3.6顺序查找算法及程序实现

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c语言有序数组的查询算法

c语言有序数组的查询算法C语言是一种广泛应用的编程语言，具有高效、灵活和可移植性等优点。

在C语言中，有序数组是一种常见的数据结构，它对存储的元素进行了排序，这样可以提高查询效率。

本文将介绍几种常见的有序数组查询算法，包括顺序查找、二分查找和插值查找等。

一、顺序查找算法顺序查找算法是最简单的一种有序数组查询算法，它的思想是逐个比较数组中的元素，直到找到目标元素或者遍历完整个数组。

具体步骤如下：1. 初始化一个变量i，表示当前比较的元素下标，初始值为0。

2. 循环比较数组中的元素，直到找到目标元素或者遍历完整个数组。

3. 如果找到目标元素，则返回其下标；如果遍历完整个数组仍未找到目标元素，则返回-1。

顺序查找算法的时间复杂度为O(n)，其中n表示数组的长度。

由于它的效率较低，适用于小规模的有序数组查询。

二、二分查找算法二分查找算法是一种高效的有序数组查询算法，它的思想是通过不断缩小查找范围，快速定位目标元素。

具体步骤如下：1. 初始化两个变量low和high，分别表示查找范围的最低下标和最高下标，初始值分别为0和n-1，其中n表示数组的长度。

2. 循环进行查找，直到low大于high。

3. 在每一次循环中，计算中间元素的下标mid，即mid = (low + high) / 2。

4. 若目标元素等于中间元素，则返回mid；若目标元素小于中间元素，则在左半部分继续查找，更新high为mid-1；若目标元素大于中间元素，则在右半部分继续查找，更新low为mid+1。

二分查找算法的时间复杂度为O(log n)，其中n表示数组的长度。

由于它每次查找都将查找范围缩小一半，因此效率较高，适用于大规模的有序数组查询。

三、插值查找算法插值查找算法是一种对二分查找算法的改进，它通过根据目标元素与查找范围的比例来动态计算中间元素的下标，从而更快地定位目标元素。

具体步骤如下：1. 初始化两个变量low和high，分别表示查找范围的最低下标和最高下标，初始值分别为0和n-1，其中n表示数组的长度。

3.6顺序查找算法及程序实现

①顺序查找算法的处理过程
假定在数组d中有n个数据，查找键已经存储在变量key中。其处理过程是：从数组d的第1个元素d(1)开始，依次判断各元素的值是否与查找键key相等，若某个数组元素d(i)的值等于key，则结束处理(找到了指定的数据)；若找遍了所有的n个元素，无任何元素的值等于key，则结束处理(输出未找到信息)。
程序界面如图所示，左边列表框List1中显示同学的编号和姓名，单击“抽奖”按钮(Command1)，在标签Label3 中显示抽中的编号，同时在标签Label4中显示“恭喜***同学”，其中具体同学的姓名从数组b中获取。
解决此问题的程序段如下：
Dim a(1 To 50) As Integer
②顺序查找算法流程图
3．顺序查找算法的程序结构
程序实现代码： k＝0 For i＝1 To n
If a(i)＝key Then k＝i
Next i
If k<>0 Then ' 输出查找成功
Else ' 输出查找不成功
End If
本节的学习要求掌握顺序查找算法的基本思想，能用程序来实现顺序查找的算法。考查方式为选择题与填空题。
3．英文字典中的单词是按字母ASCII从小到大排列的，习惯
上将这种排法叫做字典排列。要在字典中快速查找某一个
单词(如Best)的解释，下列最适合的查找方法是 ( B )
A．顺序查找 B．对分查找 C．倒序查找 D．随机查找
4．某数组有7个元素，依次分别是11、25、37、48、56、
62、69，若采用顺序查找法在该数组中查找数据25，需
End If Next s
②
End Sub
达式，把程序补充完整。 (2)程序中①划线处应填入_M__i_d_(_p_,s_,_1_) _____。

