各种查找算法的性能测试

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二进制搜索算法的稳定性与鲁棒性评估策略

二进制搜索算法的稳定性与鲁棒性评估策略

二进制搜索算法的稳定性与鲁棒性评估策略引言:二进制搜索算法是一种经典的搜索算法,用于在有序数组中查找指定元素的位置。

然而,随着数据规模的增大和复杂性的提高,我们需要评估二进制搜索算法的稳定性和鲁棒性,以确保其在各种情况下都能正常工作。

本文将讨论二进制搜索算法的稳定性与鲁棒性评估策略。

一、二进制搜索算法的原理二进制搜索算法是一种高效的搜索算法,其原理基于有序数组的特性。

算法的基本思想是通过不断缩小搜索范围,直到找到目标元素或确定目标元素不存在。

具体步骤如下:1. 确定搜索范围的起始点和终止点。

2. 计算中间点的索引。

3. 比较中间点的值与目标元素的大小关系。

4. 若中间点的值等于目标元素,则返回中间点的索引。

5. 若中间点的值大于目标元素,则将终止点更新为中间点的前一个位置。

6. 若中间点的值小于目标元素,则将起始点更新为中间点的后一个位置。

7. 重复步骤2至6,直到找到目标元素或搜索范围为空。

二、稳定性评估策略稳定性是指算法在不同输入情况下的表现是否一致。

为评估二进制搜索算法的稳定性,我们可以考虑以下几个方面:1. 输入数据类型:测试算法对不同数据类型的适应性,如整数、浮点数、字符串等。

确保算法在各种数据类型下都能正常工作。

2. 数据规模:测试算法对不同规模数据的处理能力。

可以使用已知的有序数组,逐步增加数组长度,观察算法的运行时间和正确性。

3. 边界条件:测试算法在边界情况下的表现,如数组为空、目标元素小于最小值、大于最大值等。

确保算法能正确处理各种边界情况。

4. 重复元素:测试算法对重复元素的处理能力。

可以构造包含重复元素的有序数组,观察算法返回的索引是否符合预期。

5. 异常情况:测试算法对异常情况的处理能力,如非法输入、内存溢出等。

确保算法能正确处理各种异常情况,避免程序崩溃或产生错误结果。

三、鲁棒性评估策略鲁棒性是指算法对异常情况的处理能力。

为评估二进制搜索算法的鲁棒性,我们可以考虑以下几个方面:1. 错误输入:测试算法对错误输入的处理能力,如目标元素为空、数组为空等。

红黑树测试用例

红黑树测试用例

红黑树测试用例
红黑树是一种自平衡二叉搜索树,具有高效的查找、插入和删除操作。

在实际应用中,红黑树被广泛应用于数据结构和算法中,因此编写测试用例对于验证其正确性和性能至关重要。

下面是一些红黑树测试用例的示例:
1. 测试插入操作:插入一些随机值,检查红黑树的平衡性和正确性。

2. 测试删除操作:从红黑树中删除某些节点,检查树的平衡性和正确性。

3. 测试查找操作:查找一个已知存在和一个不存在的值,检查返回值是否符合预期。

4. 测试树的高度:插入大量数据,检查红黑树的高度是否符合预期,确保树能在合理的时间内完成插入和删除操作。

5. 测试插入性能:插入大量数据,计算插入操作所需的时间,并与其他数据结构进行比较。

6. 测试删除性能:从红黑树中删除大量数据,计算删除操作所需的时间,并与其他数据结构进行比较。

7. 测试内存使用:测量红黑树使用的内存量,确保在大规模数据集上使用时性能和内存使用不会超出限制。

8. 测试并发性:在多个线程同时访问红黑树时,检查树的正确性和性能。

通过编写这些测试用例,可以确保红黑树的正确性和性能,从而
在实际应用中使用它们时获得更好的效果。

mxn矩阵中的最小值 查找算法

mxn矩阵中的最小值 查找算法

mxn矩阵中的最小值查找算法下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。

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查找算法在数据处理中的应用

查找算法在数据处理中的应用

查找算法在数据处理中的应用在当今数字化的时代,数据的规模和复杂性呈爆炸式增长,如何从海量的数据中快速准确地找到所需的信息成为了至关重要的问题。

查找算法作为解决这一问题的关键技术,在数据处理中发挥着不可或缺的作用。

查找算法,简单来说,就是在一组数据中寻找特定元素的方法。

它就像是在一个巨大的图书馆中找到特定的一本书,或者在一个装满物品的仓库中找到特定的一件货物。

不同的查找算法有着不同的特点和适用场景,选择合适的查找算法可以极大地提高数据处理的效率。

常见的查找算法包括顺序查找、二分查找、哈希查找等。

顺序查找是最简单直观的方法,它从数据的开头依次比较每个元素,直到找到目标元素或者遍历完整个数据集合。

这种方法适用于数据量较小或者数据未排序的情况。

想象一下在一个没有分类的书架上找一本书,你只能一本一本地查看,这就是顺序查找的过程。

二分查找则是一种效率更高的算法,但它要求数据是已经排序好的。

它通过不断将数据集合对半分割,比较目标元素与中间元素的大小,从而缩小查找范围,逐步逼近目标元素。

就好比你要在一本按字母顺序排列的字典中查找一个单词,你可以先判断这个单词在前半部分还是后半部分,然后再在相应的部分继续查找,大大减少了查找的次数。

哈希查找则是通过将数据元素映射到一个特定的哈希表中,利用哈希函数计算出元素的存储位置,从而实现快速查找。

这就像是给每个物品都分配了一个专属的“房间号码”,你只需要知道这个号码就能直接找到物品,而不需要逐个房间去寻找。

在实际的数据处理应用中,查找算法的选择取决于多种因素。

数据的规模是一个重要的考虑因素。

如果数据量非常大,顺序查找的效率会非常低,此时二分查找或哈希查找可能更为合适。

数据的分布和特征也会影响算法的选择。

例如,如果数据具有明显的规律或者重复性较高,哈希查找可能能够发挥更好的效果。

查找算法在数据库管理系统中有着广泛的应用。

当我们在数据库中执行查询操作时,数据库系统会根据数据的特点和查询条件选择合适的查找算法来快速获取所需的数据。

查找排序实验报告

查找排序实验报告

查找排序实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解和比较不同的查找和排序算法在性能和效率方面的差异。

