归并排序上机题

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计算机专业基础综合数据结构(排序)模拟试卷2(题后含答案及解析)

计算机专业基础综合数据结构(排序)模拟试卷2(题后含答案及解析)

计算机专业基础综合数据结构(排序)模拟试卷2(题后含答案及解析)题型有:1. 单项选择题 2. 综合应用题单项选择题1-40小题,每小题2分,共80分。

下列每题给出的四个选项中,只有一个选项是最符合题目要求的。

1.采用简单选择排序,比较次数与移动次数分别为( )。

A.O(n),O(log2n)B.O(log2n),O(n2)C.O(n2),O(n)D.O(nlog2n),O(n)正确答案:C解析:简单选择排序的关键字比较次数KCN与对象的初始排列无关。

第i 趟选择具有最小关键字对象所需的比较次数总是n—i—1次(此处假定整个待排序对象序列有n个对象)。

因此,总的关键字比较次数为:最坏情况是每一趟都要进行交换,总的对象移动次数为RMN=3(n一1)。

知识模块:数据结构2.就排序算法所用的辅助空间而言,堆排序、快速排序、归并排序的关系是( )。

A.堆排序<快速排序<归并排序B.堆排序<归并排序<快速排序C.堆排序>归并排序>快速排序D.堆排序>快速排序>归并排序正确答案:A解析:此题考查的知识点为排序的空间复杂性。

堆排序辅助空间为O(1),快速排序为O(log2n),归并排序为O(n)。

应选A。

知识模块:数据结构3.一组记录的关键码为(25,48,16,35,79,82,23,40,36,72),其中,含有5个长度为2的有序表,按归并排序的方法对该序列进行一趟归并后的结果为( )。

A.16,25,35,48,23,40,79,82,36,72B.16,25,35,48,79,82,23,36,40,72C.16,25,48,35,79,82,23,36,40,72D.16,25,35,48,79,23,36,40,72,82正确答案:A解析:对于(25,48,16,35,79,82,23,40,36,72),(25,48)和(16,35)归并的结果为(16,25,35,48)。

(79,82)和(23,40)归并后的结果为(23,40,79,82),余下的两个记录不归并,所以一趟归并后的结果为(16,25,35,48,23,40,79,82,36,72),本题答案为A。

数据结构上机题

数据结构上机题

数据结构上机题〃1、设有两个有序序列,利用归并排序将它们排成有序表,并输出。

#i nclude"stdio.h"#i nclude"stdlib.h"#defi ne LIST_INIT_SIZE 100#defi ne LISTINCREMENT 10#defi ne OVERFLOW -2#defi ne OK 1typedef struct{ int *elem;int len gth;int listsize;}SqList;int In itList_Sq(SqList &L){L.elem=(i nt *)malloc(LIST_INIT_SIZE*sizeof(i nt)); if(!L.elem)exit(OVERFLOW);L.le ngth=O;L.listsize=LIST_INIT_SIZE;return OK;}void MergeList_Sq(SqList La,SqList Lb,SqList &Lc){int *pa,*pa_last,*pb,*pb_last,*pc;pa=La.elem;pa_last=La.elem+La.le ngth-1;pb=Lb.elem;pb_last=Lb.elem+Lb .len gth-1;Lc」i stsize=Lc .len gth=La .len gth+Lb .len gth;pc=Lc.elem=(i nt*)malloc(Lc.listsize*sizeof(i nt)); if(!Lc.elem)exit(OVERFLOW); while(pa<=pa_last&&pb<=pb_last){if(*pa<=*pb)*pc++=*pa++;else *pc++=*pb++;}while(pa<=pa_last)*pc++=*pa++;while(pb<=pb_last)*pc++=*pb++;}int In put(SqList &L){ int i,j;int *pa=L.elem;printf("要输入的元素个数:”);scan f("%d",&i);printf("输入有序序列:");{ scan f("%d",pa++);L.len gth=i;}prin tf("\n");return OK;}int Output(SqList &L){ printf("输出序列:");int i=0;while(i<L.le ngth)pri ntf("%d ", L.elem[i++]);prin tf("\n");return OK;}int mai n(){SqList La,Lb,Lc;In itList_Sq(La);In itList_Sq(Lb);In itList_Sq(Lc);In put(La);In put(Lb);MergeList_Sq(La,Lb,Lc);Output(Lc);return OK;}〃2、设有一有序序列,从键盘输入一个数,判别是否在序列中,如果在输出"YSE";否则, 将它插入到序列中使它仍然有序,并输出排序后的序列。

数据结构上机考试题目

数据结构上机考试题目

选择题在数据结构中,栈(Stack)是一种什么类型的数据结构?A. 线性B. 树形C. 图形D. 非线性但非树形答案:A在二叉树中,每个节点最多有几个子节点?A. 1B. 2C. 3D. 取决于树的层次答案:B以下哪项是哈希表(Hash Table)的主要优点?A. 存储密度大B. 插入和删除元素快C. 支持随机存取D. 存储空间利用率高答案:B哪种数据结构适用于需要频繁插入和删除操作的场景?A. 数组B. 链表C. 栈D. 队列答案:B在图的表示中,什么用于表示节点之间的关系?A. 节点B. 边C. 顶点D. 权重答案:B以下哪种排序算法的时间复杂度是O(n log n)?A. 冒泡排序B. 选择排序C. 插入排序D. 快速排序答案:D填空题在数据结构中,________是一种特殊的线性数据结构,它只允许在表的前端(front)进行删除操作,而在表的后端(rear)进行插入操作。

答案:队列(Queue)在树形结构中,除了根节点外,每个节点都有________个父节点。

答案:一________是一种基于比较的排序算法,通过不断将待排序的序列分割成独立的子序列,并对子序列进行排序,最后将有序子序列合并得到完全有序的序列。

答案:归并排序(Merge Sort)在图的遍历中,________遍历是一种深度优先的遍历算法,它沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深地搜索树的分支。

