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数据结构课程设计排序算法总结

数据结构课程设计排序算法总结
数据结构课程设计排序算法总结

排序算法:

(1) 直接插入排序 (2) 折半插入排序(3) 冒泡排序 (4) 简单选择排序 (5) 快速排序(6) 堆排序 (7) 归并排序

【算法分析】

(1)直接插入排序;它是一种最简单的排序方法,它的基本操作是将一个记录插入到已排好的序的有序表中,从而得到一个新的、记录数增加1的有序表。

(2)折半插入排序:插入排序的基本操作是在一个有序表中进行查找和插入,我们知道这个查找操作可以利用折半查找来实现,由此进行的插入排序称之为折半插入排序。折半插入排序所需附加存储空间和直接插入相同,从时间上比较,折半插入排序仅减少了关键字间的比较次数,而记录的移动次数不变。

(3)冒泡排序:比较相邻关键字,若为逆序(非递增),则交换,最终将最大的记录放到最后一个记录的位置上,此为第一趟冒泡排序;对前n-1记录重复上操作,确定倒数第二个位置记录;……以此类推,直至的到一个递增的表。

(4)简单选择排序:通过n-i次关键字间的比较,从n-i+1个记录中选出关键字最小的记录,并和第i(1<=i<=n)个记录交换之。

(5)快速排序:它是对冒泡排序的一种改进,基本思想是,通过一趟排序将待排序的记录分割成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小,则可分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序。

(6)堆排序: 使记录序列按关键字非递减有序排列,在堆排序的算法中先建一个“大顶堆”,即先选得一个关键字为最大的记录并与序列中最后一个记录交换,然后对序列中前n-1记录进行筛选,重新将它调整为一个“大顶堆”,如此反复直至排序结束。

(7)归并排序:归并的含义是将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。假设初始序列含有n个记录,则可看成是n个有序的子序列,每个子序列的长度为1,然后两两归并,得到n/2个长度为2或1的有序子序列;再两两归并,……,如此重复,直至得到一个长度为n的有序序列为止,这种排序称为2-路归并排序。

【算法实现】

(1)直接插入排序:

void InsertSort(SqList &L){

for(i=2;i<=L.length ;i++)

if(L.elem[i]

{

L.elem[0]=L.elem [i]; //复制为哨兵 L.elem [i]=L.elem [i-1];

for(j=i-2;L.elem [j]>L.elem[0];j--)

L.elem [j+1]=L.elem [j];

L.elem [j+1]=L.elem[0];

}

}

(2)折半插入排序:

void BInsertSort(SqList &L){

//对顺序表L作折半插入排序

for(i=2;i<=L.length ;i++){

L.elem[0]=L.elem [i];

low=1; high=i-1;

while(low<=high){

m=(low+high)/2;

if(L.elem [0]>L.elem [m]) low=m+1;

else high=m-1;

}

for(j=i-1;j>=high+1;j--)

L.elem [j+1]=L.elem [j];

L.elem [high+1]=L.elem[0];

}

}

(3)冒泡排序:

void BubbleSort(SqList &L){

for(i=L.length;i>=2;i--)

for(j=1;j

if(L.elem[j]>L.elem [j+1])

L.elem [j]?L.elem [j+1];

}

(4)简单选择排序:

void SelectSort(SqList &L){

for(int i=1;i<=L.length-1 ;i++){

j=SelectMinKey(L,i); //在L.elem[i..L.length]中选择最小记录

if(i!=j) L.elem [i]?L.elem [index];

}

}

(5)快速排序:

int Partition(SqList &L,int low,int high){

//将L.elem[low...high]一分为二

pivot=L.elem[low];

while(low

while(low=pivot) high--;

L.elem[low]?L.elem[high];

while(low

L.elem[low]?L.elem[high];

}

return low;

}

void QSort(SqList &L,int low,int high){

//对顺序表L中的子序列L.elem[low...high]进行快速排序

if(low

pivot=Partition(L,low,high);

QSort(L,low,pivot-1);

QSort(L,pivot+1,high);

}

}

void QuickSort(SqList &L) {

//对顺序表L作快速排序

QSort(L,1,L.length);

}

(6)堆排序:

void HeapAdjust(SqList &L,int s,int m){

L.elem[0]=L.elem[s];

for(j=2*s;j<=m;j*=2){

if(j

if(!(L.elem[0]

L.elem[s]=L.elem[j];

s=j;

}

L.elem[s]=L.elem[0];

}

void HeapSort(SqList &L){

for(i=L.length/2;i>0;i--)

HeapAdjust(L,i,L.length);

for(i=L.length;i>1;i--){

LL.elem[1]? L.elem[i];

HeapAdjust(L,1,i-1);

}

}

(7)归并排序:

void Merge(SqList L,SqList &L1,int i,int m,int n){

//将有序的L[i..m]和L[m+1..n]归并为有序的L1[i..n] for(j=m+1,k=i;i<=m&&j<=n;++k)

if(L.elem[i]

else L1.elem[k]=L.elem[j++];

if(i<=m) L1[k..n] =L[i..m];

if(j<=n) L1[k..n] =L[j..n];

}

void MSort(SqList L,SqList &L1,int s,int t){

//将L[s..t]归并排序为L1[s..t]。

if(s==t) L1.elem[s]=L.elem[s];

else{

m=(s+t)/2;

