查找和排序(折半查找、二叉插入查找、直接插入排序、折半排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序)

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查找排序

查找排序
Low指向待查元素 所在区间的下界 mid指向待查元素所在 区间的中间位臵 high指向待查元素所 在区间的上界
解:① 先设定3个辅助标志: low,high,mid, 显然有:mid= (low+high)/2 ② 运算步骤:
(1) low =1,high =11 ,故mid =6 ,待查范围是 [1,11]; (2) 若 S[mid] < key,说明 key[ mid+1,high] , 则令:low =mid+1;重算 mid= (low+high)/2;. (3) 若 S[mid] > key,说明key[low ,mid-1], 则令:high =mid–1;重算 mid ; (4)若 S[ mid ] = key,说明查找成功,元素序号=mid; 结束条件: (1)查找成功 : S[mid] = key (2)查找不成功 : high<low (意即区间长度小于0)
while(low<=high)
{ mid=(low+high)/2; if(ST[mid].key= = key) return (mid); /*查找成功*/
else if( key< ST[mid].key) high=mid-1; /*在前半区间继续查找*/ else } return (0); /*查找不成功*/
4 5 6 7
0
1
2
90
10
(c)
20
40
K=90
80
30
60
Hale Waihona Puke 25(return i=0 )
6
讨论:怎样衡量查找效率?
——用平均查找长度(ASL)衡量。
如何计算ASL?

数据结构与算法教学大纲

数据结构与算法教学大纲

《数据结构》教学大纲一、课程基本信息课程名称:数据结构总学时:64(理论课内学时48,上机课内学时16)课程设计:24课程类型:必修课考试形式:半开卷考试讲课对象:计算机本科建议教材:《数据结构》(C语言版)陈明编著清华大学出版社课程简介:数据结构课程介绍如何组织各种数据在计算机中的存储、传递和转换。

内容包括:数组、链接表、栈和队列、串、树与森林、图、排序、查找、索引与散列结构等。

课程以结构化程序设计语言C语言作为算法的描述工具,强化数据结构基本知识和结构化程序设计基本能力的双基训练。

为后续计算机专业课程的学习打下坚实的基础。

二、课程的教学目标“数据结构”是计算机相关专业的一门重要专业基础课,是计算机学科的公认主干课。

课程内容由数据结构和算法分析初步两部份组成。

数据结构是针对处理大量非数值性程序问题而形成的一门学科,内涵丰富、应用范围广。

它既有完整的学科体系和学科深度,又有较强的实践性。

通过课程的学习,应使学生理解和掌握各种数据结构(物理结构和逻辑结构)的概念及其有关的算法;熟悉并了解目前常用数据结构在计算机诸多领域中的基本应用。

算法分析强调最基本的算法设计技术和分析方法。

要求学生从算法和数据结构的相互依存关系中把握应用算法设计的艺术和技能。

经过上机实习和课程设计的训练,使学生能够编制、调试具有一定难度的中型程序;以培养良好的软件工程习惯和面向对象的软件思维方法。

“数据结构”的前序课是《离散数学》、《C语言程序设计与算法初步》。

三、理论教学内容的基本要求及学时分配1、序论(2学时)学习目标:熟悉各类文件的特点,构造方法以及如何实现检索,插入和删除等操作。

重点与难点:本章无。

知识点:数据、数据元素、数据结构、数据类型、抽象数据类型、算法及其设计原则、时间复杂度、空间复杂度。

2、线性表(4学时)学习目标:(1)了解线性表的逻辑结构特性是数据元素之间存在着线性关系,在计算机中表示这种关系的两类不同的存储结构是顺序存储结构和链式存储结构。

五种查找算法总结

五种查找算法总结

五种查找算法总结一、顺序查找条件:无序或有序队列。

原理:按顺序比较每个元素,直到找到关键字为止。

时间复杂度:O(n)二、二分查找(折半查找)条件:有序数组原理:查找过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜素过程结束;如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。

如果在某一步骤数组为空,则代表找不到。

这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

时间复杂度:O(logn)三、二叉排序树查找条件:先创建二叉排序树:1. 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;2. 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;3. 它的左、右子树也分别为二叉排序树。

原理:在二叉查找树b中查找x的过程为:1. 若b是空树,则搜索失败,否则:2. 若x等于b的根节点的数据域之值,则查找成功;否则:3. 若x小于b的根节点的数据域之值,则搜索左子树;否则:4. 查找右子树。

