八种排序和三大查找
每天都在叫嚣自己会什么技术，什么框架，可否意识到你每天都在被这些新名词、新技术所迷惑，.NET、XML等等技术固然诱人，可是如果自己的基础不扎实，就像是在云里雾里行走一样，只能看到眼前，不能看到更远的地方。这些新鲜的技术掩盖了许多底层的原理，要想真正的学习技术还是走下云端，扎扎实实的把基础知识学好，有了这些基础，要掌握那些新技术也就很容易了。
要编写出优秀的代码同样要扎实的基础，如果排序和查找算法学的不好，怎么对程序的性能进行优化？废话不多说，本文要介绍的这些排序算法就是基础中的基础，程序员必知！
1、直接插入排序
（1）基本思想：在要排序的一组数中，假设前面(n-1) [n>=2] 个数已经是排
好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数
也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。
（2）实例
2、希尔排序（也称最小增量排序）
（1）基本思想：算法先将要排序的一组数按某个增量d（n/2,n为要排序数的个数）分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小的增量（d/2）对它进行分组，在每组中再进行直接插入排序。当增量减到1时，进行直接插入排序后，排序完成。
（2）实例：
3、简单选择排序
（1）基本思想：在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换；
然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。
（2）实例：
4、堆排序
（1）基本思想：堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。堆的定义如下：具有n个元素的序列（h1,h2,...,hn),当且仅当满足
（hi>=h2i,hi>=2i+1）或（hi<=h2i,hi<=2i+1）(i=1,2,...,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的定义可以看出，堆顶元素（即第一个元素）必为最大项（大顶堆）。完全二叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根，其它为左子树、右子树。初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树，调整它们的存储序，使之成为一个堆，这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推，直到只有两个节点的堆，并对它们作交换，最后得到有n个节点的有序序列。从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。
（2）实例：
初始序列：46,79,56,38,40,84
建堆：
交换，从堆中踢出最大数
剩余结点再建堆，再交换踢出最大数
依次类推：最后堆中剩余的最后两个结点交换，踢出一个，排序完成。
5、冒泡排序
（1）基本思想：在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较小的往上冒。即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时，就将它们互换。
（2）实例：
6、快速排序
（1）基本思想：选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描，将待排序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素,此时基准元素在其
排好序后的正确位置,然后再用同样的方法递归地排序划分的两部分。
（2）实例：
上图中将待排序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分大于基准元素,然后
对这两部分重复上图的求解过程。
（这只是快速排序的一种实现方式，个人认为比较容易理解）
7、归并排序
（1）基本排序：归并（Merge）排序法是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。
（2）实例：
8、基数排序
（1）基本思想：将所有待比较数值（正整数）统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后,数列就变成一个有序序列。
（2）实例：
稳定性说明：排序前，2（或者更多）个相等的数在序列的前后位置顺序和排序后它们在序列中的前后位置顺序一样。
实例：
待排序数列：5,4,8,6,1,8,7,9
排序结果：1,4,5,6,7,8,8,9
稳定：1,4,5,6,7,8,8,9
不稳定：1,4,5,6,7,8,8,9
说明：对比红色的8和紫色的8，看他们排序前后的位置。排序前，红8在紫8前面，如果排序后红8仍然在紫8前面，则排序算法稳定，否则不稳定。
现在我们分析一下8种排序算法的稳定性。
（请网友结合前面的排序基本思想来理解排序的稳定性（8种排序的基本思想已经在前面说过，这里不再赘述）不然可能有些模糊）
（1）直接插入排序：一般插入排序，比较是从有序序列的最后一个元素开始，如果比它大则直接插入在其后面，否则一直往前比。如果找到一个和插入元素相等的，那么就插入到这个相等元素的后面。插入排序是稳定的。
（2）希尔排序：希尔排序是按照不同步长对元素进行插入排序，一次插入排序是稳定的，不会改变相同元素的相对顺序，但在不同的插入排序过程中，相同的元素可能在各自的插入排序中移动，稳定性就会被破坏，所以希尔排序不稳定。
（3）简单选择排序：在一趟选择，如果当前元素比一个元素小，而该小的元素又出现在一个和当前元素相等的元素后面，那么交换后稳定性就被破坏了。光说可能有点模糊，来看个小实例：858410，第一遍扫描，第1个元素8会和4交换，那么原序列中2个8的相对前后顺序和原序列不一致了，所以选择排序不稳定。
（4）堆排序：堆排序的过程是从第n/2开始和其子节点共3个值选择最大(大顶堆)或者最小(小顶堆),这3个元素之间的选择当然不会破坏稳定性。但当为n/2-1, n/2-2, ...这些父节点选择元素时，有可能第n/2个父节点交换把后面一个元素交换过去了，而第n/2-1个父节点把后面一个相同的元素没有交换，所以堆排序并不稳定。