答案:深度优先(Depth-First Search)哈希表是通过________函数将关键字映射到表中的位置来存储数据的。

答案:哈希(Hash)在链表中,________用于指向链表中的下一个节点。

答案:指针(Pointer)简答题简述数据结构的定义及其重要性。

答案:数据结构是计算机存储、组织数据的方式。

它指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

数据结构的重要性体现在它是计算机程序设计中不可或缺的一部分,它直接影响到程序的运行效率、数据存储的合理性以及数据操作的便捷性。

数据结构上机考试(含答案)

数据结构上机考试(含答案)

数据结构》上机练习题1、设有两个有序序列, 利用归并排序将它们排成有序表,并输出。

2、设有一有序序列, 从键盘输入一个数, 判别是否在序列中,如果在输出“YSE”;否则, 将它插入到序列中使它仍然有序, 并输出排序后的序列。

3、设有一有序序列,从键盘输入一个数,判别是否在序列中,如果不在,则输出“NO”,否则,将它从序列中删除它, 并输出删除后的序列。

4、从键盘输入一组任意数据,建立一个有序链表, 并从链头开始输出该链,使输出结果是有序的。

5、从键盘输入一组任意数据,建立一个包含所有输入数据的单向循环链表, 并从链表的任意开始, 依次输出该链表中的所有结点。

10、设有一个链表,(自己建立, 数据从键盘输入), 再从键盘输入一个数,判别是否在链表中, 如果不在, 则输出“ NO“,否则, 将它从链表中删除, 并输出删除后的链表。

11、设有一个链表,(自己建立, 数据从键盘输入), 再从键盘输入一个数,判别是否在链表中,如果在输出“ YSE”,否则,将它从插入到链头,并输出插入后的链表。

12、设有一个链表,(自己建立, 数据从键盘输入), 再从键盘输入一个数,判别是否在链表中,如果在输出“ YSE”,否则,将它从插入到链尾,并输出插入后的链表。

13、编写栈的压栈push、弹栈pop函数, 从键盘输入一组数据,逐个元素压入堆栈, 然后再逐个从栈中弹出它们并输出14、编写栈的压栈 push 、弹栈 pop 函数,用它判别() 的匹配问题 树中序遍历的结果。

树先序遍历的结果。

树后序遍历的结果。

树的总结点数。

树叶子结点数。

叉树的高度。

21、给出一个无向图的邻接矩阵 , 输出各个顶点的度。

22、给出一个有向图的邻接矩阵 , 输出各个顶点的入度与出度。

23、输入一个有序序列 , 利用折半查找来查找一个数是否在序列中 出其位置 ,否则输出“ NO ”。

24、用插入排序方法对一组数据进行排序 , 并输出每趟排序的结果。

数据结构 排序 历年考研练习题库 试卷及答案

数据结构 排序 历年考研练习题库 试卷及答案

数据结构排序历年考研练习题库试卷及答案数据结构排序历年考研练习题库试卷及答案一、冒泡排序冒泡排序是一种基本的排序算法,它通过重复地交换相邻两个元素的位置来实现排序。

算法的基本思想是从待排序的元素中比较相邻的两个元素大小,并根据需要交换它们的位置,直到整个序列有序为止。

冒泡排序的原理如下:首先从序列的第一个元素开始,比较相邻的两个元素的大小,若前面的元素大于后面的元素,则交换它们的位置;否则,继续比较下一对相邻元素,直到比较到序列的最后一个元素。

这样一趟比较下来,序列中最大的元素就会被交换到最后一个位置。

接着,对序列中剩下的 n-1 个元素重复上述过程,执行 n-1 趟比较,直到整个序列有序。

在实践中,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。

尽管冒泡排序存在其它更好的排序算法,但它具有编码简单、实现容易以及对小规模数据排序的优势。

二、选择排序选择排序也是一种简单直观的排序算法,它的思想是将待排序序列分为已排好序的部分和未排序的部分,每次选取未排序部分中最小(或最大)的元素,将其放置在已排好序的部分的末尾。

重复此过程,直到整个序列有序。

选择排序的具体步骤如下:首先从待排序序列中找到最小(或最大)的元素,然后将其与序列的第一个元素交换位置,将该元素视为已排序部分;接着,在剩下的未排序部分中找到最小(或最大)的元素,将其与第二个元素交换位置,将该元素视为已排序部分的最后一个元素;以此类推,每次选择序列中最小(或最大)的元素,并将该元素放置在已排序部分的末尾。

最终完成排序。

选择排序的时间复杂度同样为 O(n^2),其中 n 为待排序序列的长度。

相比于冒泡排序,选择排序的交换操作较少,因此在实际应用中,选择排序的性能要优于冒泡排序。

三、插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法,它的基本思想是将待排序的元素逐个插入已排好序的部分中,直到整个序列有序。

与冒泡排序和选择排序不同,插入排序是一种原地排序算法。

数据结构算法练习题

数据结构算法练习题

1.(13年自主命题真题)归并排序中一般采用2-路归并,即在两个有序子序列中挑选关键字最小的元素。

如果采用k-路(k>2)归并,即每次在k个有序子序列中挑选最小元素,这样能够提高排序效率吗?为什么?(提示:这样不能提高排序效率)不能提高排序效率。

在k个元素中逐次挑选最小元素,若采用顺序查找方式,其时间代价为O(k),因此,整个排序过程的时间复杂度为:T=O(n)×O(k)×log k n = O(n×klog k n)而:log k n = log2n / log2k所以,有:T=O(n)×O(k)×log k n = O(n×klog k n)= O(n×log2n×(k/log2k))而k/log2k是k的递增函数,因此,降低了排序效率。

若以折半查找方式选择最小元素,则每选择一个最小元素后,需要对所有有序子序列的最小元素重新进行一次排序操作,不难看出,整个排序过程的时间复杂度不好于O(n×(log2k+k)×log k n)。

若以堆(或竞赛树)的形式组织数据,则每选择一个最小元素的时间代价为log2k,整个排序过程的时间复杂度是:T=O(n×log2k×log k n)而:log k n = log2n / log2k所以:T=O(n×log2n)因此,也不能提高排序效率,且需要占用较多的辅助空间。

