基于流形排序的查询推荐方法
基于流形排序的查询推荐方法
朱小飞1,2,3，郭嘉丰1，程学旗1，杜攀1
【摘要】针对传统查询推荐方法中存在的相关性度量问题和冗余性问题，该文中提出了一种新的基于流形排序的查询推荐方法。该方法利用查询数据内在的全局流形结构来获得查询之间的相关性，可以有效避免传统方法中相关性度量对高维稀疏查询数据处理的不足；同时，该方法通过提升结构上具有代表性的查询来达到减小查询推荐的冗余性。在一个大规模商业搜索引擎查询日志上的实验结果表明：使用流形排序的查询推荐方法要优于传统查询推荐方法和现有的Hitting-time Ranking方法。
【期刊名称】中文信息学报
【年(卷),期】2011(025)002
【总页数】6
【关键词】查询推荐；流形排序；click-through data
1 引文
目前，互联网上存储了大量的信息，搜索引擎已经成为用户访问这些信息最有效的途径。用户通过输入想要查询的关键字到搜索引擎，然后搜索引擎返回搜索结果供用户使用。然而，构造一个合适的查询并不是一件轻松的事情，一方面因为查询通常比较短[1](1～2个词)并且存在歧义性[2](例如java，apple等)，另一方面，由于用户对所查询的内容不熟悉，使得自身对要查询什么内容不清楚，例如用户输入harry potter，他可能是对名字叫harry potter的一款游戏感兴趣，或者对同名的电影感兴趣，也可能对同名的小说感兴趣。如何帮助用户更好的找到需要的信息已经成为一个至关重要的问题。
各种排序算法比较
排序算法 一、插入排序(Insertion Sort) 1. 基本思想： 每次将一个待排序的数据元素，插入到前面已经排好序的数列中的适当位置，使数列依然有序；直到待排序数据元素全部插入完为止。 2. 排序过程： 【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] Procedure InsertSort(Var R : FileType); //对R[1..N]按递增序进行插入排序, R[0]是监视哨// Begin for I := 2 To N Do //依次插入R[2],...,R[n]// begin R[0] := R[I]; J := I - 1; While R[0] < R[J] Do //查找R[I]的插入位置// begin R[J+1] := R[J]; //将大于R[I]的元素后移// J := J - 1 end R[J + 1] := R[0] ; //插入R[I] // end End; //InsertSort // 二、选择排序 1. 基本思想： 每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。 2. 排序过程： 【示例】： 初始关键字[49 38 65 97 76 13 27 49] 第一趟排序后13 ［38 65 97 76 49 27 49] 第二趟排序后13 27 ［65 97 76 49 38 49] 第三趟排序后13 27 38 [97 76 49 65 49] 第四趟排序后13 27 38 49 [49 97 65 76] 第五趟排序后13 27 38 49 49 [97 97 76]
工作表中的排序教案
工作表中的排序 学习目标： 了解Excel在处理数据排序的原理；掌握和使用工作表排序的基本操作步骤和方法。 教学过程： 一、新课导入“ 在日常生活中，我们常常会将一些数据按大小不同，依次排序，以便人们做出比较、判断。这种情况下数据少的情况下我们可以迅速的做出判断和排序，但在数据繁杂的情况下就比较困难的比较出大小排列好顺序，这个时候我们就应该借助一些工具来完成。对于处理数据类的软件工具我们最常用的是Excel，下面我们就以某年意大利足球联赛的积分名次表为例，学习如何借助Excel来对数据进行排序。 二、精细操作 活动一：排序工具 1.单击Excel的菜单栏，找到“数据”选项，再找到“排序”这一工具。———（在此过程中先了解排序工具所在位置）并了解排序工具的含义如下图： 2.对需要排序的数据表大致要了解带着这几个问题： ①、数据表表头中包含哪些“关键字”例如：“积分”、“名次”“进球”等。 ②、我们需求是对那个“关键字”进行排序？ ③、范围选择是哪些？排序是升序还是降序？ 3.弄清上述问题，现在我们对“意大利足球联赛的积分名次表”中关键词“积分”栏进 行降序排序，具体操作如下： ⑴、用鼠标左键单击表格数据中任意一个单元格。
⑵、在菜单栏的“数据”项中选取“排序”栏，按（如图）选择排序需要的选项。 ⑶、设置好的排序，点击确定按钮，得出以下排序表和原表对比（如图）： 原 表 排 序 后 表 ⑷、在排序后的表格里名次所在列顺序有所变化，我们可以根据表格的“填充”功能把 顺序重新的填充（如图）
