数据结构第七章 排序
2017唐班数据结构-17排序
比较次数 记录移动次数
最好 平均 最坏
n1 (n1)(n4)/4 (n1)(n2)/2
2n2 (n1)(n8)/4 (n1)(n4)/2
优点:算法简单. 缺点:期望和最坏复杂度为 O(n2) . 稳定性:稳定 辅助空间: O(1)
希尔排序(shell)
将记录按下标的一定增量分组,对每组使用直 接插入排序算法排序;
最 坏时间复杂度 排序前记录已按关键词逆序排列,即dj j-1. 总的
比较次数为n1 n(n-1)/2,总的移动次数为 2(n1) n(n-1)/2.
期望时间复杂度
考察分析 j 2 n dj 的期望值。
对于序列 K1,K2,…,Kn ,如果 1 i j n,且 Ki Kj,则称(Ki , Kj)为上述序列的一个反序对.
实际上, j 2 n dj 正好是序列 K1,K2,…,Kn
的反序对个数。反序对的平均个数为 0+ (0+1)/2+ (0+1+2)/3+ (0123)/4(01234)/5 (012345)/6 … (012…n1)/n 01/22/2 3/24/25/2…( n1)/2 n(n1)/4
直接插入排序小结
7.6 .
79
90
90
90
90 四
趟
56
79
79
88
88 完 交
90
56
88
79
79
成替 排上
4
88
56
56
56 序 浮
下
32
4
32
35
35
沉
27
32
27
32
32
排 序
王道数据结构 第七章 查找思维导图-高清脑图模板
每次调整的对象都是“最小不平衡子树”
插入操作
在插入操作,只要将最小不平衡子树调整平衡,则其他祖先结点都会恢复平衡
在A的左孩子的左子树中插入导致不平衡
由于在结点A的左孩子(L)的左子树(L)上插入了新结点,A的平衡因子由1增
至2,导致以A为根的子树失去平衡,需要一次向右的旋转操作。
LL
将A的左孩子B向右上旋转代替A成为根节点 将A结点向右下旋转成为B的右子树的根结点
RR平衡旋转(左单旋转)
而B的原左子树则作为A结点的右子树
在A的左孩子的右子树中插入导致不平衡
由于在结点A的左孩子(L)的右子树(R)上插入了新结点,A的平衡因子由1增
LR
至2,导致以A为根的子树失去平衡,需要两次旋转操作,先左旋转再右旋转。
将A的左孩子B的右子树的根结点C向左上旋转提升至B结点的位置
本质:永远保证 子树0<关键字1<子树1<关键字2<子树2<...
当左兄弟很宽裕时,用当前结点的前驱、前驱的前驱来填补空缺 当右兄弟很宽裕时,用当前结点的后继、后继的后继来填补空缺
兄弟够借。若被删除关键字所在结点删除前的关键字个数低于下限,且与此结点 右(或左)兄弟结点的关键字还很宽裕,则需要调整该结点、右(或左)兄弟结 点及其双亲结点及其双亲结点(父子换位法)
LL平衡旋转(右单旋转)
而B的原右子树则作为A结点的左子树
在A的右孩子的右子树中插入导致不平衡
由于在结点A的右孩子(R)的右子树(R)上插入了新结点,A的平衡因子由-1
减至-2,导致以A为根的子树失去平衡,需要一次向左的旋转操作。
RR
将A的右孩子B向左上旋转代替A成为根节点 将A结点向左下旋转成为B的左子树的根结点
《数据结构排序》课件
根据实际需求选择时间复杂度和空间 复杂度最优的排序算法,例如快速排 序在平均情况下具有较好的性能,但 最坏情况下其时间复杂度为O(n^2)。
排序算法的适用场景问题
适用场景考虑因素
选择排序算法时需要考虑实际应 用场景的特点,如数据量大小、 数据类型、是否需要稳定排序等 因素。
不同场景适用不同
算法
例如,对于小规模数据,插入排 序可能更合适;对于大规模数据 ,快速排序或归并排序可能更优 。
排序的算法复杂度
时间复杂度
衡量排序算法执行时间随数据量增长而增长的速率。时间复杂度越低,算法效 率越高。常见的时间复杂度有O(n^2)、O(nlogn)、O(n)等。
空间复杂度
衡量排序算法所需额外空间的大小。空间复杂度越低,算法所需额外空间越少 。常见的空间复杂度有O(1)、O(logn)、O(n)等。
在数据库查询中,经常需要对结果进行排序,以便用户能够快速找到所需信息。排序算 法的效率直接影响到查询的响应时间。
索引与排序
数据库索引能够提高查询效率,但同时也需要考虑到排序的需求。合理地设计索引结构 ,可以加速排序操作。
搜索引擎中的排序
相关性排序
搜索引擎的核心功能是根据用户输入的 关键词,返回最相关的网页。排序算法 需要综合考虑网页内容、关键词密度、 链接关系等因素。
VS
广告与排序
搜索引擎中的广告通常会根据关键词的竞 价和相关性进行排序,以达到最佳的广告 效果。
程序中的排序应用
数组排序
在程序中处理数组时,经常需要对其进行排 序。不同的排序算法适用于不同类型的数据 和场景,如快速排序、归并排序等。
数据可视化中的排序
在数据可视化中,需要对数据进行排序以生 成图表。例如,柱状图、饼图等都需要对数 据进行排序处理。
2016年考研核心题型【数据结构部分】【第7章 排序】
温馨提示:快速排序主要考查两点:1、快速排序算法的特点;2、快速排序算法实现; 3、快速排序的过程或者一趟排序的结果。本考点历年考查很多,是复习的重点,请同学们 务必掌握。
接插入排序每次从无序表中取出第一个元素,把它插入到有序表的合适位置,使有序表仍
然有序。
