文档库 最新最全的文档下载
当前位置:文档库 › 排序算法应用一(快速、选择、冒

排序算法应用一(快速、选择、冒

排序算法应用一(快速、选择、冒
排序算法应用一(快速、选择、冒

排序算法应用一(快速、选择、冒泡法排序)

二、设计思路

1、总体设计

1)分析程序的功能

(1)输入10个数

(2)对10个数用三种方法进行排序

2)系统总体结构:设计程序的组成模块,简述各模块功能。

(1)主函数输入数据,输出结果

(2)五个其它函数,三种不同方法(快速法选择法冒泡法)对数据进行排序

2、各功能模块的设计:说明各功能模块的实现方法

3、设计中的主要困难及解决方案

在这部分论述设计中遇到的主要困难及解决方案。

(1)使用“选择法”进行排序,用函数实现并统计排序次数。

(2)使用“quicksort”法进行排序,用函数实现并统计排序次数。

(3)使用“冒泡法”进行排序,用函数实现并统计排序次数

4、你所设计的程序最终完成的功能

1)说明你编制的程序能完成的功能

使数据按照一定次序(升序或降序)排列

2)准备的测试数据及运行结果

准备测试的数据:

19 88 70 20 23 14 13 27 54 41

运行结果:

输入10个无序的数

19 88 70 20 23 14 13 27 54 41

冒泡法排序结果为:

排序次数为11次

13 14 19 20 23 27 41 54 70 88

选择法排序结果为:

排序次数为10次

13 14 19 20 23 27 41 54 70 88

快速法排序结果为:

排序次数为13次

13 14 19 20 23 27 41 54 70 88

Press any key to continue

三、程序清单

#include

const int N=10;

int j1=0;

void sort1(int *a,int N) //冒泡法排序

{

int i,j,t;

for(i=0;i

for(j=0;j

if(a[j]>a[j+1])

{

t=a[j];

a[j]=a[j+1];

a[j+1]=t;

}

cout<<"排序次数为"<

for(i=0;i

cout<

cout<

}

void sort2(int *b,int N) //选择法排序

{

int i,j,k,t;

for(i=0;i

{

k=i;

for(j=i+1;j

if(b[j]

k=j;

t=b[k];

b[k]=b[i];

b[i]=t;

}

cout<<"排序次数为"<

for(i=0;i

cout<

cout<

}

void swap(int &a,int &b) //交换两个数

{

int c;

c=a;

a=b;

b=c;

}

int Partition(int array[],int low,int high) //将数组分成两部分,前一部分的值均比后一部分值小

{ //返回分界点int key;

key=array[low];

while(low

{

while(low=key)

high--;

swap(array[low],array[high]);

while(low

low++;

swap(array[low],array[high]);

}

return low;

}

int Sort3(int array[], int low, int high) //快速法排序{

if(low

{

int key=Partition(array,low,high);

Sort3(array,low,key-1);

Sort3(array,key+1,high);

}

j1++;

return j1;

}

void mpjg(int array[]) //快速法结果输出{

for(int i=0;i

cout<

cout<

}

void main()

{

int a[N],b[N],c[N];

cout<<"输入"<

for(int i=0;i

cin>>a[i];

for(i=0;i

{

b[i]=a[i];

c[i]=a[i];

}

cout<<"冒泡法排序结果为:"<

sort1(a,N);

cout<<"选择法排序结果为:"<

sort2(b,N);

cout<<"快速法排序结果为:"<

cout<<"排序次数为"<

mpjg(c);

}

(说明:程序清单中一定要有注释。将程序中自己编写的代码列在此处,系统自动生成的代码就不要列出了。程序清单部分的行间距设为1行即可。)

四、对该设计题目有何更完善的方案

1、对自己完成程序进行自我评价。

在课程设计过程中我尽自己最大努力使程序完善,尽管如此,由于自己所学有限不

免有缀余和不足,但相信随着知识的丰富和对任务认识的加深,一定会找到更好的解决方案。

2、对课题提出更完善的方案

五、收获及心得体会

1.自学能力有了很大的提高

2.在老师悉心教导下提高了自己建立程序文档、归纳总结的能力

3.与同学老师的交流能力有所提高

日期:2009年 6 月20 日

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。

Python学习笔记:八大排序算法!

