C C++笔试面试题目汇总3——各种排序算法
编程面试题目
编程面试题目在进行编程面试时，面试官会提出一系列的问题和任务，以评估应聘者的编程能力和解决问题的能力。
本文将介绍几个常见的编程面试题目，并提供相应的解答和示例代码。
1. 反转字符串题目描述：编写一个函数，将输入的字符串进行反转输出。
解答：```pythondef reverse_string(input_string):return input_string[::-1]input_str = "Hello World!"print(reverse_string(input_str))```2. 查找数组中的最大值和最小值题目描述：给定一个整数数组，编写一个函数找到数组中的最大值和最小值。
解答：```pythondef find_max_min(numbers):max_value = max(numbers)min_value = min(numbers)return max_value, min_valuenums = [5, -1, 9, 3, 0, 2]max_num, min_num = find_max_min(nums)print("Max value: ", max_num)print("Min value: ", min_num)```3. 判断两个字符串是否为异构词题目描述：给定两个字符串，判断它们是否为异构词（即包含相同的字符，但字符的顺序可以不同）。
解答：```pythondef is_anagram(str1, str2):if len(str1) != len(str2):return Falsecount = [0] * 26 # 假设只包含小写字母for i in range(len(str1)):count[ord(str1[i]) - ord('a')] += 1count[ord(str2[i]) - ord('a')] -= 1for c in count:if c != 0:return Falsereturn Truestring1 = "listen"string2 = "silent"print(is_anagram(string1, string2))```4. 链表反转题目描述：给定一个单向链表，编写一个函数将其反转。
C语言--常见排序算法
49
2 j 49
08
0
25* 3 49 25
16 4
21
5
08
25
25*
16
21
i k 49
j 25* 25
08
25
25*
16
21
算法实例：
1.1.5 选择排序
49 2
08 0
25 1 i
25* 3
16 4 k
21 5 j 21 16
k 指示当前序列中最小者
算法实现：
08 5 temp
16 21 25 25* 49 08 0 1 2 3 4 5
算法实现：
1.1.3 直接插入排序
void InsertSort (int r[ ], int n ) { // 假设关键字为整型，放在向量r[]中 int i, j, temp; for (i = 1;i< n;i++ ) { temp = r[i]; for(j = i;j>0;j- -) {//从后向前顺序比较，并依次后移 if ( temp < r[j-1] ) r[j] = r[j-1]; else break; } r[j] = temp; } }
输入n 个数给a[1] 到 a[n]
for j=1 to n-1
for i=1 to n-j
真 a[i]>a[i+1]
a[i]a[i+1]
输出a[1] 到 a[n]
main() { int a[11],i,j,t; printf("Input 10 numbers:\n"); for(i=1;i<11;i++) scanf("%d",&a[i]); printf("\n"); 假 for(j=1;j<=9;j++) for(i=1;i<=10-j;i++) if(a[i]>a[i+1]) {t=a[i]; a[i]=a[i+1]; a[i+1]=t;} printf("The sorted numbers:\n"); for(i=1;i<11;i++) printf("%d ",a[i]); }
c语言面试中常问的算法题目
c语言面试中常问的算法题目
在 C 语言面试中，常常会涉及一些算法题目，以下是一些常见
的算法题目及其解答：
1. 反转字符串：
题目，给定一个字符串，将其反转。
解答，可以使用两个指针，一个指向字符串的起始位置，另
一个指向字符串的末尾位置，然后交换两个指针所指向的字符，然
后两个指针向中间移动，重复这个过程直到两个指针相遇。
2. 判断字符串是否为回文串：
题目，给定一个字符串，判断它是否是回文串（正读和反读
都相同）。
解答，可以使用两个指针，一个指向字符串的起始位置，另
一个指向字符串的末尾位置，然后逐个比较两个指针所指向的字符，如果不相等则不是回文串。
3. 查找数组中的最大值和最小值：
题目，给定一个整数数组，找出数组中的最大值和最小值。
解答，可以使用两个变量分别保存当前的最大值和最小值，然后遍历数组，逐个比较并更新最大值和最小值。
4. 实现快速排序算法：
题目，给定一个整数数组，使用快速排序算法对数组进行排序。
解答，快速排序算法的基本思想是选择一个基准元素，将数组分为两部分，一部分小于基准元素，一部分大于基准元素，然后递归地对两部分进行排序。
5. 判断一个数是否为素数：
题目，给定一个整数，判断它是否为素数（只能被 1 和自身整除）。
解答，可以使用循环遍历从 2 到该数的平方根，逐个判断是否能整除该数，如果能整除则不是素数。
以上是一些常见的在 C 语言面试中经常被问到的算法题目及其解答。
当然，还有很多其他的算法题目，希望这些题目能帮助您更好地准备面试。
c语言排序题
c语言排序题题目：编写一个C语言程序，该程序接收一个整数数组和数组的大小作为输入，并使用冒泡排序算法对数组进行升序排序。
程序应该输出排序后的数组。