折半插入排序是对直接插入排序算法的一种改进。由于前半部分为已排好序的数列,
这样我们可以不用按顺序依次寻找插入点,而是采用折半查找的方法来加快寻找插入点的
速度。折半查找的方法来寻找插入位置,可以减少比较次数。但不影响排序的趟数(仍然
本题只剩下希尔排序了,事实上,本题是利用增量为 d=5、3、1 来对关键字{50 , 26 , 38 , 80 , 70 , 90 , 8 , 30 , 40 , 20 }进行希尔排序。其排序过程如图 7.2 所示。
我方慎重声明,各盈利机构若采用我方资料,必追究法律责任
102
2016 年考研核心考点命题思路解密 数据结构 梦享团队主编
1. 对一待排序序列分别进行折半插入排序和直接插入排序,两者之间可能的不同之处是
(
)。
A. 排序的总趟数
B. 元素的移动次数
C. 使用辅助空间的数量
D. 元素之间的比较次数
【2012 年统考——第 11 题】
【考查内容】直接插入排序和折半插入排序的区别。
【解析】所谓排序算法过程,就是不断的依次将元素插入前面已排好序的序列中。直
一趟冒泡排序结束。
整个排序过程如下图所示。
其过程如图 7.1 所示。
50 40 95 20 15 70 60 45 80
50>40,50和40交换
40 50 95 20 15 70 60 45 80
数据结构排序PPT课件
注:外部排序时,要将数据分批调入内存来 排序,中间结果还要及时放入外存,显然外 部排序要复杂得多。
在整堂课的教学中,刘教师总是让学 生带着 问题来 学习, 而问题 的设置 具有一 定的梯 度,由 浅入深 ,所提 出的问 题也很 明确
5.待排序记录在内存中怎样存储和处理?
在整堂课的教学中,刘教师总是让学 生带着 问题来 学习, 而问题 的设置 具有一 定的梯 度,由 浅入深 ,所提 出的问 题也很 明确
Void BInsertSort (SqList &L) // 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L.r[0]
处理方式: ① 顺序排序 —— 数据间的逻辑顺序关系通过其物理
存储位置的相邻来体现,排序时直接移动记录; 适合数据较少的情况!
② 链表排序 ——数据间的逻辑顺序关系通过结点中 的指针体现,排序时只修改指针,不移动数据;
③ 地址排序 —— 数据存储在一段连续地址的空间, 构造一个辅助表保持各数据的存放地址(指针),排 序时先修改辅助表中的地址,最后再移动记录。
在整堂课的教学中,刘教师总是让学 生带着 问题来 学习, 而问题 的设置 具有一 定的梯 度,由 浅入深 ,所提 出的问 题也很 明确
4. 什么叫内部排序?什么叫外部排序? —— 若待排序记录都在内存中,称为内部排序;
内部排序基本操作有两种: ◆ 比较两个关键字的大小;(比不可少的操作) ◆ 存储位置的移动。
i=8
0
1
2
3
4
数据结构第7章排序
7.2.1 冒泡排序
• 排序过程 – 将第一个和第二个元素的关键字进行比较,若为逆序 ,则将两个元素互换;接着比较第二个和第三个元素 的关键字,依次类推,直至最后两个元素的完成比较 ,这称为第一趟冒泡排序。第一趟排序分划出一组元 素个数为n-1的待排序列和一个关键字最大的元素。 – 第i趟对前n - i + 1个的元素进行类似的排序操作,得到 一组元素个数为n - i的待排序列和一个(在前n-i+1个元 素中)关键字最大的元素。 – 这样不断分划直至一趟分划时无元素互换为止。
34 28 81 79 63 28 34 81 79 63 28 34 79 81 63
第一趟
28 34 79 63 81
第二趟
28 34 63 79 81
初始
7.2.1 冒泡排序
• 冒泡排序算法
template<class ElemType> void BubbleSort(ElemType data[], int n) { int lastSwapIndex = n - 1; //用于记录最后一次交换的元素下标 int i, j; for (i = lastSwapIndex; i > 0;i = lastSwapIndex){ lastSwapIndex = 0; for (j = 0; j < i; j++) if (data[j] > data[j + 1]){ Swap(data[j],data[j + 1]); lastSwapIndex = j; } } }
数 据 结 构
第7章 排序
概述
• 什么是排序? – 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”的元素序列调整为“有序”的元素序列。 – 假设含n个记录的序列为{ R1, R2, …, Rn },其相应的 关键字序列为 { K1, K2, …,Kn }。这些关键字相互之 间可以进行比较,即在它们之间存在着这样一个关系 : Kp1≤Kp2≤…≤Kpn (或≥) 按此关系将上面记录序列重新排列为: { Rp1, Rp2, …,Rpn } 的操作称作排序。
数据结构实验报告排序
数据结构实验报告排序数据结构实验报告:排序引言:排序是计算机科学中常见的算法问题之一,它的目标是将一组无序的数据按照特定的规则进行排列,以便于后续的查找、统计和分析。