一、插入排序 介绍 插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的、个数加一的有序数据。 算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2)。 插入排算法是稳定的排序方法。 步骤 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将新元素插入到该位置中 ⑥重复步骤2 排序演示

算法实现 二、冒泡排序 介绍 冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单的排序算法,时间复杂度为O(n^2)。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。原理 循环遍历列表,每次循环找出循环最大的元素排在后面; 需要使用嵌套循环实现:外层循环控制总循环次数,内层循环负责每轮的循环比较。 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。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。 ③针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。 ④持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。

算法实现: 三、快速排序 介绍 快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进,借用了分治的思想,由C. A. R. Hoare在1962年提出。 基本思想 快速排序的基本思想是:挖坑填数+ 分治法。 首先选出一个轴值(pivot,也有叫基准的),通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小,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。 实现步骤

算法分析与设计总结

第一章算法概述 1.算法:解决问题的一种方法或过程;由若干条指令组成的有穷指令。 2.算法的性质: 1)输入:有零个或多个输入 2)输出:有至少一个输出 3)确定性:每条指令是清晰的、无歧义的 4)有限性:每条指令的执行次数和时间都是有限的 3.算法与程序的区别 程序是算法用某种程序设计语言的具体实现 程序可以不满足算法的有限性 4.算法复杂性分析 1)算法的复杂性是算法运行所需要的计算机资源的量,需要时间资源的量称为时间复 杂性,需要空间资源的量称为空间复杂性 2)三种时间复杂性:最坏情况、最好情况、平均情况 3)可操作性最好且最有实际价值的是最坏情况下的时间复杂性 第二章递归与分支策略 1.递归概念:直接或间接调用自身的算法 2.递归函数:用函数自身给出定义的函数 3.递归要素:边界条件、递归方程 4.递归的应用 ?汉诺塔问题 void Hanuo(int n,int a,int b,int c) { if(n==1) return; Hanuo(n-1,a,c,b); move(a,b) Hanuo(n-1,c,b,a); } ?全排列问题 void Perm(Type list[],int k,int m) { //产生list[k,m]的所有排列 if(k == m) { for(int i = 0;I <= m;i++) cout<

各个排序算法及其代码

常见排序算法的实现(一)→插入排序 插入排序是最简单最直观的排序算法了,它的依据是:遍历到第N个元素的时候前面的N-1个元素已经是排序好的了,那么就查找前面的N-1个元素把这第N 个元素放在合适的位置,如此下去直到遍历完序列的元素为止。 算法的复杂度也是简单的,排序第一个需要1的复杂度,排序第二个需要2的复杂度,因此整个的复杂度就是 1 + 2 + 3 + …… + N = O(N ^ 2)的复杂度。[详细内容] void insert_sort(int s[],int n) { int i,j,temp; for(i=1;i=0&&s[j]>temp) { s[j+1]=s[j]; j--; } s[j+1]=temp; } } 常见排序算法的实现(二)→shell排序 shell排序是对插入排序的一个改装,它每次排序把序列的元素按照某个增量分成几个子序列,对这几个子序列进行插入排序,然后不断缩小增 量扩大每个子序列的元素数量,直到增量为一的时候子序列就和原先的待排列序列一样了,此时只需要做少量的比较和移动就可以完成对序列的排序 了。[详细内容] void shell_sort(int s[],int n) {//希尔 int d=0; int i,j,temp; for(d=n/2;d>=1;d/=2) { for(i=d;i=0&&s[j]>temp) { s[j+d]=s[j]; j=j-d; } s[j+d]=temp;

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. {

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

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 void sort(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; } }

} } 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 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*/ } }