示例代码：c#include <stdio.h>// 交换两个整数的函数void swap(int *a, int *b) {int temp = *a;*a = *b;*b = temp;}// 冒泡排序函数void bubbleSort(int arr[], int n) {int i, j;for (i = 0; i < n-1; i++) {for (j = 0; j < n-i-1; j++) {if (arr[j] > arr[j+1]) {swap(&arr[j], &arr[j+1]);}}}}// 打印数组的函数void printArray(int arr[], int size) {int i;for (i = 0; i < size; i++) {printf("%d ", arr[i]);}printf("\n");}// 主函数int main() {int arr[] = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90}; // 示例数组int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); // 计算数组大小bubbleSort(arr, n); // 对数组进行排序printf("Sorted array: \n");printArray(arr, n); // 打印排序后的数组return 0;}在这个示例中，我们定义了三个函数：swap 用于交换两个整数的值，bubbleSort 用于实现冒泡排序算法，printArray 用于打印数组的内容。
main 函数是程序的入口点，它定义了一个待排序的整数数组，并调用bubbleSort 函数对其进行排序，最后调用printArray 函数打印出排序后的结果。
c语言面试题目100及最佳答案精选全文
精选全文完整版（可编辑修改）c语言面试题目及最佳答案1、描述⼀下gcc的编译过程？gcc编译过程分为4个阶段：预处理、编译、汇编、链接。
预处理：头⼀件包含、宏替换、条件编译、删除注释编译：主要进⼀词法、语法、语义分析等，检查⼀误后将预处理好的⼀件编译成汇编⼀件。
汇编：将汇编⼀件转换成⼀进制⼀标⼀件链接：将项⼀中的各个⼀进制⼀件+所需的库+启动代码链接成可执⼀⼀件2、内存的最⼀存储单位以及内存的最⼀计量单位分别是？内存的最⼀存储单位为⼀进制位，内存的最⼀计量单位字节3、#include<> 与#include ""的区别？include<>到系统指定⼀录寻找头⼀件，#include ""先到项⼀所在⼀录寻找头⼀件，如果没有找再到系统指定的⼀录下寻找4、描述⼀下变量的命名规则变量名有字⼀、数值、下划线组成，但不能以数值开头5、变量的声明与定义有啥区别？声明变量不需要建⼀存储空间，变量的定义需要建⼀存储空间6、谈谈c语⼀中有符号和⼀符号的区别？有符号：数据的最⼀位为符号位，0表示正数，1表示负数⼀符号：数据的最⼀位不是符号位，⼀是数据的⼀部分7、谈谈计算机中补码的意义统⼀了零的编码将符号位与其他位统⼀处理将减法运算转换成加法运算8、谈谈数组的特点同⼀个数组所有的成员都是相同的数据类型，同时所有的成员在内存中的地址是连续的9、数组的分类数组的分类主要是：静态数组、动态数组两类。
静态数组：类似int arr[5];在程序运⼀就确定了数组的⼀⼀，运⼀过程不能更改数组的⼀⼀。
动态数组：主要是在堆区申请的空间，数组的⼀⼀是在程序运⼀过程中确定，可以更改数组的⼀⼀。
10、描述⼀下⼀维数组的不初始化、部分初始化、完全初始化的不同点不初始化：如果是局部数组数组元素的内容随机如果是全局数组，数组的元素内容为0 部分初始化：未被初始化的部分⼀动补0完全初始化：如果⼀个数组全部初始化可以省略元素的个数数组的⼀⼀由初始化的个数确定11、谈谈数组名作为类型、作为地址、对数组名取地址的区别？数组名作为类型：代表的是整个数组的⼀⼀数组名作为地址：代表的是数组⼀元素的地址对数组名取地址：代表的是数组的⼀地址12、谈谈你对⼀维数组在物理上以及逻辑上的数组维度理解⼀维数组在逻辑上是⼀维的，在物理上是⼀维的13、描述⼀下函数的定义与函数的声明的区别函数定义：是指对函数功能的确⼀，包括指定函数名、函数类型、形参及其类型、函数体等，它是⼀个完整的、独⼀的函数单位。
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。
c语言面试题目100及最佳答案
c语言面试题目100及最佳答案作为IT行业人士需要掌握的最基本的计算机语言—c语言，如今的地位只高不低，c语言掌握程度的高低往往在面试的时候可以完全表现出来，而有些问题是大家平时似乎是知道的，但却不能完整准确地回答上来的，今天大家带来精心整理的C语言经典面试题，希望对大家有所帮助。
1、请填写bool , float, 指针变量与“零值”比较的if语句。
提示：这里“零值”可以是0, 0.0 , FALSE 或者“空指针”。
例如int 变量n 与“零值”比较的if 语句为：if ( n == 0 )if ( n != 0 )以此类推。
（1）请写出bool flag 与“零值”比较的if 语句：【标准答案】if ( flag ) if ( !flag )100 条经典 C语言笔试题目（2）请写出float x 与“零值”比较的if 语句：【标准答案】 const float EPSINON = 0.00001;if ((x >= - EPSINON) && (x <= EPSINON)不可将浮点变量用“==”或“！=”与数字比较，应该设法转化成“>=”或“<=”此类形式。
100 条经典 C语言笔试题目（3）请写出char *p 与“零值”比较的if 语句【标准答案】 if (p == NULL) if (p != NULL)2、以下为Linux下的32 位C 程序，请计算sizeof 的值。
char str[] = “Hello” ;char *p = str ;i nt n = 10;请计算（1）sizeof (str ) = （2）s i zeof ( p ) =（3）sizeof ( n ) =【标准答案】（1）6、（2）4 、（3 ）4（4）void Func ( char str[100]){…… ;}请计算sizeof( str ) =（5）void * p = mall oc( 100 );请计算sizeof ( p ) =【标准答案】（4）4、（5）44、用变量a 给出下面的定义e) 一个有10个指针的数组，该指针是指向一个整型数的;f) 一个指向有10个整型数数组的指针;g) 一个指向函数的指针，该函数有一个整型参数并返回一个整型数;h) 一个有10个指针的数组，该指针指向一个函数，该函数有一个整型参数并返回一个整型数;【标准答案】e)int * a[10]; f)int (*a)[10]g)int (*a)(int); h) int (*a[10])(int)5、设有以下说明和定义：typedef u nion {long i; int k[5]; char c;} DATE; struct data { int cat; DATE cow; double dog;} too; DATE max;则语句printf("%d",sizeof(struct date)+sizeof(max)); 的执行结果是：_____【标准答案】DATE是一个union, 变量公用空间. 