（5）冒泡排序：由前面的内容可知，冒泡排序是相邻的两个元素比较，交换也发生在这两个元素之间，如果两个元素相等，不用交换。所以冒泡排序稳定。
（6）快速排序：在中枢元素和序列中一个元素交换的时候，很有可能把前面的元素的稳定性打乱。还是看一个小实例：6 4 4 5 4 7 8 9，第一趟排序，中枢元素6和第三个4交换就会把元素4的原序列破坏，所以快速排序不稳定。
（7）归并排序：在分解的子列中，有1个或2个元素时，1个元素不会交换，2个元素如果大小相等也不会交换。在序列合并的过程中，如果两个当前元素相等时，我们把处在前面的序列的元素保存在结果序列的前面，所以，归并排序也是稳定的。
（8）基数排序：是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优先级排序，最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。基数排序基于分别排序，分别收集，所以是稳定的。
8种排序的分类，稳定性，时间复杂度和空间复杂度总结：
三种查找算法:顺序查找，二分法查找（折半查找），分块查找，散列表（以后谈）
一、顺序查找的基本思想：
从表的一端开始，顺序扫描表，依次将扫描到的结点关键字和给定值（假定为a）相比较，若当前结点关键字与a相等，则查找成功；若扫描结束后，仍未找到关键字等于a的结点，则查找失败。
说白了就是，从头到尾，一个一个地比，找着相同的就成功，找不到就失败。很明显的缺点就是查找效率低。
适用于线性表的顺序存储结构和链式存储结构。
计算平均查找长度。
例如上表，查找1，需要1次，查找2需要2次，依次往下推，可知查找16需要16次，
可以看出，我们只要将这些查找次数求和（我们初中学的，上底加下底乘以高除以2），然后除以结点数，即为平均查找长度。
设n=节点数
平均查找长度=（n+1）/2
二、二分法查找（折半查找）的基本思想：
前提：
（1）确定该区间的中点位置：mid=（low+high）/2
min代表区间中间的结点的位置，low代表区间最左结点位置，high代表区间最右结点位置（2）将待查a值与结点mid的关键字（下面用R[mid].key）比较，若相等，则查找成功，否则确定新的查找区间：
如果R[mid].key>a，则由表的有序性可知，R[mid].key右侧的值都大于a，所以等于a的关键字如果存在，必然在R[mid].key左边的表中。这时high=mid-1
如果R[mid].key low=mid 如果R[mid].key=a，则查找成功。 （3）下一次查找针对新的查找区间，重复步骤（1）和（2） （4）在查找过程中，low逐步增加，high逐步减少，如果high 平均查找长度=Log2(n+1)-1 注：虽然二分法查找的效率高，但是要将表按关键字排序。而排序本身是一种很费时的运算，所以二分法比较适用于顺序存储结构。为保持表的有序性，在顺序结构中插入和删除都必须移动大量的结点。因此，二分查找特别适用于那种一经建立就很少改动而又经常需要查找的线性表。 三、分块查找的基本思想： 二分查找表使分块有序的线性表和索引表（抽取各块中的最大关键字及其起始位置构成索引表 ）组成，由于表是分块有序的，所以索引表是一个递增有序表，因此采用顺序或二分查找索引表，以确定待查结点在哪一块，由于块内无序，只能用顺序查找。 设表共n个结点，分b块，s=n/b (分块查找索引表)平均查找长度=Log2（n/s+1）+s/2 (顺序查找索引表)平均查找长度=(S2+2S+n)/(2S) 注：分块查找的优点是在表中插入或删除一个记录时，只要找到该记录所属块，就在该块中进行插入或删除运算（因块内无序，所以不需要大量移动记录）。它主要代价是增加一个辅助数组的存储控件和将初始表分块排序的运算。 它的性能介于顺序查找和二分查找之间。 四、最近比较忙，后续找个时间还会谈谈散列表（哈希表）技术，希望大家关注！ 散列表查找技术不同于顺序查找、二分查找、分块查找。它不以关键字的比较为基本操作，采用直接寻址技术。在理想情况下，无须任何比较就可以找到待查关键字，查找的期望时间为O(1)。 排序算法 一、插入排序(Insertion Sort) 1. 基本思想： 每次将一个待排序的数据元素，插入到前面已经排好序的数列中的适当位置，使数列依然有序；直到待排序数据元素全部插入完为止。 2. 排序过程： 【示例】： [初始关键字] [49] 38 65 97 76 13 27 49 J=2(38) [38 49] 65 97 76 13 27 49 J=3(65) [38 49 65] 97 76 13 27 49 J=4(97) [38 49 65 97] 76 13 27 49 J=5(76) [38 49 65 76 97] 13 27 49 J=6(13) [13 38 49 65 76 97] 27 49 J=7(27) [13 27 38 49 65 76 97] 49 J=8(49) [13 27 38 49 49 65 76 97] Procedure InsertSort(Var R : FileType); //对R[1..N]按递增序进行插入排序, R[0]是监视哨// Begin for I := 2 To N Do //依次插入R[2],...,R[n]// begin R[0] := R[I]; J := I - 1; While R[0] < R[J] Do //查找R[I]的插入位置// begin R[J+1] := R[J]; //将大于R[I]的元素后移// J := J - 1 end R[J + 1] := R[0] ; //插入R[I] // end End; //InsertSort // 二、选择排序 1. 基本思想： 每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。 2. 排序过程： 【示例】： 初始关键字[49 38 65 97 76 13 27 49] 第一趟排序后13 ［38 65 97 76 49 27 49] 第二趟排序后13 27 ［65 97 76 49 38 49] 第三趟排序后13 27 38 [97 76 49 65 49] 第四趟排序后13 27 38 49 [49 97 65 76] 第五趟排序后13 27 38 49 49 [97 97 76] 有害生物重要性排序方法 进行有害生物风险评估，往往需要对大量的有害生物依据检疫重要性进行排序，这也是有害生物风险分析中的重要一环。影响有害生物的检疫重要性的因素又很多，评价方法各异。 