常见排序算法代码(冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、快速排序、归并排序、堆排序、基数排序)
C程序经典算法50例
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C程序经典算法50例1.二分查找算法:在有序数组中查找指定元素。
2.冒泡排序算法:通过不断比较相邻元素并交换位置,将较大的元素向后冒泡。
3.快速排序算法:通过选择一个基准元素,将数组分割为左右两部分,并递归地对两部分进行快速排序。
4.插入排序算法:将数组划分为已排序和未排序两部分,每次从未排序中选择一个元素插入到已排序的合适位置。
5.选择排序算法:遍历数组,每次选择最小元素并放置在已排序部分的末尾。
6.希尔排序算法:将数组按照一定间隔进行分组并分别进行插入排序,然后逐步减小间隔并重复这个过程。
7.归并排序算法:将数组递归地划分为两部分,然后将两个有序的部分进行合并。
8.桶排序算法:将元素根据特定的映射函数映射到不同的桶中,然后对每个桶分别进行排序。
9.计数排序算法:统计每个元素的出现次数,然后根据计数进行排序。
10.基数排序算法:从低位到高位依次对元素进行排序。
11.斐波那契数列算法:计算斐波那契数列的第n项。
12.阶乘算法:计算给定数字的阶乘。
13.排列问题算法:生成给定数组的全排列。
14.组合问题算法:生成给定数组的所有组合。
15.最大连续子序列和算法:找出给定数组中和最大的连续子序列。
16.最长递增子序列算法:找出给定数组中的最长递增子序列。
17.最长公共子序列算法:找出两个给定字符串的最长公共子序列。
18.最短路径算法:计算给定有向图的最短路径。
19.最小生成树算法:构建给定连通图的最小生成树。
20.汉诺塔算法:将n个圆盘从一个柱子移动到另一个柱子的问题。
21.BFS算法:广度优先算法,用于图的遍历和查找最短路径。
22.DFS算法:深度优先算法,用于图的遍历和查找连通分量。
23.KMP算法:字符串匹配算法,用于查找一个字符串是否在另一个字符串中出现。
24.贪心算法:每次都选择当前情况下最优的方案,适用于求解一些最优化问题。
25.动态规划算法:将一个大问题划分为多个子问题,并通过子问题的解求解整个问题,适用于求解一些最优化问题。
数据结构期末考试题及答案
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数据结构期末考试题及答案一、单项选择题(每题2分,共20分)1. 在数据结构中,算法的时间复杂度是指()。
A. 执行算法所需要的计算工作量B. 执行算法所需要的存储空间C. 执行算法所需要的时间D. 执行算法所需要的内存大小答案:A2. 线性表的顺序存储结构和链式存储结构相比,其优点是()。
A. 插入和删除操作快B. 存储密度高C. 存储空间可以动态分配D. 存储空间利用率高答案:B3. 栈的基本运算中,不包括()。
A. 入栈B. 出栈C. 取栈顶元素D. 排序答案:D4. 在二叉树的遍历中,先序遍历的顺序是()。
A. 先根后子B. 先子后根C. 先左后右D. 先右后左答案:A5. 哈希表解决冲突的方法不包括()。
A. 分离链接法B. 线性探测法C. 链地址法D. 二分查找法答案:D6. 一个图的邻接矩阵表示法中,若第i行第j列的元素为1,则表示()。
A. 顶点i和顶点j之间有一条边B. 顶点i和顶点j之间没有边C. 顶点i和顶点j之间有n条边D. 顶点i和顶点j之间有m条边答案:A7. 在查找算法中,二分查找法适用于()。
A. 线性表B. 哈希表C. 树形结构D. 图结构答案:A8. 快速排序算法的时间复杂度在最坏情况下是()。
A. O(n)B. O(nlogn)C. O(n^2)D. O(2^n)答案:C9. 一个有n个顶点的无向图,其边数最多为()。
A. nB. n(n-1)/2C. n(n+1)/2D. 2n答案:B10. 以下哪个不是排序算法()。
A. 冒泡排序B. 选择排序C. 插入排序D. 归并排序答案:D二、填空题(每题2分,共20分)1. 在数据结构中,一个算法的空间复杂度是指算法执行过程中所需要的___________。
答案:存储空间2. 线性表的链式存储结构中,每个节点包含___________和___________。
答案:数据元素,指针3. 栈的特点是___________,___________。
C语言八大排序算法
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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。
排序算法十大经典方法
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排序算法十大经典方法
排序算法是计算机科学中的经典问题之一,它们用于将一组元素按照一定规则排序。
以下是十大经典排序算法:
1. 冒泡排序:比较相邻元素并交换,每一轮将最大的元素移动到最后。
2. 选择排序:每一轮选出未排序部分中最小的元素,并将其放在已排序部分的末尾。
3. 插入排序:将未排序部分的第一个元素插入到已排序部分的合适位置。
4. 希尔排序:改进的插入排序,将数据分组排序,最终合并排序。
5. 归并排序:将序列拆分成子序列,分别排序后合并,递归完成。
6. 快速排序:选定一个基准值,将小于基准值的元素放在左边,大于基准值的元素放在右边,递归排序。
7. 堆排序:将序列构建成一个堆,然后一次将堆顶元素取出并调整堆。