MSort(L,L2,s,m);

MSort(L,L2,m+1,t);

Merge(L2,L1,s,m,t);

}

}

void MergeSort(SqList &L){

//对顺序表L作归并排序

MSort(L,L,1,L.length);

}

【源代码】

见.cpp文件。

【算法分析】

【总结】

简单排序中直接插入排序最好,快速排序最快,当文件为正序,直接插入排序和冒泡排序均最佳。

排序算法的选择:

1.若n(待排序的记录数)较小,可采用直接插入排序或选择排序。

当记录规模较小时,直接插入排序较好:否则因为选择移动的记录数少于直接插入,应选选择排序。

2.若文件初始状态基本有序(正序),则应选用直接插入排序、冒泡排序或快速

排序。

3.若n较大,则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序算法:快速排序、堆排序极

品归并排序。

当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短;堆排序所需的辅助空间少于快速排序,并且不会出现快速排序可能出现的最坏情况。这两种排序都是不稳定的;

若要求排序稳定,则可选用归并排序。

#include

#include

typedef struct //顺序表存储结构

{

int * elem;

int length;

}SqList;

int main(void)

{

SqList L;

SqList L1;

void InsertSort(SqList &L); //直接插入排序 void BInsertSort(SqList &L); //折半插入排序

void BubbleSort(SqList &L); //冒泡排序

void SelectSort(SqList &L); //简单选择排序

void QuickSort(SqList &L); //快速排序

void QSort(SqList &L,int low,int high);

int Partition(SqList &L,int low,int high);

void HeapSort(SqList &L); //堆排序

void HeapAdjust(SqList &L,int s,int m);

void MergeSort(SqList &L); //归并排序

void MSort(SqList L,SqList &L1,int s,int t);

void Merge(SqList L,SqList &L1,int i,int m,int n);

int n;

int * p;

printf("请输入顺序表的长度:");

scanf("%d",&n);

if((p=(int *)malloc((n+1)*sizeof(int)))==0) //动态分配顺序表存储空间

{

printf("Not able to allocate memory.\n");

exit(1);

}

L.length=n;

if((p=(int *)malloc((n+1)*sizeof(int)))==0) //动态分配顺序表存储空间

{

printf("Not able to allocate memory.\n");

exit(1);

}

L1.elem=p;

L1.length=n;

printf("请输入%d个整数:\n",n); //输入一组待排序的数据

for(int i=1;i<=L.length;i++)

scanf("%d",&L.elem[i]);

printf("选择排序算法:\n");

printf("1 直接插入排序\n");

printf("2 折半插入排序\n");

printf("3 冒泡排序\n");

printf("4 简单选择排序\n");

printf("5 快速排序\n");

printf("6 堆排序\n");

printf("7 归并排序\n");

int change=0;

scanf("%d",&change);

switch(change)

{

case 1: InsertSort(L);break;

case 2: BInsertSort(L);break;

case 3: BubbleSort(L);break;

case 4: SelectSort(L);break;

case 5: QuickSort(L);break;

case 6: HeapSort(L);break;

case 7: MergeSort(L);break;

default:break;

}

printf("排序后为:");

for(i=1;i<=L.length;i++)

printf("%6d",L.elem[i]);

printf("\n");

return 0;

}

void InsertSort(SqList &L)

{

int i=0,j=0;

for(i=2;i<=L.length ;i++)

if(L.elem[i]

{

L.elem[0]=L.elem [i]; //复制为哨兵

L.elem [i]=L.elem [i-1];

for(j=i-2;L.elem [j]>L.elem[0];j--)

L.elem [j+1]=L.elem [j];

L.elem [j+1]=L.elem[0];

}

}

void BInsertSort(SqList &L)

{

int i=0,j=0,low=0,high=0,m=0;

for(i=2;i<=L.length ;i++)

{

L.elem[0]=L.elem [i];

low=1;

high=i-1;

while(low<=high)

{

m=(low+high)/2;

if(L.elem [0]>L.elem [m])

low=m+1;

else

high=m-1;

}

for(j=i-1;j>=high+1;j--)

L.elem [j+1]=L.elem [j];

L.elem [high+1]=L.elem[0];

}

}

void BubbleSort(SqList &L)

{

int i=0,j=0;

for(i=L.length;i>=2;i--)

for(j=1;j

{

if(L.elem[j]>L.elem [j+1])

{

L.elem[0]=L.elem [j];

L.elem [j]=L.elem [j+1];

L.elem [j+1]=L.elem[0];

}

}

}

void SelectSort(SqList &L)

{

int index=0;

for(int i=1;i<=L.length-1 ;i++)

{

index=i;

for(int j=i+1;j<=L.length ;j++)

if(L.elem [j]

index=j;

if(i!=index)

{

L.elem[0]=L.elem [i];

L.elem [i]=L.elem [index];

L.elem [index]=L.elem[0];

}

}

}

//快排

int Partition(SqList &L,int low,int high)

{

//将L.elem[low...high]一分为二

int pivot=0; //用子表第一个记录作枢轴

pivot=L.elem[low];

while(low

{

while(low=pivot)

high--;

L.elem[0]=L.elem[low];

L.elem[low]=L.elem[high];

L.elem[high]=L.elem[0];

while(low

low++;

L.elem[0]=L.elem[low];

L.elem[low]=L.elem[high];

