10.1几种基本排序算法的实现

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数据结构-内排序

数据结构-内排序

Shell排序的性能分析
Shell排序的时间复杂度在O(nlog2n)和O(n2)间, Knuth的 统计结论是,平均比较次数和记录平均移动次数在n1.25与 1.6n1.25之间
Shell排序是一种不稳定的排序方法
最后谈一下delta的取法。 Shell最初的方案是delta=n/2, delta=delta/2,直到delta=1。Knuth的方案是delta=delta/3 +1。其它方案有:都取奇数为好;或delta互质为好等等。 而使用象1, 2, 4, 8, …或1, 3, 6, 9, …这样的增量序列就不太 合适,因为这样会使几个元素多次被分到一组中,从而造 成重复排序,产生大量无用的比较操作
另外,在无序子表中向前移动的过程中,如果没 有交换元素,则说明无序子表已有序,无须再做 排序
24
冒泡排序算法实现
1 void bubble_sort(RecType R[ ], int n) { 2 //待排序元素用一个数组R表示,数组有n个记录
3 int i, j; 4 bool swap=TRUE; //判断无序子表是否已有序的变量
内排序和外排序 按照排序过程中使用内、外存的不 同将排序方法分为内排序和外排序。若待排序记录全 部在内存中,称为内排序;若待排序记录的数量很大, 以致内存一次不能容纳全部记录,在排序过程中需要 进行内、外存交换,称为外排序。本章仅讨论内排序
内排序可分为五大类:插入排序、交换排序、选择排 序、归并排序和基数排序
直接插入排序(straight insert sort) 折半插入排序(binary insert sort) Shell排序(Shell sort)
10
10.2.1 直接插入排序举例

十大经典排序算法总结

十大经典排序算法总结

⼗⼤经典排序算法总结最近⼏天在研究算法,将⼏种排序算法整理了⼀下,便于对这些排序算法进⾏⽐较,若有错误的地⽅,还请⼤家指正0、排序算法说明0.1 排序术语稳定:如果a=b,且a原本排在b前⾯,排序之后a仍排在b的前⾯不稳定:如果a=b,且a原本排在b前⾯,排序之后排在b的后⾯时间复杂度:⼀个算法执⾏所耗费的时间空间复杂度:⼀个算法执⾏完所需内存的⼤⼩内排序:所有排序操作都在内存中完成外排序:由于数据太⼤,因此把数据放在磁盘中,⽽排序通过磁盘和内存的数据传输才能进⾏0.2算法时间复杂度、空间复杂度⽐较0.3名词解释n:数据规模k:桶的个数In-place:占⽤常数内存,不占⽤额外内存Out-place:占⽤额外内存0.4算法分类1.冒泡排序冒泡排序是⼀种简单的排序算法。

它重复地⾛访过要排序的数列,⼀次⽐较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。

⾛访数列的⼯作是重复地进⾏直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。

这个算法的名字由来是因为越⼩的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端1.1算法描述⽐较相邻的元素,如果前⼀个⽐后⼀个打,就交换对每⼀对相邻元素做同样的⼯作,从开始第⼀对到结尾最后⼀对,这样在最后的元素应该会是最⼤的数针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后⼀个重复步骤1-3,知道排序完成1.2动图演⽰1.3代码实现public static int[] bubbleSort(int[] array) {if (array.length == 0)return array;for (int i = 0; i < array.length; i++)for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++)if (array[j + 1] < array[j]) {int temp = array[j + 1];array[j + 1] = array[j];array[j] = temp;}return array;}1.4算法分析最佳情况:T(n) = O(n) 最差情况:T(n) = O(n2) 平均情况:T(n) = O(n2)2.选择排序表现简单直观的最稳定的排序算法之⼀,因为⽆论什么数据都是O(n2)的时间复杂度,⾸先在未排序序列中找到最⼩(⼤)元素,与数组中第⼀个元素交换位置,作为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)的元素,与数组中的下⼀个元素交换位置,也就是放在已排序序列的末尾2.1算法描述1.初始状态:⽆序区为R[1..n],有序区为空2.第i躺排序开始时,当前有序区和⽆序区R[1..i-1]、R[i..n]3.n-1趟结束,数组有序化2.2动图演⽰2.3代码实现public static int[] selectionSort(int[] array) {if (array.length == 0)return array;for (int i = 0; i < array.length; i++) {int minIndex = i;for (int j = i; j < array.length; j++) {if (array[j] < array[minIndex]) //找到最⼩的数minIndex = j; //将最⼩数的索引保存}int temp = array[minIndex];array[minIndex] = array[i];array[i] = temp;}return array;}2.4算法分析最佳情况:T(n) = O(n2) 最差情况:T(n) = O(n2) 平均情况:T(n) = O(n2)3、插⼊排序是⼀种简单直观的排序算法,通过构建有序序列,对于未排序序列,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插⼊,需要反复把已排序元素逐步向后挪位,为最新元素腾出插⼊空间3.1算法描述1.从第⼀个元素开始,该元素可以认为已经被排序2.取出下⼀个元素(h),在已排序的元素序列中从后往前扫描3.如果当前元素⼤于h,将当前元素移到下⼀位置4.重复步骤3,直到找到已排序的元素⼩于等于h的位置5.将h插⼊到该位置6.重复步骤2-53.2动图演⽰3.3代码实现public static int[] insertionSort(int[] array) {if (array.length == 0)return array;int current;for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {current = array[i + 1];int preIndex = i;while (preIndex >= 0 && current < array[preIndex]) {array[preIndex + 1] = array[preIndex];preIndex--;}array[preIndex + 1] = current;}return array;}3.4算法分析最佳情况:T(n) = O(n) 最坏情况:T(n) = O(n2) 平均情况:T(n) = O(n2)4、希尔排序是简单插⼊排序经过改进之后的⼀个更⾼效的版本,也称为缩⼩增量排序,同时该算法是冲破O(n2)的第⼀批算法之⼀。