8. 计数排序:统计每个元素出现的次数,再按照元素大小输出。
9. 桶排序:将数据分到一个或多个桶中,对每个桶进行排序,最后输出。
10. 基数排序:按照元素的位数从低到高进行排序,每次排序只考虑一位。
以上是十大经典排序算法,每个算法都有其优缺点和适用场景,选择合适的算法可以提高排序效率。
C语言入门必学—10个经典C语言算法
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C语言入门必学—10个经典C语言算法C语言是一种广泛使用的编程语言,具有高效、灵活和易学的特点。
它不仅在软件开发中被广泛应用,也是计算机科学专业的必修课。
在学习C语言的过程中,掌握一些经典的算法是非常重要的。
本文将介绍10个经典C语言算法,帮助读者更好地了解和掌握C语言。
一、冒泡排序算法(Bubble Sort)冒泡排序算法是最简单、也是最经典的排序算法之一。
它通过不断比较相邻的元素并交换位置,将最大(或最小)的元素逐渐“冒泡”到数组的最后(或最前)位置。
二、选择排序算法(Selection Sort)选择排序算法是一种简单但低效的排序算法。
它通过不断选择最小(或最大)的元素,并与未排序部分的第一个元素进行交换,将最小(或最大)的元素逐渐交换到数组的前面(或后面)。
三、插入排序算法(Insertion Sort)插入排序算法是一种简单且高效的排序算法。
它通过将数组分为已排序和未排序两个部分,依次将未排序部分的元素插入到已排序部分的合适位置。
四、快速排序算法(Quick Sort)快速排序算法是一种高效的排序算法。
它采用了分治的思想,通过将数组分为较小和较大两部分,并递归地对两部分进行排序,最终达到整个数组有序的目的。
五、归并排序算法(Merge Sort)归并排序算法是一种高效的排序算法。
它采用了分治的思想,将数组一分为二,递归地对两个子数组进行排序,并将结果合并,最终得到有序的数组。
六、二分查找算法(Binary Search)二分查找算法是一种高效的查找算法。
它通过不断将查找范围折半,根据中间元素与目标值的大小关系,缩小查找范围,最终找到目标值所在的位置。
七、递归算法(Recursive Algorithm)递归算法是一种通过自我调用的方式解决问题的算法。
在C语言中,递归算法常用于解决树的遍历、问题分解等情况。
八、斐波那契数列算法(Fibonacci Sequence)斐波那契数列是一列数字,其中每个数字都是前两个数字的和。
数据结构的常用算法
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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。
链表排序(冒泡、选择、插入、快排、归并、希尔、堆排序)
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链表排序(冒泡、选择、插⼊、快排、归并、希尔、堆排序)这篇⽂章分析⼀下链表的各种排序⽅法。
以下排序算法的正确性都可以在LeetCode的这⼀题检测。
本⽂⽤到的链表结构如下(排序算法都是传⼊链表头指针作为参数,返回排序后的头指针)struct ListNode {int val;ListNode *next;ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}};插⼊排序(算法中是直接交换节点,时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(1))class Solution {public:ListNode *insertionSortList(ListNode *head) {// IMPORTANT: Please reset any member data you declared, as// the same Solution instance will be reused for each test case.if(head == NULL || head->next == NULL)return head;ListNode *p = head->next, *pstart = new ListNode(0), *pend = head;pstart->next = head; //为了操作⽅便,添加⼀个头结点while(p != NULL){ListNode *tmp = pstart->next, *pre = pstart;while(tmp != p && p->val >= tmp->val) //找到插⼊位置{tmp = tmp->next; pre = pre->next;}if(tmp == p)pend = p;else{pend->next = p->next;p->next = tmp;pre->next = p;}p = pend->next;}head = pstart->next;delete pstart;return head;}};选择排序(算法中只是交换节点的val值,时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(1))class Solution {public:ListNode *selectSortList(ListNode *head) {// IMPORTANT: Please reset any member data you declared, as// the same Solution instance will be reused for each test case.