时间复杂度:四、哈希表法(散列表)条件:先创建哈希表(散列表)原理:根据键值方式(Key value)进行查找,通过散列函数,定位数据元素。

时间复杂度:几乎是O(1),取决于产生冲突的多少。

五、分块查找原理:将n个数据元素"按块有序"划分为m块(m ≤ n)。

每一块中的结点不必有序,但块与块之间必须"按块有序";即第1块中任一元素的关键字都必须小于第2块中任一元素的关键字;而第2块中任一元素又都必须小于第3块中的任一元素,……。

然后使用二分查找及顺序查找。

考研数据结构复习

考研数据结构复习

路径长度:从一个结点到另一个结点路径上的分支数目;
结点的路径长度:从根到该结点的路径长度;
树的路径长度:树中所有叶子结点的路径长度之和;记为PL.
在结点数相同的条件下,完全二叉树是路径最短的二叉树
1
1
2
4
5
3 6
2
4
5
3 67
7
8
8
非完全二叉树 PL=10
完全二叉树PL=9
(路径最短的二叉树不唯一,不是完全二叉树,也可能路径长度最短)
a1
a2
ai-1 ai ai+1
an
头指针:存放线性链表中第一个结点的存储地址; 头结点:链表的第一个元素结点前的附加结点;
带头结点的线性链表:第一个元素结点前增加一个附加 结点的线性链表称为 带头结点的线性链表;
head是头指针
head
a1
a2
头结点
线性链表的每个结点中只有一个指针域
故也称为单链表
ai-
ai
ai+1
ann
1
空指针
例1、设一单向链表的头指针为head,链表的记录中 包含着整数类型的key域,试设计算法,将此链表的记录 按照key递增的次序进行就地排序。(不允许使用数组 做辅助存储)或将最小的数据移到链表的最前面。
例2、将单链表L1拆成二个链表,其中以L1为头的 链表保持原来向后的链接,另一个链表的头为L2, 其链接方向与L1相反,L1包含原链表的奇数序号的 节点,L2包含原链表的偶数序号的节点。
中序遍历序列: D,B,G,E,A,C,F
后序遍历(L R T)
若二叉树非空 (1)后序遍历左子树 (2)后序遍历右子树
(3)访问根结点

数据结构——查找,顺序查找,折半查找

数据结构——查找,顺序查找,折半查找

实验五查找的应用一、实验目的:1、掌握各种查找方法及适用场合,并能在解决实际问题时灵活应用。

2、增强上机编程调试能力。

二、问题描述1.分别利用顺序查找和折半查找方法完成查找。

有序表(3,4,5,7,24,30,42,54,63,72,87,95)输入示例:请输入查找元素:52输出示例:顺序查找:第一次比较元素95第二次比较元素87 ……..查找成功,i=**/查找失败折半查找:第一次比较元素30第二次比较元素63 …..2.利用序列(12,7,17,11,16,2,13,9,21,4)建立二叉排序树,并完成指定元素的查询。

输入输出示例同题1的要求。

三、数据结构设计(选用的数据逻辑结构和存储结构实现形式说明)(1)逻辑结构设计顺序查找和折半查找采用线性表的结构,二叉排序树的查找则是建立一棵二叉树,采用的非线性逻辑结构。

(2)存储结构设计采用顺序存储的结构,开辟一块空间用于存放元素。

(3)存储结构形式说明分别建立查找关键字,顺序表数据和二叉树数据的结构体进行存储数据四、算法设计(1)算法列表(说明各个函数的名称,作用,完成什么操作)序号 名称 函数表示符 操作说明1 顺序查找 Search_Seq 在顺序表中顺序查找关键字的数据元素2 折半查找 Search_Bin 在顺序表中折半查找关键字的数据元素3 初始化 Init 对顺序表进行初始化,并输入元素4 树初始化 CreateBST 创建一棵二叉排序树5 插入 InsertBST 将输入元素插入到二叉排序树中6 查找 SearchBST在根指针所指二叉排序树中递归查找关键字数据元素 (2)各函数间调用关系(画出函数之间调用关系)typedef struct { ElemType *R; int length;}SSTable;typedef struct BSTNode{Elem data; //结点数据域 BSTNode *lchild,*rchild; //左右孩子指针}BSTNode,*BSTree; typedef struct Elem{ int key; }Elem;typedef struct {int key;//关键字域}ElemType;(3)算法描述int Search_Seq(SSTable ST, int key){//在顺序表ST中顺序查找其关键字等于key的数据元素。

