)比较，如果有比 a(k)小的话，k重新赋值为最小数据的下标) •如果找到的最小数据下标k不是2(i)的话，那么与第 二个数据元素发生交换(如果k<>i(i=2)，则a(k)与a(i) 交换) •结果(第一个位置中的数据值最小，a(3)~a(5)为无序 区域)
k=I For j=i+1 To n
If d(j)<d(k) Then k=j Next j
If i<>k Then t=d(i) : d(i)=d(k) : d(k)=t Next i ……
框内代码运行结速时，保存最小值的数组元素一定是（ D ）
A. d(n)
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。
2.1第章 排序ppt课件
for(k=0;kL<.Rt;[+j++1k])= L.R[0];
//插入到正确位置
}ShellInsert(L, d[k]); /* 一趟增量为d[k]的插入排序 */
}
void ShellInsert(SqList &L,int dk){
for (i=dk+1;i<=L.length;++i)
if(L.R[i].key<L.R[i-dk].key){
构 存储结构
在本章讨论的算法通常采用顺序存储结构，用一
维数组来实现，且记录按照关键字递增的顺序排列。
#define MAXSIZE 20 /* 存储空间的最大值 */
typedef int KeyType; /* 定义关键字为整数类型 */
typedef struct{
KeyType key;
/* 关键字域 */
构
9.2.1 直接插入排序
基本思想
每次只考虑一个待排序的元素，用这个元素同已
经排序好的其他元素逐一进行比较，在找到适当的位
置后，将此记录插入，从而得到一个新的有序表，然
后再选择下一待排列的元素。
数
据 结
9.2.1 直接插入排序
构
基本步骤
初始状态：排序开始之前，整个数组被r分为两个部分：
有序部分和无序部分。有序部分存放的是已经排序好
案表中，可选择“学号〞为关键字来识别学生，也可选择
“年龄〞为关键字对学生排序。
表10-1 学生档案表
学号 990001 990002 990003 990004 990005 990006
姓名 王晓佳 林一鹏
谢宁 张丽娟
选择排序课件
18 Min=2 36
j=3
32
27
18
36 Mj=in3=j 32
27
Min=3 j=4
18
18
27
36
32
32
36
27 (1) 18
18
d (2) 27
27
d (3) 32 Min=3
32
d (4) 36
j=4
36
程序分析--第 1 遍 选择
d (1) 27 Min=1 27 Min=1 27
选择排序
d(1) 27 d(2) 36 d(3) 32 d(4) 18
选择排序
选择排序算法基本思想 升序
在参加排序的所有元素中找出最小（或最大） 数据，使它与第一个元素中的数据相互交换位 置；
然后再在余下的元素中找出最小（或最大） 数据，与第二个元素中的数据交换位置
以此类推……………………
选择举例
Min=3 j=4
18
36
32
27
Min=j j=4
程序分析--第 3 遍 选择
d (1) 18 d (2) 27 d (3) 32 d (4) 36
18
27
Min=3
32
j=4
36
Min=3
For j=4 to 4
if d(j)< d(Min)>then Min=j
Next j
If Min<>3 then 交换d(3)和d(min)
分析
用i来表示次数 的变化
第1遍选择 ，j从2开始到4
Min=1 For j=2 to 4
if d(j)<d(Min) then Min=j Next j If Min<>1，交换d(1)和d(Min)
第13课-内部排序——选择类PPT课件
ple Selection Sort)
简单选择排序(Simple Selection Sort)也称直接选择 排序，是选择排序中最简单直观的一种方法。
基本思想：
(1)每次从待排记录序列中选出关键字最小的记录；
(2)将它与待排记录序列第一位置的记录交换
(3) 不断重复过程(1)和(2)，就不断地从待排记录序列中 n-i个记录中选出关键字最小的记录与第i位置的记录交换， 经过n-1次的选择和多次交换后，R1 ~ Rn就排成了有序 序列，整个排序过程结束。
6
9.4.2 堆排序
堆排序(Heap Sort)借助于完全二叉树结构进行排序，是 一种树型选择排序。
在直接选择排序时，为从n个关键字中选出最小值，需要 进行n-1次比较，然后又在剩下的n-1个关键字中选出次最小 值，需要n-2次比较,…… 在第n-i次的比较中可能有许多比 较在前面的某次比较中做过，因此记录间存在多次重复比较， 降低了算法的效率。
5
算法分析:
1.空间复杂度: 需要一个临时单元用于交换记录,为O(1)。
2.时间复杂度:
关键字比较次数与记录的初始排列无关。假定整个序列 表有n个记录，总共需要n-1趟的选择；第i (i=1，2，…， n-1) 趟选择具有最小关键字记录所需要的比较次数是n-i-1 次，总的关键字比较次数为：
N=(n-1)+(n-2)+…+1=n(n-1)/2
2021/3/12
10
图8-9 建堆过程示例
56
37
48
i=4
24
61 05
16
37
56
i=3
37
48
24
61 05
16
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简单选择排序(Simple Selection Sort)也称直接选择 排序，是选择排序中最简单直观的一种方法。
基本思想：
(1)每次从待排记录序列中选出关键字最小的记录；
(2)将它与待排记录序列第一位置的记录交换
(3) 不断重复过程(1)和(2)，就不断地从待排记录序列中 n-i个记录中选出关键字最小的记录与第i位置的记录交换， 经过n-1次的选择和多次交换后，R1 ~ Rn就排成了有序 序列，整个排序过程结束。
6
9.4.2 堆排序
堆排序(Heap Sort)借助于完全二叉树结构进行排序，是 一种树型选择排序。
在直接选择排序时，为从n个关键字中选出最小值，需要 进行n-1次比较，然后又在剩下的n-1个关键字中选出次最小 值，需要n-2次比较,…… 在第n-i次的比较中可能有许多比 较在前面的某次比较中做过，因此记录间存在多次重复比较， 降低了算法的效率。
5
算法分析:
1.空间复杂度: 需要一个临时单元用于交换记录,为O(1)。
2.时间复杂度:
