快速排序算法的两种实现思路(附源代码)
快速排序
快速排序的基本原理:
left right
假设一个待排序的数组如上图所示,排序的目的就是将其从小到大排序。快速排序的主要步骤就是设定一个待排序的元素(称作主元,记作temp),经过一轮划分排序后在这个主元左边的元素值都小于它,在主元右边的元素值都大于它,一轮划分后的效果应该是这样的,如下图:
这样以temp元素为分隔就将原来的数组分成了两个左右两个数组,然后再分别对左右两个子数组进行同样的分隔,然后再对子子数组进行分割,递归调用这种分隔,直到最后不能再分了,此时数组也就是有序的了。
基本原理是相同的,但是具体是怎么分隔的有两种不同的思路。一种称作:“左右倒腾法”
此种方法将数组分成了三个部分,小于主元的部分,大于主元的部分,未划分的部分。
left right
首先,要选定一个元素作为主元temp,这里将第一个元素left视为主元temp,然后将主元分别从左右两头开始比较,在右边大元素区遇到小于temp的元素就将其放到左边的小元素区,同时更新右边比较的下标,转到左边小元素区比较,若在小元素区遇到大于temp的元素就将其放到右边的大元素区;下面具体示例下过程。
1、首先将主元temp与右边right区的元素比较,假设最右边的两个都是大于temp的,那
么它们的位置不变,就呆在蓝区,注意这里只比较与temp的大小,具体蓝区这两个元素谁大谁小没有关系,只要大于temp,他们的顺序无关紧要。右边第三个元素小于temp,如下图所示:
此时将右边第三个小于temp的元素放到左边left它应该呆在的地方,这时放到左边第一个元素,不用担心会把左边第一个元素覆盖掉,因为此时temp的值就是第一个元素的值。这时右边第三个位置就空出来了,要存放下次在左边区域找到的大于temp的元素值。
用代码来表示就是:
while((temp <= a[right]) && (left < right))
right --;
a[left]= a[right];
2、每当发生一次交换的时候,就要反转方向比较,此时要从左边第一个开始比较,直到找
到一个大于temp的元素,然后将这个元素放到右边刚刚空出来的第三个位置。显然此时左边第一个值就是刚刚右边第三个值,是满足小于temp的,然后继续比较左边第二个元素,假设左边第二个元素大于temp,显然这个大于temp的元素是应该呆在右边区域的,将此元素值放到第一步中空出来的右边第三个元素中,此时:
用代码来描述就是:
while((temp > a[left]) && (left < right))
left ++;
a[right] = a[left];
经过左右两次比较后,数组的状态是:
left
right
temp
然后继续重复1、2两个步骤,直到将未比较区域的元素比较完,最后temp 将处于一个唯一确定的位置,此位置也是整个数组排序后的最后位置,
此时temp 元素的左边都是小于(小于等于)temp 的,右边都是大于(大于等于)temp 的元素,但是蓝色和绿色区域内的大小顺序是不定的,此时要对其重复执行上述1、2,递归调用,直至所有的元素都处于唯一确定的位置,此时整个数组也就是排序完成了。 完整的一次划分代码是:
int partion2(int a[],int left,int right) {
int tmp = a[left]; while(left < right) {
while((tmp <= a[right]) && (left < right)) right --; a[left]= a[right];
cout<<"In the first while " <<" a[left] = "< a[left]) && (left < right)) left ++; a[right] = a[left];
cout< <<" a[left] = "< a[left]= tmp; return left; } 这个partion 函数是整个快速排序中最重要的一步。下面的则是完成了对左右 子数组的递归划分: void quicksort(int a[],int left,int right) { int p; if(left< right) { p = partion3(a,left,right); quicksort(a,left,p-1); quicksort(a,p+1,right); } } 显然,这种划分的思路是从数组的左右两端依次分别比较,直至最终将主元放到应该放到的位置。第二种方法是这样的。