排序

排序

2
5
[2
[2
3
3
8] 5
5
9
1 6
1 6
8] 9
i=5
i=6
9
1
[2
[1 [1
3
2 2
5
3
8
5
9] 1 6
8 6 9] 6 8 9]
i=7 6
3 5
方法1:边比较边移动
void straightsort1(SqList &L){
//设立监视哨:r[i]r[0],在查找的过程中同时后移记录
for(i=2;i≤L.length;i++){ L.r[0]=L.r[i]; j=i-1; while(L.r[0].key<L.r[j].key){ L.r[j+1]=L.r[j]; j-- ;} L.r[j+1]= L.r[0]; } }//straightsort
{ L.r[0]=L.r[i]; j=i-step;
while(j≥1 && L.r[0].key<L.r[j].key)
{ L.r[j+step]=L.r[j]; //元素右移
j=j-step }; }
//考虑前一个位置
L.r[ j+step]=L.r[0]; //r[i]放在合适的位置 } //shellpass ---r[0]不是哨兵
10.1.1 直接插入排序
在数组{r[1],r[2],… ,r[n] } 中从第二个元素 起,将其依次插入到前面已排好序的序列中。 设立监视哨:r[i]r[0]
r[0] r[1] r[2]… r[j] r[j+1] … r[i-1] r[i] …

数据结构答案 第10章 排序学习与指导

数据结构答案 第10章 排序学习与指导

第10章排序10.1 知识点分析1.排序基本概念:(1)排序将数据元素的任意序列,重新排列成一个按关键字有序(递增或递减)的序列的过程称为排序。

(2)排序方法的稳定和不稳定若对任意的数据元素序列,使用某个排序方法,对它按关键字进行排序,若对原先具有相同键值元素间的位置关系,排序前与排序后保持一致,称此排序方法是稳定的;反之,则称为不稳定的。

(3)内排序整个排序过程都在内存进行的排序称为内排序,本书仅讨论内排序。

(4)外排序待排序的数据元素量大,以致内存一次不能容纳全部记录,在排序过程中需要对外存进行访问的排序称为外排序。

2.直接插入排序直接插入排序法是将一个记录插到已排序好的有序表中,从而得到一个新的,记录数增1的有序表。

3.二分插入排序二分插入排序法是用二分查找法在有序表中找到正确的插入位置,然后移动记录,空出插入位置,再进行插入的排序方法。

4.希尔排序希尔排序的基本思想是:先选取一个小于n的整数d1作为第一个增量,把待排序的数据分成d1个组,所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组内,在各组内进行直接插入排序,每一趟排序会使数据更接近于有序。

然后,取第二个增量d2,d2< d1,重复进行上述分组和排序,直至所取的增量d i=1(其中d i< d i-1 < ……< d2< d1),即所有记录在同一组进行直接插入排序后为止。

5.冒泡排序冒泡法是指每相邻两个记录关键字比大小,大的记录往下沉(也可以小的往上浮)。

每一遍把最后一个下沉的位置记下,下一遍只需检查比较到此为止;到所有记录都不发生下沉时,整个过程结束。

6.快速排序快速排序法是通过一趟排序,将待排序的记录组分割成独立的两部分,其中前一部分记录的关键字均比枢轴记录的关键字小;后一部分记录的关键字均比枢轴记录的关键字大,枢轴记录得到了它在整个序列中的最终位置并被存放好。

第二趟再分别对分割成两部分子序列,再进行快速排序,这两部分子序列中的枢轴记录也得到了最终在序列中的位置而被存放好,并且它们又分别分割出独立的两个子序列……。

C语言八大排序算法

C语言八大排序算法

C语⾔⼋⼤排序算法C语⾔⼋⼤排序算法,附动图和详细代码解释!来源:C语⾔与程序设计、⽵⾬听闲等⼀前⾔如果说各种编程语⾔是程序员的招式,那么数据结构和算法就相当于程序员的内功。

想写出精炼、优秀的代码,不通过不断的锤炼,是很难做到的。

⼆⼋⼤排序算法排序算法作为数据结构的重要部分,系统地学习⼀下是很有必要的。

1、排序的概念排序是计算机内经常进⾏的⼀种操作,其⽬的是将⼀组“⽆序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。

排序分为内部排序和外部排序。

若整个排序过程不需要访问外存便能完成,则称此类排序问题为内部排序。

反之,若参加排序的记录数量很⼤,整个序列的排序过程不可能在内存中完成,则称此类排序问题为外部排序。

2、排序分类⼋⼤排序算法均属于内部排序。

如果按照策略来分类,⼤致可分为:交换排序、插⼊排序、选择排序、归并排序和基数排序。

如下图所⽰:3、算法分析1.插⼊排序*直接插⼊排序*希尔排序2.选择排序*简单选择排序*堆排序3.交换排序*冒泡排序*快速排序4.归并排序5.基数排序不稳定排序:简单选择排序,快速排序,希尔排序,堆排序稳定排序:冒泡排序,直接插⼊排序,归并排序,奇数排序1、插⼊排序将第⼀个和第⼆个元素排好序,然后将第3个元素插⼊到已经排好序的元素中,依次类推(插⼊排序最好的情况就是数组已经有序了)因为插⼊排序每次只能操作⼀个元素,效率低。

元素个数N,取奇数k=N/2,将下标差值为k的数分为⼀组(⼀组元素个数看总元素个数决定),在组内构成有序序列,再取k=k/2,将下标差值为k的数分为⼀组,构成有序序列,直到k=1,然后再进⾏直接插⼊排序。