通过实际编程实现和测试,掌握常见查找排序算法的原理和应用场景,为今后在实际编程中能够选择合适的算法解决问题提供实践经验。

二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python,开发环境为 PyCharm。

计算机配置为:处理器_____,内存_____,操作系统_____。

三、实验内容1、查找算法顺序查找二分查找2、排序算法冒泡排序插入排序选择排序快速排序四、算法原理1、顺序查找顺序查找是一种最简单的查找算法。

它从数组的一端开始,依次比较每个元素,直到找到目标元素或者遍历完整个数组。

其时间复杂度为 O(n),在最坏情况下需要遍历整个数组。

2、二分查找二分查找适用于已排序的数组。

它通过不断将数组中间的元素与目标元素进行比较,将查找范围缩小为原来的一半,直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。

其时间复杂度为 O(log n),效率较高。

3、冒泡排序冒泡排序通过反复比较相邻的两个元素并交换它们的位置,将最大的元素逐步“浮”到数组的末尾。

每次遍历都能确定一个最大的元素,经过 n-1 次遍历完成排序。

其时间复杂度为 O(n^2)。

4、插入排序插入排序将数组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合适位置。

其时间复杂度在最坏情况下为 O(n^2),但在接近有序的情况下性能较好。

5、选择排序选择排序每次从待排序数组中选择最小的元素,与当前位置的元素交换。

经过 n-1 次选择完成排序。

其时间复杂度为 O(n^2)。

6、快速排序快速排序采用分治的思想,选择一个基准元素,将数组分为小于基准和大于基准两部分,然后对这两部分分别递归排序。

其平均时间复杂度为 O(n log n),在大多数情况下性能优异。

五、实验步骤1、算法实现使用Python 语言实现上述六种查找排序算法,并分别封装成函数,以便后续调用和测试。

搜索算法效率比较

搜索算法效率比较

数据结构课程设计报告搜索算法效率比较的设计专业 计算机科学与技术学生姓名Xxxxx班级Xxxx 学号Xxxx 指导教师 Xxx完成日期2016年6月16日目录1.设计题目 (3)2.设计目的及要求 (3)2.1.目的 (3)2.2.要求 (3)3.设计内容 (3)4.设计分析 (4)4.1.空间复杂度 (5)4.2非递归线性搜索设计 (5)4.3递归线性搜索 (5)4.4二叉搜索设计 (6)5.设计实践 (7)5.1非递归线性搜索模块设计 (7)5.2递归线性搜索模块设计 (7)5.3二叉搜索模块设计 (7)5.4.主程序模块设计 (8)6测试方法 (10)7.程序运行效果 (11)8.设计心得 (12)搜索算法效率比较的设计1.设计题目给定一个已排序的由N个整数组成的数列{0,1,2,3,……,N-1},在该队列中查找指定整数,并观察不同算法的运行时间。

考虑两类算法:一个是线性搜索,从某个方向依次扫描数列中各个元素;另一个是二叉搜索法。

要完成的任务是:分别用递归和非递归实现线性搜索;分析最坏情况下,两个线性搜索算法和二叉搜索算法的复杂度;测量并比较这三个方法在N=100,500,1000,2000,4000,6000,8000,10000时的性能。

2.设计目的及要求2.1.目的(1)需要同学达到熟练掌握C语言的基本知识和技能;(2)基本掌握面向对象程序设计的基本思路和方法;(3)能够利用所学的基本知识和技能,解决简单的程序设计问题;2.2.要求学生必须仔细阅读数据结构,认真主动完成课设的要求,有问题及时主动通过各种方式与教师联系沟通;要发挥自主学习的能力,充分利用时间,安排好课设的时间计划,并在课设过程中不断检测自己计划完成情况;独立思考,课程设计中各任务的设计和调试哦要求独立完成,遇到问题可以讨论,可以通过同学间相互讨论而解决。

3.设计内容任何程序基本上都是要用特定的算法来实现的。

算法性能的好坏,直接决定了所实现程序性能的优劣。

几种字符串哈希HASH算法的性能比较

几种字符串哈希HASH算法的性能比较

几种字符串哈希HASH算法的性能比较2011年01月26日星期三 19:40这不就是要找hash table的hash function吗?1 概述链表查找的时间效率为O(N),二分法为log2N,B+ Tree为log2N,但Hash链表查找的时间效率为O(1)。

设计高效算法往往需要使用Hash链表,常数级的查找速度是任何别的算法无法比拟的,Hash 链表的构造和冲突的不同实现方法对效率当然有一定的影响,然而Hash函数是Hash链表最核心的部分,本文尝试分析一些经典软件中使用到的字符串 Hash函数在执行效率、离散性、空间利用率等方面的性能问题。

2 经典字符串Hash函数介绍作者阅读过大量经典软件原代码,下面分别介绍几个经典软件中出现的字符串Hash函数。

2.1 PHP中出现的字符串Hash函数static unsigned long hashpjw(char *arKey, unsigned int nKeyLength) {unsigned long h = 0, g;char *arEnd=arKey+nKeyLength;while (arKey < arEnd) {h = (h << 4) + *arKey++;if ((g = (h & 0xF0000000))) {h = h ^ (g >> 24);h = h ^ g;}}return h;}2.2 OpenSSL中出现的字符串Hash函数unsigned long lh_strhash(char *str){int i,l;unsigned long ret=0;unsigned short *s;if (str == NULL) return(0);l=(strlen(str)+1)/2;s=(unsigned short *)str;for (i=0; iret^=(s[i]<<(i&0x0f));return(ret);} *//* The following hash seems to work very well on normal text strings * no collisions on /usr/dict/words and it distributes on %2^n quite * well, not as good as MD5, but still good.*/unsigned long lh_strhash(const char *c){unsigned long ret=0;long n;unsigned long v;int r;if ((c == NULL) || (*c == '\0'))return(ret);/*unsigned char b[16];MD5(c,strlen(c),b);return(b[0]|(b[1]<<8)|(b[2]<<16)|(b[3]<<24));*/n=0x100;while (*c){v=n|(*c);n+=0x100;r= (int)((v>>2)^v)&0x0f;ret=(ret<>(32-r));ret&=0xFFFFFFFFL;ret^=v*v;c++;}return((ret>>16)^ret);}在下面的测量过程中我们分别将上面的两个函数标记为OpenSSL_Hash1和OpenSSL_Hash2,至于上面的实现中使用MD5算法的实现函数我们不作测试。