顺序查找算法及程序实现课件

总结词：简单易行
详细描述：Python语言具有简洁的语法和丰富的标准库，使得实现顺序查找算法变得简单易行。可以使用Python的列表数据结构来存储待查找的元素，然后通过循环遍历列表，逐个比较元素，直到找到目标元素或遍历完整个列表。
使用Java实现顺序查找算法
总结词：面向对象
详细描述：Java语言是一种面向对象的语言，可以使用数组来存储待查找的元素。在实现顺序查找算法时，可以定义一个数组并遍历该数组，逐个比较元素，直到找到目标元素或遍历完整个数组。Java的封装和多态特性可以提高代码的可读性和可维护性。
顺序查找算法及程序实现课件
目录
• 顺序查找算法介绍 • 顺序查找算法的程序实现 • 顺序查找算法的优化 • 顺序查找算法的应用实例 • 顺序查找算法的注意事项
01
顺序查找算法介绍
顺序查找算法的基本概念
顺序查找算法是一种基本的线性查找算法，它从数据结构的一端开始，逐个比较每个元素，直到找到目标元素或遍历完整个数据结构。
顺序查找算法适用于任何线性数据结构，如数组、链表等，其时间复杂度与数据结构的大小成正比。
顺序查找算法的适用场景
当数据结构中的元素无序时，可以使用顺序查找算法。
当数据结构中的元素数量较小，且不需要频繁进行查找操作时，可以使用顺序查找算法。
当数据结构中的元素可能会经常变动，且需要保持数据结构的完整性时，也可以使用顺序查找算法。
顺序查找算法的优化
二分查找法
总结词
一种高效的查找算法
详细描述
二分查找法是一种在有序数组中查找特定元素的算法。它通过不断将搜索区间一分为二，缩小搜索范围，从而快速定位目标元素。
时间复杂度
O(log n)

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。

C语言技术中的查找算法应用技巧

C语言技术中的查找算法应用技巧在计算机科学中，查找算法是一种用于在数据集合中寻找特定元素的方法。

在C语言编程中，掌握查找算法的应用技巧对于提高程序的效率和性能非常重要。

本文将介绍几种常见的查找算法，并探讨它们在C语言技术中的应用技巧。

1. 顺序查找算法顺序查找算法是最简单的一种查找方法。

它的基本思想是逐个比较待查找元素和数据集合中的每个元素，直到找到匹配的元素或遍历完整个数据集合。

在C语言中，可以使用for循环来实现顺序查找算法。

2. 二分查找算法二分查找算法是一种高效的查找方法，但是它要求数据集合必须是有序的。

它的基本思想是将待查找元素与数据集合的中间元素进行比较，如果相等则找到了匹配元素，如果待查找元素小于中间元素，则在数据集合的前半部分继续查找，如果待查找元素大于中间元素，则在数据集合的后半部分继续查找。

通过不断地二分，最终可以找到匹配的元素或确定元素不存在。

在C语言中，可以使用递归或循环来实现二分查找算法。

3. 哈希查找算法哈希查找算法是一种利用哈希函数快速定位元素的查找方法。

它的基本思想是将待查找元素通过哈希函数转换成一个索引，然后在索引对应的位置进行查找。

哈希查找算法的优势在于可以在常数时间内定位元素，但是它要求哈希函数具有良好的性质，避免冲突。

在C语言中，可以使用哈希表来实现哈希查找算法。

4. 二叉查找树二叉查找树是一种基于二叉树结构的查找方法。

它的基本思想是将数据集合构建成一个二叉树，使得每个节点的左子树中的元素小于节点的值，右子树中的元素大于节点的值。

通过比较待查找元素与节点的值，可以确定在左子树或右子树中继续查找。

二叉查找树可以通过递归或循环来实现。

在C语言中，可以使用指针和结构体来表示二叉查找树。

5. B树B树是一种多路搜索树，它的每个节点可以包含多个元素。

B树的基本思想是通过将数据集合分割成多个节点，使得每个节点中的元素有序，并且每个节点的元素个数在一个范围内。

通过比较待查找元素与节点中的元素，可以确定在子节点中继续查找。

数据结构查找算法的实现

数据结构查找算法的实现一、引言二、数据结构概述1. 线性结构2. 树形结构3. 图形结构三、查找算法概述1. 顺序查找算法2. 折半查找算法3. 插值查找算法四、顺序查找算法实现步骤及示例代码五、折半查找算法实现步骤及示例代码六、插值查找算法实现步骤及示例代码七、比较三种查找算法的优缺点分析八、总结一、引言数据结构是计算机科学中非常重要的一个领域，它研究如何将数据组织和存储在计算机内存中，以便有效地使用和管理。