里面最大的变量类型是int[5], 占用20个字节. 所以它的大小是20data 是一个struct, 每个变量分开占用空间. 依次为int4 + DATE20 + double8 = 32.所以结果是20 + 32 = 52.当然…在某些16位编辑器下, int 可能是2字节,那么结果是int2 + DATE10 + double8 = 206、请问以下代码有什么问题：int main(){char a;char *str=&a;strcpy(str,“hello”);printf(str);return 0;}【标准答案】没有为str分配内存空间，将会发生异常问题出在将一个字符串复制进一个字符变量指针所指地址。
常见算法笔试题
常见算法笔试题常见算法算法与数据结构是⾯试考察的重中之重，也是⽇后刷题时需要着重训练的部分。
简单的总结⼀下，⼤约有这些内容：算法 - Algorithms1、排序算法：快速排序、归并排序、计数排序2、搜索算法：回溯、递归、剪枝技巧3、图论：最短路、最⼩⽣成树、⽹络流建模4、动态规划：背包问题、最长⼦序列、计数问题5、基础技巧：分治、倍增、⼆分、贪⼼数据结构 - Data Structures1、数组与链表：单/双向链表、跳舞链2、栈与对列3、树与图：最近公共祖先、并查集4、哈希表5、堆：⼤/⼩根堆、可并堆6、字符串：字典树、后缀树递归与迭代的区别递归（recursion）：递归常被⽤来描述以⾃相似⽅法重复事物的过程，在数学和计算机科学中，指的是在函数定义中使⽤函数⾃⾝的⽅法。
（A调⽤A ）迭代（iteration）：重复反馈过程的活动，每⼀次迭代的结果会作为下⼀次迭代的初始值。
（A重复调⽤B）递归是⼀个树结构，从字⾯可以其理解为重复“递推”和“回归”的过程，当“递推”到达底部时就会开始“回归”，其过程相当于树的深度优先遍历。
迭代是⼀个环结构，从初始状态开始，每次迭代都遍历这个环，并更新状态，多次迭代直到到达结束状态。
# 理论上递归和迭代时间复杂度⽅⾯是⼀样的，但实际应⽤中（函数调⽤和函数调⽤堆栈的开销）递归⽐迭代效率要低。
链接：https:///p/32bcc45efd32来源：简书算法的时间复杂度和空间复杂度时间复杂度和空间复杂度是⽤来评价算法效率⾼低的2个标准。
时间复杂度：就是说执⾏算法需要消耗的时间长短，越快越好。
⽐如你在电脑上打开计算器，如果⼀个普通的运算要消耗1分钟时间，那谁还会⽤它呢，还不如⾃⼰⼝算呢。
空间复杂度：就是说执⾏当前算法需要消耗的存储空间⼤⼩，也是越少越好。
本来计算机的存储资源就是有限的，如果你的算法总是需要耗费很⼤的存储空间，这样也会给机器带来很⼤的负担。
时间复杂度的计算表⽰⽅法我们⼀般⽤“⼤O符号表⽰法”来表⽰时间复杂度：T(n) = O(f(n)) n是影响复杂度变化的因⼦，f(n)是复杂度具体的算法。
常见算法面试题及答案
常见算法面试题及答案算法面试是程序员求职过程中的重要环节之一。
面试官会通过提问算法问题来评估面试者的思维能力、解决问题的能力以及编程技巧。
在准备算法面试的过程中，了解常见的算法面试题并熟悉相应的解答方法是非常重要的。
本篇文章将介绍一些常见的算法面试题及其答案，帮助读者更好地准备算法面试。
1. 两数之和题目描述：给定一个整数数组和一个目标值，判断数组中是否存在两个数之和等于目标值。
若存在，返回这两个数的索引，若不存在，返回空。
解答方法：使用哈希表来记录数组元素和索引的对应关系。
遍历数组，对于每个元素，判断目标值与当前元素的差值是否在哈希表中存在，如果存在则返回对应的索引；如果不存在，则将当前元素及其索引插入哈希表中。
当遍历结束后仍未找到满足条件的两个数，返回空。
2. 反转字符串题目描述：给定一个字符串，将其按照单词顺序进行反转。
解答方法：首先，将整个字符串进行反转，得到一个逆序的字符串。
然后，再将逆序字符串中的每个单词进行反转。
最后得到的字符串即为所求结果。
3. 链表是否存在环题目描述：给定一个链表，判断链表中是否存在环。
解答方法：使用快慢指针的方法来判断链表是否存在环。
快指针每次移动两步，慢指针每次移动一步。
如果链表中存在环，那么快指针和慢指针一定会在某个节点相遇；如果链表中不存在环，快指针将会先到达链表的末尾。
根据快慢指针的移动情况，可以判断链表是否存在环。
4. 二叉树的最大深度题目描述：给定一个二叉树，找出其最大深度。
解答方法：使用递归的方法来计算二叉树的最大深度。
从根节点开始，递归地计算左子树和右子树的最大深度，然后取二者中的较大值加上1即为整个二叉树的最大深度。
5. 最长连续递增序列题目描述：给定一个未经排序的整数数组，找到最长连续递增序列的长度。
解答方法：遍历数组，对于每个元素，若与前一个元素递增，则将连续递增序列长度加1，否则重新计算连续递增序列的长度。
在遍历过程中，记录最长的连续递增序列长度，并返回结果。
[C++面试题]之冒泡排序
![[C++面试题]之冒泡排序](https://img.taocdn.com/s3/m/838ccb40ac02de80d4d8d15abe23482fb4da0287.png)
[C++⾯试题]之冒泡排序1、排序⽅法将被排序的记录数组R[1..n]垂直排列，每个记录R[i]看作是重量为R[i].key的⽓泡。
根据轻⽓泡不能在重⽓泡之下的原则，从下往上扫描数组R：凡扫描到违反本原则的轻⽓泡，就使其向上"飘浮"。
如此反复进⾏，直到最后任何两个⽓泡都是轻者在上，重者在下为⽌。
（1）初始R[1..n]为⽆序区。
（2）第⼀趟扫描从⽆序区底部向上依次⽐较相邻的两个⽓泡的重量，若发现轻者在下、重者在上，则交换⼆者的位置。
即依次⽐较(R[n]，R[n-1])，(R[n-1]，R[n-2])，…，(R[2]，R[1])；对于每对⽓泡(R[j+1]，R[j])，若R[j+1].key<R[j].key，则交换R[j+1]和R[j]的内容。
第⼀趟扫描完毕时，"最轻"的⽓泡就飘浮到该区间的顶部，即关键字最⼩的记录被放在最⾼位置R[1]上。
（3）第⼆趟扫描扫描R[2..n]。