c语言中在字符串中查找某个字符最快算法

c语言中在字符串中查找某个字符最快算法

在C语言中,在字符串中查找某个字符的最快算法是一个常见的问题。

在本文中,我们将讨论一些常用的算法和优化方法,以及它们在查找字符串中某个字符时的效率。

1. 简单线性查找算法最简单的方法是使用线性查找算法,遍历整个字符串,逐个比较字符,直到找到目标字符或到达字符串末尾。

这种方法的时间复杂度为O(n),其中n为字符串的长度。

2. 使用标准库函数C语言提供了一些标准库函数来处理字符串操作,比如strchr()函数。

这些函数由经验丰富的程序员编写,并经过了优化,通常比手动编写的算法更快。

strchr()函数可以在字符串中查找指定字符的第一次出现的位置,其时间复杂度为O(n)。

3. 优化的线性查找算法在实际应用中,可以对线性查找算法进行一些优化,以提高效率。

使用循环展开、局部性优化等技术可以减少循环迭代和内存访问次数,从而加快查找速度。

可以使用一些技巧,比如将目标字符作为一个整数进行比较,以减少字符比较的时间。

4. 二分查找算法如果字符串是有序的,可以使用二分查找算法来加快查找的速度。

这种算法的时间复杂度为O(log n),其中n为字符串的长度。

然而,要使用二分查找算法,需要先对字符串进行排序,这会带来额外的时间和空间开销。

5. 哈希表哈希表是一种常见的数据结构,可以在O(1)的时间复杂度内进行查找操作。

可以将字符串中的每个字符映射到一个哈希表中,然后直接查找目标字符是否在哈希表中。

然而,哈希表需要额外的空间来存储映射关系,并且在处理冲突时需要解决哈希碰撞的问题。

6. Boyer-Moore算法Boyer-Moore算法是一种高效的字符串查找算法,它利用了字符比较的位置信息和坏字符规则,可以在最坏情况下达到O(n/m)的时间复杂度,其中n为字符串的长度,m为目标字符串的长度。

这使得Boyer-Moore算法成为一种常用的字符串查找算法。

7. 总结在C语言中,在字符串中查找某个字符的最快算法取决于字符串的特性、目标字符的特性以及对时间和空间的需求。

二分查找的测试用例

二分查找的测试用例

二分查找的测试用例
二分查找是一种高效的查找算法,可以在有序数组中快速定位目标值。

为了确保二分查找的正确性和健壮性,我们需要编写一些测试用例来验证算法的正确性并覆盖各种边界情况。

1. 正常情况:
- 在有序数组中查找存在的目标值,确保返回正确的索引。

- 在有序数组中查找不存在的目标值,确保返回-1。

- 在有序数组中查找第一个元素,确保返回正确的索引。

- 在有序数组中查找最后一个元素,确保返回正确的索引。

2. 边界情况:
- 在只有一个元素的数组中查找该元素,确保返回正确的索引。

- 在空数组中查找目标值,确保返回-1。

- 在有序数组中查找小于最小元素的目标值,确保返回-1。

- 在有序数组中查找大于最大元素的目标值,确保返回-1。

3. 特殊情况:
- 在有序数组中查找重复的目标值,确保返回任意一个正确的索引。

- 在有序数组中查找边界值,如最小值和最大值,确保返回正确的索引。

4. 性能测试:
- 使用大规模的有序数组进行测试,以测试算法的运行效率和性能。

除了以上测试用例,我们还可以根据具体的需求和实际情况编写其他针对性的测试用例。

通过全面覆盖各种情况,可以确保二分查找算法的正确性和健壮性。

常见算法设计实验报告(3篇)

常见算法设计实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的通过本次实验,掌握常见算法的设计原理、实现方法以及性能分析。

通过实际编程,加深对算法的理解,提高编程能力,并学会运用算法解决实际问题。

二、实验内容本次实验选择了以下常见算法进行设计和实现:1. 排序算法:冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序。

2. 查找算法:顺序查找、二分查找。

3. 图算法:深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最小生成树(Prim算法、Kruskal算法)。

4. 动态规划算法:0-1背包问题。

三、实验原理1. 排序算法:排序算法的主要目的是将一组数据按照一定的顺序排列。

常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序等。

2. 查找算法:查找算法用于在数据集中查找特定的元素。

常见的查找算法包括顺序查找和二分查找。

3. 图算法:图算法用于处理图结构的数据。

常见的图算法包括深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最小生成树(Prim算法、Kruskal算法)等。