在国际上广泛使用ＰＲＡ这一新名词之前,中国在制定植物检疫法规中一直以对有害生物的检疫重要性评价和适生性分析为基础。代表工作就是从１９８１年开始，原农业部植物检疫实验所的研究人员，开展了“危险性病虫杂草的检疫重要性评价”研究。对引进植物及植物产品可能传带的昆虫、真菌、细菌、线虫、病毒、杂草6类有害生物进行检疫重要性程度的评价研究，根据不同类群的有害生物特点，按照为害程度、受害作物的经济重要性、中国有无分布、传播和扩散的可能性和防治难易程度进行综合评估。研究制定了评价指标和分级办法，以分值大小排列出各类有害生物在检疫中的重要性程度和位次，提出检疫对策。该研究对１７０种植物病毒、１２２种细菌、１０２种真菌、９３５种线虫、约５００种昆虫以及６属２２种杂草进行了评价。 表１列出的是１９８１年对危险性病毒进行重要性排序的方法。 表２是根据此方法评价的结果。 １９８３年按照以下标准评价，提出“一类”真菌１２种，限制进口作物１７种；“二类”真菌５２种，受检作物４６种；“三类”真菌３８种，受检作物３６种。 １９８４年对线虫７５属，９３５种依据侵害寄主植物的经济价值，有关寄生植物的范围，国外国内分布，生活习性和危害情况划分为６类： 一类７种，１３-１４分，毁灭性植物寄生线虫，国内无分布，应当禁止从疫区进口植物种苗及带有土壤的任何植物材料，特殊须审批。 二类１３种，１２-１３分，危险性植物寄生线虫，国内无分布或仅在少数地方发现，还未在大面积农田蔓延成灾，限制进口。 三类３７种，１０-１２分，严重性植物寄生线虫，国内无分布或局部分布，为口岸内部掌握不对外公布的外检线虫参考名单。 四类２３种，８-１０分，威胁性植物寄生线虫，大面积防治重点或内检对象，划定疫区或保护区的范围，禁止或限制调运。 五类１６５种，４-７分，次要植物寄生线虫，植物检疫不予考虑。 六类６９０种，０-３分，无经济效益和应用价值的线虫，植物检疫和植物保护无重要性。原农业部植物检疫实验所害虫研究室１９８４年划分出：依据寄主在国民经济重点地位的重要性１-３分;害虫为害程度及为害方式１-３分;随种子、苗木、果实、粮食等农产品或包装材料，运输工具等人为传播的可能性大小１-２分;害虫在国外的情况，传入我国是否有造成为害的可能性及其范围，１分;防治的难易程度０-１分。并提出“一类禁止进口的寄主植物对象”；“二类检疫对象”７６种；“三类植物危险性害虫名单”，１２２种，国内分布未广或尚未发现的危险性害虫；“四类一般经济害虫”。 １９９１年研究人员提出，目前我国已确定的植物检疫对象的确是很危险的有害生物，但不能认为尚未列入的就不危险，有些病虫由于防治得当或对新环境的不适应，其危险性在进入新区后会明显降低，这都是特定环境中诸因素综合作用的结果。并进一步提出综合分析的方法应该是定性和定量相结合的方法。将应当考虑的几方面确定下来，然后按照综合分析 财务报表分析的意义和内容 财务报表分析的意义 财务报表能够全面反映企业的财务状况、经营成果和现金流量情况，但是单纯从财务报表上的数据还不能直接或全面说明企业的财务状况，特别是不能说明企业经营状况的好坏和经营成果的高低，只有将企业的财务指标与有关的数据进行比较才能说明企业财务状况所处的地位，因此要进行财务报表分析。 做好财务报表分析工作，可以正确评价企业的财务状况、经营成果和现金流量情况，揭示企业未来的报酬和风险；可以检查企业预算完成情况，考核经营管理人员的业绩，为建立健全合理的激励机制提供帮助。 财务报表分析的内容 财务报表分析是由不同的使用者进行的，他们各自有不同的分析重点，也有共同的要求。从企业总体来看，财务报表分析的基本内容，主要包括以下三个方面： 1、分析企业的偿债能力，分析企业权益的结构，估量对债务资金的利用程度。 2、评价企业资产的营运能力，分析企业资产的分布情况和周转使用情况。 3、评价企业的盈利能力，分析企业利润目标的完成情况和不同年度盈利水平的变动情况。 以上三个方面的分析内容互相联系，互相补充，可以综合的描述出企业生产经营的财务状况、经营成果和现金流量情况，以满足不同使用者对会计信息的基本需要。 其中偿债能力是企业财务目标实现的稳健保证，而营运能力是企业财务目标实现的物质基础，盈利能力则是前两者共同作用的结果，同时也对前两者的增强其推动作用。对上市公司的应用 通过对上市公司财务报表的有关数据进行汇总、计算、对比，综合地分析和评价公司的财务状况和经营成果。对于股市的投资者来说，报表分析属于基本分析范畴，它是对企业历史资料的动态分析，是在研究过去的基础上预测未来，以便做出正确的投资决定。 上市公司的财务报表向各种报表使用者提供了反映公司经营情况及财务状况的各 种不同数据及相关信息，但对于不同的报表使用者阅读报表时有着不同的侧重点。一般来说，股东都关注公司的盈利能力，如主营收入、每股收益等，但发起人股东或国家股股东则更关心公司的偿债能力，而普通股东或潜在的股东则更关注公司的发展前景。此外，对于不同的投资策略,投资者对报表分析侧重不同，短线投资者通常关心公司的利润分配情况以及其他可作为“炒作”题材的信息，如资产重组、免税、产品价格变动等，以谋求股价的攀升，博得短差。长线投资者则关心公司的发展前景，他们甚至愿意公司不分红，以使公司有更多的资金由于扩大生产规模或用于公司未来的发展。 虽然公司的财务报表提供了大量可供分析的第一手资料，但它只是一种历史性的静态文件，只能概括地反映一个公司在一段时间内的财务状况与经营成果，这种概括的反映远不足以作为投资者作为投资决策的全部依据，它必须将报表与其他报表中的数据或同一报表中的其他数据相比较，否则意义并不大。例如，琼民源96年年度报表中，你如果将其主营收入与营业外收入相比较，相信你会作出一个理性的投资决定。所以说，进行报表分析不能单一地对某些科目关注，而应将公司财务报表与宏观经济面一起进行综合判断，与公司历史进行纵向深度比较，与同行业进行横向宽度比较，把其中偶然的、非本质的东西舍弃掉，得出与决策相关的实质性的信息，以保证投资决策的正确性与准确性。 衡量公司财务状况的主要内容包括： 各种排序算法的总结和比较 1 快速排序（QuickSort） 快速排序是一个就地排序，分而治之，大规模递归的算法。从本质上来说，它是归并排序的就地版本。快速排序可以由下面四步组成。 （1）如果不多于1个数据，直接返回。 （2）一般选择序列最左边的值作为支点数据。（3）将序列分成2部分，一部分都大于支点数据，另外一部分都小于支点数据。 （4）对两边利用递归排序数列。 快速排序比大部分排序算法都要快。尽管我们可以在某些特殊的情况下写出比快速排序快的算法，但是就通常情况而言，没有比它更快的了。