//选择排序if(head == NULL || head->next == NULL)return head;ListNode *pstart = new ListNode(0);pstart->next = head; //为了操作⽅便,添加⼀个头结点ListNode*sortedTail = pstart;//指向已排好序的部分的尾部while(sortedTail->next != NULL){ListNode*minNode = sortedTail->next, *p = sortedTail->next->next;//寻找未排序部分的最⼩节点while(p != NULL){if(p->val < minNode->val)minNode = p;p = p->next;}swap(minNode->val, sortedTail->next->val);sortedTail = sortedTail->next;}head = pstart->next;delete pstart;return head;}};快速排序1(算法只交换节点的val值,平均时间复杂度O(nlogn),不考虑递归栈空间的话空间复杂度是O(1))这⾥的partition我们参考(选取第⼀个元素作为枢纽元的版本,因为链表选择最后⼀元素需要遍历⼀遍),具体可以参考这⾥我们还需要注意的⼀点是数组的partition两个参数分别代表数组的起始位置,两边都是闭区间,这样在排序的主函数中:void quicksort(vector<int>&arr, int low, int high){if(low < high){int middle = mypartition(arr, low, high);quicksort(arr, low, middle-1);quicksort(arr, middle+1, high);}}对左边⼦数组排序时,⼦数组右边界是middle-1,如果链表也按这种两边都是闭区间的话,找到分割后枢纽元middle,找到middle-1还得再次遍历数组,因此链表的partition采⽤前闭后开的区间(这样排序主函数也需要前闭后开区间),这样就可以避免上述问题class Solution {public:ListNode *quickSortList(ListNode *head) {// IMPORTANT: Please reset any member data you declared, as// the same Solution instance will be reused for each test case.//链表快速排序if(head == NULL || head->next == NULL)return head;qsortList(head, NULL);return head;}void qsortList(ListNode*head, ListNode*tail){//链表范围是[low, high)if(head != tail && head->next != tail){ListNode* mid = partitionList(head, tail);qsortList(head, mid);qsortList(mid->next, tail);}}ListNode* partitionList(ListNode*low, ListNode*high){//链表范围是[low, high)int key = low->val;ListNode* loc = low;for(ListNode*i = low->next; i != high; i = i->next)if(i->val < key){loc = loc->next;swap(i->val, loc->val);}swap(loc->val, low->val);return loc;}};快速排序2(算法交换链表节点,平均时间复杂度O(nlogn),不考虑递归栈空间的话空间复杂度是O(1))这⾥的partition,我们选取第⼀个节点作为枢纽元,然后把⼩于枢纽的节点放到⼀个链中,把不⼩于枢纽的及节点放到另⼀个链中,最后把两条链以及枢纽连接成⼀条链。
用Java实现常见的8种内部排序算法
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⽤Java实现常见的8种内部排序算法⼀、插⼊类排序插⼊类排序就是在⼀个有序的序列中,插⼊⼀个新的关键字。
从⽽达到新的有序序列。
插⼊排序⼀般有直接插⼊排序、折半插⼊排序和希尔排序。
1. 插⼊排序1.1 直接插⼊排序/*** 直接⽐较,将⼤元素向后移来移动数组*/public static void InsertSort(int[] A) {for(int i = 1; i < A.length; i++) {int temp = A[i]; //temp ⽤于存储元素,防⽌后⾯移动数组被前⼀个元素覆盖int j;for(j = i; j > 0 && temp < A[j-1]; j--) { //如果 temp ⽐前⼀个元素⼩,则移动数组A[j] = A[j-1];}A[j] = temp; //如果 temp ⽐前⼀个元素⼤,遍历下⼀个元素}}/*** 这⾥是通过类似于冒泡交换的⽅式来找到插⼊元素的最佳位置。