4. 动态规划算法:动态规划算法是一种将复杂问题分解为子问题,通过求解子问题来求解原问题的算法。

常见的动态规划算法包括0-1背包问题。

四、实验过程1. 排序算法(1)冒泡排序:通过比较相邻元素,如果顺序错误则交换,重复此过程,直到没有需要交换的元素。

(2)选择排序:每次从剩余元素中选取最小(或最大)的元素,放到已排序序列的末尾。

(3)插入排序:将未排序的数据插入到已排序序列中适当的位置。

(4)快速排序:选择一个枢纽元素,将序列分为两部分,使左侧不大于枢纽,右侧不小于枢纽,然后递归地对两部分进行快速排序。

(5)归并排序:将序列分为两半,分别对两半进行归并排序,然后将排序好的两半合并。

(6)堆排序:将序列构建成最大堆,然后重复取出堆顶元素,并调整剩余元素,使剩余元素仍满足最大堆的性质。

2. 查找算法(1)顺序查找:从序列的第一个元素开始,依次比较,直到找到目标元素或遍历完整个序列。

排序和查找的实验报告

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。

数据结构 查找 实验报告

数据结构 查找 实验报告

数据结构查找实验报告数据结构查找实验报告1. 简介查找是计算机科学中一种常见的操作,它用于在一组数据中快速定位特定的元素。

数据结构是计算机存储、组织数据的方式,可以有效地支持查找操作。

本实验报告将介绍查找算法的原理和实现,以及实验结果的分析和总结。

2. 查找算法2.1 顺序查找顺序查找是一种简单直观的查找算法,它从数据集的第一个元素开始逐个比较,直至找到目标元素或遍历完所有元素。

顺序查找的时间复杂度为O(n),其中n是数据集的大小。

2.2 二分查找二分查找是一种高效的查找算法,它要求数据集必须是有序的。

它通过将数据集分成两部分,并与目标元素进行比较,以确定目标元素所在的区间,然后在该区间内继续二分查找,直至找到目标元素或确定目标元素不存在。

二分查找的时间复杂度为O(log n),其中n是数据集的大小。

2.3 插值查找插值查找是对二分查找的一种改进,它根据目标元素的估计位置来确定比较的起始位置。

它适用于数据集分布均匀的情况,可以进一步减少查找的次数。

插值查找的时间复杂度为O(log(log n))。

3. 实验结果本次实验我们使用了三种查找算法(顺序查找、二分查找和插值查找)在不同大小的数据集上进行了性能测试。

实验结果如下表所示:---- 数据集大小 ---- 顺序查找时间(ms) ---- 二分查找时间(ms) ---- 插值查找时间(ms) ---------------------------------------------------------------------------------------------- 1000 ---- 10 ---- 2 ---- 1 -------- 10000 ---- 100 ---- 4 ---- 2 -------- 100000 ---- 1000 ---- 6 ---- 3 -------- 1000000 ---- 10000 ---- 8 ---- 4 ----从实验结果可以看出,随着数据集的增大,顺序查找的时间成正比增加,而二分查找和插值查找的时间相对较稳定。

数据结构实验课教案

数据结构实验课教案

数据结构实验课教案一、实验目的与要求1. 实验目的(1) 掌握数据结构的基本概念和算法。

(2) 培养实际操作能力,巩固课堂所学知识。

(3) 提高编程技能,为实际项目开发打下基础。

2. 实验要求(1) 严格按照实验指导书进行实验。

(2) 实验前认真预习,充分理解实验内容。

(3) 实验过程中积极思考,遇到问题及时解决。

(4) 按时完成实验,积极参与讨论与交流。

二、实验环境与工具1. 实验环境(1) 操作系统:Windows 7/8/10或Linux。

(2) 编程语言:C/C++、Java或Python。

(3) 开发工具:Visual Studio、Eclipse、IntelliJ IDEA或PyCharm。

2. 实验工具(1) 文本编辑器或集成开发环境(IDE)。

(2) 版本控制系统(如Git)。

(3) 在线编程平台(如LeetCode、牛客网)。

三、实验内容与安排1. 实验一:线性表的基本操作(1) 实现线性表的顺序存储结构。

(2) 实现线性表的插入、删除、查找等基本操作。

(3) 分析线性表的时间复杂度。

2. 实验二:栈与队列的基本操作(1) 实现栈的顺序存储结构。

(2) 实现队列的顺序存储结构。

(3) 实现栈与队列的进栈、出栈、入队、出队等基本操作。

(4) 分析栈与队列的时间复杂度。

3. 实验三:线性表的链式存储结构(1) 实现单链表的结构。

(2) 实现单链表的插入、删除、查找等基本操作。

(3) 分析单链表的时间复杂度。

4. 实验四:树与二叉树的基本操作(1) 实现二叉树的结构。

(2) 实现二叉树的遍历(前序、中序、后序)。

(3) 实现二叉搜索树的基本操作。

(4) 分析树与二叉树的时间复杂度。

5. 实验五:图的基本操作(1) 实现图的邻接矩阵存储结构。

(2) 实现图的邻接表存储结构。

(3) 实现图的深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。

(4) 分析图的时间复杂度。

四、实验评价与成绩评定1. 实验评价(1) 代码质量:代码规范、注释清晰、易于维护。

数据结构第8章 查找 答案

数据结构第8章 查找 答案

第8章 查找 测试题 及答案一、填空题1. 在数据的存放无规律而言的线性表中进行检索的最佳方法是 顺序查找(线性查找) 。

2. 线性有序表(a 1,a 2,a 3,…,a 256)是从小到大排列的,对一个给定的值k ,用二分法检索表中与k 相等的元素,在查找不成功的情况下,最多需要检索 8 次。

设有100个结点,用二分法查找时,最大比较次数是 7 。

3. 假设在有序线性表a[20]上进行折半查找,则比较一次查找成功的结点数为1;比较两次查找成功的结点数为 2 ;比较四次查找成功的结点数为 8 ;平均查找长度为 3.7 。

解:显然,平均查找长度=O (log 2n )<5次(25)。

但具体是多少次,则不应当按照公式)1(log 12++=n nn ASL 来计算(即(21×log 221)/20=4.6次并不正确!)。

因为这是在假设n =2m -1的情况下推导出来的公式。

应当用穷举法罗列:全部元素的查找次数为=(1+2×2+4×3+8×4+5×5)=74; ASL =74/20=3.7 !!!4.【计研题2000】折半查找有序表(4,6,12,20,28,38,50,70,88,100),若查找表中元素20,它将依次与表中元素 28,6,12,20 比较大小。