扫描完毕时，"次轻"的⽓泡飘浮到R[2]的位置上……最后，经过n-1 趟扫描可得到有序区R[1..n]注意：第i趟扫描时，R[1..i-1]和R[i..n]分别为当前的有序区和⽆序区。
扫描仍是从⽆序区底部向上直⾄该区顶部。
扫描完毕时，该区中最轻⽓泡飘浮到顶部位置R[i]上，结果是R[1..i]变为新的有序区。
2、冒泡排序过程⽰例对关键字序列为49 38 65 97 76 13 27 49的⽂件进⾏冒泡排序的过程【】3、排序算法（1）分析因为每⼀趟排序都使有序区增加了⼀个⽓泡，在经过n-1趟排序之后，有序区中就有n-1个⽓泡，⽽⽆序区中⽓泡的重量总是⼤于等于有序区中⽓泡的重量，所以整个冒泡排序过程⾄多需要进⾏n-1趟排序。
若在某⼀趟排序中未发现⽓泡位置的交换，则说明待排序的⽆序区中所有⽓泡均满⾜轻者在上，重者在下的原则，因此，冒泡排序过程可在此趟排序后终⽌。
为此，在下⾯给出的算法中，引⼊⼀个布尔量exchange，在每趟排序开始前，先将其置为FALSE。
计算机算法面试题及答案
计算机算法面试题及答案1. 问题：请解释什么是时间复杂度，并给出一个例子。
答案：时间复杂度是衡量算法运行时间与输入规模之间关系的量度。
它通常用大O符号表示，例如O(n)、O(n^2)等。
一个例子是冒泡排序算法，其时间复杂度为O(n^2)，因为当数组长度为n时，它需要进行n*(n-1)/2次比较。
2. 问题：描述快速排序算法的过程。
答案：快速排序是一种分治算法，它通过选择一个“基准”元素，将数组分为两部分，一部分包含小于基准的元素，另一部分包含大于基准的元素。
然后递归地对这两部分进行快速排序，直到每个子数组只有一个元素或者为空。
3. 问题：什么是动态规划？请给出一个应用实例。
答案：动态规划是一种通过将复杂问题分解为更小的子问题来解决的方法，并且通过记忆已解决的子问题的结果来避免重复计算。
一个典型的应用实例是斐波那契数列的计算，通过动态规划可以避免大量的重复计算，从而提高效率。
4. 问题：解释图的深度优先搜索（DFS）算法。
答案：深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
它从一个节点开始，尽可能深地搜索树的分支，直到达到一个叶节点，然后回溯到上一个节点，继续搜索下一个分支，直到所有节点都被访问过。
5. 问题：请描述堆排序算法的工作原理。
答案：堆排序是一种基于比较的排序算法，它利用了二叉堆的数据结构。
算法的核心是构建一个最大堆，然后不断移除堆顶元素（最大值），将其放置在数组的末尾，同时调整剩余元素以保持最大堆的性质，直到数组完全排序。
6. 问题：什么是哈希表？它有什么优点？答案：哈希表是一种通过哈希函数将键映射到表中一个位置来访问记录的数据结构。
它的优点包括高效的查找、插入和删除操作，平均时间复杂度为O(1)，这使得哈希表在需要快速访问数据的场景中非常有用。
7. 问题：解释什么是递归算法，并给出一个递归函数的例子。
答案：递归算法是一种自我引用的算法，它通过重复调用自身来解决问题。
一个典型的递归函数例子是计算阶乘的函数，它定义为n! = n * (n-1)!，其中n!是n的阶乘。
c语言经典算法题
c语言经典算法题
C语言经典算法题目涵盖了多个领域，包括排序、查找、递归、动态规划等。
以下是一些经典的C语言算法题目，它们对于提高编程能力和理解算法思想都是很有帮助的：
1. 冒泡排序：
实现冒泡排序算法，对一个数组进行升序或降序排序。
2. 快速排序：
实现快速排序算法，对一个数组进行升序或降序排序。
3. 选择排序：
实现选择排序算法，对一个数组进行升序或降序排序。
4. 二分查找：
实现二分查找算法，在有序数组中查找一个特定的元素。
5. 递归：
编写一个递归函数，计算斐波那契数列的第n 个数字。
6. 动态规划：
解决经典的动态规划问题，比如背包问题、最长公共子序列等。
7. 链表反转：
反转一个单链表或双链表。
8. 树的遍历：
实现二叉树的前序、中序和后序遍历。
9. 图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）：
实现图的深度优先搜索和广度优先搜索算法。
10. 最短路径算法：
实现Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法来求解图中的最短路径。
11. 素数判断：
编写一个函数判断一个给定的数是否是素数。
12. 最大公约数和最小公倍数：
实现求两个数的最大公约数和最小公倍数的算法。
这些题目旨在帮助你熟悉常见的算法思想和数据结构，提高编程和问题求解的能力。
解决这些题目时，不仅要注重正确性，还要考虑算法的效率和优化。
排序类面试题
排序类面试题一. 概述排序是计算机科学中常见的问题之一，涉及到将一组元素按照某种规则进行有序排列的操作。
在面试中，排序类面试题经常被用来考察应聘者的算法和编程能力。
本文将介绍几种常见的排序算法，并对它们的原理和实现进行讲解。
二. 冒泡排序冒泡排序是最简单的一种排序算法，其基本思想是通过相邻元素的比较和交换来实现排序。
具体过程如下：1. 从数组的第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素，如果前一个元素大于后一个元素，则交换它们的位置；2. 对数组中的所有元素重复以上步骤，直到没有任何一对元素需要交换为止。
三. 插入排序插入排序是另一种简单而常用的排序算法，其基本思想是将未排序的元素逐个插入到已排序的序列中。
具体过程如下：1. 假设第一个元素已经是有序的序列，从第二个元素开始将其插入；2. 将待插入元素与已排序的序列从后往前进行比较，找到合适的位置插入；3. 重复以上步骤，直到所有元素都被插入到正确的位置。
四. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法，它采用分治的思想，将一个大问题分解成多个小问题来解决。
具体过程如下：1. 选取一个基准元素，将小于基准元素的元素放在其左边，大于基准元素的元素放在其右边；2. 对基准元素左边和右边的子序列分别进行快速排序，直到子序列的长度为1。
3. 重复以上步骤，直到所有子序列都有序。
五. 归并排序归并排序是一种稳定且高效的排序算法，它采用分治的思想，将一个大问题分解成多个小问题进行解决。
具体过程如下：1. 将待排序的序列分割成两个子序列，直到每个子序列的长度为1；2. 将两个有序的子序列合并成一个有序的序列，重复以上步骤，直到所有子序列都有序。