3、简单选择排序选出最⼩的数和第⼀个数交换,再在剩余的数中⼜选择最⼩的和第⼆个数交换,依次类推4、堆排序以升序排序为例,利⽤⼩根堆的性质(堆顶元素最⼩)不断输出最⼩元素,直到堆中没有元素1.构建⼩根堆2.输出堆顶元素3.将堆低元素放⼀个到堆顶,再重新构造成⼩根堆,再输出堆顶元素,以此类推5、冒泡排序改进1:如果某次冒泡不存在数据交换,则说明已经排序好了,可以直接退出排序改进2:头尾进⾏冒泡,每次把最⼤的沉底,最⼩的浮上去,两边往中间靠16、快速排序选择⼀个基准元素,⽐基准元素⼩的放基准元素的前⾯,⽐基准元素⼤的放基准元素的后⾯,这种动作叫分区,每次分区都把⼀个数列分成了两部分,每次分区都使得⼀个数字有序,然后将基准元素前⾯部分和后⾯部分继续分区,⼀直分区直到分区的区间中只有⼀个元素的时候,⼀个元素的序列肯定是有序的嘛,所以最后⼀个升序的序列就完成啦。

计算机基本算法

计算机基本算法

计算机基本算法简介:计算机基本算法是计算机科学中非常重要的一部分。

它涵盖了各种计算问题的解决方案,通过运算和逻辑推理来实现。

基本算法的设计和优化可以提高计算机程序的性能,并解决各种现实生活中的问题。

本文将介绍几种常见的计算机基本算法,包括排序算法、查找算法和图算法。

一、排序算法排序是计算机科学中最常见的问题之一,也是很多其他算法的基础。

以下是几种常见的排序算法:1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法。

它通过多次迭代,每次比较相邻的两个元素并交换位置,将较大的元素逐步移动到数组的末尾,直到整个数组有序。

2. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法。

它采用分治策略,将问题分解为子问题并递归地解决。

快速排序的关键是选择一个基准元素,将数组分为比基准元素小和大的两部分,并对这两部分分别进行排序。

3. 归并排序归并排序是一种稳定的排序算法。

它使用分治策略将问题分解为子问题,并将子问题的解合并起来。

归并排序的关键是将两个已排序的子数组合并为一个有序的数组。

二、查找算法查找是另一个常见的计算机问题,它涉及在给定数据集中寻找特定元素的过程。

以下是几种常见的查找算法:1. 顺序查找顺序查找是最简单的查找算法。

它从数据集的第一个元素开始逐一比较,直到找到目标元素或遍历完整个数据集。

2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法,但要求数据集必须有序。

它通过将数据集分成两部分,并根据目标元素与中间元素的大小关系确定目标元素在哪一部分,然后递归地在相应的部分查找。

3. 哈希查找哈希查找利用哈希函数将目标元素映射到一个数组中的索引,并在该索引处查找目标元素。

哈希查找的优势在于查找速度快,但要求数据集必须事先建立好哈希表。

三、图算法图算法用于解决与图相关的问题,包括最短路径、最小生成树等。

以下是几种常见的图算法:1. 深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种用于图遍历的算法。

它从图的一个顶点开始,沿着路径一直向下搜索,直到无法继续为止,然后返回上一个顶点,继续搜索其他路径,直到遍历完整个图。

简单排序算法

简单排序算法

简单排序算法排序算法是计算机科学中最基本、最常用的算法之一。

通过对原始数据集合进行排序,可以更方便地进行搜索、统计、查找等操作。

常用的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序等。

本文将介绍这些简单排序算法的具体实现及其优缺点。

一、冒泡排序(Bubble Sort)冒泡排序是一种基础的交换排序算法。

它通过不断地交换相邻的元素,从而将数据集合逐渐排序。

具体实现步骤如下:1.比较相邻的元素。

如果第一个比第二个大,就交换它们两个;2.对每一对相邻元素做同样的工作,从第一对到最后一对,这样一轮排序后,就可以确保最后一个元素是最大的元素;3.针对所有元素重复以上的步骤,除了最后一个;4.重复步骤1~3,直到排序完成。

冒泡排序的优点是实现简单、容易理解。

缺点是排序效率较低,尤其是对于较大的数据集合,时间复杂度为O(n²)。

二、选择排序(Selection Sort)选择排序是一种基础的选择排序算法。

它通过在数据集合中选择最小的元素,并将其放置到最前面的位置,然后再从剩余元素中选出最小的元素,放置到已排序部分的末尾。

具体实现步骤如下:1.在未排序序列中找到最小元素,存放到排序序列的起始位置;2.再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,放到排序序列末尾;3.重复步骤1~2,直到排序完成。

选择排序的优点是实现简单、固定时间复杂度O(n²)。

缺点是排序效率仍然较低,尤其是对于大数据集合,因为每次只能交换一个元素,所以相对于冒泡排序,它的移动次数固定。

三、插入排序(Insertion Sort)插入排序是一种基础的插入排序算法。

它将未排序的元素一个一个插入到已排序部分的正确位置。

具体实现步骤如下:1.从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序;2.取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后往前扫描;3.如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置;4.重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或等于新元素的位置;5.将新元素插入到该位置后;6.重复步骤2~5,直到排序完成。

数据结构的常用算法

数据结构的常用算法

数据结构的常用算法一、排序算法排序算法是数据结构中最基本、最常用的算法之一。

常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。

1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地比较相邻的两个元素,如果它们的顺序错误就将它们交换过来。

通过多次的比较和交换,最大(或最小)的元素会逐渐“浮”到数列的顶端,从而实现排序。

2. 选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法,它每次从待排序的数据中选择最小(或最大)的元素,放到已排序序列的末尾,直到全部元素排序完毕。

3. 插入排序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区和未排序区,每次从未排序区中取出一个元素,插入到已排序区的合适位置,直到全部元素排序完毕。

4. 快速排序快速排序是一种常用的排序算法,它采用分治的思想,通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另一部分小,然后再按此方法对这两部分数据进行快速排序,递归地进行,最终实现整个序列有序。

