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爵霸 2019-12-01 20:26:50 1008 浏览量 回答数 1

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计算机内部是二进制、 外部是十进制、 你可以用十进制转二进制。 你可以算完后转成二进制 二进制与十进制间的相互转换: (1)二进制转十进制 方法:“按权展开求和” 例: (1011.01)2 =(1×2^3+0×2^2+1×2^1+1×2^0+0×2^(-1)+1×2^(-2) )10 =(8+0+2+1+0+0.25)10 =(11.25)10 规律:个位上的数字的次数是0,十位上的数字的次数是1,......,依奖递增,而十 分位的数字的次数是-1,百分位上数字的次数是-2,......,依次递减。 注意:不是任何一个十进制小数都能转换成有限位的二进制数。 (2)十进制转二进制 · 十进制整数转二进制数:“除以2取余,逆序排列”(除二取余法) 例: (89)10 =(1011001)2 89÷2 ……1 44÷2 ……0 22÷2 ……0 11÷2 ……1 5÷2 ……1 2÷2 ……0 1 · 十进制小数转二进制数:“乘以2取整,顺序排列”(乘2取整法)

一键天涯 2019-12-02 01:28:38 0 浏览量 回答数 0

问题

如何使用Oracle数据库处理大容量电子商务应用程序中成千上万笔交易的工资单序列[保持]

