线性时间选择算法实现

合集下载

线性时间选择

线性时间选择

应用7:线性时间选择(续)
设所有元素互不相同。在这种情况下, 找出的基准x至少比 3(n-5)/10个元 素大,因为在每一组中有2个元素小 于本组的中位数,而n/5个中位数 中又有(n-5)/10个小于基准x。
同理,基准x也至少比3 (n-5)/10个 元素小。而当n≥75时, 3(n-5)/10 ≥n/4,所以按此基准划分所得的2个 子数组的长度都至少缩短1/4。
T
(n)
C2
n
T
(n
C1 / 5)
T
(3n
/
4)
n 75 n 75
根据定理有:
f (n)
பைடு நூலகம்
c2n 1 1
3
20c2n
(n)
54
因此,T(n)=O(n)。
补充:定理
• 定理:令b, d和c1,c2是大于0的常数,则如下递归
方程
• 的解是:
f
(n
)
b f (floor
(c1n))
f
n 1 (floor(c2n))
for ( int i = 0; i<=(r-p-4)/5; i++ ) 将a[p+5*i]至a[p+5*i+4]的第3小元素 与a[p+i]交换位置;
//找中位数的中位数,r-p-4即上面所说的n-5 Type x = Select(a, p, p+(r-p-4)/5, (r-p-4)/10); int i=Partition(a,p,r, x), j=i-p+1; if (k<=j) return Select(a,p,i,k); else return Select(a,i+1,r,k-j); }

算法设计与分析线性时间选择

算法设计与分析线性时间选择

福州大学数学与计算机科学学院)《计算机算法设计与分析》上机实验报告(1(1)将所有的数n个以每5个划分为一组共组,将不足5个的那组忽略,然后用任意一种排序算法,因为只对5个数进行排序,所以任取一种排序法就可以了。

将每组中的元素排好序再分别取每组的中位数,得到个中位数。

.(2)取这个中位数的中位数,如果是偶数,就找它的2个中位数中较大的一个作为划分基准。

(3)将全部的数划分为两个部分,小于基准的在左边,大于等于基准的放右边。

在这种情况下找出的基准x至少比个元素大。

因为在每一组中有2个元素小于本组的中位数,有个小于基准,中个中位数中又有即位数处于,个小于基准x。

因此至少有个元素小于基准x。

同理基准x也至少比个元素小。

而当n≥75时≥n/4所以按此基准划分所得的2个子数组的长度都至少缩短1/4。

通过上述说明可以证明将原问题分解为两个子问题进行求解能够更加节省求解时间。

3.查找中位数程序代码1.椣据畬敤尠瑳慤硦栮2.#include <ctime>3.#include <iostream>ing namespace std;5.6.template <class Type>7.void Swap(Type &x,Type &y);8.9.inline int Random(int x, int y);10.11.template <class Type>12.void BubbleSort(Type a[],int p,int r);13.14.template <class Type>15.int Partition(Type a[],int p,int r,Type x);16.17.template <class Type>18.Type Select(Type a[],int p,int r,int k);19.20.int main()21.{22.//初始化数组23.int a[200];24.25.//必须放在循环体外面26. srand((unsigned)time(0));27.28.for(int i=0; i<200; i++)29. {30. a[i] = Random(0,500);31. cout<<慜屛<<i<<嵜尺<<a[i]<<?;32. }33. cout<<endl;34.35. cout<<第100小的元素是<<Select(a,0,199,100)<<endl;36.37.//重新排序,对比结果38. BubbleSort(a,0,199);39.40.for(int i=0; i<200; i++)41. {42. cout<<慜屛<<i<<嵜尺<<a[i]<<?;43. }44. cout<<endl;45.}46.47.template <class Type>48.void Swap(Type &x,Type &y)49.{50. Type temp = x;51. x = y;52. y = temp;53.}54.55.inline int Random(int x, int y)56.{57.int ran_num = rand() % (y - x) + x;58.return ran_num;59.}60.61.//冒泡排序62.template <class Type>63.void BubbleSort(Type a[],int p,int r)64.{65.//记录一次遍历中是否有元素的交换66.bool exchange;67.for(int i=p; i<=r-1;i++)68. {69. exchange = false ;70.for(int j=i+1; j<=r; j++)71. {72.if(a[j]<a[j-1])73. {74. Swap(a[j],a[j-1]);75. exchange = true;76. }77. }78.//如果这次遍历没有元素的交换,那么排序结束79.if(false == exchange)80. {81.break ;82. }83. }84.}85.86.template <class Type>87.int Partition(Type a[],int p,int r,Type x)88.{89.int i = p-1,j = r + 1;90.91.while(true)92. {93.while(a[++i]<x && i<r);94.while(a[--j]>x);95.if(i>=j)96. {97.break;98. }99. Swap(a[i],a[j]);100. }101.return j;102.}103.104.105.template <class Type>106.Type Select(Type a[],int p,int r,int k) 107.{108.if(r-p<75)109. {110. BubbleSort(a,p,r);111.return a[p+k-1];112. }113.//(r-p-4)/5相当于n-5114.for(int i=0; i<=(r-p-4)/5; i++)115. {116.//将元素每5个分成一组,分别排序,并将该组中位数与a[p+i]交换位置117.//使所有中位数都排列在数组最左侧,以便进一步查找中位数的中位数118. BubbleSort(a,p+5*i,p+5*i+4);119. Swap(a[p+5*i+2],a[p+i]);120. }121.//找中位数的中位数122. Type x = Select(a,p,p+(r-p-4)/5,(r-p-4)/10);123.int i = Partition(a,p,r,x);124.int j = i-p+1;125.if(k<=j)126. {127.return Select(a,p,i,k);128. }129.else130. {131.return Select(a,i+1,r,k-j);132. }133.}4.时间复杂性分析设对n个元素的数组调用Select需要T(n)时间,那么找中位数的中位数x至多用T(n/5)时间。

线性时间选择中位数

线性时间选择中位数

湖南涉外经济学院计算机科学与技术专业《算法设计与分析》课程线性时间选择(中位数)实验报告班级:学号:姓名:教师:成绩:2012年5月【实验目的】1 掌握线性时间选择的基本算法及其应用2 利用线性时间选择算法找出数组的第k小的数3 分析实验结果,总结算法的时间和空间复杂度【系统环境】Windows7 旗舰版平台【实验工具】VC++6.0英文企业版【问题描述】描述:随机生成一个长度为n的数组。