在本次实验中,我们将学习和实现几种常见的排序算法,并对它们的性能进行比较和分析。
一、冒泡排序冒泡排序是最简单的排序算法之一,它通过不断交换相邻的元素,将较大(或较小)的元素逐渐“冒泡”到数组的一端。
具体实现时,我们可以使用两层循环来比较和交换元素,直到整个数组有序。
二、插入排序插入排序的思想是将数组分为两个部分:已排序部分和未排序部分。
每次从未排序部分中取出一个元素,插入到已排序部分的适当位置,以保持已排序部分的有序性。
插入排序的实现可以使用一层循环和适当的元素交换。
三、选择排序选择排序每次从未排序部分中选择最小(或最大)的元素,与未排序部分的第一个元素进行交换。
通过不断选择最小(或最大)的元素,将其放置到已排序部分的末尾,从而逐渐形成有序序列。
四、快速排序快速排序是一种分治的排序算法,它通过选择一个基准元素,将数组划分为两个子数组,其中一个子数组的所有元素都小于等于基准元素,另一个子数组的所有元素都大于基准元素。
然后对两个子数组分别递归地进行快速排序,最终将整个数组排序。
五、归并排序归并排序也是一种分治的排序算法,它将数组划分为多个子数组,对每个子数组进行排序,然后再将排好序的子数组合并成一个有序的数组。
归并排序的实现可以使用递归或迭代的方式。
六、性能比较与分析在本次实验中,我们对以上几种排序算法进行了实现,并通过对不同规模的随机数组进行排序,比较了它们的性能。
我们使用了计算排序时间的方式,并记录了每种算法在不同规模下的运行时间。
通过对比实验结果,我们可以得出以下结论:1. 冒泡排序和插入排序在处理小规模数据时表现较好,但在处理大规模数据时性能较差,因为它们的时间复杂度为O(n^2)。
2. 选择排序的时间复杂度也为O(n^2),与冒泡排序和插入排序相似,但相对而言,选择排序的性能稍好一些。
DS14_排序b_陈越主编_数据结构
§7.5 归并排序
归并排序
将两个已排序的子序列合并成一个有序序列。
Aptr Bptr
1
13 24 26
2 15 27 38 2
Cptr
Cptr
T( N ) = O (
S( N ) = O (
N N
) , N 是元素个数.
二路归并。 也可以使用多路归并。
)。
方法是稳定的。
桶: 轮次 1 轮次 2 0 0 0 1 8 0 1 8 27 64 1 1 2 3 4 64 343 5 6 64
再按“次位优先法”排序)
8 8 9 729 时间复杂性: T=O(D(N+R)) 其中D是轮次, N 是元素个数, R 是桶的数量.
7 27
512 343
125 216
512 125 216 27 729 125 216 343
第7章 排序
§7.5 归并排序
void MSort( ElementType A[ ], ElementType TmpA [ ], int Left, int Right ) { int Center; /* 递归地将A[Left]~A[Right]排序 */ if ( Left < Right ) { /* 如果还有元素要排序 */ Center = ( Left + Right ) / 2; MSort( A, TmpA, Left, Center ); /*递归排左半边 T( N / 2 ) */ MSort( A, TmpA, Center + 1, Right ); /*递归排右半边T( N / 2 ) */ Merge( A, TmpA, Left, Center + 1, Right ); /*归并,O( N ) */ } }
自考数据结构02142-第七章
二、归并排序 1.思想:(2-路归并排序)
① n个记录的表看成n个,长度为1的有序表 ② 两两归并成 n/2 个,长度为2的有序表(n为奇数,则 还有1个长为1的表) ③再两两归并为 n/2 /2 个,长度为4的有序表 . . . 再两两归并直至只剩1个,长度为n的有序表;
共log2n 趟
2. 例:
二、快速排序★
1.基本思想:通过分部排序完成整个表的排 序;
首先取第一个记录,将之与表中其余记录比较并交换,从而将 它放到记录的正确的最终位置,使记录表分成两部分{其一(左边的) 诸记录的关键字均小于它;其二(右边的)诸记录的关键字均大于 它};然后对这两部分重新执行上述过程,依此类推,直至排序完毕。
7.5 归并排序
一、有序序列的合并(两个有序表归并成一个有 序表) 1. 思想:比较各个子序列的第一个记录的 键值,最小的一个就是排序后序列的第一个 记录。取出这个记录,继续比较各子序列现 有的第一个记录的键值,便可找出排序后的 第二个记录。如此继续下去,最终可以得到 排序结果。 2. 两个有序表归并算法 (见P199)
▲排序类型——
内部排序:全部数据存于内存;
排序过程
外部排序:需要对外村进行访问的
内部排序
按方法分
插入排序 交换排序 选择排序 归并排序
▲排序文件的物理表示:数组表示 #define n 100 /*序列中待排序记录的总数*/ typedef struct { int key; /*关键字项*/ anytype otheritem ; /*其他数据项*/ }records; typedef records list[n+1]; list r; r[0] r[1] r[2]….r[n] r[i].key——第i个记录的关键字 ▲排序指标(排序算法分析): 存储空间-空间复杂度 比较次数-时间复杂度