⽽传统的是直接⽐较,移动数组元素并最后找到合适的位置*/public static void InsertSort2(int[] A) { //A[] 是给定的待排数组for(int i = 0; i < A.length - 1; i++) { //遍历数组for(int j = i + 1; j > 0; j--) { //在有序的序列中插⼊新的关键字if(A[j] < A[j-1]) { //这⾥直接使⽤交换来移动元素int temp = A[j];A[j] = A[j-1];A[j-1] = temp;}}}}/*** 时间复杂度:两个 for 循环 O(n^2)* 空间复杂度:占⽤⼀个数组⼤⼩,属于常量,所以是 O(1)*/1.2 折半插⼊排序/** 从直接插⼊排序的主要流程是:1.遍历数组确定新关键字 2.在有序序列中寻找插⼊关键字的位置* 考虑到数组线性表的特性,采⽤⼆分法可以快速寻找到插⼊关键字的位置,提⾼整体排序时间*/public static void BInsertSort(int[] A) {for(int i = 1; i < A.length; i++) {int temp = A[i];//⼆分法查找int low = 0;int high = i - 1;int mid;while(low <= high) {mid = (high + low)/2;if (A[mid] > temp) {high = mid - 1;} else {low = mid + 1;}}//向后移动插⼊关键字位置后的元素for(int j = i - 1; j >= high + 1; j--) {A[j + 1] = A[j];}//将元素插⼊到寻找到的位置A[high + 1] = temp;}}2. 希尔排序希尔排序⼜称缩⼩增量排序,其本质还是插⼊排序,只不过是将待排序列按某种规则分成⼏个⼦序列,然后如同前⾯的插⼊排序⼀般对这些⼦序列进⾏排序。
python实现十大经典算法

python实现⼗⼤经典算法排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进⾏排序,⽽外部排序是因排序的数据很⼤,⼀次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。
常见的内部排序算法有:插⼊排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。
⽤⼀张图概括:关于时间复杂度:1. 平⽅阶 (O(n2)) 排序各类简单排序:直接插⼊、直接选择和冒泡排序。
2. 线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序快速排序、堆排序和归并排序。
3. O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之间的常数。
希尔排序。
4. 线性阶 (O(n)) 排序基数排序,此外还有桶、箱排序。
关于稳定性:稳定的排序算法:冒泡排序、插⼊排序、归并排序和基数排序。
不是稳定的排序算法:选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。
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:占⽤额外内存稳定性:排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同冒泡排序冒泡排序(Bubble Sort)也是⼀种简单直观的排序算法。
它重复地⾛访过要排序的数列,⼀次⽐较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。
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。
作为最简单的排序算法之⼀,冒泡排序给我的感觉就像 Abandon 在单词书⾥出现的感觉⼀样,每次都在第⼀页第⼀位,所以最熟悉。
冒泡排序还有⼀种优化算法,就是⽴⼀个 flag,当在⼀趟序列遍历中元素没有发⽣交换,则证明该序列已经有序。
但这种改进对于提升性能来说并没有什么太⼤作⽤。
1. 算法步骤1. ⽐较相邻的元素。
如果第⼀个⽐第⼆个⼤,就交换他们两个。
2. 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。
数据结构加强之排序算法讲解
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3.1 直接插入排序
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]
#include <stdio.h> 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]); }
排序算法
常见的经典排序算法
冒泡排序 选择排序 插入排序 希尔排序 快速排序 归并排序
1 冒泡排序
算法描述 设待排序记录序列中的记录个数为n
一般地,第i趟起泡排序从1到n-i+1
依次比较相邻两个记录的关键字,如果发生逆序, 则交换之。 其结果是这n-i+1个记录中,关键字最大的记录被 交换到第n-i+1的位置上,最多作n-1趟。
排序算法pascal代码集锦

排序算法pascal代码集锦排序排序就是将杂乱无章的数据元素,通过一定的方法按关键字顺序排列的过程。
排序的方法很多,下面介绍一些常见的排序方法,要求了解其原理,会编写代码,并会分析不同算法的时间复杂度,了解各个算法的稳定性。