数组为随机生成,k由用户输入。

在随机生成的自然数数组元素找出这n个数的第k小的元素。

例:A[5]={3,20,50,10,21} k=3,则在数组A中第3小的元素为20【实验原理】原理:将所有的数(n个),以每5个划分为一组,共[n/5]组(将不足五个的那组忽略);然后用任意一种排序算法(因为只对五个数进行排序,所以任取一种排序法就可以了,这里我选用冒泡排序),将每组中的元素排好序再分别取每组的中位数,得到[n/5]个中位数;再取这[n/5]个中位数的中位数(如果n/5是偶数,就找它的2个中位数中较大的一个)作为划分基准,将全部的数划分为两个部分,小于基准的在左边,大于等于基准的放右边。

在这种情况下,找出的基准x至少比3(n-5)/10个元素大,因为在每一组中有2个元素小于本组的中位数,中位数处于1/2*[n/5-1],即n/5 个中位数中又有(n-5)/10个小于基准x。

同理,基准x也至少比3(n-5)/10个元素小。

而当n≥75时,3(n-5)/10≥n/4所以按此基准划分所得的2个子数组的长度都至少缩短1/4。

思路:如果能在线性时间内找到一个划分基准,使得按这个基准所划分出的2个子数组的长度都至少为原数组长度的ε倍(0<ε<1是某个正常数),那么就可以在最坏情况下用O(n)时间完成选择任务。

例如:若ε=9/10,算法递归调用所产生的子数组的长度至少缩短1/10。

所以,在最坏情况下,算法所需的计算时间T(n)满足递归式T(n)≤T(9n/10)+O(n) 。

线性时间选择实验报告

线性时间选择实验报告

一、实验目的本次实验旨在掌握线性时间选择算法的基本原理,通过实现该算法,解决在未排序数组中查找第k小的元素的问题,并分析算法的时间和空间复杂度。

二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:C++3. 开发工具:Visual Studio 2019三、实验原理线性时间选择算法是一种高效的算法,能够在O(n)时间复杂度内找到未排序数组中第k小的元素。

该算法基于快速选择(Quickselect)算法,通过随机划分和递归的方式实现。

算法步骤如下:1. 随机选择一个元素作为基准(pivot)。

2. 将数组划分为两部分,小于基准的元素放在基准的左侧,大于基准的元素放在基准的右侧。

3. 根据k的值,判断第k小的元素在哪个子数组中:a. 如果k小于等于左子数组的长度,则在左子数组中递归查找第k小的元素。

b. 如果k大于左子数组的长度且小于左子数组的长度加1,则基准元素即为第k小的元素。

c. 如果k大于左子数组的长度加1,则在右子数组中递归查找第k小的元素。

4. 重复步骤1-3,直到找到第k小的元素。

四、实验过程1. 设计线性时间选择算法的C++实现。

2. 编写主函数,输入数组元素和k的值。

3. 调用线性时间选择算法函数,输出第k小的元素。

五、实验结果与分析1. 实验数据给定一个未排序的数组:2, 9, 11, 3, 14, 7, 10, 8, 15, 4, 13, 1, 6, 5, 12。

要求找到第k小的元素,其中k的值为8。

2. 实验结果通过线性时间选择算法,找到第8小的元素为7。

3. 算法复杂度分析- 时间复杂度:平均情况下,线性时间选择算法的时间复杂度为O(n),最坏情况下为O(n^2)。

但在实际应用中,通过随机化选择基准,可以保证算法的时间复杂度接近O(n)。

- 空间复杂度:线性时间选择算法的空间复杂度为O(1),因为它在原数组上进行操作,不需要额外的存储空间。

六、实验总结本次实验成功实现了线性时间选择算法,并验证了其在实际应用中的高效性。

算法设计与分析课件--分治法-线性时间选择

算法设计与分析课件--分治法-线性时间选择
9
2.5 线性时间选择
这样找到的m*划分是否能达到O(n)的时间复杂度? |A| = |D| = 2r, |B| = |C| = 3r +2,n = 10r +5. |A| + |D| + |C| = 7r + 2 = 7(n-5)/10 +2 = 7n/10 -1.5 < 7n/10 表明子问题的规模不超过原问题的7/10(d)。
T(n) = T(cn) + T(dn) + tn
6
2.5 线性时间选择
Select(S, k) Input: n个数的数组S,正整数k
T(n) = T(cn) + T(dn) + tn
Output: S中的第k个小元素
1. 将S划分成5个元素一组,共[n/5]个组;
2. 每组寻找一个中位数,把这些中位数放到集合M中;
寻找一个分割点m*, 使得左边子表S1中的元素都小于m*, 右子表 S2中的元素都大于m*。 如果寻找m*的时间复杂度达到O(nlogn), 那就不如直接使用排序 算法了。 如果直接寻找m*, 时间复杂度是O(n). 假设选择算法的时间复杂度为T(n), 递归调用这个算法在S的一 个真子集M上寻找m*,应该使用T(cn)时间,这里c是小于1的常数, 反映了M的规模与S相比缩小许多。
✓ 不妨假设n是5的倍数,且n/5是奇数,即n/5 = 2r+1. 于是: |A| = |D| = 2r, |B| = |C| = 3r +2,n = 10r +5.
✓ 如果A和D中的元素都小于m*,那么把它们的元素都加入到S1, S1对应规约后子问题的上限。 类似的,若A和D中的元素都 大于m*, 则把他们的元素都加 入到S2,S2对应规约后子问题 的上限。