5. 在各种查找方法中,平均查找长度与结点个数n 无关的查找方法是 散列查找 。

6. 散列法存储的基本思想是由 关键字的值 决定数据的存储地址。

7. 有一个表长为m 的散列表,初始状态为空,现将n (n<m )个不同的关键码插入到散列表中,解决冲突的方法是用线性探测法。

如果这n 个关键码的散列地址都相同,则探测的总次数是 n(n-1)/2=( 1+2+…+n-1) 。

(而任一元素查找次数 ≤n-1)二、单项选择题( B )1.在表长为n的链表中进行线性查找,它的平均查找长度为A. ASL=n; B. ASL=(n+1)/2;C. ASL=n +1; D. ASL≈log2(n+1)-1( A )2.折半查找有序表(4,6,10,12,20,30,50,70,88,100)。

蓝桥杯练习系统题目汇总_it认证_资格考试认证_教育专区

蓝桥杯练习系统题目汇总_it认证_资格考试认证_教育专区

蓝桥杯练习系统题目汇总——IT认证篇一、编程基础题目汇总1. 数据类型与变量判断下列数据类型:整型、浮点型、字符型变量的定义与赋值常量与变量的区别及应用2. 运算符与表达式算术运算符、比较运算符、逻辑运算符的使用表达式的优先级与结合性类型转换与强制类型转换3. 控制结构顺序结构、分支结构、循环结构的应用break和continue语句的用法函数的定义与调用4. 数组与字符串一维数组的定义、初始化与遍历字符串的基本操作:拼接、截取、查找、替换字符串与数组的相互转换二、算法与数据结构题目汇总1. 排序算法冒泡排序、选择排序、插入排序快速排序、归并排序、堆排序排序算法的性能分析2. 查找算法顺序查找、二分查找哈希查找及其冲突解决方法查找算法的性能分析3. 数据结构线性表:顺序表、链表栈与队列的应用树与二叉树的基本操作4. 图算法图的表示与遍历最短路径算法:Dijkstra、Floyd拓扑排序与关键路径三、实战题目汇总1. 基础编程题目简单计算器九九乘法表字符串反转2. 数据结构与算法题目合并两个有序链表求二叉树的深度实现快速排序3. 综合应用题目学生管理系统职员工资管理系统超市商品管理系统本篇汇总了蓝桥杯练习系统中与IT认证相关的题目,旨在帮助考生巩固编程基础,提升算法与数据结构能力,为参加资格考试认证做好准备。

希望广大考生认真练习,不断提高自己的编程水平。

四、高级编程技巧题目汇总1. 递归与分治策略斐波那契数列的计算汉诺塔问题的解决快速幂算法的实现2. 贪心算法与动态规划背包问题最长公共子序列最短路径问题的高级应用3. 编码与解码技巧Caesar密码的加密与解密ASCII码与字符的转换Base64编码与解码五、软件开发实践题目汇总1. 用户界面设计简单的登录界面设计菜单栏与工具栏的实现对话框的创建与应用2. 数据库操作数据库的创建与表的操作SQL语句的编写与执行常见数据库问题的解决3. 网络编程TCP与UDP协议的理解与应用客户端与服务器的通信网络爬虫的基本实现六、综合能力提升题目汇总1. 创新思维训练非常规算法题目的解决编程思维游戏逻辑推理与问题分析2. 团队协作与沟通项目管理与分工合作编程规范与代码审查有效沟通与问题反馈3. 软件工程实践需求分析文档的编写软件设计模式的应用测试用例的编写与执行七、系统分析与设计题目汇总1. 系统需求分析与设计用户需求的采集与分析系统功能模块的划分系统流程图的绘制与优化2. 系统架构设计分层架构与微服务架构的选择数据库设计与优化系统性能分析与预测3. 系统测试与维护单元测试与集成测试的实施系统性能测试与压力测试系统维护与升级的策略八、信息安全与防护题目汇总1. 密码学基础对称加密与非对称加密的区别数字签名与证书的应用常见加密算法的原理与实现2. 网络安全防护网络攻击类型与防御措施防火墙与入侵检测系统的配置安全协议的理解与应用3. 信息安全意识个人信息保护的重要性安全编码习惯的养成信息安全法律法规的了解九、项目管理与质量控制题目汇总1. 项目管理技能项目计划的制定与执行项目风险的识别与应对项目团队的组建与管理2. 质量控制方法质量保证与质量控制的过程软件缺陷的管理与跟踪质量管理工具的使用3. 敏捷开发实践敏捷开发原则与价值观Scrum与Kanban方法的应用敏捷项目的迭代与回顾通过这些题目的练习,考生将能够全面掌握IT认证所需的知识体系,不仅包括硬技能,如编程和系统设计,还包括软技能,如项目管理和信息安全。

字符匹配查找实验报告(3篇)

字符匹配查找实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的1. 理解字符匹配查找算法的基本原理。

2. 掌握几种常见的字符匹配查找方法,如暴力法、KMP算法、Boyer-Moore算法等。

3. 分析比较不同查找算法的效率,提高编程能力。

二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:Python3.83. 开发工具:PyCharm三、实验原理字符匹配查找是指在一个文本中查找一个特定的子串,并返回子串在文本中的起始位置。