数据结构:第7章 图4-拓扑排序和关键路径
拓扑排序算法
拓扑排序方法: (1)在AOV网中选一个入度为0的顶点(没有前驱) 且输出之; (2)从AOV网中删除此顶点及该顶点发出来的所 有有向边; (3)重复(1)、(2)两步,直到AOV网中所有 顶点都被输出或网中不存在入度为0的顶点。
从拓扑排序步骤可知,若在第3步中,网中所有顶 点都被输出,则表明网中无有向环,拓扑排序成功。 若仅输出部分顶点,网中已不存在入度为0的顶点, 则表明网中有有向环,拓扑排序不成功。
拓扑序列:C1--C2--C3 (3)
C12 C9 C10
C7 C8 C6
C11
拓扑序列:C1--C2--C3--C4 (4)
C7
C12
C12
C8
C8 C9 C10
C6
C9 C10
C6
C11
C11 拓扑序列:C1--C2--C3--C4--C5
(5)
拓扑序列:C1--C2--C3--C4--C5--C7 (6)
在 (b)中,我们用一种有向图来表示课程开设
拓扑排序
1.定义 给出有向图G=(V,E),对于V中的顶点的线性序列 (vi1,vi2,...,vin),如果满足如下条件:若在G中从 顶点 vi 到vj有一条路径,则在序列中顶点vi必在 顶点 vj之前;则称该序列为 G的一个拓扑序列。 构造有向图的一个拓扑序列的过程称为拓扑排序。 2.说明 (1)在AOV网中,若不存在回路,则所有活动可排成 一个线性序列,使得每个活动的所有前驱活动都排 在该活动的前面,那么该序列为拓扑序列. (2)拓扑序列不是唯一的.
2.AOV网实际意义
现代化管理中, 通常我们把计划、施工过程、生产流程、 程序流程等都当成一个工程,一个大的工程常常被划分 成许多较小的子工程,这些子工程称为活动。在整个工 程实施过程中,有些活动开始是以它的所有前序活动的 结束为先决条件的,必须在其它有关活动完成之后才能 开始,有些活动没有先决条件,可以 安排在任意时间开 始。AOV网就是一种可以形象地反映出整个工程中各个 活动之间前后关系的有向图。例如,计算机专业学生的 课程开设可看成是一个工程,每一门课程就是工程中的 活动,下页图给出了若干门所开设的课程,其中有些课 程的开设有先后关系,有些则没有先后关系,有先后关 系的课程必须按先后关系开设,如开设数据结构课程之 前必须先学完程序设计基础及离散数学,而开设离散数 学则必须先并行学完数学、程序设计基础课程。
数据结构导论 第七章 文件
二、顺序文件的检索方法
当需要对磁带顺序文件进行检索时,一般是采用顺序扫描的 方式来检索满足查询条件的记录。例如,若要检索第i个记录,则 必须先检索前面的i-1个记录。为了提高平均检索效和排序,则 形成一个称为待办文件(或事务文件)的文件。如果将被查询的 文件称为主文件,则批量检索就是按照待办文件的要求成批地检 索主文件。批量检索对于实时应用来说是不适宜的,因为实时查 询要求响应时间快,而在很短的时间间隔内,积累的批处理文件 规模太小,不能表现出它的优越性。
9
7.2 顺序文件
一、顺序文件
——指按记录进入文件的先后顺序存放、其逻辑顺序 和物理顺序一致的文件。 即
顺序文件是物理结构最简单的文件,也是数据处理历史上最早使 用的文件结构。顺序文件的各个记录按输入的先后次序存放在外存中 的连续存储区。为了便于检索和修改文件,文件中的记录通常按关键 字的大小次序排列,成为按关键字排序的顺序文件。 顺序文件的基本优点是在连续存取时速度较快。例如,如果文件 中的第i个记录刚被存取过,而下一个要存取的记录就是第i+1个记录, 则此次存取将会很快完成。磁带是比较适用于这种应用的外存设备。 存放于磁带上的文件也只能是顺序文件,这是由磁带的物理特性决定 的。存放于磁盘上的文件,既可以是顺序文件,也可以是索引结构或 其它结构类型的文件。
13
四、索引文件的存储
索引文件在存储器上分为两个区:索引区和数据 区。索引区存放索引表,数据区存放主文件 通常,索引项所含的数据信息比记录少得多,因 而索引所需的存储空间比文件本身(记录区)所需要 的存储空间少得多。在文件的记录数较少的情况下, 可以为每个记录建立一个索引项。文件建立时,开辟 一个索引区,一般固定在某个磁盘面的一个或多个磁 道上。写入一个记录到记录区时,在索引区相应登入 一个索引项,即把该记录的关键字(主关键字)和记 录的存储地址顺序写入索引区。文件建立后,将索引 区中的索引读入内存的缓冲区,按关键字进行内部排 序。最后将排序好的索引项顺序写回到磁盘上的索引 区。
数据结构 排序
(3)时间复杂度
比较次数与待排记录的初始顺序无关,只依赖 记录个数; 插入每个记录需要O(log2i)次比较 最多移动i+1次,最少2次(临时记录) 最佳情况下总时间代价为O(nlog2n) ,最差和 平均情况下仍为O(n2)。
30
9.2.3希尔排序(又称缩小增量排序)
1.基本思想
把待排序的数据元素分成若干个小组, 对同一小组内的数据元素用直接插入法排 序;小组的个数逐次缩小;当完成了所有 数据元素都在一个组内的排序后排序过程
11
存储方式
3. 地址连续的一组存储单元,另设一个 指示各个记录存储位臵的地址向量,在 排序过程中不移动记录本身,而移动地 址向量中的地址,在排序之后再按照地 址向量中的值调整记录的存储位臵-- 地址排序