六. 堆排序堆排序是一种使用堆数据结构实现的排序算法，它能够保证将元素按照某种规则进行有序排列。
具体过程如下：1. 构建一个最大堆或者最小堆的数据结构；2. 将堆顶元素与最后一个元素交换，并输出堆顶元素；3. 调整堆，使其满足堆的性质；4. 重复以上步骤，直到所有元素都被输出。
常见算法面试题及答案
常见算法面试题及答案1. 数组中重复的数字题目：在一个长度为n的数组中，存在一个数字出现两次，而其他数字均出现一次，请找出这个重复的数字。
答案：可以使用哈希表来解决这个问题，遍历数组，将每个数字作为键，出现次数作为值，如果出现次数大于1，则该数字就是重复的数字。
2. 旋转数组的最小数字题目：把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。
输入一个非递减排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。
答案：可以使用二分查找法。
首先判断数组是否有序，如果有序，则直接返回第一个元素。
如果无序，找到中间元素，比较中间元素和两端元素，如果中间元素小于右边元素，则左边有序，否则右边有序。
在有序的一侧使用二分查找法找到最小值。
3. 斐波那契数列题目：斐波那契数列的第n项是多少？答案：可以使用递归、动态规划或者公式法来解决。
递归方法简单但效率低，动态规划通过构建一个数组来存储已计算的值，公式法通过矩阵快速幂来计算。
4. 二叉树的镜像题目：请完成一个函数，实现二叉树的镜像。
答案：可以使用递归或者迭代的方法。
递归方法是遍历到每个节点，交换其左右子节点。
迭代方法可以使用栈来模拟递归过程。
5. 寻找数组中第k大的元素题目：在未排序的数组中找到第k大的元素。
答案：可以使用快速排序的分区算法，每次分区后找到第k大的元素。
也可以使用大顶堆，将数组元素全部加入堆中，然后重复k-1次弹出堆顶元素。
6. 合并两个有序链表题目：将两个有序链表合并为一个新的有序链表并返回。
答案：可以使用双指针的方法，分别指向两个链表的当前节点，比较节点值，将较小的节点添加到新链表中，然后移动指针，直到一个链表为空。
7. 字符串的排列题目：输入一个字符串，打印出该字符串中字符的所有排列。
答案：可以使用回溯法。
创建一个递归函数，每次选择一个字符作为排列的第一个字符，然后递归排列剩下的字符。
8. 两个栈实现队列题目：用两个栈实现一个队列。
队列的声明是先入先出，栈是后入先出。
c语言常见排序算法
常见的C语言排序算法有以下几种：
1. 冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果前一个元素大于后一个元素，则交换它们的位置，重复这个过程直到整个序列有序。
2. 插入排序（Insertion Sort）：将未排序的元素逐个插入到已排序序列中的正确位置，直到整个序列有序。
3. 选择排序（Selection Sort）：每次从未排序的元素中选择最小的元素，将其放到已排序序列的末尾，重复这个过程直到整个序列有序。
4. 快速排序（Quick Sort）：选择一个基准元素，将序列分成两部分，一部分小于等于基准元素，一部分大于基准元素，然后对两部分递归地进行快速排序。
5. 归并排序（Merge Sort）：将序列分成两部分，分别对两部分进行归并排序，然后将两个有序的子序列合并成一个有序的序列。
6. 堆排序（Heap Sort）：将序列构建成一个最大堆，然后将堆顶元素与堆末尾元素交换，重复这个过程直到整个序列有序。
7. 希尔排序（Shell Sort）：将序列按照一定的间隔分成若干个子序列，对每个子序列进行插入排序，然后逐渐减小间隔直到间隔为1，最后对整个序列进行插入排序。
8. 计数排序（Counting Sort）：统计序列中每个元素出现的次数，然后按照元素的大小顺序将它们放入一个新的序列中。
9. 基数排序（Radix Sort）：按照元素的个位、十位、百位等依次进行排序，直到所有位数都排完为止。
以上是常见的C语言排序算法，每种算法都有其特点和适用场景，选择合适的排序算法可以提高排序效率。
C语言面试题大汇总(面试宝典)吐血提供
发布之前先申明两点： 1 所有资料来自网络(主要是 CSDN)，本人只是收集和转发。 2 所有问题解答(尤其是代码)只是参考，不保证正确。 4. static 有什么用途？（请至少说明两种） 1.限制变量的作用域 2.设置变量的存储域 7. 引用与指针有什么区别？ 1) 引用必须被初始化，指针不必。 2) 引用初始化以后不能被改变，指针可以改变所指的对象。 2) 不存在指向空值的引用，但是存在指向空值的指针。 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 16. 17. 描述实时系统的基本特性 全局变量和局部变量在内存中是否有区别？如果有，是什么区别？ 什么是平衡二叉树？ 堆栈溢出一般是由什么原因导致的？ 什么函数不能声明为虚函数？ 冒泡排序算法的时间复杂度是什么？ 写出 float x 与“零值”比较的 if 语句。 Internet 采用哪种网络协议？该协议的主要层次结构？ Internet 物理地址和 IP 地址转换采用什么协议？
{ int a; show(multi,10,&a); return 0; } 答：110 7、请找出下面代码中的所以错误 说明：以下代码是把一个字符串倒序，如“abcd”倒序后变为“dcba” 1、#include"string.h" 2、main() 3 、{ 4、 char*src="hello,world"; 5、 char* dest=NULL; 6、 int len=strlen(src); 7、 dest=(char*)malloc(len); 8、 char* d=dest; 9、 char* s=src[len]; 10、 while(len--!=0) 11、 d++=s--; 12、 printf("%s",dest); 13、 return 0; 14、} 答： 方法 1： int main(){ char* src = "hello,world"; int len = strlen(src); char* dest = (char*)malloc(len+1);//要为\0 分配一个空间 char* d = dest; char* s = &src[len-1];//指向最后一个字符 while( len-- != 0 ) *d++=*s--; *d = 0;//尾部要加\0 printf("%s\n",dest); free(dest);// 使用完，应当释放空间，以免造成内存汇泄露 return 0; } 方法 2： #include <stdio.h> #include <string.h> main() { char str[]="hello,world";