垚tutu 2019-12-01 22:06:29 22 浏览量 回答数 0

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本人学习数据结构时看到的不错的总结,共享一下了 文件有一组记录组成,记录有若干数据项组成,唯一标识记录的数据项称关键字; 排序是将文件按关键字的递增(减)顺序排列; 排序文件中有相同的关键字时,若排序后相对次序保持不变的称稳定排序,否则称不稳定排序; 在排序过程中,文件放在内存中处理不涉及数据的内、外存交换的称内部排序,反之称外部排序; 排序算法的基本操作:1)比较关键字的大小;2)改变指向记录的指针或移动记录本身。 评价排序方法的标准:1)执行时间;2)所需辅助空间,辅助空间为O(1)称就地排序;另要注意算法的复杂程度。 若关键字类型没有比较运算符,可事先定义宏或函数表示比较运算。 8.2插入排序 8.2.1直接插入排序 实现过程: void insertsort(seqlist R) { int i, j; for(i=2;i<=n;i++) if(R[i].key< R[i-1].key{ R[0]=R[i];j=i-1; do{R[j+1]=R[j];j--;} while(R[0].key R[j+1]=R[0]; } } 复制代码 算法中引入监视哨R[0]的作用是:1)保存 R[i] 复制代码 的副本;2)简化边界条件,防止循环下标越界。 关键字比较次数最大为(n+2)(n-1)/2;记录移动次数最大为(n+4)(n-1)/2; 算法的最好时间是O(n);最坏时间是O(n^2);平均时间是O(n^2);是一种就地的稳定的排序; 8.2.2希尔排序 实现过程:是将直接插入排序的间隔变为d。d的取值要注意:1)最后一次必为1;2)避免d值互为倍数; 关键字比较次数最大为n^1.25;记录移动次数最大为1.6n^1.25; 算法的平均时间是O(n^1.25);是一种就地的不稳定的排序; 8.3交换排序 8.3.1冒泡排序 实现过程:从下到上相邻两个比较,按小在上原则扫描一次,确定最小值,重复n-1次。 关键字比较次数最小为n-1、最大为n(n-1)/2;记录移动次数最小为0,最大为3n(n-1)/2; 算法的最好时间是O(n);最坏时间是O(n^2);平均时间是O(n^2);是一种就地的稳定的排序; 8.3.2快速排序 实现过程:将第一个值作为基准,设置i,j指针交替从两头与基准比较,有交换后,交换j,i。i=j时确定基准,并以其为界限将序列分为两段。重复以上步骤。 关键字比较次数最好为nlog2n+nC(1)、最坏为n(n-1)/2; 算法的最好时间是O(nlog2n);最坏时间是O(n^2);平均时间是O(nlog2n);辅助空间为O(log2n);是一种不稳定排序; 8.4选择排序 8.4.1直接选择排序 实现过程:选择序列中最小的插入第一位,在剩余的序列中重复上一步,共重复n-1次。 关键字比较次数为n(n-1)/2;记录移动次数最小为0,最大为3(n-1); 算法的最好时间是O(n^2);最坏时间是O(n^2);平均时间是O(n^2);是一种就地的不稳定的排序; 8.4.2堆排序 实现过程:把序列按层次填入完全二叉树,调整位置使双亲大于或小于孩子,建立初始大根或小根堆,调整树根与最后一个叶子的位置,排除该叶子重新调整位置。 算法的最好时间是O(nlog2n);最坏时间是O(nlog2n);平均时间是O(nlog2n);是一种就地的不稳定排序; 8.5归并排序 实现过程:将初始序列分为2个一组,最后单数轮空,对每一组排序后作为一个单元,对2个单元排序,直到结束。 算法的最好时间是O(nlog2n);最坏时间是O(nlog2n);平均时间是O(nlog2n);辅助空间为O(n);是一种稳定排序; 8.6分配排序 8.6.1箱排序 实现过程:按关键字的取值范围确定箱子的个数,将序列按关键字放入箱中,输出非空箱的关键字。 在桶内分配和收集,及对各桶进行插入排序的时间为O(n),算法的期望时间是O(n),最坏时间是O(n^2)。 8.6.2基数排序 实现过程:按基数设置箱子,对关键字从低位到高位依次进行箱排序。 