L.elem[high]=L.elem[0];

}

return low;

}

void QSort(SqList &L,int low,int high)

{

//对顺序表L中的子序列L.elem[low...high]进行快速排序 int pivot=0;

if(low

{

pivot=Partition(L,low,high);

QSort(L,low,pivot-1);

QSort(L,pivot+1,high);

}

}

void QuickSort(SqList &L)

{

QSort(L,1,L.length);

}

//堆排

void HeapAdjust(SqList &L,int s,int m)

{

int j=0;

L.elem[0]=L.elem[s];

for(j=2*s;j<=m;j*=2)

{

if(j

j++;

if(!(L.elem[0]

break;

L.elem[s]=L.elem[j];

}

L.elem[s]=L.elem[0];

}

void HeapSort(SqList &L)

{

int i=0;

for(i=L.length/2;i>0;i--)

HeapAdjust(L,i,L.length);

for(i=L.length;i>1;i--)

{

L.elem[0]=L.elem[1];

L.elem[1]=L.elem[i];

L.elem[i]=L.elem[0];

HeapAdjust(L,1,i-1);

}

}

//归并

void Merge(SqList L,SqList &L1,int i,int m,int n)

{

int j=0,k=0,p=0,q=0;

for(j=m+1,k=i;i<=m&&j<=n;++k)

{

if(L.elem[i]

L1.elem[k]=L.elem[i++];

else

L1.elem[k]=L.elem[j++];

}

if(i<=m)

for(p=k,q=i;q<=m;p++,q++)

L1.elem[p]=L.elem[q];

if(j<=n)

for(p=k,q=j;q<=n;p++,q++)

L1.elem[p]=L.elem[q];

}

void MSort(SqList L,SqList &L1,int s,int t)

{

SqList L2;

int * p;

if((p=(int *)malloc((t-s+1)*sizeof(int)))==0) //动态分配顺序表存储空间

printf("Not able to allocate memory.\n");

exit(1);

}

L2.elem=p;

L2.length=t-s+1;

int m=0;

if(s==t)

L1.elem[s]=L.elem[s];

else

{

m=(s+t)/2;

MSort(L,L2,s,m);

MSort(L,L2,m+1,t);

Merge(L2,L1,s,m,t);

}

}

void MergeSort(SqList &L)

{

MSort(L,L,1,L.length);

}

各种排序算法的总结和比较

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。

数据结构 各种排序算法

数据结构各种排序算法总结 2009-08-19 11:09 计算机排序与人进行排序的不同:计算机程序不能象人一样通览所有的数据,只能根据计算机的"比较"原理,在同一时间内对两个队员进行比较,这是算法的一种"短视"。 1. 冒泡排序 BubbleSort 最简单的一个 public void bubbleSort() { int out, in; for(out=nElems-1; out>0; out--) // outer loop (backward) for(in=0; in a[in+1] ) // out of order? swap(in, in+1); // swap them } // end bubbleSort() 效率:O(N2) 2. 选择排序 selectSort public void selectionSort() { int out, in, min; for(out=0; out

swap(out, min); // swap them } // end for(out) } // end selectionSort() 效率:O(N2) 3. 插入排序 insertSort 在插入排序中,一组数据在某个时刻实局部有序的,为在冒泡和选择排序中实完全有序的。 public void insertionSort() { int in, out; for(out=1; out0 && a[in-1] >= temp) // until one is smaller, { a[in] = a[in-1]; // shift item to right --in; // go left one position } a[in] = temp; // insert marked item } // end for } // end insertionSort() 效率:比冒泡排序快一倍,比选择排序略快,但也是O(N2) 如果数据基本有序,几乎需要O(N)的时间

数据结构课程设计

1.一元稀疏多项式计算器 [问题描述] 设计一个一元稀疏多项式简单计算器。 [基本要求] 输入并建立多项式; 输出多项式,输出形式为整数序列:n, c1, e1, c2, e2,……, cn, en ,其中n是多项式的项数,ci, ei分别是第i项的系数和指数,序列按指数降序排序; 多项式a和b相加,建立多项式a+b; 多项式a和b相减,建立多项式a-b; [测试数据] (2x+5x8-3.1x11)+(7-5x8+11x9)=(-3.1x11+11x9+2x+7) (6x-3-x+4.4x2-1.2x9)-(-6x-3+5.4x2-x2+7.8x15)=(-7.8x15-1.2x9-x+12x-3) (1+x+x2+x3+x4+x5)+(-x3-x4)=(x5+x2+x+1) (x+x3)+(-x-x3)=0 (x+x2+x3)+0=(x3+x2+x) [实现提示] 用带头结点的单链表存储多项式,多项式的项数存放在头结点中。 2.背包问题的求解 [问题描述] 假设有一个能装入总体积为T的背包和n件体积分别为w1, w2, …,wn的物品,能否从n件物品中挑选若干件恰好装满背包,即使w1+w2+…+wn=T,要求找出所有满足上述条件的解。例如:当T=10,各件物品的体积为{1,8,4,3,5,2}时,可找到下列4组解:(1,4,3,2)、(1,4,5)、(8,2)、(3,5,2) [实现提示] 可利用回溯法的设计思想来解决背包问题。首先,将物品排成一列,然后顺序选取物品转入背包,假设已选取了前i件物品之后背包还没有装满,则继续选取第i+1件物品,若该件物品“太大”不能装入,则弃之而继续选取下一件,直至背包装满为止。但如果在剩余的物品中找不到合适的物品以填满背包,则说明“刚刚”装入背包的那件物品“不合适”,应将它取出“弃之一边”,继续再从“它之后”的物品中选取,如此重复,直至求得满足条件的解,或者无解。 由于回溯求解的规则是“后进先出”因此自然要用到栈。 3.完全二叉树判断 用一个二叉链表存储的二叉树,判断其是否是完全二叉树。 4.最小生成树求解(1人) 任意创建一个图,利用克鲁斯卡尔算法,求出该图的最小生成树。 5.最小生成树求解(1人) 任意创建一个图,利用普里姆算法,求出该图的最小生成树。 6.树状显示二叉树 编写函数displaytree(二叉树的根指针,数据值宽度,屏幕的宽度)输出树的直观示意图。输出的二叉树是垂直打印的,同层的节点在同一行上。 [问题描述] 假设数据宽度datawidth=2,而屏幕宽度screenwidth为64=26,假设节点的输出位置用 (层号,须打印的空格数)来界定。 第0层:根在(0,32)处输出;