5. 归并排序归并排序是一种稳定的排序算法,它采用分治的思想,将待排序的数据分成若干个子序列,分别进行排序,然后将排好序的子序列合并成更大的有序序列,直到最终整个序列有序。

二、查找算法查找算法是在数据结构中根据给定的某个值,在数据集合中找出目标元素的算法。

常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。

1. 线性查找线性查找是一种简单直观的查找算法,它从数据集合的第一个元素开始,依次比较每个元素,直到找到目标元素或遍历完整个数据集合。

2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法,它要求数据集合必须是有序的。

通过不断地将数据集合分成两半,将目标元素与中间元素比较,从而缩小查找范围,最终找到目标元素或确定目标元素不存在。

3. 哈希查找哈希查找是一种基于哈希表的查找算法,它通过利用哈希函数将目标元素映射到哈希表中的某个位置,从而快速地找到目标元素。

三、图算法图算法是解决图结构中相关问题的算法。

【十大经典排序算法(动图演示)】 必学十大经典排序算法

【十大经典排序算法(动图演示)】 必学十大经典排序算法

【十大经典排序算法(动图演示)】必学十大经典排序算法0.1 算法分类十种常见排序算法可以分为两大类:比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序。

非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此也称为线性时间非比较类排序。

0.2 算法复杂度0.3 相关概念稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面。

不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后a 可能会出现在b 的后面。

时间复杂度:对排序数据的总的操作次数。

反映当n变化时,操作次数呈现什么规律。

空间复杂度:是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量,它也是数据规模n的函数。

1、冒泡排序(Bubble Sort)冒泡排序是一种简单的排序算法。

它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。

走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。

这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

1.1 算法描述比较相邻的元素。

如果第一个比第二个大,就交换它们两个;对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对,这样在最后的元素应该会是最大的数;针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个;重复步骤1~3,直到排序完成。

1.2 动图演示1.3 代码实现1.unction bubbleSort(arr) {2. varlen = arr.length;3. for(vari = 0; i arr[j+1]) {// 相邻元素两两对比6. vartemp = arr[j+1];// 元素交换7. arr[j+1] = arr[j];8. arr[j] = temp;9. }10. }11. }12. returnarr;13.}2、选择排序(Selection Sort)选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。

FORTRAN95第十章 排序、查找算法

FORTRAN95第十章  排序、查找算法
要求线性表中的所有元素按照关键字有序(递增或递减)排列。 假设线性表中元素按关键字递增排列,那么二分查找方法是:将
给定值与处于顺序表“中间位置”上的元素的关键字进行比较键字则在表的后半部分继续进行二 分查找。否则在表的前半部分继续进行二分查找, 如此进行下去直 至找到满足条件的元素,或当前查找区为空。
10.1.4 直接插入排序 直接插入排序的方法是将待排记录分成两部分,初始第
一部分只含1个记录,在排序进程中把第二部分的全部记 录逐步插入到第一部分,并使该部分每次插入记录后是有 序的。直接插入排序算法步骤:
(1)将n个待排的记录数据存一维数组A中,默认A(1)为第 一部分的记录,2=>I;
(2)若I<=n, 则第二部分的一个记录A(I)与第一部分记 录进行比较, 找出在第一部分插入这个记录的位置,然后 将该位置上原来的记录及其后面所有的记录顺序后移一 个位置,在空出的位置上插入这个记录;若I>n (表示把 第二部分的记录全部插入到第一部分) ,则结束排序;
10.1.2 冒泡排序 冒泡排序是通过相邻两个排序记录的关键字的比
较,按一定次序互换逐步实现有序排序。 冒泡排序的实现过程是:第一次冒泡排序,首先将第
一个记录的关键字和第二个记录的关键字进行比较, 若不满足顺序的要求,则将两个记录进行交换,然
后比较第二个记录和第三个记录的关键字并做同样
处理,依次类推,直至对第n-1个记录和第n个记录 进行比较并处理完, 使得关键字值最大的记录被交换 到了最后一个记录的位置上。第二次冒泡排序只需
integer::low,high,key,ix,mid integer,dimension(low:high):: a do while(low<=high)

10种常用典型算法

10种常用典型算法

10种常用典型算法1. 冒泡排序(Bubble Sort):通过比较相邻元素的大小,将较大的元素交换到后面,较小的元素交换到前面,从而实现排序。

时间复杂度为O(n^2)。

2. 插入排序(Insertion Sort):将待排序的元素插入到有序子数组中的合适位置,逐步构建有序数组。

时间复杂度为O(n^2)。

3. 选择排序(Selection Sort):找到未排序部分最小的元素,并将其放到已排序部分的末尾,不断重复这个过程,直到排序完成。

时间复杂度为O(n^2)。

4. 归并排序(Merge Sort):将数组不断二分,然后将二分后的小数组进行排序合并,最终得到一个排序好的数组。

时间复杂度为O(nlogn)。

5. 快速排序(Quick Sort):从数组中选择一个基准元素,将比基准元素小的元素放到基准元素的左边,比基准元素大的元素放到基准元素的右边,然后递归地对左右两个部分进行排序。

时间复杂度为O(nlogn)。

6. 堆排序(Heap Sort):将待排序的数组构建成一个最大堆(或最小堆),然后依次从堆顶取出最大(或最小)元素,再进行调整,直到堆为空。

时间复杂度为O(nlogn)。

7. 计数排序(Counting Sort):统计数组中每个元素出现的次数,然后根据元素的出现次数将其放到相应的位置上,最终得到一个有序的数组。

时间复杂度为O(n+k),其中k为数组中的最大值。

8. 基数排序(Radix Sort):按照元素的位数将数组进行排序,从低位到高位依次排序。

时间复杂度为O(d*(n+k)),其中d为数组中元素的位数,k为基数。

9. 希尔排序(Shell Sort):将待排序的数组按照一定的间隔(增量)分成多个子数组,对每个子数组进行插入排序,然后不断减小增量,最终进行一次完整的插入排序。