填充前填充后 活动二：保存 1、排序完成后需要对数据表保存具体操作： ⑴、单击文件（如图） ⑵、选好文档的格式，之后选择保存路径为桌面（如图） 活动三：练一练 通过电子表格排序功能对“学生成绩表”总分栏进行降序排序。
几种排序算法分析
《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
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。
岗位评价方法有排序法 Word 2007 文档
比较好的岗位评价的基本方法 目前比较好的岗位评价方法有排序法、分类法、因素比较法、评分法 排序法是根据一些特定的标准（例如工作的复杂程度、对组织的贡献大小等对各个职位的相对价值）进行整体比较，进而将职位按照相对价值的高低排列出一个次序。其基本步骤是： 1、对排序的标准达成共识。虽然排序法是对岗位的整体价值进行评价而排序，但也需要参与评估的人员对什么样的“整体价值”更高达成共识，如责任更大，知识技能更高，工作更加复杂，环境因素恶劣等。 2、选定参与排序的职位。如果公司较小可以选取全部职位进行排序。 3、评定人员根据事先确定评判标准，对公司同类岗位的重要性逐一作出评判，最重要的排在第一位，次要的、再次要的顺次往下排列。 4、将经过所有评定人员评定的每个岗位的结果加以汇总，得到序号和。然后将序号和除以评定人数，得到每一岗位的平均序数。最后，按平均序数的大小，由小到大评定出各岗位的相对价值的次序。 分类法是在岗位分析的基础上，对组织中全部或规定范围内岗位进行多层次的划分，即先确定等级结构，然后再根据工作内容对工作岗位进行归类。其基本步骤是： 1、按照经营过程中各类岗位的作用和特征，将公司的全部岗位分成几个大的系统。 2、将各个系统中的各岗位分成若干层次，最少分为5-6档，最多的可分为15-20档。 3、明确规定各档次岗位的工作内容、责任和权限。 4、明确各系统各档次（等级）岗位的资格要求。 5、评定出不同系统不同岗位之间的相对价值和关系。 因素比较法是一种量化的工作评估方法，它实际上是对职位排序法的一种改进。这种方法选择多种报酬因素，按照各种因素分别进行排序。其基本步骤是： 1、选择基准岗位。选择一些在不同企业中普遍存在的、工作内容相对稳定的、具有得到公认的市场工资水平的职位做为基准岗位。 2、分析这些基准岗位，找出一系列共同的报酬因素。这些报酬因素应该是一些能够体现职位之间本质区别的因素。如责任、工作的复杂程度等。 3、将每个基准职位的工资分配到相应的报酬因素上。 4、将待评估的职位在每个报酬因素上分别与基准职位相比较，确定待评估职位在各个因素上的工资率。将待评估职位在各个报酬因素上的工资率或者分数相加汇总，得到待评估职位的工资水平。 评分法也称点数法，该法首先是选定岗位的主要影响因素，并采用一定点数（分值）表示每一因素，然后按预先规定的衡量标准，对现有岗位的各个因素逐一评比、估价，求得点数，经过加权求和，最后得到各个岗位的总点数。其基本步骤是： 1、确定岗位评价的主要因素。四个方面：责任因素，知识技能因素，岗位性质因素，环境因素。并确定主要因素的权重。 2、对各评价因素区分出不同档别，并赋予一定的点数（分值）。 3、对各岗位进行评价。对各岗位每一因素打分，然后汇总，计算出各岗位的总点数。 4、根据各岗位的总点数进行排序，得到相对价值的高低。 上述各种方法之间有一定传承关系，目前，评分法是岗位评价的主流方法。如果需要评价的岗位数很少，前三种方法倒也不失为简单可行的选择。
几种常见内部排序算法比较
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 数据结构各种排序方法的综合比较 结论: 排序方法平均时间最坏时间辅助存储 简单排序O(n2) O(n2) O(1) 快速排序O(nlogn)O(n2)O(logn) 堆排序O(nlogn)O(nlogn)O(1) 归并排序O(nlogn)O(nlogn)O(n) 基数排序O(d(n+rd))O(d(n+rd))O(rd) PS:直接插入排序、冒泡排序为简单排序，希尔排序、堆排序、快速排序为不稳定排序 一、时间性能 按平均的时间性能来分，有三类排序方法： 时间复杂度为O(nlogn)的方法有：快速排序、堆排序和归并排序，其中以快速排序为最好；时间复杂度为O(n2)的有：直接插入排序、起泡排序和简单选择排序，其中以直接插入为 最好，特别是对那些对关键字近似有序的记录序列尤为如此； 时间复杂度为O(n)的排序方法只有，基数排序。 当待排记录序列按关键字顺序有序时，直接插入排序和起泡排序能达到O(n)的时间复杂度;而对于快速排序而言，这是最不好的情况，此时的时间性能蜕化为O(n2)，因此是应该尽量避免的情况。