链表排序算法总结

这个星期做数据结构课设,涉及到两个基于链表的排序算法,分别是基于链表的选择排序算法和归并排序算法。写出来跟大家一起分享一下,希望对数据结构初学朋友有所帮助,高手就直接忽视它吧。话不多说,下面就看代码吧。 [c-sharp]view plaincopy 1.node *sorted(node *sub_root) 2.{ 3.if (sub_root->next) 4. { 5. node * second_half = NULL; 6. node * first_half = sub_root; 7. node * temp = sub_root->next->next; 8.while (temp) 9. { 10. first_half = first_half->next; 11. temp = temp->next; 12.if(temp) 13. temp = temp->next; 14. } 15. second_half = first_half->next; 16. first_half->next = NULL; 17. node * lChild = sorted(sub_root); 18. node * rChild = sorted(second_half); 19.if (lChild->data < rChild->data) 20. { 21. sub_root = temp = lChild; 22. lChild = lChild->next; 23. } 24.else 25. { 26. sub_root = temp = rChild; 27. rChild = rChild->next; 28. } 29.while (lChild&&rChild) 30. { 31.if (lChild->data < rChild->data ) 32. { 33. temp->next = lChild; 34. temp = temp->next; 35. lChild = lChild->next; 36. } 37.else 38. {

数据结构实验五-查找与排序的实现

实验报告 课程名称数据结构实验名称查找与排序的实现 系别专业班级指导教师11 学号实验日期实验成绩 一、实验目的 (1)掌握交换排序算法(冒泡排序)的基本思想; (2)掌握交换排序算法(冒泡排序)的实现方法; (3)掌握折半查找算法的基本思想; (4)掌握折半查找算法的实现方法; 二、实验内容 1.对同一组数据分别进行冒泡排序,输出排序结果。要求: 1)设计三种输入数据序列:正序、反序、无序 2)修改程序: a)将序列采用手工输入的方式输入 b)增加记录比较次数、移动次数的变量并输出其值,分析三种序列状态的算法时间复杂 性 2.对给定的有序查找集合,通过折半查找与给定值k相等的元素。 3.在冒泡算法中若设置一个变量lastExchangeIndex来标记每趟排序时经过交换的最后位置, 算法如何改进? 三、设计与编码 1.本实验用到的理论知识 2.算法设计

3.编码 package sort_search; import java.util.Scanner; public class Sort_Search { //冒泡排序算法 public void BubbleSort(int r[]){ int temp; int count=0,move=0; boolean flag=true; for(int i=1;ir[j+1]){ temp=r[j]; r[j]=r[j+1]; r[j+1]=temp; move++; flag=true; } } } System.out.println("排序后的数组为:"); for(int i=0;i

数据结构课程设计(内部排序算法比较_C语言)

数据结构课程设计 课程名称:内部排序算法比较 年级/院系:11级计算机科学与技术学院 姓名/学号: 指导老师: 第一章问题描述 排序是数据结构中重要的一个部分,也是在实际开发中易遇到的问题,所以研究各种排算法的时间消耗对于在实际应用当中很有必要通过分析实际结合算法的特性进行选择和使用哪种算法可以使实际问题得到更好更充分的解决!该系统通过对各种内部排序算法如直接插入排序,冒泡排序,简单选择排序,快速排序,希尔排序,堆排序、二路归并排序等,以关键码的比较次数和移动次数分析其特点,并进行比较,估算每种算法的时间消耗,从而比较各种算法的优劣和使用情况!排序表的数据是多种不同的情况,如随机产生数据、极端的数据如已是正序或逆序数据。比较的结果用一个直方图表示。

第二章系统分析 界面的设计如图所示: |******************************| |-------欢迎使用---------| |-----(1)随机取数-------| |-----(2)自行输入-------| |-----(0)退出使用-------| |******************************| 请选择操作方式: 如上图所示该系统的功能有: (1):选择1 时系统由客户输入要进行测试的元素个数由电脑随机选取数字进行各种排序结果得到准确的比较和移动次数并 打印出结果。 (2)选择2 时系统由客户自己输入要进行测试的元素进行各种排序结果得到准确的比较和移动次数并打印出结果。 (3)选择0 打印“谢谢使用!!”退出系统的使用!! 第三章系统设计 (I)友好的人机界面设计:(如图3.1所示) |******************************| |-------欢迎使用---------| |-----(1)随机取数-------| |-----(2)自行输入-------| |-----(0)退出使用-------|