《计算机算法设计与分析》习题及答案

《计算机算法设计与分析》习题及答案 一.选择题 1、二分搜索算法是利用( A )实现的算法。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 2、下列不是动态规划算法基本步骤的是( A )。 A、找出最优解的性质 B、构造最优解 C、算出最优解 D、定义最优解 3、最大效益优先是(A )的一搜索方式。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 4. 回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是( A )。 A、子集树 B、排列树 C、深度优先生成树 D、广度优先生成树 5.下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是(B )。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 6、衡量一个算法好坏的标准是( C )。 A 运行速度快 B 占用空间少 C 时间复杂度低 D 代码短 7、以下不可以使用分治法求解的是( D )。 A 棋盘覆盖问题 B 选择问题 C 归并排序 D 0/1背包问题 8. 实现循环赛日程表利用的算法是(A )。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 9.下面不是分支界限法搜索方式的是(D )。 A、广度优先 B、最小耗费优先 C、最大效益优先 D、深度优先 10.下列算法中通常以深度优先方式系统搜索问题解的是(D )。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法

11.备忘录方法是那种算法的变形。( B ) A、分治法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 12.哈夫曼编码的贪心算法所需的计算时间为(B )。 A、O(n2n) B、O(nlogn) C、O(2n) D、O(n) 13.分支限界法解最大团问题时,活结点表的组织形式是(B )。 A、最小堆 B、最大堆 C、栈 D、数组 14.最长公共子序列算法利用的算法是(B)。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 15.实现棋盘覆盖算法利用的算法是(A )。 A、分治法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 16.下面是贪心算法的基本要素的是(C )。 A、重叠子问题 B、构造最优解 C、贪心选择性质 D、定义最优解 17.回溯法的效率不依赖于下列哪些因素( D ) A.满足显约束的值的个数 B. 计算约束函数的时间 C.计算限界函数的时间 D. 确定解空间的时间 18.下面哪种函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略(B ) A.递归函数 B.剪枝函数 C。随机数函数 D.搜索函数 19. (D)是贪心算法与动态规划算法的共同点。 A、重叠子问题 B、构造最优解 C、贪心选择性质 D、最优子结构性质 20. 矩阵连乘问题的算法可由( B )设计实现。 A、分支界限算法 B、动态规划算法 C、贪心算法 D、回溯算法 21. 分支限界法解旅行售货员问题时,活结点表的组织形式是( A )。

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 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

选择排序的算法实现

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。

维吉尼亚算法分析及应用

维吉尼亚算法分析及应用 一.实验目的 通过应用维吉尼亚算法对数据进行加解密的操作,了解维吉尼亚的加解密的机制,加深对维吉尼亚的算法理解 二.试验环境 安装Windows操作系统的PC机,具有C语言编译环境 三.试验原理 加密过程很简单,就是给定密码字母X和明文字母Y,密文字母是位于X行和Y列的那个字母。这样就决定了加密一天消息与消息一样长的密钥字符串,通常,迷药字符串事是密钥的重复。 使用查表的方式多加密几次就能很轻易的总结出规律:将A-Z以0-25编号,那么加密过程就是,在代换表的第一行中找到消息字母,如W,然后向后移D次(即3次),所得的字母就是密文了。如果数到末位,那么下一次移位就是从头(即A)继续也就是说,可以将A-Z看成一个环,加密过程就是找到消息字母后,将指针往环的某个特定方向移位,次数就是密钥字母所代表的数字,这其实是一个模26的过程。 扩展一下,以上加密仅能对26个字母进行加密,而且不能区分大小写,但其实英文中除了字母外,还有标点符号,还有空格。如果考虑到大部分英文字符,那个维吉尼亚代换表将比较大,而且有点浪费空间,如果能将被加密的字符有N个如果把这N个字符建成一个环,那么加密过程即使模N的过程,即C(I)=K(I)+P(I)modN,其中,K,C,P分别代表的是密钥空间,密文空间,消息(明文)空间。 四.主要代码 #include #include #include char Vigenere(char m,char k) { if (m==' ') return m; else { if (m>=65&&m<=90)m=m+32; m=((m-97)+(k-97)); if (m>25)m=m%26; m=m+97; return m;