线 性 规 划 算 法 详 解

线 性 规 划 算 法 详 解

Java基础算法详解查找和排序算法是算法的入门知识,其经典思想可以用于很多算法当中。

因为其实现代码较短,应用较常见。

所以在面试中经常会问到排序算法及其相关的问题。

但万变不离其宗,只要熟悉了思想,灵活运用也不是难事。

一般在面试中最常考的是快速排序和归并排序,并且经常有面试官要求现场写出这两种排序的代码。

对这两种排序的代码一定要信手拈来才行。

还有插入排序、冒泡排序、堆排序、基数排序、桶排序等。

面试官对于这些排序可能会要求比较各自的优劣、各种算法的思想及其使用场景。

还有要会分析算法的时间和空间复杂度。

通常查找和排序算法的考察是面试的开始,如果这些问题回答不好,估计面试官都没有继续面试下去的兴趣都没了。

所以想开个好头就要把常见的排序算法思想及其特点要熟练掌握,有必要时要熟练写出代码。

冒泡排序冒泡排序是最简单的排序之一了,其大体思想就是通过与相邻元素的比较和交换来把小的数交换到最前面。

这个过程类似于水泡向上升一样,因此而得名。

举个栗子,对5,3,8,6,4这个无序序列进行冒泡排序。

首先从后向前冒泡,4和6比较,把4交换到前面,序列变成5,3,8,4,6。

同理4和8交换,变成5,3,4,8,6,3和4无需交换。

5和3交换,变成3,5,4,8,6,3.这样一次冒泡就完了,把最小的数3排到最前面了。

对剩下的序列依次冒泡就会得到一个有序序列。

冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)。

实现代码:*@Description:冒泡排序算法实现public class BubbleSort {public static void bubbleSort(int[] arr) {if(arr == null || arr.length == 0)for(int i=0; i) {for(int j=arr.length-1; ji; j--) {if(arr[j]arr[j-1]) {swap(arr, j-1, j);public static void swap(int[] arr, int i, int j) { int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;抑或简单理解一点的正向排序public class BubbleSort {public static void bubbleSort(int[] arr) {if(arr == null || arr.length == 0)for(int i=1;iarr.length-1;i++) {for(int j=0; jarr.length-i; j++) {if(arr[j]arr[j+1]) {swap(arr, j+1, j);public static void swap(int[] arr, int i, int j) {int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;选择排序选择排序的思想其实和冒泡排序有点类似,都是在一次排序后把最小的元素放到最前面。

快速选择算法线性时间选择第k小的元素

快速选择算法线性时间选择第k小的元素

快速选择算法线性时间选择第k小的元素快速选择算法:线性时间选择第k小的元素快速选择算法是一种高效的算法,用于在未排序的数组中选择第k 小的元素。

该算法的时间复杂度为O(n),在大规模数据处理和排序任务中具有广泛的应用。

1. 算法原理快速选择算法基于快速排序算法的分治思想,通过每次选择一个枢纽元素,并将数组中的元素分为左右两部分,来实现快速查找排序后的第k小元素。

具体步骤如下:- 选择枢纽元素:从未排序数组中选择一个元素作为枢纽元素,可以随机选择或选择固定位置的元素,比如选取数组的第一个元素。

- 划分数组:将数组分为两部分,左边的元素小于枢纽元素,右边的元素大于等于枢纽元素。

- 判断位置:比较枢纽元素的位置与k的大小关系,如果位置小于k,则递归在右半部分查找第k小元素;如果位置大于k,则递归在左半部分查找第k小元素;否则,返回该位置的元素即为第k小元素。

2. 算法步骤下面给出一种实现快速选择算法的伪代码:```function quickSelect(A, k, left, right):if left == right:return A[left]pivotIndex = partition(A, left, right)if k == pivotIndex:return A[k]else if k < pivotIndex:return quickSelect(A, k, left, pivotIndex - 1) else:return quickSelect(A, k, pivotIndex + 1, right) function partition(A, left, right):pivot = A[left]i = left + 1j = rightwhile i <= j:if A[i] < pivot and A[j] > pivot:swap A[i] and A[j]i = i + 1j = j - 1if A[i] >= pivot:i = i + 1if A[j] <= pivot:j = j - 1swap A[left] and A[j]return j```3. 算法性能分析快速选择算法通过每次划分数组来减小搜索范围,因此平均时间复杂度为O(n),其中n为数组的长度。

C语言中的搜索算法详解

C语言中的搜索算法详解

C语言中的搜索算法详解搜索算法在计算机科学中起着重要的作用,它们可以帮助我们在大量数据中迅速找到目标元素。

在C语言中,有多种搜索算法可供选择。

本文将深入探讨一些常用的搜索算法,包括线性搜索、二分搜索和哈希表搜索。

一、线性搜索线性搜索是最简单的搜索算法之一,也被称为顺序搜索。

它逐个比较列表中的元素,直到找到目标元素或搜索完整个列表。

这种算法适用于无序列表,并且其时间复杂度为O(n),其中n为列表的长度。

在C语言中,我们可以使用for循环来实现线性搜索算法。

下面是一个示例代码:```c#include <stdio.h>int linear_search(int arr[], int n, int target) {for(int i = 0; i < n; i++) {if(arr[i] == target) {return i;}}return -1;}int main() {int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5};int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int target = 3;int result = linear_search(arr, n, target);if(result != -1) {printf("目标元素在列表中的索引为:%d\n", result);} else {printf("目标元素不在列表中。

\n");}return 0;}```二、二分搜索二分搜索是一种更有效的搜索算法,前提是列表已经按照升序或降序排列。

它通过将目标元素与列表的中间元素进行比较,并根据比较结果将搜索范围缩小一半。

这种算法的时间复杂度为O(logn),其中n 为列表的长度。

在C语言中,我们可以使用递归或迭代的方式实现二分搜索算法。

下面是一个使用迭代方式实现的示例代码:```c#include <stdio.h>int binary_search(int arr[], int low, int high, int target) {while(low <= high) {int mid = (low + high) / 2;if(arr[mid] == target) {return mid;} else if(arr[mid] < target) {low = mid + 1;} else {high = mid - 1;}}return -1;}int main() {int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5};int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int target = 3;int result = binary_search(arr, 0, n - 1, target);if(result != -1) {printf("目标元素在列表中的索引为:%d\n", result);} else {printf("目标元素不在列表中。

线性规划问题的算法综述

线性规划问题的算法综述

线性规划问题的算法综述本文从网络收集而来,上传到平台为了帮到更多的人,如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载本文档(有偿下载),另外祝您生活愉快,工作顺利,万事如意!线性规划概念是在1947年的军事行动计划有关实践中产生的,而相关问题1823年Forier和口1911年PQusi就已经提出过,发展至今已有将近100年的历史了。

现在已成为生产制造、市场营销、银行贷款、股票行情、出租车费、统筹运输、电话资费、电脑上网等等热点现实问题决策的依据。

线性规划就是在满足线性约束下,求线性函数的极值。

毋庸置疑,数学规划领域的重大突破总是始于线形规划。

提到线性规划算法,人们最先想到的是单纯形法和内点法。

单纯形法是实际应用中使用最普遍的一种线性规划算法,而研究者们已证明在最坏的情况下单纯形法的计算复杂度是指数级的,内点算法的计算复杂度是多项式时间的。

把两种算法相提并论,要么是这两种算法都已经非常完备,要么都有需改进之处。

显然不属于前者,即两者都有需要改进之处。

几十年来,研究者通过不断努力,在两种算法的计算上都取得相当的进展。

1数学模型线性规划问题通常表示成如下两种形式:标准型、规范型。

设jj(2…,n)是待确定的非负的决策变量;认2…,n)是与决策变量相对应的价格系数;K2…mj=l2…n)是技术系数;b(i12…,m)是右端项系数;线性规划是运筹学最基本、运用最广泛的分支,是其他运筹学问题研究的基础。