数据结构-各类排序算法总结

数据结构-各类排序算法总结 原文转自: https://www.sodocs.net/doc/2d16774441.html,/zjf280441589/article/details/38387103各类排序算法总结 一. 排序的基本概念 排序(Sorting)是计算机程序设计中的一种重要操作,其功能是对一个数据元素集合或序列重新排列成一个按数据元素 某个项值有序的序列。 有n 个记录的序列{R1,R2,…,Rn},其相应关键字的序列是{K1,K2,…,Kn},相应的下标序列为1,2,…,n。通过排序,要求找出当前下标序列1,2,…,n 的一种排列p1,p2,…,pn,使得相应关键字满足如下的非递减(或非递增)关系,即:Kp1≤Kp2≤…≤Kpn,这样就得到一个按关键字有序的记录序列{Rp1,Rp2,…,Rpn}。 作为排序依据的数据项称为“排序码”,也即数据元素的关键码。若关键码是主关键码,则对于任意待排序序列,经排序后得到的结果是唯一的;若关键码是次关键码,排序结果可

能不唯一。实现排序的基本操作有两个: (1)“比较”序列中两个关键字的大小; (2)“移动”记录。 若对任意的数据元素序列,使用某个排序方法,对它按关键码进行排序:若相同关键码元素间的位置关系,排序前与排序后保持一致,称此排序方法是稳定的;而不能保持一致的排序方法则称为不稳定的。 二.插入类排序 1.直接插入排序直接插入排序是最简单的插入类排序。仅有一个记录的表总是有序的,因此,对n 个记录的表,可从第二个记录开始直到第n 个记录,逐个向有序表中进行插入操作,从而得到n个记录按关键码有序的表。它是利用顺序查找实现“在R[1..i-1]中查找R[i]的插入位置”的插入排序。

数据结构课程设计-排序

一、问题描述 1、排序问题描述 排序是计算机程序设计的一种重要操作,他的功能是将一组任意顺序数据元素(记录),根据某一个(或几个)关键字按一定的顺序重新排列成为有序的序列。简单地说,就是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列的一种操作。 本次课程设计主要涉及几种常用的排序方法,分析了排序的实质,排序的应用,排序的分类,同时进行各排序方法的效率比较,包括比较次数和交换次数。我们利用java语言来实现本排序综合系统,该系统包含了:插入排序、交换排序、选择排序、归并排序。其中包括: (1)插入排序的有关算法:不带监视哨的直接插入排序的实现; (2)交换排序有关算法:冒泡排序、快速排序的实现; (3)选择排序的有关算法:直接选择排序、堆排序的实现; (4)归并排序的有关算法:2-路归并排序的实现。 2、界面设计模块问题描述 设计一个菜单式界面,让用户可以选择要解决的问题,同时可以退出程序。界面要求简洁明了,大方得体,便于用户的使用,同时,对于用户的错误选择可以进行有效的处理。 二、问题分析 本人设计的是交换排序,它的基本思想是两两比较带排序记录的关键字,若两个记录的次序相反则交换这两个记录,直到没有反序的记录为止。应用交换排序基本思想的主要排序方法有冒泡排序和快速排序。 冒泡排序的基本思想是:将待排序的数组看作从上到下排列,把关键字值较小的记录看作“较轻的”,关键字值较大的纪录看作“较重的”,较小关键字值的记录好像水中的气泡一样,向上浮;较大关键字值的纪录如水中的石块向下沉,当所有的气泡都浮到了相应的位置,并且所有的石块都沉到了水中,排序就结束了。 冒泡排序的步骤: 1)置初值i=1; 2)在无序序列{r[0],r[1],…,r[n-i]}中,从头至尾依次比较相邻的两个记录r[j] 与r[j+1](0<=j<=n-i-1),若r[j].key>r[j+1].key,则交换位置; 3)i=i+1; 4)重复步骤2)和3),直到步骤2)中未发生记录交换或i=n-1为止; 要实现上述步骤,需要引入一个布尔变量flag,用来标记相邻记录是否发生交换。 快速排序的基本思想是:通过一趟排序将要排序的记录分割成独立的两个部分,其中一部分的所有记录的关键字值都比另外一部分的所有记录关键字值小,然后再按此方法对这两部分记录分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个记录序列变成有序。 快速排序步骤: 1)设置两个变量i、j,初值分别为low和high,分别表示待排序序列的起始下