2.采用逆序顺序输出单链表:假设有不带头结点的单链表List,其中每个结点包含了一个字符型数据。

请编写算法,逆序输出单链表List中所有结点的数据。

(提示:采用递归方法)[算法设计思想]采用递归的思想设计算法,即先递归输出除第一个结点外的其他结点,然后再输出第一个结点。

3.判断出栈序列是否合法:假设1, 2, …, n为入栈序列S,序列T 为S中所有元素的一个排列(任意一个),请编写算法,判定T是否为对应于S的一个合法的出栈序列(提示:栈的使用)。

归并题目例子

归并题目例子

归并题目例子归并排序是一种分治的思想,将大问题拆解成为小问题,将一个大的数组先拆分成几个小的数组,然后再一点点的合并。

举例说明:比如我们准备排序的数组是:9,5,8,4,7,3,6,2这8个数首先,我们的算法会将整个的数组拆分。

拆分步骤如下:到这里,整个数组已经无法继续拆分了。

这里必须要说明的是,整个的算法是使用递归的方式一步步往下进行的。

所以,走到第三步,已经是这个递归的尾部了。

于是,我们就需要回溯到上一步,开始对数组进行整合排序。

实际上,你可以理解为,“返回上一步,并对其中的每一个小数组进行排序”。

回溯的步骤如下:到这里,整个归并排序就结束了。

看完了概念,很多同学肯定还是一脸懵,没看明白。

不过没关系,下面我们使用代码,来着重讲解一下每一个步骤的具体实现。

(1)首先,我们要将一个大的数组,拆分成为若干个小的数组,这里的“拆分”,是使用递归的方式来实现的。

(2)我们的归并排序函数,有两个参数。

我们根据这两个索引,就可以求出它的中间索引(在左右索引中间的部分),进而将这个数组分为两半。

例如,让我们回到9 5 8 4 7 3 6 2这个数组。

我们对它的第二部分(右半部分)的7 3 6 2进行拆分。

站在我们“人类”的视角,能轻松得到拆分成两个部分的结果,也就是“7 3”和“6 2”。

这属于人类的幼儿园水平。

但问题在于,我们怎样使用代码来实现这个操作呢?这就要用到先前提到的“左索引”和“右索引”两个参数了。

首先我们拿到的7 3 6 2这个数组,它在原数组中的左索引值为4,右索引值为7。

接下来,我们只需要拿到中间索引即可。

这个其实很容易,用左边的值加上右边的值除以2就可以得到。

但是,需要注意的是,有些编程语言在做除法时,会将结果强制转换为小数。

比如说得到的值为2,但是结果显示和储存的是2.0,这样就不利于我们进行后续的计算和处理了。

我们就必须要做一下调整。

所以。

我们直接对2取整,就可以避免这个问题的出现。

数据结构 上机练习题

数据结构 上机练习题

线性表1、某软件公司大约有30名员工,每名员工有姓名、工号、职务等属性,每年都有员工离职和入职。

把所有员工按照顺序存储结构建立一个线性表,建立离职和入职函数,当有员工离职或入职时,修改线性表,并且打印最新的员工名单。

2、约瑟夫(Josephus)环问题:编号为1,2,3,…,n的n个人按顺时针方向围坐一圈,每人持有一个密码(正整数)。

一开始任选一个正整数作为报数的上限值m,从第一个人开始按顺时针方向自1开始顺序报数,报到m时停止。

报m的人出列,将他的密码作为新的m值,从他在顺时针方向上的下一人开始重新从1报数,如此下去,直到所有人全部出列为止。

建立n个人的单循环链表存储结构,运行结束后,输出依次出队的人的序号。

栈和队列3、某商场有一个100个车位的停车场,当车位未满时,等待的车辆可以进入并计时;当车位已满时,必须有车辆离开,等待的车辆才能进入;当车辆离开时计算停留的的时间,并且按照每小时1元收费。

汽车的输入信息格式可以是(进入/离开,车牌号,进入/离开时间),要求可以随时显示停车场内的车辆信息以及收费历史记录。

4、某银行营业厅共有6个营业窗口,设有排队系统广播叫号,该银行的业务分为公积金、银行卡、理财卡等三种。

公积金业务指定1号窗口,银行卡业务指定2、3、4号窗口,理财卡业务指定5、6号窗口。

但如果5、6号窗口全忙,而2、3、4号窗口有空闲时,理财卡业务也可以在空闲的2、3、4号窗口之一办理。

客户领号、业务完成可以作为输入信息,要求可以随时显示6个营业窗口的状态。

5、4阶斐波那契序列如下:f0=f1=f2=0, f3=1,…,f i=f i-1+f i-2+f i-3+f i-4,利用容量为k=4的循环队列,构造序列的前n+1项(f0, f1 , f2 ,… fn ),要求满足f n≤200而f n+1 >200。

6、八皇后问题:设8皇后问题的解为(x1, x2, x3, …,x8), 约束条件为:在8x8的棋盘上,其中任意两个xi 和xj不能位于棋盘的同行、同列及同对角线。

数据结构上机基本习题PPT课件

数据结构上机基本习题PPT课件
}//Partition
void QSort(SqList &L, int low, int high) { //对L.r[low]~L.r[high]中的元素序列进行快速排序 if (low < high) { pivotloc = Partition(L,low,high); //一趟划分,确定枢轴元素位置 QSort(L,low,pivotloc - 1); // 左子序列进行快速排序 QSort(L, pivotloc+1,high); // 右子序列进行快速排序 }//if
的元素排序,输出排序结果、排序过程中元素的比较和交换(移动)次数、排序算 法消耗的时间; 3. 利用上面实现的任意一种排序算法,对实验题目一所产生的学生信息文件 studinfo.dat,读取其中的所有学生信息: (1)按学号排序输出学生信息; (2)按姓名排序输出学生信息; (3)按三门课程的平均分从高到低排序输出学生信息(除了学生基本信息外,还 要输出每个学生的平均成绩),最后再加一行输出信息:每门课程的平均成绩。
27 49* 第18页/共44页
选作内容
➢用随机函数产生至少10000个整数,保存在文件 (intfile.dat)中 (1)通过建立大顶(根)堆实现堆排序,最后 输出排序结果; (2)通过建立小顶(根)堆实现堆排序,每找 出一个小元素就输出它,从小到大输出排序结果。
第19页/共44页
选作内容
➢用随机函数产生至少10000个整数,保存在文件 (intfile.dat)中,对其中的数据进行归并排序, 最后将排序结果写入文件;
123456789
04 38 27 13 49 97 49 55 65
ij
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快速排序中的一趟划分