关键字比较次数与记录的初始排列无关。假定整个序列 表有n个记录，总共需要n-1趟的选择；第i (i=1，2，…， n-1) 趟选择具有最小关键字记录所需要的比较次数是n-i-1 次，总的关键字比较次数为：
N=(n-1)+(n-2)+…+1=n(n-1)/2
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图8-9 建堆过程示例
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i=4
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i=3
37
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61 05
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选择排序一师一优课PPT课件
end if i=i+1 loop
程序代码(for 语句)
For i=1 to 100 step1 if i mod 7=0 then print i end if
Next i
动 手 实 践， 实 现 算 法
践
枚举算法的设计步骤
确定列举范围
明确检验条件
确定循环控制方式和列举方式
•巩 固 提 升， 活 学 活 用
Private Sub Command1_Click() i=1 Do While ①
If ② Then Print i
End If ③
Loop End Sub
动 手 实 践， 实 现 算 法
践
程序代码(do 语句)
i=1 Do while i<=100
if i mod 7=0 then print i
For i = 100 To 999 a = i\100 b = i\10-a*10 c = i-a*100-b*10 If a^3+b^3+c^3=i Then List1.AddItem i Next i
For i = 100 To 999
a = Val(Mid(i, 1, 1))
b =Val(Mid(i, 2, 1))
循环中嵌套分支
开始
i=1
学
习 新
i<=100? N
一 一列举
（循环结构）
知， 任
Y i mod 7=0? N
务 梳 理
Y 输出i
逐个检查
i=i+1
（选择结构）
结束
结束语
当你尽了自己的最大努力时，失败也是伟大的， 所以不要放弃，坚持就是正确的。
When You Do Your Best, Failure Is Great, So Don'T Give Up, Stick To The End
程序代码(for 语句)
For i=1 to 100 step1 if i mod 7=0 then print i end if
Next i
动 手 实 践， 实 现 算 法
践
枚举算法的设计步骤
确定列举范围
明确检验条件
确定循环控制方式和列举方式
•巩 固 提 升， 活 学 活 用
Private Sub Command1_Click() i=1 Do While ①
If ② Then Print i
End If ③
Loop End Sub
动 手 实 践， 实 现 算 法
践
程序代码(do 语句)
i=1 Do while i<=100
if i mod 7=0 then print i
For i = 100 To 999 a = i\100 b = i\10-a*10 c = i-a*100-b*10 If a^3+b^3+c^3=i Then List1.AddItem i Next i
For i = 100 To 999
a = Val(Mid(i, 1, 1))
b =Val(Mid(i, 2, 1))
循环中嵌套分支
开始
i=1
学
习 新
i<=100? N
一 一列举
（循环结构）
知， 任
Y i mod 7=0? N
务 梳 理
Y 输出i
逐个检查
i=i+1
（选择结构）
结束
结束语
当你尽了自己的最大努力时，失败也是伟大的， 所以不要放弃，坚持就是正确的。
When You Do Your Best, Failure Is Great, So Don'T Give Up, Stick To The End
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25 5 25
最小者 25* 49 无交换
6
i=5
08
16
最小者 25 49 无交换
结果
08
21
25*
25
49
各趟排序后的结果
i =2时选择排序的过程
08 1 25 2 i k 49 3 j 49 25* 4 49 25 16 5 21 6
08
25 i k
25*
16
21
j 25* 25 49
简单选择排序 (Select Sort)
简单选择排序是一种简单的排序方法, 它 的基本步骤是： ① 在一组对象 r[i] ～ r[n] 中选择具有最小排 序码的对象； ②若它不是这组对象中的第一个对象, 则将 它与这组对象中的第一个对象对调; ③ 在这组对象中去除这个具有最小排序码 的对象。在剩下的对象 r[i+1] ～ r[n] 中重 复执行第①、②步, 直到剩余对象只有一 个为止。 P277：算法10.9
初始
21 1
25 2 25
49 3 49
25* 4 25*
16 5
08 6
i=1 i=2
21
16
最小者 08 交换21,08
08
08
25
49
25*
16
21
最小者 16 交换25,16
i=3
08
16
49
25*
25
最小者 21 21 交换49,21
i=4
08 1
16 2
21 3 21
25* 4 25*
对象的移动次数与对象序列的初始排列有 关。当这组对象的初始状态是按其排序码 从小到大有序的时候, 对象的移动次数达 到最少，RMN = 0。 最坏情况是每一趟都要进行交换，总的对 象移动次数为 RMN = 3(n-1)。 总的时间复杂度是：O(n2) 简单选择排序是一种不稳定的排序方法。
08
25 i
25* k
16
21 j 16 < 25
展台设计
编辑：cvdfbgnyhtt993456
08
25
49
25*
16
21
1
i
2
3
4
5 k
6
j
21 16
k 指示当前序列中最小者
简单选择排序的排序码比较次数 KCN 与对 象的初始排列无关。设整个待排序对象序列 有 n 个对象, 则第 i 趟选择具有最小排序码 对象所需的比较次数总是 n-i-1 次。总的排 序码比较次数为: KCN=(n-1) + (n-2) +……+ 2 + 1 =n(n-1)/2