面试算法题目
1、在排序算法中，哪种算法在最优情况下时间复杂度为O(n)？A. 快速排序B. 冒泡排序C. 插入排序（答案）D. 归并排序2、以下哪个数据结构常用于实现缓存淘汰策略中的LRU（Least Recently Used）？A. 栈B. 队列C. 双向链表（答案）D. 二叉树3、给定一个整数数组，要求找出其中两个数的和等于一个给定值，最有效的方法是使用：A. 双重循环遍历B. 哈希表（答案）C. 二分查找D. 排序后双指针4、在深度优先搜索（DFS）中，使用栈的主要目的是：A. 记录已访问节点B. 避免循环（答案，辅助避免重复访问形成环）C. 存储最短路径D. 提高搜索效率5、下列哪项不是动态规划解决问题的典型特征？A. 重叠子问题B. 最优子结构C. 无后效性（答案偏向于此选项不是最典型的特征，但通常也提及；严格来说，动态规划要求无后效性，但此题意图可能是寻找一个相对非典型的描述）D. 状态转移方程6、对于一个图结构，如果要找出其中是否存在环，最适合使用的算法是：A. Dijkstra算法B. Floyd-Warshall算法C. 拓扑排序（间接判断，若无法完成则存在环）（答案）D. A*算法7、在二叉树的遍历中，先序遍历的顺序是：A. 左子树 -> 根节点 -> 右子树B. 根节点 -> 左子树 -> 右子树（答案）C. 右子树 -> 根节点 -> 左子树D. 根节点 -> 右子树 -> 左子树8、下列哪种算法是用来解决最短路径问题的？A. 广度优先搜索（BFS，用于无权图的最短路径）B. 深度优先搜索（DFS）C. Dijkstra算法（答案，适用于非负权图）D. Prim算法（最小生成树）9、在机器学习中，决策树算法进行特征选择时，常用的准则是：A. 最大似然估计B. 信息增益（答案）C. 最小二乘法D. 交叉验证10、对于一个无序数组，如果需要频繁地进行查找操作，最好先对其进行：A. 插入排序B. 冒泡排序C. 快速排序（答案，虽然归并也适用，但快速排序通常更高效）D. 选择排序。
常见的算法面试题
常见的算法面试题1、题目：二分查找问题描述：给定一个排序数组和一个目标值，在数组中查找目标值，并返回其索引。
如果目标值不存在于数组中，则返回 -1。
示例：输入: nums = [1,3,5,7], target = 3输出: 2解释: 目标值3在排序数组中的索引为2。
解题思路：二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。
搜索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，则搜索过程结束；如果目标元素大于或小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且同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(log n)，其中 n 是数组的长度。
空间复杂度：O(1)。
2、题目：归并排序问题描述：归并排序是一种采用分治法的排序算法。
它将一个数组分成两个子数组，分别对子数组进行排序，然后将有序的子数组合并成一个有序的数组。
示例：输入: nums = [3,2,1,6,5,4]输出: [1,2,3,4,5,6]解释: 将数组分成 [3,2,1] 和 [6,5,4]，分别对两个子数组进行排序，得到[1,2,3] 和 [4,5,6]，最后将两个有序的子数组合并得到 [1,2,3,4,5,6]。
解题思路：归并排序的基本步骤如下：将数组不断拆分成更小的子数组，直到每个子数组只包含一个元素，然后将这些子数组合并成一个有序的数组。
在合并的过程中，使用一个辅助数组来记录每个子数组的起始位置和长度，以便于后续的合并操作。
合并两个有序的子数组合并成一个有序的数组时，需要比较两个子数组中的元素大小，将较小的元素放入新数组中。
重复步骤 2 和步骤 3，直到整个数组有序为止。
时间复杂度：O(n log n)，其中 n 是数组的长度。
归并排序的时间复杂度主要来自于拆分和合并两个过程，每次拆分的时间复杂度为 O(log n)，合并的时间复杂度为 O(n)。
c_公司面试题目(3篇)
第1篇一、面试背景C公司是一家专注于软件开发、互联网技术和人工智能领域的高科技企业。
公司以技术创新为核心，致力于为客户提供优质的产品和服务。
为了选拔优秀的人才加入公司，C公司特制定了以下面试题目，旨在全面考察应聘者的综合素质和专业技能。
二、面试题目一、基础知识题1. 请简述面向对象编程的基本概念和特点。
2. 解释Java中的继承、多态和封装的概念，并举例说明。
3. 请列举JavaScript中的几种数据类型，并说明它们的特点。
4. 解释HTTP协议中的GET和POST请求的区别。
5. 简述TCP/IP协议栈中的四层结构，并说明每层的作用。
二、编程题1. 编写一个Java程序，实现一个简单的单链表，包括插入、删除和查找元素的功能。
2. 编写一个JavaScript函数，实现一个数组去重功能。
3. 编写一个Python程序，实现一个简单的命令行工具，用于计算两个数的和、差、积和商。
4. 编写一个C++程序，实现一个简单的排序算法（如冒泡排序或选择排序），并测试其性能。
5. 编写一个HTML和CSS代码，实现一个简单的网页布局，包括头部、导航栏、主体内容和尾部。
三、算法题1. 编写一个函数，实现整数数组中找出所有重复元素的查找功能。
2. 编写一个递归函数，实现计算斐波那契数列的第n项。
3. 编写一个函数，实现判断一个整数是否为素数的功能。
4. 编写一个函数，实现合并两个有序数组的功能。
5. 编写一个函数，实现二分查找算法。
四、数据库题1. 请简述关系型数据库的基本概念，如表、字段、索引等。
2. 解释SQL语言中的SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE语句。
3. 请列举几种常见的数据库设计范式，并解释其作用。
4. 编写一个SQL语句，实现查询一个学生及其所在班级的信息。
5. 编写一个SQL语句，实现删除一个班级中所有学生的记录。