将整个数组划分为三个部分,自左向右分别是小于temp元素区,大于temp元素区,未比较区,如下:、 left right 首先,选取左边第一个元素为主元temp,设置两个下标指针I,j分别指向第一个、第二个元素,绿色和蓝色的区域分别向未比较的元素区域增长,i指向绿色区域的最右边,表示是小于temp元素区的最右边的一个值,j指向蓝色区域的最右边,表示大于temp 元素区域的最右边值,当j和未比较的元素区域的元素比较发现一个小于temp的值,就将此值与蓝色区域的最左边的一个值交换,此时绿色区域加1,蓝色区域长度不变,如果没有发现小于temp的元素,则j++,一直往下比较。当j一直到数组的最后一个元素后,交换a[left]和a[i]的值,此时a[i]就是a[left]所应处的位置,i的左边都是小于temp 的值,i的右边都是大于temp的值。 流程如下: 1、i指向第一个元素,j指向第二个元素j,判断a[j]与temp的大小,如果a[i]大于temp表 示此时a[j]就是应该处于蓝色区域,j++进行下一个比较。 2、如果a[j]<=temp,表示此时a[j]不应该处于这个大于temp的蓝色区域,应该是处于小于 temp的绿色区域。i++,然后交换a[j]和a[i]的值,由于此时i=0,j=1,此时a[i]和a[j]的交换其实就是第二个数组元素自己的交换 假设,j在第5个元素发现a[j] temp left 也就是,此时j指向的元素大于temp了,应该放到i所指向的小于temp区域的下一个位置,显然要交换a[j]和蓝色区域的最左边的值,也就是a[i]的下一个值。完成后绿色区域有两个值,蓝色区域还是三个值,j指向下一个未比较的元素值。 left right temp 然后依次重复进行这样的比较,直到j达到最后一个,假设是这样的: left right temp 但此时主元还是a[left],要交换a[lef]和a[i]的值,此时a[i]的左边都是小于temp的元素,右边都是大于temp的元素,如下: left right 这样就完成了一次划分,然后再对temp左右的子数组递归调用这种划分,直至最后完成所有元素最终位置的确定。 代码描述: int partion3(int a[],int left,int right) { int tmp = a[left]; int i =left; for(int j=left+1;j<=right;j++) { if(a[j] { i++; swap(a[i],a[j]); } } swap(a[left],a[i]); return i; } 递归调用的函数和第一种方法是一样的都是: void quicksort(int a[],int left,int right) { int p; if(left< right) { p = partion3(a,left,right); quicksort(a,left,p-1); quicksort(a,p+1,right); } } 至此,两种方法就介绍完了,两种方法都是维持了两个小于主元temp的区域(绿色)和大于主元temp的区域(蓝色),在未比较区域(白色)寻找满足条件的值,将其放到蓝色和绿色区域。 下面是两种方法完整的代码,并附有测试用例,其排序结果显然是一样的。 /******************************************************************** ***** > File Name: quicksort.cpp > Author: songyuanguo > Description: quick sort > Created Time: Fri 20 Jun 2014 05:17:48 AM CST ********************************************************************* ***/ #include using namespace std; void swap(int &a,int &b) { int tmp; tmp = a; a = b; b = tmp; } int partion1(int a[],int left,int right) { int tmp = a[left]; while(left < right) { while((tmp <= a[right]) && (left < right)) right --; a[left]= a[right]; while((tmp > a[left]) && (left < right)) left ++; a[right] = a[left]; } a[left]= tmp; return left; } int partion2(int a[],int left,int right) { int tmp = a[left]; int i =left; for(int j=left+1;j<=right;j++) { if(a[j] { i++; swap(a[i],a[j]); } } swap(a[left],a[i]); return i; } void quicksort1(int a[],int left,int right) { int p; if(left< right) { p = partion1(a,left,right); quicksort1(a,left,p-1); quicksort1(a,p+1,right); } } void quicksort2(int a[],int left,int right) { int p; if(left< right) { p = partion2(a,left,right); quicksort2(a,left,p-1); quicksort2(a,p+1,right); } } int main(int arg,char *agv[]) { int a[] ={ 3,6,9,1,0,16}; cout<<"befor sort is :"< for(int i =0;i<6;i++) cout< cout< quicksort1(a,0,5); cout<<"output of quick sort 1 :"< for(int i=0;i<6;i++) cout< cout< cout<<"output of quick sort 2 :"< quicksort2(a,0,5); for(int i=0;i<6;i++) cout< cout< return 0; } 运行结果: 排序算法汇总 第1节排序及其基本概念 一、基本概念 1.什么是排序 排序是数据处理中经常使用的一种重要运算。 设文件由n个记录{R1,R2,……,Rn}组成,n个记录对应的关键字集合为{K1,K2,……,Kn}。所谓排序就是将这n个记录按关键字大小递增或递减重新排列。b5E2RGbCAP 2.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。 如果文件中关键字相同的记录经过某种排序方法进行排序之后,仍能保持它们在排序之前的相对次序,则称这种排序方法是稳定的;否则,称这种排序方法是不稳定的。p1EanqFDPw 3.排序的方式 由于文件大小不同使排序过程中涉及的存储器不同,可将排序分成内部排序和外部排序两类。整个排序过程都在内存进行的排序,称为内部排序;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。DXDiTa9E3d 内排序适用于记录个数不是很多的小文件,而外排序则适用于记录个数太多,不能一次性放人内存的大文件。 内排序是排序的基础,本讲主要介绍各种内部排序的方法。 按策略划分内部排序方法可以分为五类:插入排序、选择排序、交换排序、归并排序和分配排序。 二、排序算法分析 1.排序算法的基本操作 几乎所有的排序都有两个基本的操作: <1)关键字大小的比较。 <2)改变记录的位置。具体处理方式依赖于记录的存储形式,对于顺序型记录,一般移动记录本身,而链式存储的记录则通过改变指向记录的指针实现重定位。RTCrpUDGiT 为了简化描述,在下面的讲解中,我们只考虑记录的关键字,则其存储结构也简化为数组或链表。并约定排序结果为递增。5PCzVD7HxA 2.排序算法性能评价 排序的算法很多,不同的算法有不同的优缺点,没有哪种算法在任何情况下都是最好的。评价一种排序算法好坏的标准主要有两条:jLBHrnAILg <1)执行时间和所需的辅助空间,即时间复杂度和空间复杂度; <2)算法本身的复杂程度,比如算法是否易读、是否易于实现。 第2节插入排序 插入排序的基本思想是:每次将一个待排序的记录,按其关键字大小插入到前面已经排好序的记录集中,使记录依然有序,直到所有待排序记录全部插入完成。xHAQX74J0X 一、直接插入排序 1.直接插入排序的思想 《数据结构与算法》课程实验报告(6) 实验题目:实验6:至少三种排序算法的程序实现 一、实验目的 1.掌握简单插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、堆排序以及归并排序的算法并加以应用。 2.对各种查找、排序技术的时间、空间复杂性有进一步认识。 二、实验要求 1.认真阅读和掌握和本实验相关的教材内容。 2.编写完整程序完成下面的实验内容并上机运行。 3.整理并上交实验报告。 三、实验内容 编写程序实现下述六种算法至少三种,并用以下无序序列加以验证:49,38,65,97,76,13,27,49 1.