算法的最好时间是O(d*n+d*rd);最坏时间是O(d*n+d*rd);平均时间是O(d*n+d*rd);辅助空间O(n+rd);是一种稳定排序; 8.7各种内部排序方法的比较和选择 按平均时间复杂度分为: 1) 平方阶排序:直接插入、直接选择、冒泡排序; 2) 线性对数阶:快速排序、堆排序、归并排序; 3) 指数阶:希尔排序; 4) 线性阶:箱排序、基数排序。 选择合适排序方法的因素:1)待排序的记录数;2)记录的大小;3)关键字的结构和初始状态;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。 结论: 1) 若规模较小可采用直接插入或直接选择排序; 2) 若文件初始状态基本有序可采用直接插入、冒泡或随机快速排序; 3) 若规模较大可采用快速排序、堆排序或归并排序; 4) 任何借助于比较的排序,至少需要O(nlog2n)的时间,箱排序和基数排序只适用于有明显结构特征的关键字; 5) 有的语言没有提供指针及递归,使归并、快速、基数排序算法复杂; 6) 记录规模较大时为避免大量移动记录可用链表作为存储结构,如插入、归并、基数排序,但快速、堆排序在链表上难以实现,可提取关键字建立索引表,然后对索引表排序。 附二: 第八章排序 ************************************************************************************* 记录中可用某一项来标识一个记录,则称为关键字项,该数据项的值称为关键字。 排序是使文件中的记录按关键字递增(或递减)次序排列起来。·基本操作:比较关键字大小;改变指向记录的指针或移动记录。 ·存储结构:顺序结构、链表结构、索引结构。 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,则称这种排序方法是稳定的,否则排序算法是不稳定的。 排序过程中不涉及数据的内、外存交换则称之为"内部排序"(内排序),反之,若存在数据的内外存交换,则称之为外排序。 内部排序方法可分五类:插入排序、选择排序、交换排序、归并排序和分配排序。 评价排序算法好坏的标准主要有两条:执行时间和所需的辅助空间,另外算法的复杂程序也是要考虑的一个因素。 ************************************************************************************* 插入排序:·直接插入排序: ·逐个向前插入到合适位置。 ·哨兵(监视哨)有两个作用: ·作为临变量存放 R[i] 复制代码 ·是在查找循环中用来监视下标变量j是否越界。 ·直接插入排序是就地的稳定排序。时间复杂度为O(n^2),比较次数为(n+2)(n-1)/2;移动次数为(n+4)(n-1)/2; ·希尔排序: ·等间隔的数据比较并按要求顺序排列,最后间隔为1。 ·希尔排序是就地的不稳定排序。时间复杂度为O(n^1.25),比较次数为(n^1.25);移动次数为(1.6n^1.25); 交换排序:·冒泡排序:·自下向上确定最轻的一个。·自上向下确定最重的一个。·自下向上确定最轻的一个,后自上向下确定最重的一个。 ·冒泡排序是就地的稳定排序。时间复杂度为O(n^2),比较次数为n(n-1)/2;移动次数为3n(n-1)/2; ·快速排序:·以第一个元素为参考基准,设定、动两个指针,发生交换后指针交换位置,直到指针重合。重复直到排序完成。 ·快速排序是非就地的不稳定排序。时间复杂度为O(nlog2n),比较次数为n(n-1)/2; 选择排序:·直接选择排序: ·选择最小的放在比较区前。 ·直接选择排序就地的不稳定排序。时间复杂度为O(n^2)。比较次数为n(n-1)/2; ·堆排序 ·建堆:按层次将数据填入完全二叉树,从int(n/2)处向前逐个调整位置。 ·然后将树根与最后一个叶子交换值并断开与树的连接并重建堆,直到全断开。 ·堆排序是就地不稳定的排序,时间复杂度为O(nlog2n),不适宜于记录数较少的文件。。 归并排序: ·先两个一组排序,形成(n+1)/2组,再将两组并一组,直到剩下一组为止。 ·归并排序是非就地稳定排序,时间复杂度是O(nlog2n), 分配排序:·箱排序: ·按关键字的取值范围确定箱子数,按关键字投入箱子,链接所有非空箱。 ·箱排序的平均时间复杂度是线性的O(n). ·基数排序:·从低位到高位依次对关键字进行箱排序。 ·基数排序是非就稳定的排序,时间复杂度是O(d*n+d*rd)。 各种排序方法的比较和选择: ·.待排序的记录数目n;n较大的要用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法; ·记录的大小(规模);记录大最好用链表作为存储结构,而快速排序和堆排序在链表上难于实现; ·关键字的结构及其初始状态; ·对稳定性的要求; ·语言工具的条件; ·存储结构; ·时间和辅助空间复杂度。 排序(sort)或分类 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。其确切定义如下: 输入:n个记录R1,R2,…,Rn,其相应的关键字分别为K1,K2,…,Kn。 输出:Ril,Ri2,…,Rin,使得Ki1≤Ki2≤…≤Kin。(或Ki1≥Ki2≥…≥Kin)。 1.被排序对象--文件 被排序的对象--文件由一组记录组成。 记录则由若干个数据项(或域)组成。其中有一项可用来标识一个记录,称为关键字项。该数据项的值称为关键字(Key)。 注意: 在不易产生混淆时,将关键字项简称为关键字。 2.排序运算的依据--关键字 用来作排序运算依据的关键字,可以是数字类型,也可以是字符类型。 关键字的选取应根据问题的要求而定。 【例】在高考成绩统计中将每个考生作为一个记录。每条记录包含准考证号、姓名、各科的分数和总分数等项内容。若要惟一地标识一个考生的记录,则必须用"准考证号"作为关键字。若要按照考生的总分数排名次,则需用"总分数"作为关键字。 排序的稳定性 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。 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变化,则称这种排序方法是不稳定的。 注意: 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。 排序方法的分类 1.按是否涉及数据的内、外存交换分 在排序过程中,若整个文件都是放在内存中处理,排序时不涉及数据的内、外存交换,则称之为内部排序(简称内排序);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。 注意: ① 内排序适用于记录个数不很多的小文件 ② 外排序则适用于记录个数太多,不能一次将其全部记录放人内存的大文件。 2.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。 排序算法分析 1.排序算法的基本操作 大多数排序算法都有两个基本的操作: (1) 比较两个关键字的大小; (2) 改变指向记录的指针或移动记录本身。 注意: 第(2)种基本操作的实现依赖于待排序记录的存储方式。 2.待排文件的常用存储方式 (1) 以顺序表(或直接用向量)作为存储结构 排序过程:对记录本身进行物理重排(即通过关键字之间的比较判定,将记录移到合适的位置) (2) 以链表作为存储结构 排序过程:无须移动记录,仅需修改指针。通常将这类排序称为链表(或链式)排序; (3) 用顺序的方式存储待排序的记录,但同时建立一个辅助表(如包括关键字和指向记录位置的指针组成的索引表) 排序过程:只需对辅助表的表目进行物理重排(即只移动辅助表的表目,而不移动记录本身)。适用于难于在链表上实现,仍需避免排序过程中移动记录的排序方法。 3.排序算法性能评价 (1) 评价排序算法好坏的标准 评价排序算法好坏的标准主要有两条: ① 执行时间和所需的辅助空间 ② 算法本身的复杂程度 (2) 排序算法的空间复杂度 若排序算法所需的辅助空间并不依赖于问题的规模n,即辅助空间是O(1),则称之为就地排序(In-PlaceSou)。 非就地排序一般要求的辅助空间为O(n)。 (3) 排序算法的时间开销 大多数排序算法的时间开销主要是关键字之间的比较和记录的移动。有的排序算法其执行时间不仅依赖于问题的规模,还取决于输入实例中数据的状态。