五、操作系统题1. 请简述操作系统的基本功能，如进程管理、内存管理、文件管理等。
面试必备：常见编程问题及其解答
面试必备：常见编程问题及其解答编程问题一直是面试中的重点，因为它可以检验面试者的逻辑思维能力、解决问题的能力以及编程技能。
在面试中，常见的编程问题通常包括算法问题、数据结构问题和编程语言相关问题等。
本文将针对常见的编程问题及其解答进行详细介绍，希望能够帮助读者更好地准备面试。
一、算法问题1.递归算法递归算法是常见的算法问题，通常面试中会出现递归实现斐波那契数列、阶乘等问题。
递归算法的特点是函数自己调用自己，因此在编写递归算法时需要特别注意递归终止条件，否则可能会导致栈溢出。
解答这类问题时，可以通过编写递归函数，并分析其时间复杂度和空间复杂度进行优化。
2.排序算法排序算法也是常见的算法问题，包括冒泡排序、快速排序、归并排序等。
在解答这类问题时，需要掌握各种排序算法的原理和实现，并能够对它们的时间复杂度和空间复杂度进行分析。
3.查找算法查找算法也是常见的算法问题，包括二分查找、哈希查找、线性查找等。
在解答这类问题时，需要了解各种查找算法的原理和实现，并能够对它们的时间复杂度进行分析。
4.动态规划动态规划是解决一类最优化问题的重要算法，常见于背包问题、最长公共子序列等。
在解答这类问题时，需要分析问题的状态转移方程，并编写动态规划算法进行求解。
5.图算法图算法是解决网络结构相关问题的重要算法，包括最短路径算法、最小生成树算法等。
在解答这类问题时，需要掌握图的表示方法和常见的图算法，并能够对它们进行实现和分析。
二、数据结构问题数组是最基本的数据结构之一，常见于解决线性结构相关问题。
在解答数组相关问题时，需要掌握数组的特性和常见操作，并能够对其进行高效的实现。
2.链表链表是解决非线性结构相关问题的常用数据结构，包括单向链表、双向链表、循环链表等。
在解答链表相关问题时，需要掌握链表的结构和操作，并能够进行高效的实现。
3.栈和队列栈和队列是解决特定问题的常用数据结构，包括栈的应用、队列的应用等。
在解答栈和队列相关问题时，需要掌握它们的特性和常见操作，并能够对其进行高效的实现。
- 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、"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、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)。
C/C++笔试面试题目汇总3——各种排序算法原文:/u/1222/showart_318070.html排序算法是一种基本并且常用的算法。
由于实际工作中处理的数量巨大，所以排序算法对算法本身的速度要求很高。
而一般我们所谓的算法的性能主要是指算法的复杂度，一般用O方法来表示。
在后面我将给出详细的说明。
对于排序的算法我想先做一点简单的介绍，也是给这篇文章理一个提纲。
我将按照算法的复杂度，从简单到难来分析算法。
第一部分是简单排序算法，后面你将看到他们的共同点是算法复杂度为O(N*N)（因为没有使用word,所以无法打出上标和下标）。
第二部分是高级排序算法，复杂度为O(Log2(N))。
这里我们只介绍一种算法。
另外还有几种算法因为涉及树与堆的概念，所以这里不于讨论。
第三部分类似动脑筋。
这里的两种算法并不是最好的（甚至有最慢的），但是算法本身比较奇特，值得参考（编程的角度）。
同时也可以让我们从另外的角度来认识这个问题。
第四部分是我送给大家的一个餐后的甜点——一个基于模板的通用快速排序。
由于是模板函数可以对任何数据类型排序（抱歉，里面使用了一些论坛专家的呢称）。
一、简单排序算法由于程序比较简单，所以没有加什么注释。
所有的程序都给出了完整的运行代码，并在我的VC环境下运行通过。
因为没有涉及MFC和WINDOWS的内容，所以在BORLAND C++的平台上应该也不会有什么问题的。
在代码的后面给出了运行过程示意，希望对理解有帮助。
1.冒泡法：（Gilbert：点这里有视频）这是最原始，也是众所周知的最慢的算法了。
他的名字的由来因为它的工作看来象是冒泡：#include <iostream.h>void BubbleSort(int* pData,int Count){int iTemp;for(int i=1;i<Count;i++){for(int j=Count-1;j>=i;j--){if(pData[j]<pData[j-1]){iTemp = pData[j-1];pData[j-1] = pData[j];pData[j] = iTemp;}}}}void main(){int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};BubbleSort(data,7);for (int i=0;i<7;i++)cout<<data[i]<<" ";cout<<"\n";}倒序(最糟情况)第一轮：10,9,8,7->10,9,7,8->10,7,9,8->7,10,9,8(交换3次)第二轮：7,10,9,8->7,10,8,9->7,8,10,9(交换2次)第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)循环次数：6次交换次数：6次其他：第一轮：8,10,7,9->8,10,7,9->8,7,10,9->7,8,10,9(交换2次)第二轮：7,8,10,9->7,8,10,9->7,8,10,9(交换0次)第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)循环次数：6次交换次数：3次上面我们给出了程序段，现在我们分析它：这里，影响我们算法性能的主要部分是循环和交换，显然，次数越多，性能就越差。
从上面的程序我们可以看出循环的次数是固定的，为1+2+...+n-1。
写成公式就是1/2*(n-1)*n。
现在注意，我们给出O方法的定义：若存在一常量K和起点n0，使当n>=n0时，有f(n)<=K*g(n),则f(n) = O(g(n))。
（呵呵，不要说没学好数学呀，对于编程数学是非常重要的）现在我们来看1/2*(n-1)*n，当K=1/2，n0=1，g(n)=n*n时，1/2*(n-1)*n<=1/2*n*n=K*g(n)。
所以(n)=O(g(n))=O(n*n)。
所以我们程序循环的复杂度为O(n*n)。