稳定性指在原序列中相同元素的相对位置与排好序的新序列中相同元素的相对位置是否相同。
若相同,则该算法是稳定的,否则不稳定。
简单排序1.选择排序选择排序的基本思想是:对待排序的记录序列进行n-1遍的处理,第1遍处理是将L[1..n]中最小者与L[1]交换位置,第2遍处理是将L[2..n]中最小者与L[2]交换位置……第i遍处理是将L[i..n]中最小者与L[i]交换位置。
这样,经过i遍处理之后,前i个记录的位置就已经按从小到大的顺序排列好了。
时间复杂度:O(n2)。
选择排序是稳定排序。
【例1】利用选择排序法对L[1..n]排序。
程序如下:programelectionSort;contn=7;vara:array[1..n]ofinteger;i,j,k,t :integer;beginaign(input,'electionSort.in');reet(input);aign(out put,'electionSort.out');rewrite(output);fori:=1tondoread(a[i]);f ori:=1ton-1dobegink:=i;forj:=i+1tondoifa[j]ithenbegint:=a[i];a[i]:=a[k];a[ k]:=t;end;end;write('outputdata:');fori:=1tondowrite(a[i]:6);wri teln;cloe(input);cloe(output);end.2.插入排序插入排序的基本思想:经过i-1遍处理后,L[1..i-1]已排好序。
数据结构与算法(12):排序

int[] data = new int[] {10,30,20,60,40,50};
mergesort(data);
for(int i:data) {
System.out.println(i);
}
}
public static void mergesort(int[] arr){
sort(arr, 0, arr.length-1);
例例如,假设有这样一一组数[ 13 14 94 33 82 25 59 94 65 23 45 27 73 25 39 10 ],如果我们以步⻓长 为5开始进行行行排序,我们可以通过将这列列表放在有5列列的表中来更更好地描述算法,这样他们就应该 看起来是这样:
13 14 94 33 82 25 59 94 65 23 45 27 73 25 39 10
坏的情况下,移动次数为n(n − 1)/2
冒泡排序的时间复杂度为O(n2)。冒泡排序不不需要辅助存储单元,其空间复杂度为O(1)。如果关
键字相等,则冒泡排序不不交换数据元素,他是一一种稳定的排序方方法。
时间复杂度:最好O(n);最坏O(n2);平均O(n2) 空间复杂度:O(1)
稳定性:稳定
二二、选择排序(Selection Sort)
排好序时,元素的移动次数为0。当每一一趟都需要移动数据元素时,总的移动次数为n − 1
选择排序的时间复杂度为O(n2)。选择排序不不需要辅助的存储单元,其空间复杂度为O(1)。选择
排序在排序过程中需要在不不相邻的数据元素之间进行行行交换,它是一一种不不稳定的排序方方法。
时间复杂度:O(n2) 空间复杂度:O(1)
地方方增量量和差值都是delta temp = arr[j-delta]; arr[j-delta] = arr[j]; arr[j] = temp;
c常用算法程序集

c常用算法程序集C常用算法程序集一、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,常用于按照一定的规则将一组数据进行有序排列。
常见的排序算法有:冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
1. 冒泡排序:通过相邻元素的比较和交换来实现排序。
每一轮将最大的元素逐渐“冒泡”到末尾。
时间复杂度为O(n^2)。
2. 插入排序:将待排序的元素插入已排好序的部分,从而达到排序的目的。
时间复杂度为O(n^2),但在部分有序的情况下表现较好。
3. 选择排序:每一轮从待排序的元素中选出最小(或最大)的元素放到已排序的末尾。
时间复杂度为O(n^2),性能较差。
4. 快速排序:通过一趟排序将待排序的序列分割成两部分,其中一部分的所有元素都比另一部分小。
再分别对两部分进行排序,递归地进行下去。
时间复杂度为O(nlogn),性能较好。
5. 归并排序:将待排序的序列分成若干个子序列,分别进行排序,然后再将排好序的子序列合并。
时间复杂度为O(nlogn),稳定且效率较高。
二、查找算法查找算法是在给定的数据集中寻找特定元素的过程,常用于在大规模数据中快速定位目标元素。
常见的查找算法有:顺序查找、二分查找、哈希查找等。
1. 顺序查找:逐个遍历待查找的元素,直到找到目标元素或遍历完整个数据集。
时间复杂度为O(n),适用于小规模数据集。
2. 二分查找:在有序的数据集中,将目标元素与中间元素进行比较,缩小查找范围,直到找到目标元素或范围为空。
时间复杂度为O(logn),适用于大规模数据集。
3. 哈希查找:利用哈希函数将元素映射到一个确定的位置,通过该位置快速查找目标元素。
时间复杂度为O(1),但需要额外的空间存储哈希表。
三、图算法图算法用于解决图论中的问题,常用于描述事物之间的关系和网络结构。
常见的图算法有:深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最短路径算法(Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法)等。