马铭芳 2019-12-02 01:19:07 0 浏览量 回答数 0

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1、二进制的加法法则: 二进制的基数是2,进位规则是“逢2进1”故加法运算法则为: (1)0+0=0 (2)0+1=1 1+0=1 (3)1+1=10(本位的0向高位进1) 2、二进制的乘法法则: (1)0x0=0 (2)1x0=0,0x1=0 (3)1x1=1-------------------------二进制乘法和加法都是通过对二进制数的移位来实现的,移位相当于×2,计算机算根据给出的加法式子与乘法式子算要移多少位。 扩展: 1、二进制数据的表示法   二进制数据也是采用位置计数法,其位权是以2为底的幂。例如二进制数据110.11,其权的大小顺序为2^2、2^1、2^0、2^-1、2^-2。对于有n位整数,m位小数的二进制数据用加权系数展开式表示,可写为:   (a(n-1)a(n-2)…a(-m))2=a(n-1)×2^(n-1)+a(n-2)×2^(n-2)+……+a(1)×2^1+a(0)×2^0+a(-1)×2^(-1)+a(-2)×2^(-2)+……+a(-m)×2^(-m)   二进制数据一般可写为:(a(n-1)a(n-2)…a(1)a(0).a(-1)a(-2)…a(-m))2。   注意:   1.式中aj表示第j位的系数,它为0和1中的某一个数。   2.a(n-1)中的(n-1)为下标,输入法无法打出所以用括号括住,避免混淆。   3.2^2表示2的平方,以此类推。   【例1102】将二进制数据111.01写成加权系数的形式。   解:(111.01)2=(1×2^2)+(1×2^1)+(1×2^0)+(0×2^-1)+(1×2^-2)   二进制和十六进制,八进制一样,都以二的幂来进位的。   二进制数据的算术运算的基本规律和十进制数的运算十分相似。最常用的是加法运算和乘法运算。   1. 二进制加法   有四种情况: 0+0=0   0+1=1   1+0=1   1+1=10 进位为1   【例1103】求 (1101)2+(1011)2 的和   解:   1 1 0 1   + 1 0 1 1   -------------------   1 1 0 0 0   2. 二进制乘法   有四种情况: 0×0=0   1×0=0   0×1=0   1×1=1   【例1104】求 (1110)2 乘(101)2 之积   解:   1 1 1 0   ×  1 0 1   -----------------------    1 1 1 0    0 0 0 0   1 1 1 0   -------------------------   1 0 0 0 1 1 0   (这些计算就跟十进制的加或者乘法相同,只是进位的数不一样而已,十进制的是到十才进位这里是到2就进了)   3.二进制减法   0-0=0,1-0=1,1-1=0,10-1=1。   4.二进制除法   0÷1=0,1÷1=1。[1][2]   5.二进制拈加法   拈加法二进制加减乘除外的一种特殊算法。   拈加法运算与进行加法类似,但不需要做进位。此算法在博弈论(Game Theory)中被广泛利用。   十进制数转换为二进制数、八进制数、十六进制数的方法:   二进制数、八进制数、十六进制数转换为十进制数的方法:按权展开求和法   1.二进制与十进制间的相互转换:   (1)二进制转十进制   方法:“按权展开求和”   例: (1011.01)2 =(1×2^3+0×2^2+1×2^1+1×2^0+0×2^(-1)+1×2^(-2) )10   =(8+0+2+1+0+0.25)10   =(11.25)10   规律:个位上的数字的次数是0,十位上的数字的次数是1,......,依奖递增,而十   分位的数字的次数是-1,百分位上数字的次数是-2,......,依次递减。   注意:不是任何一个十进制小数都能转换成有限位的二进制数。   (2)十进制转二进制   · 十进制整数转二进制数:“除以2取余,逆序排列”(除二取余法)   例: (89)10 =(1011001)2   2 89 ……1   2 44 ……0   2 22 ……0   2 11 ……1   2 5 ……1   2 2 ……0   1   · 十进制小数转二进制数:“乘以2取整,顺序排列”(乘2取整法)   例: (0.625)10= (0.101)2   0.625X2=1.25 ……1   0.25 X2=0.50 ……0   0.50 X2=1.00 ……1   2.八进制与二进制的转换:   二进制数转换成八进制数:从小数点开始,整数部分向左、小数部分向右,每3位为一组用一位八进制数的数字表示,不足3位的要用“0”补足3位,就得到一个八进制数。   八进制数转换成二进制数:把每一个八进制数转换成3位的二进制数,就得到一个二进制数。   八进制数字与二进制数字对应关系如下:   000 -> 0 100 -> 4   001 -> 1 101 -> 5   010 -> 2 110 -> 6   011 -> 3 111 -> 7   例:将八进制的37.416转换成二进制数:   3 7 . 4 1 6   011 111 .100 001 110   即:(37.416)8 =(11111.10000111)2   例:将二进制的10110.0011 转换成八进制:   0 1 0 1 1 0 . 0 0 1 1 0 0   2 6 . 1 4   即:(10110.011)2 = (26.14)8   3.十六进制与二进制的转换:   二进制数转换成十六进制数:从小数点开始,整数部分向左、小数部分向右,每4位为一组用一位十六进制数的数字表示,不足4位的要用“0”补足4位,就得到一个十六进制数。   十六进制数转换成二进制数:把每一个十六进制数转换成4位的二进制数,就得到一个二进制数。   十六进制数字与二进制数字的对应关系如下:   0000 -> 0 0100 -> 4 1000 -> 8 1100 -> C   0001 -> 1 0101 -> 5 1001 -> 9 1101 -> D   0010 -> 2 0110 -> 6 1010 -> A 1110 -> E   0011 -> 3 0111 -> 7 1011 -> B 1111 -> F   例:将十六进制数5DF.9 转换成二进制:   5 D F . 9   0101 1101 1111 .1001   即:(5DF.9)16 =(10111011111.1001)2   例:将二进制数1100001.111 转换成十六进制:   0110 0001 . 1110   6 1 . E   即:(1100001.111)2 =(61.E)16-------------------------1. 二进制加法 有四种情况: 0+0=0 0+1=1 1+0=1 1+1=0 进位为1 【例1103】求 (1101)2+(1011)2 的和 解: 1 1 0 1 + 1 0 1 1 1 1 0 0 0 2. 二进制乘法 有四种情况: 0×0=0 1×0=0 0×1=0 1×1=1 【例1104】求 (1110)2 乘(101)2 之积 解: 1 1 1 0 × 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0