12
#define MAXSIZE 20 // 待排顺序表最大长度 待排记录的数据类型定义如下 : typedef int KeyType; // 关键字类型为整数类型 typedef struct { KeyType key; // 关键字项 InfoType otherinfo; // 其它数据项 } RedType; // 记录类型 typedef struct { RedType r[MAXSIZE+1]; // r[0]闲臵 int length; // 顺序表长度 } SqList; // 顺序表类型
low high low high m m m high
L.r[high+1] = L.r[0]; // 插入
27
2. 算法实现 void BiInsertionSort ( SqList &L ) {
for ( i=2; i<=L.length; ++i ) { L.r[0] = L.r[i]; // 将 L.r[i] 暂存到 L.r[0]
《数据结构》排序》课件
遍历数组,两两比较并交换元素位
置,重复执行直到排序完成。
3
时间复杂度分析
最好情况下O(n),最坏情况和平均
优化方法
4
情况下为O(n^2)。
加入标记位,如果某次遍历中没有 发生交换,则表示已排序完成。
插入排序
基本思想
将数组分为已排序 和未排序两部分, 每次从未排序中取 出一个元素插入到 已排序的合适位置。
感谢阅读。
的元素,放到已排序的末尾。
每次遍历未排序部分,找到最小
(或最大)的元素,放到已排序部
分末尾。
3
堆排序
使用堆数据结构进行排序,每次选
取堆顶元素,调整堆结构,重复执
时间复杂度分析
4
行直到排序完成。
最坏情况下为O(n^2),平均情况下
为O(n^2)。
5
优化方法
使用堆排序技巧,优化选择的效率。
快速排序
1
实现流程
时间复杂度
不同排序算法的时间复 杂度对比。
空间复杂度
不同排序算法的空间复 杂度对比。
稳定性
不同排序算法在相同元 素排序时的稳定性对比。
结语
通过本课件,您了解了不同排序算法的原理、实现和优化。在实际应用中, 选择合适的排序算法非常重要。希望本课件能为您的学习和实践提供有价值 的指导。
让我们继续深入学习!
直接插入排 序
逐个遍历未排序元 素,依次插入到已 排序序列中正确的 位置。
希尔排序
将数组按一定步长 分组,分组内使用 直接插入排序,不 断缩小步长直到为 1。
时间n^1.3)。
选择排序
1
基本思想
每次从未排序中选择最小(或最大)
直接选择排序
数据结构-排序PPT课件
O(nlogn),归并排序的平均时间复杂度为O(nlogn)。其中,n为待排序序列的长度。
06
基数排序
基数排序是一种非比较型整数排序算法,其原理是将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数分别比较。
分配和收集
基数排序是一种稳定的排序算法,即相同的元素在排序后仍保持原有的顺序。
文件系统需要对文件和目录进行排序,以便用户可以更方便地浏览和管理文件。
数据挖掘和分析中需要对数据进行排序,以便发现数据中的模式和趋势。
计算机图形学中需要对图形数据进行排序,以便进行高效的渲染和操作。
数据库系统
文件系统
数据挖掘和分析
计算机图形学
02
插入排序
将待排序的元素按其排序码的大小,逐个插入到已经排好序的有序序列中,直到所有元素插入完毕。
简单选择排序
基本思想:将待排序序列构造成一个大顶堆,此时,整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换,此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆,这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行,便能得到一个有序序列了。 时间复杂度:堆排序的时间复杂度为O(nlogn),其中n为待排序元素的个数。 稳定性:堆排序是不稳定的排序算法。 优点:堆排序在最坏的情况下也能保证时间复杂度为O(nlogn),并且其空间复杂度为O(1),是一种效率较高的排序算法。
基数排序的实现过程
空间复杂度
基数排序的空间复杂度为O(n+k),其中n为待排序数组的长度,k为计数数组的长度。
时间复杂度
基数排序的时间复杂度为O(d(n+k)),其中d为最大位数,n为待排序数组的长度,k为计数数组的长度。
适用场景
当待排序数组的元素位数较少且范围较小时,基数排序具有较高的效率。然而,当元素位数较多或范围较大时,基数排序可能不是最优选择。
第七章 图,查找,排序
最短路径问题:如果从图中某一顶点(称为 源点)到达另一顶点(称为终点)的路径可能 不止一条,如何找到一条路径使得沿此路 径上各边上的权值总和达到最小。 问题解法 边上权值非负情形的单源最短路径问题 — Dijkstra算法 边上权值为任意值的单源最短路径问题 — Bellman和Ford算法 所有顶点之间的最短路径 — Floyd算法 19
在构造过程中,还设置了两个辅助数组: lowcost[ ] 存放生成树顶点集合内顶点到 生成树外各顶点的各边上的当前最小权值; nearvex[ ] 记录生成树顶点集合外各顶点 距离集合内哪个顶点最近(即权值最小)。 例子