c语言常见排序算法
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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。
六大经典算法

六大经典算法经典算法是计算机科学中非常重要的一部分,它们被广泛应用于各种领域,包括数据结构、排序、搜索、图论和机器学习等。
下面我将介绍六大经典算法,分别是:冒泡排序、快速排序、插入排序、选择排序、归并排序和二分查找。
一、冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地遍历要排序的列表,比较相邻的元素,并按照大小顺序交换它们。
通过多次遍历,将最大的元素逐渐“冒泡”到列表的末尾,直到整个列表有序为止。
二、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,将一个待排序的列表不断划分为两个子列表,然后分别对子列表进行排序,最后将排序好的子列表合并起来。
快速排序的关键在于选择一个基准元素,并根据基准元素将列表划分为左右两个子列表,然后递归地对子列表进行排序。
三、插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法,它的工作原理是将一个元素插入到已排序的列表中的适当位置,从而得到一个新的有序列表。
插入排序的核心思想是将待排序的列表分为已排序和未排序两部分,然后依次将未排序部分的元素插入到已排序部分中。
四、选择排序选择排序是一种简单的排序算法,它每次从待排序的列表中选择最小(或最大)的元素,然后将其放到已排序的列表的末尾。
通过多次选择最小(或最大)元素,选择排序可以得到一个有序的列表。
五、归并排序归并排序是一种高效的排序算法,它采用分治的思想,将一个待排序的列表递归地划分为两个子列表,然后分别对子列表进行排序,最后将排序好的子列表合并起来。
归并排序的关键在于将两个有序的子列表合并成一个有序的列表。
六、二分查找二分查找是一种高效的查找算法,它适用于有序列表。
二分查找的核心思想是不断地将待查找的区间分为两部分,然后根据目标值与中间值的大小关系,确定接下来要查找的区间,直到找到目标值或查找区间为空。
总结:以上六大经典算法分别是冒泡排序、快速排序、插入排序、选择排序、归并排序和二分查找。
这些算法在计算机科学中具有重要的地位,它们不仅可以用来解决排序和查找问题,还可以应用于其他领域,如图论、机器学习等。
头歌数据结构十大经典排序算法

头歌数据结构十大经典排序算法导言在计算机科学中,排序算法是一类常见且重要的算法。
通过对一组元素进行排序,我们可以提高数据的组织性和检索效率。
本文将介绍头歌数据结构十大经典排序算法,包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序和基数排序。
冒泡排序冒泡排序是一种简单直观的排序算法。
它通过多次比较和交换相邻元素的方式,将较大(或较小)的元素逐渐交换至数组的一端,从而达到排序的目的。
选择排序选择排序是一种简单且高效的排序算法。
它通过每次选择未排序部分的最小元素,并将其交换至已排序部分的末尾,从而逐步构建有序序列。
插入排序插入排序是一种自然而然的排序算法。
它通过将待排序元素逐个插入已排序序列的正确位置,不断扩大已排序部分的范围,从而完成排序。
希尔排序希尔排序是一种高效的插入式排序算法。
它通过将待排序元素分组,分组内进行插入排序,然后逐步减小分组的大小,以达到整体有序的目的。
归并排序归并排序是一种高效且稳定的排序算法。
它将已排序的子序列合并,不断递归地执行该操作,直到合并整个序列,从而实现排序。
快速排序快速排序是一种高效的分治排序算法。
它通过选择一个基准元素,将序列分割成两部分,并分别对这两部分进行排序,最终将序列有序地整合起来。
堆排序堆排序是一种高效且稳定的排序算法。
它利用堆这种特殊的数据结构,在每次构建堆过程中,获取最大(或最小)元素,并将其放入已排序部分的末尾,从而完成排序。
计数排序计数排序是一种非比较性的排序算法。
它通过统计每个元素出现的次数,计算每个元素应该在有序序列中的位置,从而完成排序。
桶排序桶排序是一种高效的排序算法。
它通过将元素分配到不同的桶中,并对每个桶进行排序,从而得到排序结果。
基数排序基数排序是一种高效的排序算法。
它通过将待排序元素按照个位、十位、百位等进行排序,最终得到有序序列。
结语头歌数据结构十大经典排序算法是计算机科学中不可或缺的内容。
Java常用排序算法程序员必须掌握的8大排序算法

分类:1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)2)交换排序(冒泡排序、快速排序)3)选择排序(直接选择排序、堆排序)4)归并排序5)分配排序(基数排序)所需辅助空间最多:归并排序所需辅助空间最少:堆排序平均速度最快:快速排序不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系: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(3)用java实现12345678911121314151617181920package com.njue;publicclass insertSort {public insertSort(){inta[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,2 5,53,51};int temp=0;for(int i=1;i<a.length;i++){int j=i-1;temp=a[i];for(;j>=0&&temp<a[j];j--){a[j+1]=a[j]; //将大于temp的值整体后移一个单位}a[j+1]=temp;}for(int i=0;i<a.length;i++){System.out.println(a[i]);}2. 