游客886 2019-12-02 01:28:26 0 浏览量 回答数 0

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排序算法有很多,所以在特定情景中使用哪一种算法很重要。为了选择合适的算法,可以按照建议的顺序考虑以下标准: (1)执行时间 (2)存储空间 (3)编程工作 对于数据量较小的情形,(1)(2)差别不大,主要考虑(3);而对于数据量大的,(1)为首要。 主要排序法有: 一、冒泡(Bubble)排序——相邻交换 二、选择排序——每次最小/大排在相应的位置 三、插入排序——将下一个插入已排好的序列中 四、壳(Shell)排序——缩小增量 五、归并排序 六、快速排序 七、堆排序 八、拓扑排序 一、冒泡(Bubble)排序 ----------------------------------Code 从小到大排序n个数------------------------------------ void BubbleSortArray() { for(int i=1;i<n;i++) { for(int j=0;i<n-i;j++) { if(a[j]>a[j+1])//比较交换相邻元素 { int temp; temp=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=temp; } } } } -------------------------------------------------Code------------------------------------------------ 效率 O(n²),适用于排序小列表。 二、选择排序 ----------------------------------Code 从小到大排序n个数-------------------------------- void SelectSortArray() { int min_index; for(int i=0;i<n-1;i++) { min_index=i; for(int j=i+1;j<n;j++)//每次扫描选择最小项 if(arr[j]<arr[min_index]) min_index=j; if(min_index!=i)//找到最小项交换,即将这一项移到列表中的正确位置 { int temp; temp=arr[i]; arr[i]=arr[min_index]; arr[min_index]=temp; } } } -------------------------------------------------Code----------------------------------------- 效率O(n²),适用于排序小的列表。 三、插入排序 --------------------------------------------Code 从小到大排序n个数------------------------------------- void InsertSortArray() { for(int i=1;i<n;i++)//循环从第二个数组元素开始,因为arr[0]作为最初已排序部分 { int temp=arr[i];//temp标记为未排序第一个元素 int j=i-1; while (j>=0 && arr[j]>temp)/*将temp与已排序元素从小到大比较,寻找temp应插入的位置*/ { arr[j+1]=arr[j]; j--; } arr[j+1]=temp; } } ------------------------------Code-------------------------------------------------------------- 最佳效率O(n);最糟效率O(n²)与冒泡、选择相同,适用于排序小列表 若列表基本有序,则插入排序比冒泡、选择更有效率。 四、壳(Shell)排序——缩小增量排序 -------------------------------------Code 从小到大排序n个数------------------------------------- void ShellSortArray() { for(int incr=3;incr<0;incr--)//增量递减,以增量3,2,1为例 { for(int L=0;L<(n-1)/incr;L++)//重复分成的每个子列表 { for(int i=L+incr;i<n;i+=incr)//对每个子列表应用插入排序 { int temp=arr[i]; int j=i-incr; while(j>=0&&arr[j]>temp) { arr[j+incr]=arr[j]; j-=incr; } arr[j+incr]=temp; } } } } --------------------------------------Code------------------------------------------- 适用于排序小列表。 效率估计O(nlog2^n)~O(n^1.5),取决于增量值的最初大小。建议使用质数作为增量值,因为如果增量值是2的幂,则在下一个通道中会再次比较相同的元素。 壳(Shell)排序改进了插入排序,减少了比较的次数。是不稳定的排序,因为排序过程中元素可能会前后跳跃。 五、归并排序 ----------------------------------------------Code 从小到大排序--------------------------------------- void MergeSort(int low,int high) { if(low>=high) return;//每个子列表中剩下一个元素时停止 else int mid=(low+high)/2;/*将列表划分成相等的两个子列表,若有奇数个元素,则在左边子列表大于右侧子列表*/ MergeSort(low,mid);//子列表进一步划分 MergeSort(mid+1,high); int [] B=new int [high-low+1];//新建一个数组,用于存放归并的元素 for(int i=low,j=mid+1,k=low;i<=mid && j<=high;k++)/*两个子列表进行排序归并,直到两个子列表中的一个结束*/ { if (arr[i]<=arr[j];) { B[k]=arr[i]; I++; } else { B[k]=arr[j]; j++; } } for( ;j<=high;j++,k++)//如果第二个子列表中仍然有元素,则追加到新列表 B[k]=arr[j]; for( ;i<=mid;i++,k++)//如果在第一个子列表中仍然有元素,则追加到新列表中 B[k]=arr[i]; for(int z=0;z<high-low+1;z++)//将排序的数组B的 所有元素复制到原始数组arr中 arr[z]=B[z]; } -----------------------------------------------------Code--------------------------------------------------- 效率O(nlogn),归并的最佳、平均和最糟用例效率之间没有差异。 适用于排序大列表,基于分治法。 