时间复杂度为O(nlogn)。

10. 鸽巢排序(Pigeonhole Sort):适用于元素范围较小且元素重复较多的数组,通过统计元素的出现次数,将元素按照其出现的次数放入鸽巢中,然后按次数从小到大依次取出元素,得到一个有序的数组。

数据结构使用C语言版朱战立丛书版本排序

数据结构使用C语言版朱战立丛书版本排序

{ span = d[m];
//取本次的增量值
for<k = 0; k < span; k++> //共span个小组
{
//组内是直接插入排序,区别是每次不是增1而是增
span
for<i = k; i < n-span; i = i+span>
{ temp = a[i+span];
j = i;
while<j > -1 && temp.key < a[j].key>
优点:实现简单
缺点:每趟只能确定一个元素,表长为n时需要n-1趟
算法如下:
void SelectSort<DataType a[], int n>
{
int i, j, small;
DataType temp;
for<i = 0; i < n-1; i++>
{ small = i;
//设第i个数据元素关键字
(a)初始最大堆 40
32
9
5
10
40 32 9 5 10 50 76 88 (d)交换顶点50后 9
5
76
50
40
5
10
9
32
76 50 40 5 10 9 32 88 (b)交换顶点88后 32
10
9
5
32 10 9 5 40 50 76 88 (e)交换顶点40后
5
9 5 10 32 40 50 76 88
{ a[j+span] = a[j];
j = j-span;
65

数据结构chapter_10

数据结构chapter_10

typedef struct { //定义每个记录 数据元素) 定义每个记录( //定义每个记录(数据元素)的结构 KeyType key ; //关键字 //关键字 InfoType otherinfo; //其它数据项 //其它数据项 }RedType; //记录类型 //记录类型 typedef struct { //定义顺序表 定义顺序表L //定义顺序表L的结构 RecordType r [ MAXSIZE +1 ]; //存储顺序表的向量 //存储顺序表的向量 //r[0] r[0]一般作哨兵或缓冲区 //r[0]一般作哨兵或缓冲区 int length ; //顺序表的长度 //顺序表的长度 }SqList; //顺序表类型 //顺序表类型
void BInsertSort (SqList &L) {
// 对顺序表 作折半插入排序 对顺序表L作折半插入排序 for ( i=2; i<=L.length; ++i ) { L.r[0] = L.r[i]; // 将L.r[i]暂存到 暂存到L.r[0] 暂存到 low = 1; high = i-1; while (low<=high) { // 在r[low..high]中折半查找有序插入的位置 中折半查找有序插入的位置 m = (low+high)/2; // 折半 if (L.r[0].key < L.r[m].key) high = m-1; // 插入点在低半区 else low = m+1; // 插入点在高半区 } // while for ( j=i-1; j>=low; --j ) L.r[j+1] = L.r[j]; // 记录后移 // 插入 L.r[high+1] = L.r[0]; } } // BInsertSort