希尔排序(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)用java实现123456789101112131415161718192122232425262728293031publicclass shellSort { publicshellSort(){int a[]={1,54,6,3,78,34,12,45,56,100}; double d1=a.length;int temp=0;while(true){d1= Math.ceil(d1/2);int d=(int) d1;for(int x=0;x<d;x++){for(int i=x+d;i<a.length;i+=d){int j=i-d;temp=a[i];for(;j>=0&&temp<a[j];j-=d){a[j+d]=a[j];}a[j+d]=temp;}}if(d==1){break;}for(int i=0;i<a.length;i++){System.out.println(a[i]);}}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。
JAVA常用基本算法

JAVA常用基本算法JAVA作为一种常用的编程语言,提供了很多常用的基本算法,用于解决各种问题。
下面我将介绍一些常用的基本算法并给出示例代码。
1.排序算法排序算法是最常用的算法之一,用于将一组数据按照其中一种规则进行排序。
JAVA中常用的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
冒泡排序:```public static void bubbleSort(int[] arr)int n = arr.length;for (int i = 0; i < n - 1; i++)for (int j = 0; j < n - i - 1; j++)if (arr[j] > arr[j + 1])int temp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = temp;}}```快速排序:```public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) if (low < high)int pivot = partition(arr, low, high);quickSort(arr, low, pivot - 1);quickSort(arr, pivot + 1, high);}public static int partition(int[] arr, int low, int high) int pivot = arr[high];int i = low - 1;for (int j = low; j < high; j++)if (arr[j] < pivot)i++;int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}int temp = arr[i + 1];arr[i + 1] = arr[high];arr[high] = temp;return i + 1;```2.查找算法查找算法用于在一组数据中寻找特定的值或位置。
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。
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- 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)。
void BuddleSort(int array[], int n)
{
int i, j;
bool flag = true;
for (i = 1; flag && i < n; i++)
{
flag = false;
for (j = 0; j < n - i; j++)
{
if (array[j] > array[ j + 1])
{
flag = true;
int temp = array[j];
array[j] = array[j + 1];
array[j + 1] = temp;
}
}
}
}
// 选择法
void SelectSort(int array[], int n)
{
int i, j, k;
for (i = 0; i < n; i++)
{
k = i;
for (j = i + 1; j < n; j++)
{
if (array[j] < array[k])
{
k = j;
}
}
if (k != i)
{
int temp = array[k];
array[k] = array[i];
array[i] = temp;
}
}
}
void InsertSort(int array[], int n)
{
int i, j, temp;