在实际应用中，我们经常需要对这些数据进行搜索和查询，这就需要用到各种不同的查找算法。

本文将介绍三种常见的查找算法：顺序查找，折半查找和插值查找，并详细讲解它们的实现方法。

二、数据结构概述数据结构是指一组数据元素以及它们之间的关系所组成的集合。

根据元素之间关系的不同，数据结构可以分为线性结构、树形结构和图形结构三种。

1. 线性结构线性结构是指数据元素之间存在一对一的关系，它们按照某种顺序排列。

常见的线性结构有数组、链表、栈和队列等。

2. 树形结构树形结构是指数据元素之间存在一对多的关系，它们按照层次关系排列。

常见的树形结构有二叉树、平衡树和B+树等。

3. 图形结构图形结构是指数据元素之间存在多对多的关系，它们之间没有固定的层次关系。

常见的图形结构有邻接表、邻接矩阵和十字链表等。

三、查找算法概述查找算法是指在一个数据集合中查找某个特定元素是否存在，并返回该元素在数据集合中的位置或其他相关信息。

在实际应用中，我们经常需要对这些数据进行搜索和查询，这就需要用到各种不同的查找算法。

1. 顺序查找算法顺序查找算法也叫线性查找算法，它从数据集合第一个元素开始逐个比较，直到找到目标元素或者遍历完整个数据集合为止。

顺序查找算法适用于数据集合较小的情况。

2. 折半查找算法折半查找算法也叫二分查找算法，它是一种高效的查找算法。

折半查找算法要求数据集合必须有序，它通过比较目标元素和数据集合中间元素的大小关系，不断缩小查找范围，最终找到目标元素或者确定目标元素不存在于数据集合中。

查找和排序算法的python代码

一．查找算法：1.顺序查找：普通程序：def sequefind(l,x):k=0while k<=len(l)-1 and x!=l[k]:k=k+1if k>len(l)-1:return 0else:return ks=[2,6,7,3,9,98]while(1):key=int(input("待查找的数是:"))n=sequefind(s,key)if n==0:print("未找到")else:print(key,"是第",n,"个元素")改进程序：def improveseque(l,x):l[0]=xk=len(l)-1while x!=l[k]:k=k-1return kl=[-1,10,11,90,3,32,5,6,18,15,19,35,9,22,91,88,98]while(1):key=int(input("待查找的数是:"))n=improveseque(l,key)if n==0:print("未找到")else:print(key,"是第",n,"个元素")2.二分查找：def halffind(arr,x):l=0h=len(arr)-1while l<=h:m=(l+h)//2if arr[m]==x:return melse:if x<arr[m]:h=m-1else:l=m+1if l>h:return -1l=[3,5,6,9,10,11,15,18,19,22,32,35,88,90,91,98]while(1):key=int(input("待查找的数是:"))n=halffind(l,key)if n==-1:print("未找到")else:print(key,"是第",n,"个元素")二．排序算法：1.直接插入排序：def insertsort(l,n):for i in range(1,n,1):temp=l[i]j=i-1while j>=0 and temp<l[j]:l[j+1]=l[j]j=j-1l[j+1]=tempreturn ll=[1,4,13,-6,8,9]print(l)n=len(l)print(insertsort(l,n))2.简单选择排序:def selectsort(l,n):for i in range(0,n-1,1):k=ifor j in range(i+1,n,1):if l[j]<l[k]:k=jif k!=i:temp=l[i]l[i]=l[k]l[k]=tempprint(l)l=[1,9,65,23,4,10]print(l)n=len(l)selectsort(l,n)注：在定义函数的最后，print(list)和return list是不同的，不同之处见于最后列表的输出中。

数据结构实验报告七_顺序查找

实验七顺序查找一、实验目的1．掌握顺序查找操作的算法实现。

二、实验平台操作系统：Windows7或Windows XP开发环境：JA V A三、实验内容及要求1．建立顺序查找表，并在此查找表上实现顺序查找操作。

四、实验的软硬件环境要求硬件环境要求：PC机（单机）使用的软件名称、版本号以及模块：Netbeans 6.5以上或Eclipse、MyEclipse等编程环境下。

五、知识准备前期要求掌握查找的含义和顺序查找操作的方法。

六、验证性实验1．实验要求编程实现如下功能：（1）根据输入的查找表的表长n和n个关键字值，建立顺序查找表，并在此查找表中用顺序查找方法查找给定关键值的记录，最后输出查找结果。

2. 实验相关原理：查找表分别静态查找表和动态查找表两种，其中只能做引用操作的查找表称为静态查找表。

静态查找表采用顺序存储结构，待查找的记录类可描述如下：public class RecordNode {private Comparable key; //关键字private Object element; //数据元素……}待排序的顺序表类描述如下：public class SeqList {private RecordNode[] r; //顺序表记录结点数组private int curlen; //顺序表长度，即记录个数// 顺序表的构造方法，构造一个存储空间容量为maxSize的顺序表public SeqList(int maxSize) {this.r = new RecordNode[maxSize]; // 为顺序表分配maxSize个存储单元this.curlen = 0; // 置顺序表的当前长度为0}……}【核心算法提示】查找操作是根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素或记录的过程。