快速排序是递归的，对于内存非常有限的机器来说，它不是一个好的选择。 2 归并排序（MergeSort） 归并排序先分解要排序的序列，从1分成2，2分成4，依次分解，当分解到只有1个一组的时候，就可以排序这些分组，然后依次合并回原来的序列中，这样就可以排序所有数据。合并排序比堆排序稍微快一点，但是需要比堆排序多一倍的内存空间，因为它需要一个额外的数组。 3 堆排序（HeapSort） 堆排序适合于数据量非常大的场合（百万数据）。 堆排序不需要大量的递归或者多维的暂存数组。这对于数据量非常巨大的序列是合适的。比如超过数百万条记录，因为快速排序，归并排序都使用递归来设计算法，在数据量非常大的时候，可能会发生堆栈溢出错误。 堆排序会将所有的数据建成一个堆，最大的数据在堆顶，然后将堆顶数据和序列的最后一个数据交换。接下来再次重建堆，交换数据，依次下去，就可以排序所有的数据。 Shell排序通过将数据分成不同的组，先对每一组进行排序，然后再对所有的元素进行一次插入排序，以减少数据交换和移动的次数。平均效率是O(nlogn)。其中分组的合理性会对算法产生重要的影响。现在多用D.E.Knuth的分组方法。 Shell排序比冒泡排序快5倍，比插入排序大致快2倍。Shell排序比起QuickSort，MergeSort，HeapSort慢很多。但是它相对比较简单，它适合于数据量在5000以下并且速度并不是特别重要的场合。它对于数据量较小的数列重复排序是非常好的。 5 插入排序（InsertSort） 插入排序通过把序列中的值插入一个已经排序好的序列中，直到该序列的结束。插入排序是对冒泡排序的改进。它比冒泡排序快2倍。一般不用在数据大于1000的场合下使用插入排序，或者重复排序超过200数据项的序列。 HUNAN UNIVERSITY 课程实习报告 题目：排序算法的时间性能学生姓名 学生学号 专业班级 指导老师李晓鸿 完成日期 设计一组实验来比较下列排序算法的时间性能 快速排序、堆排序、希尔排序、冒泡排序、归并排序(其他排序也可以作为比较的对象） 要求 (1)时间性能包括平均时间性能、最好情况下的时间性能、最差情况下的时间性能等。 (2)实验数据应具有说服力，包括：数据要有一定的规模（如元素个数从100到10000）；数据的初始特性类型要多，因而需要具有随机性；实验数据的组数要多，即同一规模的数组要多选几种不同类型的数据来实验。实验结果要能以清晰的形式给出，如图、表等。 (3)算法所用时间必须是机器时间，也可以包括比较和交换元素的次数。 (4)实验分析及其结果要能以清晰的方式来描述，如数学公式或图表等。 (5)要给出实验的方案及其分析。 说明 本题重点在以下几个方面： 理解和掌握以实验方式比较算法性能的方法；掌握测试实验方案的设计；理解并实现测试数据的产生方法；掌握实验数据的分析和结论提炼；实验结果汇报等。 一、需求分析 (1) 输入的形式和输入值的范围：本程序要求实现各种算法的时间性能的比 较，由于需要比较的数目较大，不能手动输入，于是采用系统生成随机数。 用户输入随机数的个数n，然后调用随机事件函数产生n个随机数，对这些随机数进行排序。于是数据为整数 (2) 输出的形式：输出在各种数目的随机数下，各种排序算法所用的时间和 比较次数。 (3) 程序所能达到的功能：该程序可以根据用户的输入而产生相应的随机 数，然后对随机数进行各种排序，根据排序进行时间和次数的比较。 （4）测试数据：略 二、概要设计 财会人员职业技能调查分析报告 一、职业技能的重要性排序 应当掌握技能前五位的是：1.编制财务报告、2.国内财税规章、3.内部控制、4.会计核算和帐务处理以及5.资金管理。 重要性程度最低的五项技能分别是： 15.协助外部审计所需程序和要求、16.其他财经相关法规、17.国际财务报告准则、18.产品服务开发以及19.萨班斯法案。 表一：职业技能的重要性排序 由投票结果可以看出，在普通会计人心目中，最重要的技能还是平常工作中接触最多的普通财会技能。管理类、战略类以及掌握国际财务报告准则、萨班斯法案等热点技能在投票中得分最低。可见，大多数财会人员的的视角还是局限于在传统会计记账领域。近日普华永道在对亚太区400名CFO调查之后，对外界宣称：“在中国，除了一些著名的跨国公司外，大多数中国企业的财务职能仍停留在传统的记账阶段”CFO尚且如此，普通财会人员的情况可见一斑。 表二：职业技能的重要性VS职业层次 分析不同职业层次人士的关注点，发现其所关注的技能基本相差不多。不管是普通工作人员，还是中高层管理人员，其最重要的关注点还是传统帐务处理、财务核算，税务处理、会计报表等传统会计领域。 对于大部分技能，调查数据均显示出职业层次越高，关注度越高的情况，尤其在内控、预算、投资管理、风险管理和信息系统架构等项目上。 公司治理、萨氏法案、国际财务报告准则等战略领域的技能，高层管理人员并未比普通和基层人员关注的更多。 表三：职业技能的重要性VS是否上市公司 上市公司的财会人员关注点同非上市公司有很明显的区别，反映在对传统帐务处理领域的关注远低于非上市公司。对国际财务报告准则、上市规则和萨班斯法案的关注明显高于非上市公司，这是上市公司的特点所决定的。公司在国内上市，则必须了解上市规则等法律法规，要在海外上市，国际财务报告准则和萨班斯法案方面知识必不可少。 表四：职业技能的重要性VS是否跨国公司 分析跨国公司的财务人员投票，也能得出类似的结论：对传统帐务处理领域的关注远低于非跨国公司。对财务预算、国际财务报告准则和萨班斯法案的关注，远高于非跨国公司财务人员，尤其是后两项更为突出。 二.职业技能的掌握程度 表五：职业技能的掌握程度 对投票人员所掌握技能的调查可以看出：投票人员所掌握的技能基本同他们认为重要的技能相关。同财会人员所重视的技能相同，财会人员所掌握的技能也主要是会计核算类传统财会领域，战略管理类和信息系统、国际财务报告准则、萨班斯法案等掌握程度很低。 表六：职业技能掌握程度VS学历 学历程度对职业技能掌握程度有很大影响。在一般的帐务处理、会计核算、编制报告等传统会计领域，学历程度高低对职业技能掌握程度影响较小。但在掌握国际财务报告准则、萨班斯法案、公司战略、风险管理和信息系统架构等“高端”领域，学历高低明显与掌握程度正相关，学历越高，掌握的程度逐渐增高。 表七：职业技能掌握程度VS职业层次 不同职业层次的财务人员其认为自己所掌握的职业技能程度几乎在所有项目上都显示 三大财务报表的关系分析 摘要：会计报表是会计核算过程的最后结果，也是会计核算工作的总结。会计报表主要包括资产负债表、利润表和现金流量表。