排序方法有哪些

排序方法有哪些

排序方法有哪些在日常生活和工作中,我们经常需要对事物进行排序,以便更好地管理和处理。

排序方法是一种常见的操作技巧,可以帮助我们更高效地整理和处理信息。

下面将介绍一些常见的排序方法,希望能够对大家有所帮助。

首先,我们来谈谈数字排序。

数字排序是按照数字的大小顺序进行排列,可以是从小到大,也可以是从大到小。

在日常生活中,我们经常需要对数字进行排序,比如成绩排名、价格排序等。

对于数字排序,我们可以使用快速排序、冒泡排序、选择排序等算法来实现。

其次,字母排序也是一种常见的排序方法。

字母排序是按照字母的顺序进行排列,可以是按照字母表的顺序,也可以是按照自定义的排序规则。

在实际应用中,字母排序常常用于对姓名、地名、产品名称等进行排序。

对于字母排序,我们可以使用字典序排序、归并排序、插入排序等算法来实现。

除了数字和字母排序,时间排序也是一种常见的排序方法。

时间排序是按照时间先后顺序进行排列,可以是按照年、月、日的顺序,也可以是按照时、分、秒的顺序。

时间排序常常用于对事件、任务、日程等进行排序。

对于时间排序,我们可以使用时间戳排序、基数排序、堆排序等算法来实现。

另外,还有一种常见的排序方法是按照大小关系进行排序。

这种排序方法可以适用于各种类型的数据,不限于数字、字母、时间等。

按照大小关系进行排序时,我们需要定义一个比较规则,然后根据这个规则对数据进行排序。

对于大小关系排序,我们可以使用快速排序、归并排序、堆排序等算法来实现。

除了上述提到的排序方法,还有很多其他的排序方法,比如逆序排序、随机排序、稳定排序等。

不同的排序方法适用于不同的场景,我们可以根据具体的需求选择合适的排序方法。

综上所述,排序方法是一种重要的操作技巧,可以帮助我们更好地整理和处理信息。

不同的排序方法适用于不同的场景,我们需要根据具体的需求选择合适的排序方法。

希望上述介绍能够对大家有所帮助,谢谢阅读!。

10排序1

10排序1

1,排序所需的时间开销 排序所需的时间开销 主要是指执行排序时对关键字 比较次数和记录的移动次数. 和记录的移动次数 的比较次数和记录的移动次数. 2,排序所需的附加空间的开销 排序所需的附加空间的开销 附加空间
10.2 插入排序
插入排序总的基本思想: 插入排序总的基本思想:
每次将一个待排序的记录, 每次将一个待排序的记录, 按其关键字大小插入到一个已经排 好序(不减次序或不增次序) 好序(不减次序或不增次序)的文 件中适当的位置, 件中适当的位置,直到全部记录插 入完毕为止. 入完毕为止.
K i= K j, i > j
稳定排序: 稳定排序: 不稳定排序: 不稳定排序:
排序后
R i 领先R 领先R R j 领先R 领先R
j i
排序后具有相同关键字的记 录之间的相对次序 相对次序保持不变 录之间的相对次序保持不变
5,排序的分类
内部排序: 1. 内部排序:
排序中,文件只在内存中进行的排序. 排序中,文件只在内存中进行的排序. 2,外部排序: 外部排序: 排序中,文件不单要使用内存, 排序中,文件不单要使用内存, 而且使用外存的排序. 而且使用外存的排序.
10.2.1
直接插入排序
例如: 例如:已知一个无序文件记录的关键字序列 49,38,65,97,76,13,27, 为:49,38,65,97,76,13,27,49
以直接插入排序方法进行不减次序排序的过程为: 以直接插入排序方法进行不减次序排序的过程为: 不减次序排序的过程为 49,38,65,97,76,13,27,49 , , , , , , ,
27 27 27 27 27 97 97 76
49 49 49 49 49 49 49 97

python常用排序算法

python常用排序算法

python常用排序算法排序算法是计算机科学中的基本算法之一,它的主要作用是将一组数据按照一定的规则进行排序。

在Python中,常用的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。

下面将对这些排序算法进行详细的介绍。

1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,它的基本思想是通过不断交换相邻的元素,将较大的元素逐渐向后移动,直到整个序列有序为止。

具体实现过程如下:```pythondef 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]return arr```2. 选择排序选择排序是一种简单的排序算法,它的基本思想是每次从未排序的元素中选择最小的元素,将其放到已排序的元素末尾。

具体实现过程如下:```pythondef selection_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):min_idx = ifor j in range(i+1, n):if arr[j] < arr[min_idx]:min_idx = jarr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]return arr```3. 插入排序插入排序是一种简单的排序算法,它的基本思想是将未排序的元素逐个插入到已排序的元素中,使得插入后的序列仍然有序。

具体实现过程如下:```pythondef insertion_sort(arr):n = len(arr)for i in range(1, n):key = arr[i]j = i - 1while j >= 0 and arr[j] > key:arr[j+1] = arr[j]j -= 1arr[j+1] = keyreturn arr```4. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法,它的基本思想是通过分治的方式将序列分成两个子序列,然后对子序列进行递归排序,最终将子序列合并成一个有序的序列。

第9单元 排序

第9单元  排序
第八章 内排序
主讲:彭伟国 平顶山学院 计算机学院
主要内容
10.1 排序的基本概念 10.2 插入排序(直接插入、折半插入) 10.3 交换排序(冒泡排序、快速排 序10.)4 选择排序(直接选择排序、堆排 序10.)5 归并排序 10.6 基数排序 10.7 各种排序方法的比较和选择
10.1 排序的基本概念
j=j-1; } R[j+1]=tmp; }
25/20
希尔排序的时间复杂度约为O(n1.3)。
为什么希尔排序比直接插入排序好? 例如:有10个元素要排序。
希尔排序
直接插入排序
大约时间=102=100
注意:
d=5:分为5组,时间约为5×22=20

d=2:分为2组,时间约为2×52=50

d=1:分为1组,几乎有序,时间约为10
第1趟 (dk=5)
//插入点在右半区
}
for (j=i-1;j>=high+1;j--)
//元素后移
R[j+1]=R[j];
R[high+1]=tmp;
//插入
}
}
折半插入排序的元素移动次数与直接插入排序相同,不 同的仅是变分散移动为集合移动。在R[0..i-1]中查找插入R[i] 的位置,折半查找的平均关键字比较次数为log2(i+1)-1,平均 移动元素的次数为i/2+2,所以平均时间复杂度为:
基本思路
① d=n/2 ② 将排序序列分为d个组,在各组内进行直接插入排序 ③ 递减d=d/2,重复② ,直到d=1
算法最后一趟对所有数据进行了直接插入排序, 所以结果一定是正确的。
22/20
一趟希尔排序过程

数据结构第十章 排序

数据结构第十章 排序
7
10.2 插入排序 插入排序
直接插入排序 折半插入排序 2-路插入排序 表插入排序 希尔排序
10.2.1 直接插入排序
基本操作: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1的有序表。
例:有一组待排序的记录的关键字初始序列如下:
(49,38,65,97,76,13,27,49`)
(4)归并排序 (5)基数排序
按内排过程中所需的工作量分类:
(1)简单的排序方法,其时间复杂度为O(n×n)
(2)先进的排序方法,其时间复杂度为O(nlogn);
(3)基数排序,其时间复杂度为O(d(n+rd))
排序算法的两种基本操作:
(1)比较两个关键字的大小; (2)将记录从一个位置移至另一个位置;
算法实现的关键设计:
将d看成是一个循环数组,并设两个指针first和final分别指示排序过 程中得到的有序序列中的第一个记录和最后一个记录在d中的位置.
例:有一组待排序的记录的关键字初始排列如下:
(49,38,65,97,76,13,27,49`) 16
[初始关键字] 49 38 65 97 76 13 27 49`
18
10.2.3 希尔排序 从直接插入排序
待排序序列基本有序可提高效率 回顾 待排序序列的记录数n很小时可提高效率
希尔排序的基本思想:
先将整个待排记录序列分割成为若干子序列分别进行
直接插入排序,待整个序列中的记录“基本有序”时,再对 全
体记例录:有进一行组一待次排直序接的插记入录排的序关. 键字初始排列如下: (49,38,65,97,76,13,27,49`)
} 12
直接插入排序的性能分析: 10. 3
(1)空间:只需一个记录的辅助空间r[0].