数据结构课程设计排序实验报告

《数据结构》课程设计报告 专业 班级 姓名 学号 指导教师 起止时间

课程设计:排序综合 一、任务描述 利用随机函数产生n个随机整数(20000以上),对这些数进行多种方法进行排序。(1)至少采用三种方法实现上述问题求解(提示,可采用的方法有插入排序、希尔排序、起泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序)。并把排序后的结果保存在不同的文件中。 (2)统计每一种排序方法的性能(以上机运行程序所花费的时间为准进行对比),找出其中两种较快的方法。 要求:根据以上任务说明,设计程序完成功能。 二、问题分析 1、功能分析 分析设计课题的要求,要求编程实现以下功能: (1)随机生成N个整数,存放到线性表中; (2)起泡排序并计算所需时间; (3)简单选择排序并计算时间; (4)希尔排序并计算时间; (5)直接插入排序并计算所需时间; (6)时间效率比较。 2、数据对象分析 存储数据的线性表应为顺序存储。 三、数据结构设计 使用顺序表实现,有关定义如下: typedef int Status; typedef int KeyType ; //设排序码为整型量 typedef int InfoType; typedef struct { //定义被排序记录结构类型 KeyType key ; //排序码 I nfoType otherinfo; //其它数据项 } RedType ; typedef struct { RedType * r; //存储带排序记录的顺序表 //r[0]作哨兵或缓冲区 int length ; //顺序表的长度 } SqList ; //定义顺序表类型 四、功能设计 (一)主控菜单设计

十 大 经 典 排 序 算 法 总 结 超 详 细

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

数据结构课程设计排序算法总结

排序算法: (1) 直接插入排序 (2) 折半插入排序(3) 冒泡排序 (4) 简单选择排序 (5) 快速排序(6) 堆排序 (7) 归并排序 【算法分析】 (1)直接插入排序;它是一种最简单的排序方法,它的基本操作是将一个记录插入到已排好的序的有序表中,从而得到一个新的、记录数增加1的有序表。 (2)折半插入排序:插入排序的基本操作是在一个有序表中进行查找和插入,我们知道这个查找操作可以利用折半查找来实现,由此进行的插入排序称之为折半插入排序。折半插入排序所需附加存储空间和直接插入相同,从时间上比较,折半插入排序仅减少了关键字间的比较次数,而记录的移动次数不变。 (3)冒泡排序:比较相邻关键字,若为逆序(非递增),则交换,最终将最大的记录放到最后一个记录的位置上,此为第一趟冒泡排序;对前n-1记录重复上操作,确定倒数第二个位置记录;……以此类推,直至的到一个递增的表。 (4)简单选择排序:通过n-i次关键字间的比较,从n-i+1个记录中选出关键字最小的记录,并和第i(1<=i<=n)个记录交换之。 (5)快速排序:它是对冒泡排序的一种改进,基本思想是,通过一趟排序将待排序的记录分割成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小,则可分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序。 (6)堆排序: 使记录序列按关键字非递减有序排列,在堆排序的算法中先建一个“大顶堆”,即先选得一个关键字为最大的记录并与序列中最后一个记录交换,然后对序列中前n-1记录进行筛选,重新将它调整为一个“大顶堆”,如此反复直至排序结束。 (7)归并排序:归并的含义是将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。假设初始序列含有n个记录,则可看成是n个有序的子序列,每个子序列的长度为1,然后两两归并,得到n/2个长度为2或1的有序子序列;再两两归并,……,如此重复,直至得到一个长度为n的有序序列为止,这种排序称为2-路归并排序。 【算法实现】 (1)直接插入排序: void InsertSort(SqList &L){ for(i=2;i<=L.length ;i++) if(L.elem[i]L.elem[0];j--) L.elem [j+1]=L.elem [j]; L.elem [j+1]=L.elem[0]; } } (2)折半插入排序:

各大常用排序方法

//1. 希尔排序, 时间复杂度:O(nlogn)~ O(n^2) // 另称:缩小增量排序(Diminishing Increment Sort) void ShellSort(int v[],int n) { int gap, i, j, temp; for(gap=n/2; gap>0; gap /= 2) /* 设置排序的步长,步长gap每次减半,直到减到1 */ { for(i=gap; i=0) && (v[j]>v[j+gap]); j -= gap ) /* 比较相距gap远的两个元素的大小,根据排序方向决定如何调换 */ { temp = v[j]; v[j] = v[j+gap]; v[j+gap] = temp; } } } } //2. 二分插入, void HalfInsertSort(int a[], int len) { int i, j, temp; int low, high, mid; for (i=1; i temp) /* 如果中间元素比但前元素大,当前元素要插入到中间元素的左侧 */ { high = mid-1;

} else /* 如果中间元素比当前元素小,但前元素要插入到中间元素的右侧 */ { low = mid+1; } } /* 找到当前元素的位置,在low和high之间 */ for (j=i-1; j>high; j--)/* 元素后移 */ { a[j+1] = a[j]; } a[high+1] = temp; /* 插入 */ } } //3. 插入排序 //3.1 直接插入排序, 时间复杂度:O(n^2) void StraightInsertionSort(int input[],int len) { int i, j, temp; for (i=1; i=0 && input[j]>temp; j--) /* 从当前元素的上一个元素开始查找合适的位置 */ { input[j+1] = input[j]; /* 一边找一边移动元素 */ input[j] = temp; } } } //3.2 带哨兵的直接排序, 时间复杂度:O(n^2) /* * 带哨兵的直接插入排序,数组的第一个元素不用于存储有效数据 * 将input[0]作为哨兵,可以避免判定input[j]中,数组是否越界 * 因为在j--的过程中,当j减小到0时,变成了input[0]与input[0] * 自身进行比较,很明显这个时候说明位置i之前的数字都比input[i]小