数据结构【经典题库】含答案

数据结构【经典题库】含答案

数据结构【经典题库】含答案前言数据结构是计算机科学中非常重要的一个领域,它研究的是如何在计算机中存储和组织数据,以及如何高效地操作这些数据。

对于计算机程序员来说,掌握数据结构是非常关键的。

本文将为你提供一些经典的数据结构题目,并附上详细的答案解析。

一、数组1. 题目描述:给定一个已排序的数组,通过编写代码,在该数组中查找特定元素。

若找到,返回其索引位置;若未找到,返回-1。

答案解析:使用二分查找算法可以很高效地解决这个问题。

通过比较中间元素和目标元素的大小来确定下一步查找的方向,直到找到目标元素或确定目标元素不存在。

2. 题目描述:给定一个整数数组和一个目标值,编写一个函数来判断数组中是否存在两个数之和等于目标值。

答案解析:可以使用哈希表来解决这个问题。

遍历数组,将每个元素与目标值的差值存储在哈希表中。

如果后面的元素在哈希表中找到了与之匹配的值,则返回true;否则,将当前元素存储在哈希表中。

二、链表1. 题目描述:给定一个链表,删除链表的倒数第n个节点,并返回链表的头结点。

答案解析:使用快慢指针的思想可以解决这个问题。

定义两个指针,初始时它们都指向链表的头结点,然后让一个指针先移动n个位置。

接着,两个指针同时移动,直到第一个指针到达链表末尾。

此时,第二个指针指向的节点就是要删除的节点的前一个节点,通过修改指针的指向即可完成删除操作。

2. 题目描述:给定两个有序链表的头结点,将它们合并为一个有序链表并返回头结点。

答案解析:可以使用递归的方式来解决这个问题。

比较两个链表的当前节点,将较小的节点作为合并后链表的节点,并连接到下一个节点,然后递归地调用合并后的链表和剩余的链表。

三、栈和队列1. 题目描述:实现一个栈,能够提供push、pop、top和getMin操作的常数时间复杂度。

答案解析:可以使用辅助栈的方式来实现。

辅助栈用来存储当前栈中的最小值,每次压入元素时比较新元素和当前最小值的大小,如果新元素更小,则将新元素也压入辅助栈。

排序练习题及答案

排序练习题及答案

排序练习题及答案排序练习题及答案排序是一种常见的算法操作,它在计算机科学中发挥着重要的作用。

通过排序,我们可以按照一定的规则将一组数据按照升序或降序进行排列,使得数据更易于查找和处理。

在编程和算法学习中,排序练习题是一种常见的训练方式,它可以帮助我们熟悉不同的排序算法,并提升我们的编程能力。

下面,我将给大家介绍几道常见的排序练习题及其答案。

1. 冒泡排序冒泡排序是一种基本的排序算法,它通过不断比较相邻的元素,并交换位置来实现排序。

下面是一个冒泡排序的练习题及答案:题目:给定一个整数数组arr,使用冒泡排序算法对其进行升序排序。

答案:```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 arrarr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]print(bubble_sort(arr))```2. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法,它通过选择一个基准元素,将数组分为两部分,并对这两部分进行递归排序来实现排序。

下面是一个快速排序的练习题及答案:题目:给定一个整数数组arr,使用快速排序算法对其进行升序排序。

答案:```pythondef quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = 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)arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]print(quick_sort(arr))```3. 归并排序归并排序是一种稳定的排序算法,它通过将数组分成两个子数组,分别对其进行排序,然后再将两个有序的子数组合并成一个有序数组来实现排序。

数据结构(C语言版)习题及答案第九章

数据结构(C语言版)习题及答案第九章

数据结构(C语言版)习题及答案第九章数据结构(C语言版)习题及答案习题一、选择题1、一组记录的排序码为(46,79,56,38,40,84),则利用堆排序的方法建立的初始堆为( B )。

A、79,46,56,38,40,80B、84,79,56,38,40,46C、84,79,56,46,40,38D、84,56,79,40,46,382、排序趟数与序列原始状态(原始排列)有关的排序方法是(ACD )方法。

A、插入排序B、选择排序C、冒泡排序D、快速排序3 、下列排序方法中,(B )是稳定的排序方法。

A、直接选择排序B、二分法插入排序C、希尔排序D、快速排序4、数据序列(8,9,10,4,5,6,20,1,2)只能是下列排序算法中( C )的两趟排序后的结果。

A、选择排序B、冒泡排序C、插入排序D、堆排序5、对序列(15,9,7,8,20,-1,4)进行排序,进行一趟排序后,数据的排列变为(4,9,-1,8,20,7,15),则采用的是(C )排序。

A、选择B、快速C、希尔D、冒泡6 、一组待排序记录的关键字为(46,79,56,38,40,84),则利用快速排序,以第一个记录为基准元素得到的一次划分结果为(C )。

A、(38,40,46,56,79,84)B、(40,38,46,79,56,84)C、(40,38,46,56,79,84)D、(40,38,46,84,56,79)7、用直接插入排序对下面四个序列进行排序(由小到大),元素比较次数最少的是(C )。

A、94,32,40,90,80,46,21,69B、32,40,21,46,69,94,90,80C、21,32,46,40,80,69,90,94D、90,69,80,46,21,32,94,408、若用冒泡排序对关键字序列(18,16,14,12,10,8)进行从小到大的排序,所需进行的关键字比较总次数是(B )。