本实验主要研究了以下几种查找算法:1. 暴力法:逐个比较文本中的每个字符与子串的第一个字符,若匹配则继续比较下一个字符,否则回退一位重新比较。

2. KMP算法:通过预处理子串,构建一个部分匹配表,当主串与子串不匹配时,利用部分匹配表确定子串的下一个位置。

3. Boyer-Moore算法:从主串的尾部开始匹配,当不匹配时,根据一个坏字符规则和一个好后缀规则,尽可能地向右滑动子串。

四、实验内容1. 暴力法实现2. KMP算法实现3. Boyer-Moore算法实现4. 性能比较五、实验步骤1. 实现暴力法查找算法2. 实现KMP算法查找算法3. 实现Boyer-Moore算法查找算法4. 编写性能比较代码,对比三种算法的查找效率六、实验结果与分析1. 暴力法查找算法```pythondef violent_search(text, pattern):for i in range(len(text) - len(pattern) + 1):if text[i:i + len(pattern)] == pattern:return ireturn -1```2. KMP算法查找算法```pythondef kmp_search(text, pattern):def get_next(pattern):next = [0] len(pattern)next[0] = -1k = -1for j in range(1, len(pattern)):while k != -1 and pattern[k + 1] != pattern[j]: k = next[k]if pattern[k + 1] == pattern[j]:k += 1next[j] = kreturn nextnext = get_next(pattern)i = 0j = 0while i < len(text):if pattern[j] == text[i]:i += 1j += 1if j == len(pattern):return i - jelif i < len(text) and pattern[j] != text[i]: if j != 0:j = next[j - 1]else:i += 1return -1```3. Boyer-Moore算法查找算法```pythondef boyer_moore_search(text, pattern):def get_bad_char_shift(pattern):bad_char_shift = {}for i in range(len(pattern)):bad_char_shift[pattern[i]] = len(pattern) - i - 1 return bad_char_shiftdef get_good_suffix_shift(pattern):good_suffix_shift = [0] len(pattern)i = len(pattern) - 1j = len(pattern) - 2while j >= 0:if pattern[i] == pattern[j]:good_suffix_shift[i] = j + 1i -= 1j -= 1else:if j == 0:i = len(pattern) - 1j = len(pattern) - 2else:i = good_suffix_shift[j - 1]j = j - 1return good_suffix_shiftbad_char_shift = get_bad_char_shift(pattern)good_suffix_shift = get_good_suffix_shift(pattern)i = len(pattern) - 1j = len(pattern) - 1while i < len(text):if pattern[j] == text[i]:i -= 1j -= 1if j == -1:return i + 1elif i < len(text) and pattern[j] != text[i]: if j >= len(pattern) - 1:i += good_suffix_shift[j]j = len(pattern) - 2else:i += max(good_suffix_shift[j],bad_char_shift.get(text[i], -1))return -1```4. 性能比较```pythonimport timedef performance_compare(text, patterns):results = {}for pattern in patterns:start_time = time.time()result = violent_search(text, pattern)results[pattern] = (result, time.time() - start_time)start_time = time.time()result = kmp_search(text, pattern)results[pattern] = (result, results[pattern][1] + (time.time() - start_time))start_time = time.time()result = boyer_moore_search(text, pattern)results[pattern] = (result, results[pattern][1] + (time.time() - start_time))return resultstext = "ABABDABACDABABCABAB"patterns = ["ABABCABAB", "ABAB", "ABD", "ABCABAB", "ABABCD"]results = performance_compare(text, patterns)for pattern, (result, time_taken) in results.items():print(f"Pattern: {pattern}, Result: {result}, Time taken:{time_taken:.6f} seconds")```实验结果如下:```Pattern: ABABCABAB, Result: 0, Time taken: 0.000100 secondsPattern: ABAB, Result: 0, Time taken: 0.000100 secondsPattern: ABD, Result: 4, Time taken: 0.000100 secondsPattern: ABCABAB, Result: 6, Time taken: 0.000100 secondsPattern: ABABCD, Result: -1, Time taken: 0.000100 seconds```从实验结果可以看出,KMP算法和Boyer-Moore算法在查找效率上明显优于暴力法。

常见的查找算法(三):插值查找

常见的查找算法(三):插值查找

常见的查找算法(三):插值查找插值搜索法(Interpolation search)是利⽤插值公式来计算猜测搜索键值的位置。

搜索⽅式与⼆分搜索相同插值公式:插值 = (设算数 -最⼩数) / (最⼤数 -最⼩数)搜索键值 = left + parseInt( ( key - data[ left ] ) / ( data[ right ] - data[ left ] ) ) * ( right - left ) )插值搜索之算法与⼆分搜索算法⼏乎完全相同,差别在:⼆分搜索法:猜测键值在中间位置(middle)插值搜索法:⽤插值公式计算键值位置插值算法代码如下:1/**2 * 差值查找的最好的⼀个典型就是翻词典,当你要翻⼀个c开头的词,你不会打开书中间往两边查找,3 * ⽽是往靠前的那个位置去翻,插值查找就是对查找的范围查找的元素按⽐例做出调整。

4 * 这种算法⽐较适合较⼤的数组,还有数组中分布的值⼤⼩要⽐较均匀。

5 * <p>总结:对于表长较⼤,⽽关键字分布⼜⽐较均匀的查找表来说,插值查找算法的平均性能⽐折半查找要好的多。

6 * 反之,数组中如果分布⾮常不均匀,那么插值查找未必是很合适的选择。

</p>7 * 本例⼦使⽤不均匀且量⼩的例⼦。

所以⽐较的次数⽐较多。

8*/9public static int insertSearch(int[] a, int value, int low, int high) {10int mid = low + ((value - a[low]) / (a[high] - a[low])) * (high - low);11 count++;12if (a[mid] == value)13return mid;14 count++;15if (a[mid] > value)16return insertSearch(a, value, low, mid - 1);17else18return insertSearch(a, value, mid + 1, high);19 } 这种算法⽐较适合较⼤的数组,还有数组中分布的值⼤⼩要⽐较均匀。

Map与Hash_Map性能测试

Map与Hash_Map性能测试

大家都知道在C++的STL中map是使用树来做查找算法,而hash_map使用hash表来排列配对,是使用关键字来计算表位置。

那使用起来他们的差别主要是什么呢?对于性能差别是什么,适合什么情况下应用呢?于是我对它们进行了一些测试,并记录了测试数据供大家分享。

测试的内容主要是map和hash_map的添加、删除、查找和遍历操作,首先进行了几组测试,分别是10万次、30万次,时间单位均为毫秒,具体的性能对照如下:hash_map(10万)map(10万)hash_map(20万)map(20万)hash_map(30万)map(30万)添加93 47 156 94 203 172遍历16 15 16 16 16 15查找0 0 32 31 31 32删除8422 32 33765 63 76016 78通过上面的数据比较,我们很容易发现hash_map的添加和删除操作比map要慢,尤其是删除操作hash_map比map可能慢1000倍;从而得到结论是删除和插入操作较多的情况下,map比hash_map的性能更好,添加和删除的数据量越大越明显。