数据结构各种常用排序算法综合

#include"stdio.h" #define LT(a,b) ((a)<(b)) #define LQ(a,b) ((a)>(b)) #define maxsize 20 typedef int keytype; typedef struct{ keytype key; }RedType; typedef struct{ RedType r[maxsize+1]; int length; }Sqlist; //直接插入排序 void insertsort(Sqlist &L){ int i,j; for(i=2;i<=L.length;++i) if(LT(L.r[i].key,L.r[i-1].key)){ L.r[0]=L.r[i]; L.r[i]=L.r[i-1]; for(j=i-2;LT(L.r[0].key,L.r[j].key);--j) L.r[j+1]=L.r[j]; L.r[j+1]=L.r[0]; }//if }//insertsort //折半插入排序 void BInsertSort(Sqlist &L) { int i,j,low,high,m; for(i=2;i<=L.length;++i) { L.r[0]=L.r[i]; low=1; high=i-1; while(low<=high){ m=(low+high)/2; if(LT(L.r[0].key,L.r[m].key)) high=m-1; else low=m+1; }//while for(j=i-1;j>=high+1;--j) L.r[j+1]=L.r[j]; L.r[high+1]=L.r[0]; }//for

数据结构课程设计(附代码)

上海应用技术学院课程设计报告 课程名称《数据结构课程设计》 设计题目猴子选大王;建立二叉树;各种排序;有序表的合并;成绩管理系统;院系计算机科学与信息工程专业计算机科学与技术班级 姓名学号指导教师日期 一.目的与要求 1. 巩固和加深对常见数据结构的理解和掌握 2. 掌握基于数据结构进行算法设计的基本方法 3. 掌握用高级语言实现算法的基本技能 4. 掌握书写程序设计说明文档的能力 5. 提高运用数据结构知识及高级语言解决非数值实际问题的能力 二.课程设计内容说明 1. 项目一 (1) 对设计任务内容的概述 学生成绩管理** 任务:要求实现对学生资料的录入、浏览、插入和删除等功能。 输入:设学生成绩以记录形式存储,每个学生记录包含的信息有:学号和各门课程的成绩,设学生成绩至少3门以上。存储结构:采用线性链式结构。 (2) 详细设计 LinkList *create():输入学生成绩记录函数; void print(LinkList *head):显示全部记录函数 LinkList *Delete(LinkList *head):删除记录函数 LinkList *Insert(LinkList *head):插入记录函数 void menu_select():菜单选择 void ScoreManage():函数界面

(3) 程序流程图 (4) 程序模块及其接口描述 该程序可以分为以下几个模块: 1、菜单选择:void menu_select(); 提供五种可以选择的操作,在main函数中通过switch语句调用菜单menu_select()函数,进入不同的功能函数中完成相关操作。

C C++笔试面试题目汇总3——各种排序算法

C/C++笔试面试题目汇总3——各种排序算法 原文:https://www.sodocs.net/doc/2d16774441.html,/u/1222/showart_318070.html 排序算法是一种基本并且常用的算法。由于实际工作中处理的数量巨大,所以排序算法对算法本身的速度要求很高。而一般我们所谓的算法的性能主要是指算法的复杂度,一般用O方法来表示。在后面我将给出详细的说明。对于排序的算法我想先做一点简单的介绍,也是给这篇文章理一个提纲。 我将按照算法的复杂度,从简单到难来分析算法。 第一部分是简单排序算法,后面你将看到他们的共同点是算法复杂度为O(N*N)(因为没有使用word,所以无法打出上标和下标)。 第二部分是高级排序算法,复杂度为O(Log2(N))。这里我们只介绍一种算法。另外还有几种算法因为涉及树与堆的概念,所以这里不于讨论。 第三部分类似动脑筋。这里的两种算法并不是最好的(甚至有最慢的),但是算法本身比较奇特,值得参考(编程的角度)。同时也可以让我们从另外的角度来认识这个问题。 第四部分是我送给大家的一个餐后的甜点——一个基于模板的通用快速排序。由于是模板函数可以对任何数据类型排序(抱歉,里面使用了一些论坛专家的呢称)。 一、简单排序算法 由于程序比较简单,所以没有加什么注释。所有的程序都给出了完整的运行代码,并在我的VC环境下运行通过。因为没有涉及MFC和WINDOWS的内容,所以在BORLAND C++的平台上应该也不会有什么问题的。在代码的后面给出了运行过程示意,希望对理解有帮助。 1.冒泡法:(Gilbert:点这里有视频) 这是最原始,也是众所周知的最慢的算法了。他的名字的由来因为它的工作看来象是冒泡: #include void BubbleSort(int* pData,int Count) { int iTemp; for(int i=1;i=i;j--) { if(pData[j]

小学语文排序题方法技巧汇总排序

专题——句子 句子之排序 1、考点 定义:排序类题就是把一组顺序错乱的句子按照正确的顺序重新排列,解这类题的关键是要找出这组句子的行文顺序,再把它们重新排列。 2、例题分析 例题1:将下列句子排列正确。 ()科学家对此进行研究。 ()正常人的眼睛能感知这个世界的五彩缤纷,识别红、橙、黄、绿、青、蓝、紫,以及它们之间的各种过渡色,总共约六十多种。 ()如牛、羊、马等,几乎不会分辨颜色,反映到它们眼里的只有黑、白、灰三种颜色,很单调。 ()那么,动物的感色能力又如何呢? ()研究证实,大多数哺乳动物是色盲。 试题分析: 此题着重考察学生的语言组织能力。对于众多的句子如何确定第一句是解此题的关键。接着找出几个句子之间的联系点,这也是至关重要的一个因素。 解题思路: 首先,要通读所有的句子,整体感知这段文字,初步明确这段文字主要写的是什么,围绕什么来写的。在这段文字中,首先写的是人的眼睛对色彩的感知,而后过渡到动物。中间一句设问句是很好的承接,接下来是科学家投入了研究,最后是研究的结果,并以此举例说明。所有的句子试填好后,要将句子按正确的排列顺序通读一遍,最后检查序号是否正确。 参考答案:3 1 5 2 4。 例题2 : 将①-④句填在横线上,顺序恰当的一项是()。 沿池环水四周,新筑一道长600多米的环池路,还有那修复完美的明代遗迹“临流亭”,