for (i = 1; i < n; i++)
{
temp = array[i];
j = i - 1;
while (j >= 0 && array[j] > temp)
{
array[j + 1] = array[j];
j--;
}
array[j + 1] = temp;
}
}
// 快速排序
void QSort(int array[], int l, int r) {
int i = l, j = r;
int temp = array[l];
while (i < j)
{
while (i < j && temp < array[j])
{
j--;
}
if (i < j)
{
array[i] = array[j];
i++;
}
while (i < j && temp > array[i])
{
i++;
}
if (i < j)
{
array[j] = array[i];
j--;
}
array[i] = temp;
}
if (l < i)
{
QSort(array, l, i - 1);
}
if (j < r)
{
QSort(array, j + 1, r);
}
}
// 希尔排序
void ShellSort(int array[], int n)
{
int i, j, d = n;
while (d != 1)
{
d = (d + 1) / 2;
for (i = d; i < n; i++)
{
int temp = array[i];
j = i - d;
while (j >= 0 && array[j] > temp)
{
array[j + d] = array[j];
j -= d;
}
array[j + d] = temp;
}
}
}
// 堆排序
void AdjustHeap(int array[], int i, int n) {
int j = 2 * i, temp;
while (j <= n)
{
if (j < n && array[j - 1] < array[j])
{
j += 1;
}
if (array[i - 1] < array[j - 1])
{
temp = array[i - 1];
array[i - 1] = array[j - 1];
array[j - 1] = temp;
i = j;
j = 2 * i;
}
else
{
break;
}
}
}
void HeapSort(int array[], int n)
{
int i, temp;
// 将初始无序数转为小根堆
for (i = n / 2; i > 0; i--)
{
AdjustHeap(array, i, n);
}
// 进行n - 1趟排序
for (i = n; i > 1; i--)
{
temp = array[0];
array[0] = array[i - 1];
array[i - 1] = temp;
AdjustHeap(array, 1, i - 1);
}
}
// 归并排序
#include <limits.h>
void Merge(int array[], int p, int q, int r) {
int n1 = q - p + 1;
int n2 = r - q;
int *L, *R, i, j, k;
L = new int[n1 + 1];
R = new int[n2 + 1];
for (i = 0; i < n1; i++)
L[i] = array[p + i];
for (i = 0; i < n2; i++)
R[i] = array[q + 1 + i];
L[n1] = INT_MAX;
R[n2] = INT_MAX;
for (i = 0, j = 0, k = p; k <= r; k++)
{
if (L[i] <= R[j])
{
array[k] = L[i++];
}
else
{
array[k] = R[j++];
}
}
delete []L;
delete []R;
}
void MergeSort(int array[], int p, int r) {
if (p < r)
{
int q = (p + r) / 2;
MergeSort(array, p, q);
MergeSort(array, q + 1, r);
Merge(array, p, q, r);
}
else
{
return;
}
}
// 基数排序
#define NUM 10
void RadixSort(int Array[], int n, int D) {
int i, j, k, l = 1, d = 0;
// 分配中间存储空间
int **ppArr = new int*[NUM];
for (i = 0; i < NUM; i++)
{
ppArr[i] = new int[n];
}
int pNum[NUM];
// 分趟分配收集
while (d < D)
{
for (i = 0; i < NUM; i++)
{
pNum[i] = -1;
}
for (i = 0; i < n; i++)
{
j = (Array[i] / l) % NUM;
k = ++pNum[j];
ppArr[j][k] = Array[i];
}
for (k = 0, i = 0; i < NUM; i++)
{
for (j = 0; j <= pNum[i]; j++)
{
Array[k++] = ppArr[i][j];
}
}
d++;
l *= 10;
}
}。