资产负债表反应企业报表日财务状况，损益表反应企业会计期间的盈利情况，现金流量表反应企业会计期间的经营、投资、筹资现金流情况。三张报表在编制上相对单独存在，而在财务分析时却相互依存、相互影响。这三张报表所提供的信息为使用者决策和管理提供总括性的资料信息。在市场经济条件下，与企业有经济利害关系的有关方面通常要利用企业的会计信息对企业的财务状况进行分析。会计报表所提供的会计信息资源是会计报表使用者不可缺少的信息来源，是进行有效经济决策的重要依据。 关键词：会计报表；分析；关系；研究;现金动态流向；资本结构。 一、三大报表的概念和包含的内涵 会计报表是根据账簿记录和其他日常核算资料，以一定的指标体系，综合反映企业一定时期财务状况、经营成果和现金流量的一种书写文件。会计报表是会计核算过程的最后结果，也是会计核算工作的总结。会计报表主要包括资产负债表、利润表和现金流量表。这三张报表所提供的信息为使用者决策和管理提供总括性的资料信息。在市场经济条件下，与企业有经济利害关系的有关方面通常要利用企业的会计信息对企业的财务状况进行分析。会计报表所提供的会计信息资源是会计报表使用者不可缺少的信息来源，是进行有效经济决策的重要依据，满足了国家宏观经济管理的要求，满足了投资者决策的需要，满足了企业内部管理的需要，资产负债表是总括地反映会计主体在特定日期（如年末、季末、月末）财务状况的报表；资产负债表的雏形产生于古意大利，随着商业的发展，商贾们对商业融资的需求日益加强。高利贷放贷者出于对贷款本金安全性的考虑，开始关注商贾们的自有资产状况，资产负债表于是孕育而生；利润表它是总括反映企业在某一会计期间（如年度、季度、月份）内经营及其分配（或弥补）情况的一种会计报表；随着近代商业竞争不断加剧，商业社会对企业的信息披露要求越来越高，静态的、局限于时点的会计报表——资产负债表已无法满足信息披露的要 在会计上有三大财务报表，分别是：资产负债表、损益表、现金流量表，资产负债表反应企业报表日财务状况，损益表反应企业会计期间的盈利情况，现金流量表反应企业会计期间的经营、投资、筹资现金流情况。三张报表在编制上相对单独存在，而在财务分析时却相互依存、相互影响。在实际的使用中一定要把它们综合起来看，对表间的各种财务数据的关系要辩证的看。如净利润大增而经营性现金流量反而减少，那这个业绩增长的质量就不可靠了，很可能是突击销售”勺结果，又比如负债水平与财务费用不匹配，有可能这些负债是预收账款，该类负债不增加费用反正增加利润，这样的负债多些放在银行吃利息也不见得是坏事。 三张报表以一个三维立体式展现一家公司的财务状况，的资产质量和经营业绩作报告，从三大报表的时间属性上看，量表属于期间报表，反应的XX对同一经济实体 是某一段时期内企业的经营业绩，末报表，反应的是报表制作损益表、现金流资产时企业的资产状况。从相互作用上看一个经营期间损益表、现负债表是期金流量表改变资产负债表结构，但长期而言，资产质量对企业盈利能力起到决定性作用，这又是资产负债表决定损益表、现金流量表。 从某种意义上讲，资产负债表系静态报表，而损益表、现金流量表系动态报表，表现为在一段时期内如何改变资产负债表，有点像资产负债表提供一个平台，损益表、现金流量表在上面长袖善舞。也许从这点上看在分析企业财务状况的时候应该以资产负债表为根本，可我个人并非太看重企业资产结构，更愿意把损益表即利润表作为分析的根本出发点，它更好的反应了在一个期间之内企业的经营成果，高质量的资产就是通过盈利水平体现价值的。当然，同期间前后两份资产负债表也可以大致反应企业的经营状况，但总的来说还是比较迟钝和间接的。现金流量表对不同行业的表现大相径庭，如港口、高速公路、医药等这些行业一般都有较充足的现金流，可对银行、房地产、制造业而言现金流一般都是较为紧张也算常态。 常见内部排序算法比较 排序算法是数据结构学科经典的内容，其中内部排序现有的算法有很多种，究竟各有什么特点呢？本文力图设计实现常用内部排序算法并进行比较。分别为起泡排序，直接插入排序，简单选择排序，快速排序，堆排序，针对关键字的比较次数和移动次数进行测试比较。 问题分析和总体设计 ADT OrderableList { 数据对象：D={ai| ai∈IntegerSet,i=1,2,…,n,n≥0} 数据关系：R1={〈ai-1，ai〉|ai-1, ai∈D, i=1,2,…,n} 基本操作： InitList(n) 操作结果：构造一个长度为n，元素值依次为1，2，…，n的有序表。Randomizel(d,isInverseOrser) 操作结果：随机打乱 BubbleSort( ) 操作结果：进行起泡排序 InserSort( ) 操作结果：进行插入排序 SelectSort( ) 操作结果：进行选择排序 QuickSort( ) 操作结果：进行快速排序 HeapSort( ) 操作结果：进行堆排序 ListTraverse(visit( )) 操作结果：依次对L种的每个元素调用函数visit( ) }ADT OrderableList 待排序表的元素的关键字为整数.用正序,逆序和不同乱序程度的不同数据做测试比较,对关键字的比较次数和移动次数(关键字交换计为3次移动)进行测试比较.要求显示提示信息,用户由键盘输入待排序表的表长(100-1000)和不同测试数据的组数(8-18).每次测试完毕,要求列表现是比较结果. 要求对结果进行分析. 详细设计 1、起泡排序 算法：核心思想是扫描数据清单，寻找出现乱序的两个相邻的项目。当找到这两个项目后，交换项目的位置然后继续扫描。重复上面的操作直到所有的项目都按顺序排好。 bubblesort(struct rec r[],int n) { int i,j; struct rec w; unsigned long int compare=0,move=0; for(i=1;i<=n-1;i++) for(j=n;j>=i+1;j--) { if(r[j].key 实验课程：算法分析与设计 实验名称：几种排序算法的平均性能比较（验证型实验） 实验目标： （1）几种排序算法在平均情况下哪一个更快。 （2）加深对时间复杂度概念的理解。 实验任务： （1）实现几种排序算法（selectionsort, insertionsort,bottomupsort,quicksort, 堆排序）。对于快速分类，SPLIT中的划分元素采用三者A(low)，A(high)，A((low+high)/2)中其值居中者。 （2）随机产生20组数据（比如n=5000i，1≤i≤20）。数据均属于围（0，105）的整数。 对于同一组数据，运行以上几种排序算法，并记录各自的运行时间（以毫秒为单位）。