再看交换。
从程序后面所跟的表可以看到，两种情况的循环相同，交换不同。
其实交换本身同数据源的有序程度有极大的关系，当数据处于倒序的情况时，交换次数同循环一样（每次循环判断都会交换），复杂度为O(n*n)。
当数据为正序，将不会有交换。
复杂度为O(0)。
乱序时处于中间状态。
正是由于这样的原因，我们通常都是通过循环次数来对比算法。
2.交换法：交换法的程序最清晰简单，每次用当前的元素一一的同其后的元素比较并交换。
#include <iostream.h>void ExchangeSort(int* pData,int Count){int iTemp;for(int i=0;i<Count-1;i++){for(int j=i+1;j<Count;j++){if(pData[j]<pData[i]){iTemp = pData[i];pData[i] = pData[j];pData[j] = iTemp;}}}}void main(){int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};ExchangeSort(data,7);for (int i=0;i<7;i++)cout<<data[i]<<" ";cout<<"\n";}倒序(最糟情况)第一轮：10,9,8,7->9,10,8,7->8,10,9,7->7,10,9,8(交换3次)第二轮：7,10,9,8->7,9,10,8->7,8,10,9(交换2次)第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)循环次数：6次交换次数：6次其他：第一轮：8,10,7,9->8,10,7,9->7,10,8,9->7,10,8,9(交换1次)第二轮：7,10,8,9->7,8,10,9->7,8,10,9(交换1次)第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)循环次数：6次交换次数：3次从运行的表格来看，交换几乎和冒泡一样糟。
事实确实如此。
循环次数和冒泡一样也是1/2*(n-1)*n，所以算法的复杂度仍然是O(n*n)。
由于我们无法给出所有的情况，所以只能直接告诉大家他们在交换上面也是一样的糟糕（在某些情况下稍好，在某些情况下稍差）。
3.选择法：现在我们终于可以看到一点希望：选择法，这种方法提高了一点性能（某些情况下）这种方法类似我们人为的排序习惯：从数据中选择最小的同第一个值交换，在从省下的部分中选择最小的与第二个交换，这样往复下去。
#include <iostream.h>void SelectSort(int* pData,int Count){int iTemp;int iPos;for(int i=0;i<Count-1;i++){iTemp = pData[i];iPos = i;for(int j=i+1;j<Count;j++){if(pData[j]<iTemp){iTemp = pData[j];iPos = j;}}pData[iPos] = pData[i];pData[i] = iTemp;}}void main(){int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};SelectSort(data,7);for (int i=0;i<7;i++)cout<<data[i]<<" ";cout<<"\n";}倒序(最糟情况)第一轮：10,9,8,7->(iTemp=9)10,9,8,7->(iTemp=8)10,9,8,7->(iTemp=7)7,9,8,10(交换1次) 第二轮：7,9,8,10->7,9,8,10(iTemp=8)->(iTemp=8)7,8,9,10(交换1次)第一轮：7,8,9,10->(iTemp=9)7,8,9,10(交换0次)循环次数：6次交换次数：2次其他：第一轮：8,10,7,9->(iTemp=8)8,10,7,9->(iTemp=7)8,10,7,9->(iTemp=7)7,10,8,9(交换1次) 第二轮：7,10,8,9->(iTemp=8)7,10,8,9->(iTemp=8)7,8,10,9(交换1次)第一轮：7,8,10,9->(iTemp=9)7,8,9,10(交换1次)循环次数：6次交换次数：3次遗憾的是算法需要的循环次数依然是1/2*(n-1)*n。
所以算法复杂度为O(n*n)。
我们来看他的交换。
由于每次外层循环只产生一次交换（只有一个最小值）。
所以f(n)<=n所以我们有f(n)=O(n)。
所以，在数据较乱的时候，可以减少一定的交换次数。
4.插入法：插入法较为复杂，它的基本工作原理是抽出牌，在前面的牌中寻找相应的位置插入，然后继续下一张#include <iostream.h>void InsertSort(int* pData,int Count){int iTemp;int iPos;for(int i=1;i<Count;i++){iTemp = pData[i];iPos = i-1;while((iPos>=0) && (iTemp<pData[iPos])){pData[iPos+1] = pData[iPos];iPos--;}pData[iPos+1] = iTemp;}}void main(){int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};InsertSort(data,7);for (int i=0;i<7;i++)cout<<data[i]<<" ";cout<<"\n";}倒序(最糟情况)第一轮：10,9,8,7->9,10,8,7(交换1次)(循环1次)第二轮：9,10,8,7->8,9,10,7(交换1次)(循环2次)第一轮：8,9,10,7->7,8,9,10(交换1次)(循环3次)循环次数：6次交换次数：3次其他：第一轮：8,10,7,9->8,10,7,9(交换0次)(循环1次)第二轮：8,10,7,9->7,8,10,9(交换1次)(循环2次)第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)(循环1次)循环次数：4次交换次数：2次上面结尾的行为分析事实上造成了一种假象，让我们认为这种算法是简单算法中最好的，其实不是，因为其循环次数虽然并不固定，我们仍可以使用O方法。