10.1几种基本排序算法的实现

数据结构实验 报告 实验题目:几种基本排序算法的实现 :耀 班级:计嵌151 学号:1513052017

一、实验目的 实现直接插入排序,冒泡排序,简单选择排序,快速排序,希尔排序,堆排序等6种常用部排序算法,比较各算法的比较次数和移动次数。 二、数据结构设计 (1)设计待排序记录的存储结构。 (2)设计待排序数据的存储结构。 (3)输入:待排序数据的数据个数和数据可由键盘输入,也可由程 序生成伪随机数,以菜单方式选择上述排序方法中的一个,并指明输出第几趟排序的结果。 (4)输出:各趟排序结果或指定趟的排序结果,以及对应的关键字 比较次数和移动次数。 三、算法设计与N-S图 算法设计: 编写一个主函数main(),在主函数中设计一个简单的菜单,分别调用6种部排序算法。 为了对各种排序算法的性能进行比较,算法中的主要工作是在已知算法的适当位置插入对关键字的比较次数和移动次数的计数操作。为

此,可设立一个实现排序算法中的关键字比较的函数;设立一个实现排序算法中的关键字移动的函数;设立一个实现排序算法中的关键字交换的函数,从而解决比较次数和移动次数的统计问题。 数据的输入也可以通过菜单选择输入方式:键盘输入或由伪随机数程序生成数据,以便随时更换排序数据,并按照不同要求对排序数据进行排序,输出排序的结果以及对应的关键字比较次数和移动次数。对于测试数据,算法中可以考虑几组数据的典型性,如正序,逆序和不同程度等,以取得直观的感受,从而对不同算法进行比较。 四、程序清单 #include using namespace std; void showMenu() { cout << " * 菜单* " << endl; cout << " 1.直接插入排序" << endl; cout << " 2.冒泡排序" << endl; cout << " 3.简单选择排序" << endl; cout << " 4.快速排序" << endl; cout << " 5.希尔排序" << endl; cout << " 6.堆排序" << endl; cout << " 7.退出程序" << endl; } struct SqList{ int * key; int length; }; void CreateSqList(SqList &sl)//type为int { int n; cout << "建立顺序表" << endl << "请输入顺序表的长度" << endl;

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.wendangku.net/doc/507576187.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。

选择法排序的教学设计

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

排序算法的实现与演示需求分析报告

需 求 分 析 报 告 课程设计题目:排序算法实现与演示系统专业:计算机科学与技术 班级: 姓名:

一.问题的提出 1.1编写目的 排序在人们的日常生活和学习、科研、生产等各个方面有着重要的应用。因此掌握常用的排序算法是很必要的。此次设计拟开发一个排序算法演示系统,以提高对排序算法的掌握程度。 本系统实现各种内部排序:直接插入排序、冒泡排序、直接选择排序、希尔排序、快速排序、堆排序、归并排序演。用户可以选择排序算法以演示输入数据在该排序算法下的排序过程。 1.2项目背景 课程设计题目:排序算法实现与演示系统 本课题的指导老师: 本课题的任务开发者: 该设计系统与其他系统的关系:相辅相成,紧密相关 1.3定义 文档中所用到的专业术语: 1.4参考资料

[1] 李云清,杨庆红.数据结构(C语言版).北京:人民邮电出版社,2004. [2]严蔚敏,吴伟民.数据结构(C语言版).北京:清华大学出版.1997. [3] 苏光奎,李春葆.数据结构导学.北京:清华大学出版.2002. [4] 周海英,马巧梅,靳雁霞.数据结构与算法设计.北京:国防工业出版社,2007. [5] 张海藩. 软件工程导论. 北京:清华大学出版社.2003. 随着计算机的普及,数据结构的应用与开发也深入我们的生活学习当中,其中排序算法也影响极深,通过这次排序算法的实现,希望更多人可以学会并运用排序算法。 二.任务概述 2.1目标 了解并掌握数据结构与算法的设计方法,具备初步的独立分析和设计能力; 初步掌握软件开发过程的问题分析、系统设计、程序编码、测试等基本方法和技能; 提高综合运用所学的理论知识和方法独立分析和解决问题的能力; 训练用系统的观点和软件开发一般规范进行软件开发,培养软件工作者所应具备的科学的工作方法和作风。 2.2运行环境 Microsoft Visual C++ 2008 2.3用户的特点 排序算法实现与演示系统使用者:具有一定的计算机操作能力和知识。 系统调用人员:具有很高的专业知识水平,理解排序算法实现与演示系统的运行机制,可以对开放代码进行阅读和分析,以完成其系统独特的需求。 2.4条件与限制 课程设计代码编写测试时间短、技术力量弱,设备具有约束性。 三.数据描述