列出常见的查找和排序方法

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。

数据结构查找与排序

数据结构查找与排序

第二部分 排序
• 各种排序算法的特性
– 时间性能(最好、最坏、平均情况) – 空间复杂度 – 稳定性
• 常见排序算法
– 堆排序-堆的定义,创建堆,堆排序(厦大3次,南航2次,南大3次) – 快速排序 – 基数排序 – 插入排序 – 希尔排序 – 冒泡排序 – 简单选择排序 – 归并排序
一、基于选择的排序
• 快速排序算法关键字的比较和交换也是跳跃式进行的,所以快速排序 算法也是一种不稳定的排序方法。
• 由于进行了递归调用,需要一定数量的栈O(log2n)作为辅助空间
例如
1、快速排序算法在 数据元素按关键字有序的 情况下最不利于发挥其长处。
2、设关键字序列为:49,38,66,80,70,15,22,欲对该序列进行从小到大排序。 采用待排序列的第一个关键字作为枢轴,写出快速排序法的一趟和二趟排序之 后的状态
49
49
38
66
38
10
90
75
10
20
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20
10
38
20
90
75
66
49
2.序列是堆的是( C )。 A.{75, 65, 30, 15, 25, 45, 20, 10} B.{75, 65, 45, 10, 30, 25, 20, 15} C.{75, 45, 65, 30, 15, 25, 20, 10} D.{75, 45, 65, 10, 25, 30, 20, 15}
➢ 依靠“筛选”的过程
➢ 在线性时间复杂度下创建堆。具体分两步进行: 第一步,将N个元素按输入顺序存入二叉树中,这一步只要求满 足完全二叉树的结构特性,而不管其有序性。
第二步,按照完全二叉树的层次遍历的反序,找到第一个非叶子结点, 从该结点开始“筛选”,调整各结点元素,然后按照反序,依次做筛选,直到做 完根结点元素,此时即构成一个堆。

计算机数据结构知识点梳理 顺序查找法、折半查找法

计算机数据结构知识点梳理		顺序查找法、折半查找法
分析:这是一个在单链表中查找结点,在结点内查找给定值的过程。
typedef struct node{ int A[m];
//每个结点含有m个整数,本例m为5 struct node *next;
}LNode, *LinkList; typedef struct{
int j; //正整数在结点内的序号 LNode *s; //结点的指针 }rcd;
}
[题2]顺序存储的某线性表共有123个元素,按分块查找的要求等分为3块。若对索引 表采用顺序查找方法来确定子块,且在确定的子块中也采用顺序查找方法,则在等 概率的情况下,分块查找成功的平均查找长度为( )。
A.21
B. 23
C. 41
D. 62
分析:分块查找成功的平均查找长度为ASL=(s2+s+n)/2s。在本题中,n=123, s=123/3=41,故平均查找长度为23。
对表中每个数据元素的查找过程,可用二叉树来描述,称这个描述折半查找过 程的二叉树为判定树,表的中间结点是二叉树的根,左子表相当于左子树, 右子表相当于右子树。折半查找的过程是从根结点到待查找结点的过程,不 论查找成功或失败,查找长度均不超过树的高度,因此,如果有序表的长度 为n,那么在查找成功时与给定值进行比较的关键字个数至多为[㏒2n] +1。
4 、分块查找法
分块查找法要求将列表组织成以下索引顺序结构: (1)首先将列表分成若干个块(子表)。一般情况下,块的长度均匀, 最后一块 可以不满。每块中元素任意排列,即块内无序,但块与块之间有序。 (2)构造一个索引表。其中每个索引项对应一个块并记录每块的起始位置,以及每 块中的最大关键字(或最小关键字)。索引表按关键字有序排列。
假定将长度为n的表分成b块,且每块含s个元素,则b=n/s。又假定表中每个元素的查 找概率相等,则每个索引项的查找概率为1/b,块中每个元素的查找概率为1/s。