（3）根据实验数据及其结果来比较这几种分类算法的平均时间和比较次数，并得出结论。实验设备及环境： PC；C/C++等编程语言。 实验主要步骤： (1)明确实验目标和具体任务； (2)理解实验所涉及的几个分类算法； (3)编写程序实现上述分类算法； (4)设计实验数据并运行程序、记录运行的结果； (5)根据实验数据及其结果得出结论； (6)实验后的心得体会。 问题分析（包括问题描述、建模、算法的基本思想及程序实现的技巧等）： 选择排序：令A[1…n]为待排序数组，利用归纳法，假设我们知道如何对后n-1个元素排序， 即对啊[A…n]排序。对某个j,1<=j<=n,设A[j]是最小值。首先，如果就！=1，我们交换A[1] 和A[j]。然后由假设，已知如何对A[2..n]排序，因此可对在A[2…n]中的元素递归地排序。 可把递归改为迭代。算法程序实现如下： void SelectionSort(int *Array,int n,int &c) { int i,j,k; int aa; c=0; for(i=0;i 多选： A: 5.按照用以比较的指标数据的形式不同，比较分析法可分为（全部） A.绝对数指标的比较 B.构成指数的比较C相对数指标的比较 D.动态指数的比较 E.平均数指标的比较 C: 3.财务报表分析的基本资料包括：（全部） A.资产负债表 B.利润表 C.现金流量表 D.所有者权益变动表 E.报表附注 27．长期偿债能力分析对于不同的报表信息使用者有着重要意义，对此理解正确的是（全部） A.管理者通过长期偿债能力分析有利于优化资 本结构 B.管理者通过长期偿债能力分析有利于降低财 务风险 C.股东通过长期偿债能力分析可以判断企业投 资的安全性 D.股东通过长期偿债能力分析可以判断企业投 资的盈利性 E.债权人通过长期偿债能力分析可以判断债权 的安全程度 54.财务报表分析报告的撰写步骤包括（ ABCD ） A.收集整理资料 B.撰写初稿 C.修改定 稿 D.报送或发表 E.收集反馈，再次报送或发表 55.财务报表分析报告的主要撰写方法中问题引导法的优点包括（ BD ） A.报告内容完整 B.重点突出 C.条理清晰 D.格式新颖 E.逻辑性较强 D: 7.对应收账款的分析应从以下几个方面进行 （ ABC ） A.应收账款的规模 B.应收账款的质量 C. 坏账准备政策的影响 22.短期偿债能力的评价方法有（ ABE ） A.评价流动负债和流动资产的数量关系 B.评 价资产的流动性 C.评价负债的流动性 D.比较一年内产生的债务和产生的现金流出 E.比较一年内产生的债务和产生的现金流入 26.对应收账款周转率正确计算有较大影响的因素 有：（ ABCE ） A.季节性经营的企业使用这个指标时不能反映 实际情况 B.大量使用分期付款结算方式 C.大量的销售为现销 D.企业提高应 收账款回收效率 E. 年末销售大幅度上升或下降 40.对净资产收益率进行深入分析评价，可以使用 的方法包括（ CDE ） A.杜邦分析法 B.财务杠杆分析法 C.因 素分析法 D.趋势分析法 E.同业比较分析法 42.杜邦分析法是一个多层次的财务比率分解体 系。对此理解正确的是（全部） A.运用杜邦分析法进行综合分析，就是在每一个 层次上进行财务比率的比较和分析 B. 在分解体系下，各项财务比率可在每个层次 上与本企业历史或同业财务比率比较 C.在分解体系下，通过与历史比较可以识别变动 的趋势，通过与同业比较可以识别存在的差距 D. 在分解体系下，历史比较与同业比较会逐级 向下，覆盖企业经营活动的各个环节 1 常见经典排序算法（C语言） 1.希尔排序 2.二分插入法 3.直接插入法 4.带哨兵的直接排序法 5.冒泡排序 6.选择排序 7.快速排序 8.堆排序 一.希尔（Shell）排序法（又称宿小增量排序，是1959年由D.L.Shell提出来的） /* Shell 排序法*/ #include } } 二.二分插入法 /* 二分插入法*/ void HalfInsertSort(int a[], int len) { int i, j,temp; int low, high, mid; for (i=1; i 毕业论文 各种排序算法性能比较 系 专业姓名 班级学号 指导教师职称 设计时间 目录 摘要 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 研究的背景及意义 (3) 1.2 研究现状 (3) 1.3 本文主要内容 (4) 第二章排序基本算法 (5) 2.1 直接插入排序 (5) 2.1.1基本原理 (5) 2.1.2排序过程 (5) 2.1.3时间复杂度分析 (5) 2.2 直接选择排序 (6) 2.2.1基本原理 (6) 2.2.2 排序过程 (6) 2.2.3 时间复杂度分析 (6) 2.3冒泡排序 (7) 2.3.1基本原理 (7) 2.3.2排序过程 (7) 2.3.3 时间复杂度分析 (8) 2.4 Shell排序 (8) 2.4.1基本原理 (8) 2.4.2排序过程 (9) 2.4.3时间复杂度分析 (9) 2.5堆排序 (9) 2.5.1基本原理 (9) 2.5.2排序过程 (10) 2.5.3时间复杂度分析 (13) 2.6快速排序 (13) 2.6.1基本原理 (13) 2.6.2排序过程 (14) 2.6.3时间复杂度分析 (15) 第三章系统设计 (16) 3.1数据定义 (16) 3.2 程序流程图 (16) 3.3 数据结构设计 (17) 3.4 系统的模块划分及模块功能实现 (17) 3.4.1系统模块划分 (17) 3.4.2各排序模块功能实现 (18) 第四章运行与测试 (29) 第五章总结 (31) 致谢 (32) 参考文献 (33) 江苏信息职业技术学院毕业论文 摘要 排序算法是数据结构这门课程核心内容之一。它是计算机程序设计、数据库、操作系统、编译原理及人工智能等的重要基础，广泛应用于信息学、系统工程等各种领域。学习排序算法是为了将实际问题中涉及的对象在计算机中进行处理。本毕业论文对直接插入排序、直接选择排序、起泡排序、Shell排序、快速排序以及堆排序算法进行比较。 我们设置待排序表的元素为整数，用不同的测试数据做测试比较，长度取固定的三种，对象由随机数生成，无需人工干预来选择或者输入数据。比较的指标为关键字的比较次数和关键字的移动次数。 经过比较可以看到，当规模不断增加时，各种算法之间的差别是很大的。这六种算法中，快速排序比较和移动的次数是最少的。也是最快的一种排序方法。堆排序和快速排序差不多，属于同一个数量级。