简单插入排序 2.希尔排序 3. 冒泡排序 4.快速排序 5.归并排序 6.堆排序 四、源代码与结果: 1、简单插入排序: 源代码: #include 《几种排序算法的分析》 摘要: 排序算法是在C++中经常要用到的一种重要的算法。如何进行排序,特别是高效率的排序是是计算机应用中的一个重要课题。同一个问题可以构造不同的算法,最终选择哪一个好呢?这涉及如何评价一个算法好坏的问题,算法分析就是评估算法所消耗资源的方法。可以对同一问题的不同算法的代价加以比较,也可以由算法设计者根据算法分析判断一种算法在实现时是否会遇到资源限制的问题。排序的目的之一就是方便数据的查找。在实际生活中,应根据具体情况悬着适当的算法。一般的,对于反复使用的程序,应选取时间短的算法;对于涉及数据量较大,存储空间较小的情况则应选取节约存储空间的算法。本论文重点讨论时间复杂度。时间复杂度就是一个算法所消耗的时间。算法的效率指的是最坏情况下的算法效率。 排序分为内部排序和外部排序。本课程结业论文就内部排序算法(插入排序,选择排序,交换排序,归并排序和基数排序)的基本思想,排序步骤和实现算法等进行介绍。 本论文以较为详细的文字说明,表格对比,例子阐述等方面加以比较和总结,通过在参加数据的规模,记录说带的信息量大小,对排序稳定的要求,关键字的分布情况以及算法的时间复杂度和空间复杂度等方面进行比较,得出它们的优缺点和不足,从而加深了对它们的认识和了解,进而使自己在以后的学习和应用中能够更好的运用。 1.五种排序算法的实例: 1.1.插入排序 1.1.1.直接插入排序 思路:将数组分为无序区和有序区两个区,然后不断将无序区的第一个元素按大小顺序插入到有序区中去,最终将所有无序区元素都移动到有序区完成排序。 要点:设立哨兵,作为临时存储和判断数组边界之用。 实现: Void InsertSort(Node L[],int length) { Int i,j;//分别为有序区和无序区指针 for(i=1;i 一、冒泡排序 冒泡排序(BubbleSort)的基本概念是:依次比较相邻的两个数,将小数放在前面,大数放在后面。即在第一趟:首先比较第1个和第2个数,将小数放前,大数放后。然后比较第2个数和第3个数,将小数放前,大数放后,如此继续,直至比较最后两个数,将小数放前,大数放后。至此第一趟结束,将最大的数放到了最后。在第二趟:仍从第一对数开始比较(因为可能由于第2个数和第3个数的交换,使得第1个数不再小于第2个数),将小数放前,大数放后,一直比较到倒数第二个数(倒数第一的位置上已经是最大的),第二趟结束,在倒数第二的位置上得到一个新的最大数(其实在整个数列中是第二大的数)。如此下去,重复以上过程,直至最终完成排序。 代码实现如下: 二、插入排序 插入排序的基本思想是每步将一个待排序的记录按其排序码值的大小,插到前面已经排好的文件中的适当位置,直到全部插入完为止。插入排序方法主要有直接插入排序和希尔排序。 直接插入排序具体算法描述如下: 1. 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序 2. 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描 3. 如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置 4. 重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置 5. 将新元素插入到下一位置中 6. 重复步骤2 伪码描述如下: 代码实现如下: 三、归并排序 归并排序是将两个或两个以上的有序子表合并成一个新的有序表。初始时,把含有n个结点的待排序序列看作由n个长度都为1的有序子表组成,将它们依次两两归并得到长度为2的若干有序子表,再对它们两两合并。直到得到长度为n的有序表,排序结束。 归并操作的工作原理如下: 1、申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列 2、设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置 3、比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置 4、重复步骤3直到某一指针达到序列尾 5、将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾 代码实现如下: 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 学号:044120108 中国地质大学长城学院 实践课程设计 题目编程实现排序算法 学院中国地质大学长城学院 专业电子信息工程 班级电子1201 姓名李月朋 指导教师李润亚 2014 年12 月31 日 一、实验目的 ⑴掌握排序的基本概念⑵熟悉排序中使用的存储结构,掌握多种排序算法,如堆排序、希尔排序、快速排序算法等。 