插入排序法的java代码
package test1;
public class Insert {
public static void main(String args[]){
int a[]= {89, 45, 68, 90, 29, 34, 17};
int ln = a.length, v , j;
for (int i = 1;i < ln;i++){
v = a[i];
j = i - 1;
while (j >= 0 && a[j] > v){
a[j+1] = a[j];
j = j -1;
a[j + 1] = v;
}
}
System.out.println("排序后的结果是：");
for(int i = 0;i < ln -1;i++){
System.out.print(a[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。
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 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 数据结构-各类排序算法总结 原文转自： https://www.360docs.net/doc/4117291776.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。 //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 } 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 C/C++笔试面试题目汇总3——各种排序算法 原文:https://www.360docs.net/doc/4117291776.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 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 各种排序方法复杂度总结 一、冒泡排序 主要思路是： 通过交换相邻的两个数变成小数在前大数在后，这样每次遍历后，最大的数就“沉”到最后面了。重复N次即可以使数组有序。 代码实现 voidbubble_sort（intarr[]，intlen） for（inti=0;i 冒泡排序改进2： 记录某次遍历时最后发生数据交换的位置，这个位置之后的数据显然已经有序。因此设置标志位记录每次遍历中最后发生数据交换的位置可以确定下次循环的范围。 二、直接插入排序 主要思路是： 每次将一个待排序的数组元素，插入到前面已排序的序列中这个元素应该在的位置，直到全部数据插入完成。类似扑克牌洗牌过程。 代码实现 void_sort（intarr[]，intlen） for（inti=1;i 三、直接选择排序 主要思路是： 数组分成有序区和无序区，初始时整个数组都是无序区，每次遍历都从无序区选择一个最小的元素直接放在有序区最后，直到排序完成。 代码实现 voidselect_sort（intarr[]，intlen） for（inti=0;i 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 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 各种排序方法的总结 一．直接插入排序 1．时间复杂度 移动次数和比较次数受初始排列的影响。 最好情况o(n) 最坏情况o(n2) 平均情况o(n2) 2．空间复杂度：o(1) 3．算法特点 稳定排序； 算法简便，且容易实现 适用于顺序和链式两种存储结构，链式存储时不需要移动记录，只修改指针； 适合于初始记录基本有序的情况； 当记录无序，且n较大时，不宜采用。 二．折半插入排序 1．时间复杂度 移动次数受初始排列的影响。 最好情况o(nlog2n) 最坏情况o(n2) 平均情况o(n2) 2．空间复杂度 o(1) 3．算法特点 稳定排序； 算法简便，且容易实现 只适用于顺序存储结构，不能用于链式存储结构； 适合记录无序、n较大的情况； 三．希尔排序 1．时间复杂度 2．空间复杂度 o(1) 3．算法特点 不稳定排序，记录跳跃式的移动； 只适用于顺序存储结构，不能用于链式存储结构； 增量序列可以有多种取法，最后一个增量值必须是1； 适合记录无序、n较大的情况； 四．冒泡排序 1．时间复杂度 移动次数和比较次数受初始排列的影响。 最好情况o(n) 最坏情况o(n2) 平均情况o(n2) 2．空间复杂度 o(1) 3．算法特点 稳定排序； 适用于顺序存储结构和链式存储结构； 适合记录无序、n较大时不宜采用； 五．快速排序 1．时间复杂度 移动次数和比较次数受初始排列的影响。 最好情况o(nlog2n) 最坏情况o(n2) 平均情况o(nlog2n) 2．空间复杂度：o(log2n) 递归算法 3．算法特点 不稳定排序； 算法简便，且容易实现 适用于顺序存储结构； 适合记录无序，且n较大情况。 六．直接选择排序 1．时间复杂度 比较次数不受初始排列的影响，移动次数受影响。 最好情况o(n2) 最坏情况o(n2) 平均情况o(n2) 2．空间复杂度 o(1) 3．算法特点 不稳定排序； 适用于顺序存储结构和链式存储结构； 移动记录的次数较多，适合记录占用空间较多时，采用此方法； 七．堆排序 1．时间复杂度 移动次数和比较次数受初始排列的影响。 最好情况o(nlog2n) 最坏情况o(nlog2n) 平均情况o(nlog2n) 2．空间复杂度：o(1) 3．算法特点 不稳定排序； 适用于顺序存储结构； n较小时不宜采用。 八．归并排序 1．时间复杂度 移动次数和比较次数受初始排列的影响。 最好情况o(nlog2n) 最坏情况o(nlog2n) 平均情况o(nlog2n) 2．空间复杂度：o(n) 3．算法特点 稳定排序； 适用于顺序和链式两种存储结构； 九．基数排序 1．时间复杂度 唯一一个不通过比较和移动记录实现排序的方法。 最好情况o(d(n+REDIX)) 最坏情况o(d(n+REDIX)) 平均情况o(d(n+REDIX)) 其中，d表示关键字的位数；n表示关键字的个数；REDIX表示基，即位上关键字的取值范围4．空间复杂度：o(n+REDIX) 5．算法特点 稳定排序； 适用于顺序和链式两种存储结构； 使用条件较多，需要知道各级关键字的主次关系和各级关系字的取值范围。 各种排序方法复杂度总结归纳 一、冒泡排序 主要思路是： 通过交换相邻的两个数变成小数在前大数在后，这样每次遍历后，最大的数就“沉”到最后面了。重复N次即可以使数组有序。 代码实现 void buadfdsle_sort（int arr[]，int len） { for （int i = 0; i { for （int j = len —1; j >= i; j——） { if （arr[j] { int temp = arr[j]; arr[j] = arr[j —1]; arr[j —1] = temp; } } } } 冒泡排序改进1： 在某次遍历中，如果没有数据交换，说明整个数组已经有序，因 此通过设置标志位来记录此次遍历有无数据交换就可以判断是否要继续循环。 冒泡排序改进2： 记录某次遍历时最后发生数据交换的位置，这个位置之后的数据显然已经有序。