0
24 28 14
10
1
16 18 12
5
25
6
2
4 22 3
0 28 10
23
计算从单个顶点到其它各顶点最短路径
void ShortestPath (MTGraph G, int v ){
//MTGraph是一个有 n 个顶点的带权有向图,各边上的 权值由Edge[i][j]给出。 //dist[j], 0 j<n, 是当前求到的从顶点v 到顶点 j 的最短 路径长度, 用数组path[j], 0 j<n, 存放求到的最短路径。
//求生成树外顶点到生成树内顶点具有最 //小权值的边, v是当前具最小权值的边
16
if ( v ) { //v=0表示再也找不到要求顶点 T[k].tail = nearvex[v]; //选边加入生成树 T[k].head = v; T[k++].cost = lowcost[v]; nearvex[v] = -1; //该边加入生成树标记 for ( j = 0; j < G.n; j++ ) if ( nearvex[j] != -1 && G.Edge[v][j] < lowcost[j] ) { lowcost[j] = G.Edge[v][j]; //修改 nearvex[j] = v; } }
第七章--拓扑排序
3 拓扑排序的定义
拓扑排序
拓扑排序就是将AOV网中的所有顶点排列成一个线性序 列,并且满足条件:在AOV网中,如果从顶点vi到顶点vj存在 一条路径,则在该线性序列中,顶点vi一定出现在vj之前。拓 扑排
在有向图中选一个没有前驱(入度为0)的顶点,并且输出之。 从图中删除该顶点和所有以它为尾的弧。
《数据结构》 课程
拓扑排序
主讲教师:李晓娜
目录 CONTENTS
1 问题的导入 2 AOV网的定义 3 拓扑排序的定义 4 拓扑排序的过程
1 问题的导入
例如:我们非常想学习一门计算机 操作系统的课程,但是在修这门 课程之前,我们必须学习一些基 础课,比如程序设计基础、数据 结构、离散数学等等。那么学生 应按怎样的顺序学习这些课程, 才能无矛盾、顺利地完成呢?
课程编号 C1
课程 名称
高等数学
C2
程序设计基础
C3
离散数学
C4
数据结构
C5
算法语言
C6
编译技术
C7
操作系统
C8
普通物理
C9
计算机原理
先修 课程
无
无
C1,C2 C2,C3
C2 C4,C5 C4,C9
C1 C8
1 问题的导入
如何安排学习 计划?
C2
C5
C4 C3
C6
01 AOV网
C1
C8
C7
建立描述课程之间优先关系的有向无环图
重复上述两步,直至全部顶点均已输出;或者当图中不存在无前驱的顶点为止 (此时图中存在环)
V1
V5
拓扑序列:
v0, V1, V2, V3, V4, V5, V6,
【数据结构】排序排序的基本概念
【数据结构】排序排序的基本概念排序(sort)或分类所谓排序,就是要整理文件中的记录,使之按关键字递增(或递减)次序排列起来。
其确切定义如下:输入:n个记录R1,R2,…,Rn,其相应的关键字分别为K1,K2,…,Kn。
输出:Ril,Ri2,…,Rin,使得Ki1≤Ki2≤…≤Kin。
(或Ki1≥Ki2≥…≥Kin)。
1.被排序对象--文件被排序的对象--文件由一组记录组成。
记录则由若干个数据项(或域)组成。
其中有一项可用来标识一个记录,称为关键字项。
该数据项的值称为关键字(Key)。
注意:在不易产生混淆时,将关键字项简称为关键字。
2.排序运算的依据--关键字用来作排序运算依据的关键字,可以是数字类型,也可以是字符类型。
关键字的选取应根据问题的要求而定。
【例】在高考成绩统计中将每个考生作为一个记录。
每条记录包含准考证号、姓名、各科的分数和总分数等项内容。
若要惟一地标识一个考生的记录,则必须用"准考证号"作为关键字。
若要按照考生的总分数排名次,则需用"总分数"作为关键字。
排序的稳定性当待排序记录的关键字均不相同时,排序结果是惟一的,否则排序结果不唯一。
在待排序的文件中,若存在多个关键字相同的记录,经过排序后这些具有相同关键字的记录之间的相对次序保持不变,该排序方法是稳定的;若具有相同关键字的记录之间的相对次序发生变化,则称这种排序方法是不稳定的。
注意:排序算法的稳定性是针对所有输入实例而言的。
即在所有可能的输入实例中,只要有一个实例使得算法不满足稳定性要求,则该排序算法就是不稳定的。
排序方法的分类1.按是否涉及数据的内、外存交换分在排序过程中,若整个文件都是放在内存中处理,排序时不涉及数据的内、外存交换,则称之为内部排序(简称内排序);反之,若排序过程中要进行数据的内、外存交换,则称之为外部排序。
注意:①内排序适用于记录个数不很多的小文件②外排序则适用于记录个数太多,不能一次将其全部记录放人内存的大文件。
7-2插入排序(《数据结构——从概念到C实现(第2版)》王红梅 清华大学出版社)
数
据
增量 d = 4
32 24 10 24* 16 20 08 28 12 30
结 构 ( 从
概
i
算法描述:
念 到 实 现 )
清
华
for (i = d + 1; i <= n; i++)
大 学
出
{
版 社
将r[i]插入到所属子序列的合适位置;
}
在一趟希尔排序中,从哪个记录开始执行插入操作?