简单选择排序、堆排序和归并排序的时间性能不随记录序列中关键字的分布而改变。 二、空间性能 指的是排序过程中所需的辅助空间大小。 1. 所有的简单排序方法(包括：直接插入、起泡和简单选择)和堆排序的空间复杂度为O(1)； 2. 快速排序为O(logn)，为栈所需的辅助空间; 3. 归并排序所需辅助空间最多，其空间复杂度为O(n ); 4.链式基数排序需附设队列首尾指针，则空间复杂度为O(rd)。 三、排序方法的稳定性能 1. 稳定的排序方法指的是，对于两个关键字相等的记录，它们在序列中的相对位置，在排序之前和经过排序之后，没有改变。 2. 当对多关键字的记录序列进行LSD方法排序时，必须采用稳定的排序方法。 3. 对于不稳定的排序方法，只要能举出一个实例说明即可。 4. 快速排序和堆排序是不稳定的排序方法 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 排序算法比较 主要容： 1)利用随机函数产生10000个随机整数，对这些数进行多种方法排序。 2）至少采用4种方法实现上述问题求解（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），并把排序后的结功能果保存在不同的文件里。 3）给出该排序算法统计每一种排序方法的性能（以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。 程序的主要功能： 1.随机数在排序函数作用下进行排序 2.程序给出随机数排序所用的时间。 算法及时间复杂度 （一）各个排序是算法思想： （1）直接插入排序：将一个记录插入到已排好的有序表中，从而得到一个新的，记录数增加1的有序表。 （2）冒泡排序：首先将第一个记录的关键字和第二个记录的关键字进行比较，若为逆序，则将两个记录交换，然后比较第二个记录和第三个记录的关键字。依此类推，直到第N-1和第N个记录的 关键字进行过比较为止。上述为第一趟排序，其结果使得关键字的最大纪录被安排到最后一个记录的位置上。然后进行第二趟起泡排序，对前N-1个记录进行同样操作。一共要进行N-1趟起泡排序。 （3）快速排序：通过一趟排序将待排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，已达到整个序列有序。 （4）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。 时间复杂度分析 10000个数据的时间比较： 程序源代码： /********************************************************************************************** package test; public class SortArray { private static final int Min = 1;//生成随机数最小值 private static final int Max = 10000;//生成随机数最大值 private static final int Length = 10000;//生成随机数组长度(测试的朋友建议不要超过40000,不然你要等很久,如果你电脑配置绝对高的情况下你可以再加个0试试) public static void main(String[] args) { System.out.println("数组长度："+Length+", Min："+Min+", Max："+Max); long begin; long end; int arr[] = getArray(Length); 现场管理的几个基本方法 现场管理，简言之，就是生产现场的基础管理、综合管理。现场管理有那些特点由那些要素组成有那些基本的管理方法下面就现场管理的“一个定义、五个特点、五大要素、两个基本观念、九个基本方法”作简要介绍。 1 现场管理的定义现场管理就是运用科学的管理思想、管理方法和管理手段，对现场的各种生产要素，如人(操作者和管理者)、机(机器设备)、料(原料和零部件)、法(工艺和监测方法)、环(环境)、资(资金)、能(能源)、信(信息)等，进行合理配置和优化组合的动态过程，通过计划、组织、领导、协调和控制等管理职能，以保证现场按预定的目标，实现优质、高效、低耗、均衡、安全、文明的生产作业。 2 现场管理的五个特点 现场管理具有基础性、系统性、群众性、规范性和动态性五个特点。 基础性。企业管理一般可分三个层次，即最高领导层的决策性管理、中间管理层的执行性与协调性管理、作业层的控制性现场管理。现场管理属于基层管理，是企业管理的基础。