A、10B、15C、21D、349、就排序算法所用的辅助空间而言,堆排序、快速排序和归并排序的关系( A )。

西电算法导论上机实验报告

西电算法导论上机实验报告

算法导论上机实验报告册班级:xxxxxx学号:xxxxxxx 姓名:xxxx 教师:xxxxxx目录实验一排序算法 (1)题目一: (1)1、题目描述: (1)2、所用算法: (1)3、算法分析: (1)4、结果截图: (1)5、总结: (2)题目二: (3)1、题目描述: (3)2、所用算法: (3)3、算法分析: (3)4、结果截图: (3)5、总结: (4)题目三: (4)1、题目描述: (4)2、所用算法: (4)3、算法分析: (5)4、结果截图: (5)5、总结: (5)题目四: (6)1、题目描述: (6)3、算法分析: (6)4、结果截图: (6)5、总结: (7)实验二动态规划 (7)题目一: (7)1、题目描述: (7)2、所用策略: (7)3、算法分析: (7)4、结果截图: (8)5、总结: (8)题目二: (9)1、题目描述: (9)2、所用策略: (9)3、算法分析: (9)4、结果截图: (9)5、总结: (10)题目三: (10)1、题目描述: (10)2、所用策略: (10)3、算法分析: (10)4、结果截图: (11)题目四: (12)1、题目描述: (12)2、所用策略: (12)3、算法分析: (12)4、结果截图: (12)5、总结: (13)题目五: (13)1、题目描述: (13)2、所用策略: (13)3、算法分析: (13)4、结果截图: (14)5、总结: (14)实验三贪心算法 (14)题目一: (14)1、题目描述: (14)2、所用策略: (14)3、算法分析: (14)4、结果截图: (15)5、总结: (16)题目二: (16)1、题目描述: (16)3、算法分析: (16)4、结果截图: (17)5、总结: (17)题目三: (17)1、题目描述: (17)2、所用算法: (18)3、算法分析: (18)4、结果截图: (18)5、总结: (19)题目四: (19)1、题目描述: (19)2、所用算法: (19)3、算法分析: (19)实验四回溯法 (19)题目一: (19)1、题目描述: (20)2、所用策略: (20)3、算法分析: (20)题目二: (21)1、题目描述: (21)2、所用策略: (21)实验一排序算法题目一:1、题目描述:描述一个运行时间为θ(nlgn)的算法,给定n个整数的集合S和另一个整数x,该算法能确定S中是否存在两个其和刚好为x的元素。

归并排序算法上机报告

归并排序算法上机报告

2.3-7and2.4上机报告03120115肖俊青2.3-71.题目要求:2.需求分析题目要求寻找是否有2个元素的和为x,考虑到可以遍历一遍集合确定一个元素,设为i,于是问题可以转化为在集合S中寻找元素等于x-i。

再考虑到已知的搜索算法,只有2分查找的时间复杂度是O(logn),加上前面的遍历过程满足复杂度为O(nlogn)的要求。

而2分查找的前提是S要先排好序,因此采用复杂度为O(nlogn)的Mergesort也理所当然了。

至此,解决问题的基本思路已成型,先用Mergesort对S进行排序,再对其进行遍历,然后用2分查找查看是否存在=x-i的元素。

3.子函数分析①Mergesort采用标准的Mergesort算法,将S中的元素折半分开再分别Merge在一起,其思路代码书上都有,不再赘述。

②2分查找其思路是在一个已经排好序的序列中,比较目标元素key与序列中间值的大小m。

若key大于m,则对后半部分递归调用算法;若key小于m,则对前半部分递归调用算法;若相等,则表示已找到,返回找到标志。

若始终没找到,则返回未找到标志。

4.实际过程中遇到的问题①在遍历过程中,最开始考虑到确定下i以后再遍历所有元素进行查找x-i,这样会出现问题,比如当S为1,2,4时,x=4也会被找到,因为4=2+2,最开始的思路会将2算上2遍。

因此考虑删掉i,遍历查找剩下的元素,但这样的时间复杂度会变成O(㎡)。

因此在考虑对i之前的元素与i之后的元素分别进行遍历查找,并最终完成了算法。

但实际上对前面元素的查找是不必要的。

②在写2分查找的时候,因为是第一次实现这个算法,在具体下标的地方有一些错误,最后调试修改成功完成算法。

5.源代码分析代码中共有4个函数,Mergesort和Merge实现了归并排序,B_search实现了2分查找,Find_x提供了第一次遍历以及对其他函数的调用还有输入输出处理。

6.主程序验证在S中寻找是否有和为53的成功找到。

数据结构上机作业 排序(简单排序 归并排序 堆排序 快速排序 插入排序)

数据结构上机作业  排序(简单排序  归并排序  堆排序 快速排序 插入排序)