在20世纪50年代到60年代期间,运筹学领域出现许多新的分支:非线性规划(nonlinearprogranming、商业应用(crnxmereialpplieation、大尺度方法(laresealemeh-Qd)随机规划(stochasticPKgiamniig)、整数规划(ntegerprogramming)、互补转轴理论(amplmentaiyPivotheor)多项式时间算法(polynomialtjneagatm)等。

算法:线性时间选择(CC++)

算法:线性时间选择(CC++)

算法:线性时间选择(CC++)Description给定线性序集中n个元素和⼀个整数k,n<=2000000,1<=k<=n,要求找出这n个元素中第k⼩的数。

Input第⼀⾏有两个正整数n,k. 接下来是n个整数(0<=ai<=1e9)。

Output输出第k⼩的数Sample Input6 31 3 52 4 6Sample Output3利⽤快速排序可以找出第k⼩的,加上随机函数改进⼀下:#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <ctime>#include <iostream>int num[2000001];void quictSort(int, int, int);int partition(int, int);int main(){int n, m, i;srand(unsigned(time(NULL))); // 随机函数种⼦while (~scanf("%d%d", &n, &m)){for (i = 0; i < n; i++)scanf("%d", &num[i]);quictSort(0, n - 1, m - 1);printf("%d\n", num[m - 1]);}return 0;}// 快速排序void quictSort(int left, int right, int mTop){if (left < right){int p = partition(left, right); // 分为两段if (p == mTop) // 如果随机找到第mTop⼩就直接返回return;if (p < mTop)quictSort(p + 1, right, mTop); // 找到的位置⽐mTop⼩就在[p + 1, right]区间找if (p > mTop)quictSort(left, p - 1, mTop); // 找到的位置⽐mTop⼤就在[left, p - 1]区间找}}// 从⼩到⼤排int partition(int left, int right){int r = rand() % (right - left + 1) + left; // 随机选择⼀个数int key = num[r];std::swap(num[r], num[left]); // 交换到数组⾸位while (left < right){// 从数组后⾯开始, 找⽐随机选择的数⼩的, 然后从前找⽐随机选择的数⼤的while (left < right && num[right] >= key)right--;if (left < right)num[left] = num[right];while (left < right && num[left] <= key)left++;if (left < right)num[right] = num[left];}num[left] = key; // 将随机选择的数存回return left; // 返回随机选择的数分割数组的下标, 左边都是⽐它⼩的, 右边都是⽐它⼤的}中位数法线性时间选择划分:AC代码:#include <cstdio>#include <cstdlib>int num[2000001];int select(int low, int high, int top);int partition(int low, int high, int median); void selectSort(int low, int high);void swap(int &a, int &b);int main(){int n, m, i;while (~scanf("%d%d", &n, &m)){for (i = 0; i < n; i++)scanf("%d", &num[i]);printf("%d\n", select(0, n - 1, m - 1));/*for (i = 0; i < n; i++)printf("%d%c", num[i], i < n - 1 ? ' ' : '\n'); */}return 0;}// 中位数法线性时间选择int select(int low, int high, int top){// ⼩于75个数据随便⽤⼀个排序⽅法if (high - low < 74){selectSort(low, high); // 选择排序return num[low + top]; // 排完序直接返回第low + top的数}int groupNum = (high - low - 4) / 5; // 每组5个数, 计算多少个组, 从0开始计数for (int i = 0; i <= groupNum; i++){int start = low + 5 * i; // 每组的起始位置int end = start + 4; // 每组的结束位置for (int j = 0; j < 3; j++) // 从⼩到⼤冒3个泡for (int k = start; k < end - j; k++)if (num[k] > num[k + 1])swap(num[k], num[k+1]);swap(num[low + i], num[start + 2]); // 每组的中位数交换到前⾯第low + i的位置}// 上⾯排完后, 数组low + 0 到 low + groupNum都是每⼀组的中位数int median = select(low, low + groupNum, (groupNum + 1) / 2); // 找中位数的中位数int p = partition(low, high, median); // 将数组分为两段, 左边的⼩于中位数的中位数, 右边的⼤于中位数的中位数 int n = p - low; // 计算p到low之间有多少个数, 后⾯得减掉if (n == top)return num[p]; // 如果运⽓好, 刚好要找的就是中位数if (n > top)return select(low, p - 1, top); // n⽐top⼤就在左边找if (n < top)return select(p + 1, high, top - n - 1); // n⽐top⼩就在右边找, 并且top要减去已经⼤的个数}// 以中位数进⾏分割, 分成两半int partition(int low, int high, int median){int p;for (int i = low; i <= high; i++)if (num[i] == median){p = i;break;}// 将中位数交换到最前⾯swap(num[p], num[low]);// 记下最前⾯的数int key = num[low];// 把⼩于key的放前⾯, ⼤于key的放后⾯while (low < high){while (num[high] >= key && low < high)high--;if (low < high)num[low] = num[high];while (num[low] <= key && low < high)low++;if (low < high)num[high] = num[low];}// 分别从两头开始, 找到中间时, 把key存回num[low] = key;return low;}// 选择排序void selectSort(int low, int high){for (int i = low; i <= high; i++){int MIN = i;for (int j = i + 1; j <= high; j++)if (num[MIN] > num[j])MIN = j;swap(num[i], num[MIN]);}}// 交换两个元素void swap(int &a, int &b){int temp = a;a = b;b = temp;}。

实现简单并高效的搜索算法

实现简单并高效的搜索算法

实现简单并高效的搜索算法搜索算法是计算机科学中一个重要的主题,可以解决各种搜索问题。

搜索算法的目标是在给定的一组数据中找到所需的特定数据。

在本文中,我们将讨论几种简单且高效的搜索算法,包括线性搜索、二分搜索和哈希搜索。

1.线性搜索(Linear Search)线性搜索是最简单的搜索算法之一,也是最直观的一种。

它从给定的一组数据中按顺序逐个查找所需的数据,直到找到或搜索完所有的数据。

假设有一个包含n个元素的数据集合,要查找的元素为x。

线性搜索的实现如下:```function linearSearch(arr, x):for i in range(len(arr)):if arr[i] == x:return i #返回元素的索引return -1 #如果没有找到,返回-1```线性搜索的时间复杂度是O(n),其中n是数据集合的大小。