基础工作健全与否，直接影响现场管理的水平。通过加强现场管理，又可以进一步健全基础工作。加强现场管理要从基层建设、基本功训练、基本素质的提高来开展。 系统性。现场管理是从属于企业管理这个大系统的一个子系统。人、机、料、法、环、资、能、信等生产要素，通过生产现场有机的转换过程，向环境输出各种合格的产品或服务。同时，反馈转换中的各种信息，以促进各方面工作的改善。系统性特点要求生产现场必须实行统一指挥，不允许各行其是。各项专业管理虽自成体系，但在生产现场必须协调配合，服从现场整体优化的要求。 群众性。现场管理的核心是人。人与人、人与物的组合是现场生产要素最基本的组合，不能见物不见人。现场的一切生产活动、各项管理工作都要现场的人去掌握、去操作、去完成。 .1 算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类： ?比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。 ?非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此也称为线性时间非比较类排序。 0.2 算法复杂度 0.3 相关概念 ?稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。 ?不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a 可能会出现在b 的后面。 ?时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。 ?空间复杂度：是指算法在计算机 内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。 1、冒泡排序（Bubble Sort） 冒泡排序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，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。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。 1.1 算法描述 ?比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个； ?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，这样在最后的元素应该会是最大的数； ?针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个； ?重复步骤1~3，直到排序完成。 1.2 动图演示 1.3 代码实现 ? 2、选择排序（Selection Sort） 选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。 2.1 算法描述 n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下： ?初始状态：无序区为R[1..n]，有序区为空； ?第i趟排序(i=1,2,3…n-1)开始时，当前有序区和无序区分别为R[1..i-1]和R(i..n）。该趟排序从当前无序区中-选出关键字最小的记录R[k]，将它与无序区的第1个记录R交换，使R[1..i]和R[i+1..n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区； ?n-1趟结束，数组有序化了。 2.2 动图演示 2.3 代码实现 ? 实验六各种排序方法的比较 一、实验目的 1．通过实验掌握排序的基本概念，对排序的稳定性及排序的时间复杂性有深刻的认识。 2．掌握各种排序方法的基本思想和算法实现。 3．能够灵活地选用某种排序方法解决问题。 二、实验要求 1．认真阅读和掌握本实验的参考程序。 2．保存程序的运行结果，并结合程序进行分析。 三、实验内容 编写一个程序，对所给的数据(程序中给出或通过键盘初始化均可)进行排序，要求尽可能多的选择不同的排序算法，并显示排序前和排序后的结果。 #include while ((temp.key < pvector->record[j].key) && (j >= 0)) { pvector->record[j + 1] = pvector->record[j]; j--; } if (j != (i - 1)) pvector->record[j + 1] = temp; } } /*二分法插入排序*/ void binSort(SortObject * pvector) { int i, j, left, mid, right; RecordNode temp; for (i = 1; i < pvector->n; i++) { temp = pvector->record[i]; left = 0; right = i - 1; while (left <= right) { mid = (left + right) / 2; if (temp.key 各种排序法的比较 按平均时间将排序分为四类： （1）平方阶(O(n2))排序 一般称为简单排序，例如直接插入、直接选择和冒泡排序； （2）线性对数阶(O(nlgn))排序 如快速、堆和归并排序； （3）O(n1+￡)阶排序 ￡是介于0和1之间的常数，即0<￡<1，如希尔排序； （4）线性阶(O(n))排序 如桶、箱和基数排序。 各种排序方法比较： 简单排序中直接插入最好，快速排序最快，当文件为正序时，直接插入和冒泡均最佳。 影响排序效果的因素： 因为不同的排序方法适应不同的应用环境和要求，所以选择合适的排序方法 应综合考虑下列因素： ①待排序的记录数目n； ②记录的大小(规模)； ③关键字的结构及其初始状态； ④对稳定性的要求； ⑤语言工具的条件； ⑥存储结构； ⑦时间和辅助空间复杂度等。 不同条件下，排序方法的选择 (1)若n较小(如n≤50)，可采用直接插入或直接选择排序。 当记录规模较小时，直接插入排序较好；否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人，应选直接选择排序为宜。 (2)若文件初始状态基本有序(指正序)，则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜； (3)若n较大，则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序。 快速排序是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法，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。从单个记录起进行两两归并，排序算法并不值得提倡，通常可以将它和直接插入排序结合在一起使用。先利用直接插入排序求得较长的有序子文件，然后再两两归并之。因为直接插入排序是稳定的，所以改进后的归并排序仍是稳定的。 常见经典排序算法 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 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 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 高成效管理者的九条工作策略 成功管理者工作的基础性方法1、高速的公文处理，其核心 是保持办公桌的“清空”状态，果断加勤快就能做到。 2、3点应付繁杂的电子邮件2-1、削减接收邮件的数目。 2-2、区分优先级 2-3、使用高效率的电子邮件处理工具。 3、顽强跟进——决不半途而废。 4、向科技要效率。 成功管理者的时间管理艺术 5、把握时间与工作进度。高效、及时完成工作任务。 6、节省时间与消除浪费相结合。成功管理者向“梯顶”冲刺的关键技术 7、专注要务，争创最佳。 8、化干扰与分心等烦人之事为职业发展的“资产”。 9、通过有成效的授权来提高自己的工作效率。 顶级管理者个人工作于时间管理的基本方法 一、“残酷无情”的文件处理原则TRAF法——实现办公桌整洁的四步法 Toss it——“残酷无情”地抛弃Refer it——转传他人或与相关人一起处置 Act on it personally——就此采取亲身行动 File it——归卷 这种方法就是TRAF法 克服运用TRAF法的障碍 拼图焦点法——像玩拼图游戏一样给每个文件一块一块放到合适的位置上。 风卷残云，消除积压法——做好每天的TRAF工作基础上，每个礼拜运用TRAF法两三次来处理以前积压的文件。 动态追踪——使时间倍增的利器备忘录、跟进长期项目、记事卡等。 经理人的经验之谈 学习参考，化混沌为有序，打造万无一失的文件处理系统。 二、管理蜂拥而至的电子邮件 管理者应付超量电子邮件的妙法高招 Traf法：T=删除 R=转发 A=行动F=保存 两步走的回应策略：及时回应和区别答复 减少电子邮件、高效的控制方法、拥有全职助理的极大便利、是否打印出来、对电子邮件进行分类并区分优先度、用格式化的方法。走出电邮窘境：平衡电子邮件与面谈两种沟通方式 郭士纳的法宝 常见问题 顶级管理者信赖的五条电子邮件处理办法小结： 1、减少不必要的收件人数 目； 2、效仿新闻报道的行文风 格：首先是大字标题，然 后补充细节； 3、在一封内容较长的电子邮 件的顶端写上信息摘要； 4、使用“不许换页”规则， 全部信息单屏显示，长信 用附件发送； 5、尽量把全部内容浓缩在主 题栏中。 