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

选择排序法教案

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)

a(i)=tmp end if next i 以此类推,我们得到一个通式,用于排第j个数For i=j+1 to 10 if a(j)

c语言各种排序法详细讲解

一插入排序 1.1 直接插入排序 基本思想:每次将一个待排序额记录按其关键码的大小插入到一个已经排好序的有序序列中,直到全部记录排好序。 图解:

1.//直接顺序排序 2.void InsertSort(int r[], int n) 3.{ 4.for (int i=2; i

代码实现: [cpp]view plain copy 1.//希尔排序 2.void ShellSort(int r[], int n) 3.{ 4.int i; 5.int d; 6.int j; 7.for (d=n/2; d>=1; d=d/2) //以增量为d进行直接插入排序 8. { 9.for (i=d+1; i0 && r[0]

选 择 排 序 算 法 原 理

选择排序原理证明及Java实现 简单介绍 ? 选择排序是较为简单的排序算法之一,它的原理就是每次把剩余元素中最小的那个挑选出来放在这些剩余元素的首位置,举个栗子: 长度为5的一个数组:3,0,-5,1,8 第一次选择后: -5,0,3,1,8 第二次选择后: -5,0,3,1,8 第三次选择后: -5,0,1,3,8 第四次选择后: -5,0,1,3,8 最后一次选择: -5,0,1,3,8 注:标记红色字体的为发生交换的元素,下划线标记的为剩余元素 简单证明 ? 设数组a共有N个元素,对其进行选择排序: ?第一次选择将最小元素放在的位置,即此刻最小 ? 第二次选择将上一步操作后的剩余元素中的最小元素放在?的位置,因此必然小于等于,由于此刻的是从上一步操作后的剩余元素中选出的,必然也大于等于 同理,共经过N次选择后: Java代码实现

public class SelectionSort { public static void sort(Comparable[] a){ --排序操作 int min,i,j; for (i=0;i=a.length-1;i++){ --从头到尾选择length次 for (j=i+1;j=a.length-1;j++){ if (isLess(a[j],a[min])) } --采用打擂原理获取最小值的索引 exchange(a,i,min); public static boolean isLess(Comparable x,Comparable y){ return https://www.wendangku.net/doc/507576187.html,pareTo(y)0; } --判断x是否小于y public static void exchange(Comparable[] a,int i,int j){ --交换数组a中索引i和j所指的元素的值 Comparable t=a[i]; a[i]=a[j]; public static boolean isOrdered(Comparable[] a){ --判断数组是否有序 for (int i=0;i=a.length-2;i++){ if (a[i].compareTo(a[i+1])=0) continue; return false; return true;

各种排序实验报告

【一】需求分析 课程题目是排序算法的实现,课程设计一共要设计八种排序算法。这八种算法共包括:堆排序,归并排序,希尔排序,冒泡排序,快速排序,基数排序,折半插入排序,直接插入排序。 为了运行时的方便,将八种排序方法进行编号,其中1为堆排序,2为归并排序,3为希尔排序,4为冒泡排序,5为快速排序,6为基数排序,7为折半插入排序8为直接插入排序。 【二】概要设计 1.堆排序 ⑴算法思想:堆排序只需要一个记录大小的辅助空间,每个待排序的记录仅占有一个存储空间。将序列所存储的元素A[N]看做是一棵完全二叉树的存储结构,则堆实质上是满足如下性质的完全二叉树:树中任一非叶结点的元素均不大于(或不小于)其左右孩子(若存在)结点的元素。算法的平均时间复杂度为O(N log N)。 ⑵程序实现及核心代码的注释: for(j=2*i+1; j<=m; j=j*2+1) { if(j=su[j]) break; su[i]=su[j]; i=j; } su[i]=temp; } void dpx() //堆排序 { int i,temp; cout<<"排序之前的数组为:"<=0; i--) { head(i,N); } for(i=N-1; i>0; i--) {

temp=su[i]; su[i]=su[0]; su[0]=temp; head(0,i-1); } cout<<"排序之后的数组为:"<

相关文档
相关文档 最新文档