这是因为在最坏情况下,需要遍历整个数据集合来找到所需的元素。

2.二分搜索(Binary Search)二分搜索是一种更高效的搜索算法,但前提是数据必须是有序的。

它通过将数据集合分成两部分,并根据目标值与中间元素的大小比较,确定在哪一部分继续搜索。

假设有一个有序数组arr,要查找的元素为x。

二分搜索的实现如下:```function binarySearch(arr, x):low = 0high = len(arr) - 1while low <= high:mid = (low + high) // 2if arr[mid] == x:return mid #返回元素的索引elif arr[mid] < x:low = mid + 1else:high = mid - 1return -1 #如果没有找到,返回-1```二分搜索的时间复杂度是O(log n),其中n是数据集合的大小。

这是因为每次搜索都将数据集合减半,直到找到所需的元素或确定不存在。

3.哈希搜索(Hash Search)哈希搜索是一种基于哈希表的搜索算法。

选择中位数-线性时间算法

选择中位数-线性时间算法

选择中位数-线性时间算法 本章继续讲⼀些关于奇淫技巧(算法啦)的做法,对于⼀个⽆序数组,我们如何找到其中位数呢? ⾸先回顾⼀下中位数的概念:是按顺序排列的⼀组数据中居于中间位置的数。

1,当前的先决条件是⽆序数组,那根据原理可以很快想到⼀种解法,对数组进⾏遍历,每次找出其最⼤值、最⼩值,最终残留的⼀位或两位即为中位数(两位则取平均值),时间复杂度 O(N) * N;当然,⼀次遍历中我们可以同时获取到最⼤值和最⼩值,将遍历的次数降低⼀半到 O(N)*N/2,但同样难以改变其时间复杂度为O(N2)的事实(这⾥有想法的同学先不要着急否定,后⾯⼀步步迭代)。

2,很明显,上述的⽅法⽆法达到我们的想要的⼀种状态,那反观概念,如果是排好序的数组,我们完全可以在⼀次计算中得到其中位数,那就可以对数组先进⾏⼀次快排,使其达到有序的状态再返回中位数,时间复杂度就是快排的复杂度O(N * log N) 3,换⼀种思路,我们知道数组的个数,那中位数⽆⾮就是整个数组中第 (n)/2(偶数则包含 n/2-1)⼤的数,所以我们也可以采⽤堆排的⽅案,找出第 i 位⼤的值即中位数,时间复杂度就是堆排的复杂度O(N * log N) 4,本章重点解法,我们假设每次可以将数组分成两个部分,时刻保证前半部分 A 的任何元素⼤于后半部分 B 的任何元素,那只需要知道数组的中位数是在前半部分还是后半部分既可递归查找,另⼀半便可以抛弃不需要再次遍历排序。

⼤致思路便是这样,具体流程如下: 1,按快速排序的第⼀部分流程,将第⼀个数据进⾏遍历,找出其最终位置 p,这是左边 A 均⼩于当前数值,后⾯ B 均⼤于当前数值2,如果 p - start + 1 == i,则即可返回当前数值3,如果 p - start + 1 < i,则中位数在 B 部分,递归修改 start, i;反之中位数在 A 部分,递归修改 end,i 上述的⽅法其实最坏情况下(⽐如完全倒序或完全正序)的时间复杂度也会达到最差的 O(N2),所以这种⽅法的仅期望情况下(数次切割即可找到中位数),才可以线性时间内找到中位数,⽽且这种⽅法也会⽐传统的快排快⼀部分(因为丢弃了⼀部分)。

线性时间选择问题的教学探讨

线性时间选择问题的教学探讨

线性时间选择问题的教学探讨作者:陈晓梅胡春花来源:《电脑知识与技术》2016年第23期摘要:针对线性时间选择问题,分别对一般情况下的算法思路和最坏情况下的算法思路进行介绍,结合教学过程和特点,通过增加递归调用的结束条件、无需改造划分函数而直接调用以及对相同划分元素进行集中排列等,对算法进行了优化和改进,增强了算法的连贯性和适用性,使学生更加直观深刻地理解和应用线性时间选择问题的算法,收到较好的教学效果。

关键词:线性时间选择;最坏情况;基准元素;划分中图分类号:TP301 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2016)21-0087-021 线性时间选择问题描述给定 n 个元素的集合,集合中的第 k 个顺序统计量是指集合中的第k 个(1≤k≤n)最小元素。

当k=1时,指集合中的最小元素;当k=n时,指集合中的最大元素。

如何从给定的集合中找出第 k 个最小元素,被称为元素选择问题。

线性时间选择问题是指在线性时间内实现元素选择。

该问题在大规模数据检索和人工智能搜索方面有广泛的应用。

同时该问题也是分治算法教学中的一个典型例子。

2 实现线性时间选择的典型分治算法2.1 一般性选择问题的分治算法对于一般的选择问题,可使用RandomizedSelect(a,p,r,k)实现在期望情况下对数组a[p:r]在线性时间内选出第k小的元素。

教材中的函数描述如下:RandomizedSelect()函数中引入随机划分函数RandomizedPartition(p,r)对数组a[p:r]进行划分,该函数以a[p:r]中的一个随机元素作为划分基准,将原数组划分为两个子数组a[p:i]和a[i+1:r],使得第一个子数组中的所有元素全小于等于第二个子数组中的所有元素。

通过RandomizedPartition()函数的返回值i可以计算出第一个子数组的元素个数j,根据j值与k值的大小比较,可以判断出所要求的第k小的元素是落在哪个子数组,从而继续递归调用RandomizedSelect()函数对缩小了查找范围的子数组进行查找。

经典算法总结之线性时间做选择

经典算法总结之线性时间做选择

经典算法总结之线性时间做选择问题:输⼊:⼀个包含n个(不同的)数的集合A和⼀个数i, 1 <= I <= n。

输出:元素x∈A,它恰⼤于A中其他的I – 1个元素(即求第k⼩数)。

本博⽂中这篇⽂章也⽤了本⽂中的算法,⼤家可以参考。

三种算法:1、直接排序,输出数组第i个元素即可, 时间复杂度为O(nlgn)2、这种算法,利⽤“快排的或者类似⼆分”的思想,每次以枢纽为界,分两边,每次只需处理⼀边即可(抛弃另⼀边),平均情况下的运⾏时间界为O(n),这种算法以期望时间做选择。