顺序查找直接查找折半查找算法

顺序查找直接查找折半查找算法

顺序查找直接查找折半查找算法一、顺序查找算法顺序查找也被称为线性查找,是一种简单直观的算法。

其基本原理是逐个遍历数据集中的元素,直到找到目标值为止。

算法步骤如下:1.从数据集的第一个元素开始顺序遍历。

2.如果当前元素与目标值相同,返回元素的索引。

3.如果遍历到数据集的最后一个元素仍未找到目标值,返回失败。

顺序查找算法的时间复杂度为O(n),其中n为数据集的大小。

由于需要遍历整个数据集,这种算法适用于小型数据集。

二、直接查找算法直接查找算法也被称为线性查找优化算法,其思想是在遍历数据集时,通过跳跃一定步长快速确定目标值所在的范围,然后在该范围内进行顺序查找。

算法步骤如下:1.设定步长为k。

2.从数据集的第一个元素开始,每次跳跃k个元素。

3.如果当前元素大于目标值,将步长减半并继续跳跃,直到找到目标值或步长变为1为止。

4.在跳跃范围内进行顺序查找,找到目标值则返回索引,否则返回失败。

直接查找算法的时间复杂度为O(n/k),其中n为数据集的大小,k为步长。

通过调整步长,可以在时间和空间之间取得平衡。

折半查找算法是一种效率较高的算法,也被称为二分查找。

其基本原理是将数据集分为两半,通过比较目标值与中间元素的大小关系来确定目标值所在的范围,然后在该范围内进行递归查找。

算法步骤如下:1.将数据集按升序或降序排列。

2.初始化左右指针,分别指向数据集的第一个和最后一个元素。

3.计算中间元素的索引。

4.如果中间元素等于目标值,则返回索引。

5.如果中间元素大于目标值,则更新右指针为中间元素的前一个元素,重复步骤36.如果中间元素小于目标值,则更新左指针为中间元素的后一个元素,重复步骤37.当左指针大于右指针时,返回失败。

折半查找算法的时间复杂度为O(logn),其中n为数据集的大小。

由于每次都将数据集分为两半,因此效率较高。

但是该算法要求数据集必须有序。

综上所述,顺序查找、直接查找和折半查找算法都是常用的算法,适用于不同规模和有序性的数据集。

数据结构复习题及答案

数据结构复习题及答案

数据结构复习题及答案数据结构习题一、名词解释1.数据、数据元素、数据项、数据结构、数据的逻辑结构、数据物理结构、顺序存储、链式存储、算法、时间复杂度、空间复杂度。

2.线性表、顺序表、单链表、双向链表、循环链表、双向循环链表、三个概念的区别:头指针、头结点、首元结点(第1个元素结点)。

3.栈(顺序栈、链栈)、队列(顺序队、链队)、循环队列、递归、稀疏矩阵、三元组。

4.树、叶子结点、结点的度、树的度、树的高(深)度、二叉树、遍历、满二叉树、完全二叉树、哈夫曼树、WPL、哈夫曼编码。

5.图(有向、无向)、网、边、弧、度、入度、出度、完全图(有向、无向)、(强)连通图(分量)、(最小)生成树、邻接矩阵、邻接表、DFS、BFS。

6.查找表、关键字、静态查找、动态查找、ASL、顺序查找、折半查找、分块查找、二叉排序树。

7、排序、内(外)排序、稳定性、插入(直接、希尔),交换(起泡、快速),选择(直接、堆),2路归并。

一、填空题1.数据结构是研究数据的_逻辑结构__和___物理结构__,并在这种结构上定义相关的运算,设计实现这些运算的算法,分析算法的效率。

算法的效率包括时间和空间两个方面,分别称为___时间复杂度____和__空间复杂度___。

2.数据的基本单元是__数据元素__,数据的最小单元是__数据项_。

3.算法是对特定问题求解___步骤___的一种描述,是指令的有限序列。

4.一个算法的时间复杂度为(3n3+2n—7),其数量级表示为O(n3)_。

5.一个算法具有5个特性:确定性、可行性、有穷性、输入和输出。

6.算法机能的阐发和怀抱,能够从算法的工夫庞大度和空间庞大度来评判算法的好坏。

7.数据的逻辑布局包孕调集布局、线性布局、树形布局和图型布局四品种型。

8.数据布局在计较机中的表示称为数据的物理布局,它能够采用__按次存储___或__链式存储_两种存储方法。

9.线性表有两种存储布局,划分为按次存储和链式存储。

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

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。

2013年-数据结构-复习题

2013年-数据结构-复习题

第一部分:数据结构——线性结构(顺序表、链表、栈、队列、数组、串)考点:1、时间复杂度2、数据的逻辑结构与存储结构相关知识——分类、与存储结构之间的关系3、顺序表的知识——特点4、链表的知识——编程求单链表中结点的个数、插入、删除。

5、栈与队列知识——特点、循环队列、基本术语、链队列6、数组与矩阵——求元素的地址、稀疏矩阵行优先存储:下标从1开始:Loc(A i,j) = Loc(A1,1)+[(i-1)*n+j-1]*b下标从0开始:Loc(A i,j) = Loc(A0,0)+(i*n+j)*b 列优先存储:下标从1开始:Loc(A i,j) = Loc(A1,1)+[(j-1)*m+i-1]*b下标从0开始:Loc(A i,j) = Loc(A0,0)+(j*m+i)*b1. 设顺序线性表中有n个数据元素,则第i个位置上插入一个数据元素需要移动表中___________个数据元素;删除第i个位置上的数据元素需要移动表中___________个元素。