/*数据结构排序算法简单排序快速排序堆排序插入排序归并排序此程序在DEV下测试成功*/#include <cstdlib>#include <iostream>#define Maxlength 51struct Compute //用于统计比较和交换的次数{int compareNum;int swapNum;};typedef int LIST[Maxlength];using namespace std;typedef struct{LIST myheap;int count;}Heap;Compute whole,whole1,Com;;void CreateHeap(Heap &temp){temp.count=0;}bool HeapEmpty(Heap &temp){return (!temp.count);}bool HeapFull(Heap &temp){return (temp.count==Maxlength-1);}int GenerateNum() //随机生成1~99之间的一个数并返回{return rand()%99+1;}void Swap(int &x,int &y) //传址参数交换两个整数{int temp;temp=x;x=y;y=temp;}void Init(LIST temp){temp[0]=-1; //引入temp[0],使其小于任何一个元素for(int i=0;i<Maxlength;i++)temp[i]=GenerateNum();}void Show(LIST temp){for(int i=1;i<Maxlength;i++)cout<<temp[i]<<"\t";cout<<endl;}void Result(Compute a){cout<<pareNum<<"\t"<<a.swapNum<<"\t"; }//直接插入排序void InsertionSort(LIST temp){//Compute Com;pareNum=0;Com.swapNum=0;//cout<<"直接插入排序:"<<endl;int j;for(int i=1;i<Maxlength;i++){j=i;while(temp[j]<temp[j-1]){pareNum++;Com.swapNum++;int a;a=temp[j];temp[j]=temp[j-1];temp[j-1]=a;j--;}pareNum++;}//Show(temp);Result(Com);}//简单选择排序void SelectionSort(LIST temp){//Compute Com;pareNum=0;Com.swapNum=0;//cout<<"简单选择排序:"<<endl;int lowkey;int lowindex;for(int i=1;i<Maxlength;i++){lowindex=i;lowkey=temp[i];for(int j=i;j<Maxlength;j++){pareNum++;if(temp[j]<lowkey){lowkey=temp[j];lowindex=j;}}Com.swapNum++;int a=temp[lowindex];temp[lowindex]=temp[i];temp[i]=a;}//Show(temp);Result(Com);}//气泡排序void BubbleSort(LIST temp){//Compute Com;pareNum=0;Com.swapNum=0;//cout<<"冒泡排序:"<<endl;int i,j;for(i=1;i<Maxlength-1;i++){for(j=Maxlength-1;j>i;j--){pareNum++;if(temp[j]<temp[j-1]){Com.swapNum++;Swap(temp[j],temp[j-1]);}}}//Show(temp);Result(Com);}//快速排序int FindPivot(int i,int j,LIST temp){int firstkey;int k;firstkey=temp[i];for(int k=i+1;k<=j;k++)if(temp[k]>firstkey)return k;else if(temp[k]<firstkey)return i;return 0;}int Partition(int i,int j,int pivot,LIST temp)//划分tem p[i]……temp[j],使关键字小于pivot的在左子序列……{int left,right;left=i;right=j;do{while(temp[left]<pivot){left++;pareNum++;}pareNum++;while(temp[right]>=pivot){right--;pareNum++;}pareNum++;if(left<right){Swap(temp[left],temp[right]);whole.swapNum++;}}while(left<right);return left;}void QuickSort(int i,int j,LIST temp){int pivot;int pivotindex;int k;//关键字>=pivot的记录序列的起始下标pivotindex=FindPivot(i,j,temp);if(pivotindex!=0){pivot=temp[pivotindex];k=Partition(i,j,pivot,temp);QuickSort(i,k-1,temp);QuickSort(k,j,temp);}}//堆排序void Insert(int a,Heap &temp){int i;if(!HeapFull(temp)){i=temp.count+1;temp.count++;while((i!=1)&&(a<temp.myheap[i/2])){whole1. compareNum++;whole1. swapNum++;temp.myheap[i]=temp.myheap[i/2];i/=2;}whole1. compareNum++;temp.myheap[i]=a;//cout<<"在"<<temp.count<<"位子"<<a<<endl;}}int Deletemin(Heap &temp){int parent=1,child=2;int element=-2,tmp;if(!HeapEmpty(temp)){element=temp.myheap[1];tmp=temp.myheap[temp.count];temp.count--;while(child<=temp.count){whole1. compareNum++;if((child<temp.count)&&(temp.myheap[child]>temp.myheap[child+1])){whole1. compareNum++;whole1. swapNum++;child++;}if(tmp<=temp.myheap[child]){whole1. compareNum++;break;}temp.myheap[parent]=temp.myheap[child];parent=child;child*=2;}whole1. compareNum++;}temp.myheap[parent]=tmp;return element;}void copy(LIST temp6,LIST temp5,LIST temp4,LIST temp3,LIST temp2,LIST temp1) {LIST a;for(int i=0;i<Maxlength;i++)temp6[i]=temp5[i]=temp4[i]=temp3[i]=temp2[i]=temp1[i];}//主函数int main(int argc, char *argv[]){srand((unsigned)time(NULL));LIST First,Second,Third;Init(First);Init(Second);Init(Third);LIST f1,f2,f3,f4,f5;LIST s1,s2,s3,s4,s5;LIST t1,t2,t3,t4,t5;copy(f2,f3,f4,f5,f1,First);copy(s1,s2,s3,s4,s5,Second);copy(t1,t2,t3,t4,t5,Third);/*cout<<"生成的随机数组为:"<<endl;Show(First);Show(Second);Show(Third);*/cout<<"\t第一组\t\t第二组\t\t第三组"<<endl;cout<<"\t比较\t交换\t比较\t交换\t比较\t交换"<<endl;cout<<"插入:";InsertionSort(f1);InsertionSort(s1);InsertionSort(t1);cout<<endl;cout<<"选择:";SelectionSort(f2);SelectionSort(s2);SelectionSort(t2);cout<<endl;cout<<"冒泡:";BubbleSort(f3);BubbleSort(s3);BubbleSort(t3);cout<<endl;cout<<"快速:";pareNum=0;whole.swapNum=0;QuickSort(1,50,f4);//Show(Third);Result(whole);pareNum=0;whole.swapNum=0;QuickSort(1,50,s4);//Show(Third);Result(whole);pareNum=0;whole.swapNum=0;QuickSort(1,50,t4);//Show(Third);Result(whole);cout<<endl;cout<<"堆:";Heap temp;CreateHeap(temp);pareNum=0;whole1.swapNum=0;for(int i=1;i<=50;i++){Insert(f5[i],temp);}for(int j=1;j<=50;j++)Second[j]=Deletemin(temp);Result(whole1);CreateHeap(temp);pareNum=0;whole1.swapNum=0;for(int i=1;i<=50;i++){Insert(s5[i],temp);}for(int j=1;j<=50;j++)Second[j]=Deletemin(temp);Result(whole1);CreateHeap(temp);pareNum=0;whole1.swapNum=0;for(int i=1;i<=50;i++){Insert(t5[i],temp);}for(int j=1;j<=50;j++)Second[j]=Deletemin(temp);Result(whole1);cout<<endl;system("PAUSE");return EXIT_SUCCESS;}。