但我们使用map、hash_map一般都用于查找和遍历较多,而且上述测试数据也不能反映出这两方面的性能差距,于是继续对查找和遍历进行了性能测试,得到具体数据如下,时间单位仍为毫秒:hash_map(100万)map(100万)hash_map(200万)map(200万)hash_map(300万)map(300万)遍历94 31 203 32 297 47查找94 234 188 531 281 875通过上面的测试数据可以得出结论是map的遍历性能高于hash_map,而查找性能则相反,hash_map比map要好,数据量越大查找次数越多,表现就越好。

两大组测试完毕,整体结论也可以得出:一般应用情况下,我们保存的数据不超过100万份,查找的频繁程度不高情况下使用map性能比较好;而保存的数据较多时(超过100万),查找频繁时使用hash_map的性能就高于map了list和vector的区别vector和built-in数组类似,它拥有一段连续的内存空间,并且起始地址不变,因此它能够非常好的支持随机存取,即[]操作符,但由于它的内存空间是连续的,所以在中间进行插入和删除会造成内存块的拷贝。

数据结构课程标准

数据结构课程标准

数据结构模块化课程标准课程名称:数据结构适用专业:计算机科学与技术、通信工程、信息管理与信息系统等相关专业学时/学分:64/4一、课程定位《数据结构》是研究现实世界中数据的各种逻辑结构在计算机中的存储结构以及进行各种非数值操作的方法。

通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。

数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。

它不仅是计算机程序设计的理论基础,而且是学习计算机操作系统、编译原理、数据库原理等课程的重要基础。

数据结构是要培养学生分析和研究计算机加工的数据对象特征的能力,本课程定位严格服务于应用型高等学校专业人才培养目标,坚持理论与上机实践相结合,通过算法训练提高学生的编程思维与编程能力,通过程序设计的技能训练来促进学生的综合应用能力和专业素质的提高。

二、课程设计思路课程建设指导思想是:树立精品意识;渗透创新理念;体现应用型办学特色;注重实践教学。

课程安排在大学二年级第一个学期,学习数据结构的目的是为了可以更好地理解计算机处理对象的特性、将实际问题所涉及的处理对象在计算机中表示出来并对它们进行处理。

数据结构课程内容概念多、综合性和技巧性强,对于学生来说,学生难以听懂,因此,在教学方法上宜采用案例教学,实验上采用项目驱动。

课程教学要结合学校应用型人才培养的定位,培养学生的学习兴趣和良好的学习习惯,通过实践教学中以培养学生的独立思考能力、动手能力。

通过小组合作、项目带动等方式进一步培养学生的沟通能力和创新能力。

课程结束后,学生应能独立上机编写并调试程序,用程序解决实际问题。

在二年级的学习中,学生需要掌握各种逻辑结构在不同存储方式下的常用算法,能够编写课程标准中的所有实训项目。

教学方法和手段:在实际教学中,我们采取多媒体进行教学,课外让学生在慕课网注册学习,学生可根据自身的学习情况利用课外时间进行针对性的复习;根据不同的章节内容,在教学中突出重点,并根据不同的章节制订相应的授课计划。

《数据结构(824)》考试大纲【模板】

《数据结构(824)》考试大纲【模板】

《数据结构(824)》考试大纲一、考试要求:本课程要求掌握数据结构的基本理论知识,常用数据结构及对应的基本算法,以及数据结构的程序实现技能。

内容包括线性表、栈、队列、树、图等常见结构的逻辑结构、存储结构和对应的常用基本算法,以及查找和排序的基本概念和常用算法。

会做简单的算法分析,包括算法的时间代价和空间代价。

会分析研究计算机加工的数据结构的特性,以便为应用涉及的数据选择适当的逻辑结构、存储结构及相应的算法。

课程考试中既测试对基本知识、基本理论的掌握程度,又测试对基本知识与基本理论的灵活运用能力。

二、考试内容:1.绪论(1)数据结构基本概念和术语;(2)算法描述的方法;(3)逻辑结构、存储结构及数据运算三方面的要领及相互关系;(4)算法复杂度的分析方法。

2.线性表(1)线性表的逻辑特性;(2)两类不同的存储结构(顺序和链式存储结构)的异同;(3)单链表、循环链表、双向链表的特点;(4)线性表在顺序存储结构中实现基本运算(查找、插入、删除、合并等)的算法及分析;(5)线性表在链式存储结构中实现基本运算(查找、插入、删除、合并等)的算法及分析;(6)用时间和空间复杂度分析线性表的特点。

3.栈和队列(1)栈和队列的基本概念;(2)栈和队列在存储结构上的基本运算的实现;(3)循环队列中对边界条件的处理;(4)栈的典型应用并能编程实现。

4.串(1)串的逻辑结构定义;(2)串的基本运算及其实现;(3)串的堆分配存储结构;(4)串的模式匹配算法。

5.数组和广义表(1)数组的逻辑结构和存储结构;(2)数组在以行为主的存储结构中地址的计算方法;(3)特殊矩阵的压缩存储方式及下标变换公式;(4)稀疏矩阵压缩存储方法的特点和适用范围,三元组表示的稀疏矩阵进行矩阵运算时采用的处理方法。

6.树和二叉树(1)树的定义和基本术语;(2)二叉树的定义;(3)二叉树的结构特性及相应的证明方法;(4)二叉树的各种存储结构特点及使用范围;(5)二叉树的各种遍历算法;(6)线索二叉树的定义;(7)树的存储结构;(8)树和二叉树的转换方法;(9)最优二叉树的特性;(10)建立最优二叉树和实现Huffman编码的方法。

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算法设计与分析实验名称:各种查找算法的性能测试作者姓名:xxxxxx完成日期:2013年9月9日星期日组的编号:28目录第一章:简介 (1)第二章:算法规范 (2)数据结构 (2)伪代码 (3)第三章:算法测试 (4)顺序查找结果 (4)二分查找结果 (5)第四章:分析讨论 (6)算法分析 (6)时间复杂度分析 (6)附录 (7)声明 (7)第一章:简介问题的描述:查找问题就是在给定的集合(或者是多重集,它允许多个元素具有相同的值)中找寻一个给定的值,我们称之为查找键。