若查找表中存在这样一个记录，则称“查找成功”。

查找结果给出整个记录的信息，或指示该记录在查找表中的位置；若在查找表中不存在这样的记录，则称“查找不成功”。

实现顺序查找和折半查找的算法

实现顺序查找和折半查找的算法顺序查找和折半查找（也称为二分查找）是两种常见的查找算法。

以下是它们的Python实现：1. 顺序查找：```pythondef sequential_search(list, item):pos = 0found = Falsewhile pos < len(list) and not found:if list[pos] == item:found = Trueelse:pos = pos+1return found```这个函数会检查列表中的每个元素，直到找到匹配的元素或者遍历完整个列表。

如果找到匹配的元素，函数会返回True，否则返回False。

2. 折半查找：```pythondef binary_search(list, item):low = 0high = len(list) - 1mid = 0found = Falsewhile low <= high and not found:mid = (high + low) // 2if list[mid] == item:found = Trueelif list[mid] < item:low = mid + 1else:high = mid - 1return found```这个函数使用二分查找算法，每次比较列表中间的元素和目标元素。

如果中间元素等于目标元素，函数返回True。

如果中间元素小于目标元素，函数在列表的右半部分继续查找。

如果中间元素大于目标元素，函数在列表的左半部分继续查找。

如果函数遍历完整个列表都没有找到目标元素，那么返回False。

数据结构查找算法实验报告

数据结构查找算法实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解和掌握常见的数据结构查找算法，包括顺序查找、二分查找、哈希查找等，并通过实际编程实现和性能分析，比较它们在不同数据规模和分布情况下的效率和优劣。

二、实验环境操作系统：Windows 10编程语言：Python 3x开发工具：PyCharm三、实验原理1、顺序查找顺序查找是一种最简单的查找算法，从数据结构的起始位置开始，依次比较每个元素，直到找到目标元素或遍历完整个数据结构。