归并排序例题解析

归并排序例题解析

归并排序例题解析归并排序是一种基于分治思想的排序算法,在实际程序设计中应用广泛。

下面我们将介绍归并排序的实现过程,并通过一个简单的例题来解析它的基本原理。

一、算法思想1. 分治法:将原始序列分为若干子序列,分别进行排序;2. 合并有序序列:将已排序的子序列进行合并,得到排好序的原始序列。

二、实现步骤1. 分割:将待排序序列分成两个长度相等的子序列;2. 归并:将两个已排序的子序列合并成一个有序序列。

三、例题题目描述:给定一个由数字组成的序列,将其按照从小到大的顺序进行排序。

输入数据:7,6,3,8,2,9,1,4,5输出结果:1,2,3,4,5,6,7,8,9(1)分割我们将待排序序列分成两个长度相等的子序列:7,6,3,8,2,9,1,4,57,6,3,8,2 9,1,4,57,6 3,8,2 9,1 4,57 6 3 8 2 9 1 4 5(2)归并我们先将左右两个子序列进行排序:左子序列:6,7,2,3,8右子序列:1,9,4,5接着,我们从左右两个子序列的首位开始,将每个数字按照从小到大的顺序放入一个新序列中:1,2,3,4,5,6,7,8,9四、代码实现下面是归并排序在Python中的简单实现:def merge_sort(arr):if len(arr) > 1:mid = len(arr) // 2left_half = arr[:mid]right_half = arr[mid:]merge_sort(left_half)merge_sort(right_half)i, j, k = 0, 0, 0while i < len(left_half) and j < len(right_half): if left_half[i] < right_half[j]:arr[k] = left_half[i]i += 1else:arr[k] = right_half[j]j += 1k += 1while i < len(left_half):arr[k] = left_half[i]i += 1k += 1while j < len(right_half):arr[k] = right_half[j]j += 1k += 1return arrarr = [7,6,3,8,2,9,1,4,5]arr = merge_sort(arr)print(arr)以上代码会输出排序后的结果:[1,2,3,4,5,6,7,8,9]。

leetcode归并排序题目

leetcode归并排序题目

一、引言在计算机编程中,排序算法是一种常见的算法类型。

而归并排序是其中一种非常有效的算法,用于将一个无序的数组排序成有序的数组。

Leetcode作为一个上线的编程练习评台,提供了大量的算法题目,其中就包括了归并排序的相关题目。

本文将针对Leetcode上的归并排序题目进行详细的介绍和解析。

二、Leetcode归并排序题目简介Leetcode上关于归并排序的题目主要包括:1. 合并两个有序数组2. 链表排序3. 数组中的逆序对4. 合并K个排序链表三、合并两个有序数组合并两个有序数组是Leetcode中关于归并排序比较基础的一道题目。

题目要求将两个有序数组合并成一个有序数组,并且要求在原数组上进行操作,不可以使用额外的空间。

这道题目可以通过归并排序中的合并操作来解决。

四、链表排序链表排序是一道比较复杂的归并排序题目,需要对链表进行排序。

由于链表的结构特殊,直接使用传统的归并排序可能会比较繁琐。

需要使用递归和分治的思想来解决这道题目。

五、数组中的逆序对这道题目考察了归并排序在计算逆序对的应用。

逆序对是指数组中的两个数字,如果前面一个数字大于后面一个数字,则这两个数字组成一个逆序对。

通过归并排序的思想,可以高效地求解数组中的逆序对个数。

六、合并K个排序链表合并K个排序链表是一道较为复杂的归并排序题目,需要合并K个有序链表。

这道题目可以通过归并排序中的分治思想来解决,即将K个链表划分成两部分,分别合并后再将结果合并,直到最终合并成一个有序链表。

七、总结归并排序是一种非常重要且常用的排序算法,在Leetcode上也有相关的题目供大家练习和学习。

通过解答这些题目,可以更深入地理解和掌握归并排序的相关知识,并提高自己的算法能力。

希望大家在Leetcode上能够多多练习,不断提升自己在算法领域的水平。

八、进一步探讨归并排序的应用除了Leetcode上提供的题目外,归并排序在实际的软件开发中也有着广泛的应用。

归并排序的稳定性和高效性使得它成为了一种常见的排序算法。

算法题——单链表的归并排序

算法题——单链表的归并排序

算法题——单链表的归并排序题⽬:单链表的归并排序,返回排序后的链表。

传统的归并都是数组,可以随机访问元素,链表则需要顺序遍历找中间结点。

思路:设置两个指针,⼀个步长为1,⼀个步长为2,当快指针到达尾结点时,慢指针指向中间结点,时间复杂度为O(N);平分为左链表L1和右链表L2,递归分裂,直到链表为空或者只有⼀个结点;将链表L2的每个结点插⼊到链表L1中,时间复杂度为O(m+n),m、n分别为两条链表的长度。

画出递归树,可知总的时间复杂度为O(N * lgN)。

代码:合并两个有序的链表:1struct ListNode2 {3int value;4 ListNode *next;5 ListNode(int v): value(v), next(NULL)6 {7 }8 };910 ListNode *mergeSortedList(ListNode *L1, ListNode *L2)11 {12 ListNode dummy(-1), *p1 = &dummy, *p2 = L2; //L1的辅助头结点dummy,因为可能在头部插⼊13 dummy.next = L1;14while(p1->next != NULL && p2 != NULL) //停⽌条件,也包括了判断两个链表是否为空15 {16if(p1->next->value >= p2->value)17 {18 L2 = p2->next;19 p2->next = p1->next;20 p1->next = p2;21 p1 = p2;22 p2 = L2;23 }24else25 {26 p1 = p1->next;27 }28 }29if(p1->next == NULL) //L2可能还有未处理的结点,直接加在L1尾部即可30 {31 p1->next = p2;32 }3334return dummy.next;35 }单链表的归并排序:1 ListNode *listMergeSort(ListNode *head)2 {3if(head == NULL || head->next == NULL) //链表为空,或者只有⼀个结点,直接返回4return head;56 ListNode *slow = head, *fast = head;7while(fast->next != NULL && fast->next->next != NULL)8 {9 fast = fast->next->next;10 slow = slow->next;11 }1213 ListNode *leftHead = head, *rightHead = slow->next;14 slow->next = NULL; //需要把左半链表的尾结点的next赋空值,所以⽤⼀个变量来记录右半链表的头1516 leftHead = listMergeSort(leftHead);17 rightHead = listMergeSort(rightHead);1819return mergeSortedList(leftHead, rightHead);20 }。

第7章排序习题参考答案

第7章排序习题参考答案

、选择题习题七参考答案1 •内部排序算法的稳定性是指( D )。

A. 该排序算法不允许有相同的关键字记录B. 该排序算法允许有相同的关键字记录C. 平均时间为0 (n log n )的排序方法D. 以上都不对2.3. 下面给出的四种排序算法中, (B )是不稳定的排序。

A .插入排序 B .堆排序 C .二路归并排序在下列排序算法中,哪一种算法的时间复杂度与初始排序序列无关(A .直接插入排序关键字序列(8, D .冒泡排序)。