2.数据的逻辑结构通常有集合、线性结构、_________ 和 _________ 四类结构。

3.若进栈序列为a、b、c ,且进栈和出栈可以穿插进行,则可能出现_________个不同的出栈序列。

4.在栈结构中,允许插入的一端称为 _________;在队列结构中,允许删除的一端称为 _________。

5. 下列程序段的时间复杂度为_____________s=0;for(i=1;i<n;i++)for(j=1;j<n;j++)s+=i*j;6. 假设某个带头结点的单链表的头指针为head,则判定该表为空表的条件()A、head= =NULLB、head->next= =NULLC、head!=NULLD、head->next= =head7. 栈是一种操作受限的线性结构,其操作的主要特点是()A、先进先出B、后进先出C、进优于出D、出优于进8. 假设以数组A[n]存放循环队列的元素,其头、尾指针分别为front和rear。

数据结构排序算法稳定性总结——写给自己看

数据结构排序算法稳定性总结——写给自己看

数据结构排序算法稳定性总结——写给⾃⼰看⼀、排序分类(1)插⼊类:直接插⼊排序、折半插⼊排序、希尔排序(2)交换类:冒泡排序、快速排序(3)选择类:简单选择排序、堆排序(属于树形选择排序)(4)归并类:2-路归并排序(5)分配类:基数排序⼆、排序稳定性及其原因(1)稳定排序:直接插⼊排序、折半插⼊排序、冒泡排序、2-路归并排序、基数排序直接插⼊排序:每次将⼀个待排序的记录,按其关键字的⼤⼩插⼊到已经排好序的⼀组记录的适当位置上。

在数组内部前半部为排好序的记录,后半部是未排好序的。

⽐较时从前半部的后向前⽐较,所以不会改变相等记录的相对位置。

折半插⼊排序:将直接插⼊排序关键字⽐较时的查找利⽤“折半查找”来实现,本质并没有改变还是⼀种稳定排序。

冒泡排序:通过两两⽐较相邻记录的关键字,如果发⽣逆序,则进⾏交换。

也不会改变相等记录的相对位置。

2-路归并排序:将两个有序表合并成⼀个有序表。

每次划分的两个⼦序列前后相邻。

合并时每次⽐较两个有序⼦序列当前较⼩的⼀个关键字,将其放⼊排好序的序列尾部。

因为两⼦序列相邻,合并时也没有改变相等记录的相对位置,所以也是稳定的。

基数排序:对待排序序列进⾏若⼲趟“分配”和“收集”来实现排序。

分配时相等记录被分配在⼀块,没有改变相对位置,是⼀种稳定排序。

(2)不稳定排序:希尔排序、快速排序、堆排序希尔排序:采⽤分组插⼊的⽅法,将待排序列分割成⼏组,从⽽减少直接插⼊排序的数据量,对每组分别进⾏直接插⼊排序,然后增加数据量,重新分组。

经过⼏次分组排序之后,对全体记录进⾏⼀次直接插⼊排序。

但是希尔对记录的分组,不是简单的“逐段分割”,⽽是将相隔每个“增量”的记录分成⼀组(假如:有1~10⼗个数,以2为增量则分为13579、246810两组)。

这种跳跃式的移动导致该排序⽅法是不稳定的。

快速排序:改进的冒泡排序。

冒泡只⽐较相邻的两个记录,每次交换只能消除⼀个逆序。

快排就是通过交换两个不相邻的记录,达到⼀次消除多个逆序。

《数据结构》课程标准

《数据结构》课程标准

《数据结构》课程标准一、课程定位《数据结构》是大数据技术与应用专业的一门专业基础课程,本课程所涵盖的知识和技能是作为大数据技术与应用专业学生其他专业课程的核心基础课程之一。

通过本课程的学习,使学生能够获得学习后续专业课程所需的编程算法、数据结构方面的基础知识。

通过本课程及其实践环节教学,使学生能够培养良好的编程习惯,锻炼计算机软件算法思想,并培养学生分析问题和解决问题的能力。

为以后进行实际的软件开发工作打下良好的专业知识和职业技能基础。

二、课程目标通过本课程的学习,培养和提高计算机软件技术专业学生的职业核心能力和素质。

使学生能够具备良好的职业素养,具备团队协作、与人沟通等多方面的能力;使学生具有较强的编程专业基础知识和技能,并具备进行自我拓展的能力。

让学生能够具备深厚的专业基础,为今后的长足发展提供厚实而强大的动力。

1、知识目标本课程涵盖了以下知识目标:(1)掌握算法设计的基本度量方法;(2)掌握线性表、栈、队列、数组和二叉树抽象数据类型的实现及其基本的操作实现;(3)理解图抽象数据类型的实现及其基本的操作特点;(4)掌握常见查找算法和排序算法的特点和实现方法。