《算法都论》⾥是,在分治时⽤随机数来选取枢纽(算法导论中伪代码见图),好吧,这是理论上的算法,它没有考虑实际产⽣随机数的开销,事实上,效率⼀点也不⾼,已经测试过,产⽣随机数花费的开销真的很⼤,后边我⽤更快的三数中值⼜实现了⼀遍,思想是⼀样的,只是效率提⾼了。

C++完整代码:#include <iostream>#include <vector>#include <algorithm>using namespace std;int partition(vector<int> &A,int p,int r){int x = A[r];int i=p-1;int temp;for(int j = p;j<r;++j){if(A[j]<=x){++i;swap(A[i],A[j]);}}swap(A[i+1],A[r]);return i+1;}inline int Random(int low, int high) {return (rand() % (high - low + 1)) + low;}int Randomized_Partition(vector<int> &kp, int low, int high) {int i = Random(low, high);swap(kp[high], kp[i]);return partition(kp, low, high);}void randomized_quickSort(vector<int> &A,int p,int r){if(p<r){int q = Randomized_Partition(A,p,r);randomized_quickSort(A,p,q-1);randomized_quickSort(A,q+1,r);}}int randomized_select(vector<int> A,int p,int r,int i){if(p==r)return A[p];if(p>r) return -1;int q = Randomized_Partition(A,p,r);int k = q-p+1;if(i==k)return A[q];else if(i<k)return randomized_select(A,p,q-1,i);else return randomized_select(A,q+1,r,i-k);}void main(){int a[10] = {9,10,8,7,6,5,4,3,2,1};vector<int> A(a,a+10);cout<<randomized_select(A,0,9,5)<<endl;}3、第三种算法以最坏情况线性时间做选择,最坏运⾏时间为O(n),这种算法基本思想是保证每个数组的划分都是⼀个好的划分,以5为基,五数取分,这个算法,算法导论没有提供伪代码,额,利⽤它的思想,可以快速返回和最终中位数相差不超过2的数,这样的划分接近最优,基本每次都⼆分了(算法导论中步骤见图)/*利⽤中位数来选取枢纽元,这种⽅法最坏情况下运⾏时间是O(n)这⾥求的中位数是下中位数算法导论⾥没有伪代码,写起来很⿇烦注意这⾥的查找到的中位数,并不是真正意义上的中位数⽽是和真正中位数相差不超过2的⼀个数开始以为我写错了,⼜看了算法导论,应该就是这个意思返回的是[x - 1, x + 2]的⼀个数,中位数是x从下边的输出中也可以看出:*/ #include<iostream>#include<cstdio>using namespace std;const int maxn = 14;//kp -> sizeconst int maxm = maxn / 5 + 1;//mid -> sizeint kp[maxn];int mid[maxm]; //插⼊排序void InsertionSort(int kp[], int n) {for (int j, i = 1; i < n; i++) {int tmp = kp[i];for (j = i; j > 0 && kp[j - 1] > tmp; j--) {kp[j] = kp[j - 1];}kp[j] = tmp;}} //查找中位数, 保证每⼀个划分都是好的划分int FindMedian(int kp[], int low, int high) {if (low == high) {return kp[low];}int index = low;//index初始化为low//如果本⾝⼩于5个元素,这⼀步就跳过if (high - low + 1 >= 5) { //储存中位数到mid[]for (index = low; index <= high - 4; index += 5) {InsertionSort(kp + index, 5);int num = index - low;mid[num / 5] = kp[index + 2];}} //处理剩下不⾜5个的元素int remain = high - index + 1;if (remain > 0) {InsertionSort(kp + index, remain);int num = index - low;mid[num / 5] = kp[index + (remain >> 1)];//下中位数}int cnt = (high - low + 1) / 5;if ((high - low + 1) % 5 == 0) {cnt--;//下标是从0开始,所以需要-1}//存放在[0…tmp]if (cnt == 0) {return mid[0];} else {return FindMedian(mid, 0, cnt);}} int Qselect(int kp[], int low, int high, int k) {int pivotloc = FindMedian(kp, low, high); //这⾥有点不⼀样,因为不知道pivotloc下标,所以全部都要⽐较int i = low - 1, j = high + 1;for (; ;) {while (kp[++i] < pivotloc) {}while (kp[--j] > pivotloc) {}if (i < j) swap(kp[i], kp[j]);else break;} int num = i - low + 1;if (k == num) return kp[i];if (k < num) {return Qselect(kp, low, i - 1, k);} else {return Qselect(kp, i + 1, high, k - num);}}int main() {int kp[maxn] = {10, 14, 8, 11, 7, 1, 2, 13, 3, 12, 4, 9, 6, 5};for (int i = 0; i < maxn; i++) {printf("中位数是: %d\n", FindMedian(kp, 0, maxn - 1));printf("第%d⼩的数是: ", i + 1);cout << Qselect(kp, 0, maxn - 1, i + 1) << endl << endl;}return 0;}。

线性时间选择算法

线性时间选择算法

福州大学数学与计算机科学学院《计算机算法设计与分析》上机实验报告(1)图中箭头指向表示大的数值指向小的数值,所以根据图可以看出,在x的右边,每一个包含5个元素的组中至少有3个元素大于x,在x的左边,每一组中至少有3个元素小于x (保证x分割一边必定有元素存在)。