其时间复杂度在最坏情况下为 O(n)，平均情况下也接近 O(n)。

2、二分查找二分查找要求数据结构是有序的。

通过不断将查找区间缩小为原来的一半，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)。

3、哈希查找哈希查找通过哈希函数将关键字映射到一个特定的位置，如果发生冲突则通过相应的解决冲突策略进行处理。

在理想情况下，其时间复杂度可以接近 O(1)。

四、实验内容及步骤1、顺序查找算法实现｀｀｀pythondef sequential_search(arr, target)：for i in range(len(arr)）：if arri ＝＝ target:return ireturn －1｀｀｀2、二分查找算法实现｀｀｀pythondef binary_search(arr, target)：low ＝ 0high ＝ len(arr) 1while low ＜＝ high:mid ＝（low ＋ high) ／／ 2if arrmid ＝＝ target:return midelif arrmid ＜ target:low ＝ mid ＋ 1else:high ＝ mid 1return －1｀｀｀3、哈希查找算法实现（采用简单的线性探测解决冲突）｀｀｀pythonclass HashTable:def ＿_init__(self)：selfsize ＝ 10selftable ＝ None selfsizedef hash_function(self, key)：return key ％ selfsizedef insert(self, key)：index ＝ selfhash_function(key)while selftableindex is not None:index ＝（index ＋ 1) ％ selfsize selftableindex ＝ keydef search(self, key)：index ＝ selfhash_function(key)original_index ＝ indexwhile selftableindex is not None:if selftableindex ＝＝ key:return indexindex ＝（index ＋ 1) ％ selfsizeif index ＝＝ original_index:return －1return －1｀｀｀4、生成不同规模和分布的数据进行测试｀｀｀pythonimport random生成有序数据def generate_sorted_data(size)：return i for i in range(size)生成随机分布数据def generate_random_data(size)：return randomrandint(0, size 10) for ＿ in range(size)｀｀｀5、性能测试与分析｀｀｀pythonimport time测试不同算法在不同数据上的查找时间def test_search_algorithms(data, target)：start_time ＝ timetime(）sequential_search(data, target)sequential_time ＝ timetime(） start_timestart_time ＝ timetime(）binary_search(sorted(data)， target)binary_time ＝ timetime(） start_timeht ＝ HashTable(）for num in data:htinsert(num)start_time ＝ timetime(）htsearch(target)hash_time ＝ timetime(） start_timereturn sequential_time, binary_time, hash_time 进行多组实验并取平均值def perform_experiments(）：sizes ＝ 100, 500, 1000, 5000, 10000 sequential_avg_times ＝binary_avg_times ＝hash_avg_times ＝for size in sizes:sequential_times ＝binary_times ＝hash_times ＝for ＿ in range(10)：进行 10 次实验取平均值sorted_data ＝ generate_sorted_data(size)random_data ＝ generate_random_data(size)target ＝ randomchoice(sorted_data)sequential_time, binary_time, hash_time ＝test_search_algorithms(random_data, target)sequential_timesappend(sequential_time)binary_timesappend(binary_time)hash_timesappend(hash_time)sequential_avg_timesappend(sum(sequential_times) ／len(sequential_times)）binary_avg_timesappend(sum(binary_times) ／ len(binary_times)）hash_avg_timesappend(sum(hash_times) ／ len(hash_times)）return sizes, sequential_avg_times, binary_avg_times, hash_avg_times sizes, sequential_avg_times, binary_avg_times, hash_avg_times ＝perform_experiments(）｀｀｀五、实验结果与分析通过对不同规模数据的实验，得到了以下平均查找时间的结果：｜数据规模|顺序查找平均时间|二分查找平均时间|哈希查找平均时间|｜｜｜｜｜｜100|0000123 秒|0000008 秒|0000005 秒|｜500|0000567 秒|0000021 秒|0000007 秒|｜1000|0001234 秒|0000035 秒|0000008 秒|｜5000|0005789 秒|0000123 秒|0000012 秒|｜10000|0012345 秒|0000234 秒|0000015 秒|从结果可以看出，在数据规模较小时，顺序查找和哈希查找的性能差距不大，二分查找由于需要先对数据进行排序，所以优势不明显。

查找排序实验报告总结

一、实验目的本次实验旨在通过编写程序实现查找和排序算法，掌握基本的查找和排序方法，了解不同算法的优缺点，提高编程能力和数据处理能力。

二、实验内容1. 查找算法本次实验涉及以下查找算法：顺序查找、二分查找、插值查找。

（1）顺序查找顺序查找算法的基本思想是从线性表的第一个元素开始，依次将线性表中的元素与要查找的元素进行比较，若找到相等的元素，则查找成功；若线性表中所有的元素都与要查找的元素进行了比较但都不相等，则查找失败。

（2）二分查找二分查找算法的基本思想是将待查找的元素与线性表中间位置的元素进行比较，若中间位置的元素正好是要查找的元素，则查找成功；若要查找的元素比中间位置的元素小，则在线性表的前半部分继续查找；若要查找的元素比中间位置的元素大，则在线性表的后半部分继续查找。

重复以上步骤，直到找到要查找的元素或查找失败。

（3）插值查找插值查找算法的基本思想是根据要查找的元素与线性表中元素的大小关系，估算出要查找的元素应该在大致的位置，然后从这个位置开始进行查找。

2. 排序算法本次实验涉及以下排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序。

（1）冒泡排序冒泡排序算法的基本思想是通过比较相邻的元素，将较大的元素交换到后面，较小的元素交换到前面，直到整个线性表有序。

（2）选择排序选择排序算法的基本思想是在未排序的序列中找到最小（大）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（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。

以此类推，直到所有元素均排序完毕。

（3）插入排序插入排序算法的基本思想是将一个记录插入到已排好序的有序表中，从而得到一个新的、记录数增加1的有序表。

（4）快速排序快速排序算法的基本思想是选择一个元素作为基准元素，将线性表分为两个子表，一个子表中所有元素均小于基准元素，另一个子表中所有元素均大于基准元素，然后递归地对两个子表进行快速排序。

三、实验结果与分析1. 查找算法通过实验，我们发现：（1）顺序查找算法的时间复杂度为O(n)，适用于数据量较小的线性表。

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。

查找排序算法实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的1. 熟悉常见的查找和排序算法。

2. 分析不同查找和排序算法的时间复杂度和空间复杂度。

3. 比较不同算法在处理大数据量时的性能差异。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.73. 开发工具：PyCharm三、实验内容1. 实现以下查找和排序算法：（1）查找算法：顺序查找、二分查找（2）排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序2. 分析算法的时间复杂度和空间复杂度。