2、能力目标(1)能查阅英文版的相关技术手册;(2)能正确地实现常用的抽象数据类型,并能实现常见的基本操作;(3)能针对现实问题选择正确的数据结构,并能在所选择的数据结构基础上编写相应算法以解决该问题;(4)能够对所编写的算法进行简单的度量和评估。

3、素质目标(1)具有良好的心理素质,顽强的意志力,勇于克服困难;(2)具有较强的身心素质,适应艰苦工作需要;(3)具有较扎实的业务基础,并能不断进行创新和自我超越。

三、课程设计1、设计思想教学内容框架按照知识和技能递进的关系,本课程的内容框架设计如下图所示:教学内容框架示意图本课程教学内容按照线性表、栈、队列、数组、树及二叉树和图等基本数据结构的顺序来实施教学,最后将前面的基本数据结构应用于查询算法和排序算法的设计和实现。

VB教程03.查找和排序

VB教程03.查找和排序
查找过程:将表分成几块,块内无序,块间有序; 先确定待查记录所在块,再在块内查找
适用条件:分块有序表 算法实现
❖用数组存放待查记录,每个数据元素至少含有关键字域 ❖建立索引表,每个索引表结点含有最大关键字域和指
向本块第一个结点的指针
算法描述
Ch7_3.c
第9页,共41页。
索引表 22 48 86 1 7 13
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 5 13 19 21 37 56 64 75 80 88 92
判定树: 3
6 9
2
4 7 10
1
5 8 11
第7页,共41页。
算法评价
❖判定树:描述查找过程的二叉树叫~ ❖有n个结点的判定树的深度为log2n+1
❖折半查找法在查找过程中进行的比较次数最多不超过其判定树 的深度
❖哈希查找分析
哈希查找过程仍是一个给定值与关键字进行比较的过程 评价哈希查找效率仍要用ASL 哈希查找过程与给定值进行比较的关键字的个数取决于:
哈希函数 处理冲突的方法 哈希表的填满因子=表中填入的记录数/哈希表长度
第22页,共41页。
排序
排序定义——将一个数据元素(或记录)的任意 序列,重新排列成一个按关键字有序的序列叫~
构造:取关键字平方后中间几位作哈希地址 适于不知道全部关键字情况
❖折叠法
构造:将关键字分割成位数相同的几部分,然后取这几部分的 叠加和(舍去进位)做哈希地址
种类 移位叠加:将分割后的几部分低位对齐相加 间界叠加:从一端沿分割界来回折送,然后对齐相加
适于关键字位数很多,且每一位上数字分布大致均匀情况
查38
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 22 12 13 8 9 20 33 42 44 38 24 48 60 58 74 57 86 53

