数据结构实验报告
实验题目:几种基本排序算法的实现
姓名:张耀
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种常用内部排序算法,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种内部排序算法。
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;
cin >> n;
sl.length = n;
sl.key = new int[sl.length + 1];
cout << "请输入数据:" << endl;
for (int i = 1; i <= sl.length; i++)
{
cin >> sl.key[i];
}
}
void Copy(SqList &L1,SqList &L2)
{
L2.length = L1.length;
L2.key = new int[L1.length + 1];
for (int i = 1; i <=L1.length; i++)
{
L2.key[i] = L1.key[i];
}
}
void OutPut(SqList &L)
{
for (int j = 1; j <= L.length; ++j)
cout << L.key[j] << "\t";
cout << endl;
}
void InsertSort(SqList & L)
{//对顺序表L作直接插入排序
int k = 0;
int compare_Time, move_Time;
compare_Time = move_Time = 0;
for (int i = 2; i <= L.length; i++)
{
if (L.key[i] <= L.key[i - 1])//"<"需将L.key[i]插入有序子表
{
L.key[0] = L.key[i];//复制为哨兵
L.key[i] = L.key[i - 1];
int j;
for (j = i - 2; L.key[0] <= L.key[j]; --j)
{
compare_Time++;
L.key[j + 1] = L.key[j];//记录后移
move_Time++;
}
L.key[j + 1] = L.key[0];//插入到正确位置
k++;
cout << "第" << k << "趟排序结果:"; OutPut(L);
}
compare_Time++;
}
cout << "比较次数为:" << compare_Time << endl;
cout << "移动次数为:" << move_Time << endl;
}
void BubbleSort(SqList & L)
{
int k = 0;
int compare_Time, move_Time;
compare_Time = move_Time = 0;
for (int i = 1; i int t; for (int j = 1; j <= L.length - i; j++) { compare_Time++; if (L.key[j]>L.key[j + 1]) { t = L.key[j]; L.key[j] = L.key[j + 1]; L.key[j + 1] = t; move_Time++; } } k++; cout << "第" << k << "趟排序结果:"; OutPut(L); } cout << "比较次数为:" << compare_Time << endl; cout << "移动次数为:" << move_Time << endl; } int SelectMinKey(SqList& L, int n, int &compare_Time) { int min = n; int minkey;//最小值 minkey = L.key[n]; for (int i = n + 1; i <= L.length; i++) { if (L.key[i] { minkey = L.key[i]; min = i; } compare_Time++; } return min; } void SelectSort(SqList & L) { //对顺序表L作简单选择排序 int j; int t; int k = 0; int move_Time = 0, compare_Time = 0; for (int i = 1; i <= L.length; i++) { j = SelectMinKey(L, i, compare_Time);//在L.key[i]--L.key[L.length]中选择最小的记录并将其地址赋给j if (i != j)//交换记录 { t = L.key[i]; L.key[i] = L.key[j]; L.key[j] = t; move_Time++; } compare_Time++; k++; cout << "第" << k << "趟排序结果:"; OutPut(L); } cout << "比较次数为:" << compare_Time << endl; cout << "移动次数为:" << move_Time << endl; } int Partition(SqList& L, int low, int high,int &compare_Time,int &move_Time) {//交换顺序表L中子表key[low]--key[high]中的记录,枢轴记录到位,并返回其所在位置, //此时在它之前(后)的记录均不大(小)于它 int pivotkey; L.key[0] = L.key[low];//用子表的第一个记录作枢轴记录 pivotkey = L.key[low];//关键字 while (low { compare_Time++; while (low L.key[low] = L.key[high]; move_Time++;//将比枢轴小的记录移至低端 while (low L.key[high] = L.key[low];//将比枢轴大的记录移至高端 move_Time++; } L.key[low] = L.key[0];//枢轴记录到位 return low;//返回枢轴位置 } void QSort(SqList& L, int low, int high,int &k,int &compare_Time,int &move_Time) { int mid;//接收枢轴位置 if (low { mid = Partition(L, low, high,compare_Time,move_Time); k++; cout << "第" << k << "趟排序结果:"; OutPut(L); QSort(L, low, mid - 1,k,compare_Time,move_Time);//对低子表进行排序 QSort(L, mid + 1, high, k, compare_Time, move_Time);//对高子表进行排序 } } void QuitSort(SqList & L)//对顺序表进行快速排序 { int k = 0; int compare_Time = 0, move_Time = 0; QSort(L, 1, L.length,k,compare_Time,move_Time); cout << "比较次数为:" << compare_Time << endl; cout << "移动次数为:" << move_Time << endl; } void ShellInsert(SqList &L, int dk, int &compare_Time, int &move_Time) {//对顺序表进行一趟希尔插入排序 for (int i = dk + 1; i <= L.length; i++) if (L.key[i] <= L.key[i - dk]) { compare_Time++; L.key[0] = L.key[i]; int j; for (j = i - dk; j > 0 && L.key[0] <= L.key[j]; j -= dk) { compare_Time++; L.key[j + dk] = L.key[j]; move_Time++; } L.key[j + dk] = L.key[0]; } } void ShellSort(SqList &L, int dlta[], int t) { int compare_Time = 0, move_Time = 0; //按增量序列dl[0]--dl[t-1]对顺序表L作哈希排序 for (int k = 0; k < t; k++) { ShellInsert(L, dlta[k], compare_Time, move_Time); cout << "第" << k+1 << "趟排序结果:"; OutPut(L); } cout << "比较次数为:" << compare_Time << endl; cout << "移动次数为:" << move_Time << endl; } void HeapAdjust(SqList& L, int s, int m, int &compare_Time, int &move_Time) {//对顺序表做查找,从值最大的孩子结点向下筛选,找到最大值 int rc = L.key[s]; for (int j = 2 * s; j <= m; j *= 2) { if (j { j++; } compare_Time++; if (rc>L.key[j]) break;//如果rc最大则推出while循环 L.key[s] = L.key[j];//最大值赋值 s = j;//交换位置 move_Time++; } L.key[s] = rc; } void HeapSort(SqList & L) {//对顺序表L进行堆排序 int value,i; int k = 0; int compare_Time = 0, move_Time = 0; for (i = L.length / 2; i>0; i--)//把L.key[1...L.length]调整为大顶堆HeapAdjust(L, i, L.length, compare_Time, move_Time); for (i = L.length; i>1; --i) { value = L.key[1]; L.key[1] = L.key[i]; L.key[i] = value; HeapAdjust(L, 1, i - 1, compare_Time, move_Time);//将L.key[1...i-1]重新调整为大顶堆 k++; cout << "第" << k << "趟排序结果:"; OutPut(L); } cout << "比较次数为:" << compare_Time << endl; cout << "移动次数为:" << move_Time << endl; } int main() { int choice; SqList sq,sp; CreateSqList(sq); Copy(sq, sp); showMenu(); cout << "Please enter your choice: "; cin >> choice; while (choice != 0) { switch (choice) { case 1: InsertSort(sq); cout << "最终结果:"; OutPut(sq); break; case 2: BubbleSort(sq); cout << "最终结果:"; OutPut(sq); break; case 3: SelectSort(sq); cout << "最终结果:"; OutPut(sq); break; case 4: QuitSort(sq); cout << "最终结果:"; OutPut(sq); break; case 5: int *p, n; cout << "请输入增量个数:" << endl; cin >> n; p = new int[n]; cout << "请输入各个增量的值:" << endl; for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> p[i]; } ShellSort(sq, p, n); cout << "最终结果:"; OutPut(sq); break; case 6: HeapSort(sq); cout << "最终结果:"; OutPut(sq); break; case 7: cout << "程序运行结束,退出程序。" << endl; return 0; break; } Copy(sp, sq); showMenu(); cout << "Please enter your choice: "; cin >> choice; } return 0; } 五、运行与测试 六、实验分析及体会 通过这次试验主要让我们深入了解了各种排序的不同特点和排序原理,各种排序在时间复杂度和空间复杂度上均各有差异,对于不同的排序案例,我们可以根据他们各自的特点挑选最佳的排序方案。 今后在实际操作中会注意各个排序的特点正确的运用。 2017,加油! 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] 《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 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。 HUNAN UNIVERSITY 课程实习报告 题目:排序算法的时间性能学生姓名 学生学号 专业班级 指导老师李晓鸿 完成日期 设计一组实验来比较下列排序算法的时间性能 快速排序、堆排序、希尔排序、冒泡排序、归并排序(其他排序也可以作为比较的对象) 要求 (1)时间性能包括平均时间性能、最好情况下的时间性能、最差情况下的时间性能等。 (2)实验数据应具有说服力,包括:数据要有一定的规模(如元素个数从100到10000);数据的初始特性类型要多,因而需要具有随机性;实验数据的组数要多,即同一规模的数组要多选几种不同类型的数据来实验。实验结果要能以清晰的形式给出,如图、表等。 (3)算法所用时间必须是机器时间,也可以包括比较和交换元素的次数。 (4)实验分析及其结果要能以清晰的方式来描述,如数学公式或图表等。 (5)要给出实验的方案及其分析。 说明 本题重点在以下几个方面: 理解和掌握以实验方式比较算法性能的方法;掌握测试实验方案的设计;理解并实现测试数据的产生方法;掌握实验数据的分析和结论提炼;实验结果汇报等。 一、需求分析 (1) 输入的形式和输入值的范围:本程序要求实现各种算法的时间性能的比 较,由于需要比较的数目较大,不能手动输入,于是采用系统生成随机数。 用户输入随机数的个数n,然后调用随机事件函数产生n个随机数,对这些随机数进行排序。于是数据为整数 (2) 输出的形式:输出在各种数目的随机数下,各种排序算法所用的时间和 比较次数。 (3) 程序所能达到的功能:该程序可以根据用户的输入而产生相应的随机 数,然后对随机数进行各种排序,根据排序进行时间和次数的比较。 (4)测试数据:略 二、概要设计 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 实验课程:算法分析与设计 实验名称:几种排序算法的平均性能比较(验证型实验) 实验目标: (1)几种排序算法在平均情况下哪一个更快。 (2)加深对时间复杂度概念的理解。 实验任务: (1)实现几种排序算法(selectionsort, insertionsort,bottomupsort,quicksort, 堆排序)。对于快速分类,SPLIT中的划分元素采用三者A(low),A(high),A((low+high)/2)中其值居中者。 (2)随机产生20组数据(比如n=5000i,1≤i≤20)。数据均属于围(0,105)的整数。 对于同一组数据,运行以上几种排序算法,并记录各自的运行时间(以毫秒为单位)。(3)根据实验数据及其结果来比较这几种分类算法的平均时间和比较次数,并得出结论。实验设备及环境: PC;C/C++等编程语言。 实验主要步骤: (1)明确实验目标和具体任务; (2)理解实验所涉及的几个分类算法; (3)编写程序实现上述分类算法; (4)设计实验数据并运行程序、记录运行的结果; (5)根据实验数据及其结果得出结论; (6)实验后的心得体会。 问题分析(包括问题描述、建模、算法的基本思想及程序实现的技巧等): 选择排序:令A[1…n]为待排序数组,利用归纳法,假设我们知道如何对后n-1个元素排序, 即对啊[A…n]排序。对某个j,1<=j<=n,设A[j]是最小值。首先,如果就!=1,我们交换A[1] 和A[j]。然后由假设,已知如何对A[2..n]排序,因此可对在A[2…n]中的元素递归地排序。 可把递归改为迭代。算法程序实现如下: void SelectionSort(int *Array,int n,int &c) { int i,j,k; int aa; c=0; for(i=0;i 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 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 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; out 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 五种排序算法的分析与比较 广东医学院医学信息专业郭慧玲 摘要:排序算法是计算机程序设计广泛使用的解决问题的方法,研究排序算法具有重要的理论意义和广泛的应用价值。文章通过描述冒泡、选择、插入、归并和快速5种排序算法,总结了它们的时间复杂度、空间复杂度和稳定性。通过实验验证了5种排序算法在随机、正序和逆序3种情况下的性能,指出排序算法的适用原则,以供在不同条件下选择适合的排序算法借鉴。 关键词:冒泡排序;选择排序;插入排序;归并排序;快速排序。 排序是计算机科学中基本的研究课题之一,其目的是方便记录的查找、插入和删除。随着计算机的发展与应用领域的越来越广,基于计算机硬件的速度和存储空间的有限性,如何提高计算机速度并节省存储空间一直成为软件设计人员的努力方向。其中,排序算法已成为程序设计人员考虑的因素之一[1],排序算法选择得当与否直接影响程序的执行效率和内外存储空间的占用量,甚至影响整个软件的综合性能。排序操作[2,3],就是将一组数据记录的任意序列,重新排列成一个按关键字有序的序列。而所谓排序的稳定性[4]是指如果在排序的序列中,存在前后相同的两个元素,排序前和排序后他们的相对位臵不发生变化。 1 算法与特性 1.1冒泡排序 1.1.1冒泡排序的基本思想 冒泡排序的基本思想是[5,6]:首先将第1个记录的关键字和第2个记录的关键字进行比较,若为逆序,则将2个记录交换,然后比较第2个和第3个记录的关键字,依次类推,直至n-1个记录和第n个记录的关键字进行过比较为止。然后再按照上述过程进行下一次排序,直至整个序列有序为止。 1.1.2冒泡排序的特性 容易判断冒泡排序是稳定的。可以分析出它的效率,在最好情况下,只需通过n-1次比较,不需要移动关键字,即时间复杂度为O(n)(即正序);在最坏情况下是初始序列为逆序,则需要进行n-1次排序,需进行n(n-1)/2次比较,因此在最坏情况下时间复杂度为O(n2),附加存储空间为O(1)。 1.2选择排序 1.2.1选择排序的基本思想 选择排序的基本思想是[5,6]:每一次从待排序的记录中选出关键字最小的记录,顺序放在已排好序的文件的最后,直到全部记录排序完毕.常用的选择排序方法有直接选择排序和堆排序,考虑到简单和易理解,这里讨论直接选择排序。直接选择排序的基本思想是n个记录的文件的直接排序可经过n-1次直接选择排序得到有序结果。 1.2.2选择排序的特性 容易得出选择排序是不稳定的。在直接选择排序过程中所需进行记录移动的操作次数最少为0,最大值为3(n-1)。然而,无论记录的初始排序如何,所需进行的关键字间的比较次数相同,均为n(n-1)/2,时间 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 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)各种排序算法比较
几种排序算法分析
各种排序算法的总结和比较
数据结构各种排序算法的时间性能
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
几种排序算法的平均性能比较(实验报告)
几种常见内部排序算法比较
选择排序的算法实现
数据结构 各种排序算法
选择法排序的教学设计
五种排序算法的分析与比较
十 大 经 典 排 序 算 法 总 结 超 详 细
选择排序法教案