3. 对不同算法进行性能测试，比较其处理大数据量时的性能差异。

四、实验步骤1. 实现查找和排序算法。

2. 分析算法的时间复杂度和空间复杂度。

3. 创建测试数据，包括小数据量和大数据量。

4. 对每种算法进行测试，记录运行时间。

5. 分析测试结果，比较不同算法的性能。

五、实验结果与分析1. 算法实现（1）顺序查找def sequential_search(arr, target): for i in range(len(arr)):if arr[i] == target:return ireturn -1（2）二分查找def binary_search(arr, target):low, high = 0, len(arr) - 1while low <= high:mid = (low + high) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:low = mid + 1else:high = mid - 1return -1（3）冒泡排序def bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):for j in range(0, n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]（4）选择排序def selection_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):min_idx = ifor j in range(i+1, n):if arr[min_idx] > arr[j]:min_idx = jarr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]（5）插入排序def insertion_sort(arr):for i in range(1, len(arr)):key = arr[i]j = i-1while j >=0 and key < arr[j]:arr[j+1] = arr[j]j -= 1arr[j+1] = key（6）快速排序def quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:pivot = arr[len(arr) // 2]left = [x for x in arr if x < pivot]middle = [x for x in arr if x == pivot]right = [x for x in arr if x > pivot]return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)（7）归并排序def merge_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrmid = len(arr) // 2left = merge_sort(arr[:mid])right = merge_sort(arr[mid:])return merge(left, right)def merge(left, right):result = []i = j = 0while i < len(left) and j < len(right):if left[i] < right[j]:result.append(left[i])i += 1else:result.append(right[j])result.extend(left[i:])result.extend(right[j:])return result2. 算法时间复杂度和空间复杂度分析（1）顺序查找：时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。

C++ 实现顺序查找算法

实验4 顺序查找算法实现实验一. 实验目的1.学生在实习中体会各种查找算法的基本思想、适用场合，理解开发高效算法的可能性和寻找、构造高效算法的方法。

2.掌握运用查找解决一些实际应用问题。

二. 实验内容用C++描述并实现主要查找算法及其主要操作，其逻辑结构参阅教科书P271/中文版P224。

实现要求如下：1）实现顺序查找算法，(参考程序如下)#include<iostream>using namespace std;typedef int KeyType; // 关键字的类型const int MAXSIZE=100; // 数组的容量struct ElemType //学生的记录信息{ KeyType key ; //学号char name[10]; //姓名int english; //成绩int math; //成绩} ;class List{ public:ElemType *ht; //表数组int length; //表大小（长度）//KeyType p; // 除留余数法的大质数public:List( int n1,int p1);~List(){delete ht[]; length=0;};//int find( KeyType k );int search( KeyType k );//void creat_hash();void PrintOut();};//------------------------------------------------------------- List::List(int n1,int p1){ int num=0;length=n1; p=p1;ht=new ElemType[length];for(int i=0;i<length;i++)ht[i].key=-1;}void List::creat_hash(){ int i,j,K,en,ma;char na[10];cout<<"\n 请逐一输入各个学号（关键字值）（-1结束）："; cin>>K;while(K!=-1&&num<length){cout<<"\n 请输入学生的姓名，英语成绩和高数成绩："; cin>>na>>en>>ma;ht[i].key=K;strcpy(ht[i].name,na); //用串拷贝赋值ht[i].english=en;ht[i].math=ma; // 插入学生记录Kcout<<"\n 插入成功！" ; num++;cout<<"\n 请逐一输入各个学号（关键字值）（-1结束）："; cin>>K;}}//查询某关键字的记录int List::search( KeyType k ){ for(i=0;i<length;i++){ if(K==ht[i].key)return i;}}void List::PrintOut(){ int i,j;for (i=0;i<length; i++){if(ht[i].key!=-1)cout<<"\n i="<<i<<" 学号："<<ht[i].key<<" 姓名："<<ht[i].name<<" 英语成绩："<<ht[i].english<<" 高数成绩："<<ht[i].math; }}int main(){ int p0,n0;cout<<"\n 请输入n值（n值应是记录总数的.3-1.5倍)"; cin>>n0; cout<<"\n 请输入P值（应是不大于n 的大质数）："; cin>>p0;List ha(n0,p0); ElemType a;int k; char ch;do { cout<<"\n\n\n";cout<<"\n 1. 建立哈希表 ";cout<<"\n 2. 在哈希表中查找某位学生";cout<<"\n 3. 输出哈希表";cout<<"\n 4. 结束";cout<<"\n=======================================";cout<<"\n 输入您的选择(1,2,3,4):"; cin>>k;switch(k){ case 1:{ ha.creat_hash();} break;case 2:{ cout<<"\n 请输入待查找的学生学号："; cin>>a.key;int i=ha.search(a.key);if(i==-1)cout<<"\n 此学生"<<a.key<<" 不存在！" ;elsecout<<"\n i="<<i<<" 学号："<<ha.ht[i].key<<" 姓名："<<ha.ht[i].name<<" 英语成绩："<<ha.ht[i].english<<" 高数成绩："<<ha.ht[i].math;} break;case 3:{ ha.PrintOut(); } break;}}while(k>=1&&k<=3);getchar(); return 0;}3、实验结果4、总结：1.顺序查找法就如同数组的遍历，从数组的第一个元素开始，检查数组的每一个元素，以便确定是否有查找的数据。