计算机常用排序方法

计算机常用排序方法

计算机常用排序方法排序是计算机科学中常用的操作之一,它的目的是将一组数据按照特定的规则进行排列,以便于后续的查找、统计和分析等操作。

计算机常用的排序方法有多种,本文将介绍其中的几种常见排序方法。

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之间的比较和交换来逐渐将最大的元素“冒泡”到最后。

具体实现时,从第一个元素开始,依次比较相邻元素的大小,如果前者大于后者,则交换它们的位置。

重复进行这个过程,直到所有元素都排好序为止。

冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),其中n为待排序序列的长度。

2. 插入排序插入排序是一种简单且高效的排序算法。

它的基本思想是将待排序序列分为已排序和未排序两部分,初始时已排序部分只有一个元素。

然后依次将未排序部分的元素插入到已排序部分的适当位置,直到所有元素都插入完毕。

具体实现时,可以通过比较和移动元素的方式来确定插入位置。

插入排序的时间复杂度为O(n^2),但在实际应用中,插入排序往往比冒泡排序更高效。

3. 选择排序选择排序是一种简单但低效的排序算法。

它的基本思想是每次从待排序序列中选择最小的元素,与当前位置的元素交换位置。

具体实现时,可以通过一次遍历找到最小元素的位置,并与当前位置的元素交换。

然后,从下一个位置开始,重复以上操作,直到所有元素都排好序为止。

选择排序的时间复杂度为O(n^2),与冒泡排序相同,但由于减少了元素交换的次数,因此比冒泡排序稍微高效一些。

4. 快速排序快速排序是一种常用且高效的排序算法,它基于分治的思想。

具体实现时,选择一个基准元素,将序列分为两部分,使得左边的元素都小于等于基准元素,右边的元素都大于等于基准元素。

然后,递归地对左右两部分进行快速排序。

快速排序的时间复杂度为O(nlogn),其中n为待排序序列的长度。

5. 归并排序归并排序是一种稳定且高效的排序算法,它基于分治的思想。

具体实现时,将待排序序列划分为若干个子序列,分别进行排序,然后再将排序好的子序列合并成一个有序序列。

《数据结构》课程标准

《数据结构》课程标准

《数据结构》课程标准一、概述(一) 课程的性质本课程为计算机专业技术人员提供必要的专业基础知识和技能训练,同时也是计算机应用相关学科所必须掌握的课程。

通过本课程的学习,使学生熟练掌握计算机程序设计中常见的各种数据的逻辑结构、存储结构及相应的运算,初步掌握算法的时间分析和空间分析的技术,并能根据计算机加工的数据特性运用数据结构的知识和技巧设计出更好的算法和程序,并进一步培养基本的良好的程序设计能力。

(二)课程基本理念以培养学生如何合理地组织数据、有效地存储和处理数据,正确地设计算法以及对算法进行的分析和评价的能力,学会数据的组织方法和实现方法,并进一步培养基本的良好的程序设计能力。

(三)课程设计思路本课程标准从计算机软件技术及应用技术专业的视角出发,以满足本专业就业岗位所必须具备的计算机软件技术基础知识为基础,教学内容设计通过岗位工作目标与任务分析,分解完成工作任务所必备的知识和能力,采用并列和流程相结合的教学结构,构建教学内容的任务和达到工作任务要求而组建的各项目,以及教学要求和参考教学课时数。

通过实践操作、案例分析,培养学生的综合职业能力,基本达到程序员级职业技能鉴定标准。

本课程建议课时为64学时,理论课时为20,实训课时为44,在具体教学过程中可进行进行调整。

二、课程目标(一)总目标本课程以培养学生的数据抽象能力和复杂程序设计的能力为总目标。

通过本课程的学习,学生可以学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、存储结构及其相应的运算,并初步掌握算法的时间分析和空间分析的技术;另一方面,本课程的学习过程也是复杂程序设计的训练过程,要求学生编写的程序结构清楚和正确易读,符合软件工程的规范。

(二)具体目标掌握各种主要数据结构的特点、计算机内的表示方法,以及处理数据的算法实现。

使学生学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,并初步了解对算法的时间分析和空间分析技术。

详解排序算法(一)之3种插入排序(直接插入、折半插入、希尔)

详解排序算法(一)之3种插入排序(直接插入、折半插入、希尔)

详解排序算法(⼀)之3种插⼊排序(直接插⼊、折半插⼊、希尔)直接插⼊排序打过牌的⼈都知道,当我们拿到⼀张新牌时,因为之前的牌已经经过排序,因此,我们只需将当前这张牌插⼊到合适的位置即可。

⽽直接插⼊排序,正是秉承这⼀思想,将待插⼊元素与之前元素⼀⼀⽐较,从⽽找到合适的插⼊位置。

那么使⽤直接插⼊排序,具体是怎样操作的呢?我们取 3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48 来进⾏⽰范。

(1)第1轮排序,3之前⽆可⽐较值,因此我们从44开始操作,取44和3⽐较,⼤于3,顺序保持不变。

得数据3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48(2)第2轮排序,取38和44⽐较,38 < 44,再将38与3⽐较,38 > 3,故将38放于第2位,得数据3, 38, 44, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48(3)第3轮排序,取5与44⽐较,5 < 44,再将5与38⽐较,5 < 38,再将5与3⽐较,5 > 3, 置于第2位,得数据3, 5, 38, 44, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48(4)如此经过14轮排序后,得到最终结果2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50动态图javascript实现function directInsertSort (arr) {let compare, // 对⽐元素下标current // 待插⼊元素值for (let i = 1; i < arr.length; i++) {current = arr[i]compare = i - 1while (current < arr[compare] && compare >= 0) {arr[compare + 1] = arr[compare]compare--}arr[compare + 1] = current}return arr}折半插⼊排序细⼼的同学可能已经注意到,当我们要将⼀个元素插⼊合适的位置时,其之前的元素是有序的,因此,我们可以⽤折半查找的⽅式来⽐对并插⼊元素,也就是所谓的折半插⼊排序。

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cout<<"输入待查找元素:";
int key;
cin>>key;
cout<<"折半查找:"<<endl;
Search_Bin(st,key);
cout<<"二叉排序查找"<<endl;
BiTree T=NULL;
for(i=0;i<st.length;i++)
SearchandIn(T,st.elem[i]);
{
MSort(L,L,1,L.length-1);