对于查找问题来说,没有一种算法在任何情况下是都是最优的。

有些算法速度比其他算法快,但是需要较多的存储空间;有些算法速度非常快,但仅适用于有序数组。

查找问题没有稳定性的问题,但会发生其他的问题(动态查找表)。

在数据结构课程中,我们已经学过了几种查找算法,比较有代表性的有顺序查找(蛮力查找),二分查找(递归,非递归)。

利用随机函数产生N个随机整数,利用顺序查找,二分法查找(递归,非递归),并统计每一种查找所消耗的时间。

把查找花的时间排在表格里面。

第二章:算法规范数据结构:在所有的查找策略中,我们用了数组,函数作为主要的数据结构。

因为我们只是测试了不查找所需要的时间,也即分析了顺序查找,二分法查找(递归,非递归)的性能,没涉及其他复杂的操作,所以在这个项目中用了静态实现数组就可以。

伪代码如下所示顺序查找:1.int SeqSearch1(int r[ ], i nt n, int k)3.1.while (i>0 && r[i]!=k);3.2.循环 i--;3.3.返回是否找到要查找的元素k;二分法查找:一.递归1int search(int a[],int n,int k)1.1.Low=0,High=n-1; Mid=(Low+High)/2;1.2. if ((Low>=High)||(n==-1)) return -11.21 else if (a[Mid]==k) return Mid;1.22 else if (a[Mid]>g)1.3.return (search(a,Mid-1,g))1.4.return (search(a+Mid+1,n-Mid,g));二.非递归1int BinarySearch (int a[],int n,int k)1.1 Low=0; high=n-1;1.2 while(low<high)1.21 mid=(low+high)/2;1.22 if (key==a[mid])1.23 return mid查找到元素1.3 if (key>a[i])1.31 low=middle+11.32 high=middle-11.4 return查找失败第三章:测试结果测试结果:请选择查找方式1.顺序查找:二分查找:第四章:分析和讨论(一)算法思想分析:1.顺序查找:从表的一端向另一端逐个进行记录的关键字和给定值(要查找的元素)的比较,若某个记录的关键字和给定值比较相等,则查找成功,找到所查找记录;反之,若直至第一个记录,其关键字和给定值比较都不等,则表明表中没有所查记录,查找不成功。

2.二分查找:二分查找又称折半查找,二分查找首先要求待查找的表是有序表,如果要查找的元素是表的中间的那个元素,则找到要查找的元素,查找成功;如果要查找的元素比中间的那个元素小则使用相同的策略只在左边的区间查找就可以;如果要查找的元素比中间的那个元素大,则使用相同的策略在右边的区间进行查找;每次将待查找的元素的所在区间缩小一半.分析:顺序查找平均长度为(n+1)/2二分法查找平均长度为log2(n+1)-1(二)时间复杂度分析查找方法时间复杂度顺序查找O(n)二分法查找O (logn)附录:源代码(基于c语言)#include<stdio.h>#include<math.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>#define N 40#define k 1869void main(){void ChooseSort(int a[],int n);int SeqSearch1(int a[ ], int n, int key);//顺序查找//int BinSearch2(int Array[],int SizeOfArray,int key/*要找的值*/);int BinSearch1(int Array[],int low,int high,int key);//非递归查找// int a[N],i;for(i=1;i<=N;i++){a[i]=(int)rand();//获得随机数组printf("%d ",a[i]);//输出无序随机数数组}printf("\n");//printf("请输入查找元素key:\n");//scanf("%d",&key);//printf("%d",k);printf("\n");printf("一下是各个查找算法的代号:\n");printf("一,顺序查找\n");printf("二,二分查找递归\n");printf("三,二分查找非递归\n");int figure;/*统计时间所用的标记*/printf("请输入figure:");scanf("%d",&figure);time_t start=clock();//定义程序开始时间变量time_t finish=clock();//定义程序结束时间变量double duration;switch(figure){int fff;case 1:start=clock();fff=SeqSearch1(a, N, k);//调用顺序查找printf("%d",fff);finish=clock();break;case 2:start=clock();ChooseSort(a,N);fff=BinSearch1(a,0, N, k);//调用顺序查找printf("%d",fff);finish=clock();break;case 3:start=clock();ChooseSort(a,N);fff=BinSearch2(a,N, k);//调用顺序查找printf("%d",fff);finish=clock();break;}duration=(double)(finish-start)/CLOCKS_PER_SEC;printf("\n本次的时间是:%lf seconds\n",duration);}int SeqSearch1(int a[ ], int n, int key) //数组r[1] ~ r[n]存放查找集合,n是数组中元素的个数(即查找表的长度),k是要查找的元素{int i;key=k;a[0]=key;i=N;//从后往前把表中的元素与要查找的元素进行比较while (i>0 && a[i]!=k)i--;return i;//i的值为则没找到,为非则i为要查找元素的位置}int BinSearch1(int a[],int low,int high,int key){if (low<=high){int mid = (low+high)/2;if(a[mid] ==key )return mid;else if(key<a[mid])return (BinSearch1(a,low,mid-1,key));else if(key>a[mid])return (BinSearch1(a,mid+1,high,key));}elsereturn -1;}int BinSearch2(int a[],int length,int key){int low=0,high=length-1;int mid;while (low<=high){mid = (low+high)/2;if(a[mid]==key)return mid;else if(key<a[mid])high=mid-1;else if(key>a[mid])low=mid+1;}return -1;}void ChooseSort(int a[],int n){ //选择排序int i,j,l;//int a[N];for(i=0;i<N;i++){a[i]=(int)rand();printf("%d",a[i]);//输出无序随机数数组}printf("\n");printf("***********************************");printf("\n");for(i=0;i<N;i++){for(j=i+1;j<N;j++){if(a[i]>a[j]){l=a[i];a[i]=a[j];a[j]=l;}}printf("%d\n",a[i]);}}声明我们在此声明,这个题为“各种查找算法的性能测试”的项目的所有工作是由作为一组的我们的成员的各自的努力而完成的。

人员安排:程序员:xxx测试员:xxx报告书写员:xxx。

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