数据的排序方法

数据的排序方法

数据的排序方法在数学学科中,排序是一个非常基础且重要的概念。

通过排序,我们可以将一组数据按照一定的规则进行整理,使得数据更加有序,方便我们进行分析和比较。

在日常生活中,排序也是非常常见的操作,比如我们要按照身高排队、按照成绩排名等等。

本文将介绍几种常见的数据排序方法,并分析它们的特点和适用场景。

一、冒泡排序法冒泡排序法是最简单直观的排序方法之一,它的原理是通过相邻元素的比较和交换来实现排序。

具体步骤如下:1. 从第一个元素开始,依次比较相邻的两个元素的大小。

2. 如果前一个元素大于后一个元素,则交换它们的位置。

3. 继续比较下一对相邻元素,重复上述步骤,直到最后一对元素。

4. 重复以上步骤,直到所有元素都排好序。

冒泡排序法的时间复杂度为O(n^2),其中n表示数据的个数。

由于每次排序都会将一个最大(或最小)的元素冒泡到最后,因此称为冒泡排序。

二、选择排序法选择排序法也是一种简单直观的排序方法,它的原理是每次从未排序的数据中选择最小(或最大)的元素,放到已排序的数据的末尾。

具体步骤如下:1. 在未排序的数据中找到最小(或最大)的元素。

2. 将其与未排序数据的第一个元素交换位置。

3. 重复以上步骤,直到所有元素都排好序。

选择排序法的时间复杂度也为O(n^2),但是相比冒泡排序法,选择排序法的交换次数更少,因此性能略优于冒泡排序法。

三、插入排序法插入排序法是一种稳定的排序方法,它的原理是将未排序的元素逐个插入到已排序的数据中,形成一个有序的序列。

具体步骤如下:1. 将第一个元素视为已排序的序列。

2. 从未排序的数据中取出一个元素,插入到已排序的序列中的正确位置。

3. 重复以上步骤,直到所有元素都插入到已排序的序列中。

插入排序法的时间复杂度也为O(n^2),但是在实际应用中,插入排序法对于部分有序的数据表现出色,因为它的内循环可以提前终止。

四、快速排序法快速排序法是一种高效的排序方法,它的原理是通过不断地划分数据区间,将小于某个元素的数据放在它的左边,大于某个元素的数据放在它的右边,然后对左右两个区间进行递归排序。

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数据结构实验报告实验题目:几种基本排序算法的实现:耀班级:计嵌151学号:1513052017一、实验目的实现直接插入排序,冒泡排序,简单选择排序,快速排序,希尔排序,堆排序等6种常用部排序算法,比较各算法的比较次数和移动次数。

二、数据结构设计(1)设计待排序记录的存储结构。

(2)设计待排序数据的存储结构。

(3)输入:待排序数据的数据个数和数据可由键盘输入,也可由程序生成伪随机数,以菜单方式选择上述排序方法中的一个,并指明输出第几趟排序的结果。

(4)输出:各趟排序结果或指定趟的排序结果,以及对应的关键字比较次数和移动次数。

三、算法设计与N-S图算法设计:编写一个主函数main(),在主函数中设计一个简单的菜单,分别调用6种部排序算法。

为了对各种排序算法的性能进行比较,算法中的主要工作是在已知算法的适当位置插入对关键字的比较次数和移动次数的计数操作。

为此,可设立一个实现排序算法中的关键字比较的函数;设立一个实现排序算法中的关键字移动的函数;设立一个实现排序算法中的关键字交换的函数,从而解决比较次数和移动次数的统计问题。

数据的输入也可以通过菜单选择输入方式:键盘输入或由伪随机数程序生成数据,以便随时更换排序数据,并按照不同要求对排序数据进行排序,输出排序的结果以及对应的关键字比较次数和移动次数。