图中显示的中位数的中位数x的位置,每次选取x作为划分的好处是能够保证必定有一部分在x的一边。

所以算法最坏情况的递归公式可以写成:,使用替换法可以得出)(。

Tncn4、算法代码:#include <iostream>#include <ctime>using namespace std;template <class Type>void Swap(Type &x,Type &y);inline int Random(int x, int y);template <class Type>int Partition(Type a[],int p,int r);template<class Type>int RandomizedPartition(Type a[],int p,int r);template <class Type>Type RandomizedSelect(Type a[],int p,int r,int k);int main(){void SelectionSort(int a[]);int s;int a[2000];int b[2000];for(int i=0; i<2000; i++){a[i]=b[i]=rand()%10000;cout<<a[i]<<" ";}cout<<endl;SelectionSort(b);for(int j=0;j<2000;j++){printf("a[%d]:%d ",j+1,b[j]);}cout<<endl;printf("请输入要求的第几最小数:");scanf("%d",&s);cout<<RandomizedSelect(a,0,1999,s)<<endl; }template <class Type>void Swap(Type &x,Type &y){Type temp = x;x = y;y = temp;}inline int Random(int x, int y){srand((unsigned)time(0));int ran_num = rand() % (y - x) + x;return ran_num;}template <class Type>int Partition(Type a[],int p,int r){int i = p,j = r + 1;Type x = a[p];while(true){while(a[++i]<x && i<r);while(a[--j]>x);if(i>=j){break;}Swap(a[i],a[j]);}a[p] = a[j];a[j] = x;return j;}template<class Type>int RandomizedPartition(Type a[],int p,int r){int i = Random(p,r);Swap(a[i],a[p]);return Partition(a,p,r);}template <class Type>Type RandomizedSelect(Type a[],int p,int r,int k) {if(p == r){return a[p];}int i = RandomizedPartition(a,p,r);int j = i - p + 1;if(k <= j){return RandomizedSelect(a,p,i,k);}else{//由于已知道子数组a[p:i]中的元素均小于要找的第k小元素//因此,要找的a[p:r]中第k小元素是a[i+1:r]中第k-j小元素。

线性时间选择

线性时间选择

程序设计报告我保证没有抄袭别人作业!1.题目内容题名为线性时间选择。

题目要求:给定无序序列集中n个元素和一个整数k,1<=k<=n。

要找到这n个元素中第k小的元素。

2.算法分析(1)分治法思想将n个输入元素划分成n/5个组,每组5个元素,只可能有一个组不是5个元素。

用任意一种排序算法,将每组中的元素排好序,并取出每组的中位数,共n/5个。

递归调用select来找出这n/5个元素的中位数。

如果n/5是偶数,就找它的2个中位数中较大的一个。

以这个元素作为划分基准。

在此处选用的排序算法为快速排序。

算法框架:Type Select(Type a[], int p, int r, int k){if (r-p<75) {//用快速排序算法对数组a[p:r]排序;return a[p+k-1];};for ( int i = 0; i<=(r-p-4)/5; i++ )将a[p+5*i]至a[p+5*i+4]的第3小元素与a[p+i]交换位置;//找中位数的中位数,r-p-4即上面所说的n-5Type x = Select(a, p, p+(r-p-4)/5, (r-p-4)/10);int i=Partition(a,p,r, x),j=i-p+1;if (k<=j) return Select(a,p,i,k);else return Select(a,i+1,r,k-j);}快速排序的算法int i=p,j=r+1;int x=a[p];while(1){ while(a[int qsort(int *a,int p,int r) { if(p<r){ int q;q=partition(a,p,r);qsort(a,p,q-1);qsort(a,q+1,r);}}int partition(int a[],int p,int r){++i]<x);while(a[--j]>x);if(i>=j)break;else swap(i,j);}a[p]=a[j];a[j]=x;return j;}3.算法的优化一般我们选择无序序列的某个元素作为划分元素,每次调用Partition(A,p,r),所需的元素比较次数是Ο(r-p+1)。

线性规划算法的应用及其MATLAB实现讲解

线性规划算法的应用及其MATLAB实现讲解

理学院毕业设计(论文)题目:线性规划算法的应用及其MATLAB实现专业数学与应用数学班级10122111学号1012211139姓名蒋芬指导教师许建强2013年5月2日线性规划算法的应用及其MATLAB实现摘要:线性规划作为一种优化工具,50年代后线性规划的应用范围不断扩大。

已被广泛的运用于军事,经济等部门,是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。

它广泛应用现有的科学技术和数学方法,解决实际中的问题,帮助决策人员选择最优方案和决策。

本篇文章主要论述了线性规划的算法及其在实际生活中的几种典型的应用及算法在Matlab中的实现。

如在运输中的应用,通过线性规划计算出的方案合理安排人力物力等资源,使经济效果达到最好。

利用lingo软件得出模型运行结果,分析模型的影子价格。

关键词:线性规划的算法、最优方案、Matlab、应用、lingo、影子价格Application of MATLAB linear programmingalgorithmAbstract:Linear programming as an optimization tool, After the 1950s, the scope of application of linear programming continues to expand. Has been widely used in military, economic and other sectors, Is a mathematical method to help people to achieve a scientific management It is widely used in the existing science and technology and mathematical methods to solve practical problems and help decision makers choose the best solution and decision making. This article discusses the linear programming algorithm and some typical applications and algorithms in real life implementations in Matlab. Such as transportation, computed by linear programming of the program reasonable arrangement manpower material resources, make the economic effect is the best.The results of model runs using the lingo software, the analysismodel of shadow price.Keywords: Linear programming algorithm, the optimal scheme, Matlab,Application,Lingo The shadow price目录1 引言 (4)1.1 课题的目的和意义 (4)1.2 国内外研究现状与发展趋势 (4)1.3 文献综述 (5)1.4 论文研究主要内容 (5)2 背景知识介绍 (6)2.1线性规划 (6)2.2运输问题 (7)2.3选址问题 (7)2.4线性规划几种常见的模型 (9)2.5小结 (10)3线性规划求解实际问题 (11)3.1运输问题 (11)3.1.1问题概述 (11)3.1.2实际问题模型建立及求解 (12)3.1.3结果分析 (15)3.1.4运输问题“影子价格” (15)3.2选址问题 (16)3.2.1问题概述 (16)3.2.2实际问题模型建立及求解 (17)3.2.3结果分析 (19)4总结 (20)5致谢 (20)6参考文献 (21)7附录 (22)7.1程序 (22)1引言1.1课题的目的和意义线性规划法是解决多变量最优决策的数学方法,是在各种相互关联的多变量约束条件下,解决或规划一个对象的线性目标函数最优的问题,即给与一定数量的人力、物力和资源,如何应用而能得到最大经济效益。

线性规划算法的应用案例

线性规划算法的应用案例

线性规划算法的应用案例线性规划是应用最广泛的数学优化方法之一,也是一种非常有效的运筹学技术。

它的基本思想是将问题建模成一组线性方程和线性不等式的组合,通过寻找最优解来实现目标最大化或最小化。

线性规划算法广泛应用于制造业、金融、物流和交通等领域,以下将介绍几个重要的应用案例。

1. 生产计划和调度线性规划算法可以用于制造业的生产计划和调度。

例如,在一家造纸厂中,有若干个可用的生产线、仓库和运输车辆,需要考虑原材料的成本、工人的人工费用、工厂的能耗费用以及运输的成本等因素,制定出最佳的生产计划和调度方案。