直接选择排序虽然交换次数很少，但比较次数较多。 关键字：直接插入排序；直接选择排序；起泡排序；Shell排序；快速排序；堆排序； 句子排序题集锦 1．下列选项排序正确的是（3分）（） A 我不去想是否能够成功，，便只顾风雨兼程；我不去想能否赢得爱情，，就勇敢地吐露真诚；我不去想身后会不会袭来寒风冷雨，，留给世界的只能是背影；我不去想未来是平坦还是泥泞，，一切，都在意料之中。 ①只要热爱生命②既然目标是地平线③既然钟情于玫瑰④既然选择了远方 A．④③②① B．②③④① C．②④③① D．④①②③ 2.下面语段，已打乱顺序，最佳排列顺序是( ) A (1)当爬上山顶，发现自己是孤独的。 (2)如果问我是否后悔，我会肯定地回答，不后悔。 (3)山顶，除了梦想，也是荒芜的。 (4)可是，当我们努力向上的时候，我们的同伴越来越少。 (5)人生，如同爬山，我们有无数的同伴，为了同一个目标，同一个梦想。 (6)就像智者所言，自己不断地往上爬，追求着自己的梦想。 A.(5)(6)(4)(1)(3)(2) B.(5)(1)(3)(6)(4)(2) C.(1)(3)(2)(5)(4)(6) D.(3)（2)(5)(1)(4)(6) 3.选出下列句子顺序排列正确的一项（）B ①物候观测的数据反映气温、湿度等气候条件的综合，也反映气候条件对于生物的影响。 ②它比气象仪器复杂得多，灵敏得多。 ③应用在农事活动里，比较简便，容易掌握。 ④物候观测使用的是“活的仪器”，是活生生的生物。 ⑤物候对于农业的重要性就在这里。 A. ①②④⑤③ B. ④②①③⑤ C. ①②⑤③④ D. ④⑤①②③ 4.将下列语句依次填入文段的空缺处，正确的选项是（）C 你的话语应该是一缕包含早春气息的柔风，；你的表白应该是田野爆裂的豆荚，；你的辩答应该是凭借原则的盾牌，；你的呐喊应该是仰仗正义的力量，。 ①迎承谈判桌上的唇枪舌剑②构思并阐述金色的成熟 ③弥合朋友之间人为的小隙④澎湃青春的热忱和血液 A.③④①② B.②①③④ C.③②①④ D.④①③② 5．下列句子的排列顺序，正确的一项是（）D ①由“形符”和‘“声符”组合起来的字就是形声字。 ②现在的汉字，大部分都是用这种方法造出来的。 ③我们的祖先想到一个好办法，他们把一个字分成两部分。 ④用图形构成的象形文字有很大的局限性，它无法分辨相似的事物。 ⑤另一部分是一个同音（或近音）的字，用来表示事物的读音，这部分称为‘卡符”。 C#实现所有经典排序算法 //选择排序 class SelectionSorter { private int min; public void Sort(int[] arr) { for (int i = 0; i < arr.Length - 1; ++i) { min = i; for (int j = i + 1; j < arr.Length; ++j) { if (arr[j] < arr[min]) min = j; } int t = arr[min]; arr[min] = arr[i]; arr[i] = t; } } static void Main(string[] args) { int[] array = new int[] { 1, 5, 3, 6, 10, 55, 9, 2, 87, 12, 34, 75, 33, 47 }; SelectionSorter s = new SelectionSorter(); s.Sort(array); foreach (int m in array) Console.WriteLine("{0}", m); } } //冒泡排序 class EbullitionSorter { public void Sort(int[] arr) { int i, j, temp; bool done = false; j = 1; while ((j < arr.Length) && (!done))//判断长度 { done = true; for (i = 0; i < arr.Length - j; i++) { if (arr[i] > arr[i + 1]) { 排序算法性能之比较 ----19090107 李萍 ?课程题目： 编程实现希尔、快速、堆排序、归并排序算法。要求随机产生待排数据存入磁盘文件，然后读入数据文件，实施排序后将数据写入另一个文件。 ?开发平台： ?算法描述： ◆希尔排序： 希尔排序(Shell Sort)是对直接插入排序的一种改进，其基本思想为：先将整个待排序列划分成若干子序列，在子序列内分别进行直接插入排序，然后重复上述的分组和排序；只是分组方法不同；最后对整个序列进行直接插入排序。 ◆快速排序： 快速排序几乎是最快的排序算法，被称为20世纪十大算法之一。其基本思想为：从待排序记录序列中选取一个记录(通常选取第一个记录为枢轴)，其关键字值设为k，将关键字值小于k的记录移到前面，而将关键字值大于k的记录移到后面，结果将待排序记录序列分成两个子表，最后将关键字值为k的记录插入到分界线处。这是一次“划分”。对划分后的子表继续按上述原则进行划分，直到所有子表的表长不超过1为止，此时待排序记录序列就变成了一个有序序列。 ◆堆排序： 堆排序是选择排序的一种改进。堆是具有下列性质的完全二叉树：每个结点的值都小于或等于其左、右孩子结点的值(小顶堆)；或者每个结点都大于或等于其左、右孩子的值(大顶堆)。堆排序基本思想为(采用大顶堆)：首先待排序的记录序列构造成一个堆，此时选出堆中所有记录的最大者，即堆顶记录，然后将它从堆中移走(通常将堆顶记录和堆中最后一个记录交换)，并将剩余的记录再调整成堆，这样又找出了次大的记录，依此类推，直到堆中只有一个记录为止。 ◆归并排序： 归并就是将两个或两个以上的有序序列合并成一个有序序列。归并排序的主要思想是：将若干有序序列逐步归并，最终归并为一个有序序列。 三大财务报表 企业主要的财务报表有资产负债表、利润表、现金流量表三大财务报表，这三大报表的作用分别用一句话来概括就是： 1、资产负债表是反映某一时刻的财务状况。 2、利润分配表反映某一时期的利润分配情况，将期初未分配利润调整为期末未分配利润，并列入资产负债表。 3、现金流量表反映的是现金变化的结果和财务状况变化的原因。 下面我们将对这三张表分别作简单的介绍，希望能对各位袋友看懂企业财务报表有所帮助。 怎样看资产负债表 资产负债表是反映公司某一特定日期(月末、年末)全部资产、负债和所有者权益情况的会计报表。它的基本结构是“资产=负债所有者权益”。不论公司处于怎样的状态这个会计平衡式永远是恒等的。