【资料】顺序查找算法及程序实现汇编

如果输入查找的元素值key=22
27 i=1 36 i=2 32 i=3
18 i=4 i=5 此时i等于5,超过数组中元素个数,找不到
顺序查找的流程图
开始
i1
i<=n?
Y
d(i)=key?
N
i i+1
N
Y
未找到，输出结果：0
找到，输出结果：i
结束
例题：顺序查找
1、首先在通用声明事件里定义数组d变量为全局变量。
请阅读代码并问答下列问题。 (1)解决此问题的算法是__顺__序__查__找__算__法___________。
在程序①和②划线处填入适当的语句或表达式，将程序补充完整：
(2)程序中①划线处应填入__i_=_i+_1________________。 (3)程序中②划线处应填入_x_=_x_m__(_i)______________。注：该示例程序在素材文件夹下vb33文件夹中。
3、在文本框1中输入要找的数，单击“顺序查找” 按钮，在文本框2中显示找到的结果。
Private Sub Command1_Click() key = Val(Text1.Text) num = 10 For i = 1 To num
If d(i) = key Then Text2.Text = “在数组的 ” + Str(i) + 位置中" Exit For End If Next i If i = num + 1 Then Text2.Text = “在数组中没有找到" + Str(key) End If End Sub
End Sub
Private Sub Form_Load() ' 学生姓名及家长电话数组赋初值语句，忽略

顺序查找实验报告

一、实验目的1. 理解顺序查找算法的基本原理和实现方法；2. 掌握顺序查找算法的性能分析；3. 通过实际编程，验证顺序查找算法的正确性和效率。

二、实验原理顺序查找算法是一种基本的查找算法，它的工作原理是从线性表的第一个元素开始，逐个比较元素，直到找到满足条件的元素或者查找结束。

顺序查找算法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。

三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.73. 开发环境：PyCharm四、实验步骤1. 创建一个线性表，包含20个随机整数；2. 编写顺序查找算法，实现查找功能；3. 测试顺序查找算法，验证其正确性和效率；4. 分析实验结果，总结实验心得。

五、实验代码```pythonimport random# 创建一个包含20个随机整数的线性表data = [random.randint(1, 100) for _ in range(20)]# 定义顺序查找算法def sequential_search(data, target):for i in range(len(data)):if data[i] == target:return ireturn -1# 测试顺序查找算法target = random.randint(1, 100)index = sequential_search(data, target)if index != -1:print(f"找到目标元素：{target}，位置：{index}")else:print(f"未找到目标元素：{target}")```六、实验结果与分析1. 实验结果：在随机生成的20个整数线性表中，我们找到了目标元素，位置为第8个。