对于这类问题,可以将目标函数设置为生产成本最小化或产出效率最大化,约束条件包括原材料的库存量、生产线的容量和物流的时间窗口等。

通过使用线性规划算法,可以得到最佳的生产计划和调度方案,使得企业的生产效率和盈利能力得到提升。

2. 市场营销和广告投放线性规划算法可以帮助企业制定最佳的市场营销和广告投放方案。

例如,在一家快递公司中,需要制定如何调整价格策略、开拓市场份额、投放广告等方案,以达到最大化利润或最小化成本的目标。

对于这类问题,可以将目标函数设置为销售额最大化或成本最小化,约束条件包括市场份额的限制、广告投放预算的限制等。

通过使用线性规划算法,可以得到最佳的市场营销和广告投放方案,提高企业的营销效率和市场竞争力。

3. 交通运输和物流配送线性规划算法可以用于交通运输和物流配送领域。

例如,在一个物流中心中,需要规划配送路线和运输车辆的分配,以最小化交通堵塞和物流成本的影响。

对于这类问题,可以将目标函数设置为运输成本最小化或配送效率最大化,约束条件包括车辆数量的限制、货物配送时间的限制等。

通过使用线性规划算法,可以得到最佳的路线规划和车辆分配方案,提高企业的配送效率和物流运转效率。

4. 金融投资和风险管理线性规划算法可以用于金融投资和风险管理领域。

例如,在一个投资银行中,需要制定最佳的投资组合和股票交易策略,以最大化收益和降低风险。

期望为线性的选择算法

期望为线性的选择算法

int Randomized_Partition(int*A, int p, int r) { int q = rand() % (r - p + 1) + p; int temp = A[r - 1]; A[r - 1] = A[p -1]; A[p - 1] = temp; return Partition(A, p, r); } int Randomized_Select(int* A, int p, int r, int i) { if (p == r) return A[p - 1]; int q = Randomized_Partition(A, p, r); int k = q - p + 1; if (k == i)
期望为线性的选择算法线性时间选择算法线性选择算法双线性插值算法线性回归算法线性排序算法线性ccd循迹算法线性插值算法线性规划算法局部线性嵌入算法
#include<stdlib.h> #include<iostream>
using namespace std; int Randomized_Partition(int* A, int p, int r); int Partition(int* A, int p, int r); int Randomized_Select(int* A, int p, int r, int i); int main() { int A_Size = 0; cout << "请输入你要排序的数组的维度:"; cin >> A_Size; int*A = new int[A_Size]; cout << "请输入数组:" << endl; for (int i = 0; i < A_Size; i++) { cout << "a_" << i + 1 << "="; cin >> A[i]; } int i = 0; cout << "请输入你要查找第几大的数据:"; cin >> i; cout << Randomized_Select(A, 1, A_Size, i)<< endl; system("pause"); return 0; }
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
void swap(int *a,int *b);
//主函数
int main()
{
int *a,cnt,i,k,result;
FILE *fp;
//clrscr();
printf("Input the count of elements:");
scanf("%d",&cnt);
printf("Choose the element :");
{
int i=p,j=r+1;
while(1)
{
while(a[++i]<x&&i<r);
while(a[--j]>x);
if(i>=j)
break;
swap(&a[i],&a[j]);
}
a[p]=a[j];
a[j]=x;
return j;
}
void sort(int *a,int p,int r)
}
for(i=0;i<cnt;i++)
{
a[i]=rand()%cnt+100;
fprintf(fp,"%4d\n",a[i]);
}
result=select(a,0,cnt-1,k);
printf("The result is:%d",result);
fclose(fp);
free(a);
return 0;
if(k<=j) //比较k和j来确定在数组哪一部分继续选择
return select(a,p,i,k);
else
return select(a,i+1,r,k-j);
}
int partition(int *a,int p,int r,int x)
//以x为基准,将a[p...r]分割成两部分,并返回x的下标。
【题目】:给定线性序集中n个元素和一个整数k,1≤k≤n,要求找出这n个元素中第k小的元素,(这里给定的线性集是无序的) 【思路】:如果能在线性时间内找到一个划分基准,使得按这个基准所划分出的2个子数组的长度都至少为原数组长度的ε倍(0<ε<1是某个正常数),那么就可以在最坏情况下用O(n)时间完成选择任务。例如:若ε=9/10,算法递归调用所产生的子数组的长度至少缩短1/10。所以,在最坏情况下,算法所需的计算时间T(n)满足递归式T(n)≤T(9n/10)+O(n) 。由此可得T(n)=O(n)。
{
sort(a,p+5*i,p+5*i+4);
swap(&a[p+5*i+2],&a[p+i]);
}
temp=select(a,p,p+(r-p-4)/5,(r-p-4)/10);//找中位数的中位数为划分基准
i=partition(a,p,r,temp); //依照基准划分原数组,并返回基准下标
j=i-p+1; //基准下标为a[p.....r]的第几个元素,与k的形式相同
//对a[p...r]进行冒泡排序
{
int i,j,temp;
for(i=p;i<r;i++)
{
for(j=r;j>i;j--) //此处r为下标,j的范围应该最大为r-1
if(a[j-1]>a[j])
{
temp=a[j-1];
a[j-1]=a[j];
a[j]=t}
void swap(int *a,int *b)
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<malloc.h>
#include<time.h>
int select(int *a,int p,int r,int k);
int partition(int *a,int p,int r,int x);
void sort(int *a,int p,int r);
scanf("%d",&k);
a=(int *)malloc(cnt*sizeof(int));
srand(time(NULL));
if((fp=fopen("d:\\output.txt","w+"))==NULL)
{
printf("Cannot open this file!");
exit(0);
{
int temp;
temp=*a;
*a=*b;
*b=temp;
}
}
int select(int *a,int p,int r,int k) //程序核心部分
{
char filename[10];
int i,j,temp;
if(r-p<75) //数组元素小于75个的时候,用简单排序法进行排序
{
sort(a,p,r);
return a[p+k-1];
}
for(i=0;i<(r-p-4)/5;i++) //将cnt个元素每5个元素分成一组,分别排序,并将该组中位数与a[p+i]交换位置。循环执行完后,所有组的中位数集中到数组前a[0....(r-p-4)/5-1].
相关文档
最新文档