二、实验要求 ⑴几种典型的排序算法⑵计算不同的排序算法的时间复杂性⑶判定某种排序算法是否稳定的标准。 三、实验方法内容 1. 主要内容 本课程设计一共设计到五种排序算法。这五种算法共包括:直接插入排序法,Shell希尔排序法,直接选择排序法,冒泡排序法,快速排序法等。 2. 算法设计及算法流程 (一)、直接插入排序的作法是: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。第一次比较前两个数,然后把第二个数按大小插入到有序表中;第二次把第三个数据与前两个数从前向后扫描,把第三个数按大小插入到有序表中;依次进行下去,进行了(n-1)趟扫描以后就完成了整个排序过程。直接插入排序属于稳定的排序,时间复杂性为O(n^2),空间复杂度为O(1)。直接插入排序是由两层嵌套循环组成的,外层循环标识并决定待比较的数值,内层循环为待比较数值确定其最终位置。将待比较的数值与它的前一个数值进行比较,即外层循环是从第二个数值开始的。当前一数值比待比较数值大的情况下继续循环比较,直到找到比待比较数值小的并将待比较数值置入其后一位置,结束本次循环。需用一个存储空间来保存当前待比较的数值。每一步将一个待排序的记录按其关键字的大小插到前面已经排序的序列中的适当位置,直到全部记录插入完毕为止。 (二)、Shell排序法:先取一个小于n的整数d1作为第一个增量,把全部记录分成d1个组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插入排序;然后,取第二个增量d2 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 一、设计思想 插入排序:首先,我们定义我们需要排序的数组,得到数组的长度。如果数组只有一个数字,那么我们直接认为它已经是排好序的,就不需要再进行调整,直接就得到了我们的结果。否则,我们从数组中的第二个元素开始遍历。然后,启动主索引,我们用curr当做我们遍历的主索引,每次主索引的开始,我们都使得要插入的位置(insertIndex)等于-1,即我们认为主索引之前的元素没有比主索引指向的元素值大的元素,那么自然主索引位置的元素不需要挪动位置。然后,开始副索引,副索引遍历所有主索引之前的排好的元素,当发现主索引之前的某个元素比主索引指向的元素的值大时,我们就将要插入的位置(insertIndex)记为第一个比主索引指向元素的位置,跳出副索引;否则,等待副索引自然完成。副索引遍历结束后,我们判断当前要插入的位置(insertIndex)是否等于-1,如果等于-1,说明主索引之前元素的值没有一个比主索引指向的元素的值大,那么主索引位置的元素不要挪动位置,回到主索引,主索引向后走一位,进行下一次主索引的遍历;否则,说明主索引之前insertIndex位置元素的值比主索引指向的元素的值大,那么,我们记录当前主索引指向的元素的值,然后将主索引之前从insertIndex位置开始的所有元素依次向后挪一位,这里注意,要从后向前一位一位挪,否则,会使得数组成为一串相同的数字。最后,将记录下的当前索引指向的元素的值放在要插入的位置(insertIndex)处,进行下一次主索引的遍历。继续上面的工作,最终我们就可以得到我们的排序结果。插入排序的特点在于,我们每次遍历,主索引之前的元素都是已经排好序的,我们找到比主索引指向元素的值大的第一个元素的位置,然后将主索引指向位置的元素插入到该位置,将该位置之后一直到主索引位置的元素依次向后挪动。这样的方法,使得挪动的次数相对较多,如果对于排序数据量较大,挪动成本较高的情况时,这种排序算法显然成本较高,时间复杂度相对较差,是初等通用排序算法中的一种。 选择排序:选择排序相对插入排序,是插入排序的一个优化,优化的前提是我们认为数据是比较大的,挪动数据的代价比数据比较的代价大很多,所以我们选择排序是追求少挪动,以比较次数换取挪动次数。首先,我们定义我们需要排序的数组,得到数组的长度,定义一个结果数组,用来存放排好序的数组,定义一个最小值,定义一个最小值的位置。然后,进入我们的遍历,每次进入遍历的时候我们都使得当前的最小值为9999,即认为每次最小值都是最大的数,用来进行和其他元素比较得到最小值,每次认为最小值的位置都是0,用来重新记录最小值的位置。