Page 23
}
Page 16
改进的着眼点
在待排序序列正序时,直接插入排序的时间性能是O(n)。
当待排序的记录个数较多时,大量的比较和移动操作使
数
据
直接插入排序算法的效率降低。
结 构 (
从
概
念
到
改进的着眼点:
实 现
)
(1)若待排序记录按关键码基本有序,直接插入排序的效率较高;
清 华 大
学
(2)若待排序记录数量 n 较小,直接插入排序的效率也很高。
第七章 v 排序技术
7-2-1 直接插入排序
讲什么?
直接插入排序的基本思想 直接插入排序的运行实例 直接插入排序的算法及性能分析 希尔排序的基本思想 希尔排序的运行实例 希尔排序的算法及性能分析
数 据 结 构 ( 从 概 念 到 实 现 ) 清 华 大 学 出 版 社
Page 2
基本思想
直接插入排序的基本思想:依次将待排序序列中的每一个记录插 入到已排好序的序列中,直到全部记录都排好序。
数
据
增量 d = 4
12 20 08 24* 16 24 10 28 32 30
结 构 ( 从
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name 张涛 赵亮
冯博远 王强 李燕
7.2
基本原理
插入排序
每次将一个待排序的对象,按其关键字大小, 插入到前面已经排序好的一组对象的适当位臵上, 直到对象全部插入为止。
直接插入排序(Insert Sort)
希尔排序(Shell Sort)
7.2.1
直接插入排序
R[1]---R[i-1]
08 08
16 16
第三次
08
16
21
25* 25
49
希尔排序中d(间隔量)的取法 Shell最初的方案是 d= n/2, d=d/2, 直到d=1; Knuth的方案是d= d/3+1;
其它方案有:都取奇数为好;d互质为好 等等。
希尔排序的稳定性
如序列: 21 25 排序后为:08 16
R[0]有两个作用:
其一: 进入查找循环之前,保存 R[i] 的副本,使之不至 于因记录的后移而丢失R[i]中的内容; 其二: 在 while 循环时,“监视”下标变量 j 是否越界, 一旦越界(j<0),R[0]自动控制while循环的结束, 从而 避免了在while 循环内的每一次都要检测 j 是否越界( 即 省略了循环条件j>=0)。 因此,把 R[0] 称为“监视哨”。
第七章 排 序
本章内容
排序的概念和有关知识
常用的几种排序方法的基本思想、排序过 程和算法实现 各种排序算法的时间复杂度分析
学生成绩表
学号 姓名 高数 英语 总分
005 010 002
018 004
Chen Lin Gao Hong Wang Na
ZhangYang Zhao Pen
84 69 90
有序区
R[i]---R[N-1]
无序区
R[i-1]
基本思想:当插入第 i 个对象时,前面的 R [1],…,
已经排好序, 此时用R[i]的关键字与R[i-1], R[i-2], … 的 关键字顺序进行比较,找到插入位臵即将R[i]插入, 原来 位臵上对象向后顺移。
直接插入排序
待排序元素 有序区
初始状态:
各 趟 排 序 结 果
49 3
21 1
25 2
25* 4
16
5
08 6
i=1
21 1
25 2
49
3
25* 4
16 5
08 6
25 R[0]
i=2
21 1
25
2
49 3
25*
4
16 5
49 08 6 R[0]
i=321ຫໍສະໝຸດ 125 249 3
25* 4
16
5
08 6
25* R[0]
i=4
21
25
25*
49 4
常用的排序算法
直接插入排序 插入排序 希尔排序 选择排序 内部排序 排序 外部排序 交换排序 归并排序 基数排序 直接选择排序 堆排序 冒泡排序 快速排序
为简单起见,数据的存储结构采用记录数组形式, 同时假定关键字是整数。记录数组的类型说明如下:
假设有n(n=5)个记录待排序 #define N 6 key typedef int KeyType; R[0] typedef struct 25 { KeyType key; R[1] 20 char name[10]; R[2] /*OtherType otherdata;*/ R[3] 21 } DataType; R[4] 18 DataType R[N]; 24 R[5]
6 3 3
4
5 4
20 12
for (i=2; i<N; i++)
{ R[0]=R[i]; j=i-1;
while (R[0].key<R[j].key)
R[j+1]=R[j- -]; R[j+1]=R[0]; }
直接插入排序算法
void InsertSort(DataType R[ ],int N) { int i,j; /*依次插入R[2],……R[n-1]*/ for (i=2; i<N; i++) { R[0]=R[i]; /*R[0] 称为监视哨 */ j=i-1; while (R[0].key<R[j].key) /*R[0]查找插入位臵*/ R[j+1]=R[j- -]; /*将关键字大于R[0].key的记录后移*/ R[j+1]=R[0]; /*插入R[0]*/ } }