六、快速排序 ------------------------------------Code-------------------------------------------- /*快速排序的算法思想:选定一个枢纽元素,对待排序序列进行分割,分割之后的序列一个部分小于枢纽元素,一个部分大于枢纽元素,再对这两个分割好的子序列进行上述的过程。*/ void swap(int a,int b){int t;t =a ;a =b ;b =t ;} int Partition(int [] arr,int low,int high) { int pivot=arr[low];//采用子序列的第一个元素作为枢纽元素 while (low < high) { //从后往前栽后半部分中寻找第一个小于枢纽元素的元素 while (low < high && arr[high] >= pivot) { --high; } //将这个比枢纽元素小的元素交换到前半部分 swap(arr[low], arr[high]); //从前往后在前半部分中寻找第一个大于枢纽元素的元素 while (low <high &&arr [low ]<=pivot ) { ++low ; } swap (arr [low ],arr [high ]);//将这个枢纽元素大的元素交换到后半部分 } return low ;//返回枢纽元素所在的位置 } void QuickSort(int [] a,int low,int high) { if (low <high ) { int n=Partition (a ,low ,high ); QuickSort (a ,low ,n ); QuickSort (a ,n +1,high ); } } ----------------------------------------Code------------------------------------- 平均效率O(nlogn),适用于排序大列表。 此算法的总时间取决于枢纽值的位置;选择第一个元素作为枢纽,可能导致O(n²)的最糟用例效率。若数基本有序,效率反而最差。选项中间值作为枢纽,效率是O(nlogn)。 基于分治法。 七、堆排序 最大堆:后者任一非终端节点的关键字均大于或等于它的左、右孩子的关键字,此时位于堆顶的节点的关键字是整个序列中最大的。 思想: (1)令i=l,并令temp= kl ; (2)计算i的左孩子j=2i+1; (3)若j<=n-1,则转(4),否则转(6); (4)比较kj和kj+1,若kj+1>kj,则令j=j+1,否则j不变; (5)比较temp和kj,若kj>temp,则令ki等于kj,并令i=j,j=2i+1,并转(3),否则转(6) (6)令ki等于temp,结束。 -----------------------------------------Code--------------------------- void HeapSort(SeqIAst R) { //对R[1..n]进行堆排序,不妨用R[0]做暂存单元 int I; BuildHeap(R); //将R[1-n]建成初始堆for(i=n;i>1;i--) //对当前无序区R[1..i]进行堆排序,共做n-1趟。{ R[0]=R[1]; R[1]=R[i]; R[i]=R[0]; //将堆顶和堆中最后一个记录交换 Heapify(R,1,i-1); //将R[1..i-1]重新调整为堆,仅有R[1]可能违反堆性质 } } ---------------------------------------Code-------------------------------------- 堆排序的时间,主要由建立初始堆和反复重建堆这两部分的时间开销构成,它们均是通过调用Heapify实现的。 堆排序的最坏时间复杂度为O(nlgn)。堆排序的平均性能较接近于最坏性能。 由于建初始堆所需的比较次数较多,所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。 堆排序是就地排序,辅助空间为O(1), 它是不稳定的排序方法。 堆排序与直接插入排序的区别: 直接选择排序中,为了从R[1..n]中选出关键字最小的记录,必须进行n-1次比较,然后在R[2..n]中选出关键字最小的记录,又需要做n-2次比较。事实上,后面的n-2次比较中,有许多比较可能在前面的n-1次比较中已经做过,但由于前一趟排序时未保留这些比较结果,所以后一趟排序时又重复执行了这些比较操作。 堆排序可通过树形结构保存部分比较结果,可减少比较次数。 八、拓扑排序 例 :学生选修课排课先后顺序 拓扑排序:把有向图中各顶点按照它们相互之间的优先关系排列成一个线性序列的过程。 方法: 在有向图中选一个没有前驱的顶点且输出 从图中删除该顶点和所有以它为尾的弧 重复上述两步,直至全部顶点均已输出(拓扑排序成功),或者当图中不存在无前驱的顶点(图中有回路)为止。 ---------------------------------------Code-------------------------------------- void TopologicalSort()/*输出拓扑排序函数。若G无回路,则输出G的顶点的一个拓扑序列并返回OK,否则返回ERROR*/ { int indegree[M]; int i,k,j; char n; int count=0; Stack thestack; FindInDegree(G,indegree);//对各顶点求入度indegree[0....num] InitStack(thestack);//初始化栈 for(i=0;i<G.num;i++) Console.WriteLine("结点"+G.vertices[i].data+"的入度为"+indegree[i]); for(i=0;i<G.num;i++) { if(indegree[i]==0) Push(thestack.vertices[i]); } Console.Write("拓扑排序输出顺序为:"); while(thestack.Peek()!=null) { Pop(thestack.Peek()); j=locatevex(G,n); if (j==-2) { Console.WriteLine("发生错误,程序结束。"); exit(); } Console.Write(G.vertices[j].data); count++; for(p=G.vertices[j].firstarc;p!=NULL;p=p.nextarc) { k=p.adjvex; if (!(--indegree[k])) Push(G.vertices[k]); } } if (count<G.num) Cosole.WriteLine("该图有环,出现错误,无法排序。"); else Console.WriteLine("排序成功。"); } ----------------------------------------Code-------------------------------------- 算法的时间复杂度O(n+e)。

玄学酱 2019-12-02 01:19:32 0 浏览量 回答数 0

问题

十大经典排序算法最强总结(内含代码实现)

游客pklijor6gytpx 2020-01-09 14:44:55 1240 浏览量 回答数 2
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