左边反映的是公司所拥有的资源；右边反映的是公司的不同权利人对这些资源的要求。债权人可以对公司的全部资源有要求权，公司以全部资产对不同债权人承担偿付责任，偿付完全部的负债之后，余下的才是所有者权益，即公司的资产净额。 我们利用资产负债表的资料，可以看出公司资产的分布状态、负债和所有者权益的构成情况，据以评价公司资金营运、财务结构是否正常、合理；分析公司的流动性或变现能力，以及长、短期债务数量及偿债能力，评价公司承担风险的能力；利用该表提供的资料还有助于计算公司的获利能力，评价公司的经营绩效。 在分析资产负债表要素时我们应首先注意到资产要素分析，具体包括： 1.流动资产分析。分析公司的现金、各种存款、短期投资、各种应收应付款项、存货等。流动资产比往年提高，说明公司的支付能力与变现能力增强。 2.长期投资分析。分析一年期以上的投资，如公司控股、实施多元化经营等。长期投资的增加，表明公司的成长前景看好。 3.固定资产分析。这是对实物形态资产进行的分析。资产负债表所列的各项固定资产数字，仅表示在持续经营的条件下，各固定资产尚未折旧、折耗的金额并预期于未来各期间陆续收回，因此，我们应该特别注意，折旧、损耗是否合理将直接影响到资产负债表、利润表和其他各种报表的准确性。很明显，少提折旧就会增加当期利润。而多提折旧则会减少当期利润，有些公司常常就此埋下伏笔。 4.无形资产分析。主要分析商标权、著作权、土地使用权、非专利技术、商誉、专利权等。商誉及其他无确指的无形资产一般不予列账，除非商誉是购入或合并时形成的。取得无形资产后，应登记入账并在规定期限内摊销完毕。 其次，要对负债要素进行分析，包括两个方面： 1流动负债分析。各项流动负债应按实际发生额记账，分析的关键在于要避免遗漏，所有的负债均应在资产负债表中反映出来。 2长期负债分析。包括长期借款、应付债券、长期应付款项等。由于长期负债的形态不同，因此，应注意分析、了解公司债权人的情况。 3最后是股东权益分析，包括股本、资本公积、盈余公积和未分配利润4个方面。 分析股东权益，主要是了解股东权益中投入资本的不同形态及股权结构，了解股东权益中各要素的优先清偿顺序等。看资产负债表时，要与利润表结合起来，主要涉及资本金利润和存货周转率，前者是反映盈利能力的指标，后者是反映营运能力的指标。 怎样看利润表 利润表依据“收入-费用＝利润”来编制，主要反映一定时期内公司的营业收入减去营业支出之后的净收益。通过利润表，我们一般可以对上市公司的经营业绩、管理的成功程度作出评估，从而评 各种排序算法稳定性的探讨 首先，排序算法的稳定性大家应该都知道，通俗地讲就是能保证排序前2个相等的数其在序列的前后位置顺序和排序后它们两个的前后位置顺序相同。在简单形式化一下，如果Ai = Aj, Ai原来在位置前，排序后Ai还是要在Aj位置前。为了简便下面讨论的都是不降序排列的情形，对于不升序排列的情形讨论方法和结果完全相同。 其次，说一下稳定性的好处。排序算法如果是稳定的，那么从一个键上排序，然后再从另一个键上排序，第一个键排序的结果可以为第二个键排序所用。基数排序就是这样，先按低位排序，逐次按高位排序，低位相同的元素其顺序再高位也相同时是不会改变的。另外，如果排序算法稳定，对基于比较的排序算法而言，元素交换的次数可能会少一些(个人感觉，没有证实)。 回到主题，现在分析一下常见的排序算法的稳定性，每个都给出简单的理由。 (1)冒泡排序 冒泡排序是通过相邻比较、实时交换、缩小范围实现排序的。第1次操作n个元素，通过相邻比较将0~n-1中的最大元素交换到位置n-1上，第2次操作n-1个元素，通过相邻比较将0~n-2中的最大元素交换到位置n-2上……第n-1次操作2个元素，通过相邻比较将0~1上的最大元素交换到位置1上完成排序。在相邻比较时如果两个元素相等，一般不执行交换操作，因此冒泡排序是一种稳定排序算法。 (2)选择排序 选择排序是通过不断缩小排序序列长度来实现的。第1次操作n个元素，选择0~n-1中的最小者交换到位置0上，第2次操作n-1个元素，选择1~n-1中的最小者交换到位置1上……第n-1次操作2个元素，选择n-2~n-1上的最小者交换到位置n-2上完成排序。在每次选择最小元素进行交换时，可能破坏稳定性。这种情况可以描述为：约定要发生交换的位置称为当前位置，被交换的位置称为被交换位置，被交换位置上的元素为选中的最小元素。如果当前位置之后和被交换位置之前存在与当前位置相等的元素，执行交换后就破坏了稳定性。如序列5 8 5 2 9，我们知道第一遍选择第1个元素5会和2交换，那么原序列中2个5的相对前后顺序就被破坏了，所以选择排序不是一个稳定的排序算法。 (3)插入排序 插入排序是通过不断扩大排序序列的长度来实现的。第1次操作1个元素，直接放到位置0上即可；第2次操作2个元素，在0~1上为当前元素找到合适位置并插入；第3次操作3个元素，用在0~2上为当前元素找到合适位置并插入它……第n次操作n个元素，在0~n-1上为当前元素找到合适位置并插入完成排序。讨论元素的插入过程，假设当前是第n次操作，要在0~n-1上为当前元素寻找合适位置，设置一个工作指针初始化为n-1，向前移动工作指针直到遇到一个不大于当前元素的元素，就在这个元素的后面插入当前元素，仔细体会这个插入过程，不难理解插入排序是稳定的。 (4)快速排序 快速排序有两个方向，左边的i下标当a[i] <= a[center]时一直往右走，其中center是中枢元素的数组下标，一般取为当前排序段的第一个元素。而右边的j下标当a[j] > a[center]时一直往左走。如果i和j都走不动了，这时必有结论a[i] > a[center] >= a[j]，我们的目的是将a 分成不大于a[center]和大于a[center]的两个部分，其中前者位于左半部分后者位于右半部分。所以如果i>j(i不能等于j，为什么？)表明已经分好，否则需要交换两者。当左右分好时，j 指向了左侧的最后一个元素，这时需要将a[center]与a[j],交换，这个时侯可能会破坏稳定性。各种排序算法比较
有害生物重要性排序方法.doc
财务报表分析的意义和内容
各种排序算法的总结和比较
数据结构各种排序算法的时间性能
一、职业技能的重要性排序
三大财务报表的关系分析3
三大财务报表的作用
几种常见内部排序算法比较
几种排序算法的平均性能比较(实验报告)
财务报表分析期末考试题-全部排序
常见经典排序算法(C语言)1希尔排序 二分插入法 直接插入法 带哨兵的直接排序法 冒泡排序 选择排序 快速排
各种排序算法性能比较
句子排序题集锦及答案
C#实现所有经典排序算法
排序算法性能比较报告
三大财务报表
排序算法稳定性