直接选择排序是不稳定的排序方法。
练习:
若待排序的关键字序列为{25,73,12, 80,20,42,116,5},请给出直接插入排序、 希尔排序(d={3,2,1})和直接选择排序的排序 过程示意图。
内容回顾
直接插入排序 插入排序 希尔排序 内部排序 选择排序 交换排序 直接选择排序 堆排序 冒泡排序 快速排序
算法分析
直接插入排序算法由两重循环组成 , 对于有n个记录
的排序, 内循环表明完成一趟排序所需进行的记录关 键字间的比较和记录的后移。
若初始时关键字递增有序,这是最好情况。每一趟排 序中仅需进行一次关键字的比较,所以总的比较次数 为n-1。在while 循环之前和之后,至少要移动记录两 次,所以总的移动次数为2(n-1)。 若初始时关键字递减有序,这是最坏情况。这时的记 录比较和移动次数分别为:
75 88
70 79 84
88 75
154 148 174
163
002 022 005
022 005 010
Wang Lin Gao Li Li Na
Li Lin Chen Li Gao Hong
90 80 84
80 84 69
84 92 70
92 70 79
174 172 154
172 154 148
关键字: 作为排序依据的数据对象。
内排序与外排序:排序过程是否全部在内存进
行。
排序算法的衡量标准
排序的时间开销
它是衡量算法好坏的最重要的标志。通常用算 法执行中的数据比较次数和数据移动次数来衡量。
排序算法的稳定性
关键字相同的数据对象在排序过程中是否保持 前后次序不变。
如 2, 2*,1,排序后若为1, 2*, 2 则该排序方法是 不稳定的。
由D.L. Shell提出,又称缩小增量排序 (Diminishing-increment sort) 。 基本思想:把待排序的数据元素分成若干个小 组,对同一小组内的数据元素用直接插入法排 序;小组的个数逐次缩小,当完成了所有数据 元素都在一个组内的排序后排序过程结束。
希尔排序基本过程
设待排序的对象序列有 n 个对象,首先 取一个整数 d<n 作为间隔,将全部对象分为 d个子序列,所有距离为d的对象放在同一个 序列中,在每一个子序列中分别施行直接插 入排序。然后再缩小间隔 d,如取 d=d/2, 重复上述的子序列划分和排序工作,直到最 后取d为1为止。
结果
直接选择排序算法
void SelectSort(DataType R[ ],int N) { int i,j,small; 循环n-1次 DataType temp; /* 做 n-1 趟选择排序 */ for (i=1;i<N-1;i++) { small=i; /* 在无序区选关键字最小的记录R[small] */ for (j=i+1;j<N;j++) 寻找最小 if (R[j].key<R[small].key) small=j; 记录下标 if (small!=i) /*交换 R[i] 和 R[small] */ {temp=R[i];R[i]=R[small]; R[small]=temp;} } } 记录交换
49 25* 16 21 25* 25
08 49
希尔排序是一种不稳定的排序方法。
7.3 选择排序
基本原理:
将待排序的结点分为已排序( 初始为空) 和未排序两组,依次将未排序的结点中值最小 的结点插入已排序的组中。 两种常见的选择排序 直接选择排序 堆排序
直接选择排序的基本过程
R[1]---R[i-1] 有序区 R[i]---R[N-1]
直接插入排序
基本思想:当插入第 i 个对象时,前面的 R [1],…, R[i-1]已经排好序, 此时用R[i]的关键字与R[i-1], R[i-2], … 的关键字顺序进行比较,找到插入位臵即 将原来位臵上对象向后顺移,然后将 R[i]插 入。 直接插入排序是一种稳定的排序方法。
直接插入排序的算法:
希尔排序示例
21 25 49 25* 16 08
i=1 21 d1=3
25
49 08
25*
25* 25 16 08 49
第一次排序
21 16
21
16
08
25* 25
49
i=2 21 d2= 2 16
08 21 21
- 25 25* 25* 25 25* 25
49 49 49
第二次
i=3 d3=1
直接选择排序的时间复杂度
1、无论初始状态如何,在第i 趟排序中选择最小关键字的 记录,需做 n-i 次比较,因此总的比较次数为:
(n i ) n(n 1) / 2 O(n 2 )
i 1 n 1
2. 当序列为正序时,移动次数为0,序列初态为反序时,每 趟排序均要执行交换操作,总的移动次数取最大值3(n-1)。
无序区
在无序区 R[i] 到R[N-1]中选择具有最小关键字的对象
若它不是无序区中的第一个对象,则将它与这组对象中 的第一个对象对调。 除去具有最小关键字的对象,在剩下的无序区中重复前两 步,直到只剩余一个对象为止。