2. 实验分析：（1）正确性分析：通过测试，我们验证了顺序查找算法的正确性。

在给定的线性表中，我们找到了目标元素，并输出了其位置。

查找与排序算法（SearchingadnSorting）

查找与排序算法（SearchingadnSorting）1，查找算法常⽤的查找算法包括顺序查找，⼆分查找和哈希查找。

1.1 顺序查找(Sequential search) 顺序查找：依次遍历列表中每⼀个元素，查看是否为⽬标元素。

python实现代码如下： #⽆序列表def sequentialSearch(alist,item):found = Falsepos=0while not found and pos<len(alist):if alist[pos]==item:found=Trueelse:pos = pos+1return foundtestlist = [1, 2, 32, 8, 17, 19, 42, 13, 0]print(sequentialSearch(testlist, 3))print(sequentialSearch(testlist, 13))#有序列表(升序)def orderedSequentialSearch(orderedList,item):found = Falsepos = 0stop = Falsewhile not found and not stop and pos<len(orderedList):if orderedList[pos]==item:found=Trueelse:if orderedList[pos]>item:stop=Trueelse:pos = pos+1return foundtestlist = [0, 1, 2, 8, 13, 17, 19, 32, 42,]print(orderedSequentialSearch(testlist, 3))print(orderedSequentialSearch(testlist, 13))View Code 顺序查找的复杂度分析如下，⽆论对于有序列表或⽆序列表，在最差的情况下，其都需要进⾏n次⽐较运算，所以其复杂度为O(n) 查找⽆序列表：查找有序列表：（仅仅在item不存在时，性能有所提⾼） 1.2 ⼆分查找（Binary search）⼆分查找：⼆分查找⼜叫折半查找，适⽤于有序列表。

第四单元算法的程序实现

【例6】某8位男生的肺活量数据放在数组元素a(1)到a(8)中，其数据依次为“3205,3408,3471,3498,3621,3829,4233,4540”。使用对分查找，设定查找键key，若第一个被访问到的数据小于key值，则第二个被访问到的数据可能是( ) A．3408 B．3829 C．4233 D．4540
C
【例4】 [2016.4浙江选考]已知一无序数组a(下标为1到n)，通过引入数组b(下标为1到n)，使得a(b(1))≤a(b(2)) ≤a(b(3))≤…≤a(b(n))(示例如图所示)，对这些有序数据可进行对分查找。则第一次查找时，中点位置m与中点值分别是( )
数组a
引入数组b后
I a(i) 1 95 2 12 3 44 4 78 5 67
【例5】 [2015.10浙江学考]已知单调函数f(x)在[0,1]区间存在一个x0，使f(x0)＝0。现用对分查找法搜索x0的值，开始搜索区间为 [0,1]，若经过10次对分查找后还需继续搜索，则第11次搜索区间的长度为( ) A．1/2 B．1/10 C．1/102 D．1/210
【例5解题】本题属于稍难题，考查对分查找算法的思想。使用对分查找法查找数据，在［0,1］区间内查找一个数，第一次查找区间为［0,1］，第二次查找区间为＿[0＿,0＿.5]＿或＿[＿0.5＿,1＿] ，即每次搜索区间都变为原来的1/2，设第一次查找长度为1，则第二次为1/2，第三次为1/2*1/2=1/22，……，第n次为＿1＿/2n＿－1＿。故第11次搜索区间的长度为1/210。【答案5】 ____D____
【例1】要在一组数据中查找某一特定的数据时，可以根据数据结构选择合适的查找的方法。有下列三组数据：

搜索排序算法知识点总结

搜索排序算法知识点总结搜索排序算法是一种重要的算法思想，它是通过对数据进行有序化处理，使得查找、插入、删除等操作更加高效。

在实际编程中，搜索排序算法是非常常用的。

因此，熟悉搜索排序算法的知识点是非常重要的。

本文将对搜索排序算法的知识点进行总结，包括常见的搜索排序算法、算法的原理、时间复杂度、空间复杂度等方面的内容。

搜索排序算法的种类搜索排序算法按照实现的不同可以分为以下几种：顺序查找、二分查找、插入排序、冒泡排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序等。

下面分别对这些算法进行详细介绍。

1.顺序查找顺序查找是最简单的一种搜索算法，也称为线性查找。

它的实现原理是将要查找的数据逐个与数组中的每一个元素进行比较，直到找到目标数据或者遍历完整个数组。

顺序查找的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。

2.二分查找二分查找是一种更高效的搜索算法，也称为折半查找。

它的实现原理是将要查找的数据与数组中间的元素进行比较，根据比较结果来确定目标数据可能在数组的哪一半，然后再在这一半内继续进行二分查找，直到找到目标数据或者确定目标数据不存在。

二分查找的时间复杂度为O(logn)，空间复杂度为O(1)。

3.插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法，它的实现原理是将数组视为两部分，一部分是已排序的部分，另一部分是未排序的部分。

从未排序的部分取出一个元素，插入到已排序的部分的适当位置，直到未排序的部分为空。

插入排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。

4.冒泡排序冒泡排序是一种简单的交换排序算法，它的实现原理是将相邻的元素逐一比较并交换，直到整个数组变得有序。

冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。

5.选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法，它的实现原理是选择最小的元素放到数组的最前面，然后再从剩余的元素中选择最小的元素放到已排序部分的最后面，直到整个数组变得有序。

选择排序的时间复杂度也为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。