顶级管理者的成功利器 三、待办事项清单——重要的时间管理工具 艾维。李价值25000美元的待办事项清单 顶级管理者待办事项清单的三种样式 实用详细型、滚动型、最小限度型。 数据排序的几种方法(c语言实现) /* 功能：用以下几种方法实现c语言中的常用排序 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 堆排序 归并排序 基数排序 希尔排序 */ #include <stdio.h> void select_Sort1(int a[],int n); void select_Sort2(int a[],int n); void bubble_Sort(int a[],int n); void insert_Sort(int a[],int n); void quick_Sort(int a[],int low,int high); int findpos(int a[],int low,int high); int main() { int a[10]; int i; printf("please enter ten int number:\n"); for(i=0;i<10;i++) { scanf("%d",&a[i]); } //select_Sort2(a,10); //bubble_Sort(a,10); //insert_Sort(a,10); quick_Sort(a,0,9); printf("after sorted:\n"); for(i=0;i<10;i++) { printf("%5d",a[i]); } return 0; } //===========================第一种方法：选择排序法======================================= //用一种较为容易理解的方法实现选择排序 void select_Sort1(int a[],int n) { int i,j,k; //外部循环从小到大，依次找出各位置上的值（最后一个位置上的值除外，因为在循环的过程中各个位置上的值逐渐确定下来，最后一个值自然就确定了） for(i=0;i<n-1;i++) { //内部循环从外部循环指针的下一个位置开始，将后续位置上取到的值逐渐与外部循环所对应的指针上的值进行比较 for(j=i+1;j<n;j++) { if(a[j]<a[i]) { // 找到比该位置上的值小的值就进行一次交换 k=a[i]; a[i]=a[j]; a[j]=k; } } } } //以下方法实现起来效率更高，之所以效率高是因为找到一个比外循环指针所对应值更小的值时没有马上交换而是把位置先记录下来，内循环结束后再交换 void select_Sort2(int a[],int n) { int i,j,k,t; //外部循环从小到大，依次找出各位置上的值（最后一个位置上的值除外，因为在循环的过程中各个位置上的值逐渐确定下来，最后一个值自然就确定了） for(i=0;i<n-1;i++) { //内部循环从外部循环指针的下一个位置开始，将后续位置上取到的值逐渐与外部循环所对应的指针上的值进行比较 k=i;//k的作用是记录内部指针一趟比较下来，哪个位置所对应的值比外指针所对应的值小，将该位置存放到k中，默认情况下k的值是外指针对应位置 for(j=i+1;j<n;j++) {数据结构各种排序方法的综合比较
十 大 经 典 排 序 算 法 总 结 超 详 细
排序算法时间复杂度比较
现场管理的几个基本方法
十大经典排序算法
实验 各种排序方法的比较
各种排序法比较
常见的八种经典排序方法
几种排序算法的分析与比较--C语言
工作排序的基本方法
数据排序的几种方法c语言实现
- 各种内部排序方法的比较
- 数据结构中几种常见的排序算法之比较
- 几种排序方法的比较
- 各种排序算法的总结和比较
- 几种排序算法的平均性能比较(实验报告)
- c语言各种排序方法及其所耗时间比较程序
- 数据结构中各种排序比较
- 各种排序方法的比较(C语言版)
- 多种排序方法的实现_以及各种方法之间的比较
- 各种排序方法的综合比较
- 数据结构课程设计各种排序算法比较
- 各种排序算法比较
- 数据排序的几种方法c语言实现
- C语言各种排序方法及其所耗时间比较程序
- 各种排序方法的比较和选择
- (完整word版)各种内排序算法的实现及性能比较
- 数据结构各种排序方法的综合比较
- 各种排序方法总结
- 各种排序方法的综合比较
- 几种排序算法效率的比较