4. 排序后的结果。

A .选择排序 5•下列排序方法中, A .选择排序6.—组记录的关键字为( B .冒泡排序 10, 4, 5, 6, B.冒泡排序 D B .希尔排序 20, D C .快速排序 D .直接选择排序 1 , 2)只能是下列排序算法中(C )的两趟 C.插入排序 )所需的辅助空间最大。

C .快速排序 D.堆排序 D .归并排序 46, 79, 56, 个记录为支点得到的一次划分结果为 A . (38,40,46,56,79,84) C . (40,38,46,56,79,84) 7 .在对一组关键字序列{70 , 时,把65插入,需要比较(A A. 2 B.4 8. 从待排序的序列中选出关 (B )。

A.希尔排序 B.直接选择排序9. 当待排序序列基本有序时,以下排序方法中,A.直接选择排序B.55, 100, )次。

38, 40, 84),则利用快速排序的方法,以第一 )。

B . (40,38,46,79,56,84) D . (40,38,46,84,56,79) 33, 65 , 50, 40 , 95},进行直接插入排序 15, 键字值最大的 C. 6 记录放到有序 C.冒泡排序 D. 8 序列中,该排序方法称为 D.快速排序 (B )最不利于其优势的发挥。

C.冒泡排序 ( 直接插入排序 C.快速排序 快速排序 10. 在待排序序列局部有序时,效率最咼的排序算法是 A.直接选择排序 B. 二、填空题1. 执行排序操作时,根据使用的存储器可将排序算法分为 D.直接插入排序 )。

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实验一归并排序
一、实验目的
(1)掌握归并排序算法的思想;
(2)掌握归并排序算法的程序实现。

二、实验环境
Windows 2000以上版本的操作系统,运用java或C语言实现该算法。

三、实验内容
在main函数中定义数A[]={52,49,80,36,14,58,61,23,97},调用归并排序函数MergeSort对A[]中的数据进行排序,调试并观察排序过程。

C语言实现:
1.#include<stdlib.h>
2.typedef int RecType;//要排序元素类型
3.void Merge(RecType *R,int low,int m,int high)
4.{
5.//将两个有序的子文件R[low..m)和R[m+1..high]归并成一个有序的子文件
R[low..high]
6.int i=low,j=m+1,p=0; //置初始值
7. RecType *R1; //R1是局部向量
8. R1=(RecType *)malloc((high-low+1)*sizeof(RecType));
9.if(!R1)
10. {
11.return; //申请空间失败
12. }
13.while(i<=m&&j<=high) //两子文件非空时取其小者输出到R1[p]上
14. {
15. R1[p++]=(R[i]<=R[j])?R[i++]:R[j++];
16. }
17.while(i<=m) //若第1个子文件非空,则复制剩余记录到R1中
18. {
19. R1[p++]=R[i++];
20. }
21.while(j<=high) //若第2个子文件非空,则复制剩余记录到R1中
22. {
23. R1[p++]=R[j++];
24. }
25.for(p=0,i=low;i<=high;p++,i++)
26. {
27. R[i]=R1[p]; //归并完成后将结果复制回R[low..high]
28. }
29.}
30.void MergeSort(RecType R[],int low,int high)
31.{
32.//用分治法对R[low..high]进行二路归并排序
33.int mid;
34.if(low<high)
35. { //区间长度大于1
36. mid=(low+high)/2; //分解
37. MergeSort(R,low,mid); //递归地对R[low..mid]排序
38. MergeSort(R,mid+1,high); //递归地对R[mid+1..high]排序
39. Merge(R,low,mid,high); //组合,将两个有序区归并为一个有序区
40. }
41.}
42.void main()
43.{
44.int a[9]={52,49,80,36,14,58,61,23,97}; //这里对9个元素进行排序
45.int low=0,high=8; //初始化low和high的值
46.
47. printf("Before merge sort: ");
48.for(int i=low;i<=high;i++)
49. {
50. printf("%d ",a[i]); //输出测试
51. }
52. printf("/n");
53.
54. MergeSort(a,low,high);
55.
56. printf("After merge sort: ");
57.for( i=low;i<=high;i++)
58. {
59. printf("%d ",a[i]); //输出测试
60. }
61. printf("/n");
62.}
java实现:
public class MergeSort {
/**
* 归并排序先将初始的序列表看成是n个长度为1的有序表(1)定义指针i,指向第一个序列表的第一个元素
* (2)定义指针j,指向第二个序列表的第一个元素
* (3)比较i,j指向的元素大小,若前者大,将后者插入到新表中,否则把前者插入到后表中* (4)直到取完第一个序列表或者第二个序列表为止
*/
public static void main(String[] args) {
int[] num = {52,49,80,36,14,58,61,23,97 };
int[] num1 = new int[9];
num = mergesort(num, 0, num.length - 1, num1);
for (int i : num) {
System.out.print(i + " ");
}
}
private static int[] mergesort(int[] num, int s, int t, int[] num1) {
int m;
int[] num2 = new int[t + 1];
if (s == t)
num1[s] = num[s];
else {
m = (s + t) / 2;
mergesort(num, s, m, num2);//左半部分递归调用
mergesort(num, m + 1, t, num2);//右半部分递归调用
merg(num2, s, m, t, num1);// 由num2去归并,返回的值放到num1中,num1赋新值,//其实就是更新num2,然后让num2再去归并,返回新的num1
}
return num1;
}
//有序表的合并
private static void merg(int[] num, int l, int m, int n, int[] num1) {
System.out.print("l=" + l + " m=" + m + " n=" + n);
System.out.println();
int i, j, k;
i = l;
j = m + 1;
k = l;
while (i <= m && j <= n) {
if (num[i] < num[j])
num1[k++] = num[i++];
else {
num1[k++] = num[j++];
}
}
while (i <= m) {
num1[k++] = num[i++];
}
while (j <= n) {
num1[k++] = num[j++];
}
}
}。

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