四周环水,兀立池中,游客观望,流连忘返。 ①形态各异的飞禽雕塑,浮游水面 ②水上画舫往返,笑声朗朗 ③路面铺设的鹅卵石,在碧波辉映下,色彩鲜艳,晶莹闪烁 ④路边垂柳依依,清风送爽 ③④②① B、④②③① C、③④①② D、④③①② 解题指导: 这是一道在所给的语段中选择恰当的选项填空题。考查的是思维的连贯与严密。解答此类题目,要瞻前顾后,从空缺处的前文或后文找出句与句之间内在的联系,通过上下文要通畅连贯或句式要前后一致等方面来确定正确的选项。 此题空缺处前文是写“环池路”,与之文气连贯的当然是选项中③句,接着介绍“路面”,接着就为第④句介绍“路边”,然后由“沿池环水四周”的“路边”,自然引出第②句,介绍“水上”,最后第①句交待水上的“飞禽雕塑”,则“雕塑”又与后句的“临流亭”同属建筑,自然衔接。所以正确答案为“A”。参考答案:A 例题3 : ()这时,我们才发现社区里的工作人员虽然很多,但是在一些死角里还会看见灰尘。 ()到了社区,同学们都冻得发抖,但又不敢松懈。 ( )虽然很冷,但我们每个人额头上都有豆大的汗珠。 ()有的同学在擦窗户,有的同学在扫水泥地面,有的同学在捡石头,有的同学在除草,还有同学在推小车送垃圾,我也和一些同学捡石块。 ()由于风太大的缘故,扫起来了许多的尘土,把大家呛得直打喷气,但大家都不觉得苦,继续埋头苦干。 ()我们各自分工之后,都开始行动起来了。 ( ) 同学们把自己的活干完之后又去帮忙干别的事了。 解题思路: 乱句排文的练习可以帮助学生训练思维,此题是按事件发展顺序排列,先是事件的起因,再是事件的过程,最后是结果。 题目答案:2 1 7 4 5 3 6

排序算法学习报告

排序算法学习报告 一、学习内容 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。当待 排序记录的关键字都不相同时,排序结果是惟一的,否则排序结果不惟一。 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改变,则称这种排序方法是不稳定的。 要注意的是,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。 常见的排序算法 2.1插入排序 插入排序是这样实现的: 首先新建一个空列表,用于保存已排序的有序数列(我们称之为"有序列表")。 从原数列中取出一个数,将其插入"有序列表"中,使其仍旧保持有序状态。重复2号步骤,直至原数列为空。 插入排序的平均时间复杂度为平方级的,效率不高,但是容易实现。它借助了"逐步扩大成果"的思想,使有序列表的长度逐渐增加,直至其长度等于原列表的长度。 【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] 2.2冒泡排序冒泡排序是这样实现的:首先将所有待排序的数字放入工作列表中。 从列表的第一个数字到倒数第二个数字,逐个检查:若某一位上的数字大于他的下一位,则将它与它的下一位交换。 重复2号步骤,直至再也不能交换。

数据结构各种排序算法总结

数据结构各种排序算法总结 计算机排序与人进行排序的不同:计算机程序不能象人一样通览所有的数据,只能根据计算机的"比较"原理,在同一时间内对两个队员进行比较,这是算法的一种"短视"。 1. 冒泡排序BubbleSort 最简单的一个 public void bubbleSort() { int out, in; for(out=nElems-1; out>0; out--) // outer loop (backward) for(in=0; in a[in+1] ) // out of order? swap(in, in+1); // swap them } // end bubbleSort() 效率:O(N2) 2. 选择排序selectSort public void selectionSort() { int out, in, min; for(out=0; out

3. 插入排序insertSort 在插入排序中,一组数据在某个时刻实局部有序的,为在冒泡和选择排序中实完全有序的。public void insertionSort() { int in, out; for(out=1; out0 && a[in-1] >= temp) // until one is smaller, { a[in] = a[in-1]; // shift item to right --in; // go left one position } a[in] = temp; // insert marked item } // end for } // end insertionSort() 效率:比冒泡排序快一倍,比选择排序略快,但也是O(N2) 如果数据基本有序,几乎需要O(N)的时间 4. 归并排序mergeSort 利用递归,不断的分割数组,然后归并有序数组 效率为O(N*logN),缺点是需要在存储器中有一个大小等于被排序的数据项数目的数组。public void mergeSort() // called by main() { // provides workspace long[] workSpace = new long[nElems]; recMergeSort(workSpace, 0, nElems-1); } //-----------------------------------------------------------

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