对于测试数据,算法中可以考虑几组数据的典型性,如正序,逆序和不同程度等,以取得直观的感受,从而对不同算法进行比较。

四、程序清单#include<iostream>using namespace std;void showMenu(){cout << " * 菜单* " << endl;cout << " 1.直接插入排序" << endl;cout << " 2.冒泡排序" << endl;cout << " 3.简单选择排序" << endl;cout << " 4.快速排序" << endl;cout << " 5.希尔排序" << endl;cout << " 6.堆排序" << endl;cout << " 7.退出程序" << endl;}struct SqList{int * key;int length;};void CreateSqList(SqList &sl)//type为int{int n;cout << "建立顺序表" << endl << "请输入顺序表的长度" << endl;cin >> n;sl.length = n;sl.key = new int[sl.length + 1];cout << "请输入数据:" << endl;for (int i = 1; i <= sl.length; i++){cin >> sl.key[i];}}void Copy(SqList &L1,SqList &L2){L2.length = L1.length;L2.key = new int[L1.length + 1];for (int i = 1; i <=L1.length; i++){L2.key[i] = L1.key[i];}}void OutPut(SqList &L){for (int j = 1; j <= L.length; ++j)cout << L.key[j] << "\t";cout << endl;}void InsertSort(SqList & L){//对顺序表L作直接插入排序int k = 0;int compare_Time, move_Time;compare_Time = move_Time = 0;for (int i = 2; i <= L.length; i++){if (L.key[i] <= L.key[i - 1])//"<"需将L.key[i]插入有序子表{L.key[0] = L.key[i];//复制为哨兵L.key[i] = L.key[i - 1];int j;for (j = i - 2; L.key[0] <= L.key[j]; --j){compare_Time++;L.key[j + 1] = L.key[j];//记录后移move_Time++;}L.key[j + 1] = L.key[0];//插入到正确位置k++;cout << "第" << k << "趟排序结果:"; OutPut(L);}compare_Time++;}cout << "比较次数为:" << compare_Time << endl;cout << "移动次数为:" << move_Time << endl;}void BubbleSort(SqList & L){int k = 0;int compare_Time, move_Time;compare_Time = move_Time = 0;for (int i = 1; i<L.length; i++)//用i控制比较趟数共n-1趟{int t;for (int j = 1; j <= L.length - i; j++){compare_Time++;if (L.key[j]>L.key[j + 1]){t = L.key[j];L.key[j] = L.key[j + 1];L.key[j + 1] = t;move_Time++;}}k++;cout << "第" << k << "趟排序结果:"; OutPut(L);}cout << "比较次数为:" << compare_Time << endl;cout << "移动次数为:" << move_Time << endl;}int SelectMinKey(SqList& L, int n, int &compare_Time){int min = n;int minkey;//最小值minkey = L.key[n];for (int i = n + 1; i <= L.length; i++){if (L.key[i]<minkey){minkey = L.key[i];min = i;}compare_Time++;}return min;}void SelectSort(SqList & L){//对顺序表L作简单选择排序int j;int t;int k = 0;int move_Time = 0, compare_Time = 0;for (int i = 1; i <= L.length; i++){j = SelectMinKey(L, i, compare_Time);//在L.key[i]--L.key[L.length]中选择最小的记录并将其地址赋给jif (i != j)//交换记录{t = L.key[i];L.key[i] = L.key[j];L.key[j] = t;move_Time++;}compare_Time++;k++;cout << "第" << k << "趟排序结果:"; OutPut(L);}cout << "比较次数为:" << compare_Time << endl;cout << "移动次数为:" << move_Time << endl;}int Partition(SqList& L, int low, int high,int &compare_Time,int &move_Time){//交换顺序表L中子表key[low]--key[high]中的记录,枢轴记录到位,并返回其所在位置,//此时在它之前(后)的记录均不大(小)于它int pivotkey;L.key[0] = L.key[low];//用子表的第一个记录作枢轴记录pivotkey = L.key[low];//关键字while (low<high)//从表的两端交替向中间扫描{compare_Time++;while (low<high&&L.key[high] >= pivotkey) --high;L.key[low] = L.key[high];move_Time++;//将比枢轴小的记录移至低端while (low<high&&L.key[low] <= pivotkey) ++low;L.key[high] = L.key[low];//将比枢轴大的记录移至高端move_Time++;}L.key[low] = L.key[0];//枢轴记录到位return low;//返回枢轴位置}void QSort(SqList& L, int low, int high,int &k,int &compare_Time,int &move_Time) {int mid;//接收枢轴位置if (low<high){mid = Partition(L, low, high,compare_Time,move_Time);k++;cout << "第" << k << "趟排序结果:"; OutPut(L);QSort(L, low, mid - 1,k,compare_Time,move_Time);//对低子表进行排序QSort(L, mid + 1, high, k, compare_Time, move_Time);//对高子表进行排序}}void QuitSort(SqList & L)//对顺序表进行快速排序{int k = 0;int compare_Time = 0, move_Time = 0;QSort(L, 1, L.length,k,compare_Time,move_Time);cout << "比较次数为:" << compare_Time << endl;cout << "移动次数为:" << move_Time << endl;}void ShellInsert(SqList &L, int dk, int &compare_Time, int &move_Time){//对顺序表进行一趟希尔插入排序for (int i = dk + 1; i <= L.length; i++)if (L.key[i] <= L.key[i - dk]){compare_Time++;L.key[0] = L.key[i];int j;for (j = i - dk; j > 0 && L.key[0] <= L.key[j]; j -= dk){compare_Time++;L.key[j + dk] = L.key[j];move_Time++;}L.key[j + dk] = L.key[0];}}void ShellSort(SqList &L, int dlta[], int t){int compare_Time = 0, move_Time = 0;//按增量序列dl[0]--dl[t-1]对顺序表L作哈希排序for (int k = 0; k < t; k++){ShellInsert(L, dlta[k], compare_Time, move_Time);cout << "第" << k+1 << "趟排序结果:"; OutPut(L);}cout << "比较次数为:" << compare_Time << endl;cout << "移动次数为:" << move_Time << endl;}void HeapAdjust(SqList& L, int s, int m, int &compare_Time, int &move_Time){//对顺序表做查找,从值最大的孩子结点向下筛选,找到最大值int rc = L.key[s];for (int j = 2 * s; j <= m; j *= 2){if (j<m&&L.key[j] <= L.key[j + 1])//找到值相对较大的孩子结点,并依次向下筛选{j++;}compare_Time++;if (rc>L.key[j]) break;//如果rc最大则推出while循环L.key[s] = L.key[j];//最大值赋值s = j;//交换位置move_Time++;}L.key[s] = rc;}void HeapSort(SqList & L){//对顺序表L进行堆排序int value,i;int k = 0;int compare_Time = 0, move_Time = 0;for (i = L.length / 2; i>0; i--)//把L.key[1...L.length]调整为大顶堆HeapAdjust(L, i, L.length, compare_Time, move_Time);for (i = L.length; i>1; --i){value = L.key[1];L.key[1] = L.key[i];L.key[i] = value;HeapAdjust(L, 1, i - 1, compare_Time, move_Time);//将L.key[1...i-1]重新调整为大顶堆k++;cout << "第" << k << "趟排序结果:"; OutPut(L);}cout << "比较次数为:" << compare_Time << endl;cout << "移动次数为:" << move_Time << endl;}int main(){int choice;SqList sq,sp;CreateSqList(sq);Copy(sq, sp);showMenu();cout << "Please enter your choice: ";cin >> choice;while (choice != 0){switch (choice){case 1:InsertSort(sq); cout << "最终结果:";OutPut(sq); break;case 2:BubbleSort(sq); cout << "最终结果:";OutPut(sq); break;case 3:SelectSort(sq); cout << "最终结果:";OutPut(sq); break;case 4:QuitSort(sq); cout << "最终结果:";OutPut(sq); break;case 5:int *p, n;cout << "请输入增量个数:" << endl;cin >> n;p = new int[n];cout << "请输入各个增量的值:" << endl;for (int i = 0; i < n; i++){cin >> p[i];}ShellSort(sq, p, n); cout << "最终结果:";OutPut(sq); break;case 6:HeapSort(sq); cout << "最终结果:";OutPut(sq); break;case 7:cout << "程序运行结束,退出程序。

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