然后,进入第二层循环,进行数值的比较,如果数组中的某个元素的值比最小值小,那么将当前的最小值设为元素的值,然后记录下来元素的位置,这样,当跳出循环体的时候,我们会得到要排序数组中的最小值,然后将最小值位置的数值设置为9999,即我们得到了最小值之后,就让数组中的这个数成为最大值,然后将结果数组result[]第主索引值位置上的元素赋值为最小值,进行下一次外层循环重复上面的工作。最终我们就得到了排好序的结果数组result[]。选择排序的优势在于,我们挪动元素的次数很少,只是每次对要排序的数组进行整体遍历,找到其中的最小的元素,然后将改元素的值放到一个新的结果数组中去,这样大大减少了挪动的次序,即我们要排序的数组有多少元素,我们就挪动多少次,而因为每次都要对数组的所有元素进行遍历,那么比较的次数就比较多,达到了n2次,所以,我们使用选择排序的前提是,认为挪动元素要比比较元素的成本高出很多的时候。他相对与插入排序,他的比较次数大于插入排序的次数,而挪动次数就很少,元素有多少个,挪动次数就是多少个。 希尔排序:首先,我们定义一个要排序的数组,然后定义一个步长的数组,该步长数组是由一组特定的数字组成的,步长数组具体得到过程我们不去考虑,是由科学家经过很长时间计算得到的,已经根据时间复杂度的要求,得到了最适合希尔排序的一组步长值以及计算 import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Collections; import java.util.List; import java.util.Random; public class GuiBing { public static void main(String[] args) throws Exception { int datalength=1000000; GuiBing gui=new GuiBing(); int[] array1=gui.createArray(datalength); int[] array2=gui.createArray(datalength); Thread.sleep(20000); long startTime = System.nanoTime();//纳秒精度 long begin_freeMemory=Runtime.getRuntime().freeMemory(); int[] final_array=gui.guibing(array1,array2); boolean result=gui.testResult(final_array); long end_freeMemory=Runtime.getRuntime().freeMemory(); System.out.println("result===="+result); long estimatedTime = System.nanoTime() - startTime; System.out.println("elapsed time(纳秒精 度):"+estimatedTime/100000000.0); System.out.println("allocated memory:"+(begin_freeMemory-end_freeMemory)/1000.0+" KB"); Thread.sleep(20000); } /** * 显示数组的内容 * @param array */ private static void dispalyData(int[] array) { for(int i=0;i 课题:选择排序的算法实现 授课教师:钱晓峰 单位:浙江金华第一中学 一、教学目标 1.知识目标: (1)进一步理解和掌握选择排序算法思想。 (2)初步掌握选择排序算法的程序实现。 2.能力目标:能使用选择排序算法设计程序解决简单的问题。 3.情感目标:培养学生的竞争意识。 二、教学重点、难点 1. 教学难点:选择排序算法的VB程序实现。 2. 教学重点:对于选择排序算法的理解、程序的实现。 三、教学方法与教学手段 本节课使用教学辅助网站开展游戏竞技和其他教学活动,引导学生通过探究和分析游戏中的玩法,得出“选择排序”的基本思路,进而使用VB来实现该算法。让学生在玩游戏的过程中学到知识,然后再以这些知识为基础,组织学生进行又一个新的游戏。“从生活中来、到生活中去、寓教于乐”便是这堂课的主导思想。 四、教学过程 五、教学设计说明 在各种游戏活动、娱乐活动中,人们都会不知不觉地使用各种基础算法的思想来解决问题。通过这类课堂活动,可以帮助学生更加容易地理解和接受这些算法。“从生活中来、到生活中去、寓教于乐”便是这堂课的主导思想。 