{
for(int i=1;i<L.length;i++)
cout<<L.r[i].key<<" ";
cout<<endl;
}
void main()
{
SSTable st;
--high;
int temp=L.r[low].key;
L.r[low].key=L.r[high].key;
L.r[high].key=temp;
while(low<high&&L.r[low].key<=pivotkey)
++low;
temp=L.r[low].key;
return false;
}
if(key==T->data)
return true;
else if(key<T->data)
return SearchandIn(T->lchild,key);
else
return SearchandIn(T->rchild,key);
{
min=L.r[j].key;
k=j;
if(i!=k)
{
int temp=L.r[i].key;
L.r[i].key=L.r[k].key;
L.r[k].key=temp;
L.r[low].key=L.r[high].key;
L.r[high].key=temp;
}
return low;
}
//快速排序
void QSort(list &L,int low,int high)
{
if(low<high)
{
int pivotloc=Partition(L,low,high);
int low=1,high=i-1;
while(low<=high)
{
int m=(low+high)/2;
if(L.r[0].key<L.r[m].key)
high=m-1;
else
low=m+1;
}
for(int j=i-1;j>=high+1;--j)
if((low-1)<((L.length-1)-low))
{
QSort(L,low,pivotloc-1);
QSort(L,pivotloc+1,high);
}
else
{
QSort(L,pivotloc+1,high);
QSort(L,low,pivotloc-1);
while(low<=high)
{
int mid=(low+high)/2;
if(key==st.elem[mid])
{
cout<<"要查找元素在:"<<mid+1<<"处"<<endl;
return 0;
}
else if(key<st.elem[mid])
high=mid-1;
else
low=mid+1;
}
if(low>high)
cout<<"查找元素在表中不存在"<<endl;
return 0;
}
typedef struct BiTNode
{
int data;
struct BiTNode *lchild,*rchild;
}
}
}
}
}
//堆排序
void HeapAdjust(heap &H,int s,int m)
{
RedType rc=H.r[s];
for(int j=2*s;j<=m;j*=2)
{
if(j<m&&(H.r[j].key<H.r[j+1].key))
int n;
cout<<"输入表的长度:";
cin>>n;
st.length=n;
cout<<"输入表中元素:"<<endl;
st.elem=(int *)malloc(st.length*sizeof(int));
for(int i=0;i<n;i++)
cin>>st.elem[i];
}
}
}
//选择排序
void SelectSort(list &L)
{
for(int i=1;i<L.length;i++)
{
int min=L.r[i].key;
for(int j=i+1;j<L.length;j++)
{
int k;
if(L.r[j].key<min)
++j;
if(!(rc.key<H.r[j].key))
break;
H.r[s]=H.r[j];
s=j;
}
H.r[s]=rc;
}
void HeapSort(heap &H)
{
for(int i=H.length/2;i>=1;--i)
HeapAdjust(H,i,H.length);
if(SearchandIn(T,key))
cout<<"查找成功"<<endl;
else
cout<<"查找失败"<<endl;
list L;
cout<<"输入有序表长度:"<<endl;
cin>>n;
L.length=n+1;
cout<<"输入有序表元素:"<<endl;
}
for(i=H.length-1;i>0;i--)
{
RedType temp=H.r[1];
H.r[1]=H.r[i];
H.r[i]=temp;
HeapAdjust(H,1,i-1);
}
}
//归并排序
void Merge(list L,list &h,int i,int m,int n)
{
list p;
if(s==t)
h.r[s]=L.r[s];
else
{
int m=(s+t)/2;
MSort(L,p,s,m);
MSort(L,p,m+1,t);
Merge(p,h,s,m,t);
}
}
void MergeSort(list &L)
{
h.r[k]=L.r[i];
k++;
i++;
}
if(j<=n)
while(k<=n&&j<=n)
{
h.r[k]=L.r[j];
k++;
j++;
}
}
void MSort(list L,list &h,int s,int t)
}
#define Maxsize 20
typedef struct
{
int key;
}RedType,*red;
typedef struct
{
RedType r[Maxsize+1];
int length;
}list,heap;
//插入排序
void InsertSort(list &L)
L.r[j+1]=L.r[j];
L.r[high+1]=L.r[0];
}
}
int Partition(list &L,int low,int high)
{
int pivotkey=L.r[low].key;
while(low<high)
{
while(low<high&&L.r[high].key>=pivotkey)
for(i=1;i<L.length;i++)
cin>>L.r[i].key;
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