本节课以教学辅助网站为依托,以游戏活动“牛人争霸赛”为主线,将教学内容融入到游戏活动中,让学生从中领悟知识、学到知识,然后又把学到的知识应用到新的游戏活动中。 本节课所使用的教学辅助站点记录了每一个学生的学习任务的完成情况,通过这个站点,我们可以实时地了解每一个学生学习任务的完成情况,也解决了《算法与程序设计》课程如何进行课堂评价的问题。 本节课的重点和难点是对选择排序算法思想的理解和选择排序算法的程序实现。如何解决这两个难点是一开始就需要考虑的问题,本节课通过玩游戏的方式,让学生不知不觉地进入一种排序思维状态,然后引导学生分析玩游戏的步骤,这样就可以很顺畅地让学生体验到选择排序的算法思想。然后,进一步分析这种方法第I步的操作,让学生根据理解完成第二关的“流程图游戏”,这又很自然地引导学生朝算法实现的方向前进了一步,接着让学生分析游戏中完成的流程图,得出选择排序的程序。为了巩固学生的学习效果,最后以游戏的方式让学生巩固知识、强化理解。 六、个人简介 钱晓峰,男,中共党员,出生于1981年12月,浙江湖州人。2004年6月毕业于浙江师范大学计算机科学与技术专业,同年应聘到浙江金华第一中学任教信息技术课。在开展日常教学工作的同时,开设的校本课程《网站设计与网页制作》、《常用信息加密与解密》,深受学生好评;与此同时,还根据学校实际情况开发了《金华一中网络选课系统》、《金华信息学奥赛专题网》等网络应用程序;教学教研方面,也多次在省、市、学校的各项比赛中获奖。 数据挖掘十大经典算法,你都知道哪些? 当前时代大数据炙手可热,数据挖掘也是人人有所耳闻,但是关于数据挖掘更具体的算法,外行人了解的就少之甚少了。 数据挖掘主要分为分类算法,聚类算法和关联规则三大类,这三类基本上涵盖了目前商业市场对算法的所有需求。而这三类里又包含许多经典算法。而今天,小编就给大家介绍下数据挖掘中最经典的十大算法,希望它对你有所帮助。 一、分类决策树算法C4.5 C4.5,是机器学习算法中的一种分类决策树算法,它是决策树(决策树,就是做决策的节点间的组织方式像一棵倒栽树)核心算法ID3的改进算法,C4.5相比于ID3改进的地方有: 1、用信息增益率选择属性 ID3选择属性用的是子树的信息增益,这里可以用很多方法来定义信息,ID3使用的是熵(shang),一种不纯度度量准则,也就是熵的变化值,而 C4.5用的是信息增益率。区别就在于一个是信息增益,一个是信息增益率。 2、在树构造过程中进行剪枝,在构造决策树的时候,那些挂着几个元素的节点,不考虑最好,不然容易导致过拟。 3、能对非离散数据和不完整数据进行处理。 该算法适用于临床决策、生产制造、文档分析、生物信息学、空间数据建模等领域。 二、K平均算法 K平均算法(k-means algorithm)是一个聚类算法,把n个分类对象根据它们的属性分为k类(kn)。它与处理混合正态分布的最大期望算法相似,因为他们都试图找到数据中的自然聚类中心。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解,最终解的质量很大程度上取决于初始化的分组。由于该算法的速度很快,因此常用的一种方法是多次运行k平均算法,选择最优解。 k-Means 算法常用于图片分割、归类商品和分析客户。 三、支持向量机算法 支持向量机(Support Vector Machine)算法,简记为SVM,是一种监督式学习的方法,广泛用于统计分类以及回归分析中。 SVM的主要思想可以概括为两点: (1)它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分; (2)它基于结构风险最小化理论之上,在特征空间中建构最优分割超平面,使得学习器得到全局最优化,并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。 四、The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法,其核心是基于两阶段“频繁项集”思想的递推算法。其涉及到的关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支 冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单的排序算法。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。 #include VB 程序设计之十大算法-------“选择排序”教学设计 姓名:XXX 邮箱:XXX 本节课取自《Visual Basic 语言程序设计基础》,因本书中涉及到排序类的题型不多,而且知识点比较单一,例题没有很好的与控件结合起来,因此在课堂中将引入形式各样的题型,让学生通过读题、分步解题来掌握知识点,得出一类题型的解题规律,提高课堂教学的有效性。 【学情分析】 本课教学对象是中职二年级计算机应用技术专业班级,班级由33名同学组成。他们大部分突显出拿到编程题无从下手的窘况,缺乏分析问题的能力,由于英语底子薄,在编写代码方面有时即使知道该如何书写,但也总因为单词写错而影响整题得分。 【考纲分析】 对于这一算法,在考纲中只有这样一句话:“掌握选择排序法的编程方法”。但是对于这个知识点是高职高考中操作设计大分题,因此必须让学生引起高度的重视。例如在2016年的高职高考中,最后一题设计题16分就是关于排序题。【教学目标】 知识与技能 1.通过简单排序题,得出读题的方法和解题“三步走”模块化的概念。 2.能够将长代码进行分块化编写,从而解决复杂题型。 过程与方法 1.读题时学会抓住其中的关键字,知道解题思路 2.边讲边练的教学法,帮助学生自主学习 情感与态度 1.以简单易懂题入手,激发学生学习的热情,树立信心 2.培养学生处理复杂问题的耐心 【教学重点】 1.清楚选择排序的固定代码 2.对编程类题型形成“输入、处理、输出”三步走的概念 3.养成高职高考解题的规范性。 【教学难点】 1.能够学会捕捉题中的关键字 2.能够书写选择排序与控件相结合的代码 【教学方法】 分析法、举例法 排序算法题目及其代码 1、明明的随机数(Noip2006) 【问题描述】 明明想在学校中请一些同学一起做一项问卷调查,为了实验的客观性,他先用计算机生成了N个1到1000之间的随机整数(N≤100),对于其中重复的数字,只保留一个,把其余相同的数去掉,不同的数对应着不同的学生的学号。然后再把这些数从小到大排序,按照排好的顺序去找同学做调查。请你协助明明完成“去重”与“排序”的工作。 【输入文件】 输入文件random.in 有2行, 第1行为1个正整数,表示所生成的随机数的个数:N 第2行有N个用空格隔开的正整数,为所产生的随机数。 【输出文件】 输出文件random.out 也是2行,第1行为1个正整数M,表示不相同的随机数的个数。第2行为M个用空格隔开的正整数,为从小到大排好序的不相同的随机数。 【输入样例】 10 20 40 32 67 40 20 89 300 400 15 【输出样例】 8 15 20 32 40 67 89 300 400 【参考程序】 var n,s:byte; i,min,max,x:word; b:array[1..1000]of boolean; begin assign(input,'random.in');reset(input); assign(output,'random.out');rewrite(output); readln(n); fillchar(b,sizeof(b),false); min:=1000;max:=0;s:=0; for i:=1 to n do begin read(x); b[x]:=true; if x 归并排序算法实现(迭代和递归)\递归实现归并排序的原理如下: 递归分割: 递归到达底部后排序返回: 最终实现排序: #include } while(i 选择排序法教案 教学目标: 掌握选择排序的算法,并会用选择排序法解决实际问题 教学重点: 选择排序算法的实现过程 教学难点: 选择排序算法的实际应用 教学过程: 一、引入 我们在实际生活中经常会产生一系列的数字,比如考试的成绩,运动会跑步的成绩,并对这些数据按一定的顺序排列得到我们所需要的数据,那么怎么样来实现这些排序呢?引入今天的课题。 二、新课 1.给出10个数,怎么实现排序呢? 78,86,92,58,78,91,72,68,35,74 学生回答:依次找出其中的最大数,找9次后能完成排序。 ●排第一个数时,用它和其后的所有数逐个进行比较,如果比其它数要大,则 进行交换,否则保持不变。经过一轮比较后,我们得到最大数,并置于第一位置。 相应的程序代码为: For i=2 to 10 if a(1)排序算法汇总(图解加程序代码)
实验6:至少三种排序算法的程序实现
几种排序算法分析
排序算法
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
编程实现排序算法
几种常见内部排序算法比较
几种排序算法的分析与比较--C语言
简单的归并排序算法例子
选择排序的算法实现
十 大 经 典 排 序 算 法 总 结 超 详 细
c语言排序算法总结(主要是代码实现)
选择法排序的教学设计
排序算法题目及其代码
归并排序算法实现 (迭代和递归)
选择排序法教案