因此设置标志位记录每次遍历中最后发生数据交换的位置可以确定下次循环的范围。 二、直接插入排序 主要思路是： 每次将一个待排序的数组元素，插入到前面已排序的序列中这个元素应该在的位置，直到全部数据插入完成。类似扑克牌洗牌过程。 代码实现 void _sort（int arr[]，int len） { for （int i = 1; i { int j = i —1; int k = arr[i]; while （j > —1 && k { arr[j + 1] = arr[j]; j ——; } arr[j + 1] = k; } } 三、直接选择排序 主要思路是： 数组分成有序区和无序区，初始时整个数组都是无序区，每次遍历都从无序区选择一个最小的元素直接放在有序区最后，直到排序完成。 代码实现 void select_sort（int arr[]，int len） { for （int i = 0; i { int index = i; for （int j = i + 1; j { if （arr[j] index = j; } if （index ！= i） { int temp = arr[i]; arr[i] = arr[index]; arr[index] = temp; } } } 各种排序算法小结 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）。 现在，让我们开始吧： 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： 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 前端资源收集 前端资-源收集 收集的资-源 44个 Javascript 变态题解析 javascript 变态题解析 正则表达式收集 正则表达式收集 十大经典排序算法总结（JavaScript描述）排序算法的总结 前端工具库汇总 前端工具库总结 怎么学JavaScript？ 学习javascript 的学习指导 不定期更新 JavaScript技巧 javascript 编码技巧总结 H5项目常见问题汇总及解决方案 高质量的常见问题汇总 廖雪峰的 git 教-程 Git忽略规则.gitignore梳理 git 配置提交规则 全局环境，执行环境 setTimeout promises 很酷，但很多人并没有理解就在用了 promises 使用错误汇总 promises webpack 2 中文文档 输入url后的加载过程 详细解答从输入URL 到页面显示的过程 数组Array.prototype方法 介绍了数组的一些新的方法 移动端真机调试 Web 客户端存储 ESLint中文指南 webpack 2 集成ESLint react-webpack2-skeleton webpack 2 react 成功案例，包括热加载 cookie 小结 CSS定制多行省略 Ajax 知识体系大梳理 js+nodejs完成文件上传 用 webpack 实现持久化缓存 搜罗一切webpack的好文章好工具 深入理解 CSS：字体度量、line-height 和 vertical-align 原生JS中DOM节点相关API合集 正则表达式前端使用手册 聊一聊H5应用缓存-Manifest fetch进阶指南 mozilla 开发者网络 深入理解javascript原型和闭包系列JavaScript深入系列 深度长文 JavaScript数组所有API全解密你真的懂 JavaScript 的正则吗？webpack2 终极优化 文件上传那些事儿 写给前端工程师的DNS基础知识 初识weex（前端视角） - 环境搭建 前端命名规范 正则表达式 总有你要的编程书单（GitHub ）JavaScript深入系列 javascript 的一些功能点 如何在小程序中调用本地接口 移动端浏览器调试方法汇总 HTML5移动开发中的input输入框类型 互联网协议入门 机器学习十大经典算法 机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习,?通俗说就是决策树。 决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，他由他的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。?当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。 决策树是如何工作的 决策树一般都是自上而下的来生成的。 选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。 从根到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。 决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。 对每个节点的衡量： 1)?通过该节点的记录数 2)?如果是叶子节点的话，分类的路径 3)?对叶子节点正确分类的比例。 有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。 由于ID3算法在实际应用中存在一些问题，于是Quilan提出了C4.5算法，严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。相信大家对ID3算法都很.熟悉了，这里就不做介绍。 ?C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： ?1)?用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； ?2)?在树构造过程中进行剪枝； ?3)?能够完成对连续属性的离散化处理； ?4)?能够对不完整数据进行处理。 ?C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。 来自搜索的其他内容： C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法 各种内部排序方法的比较讨论 综合比较本章内讨论的各种内部排序方法，大致有结果。 (1)从平均时间性能而言，快速排序最佳，其所需时间最省，但快速排序在最坏情况下的时间性能不如堆排序和归并排序。而后两者相比较的结果是，在n较大时，归并排序所需时间较堆排序省，但它所需的辅助存储量最多。 (2)上表中的“简单排序”包括除希尔排序之外的所有插入排序，起泡排序和简单选择排序，其中以直接插入排序为最简单，当序列中的记录“基本有序”或n值较小时，它是最佳的排序方法，因此常将它和其它的排序方法，诸如快速排序、归并排序等结合在一起使用。 (3)基数排序的时间复杂度也可写成O(d·n)。因此，它最适用于n值很大而关键字较小的序列。若关键字也很大，而序列中大多数记录的“最高位关键字”均不同，则亦可先按“最高位关键字”不同将序列分成若干“小”的子序列，而后进行直接插入排序。 (4)从方法的稳定性来比较，基数排序是稳定的内排方法，所有时间复杂度为O(n2)的简单排序法也是稳定的，然而，快速排序、堆排序和希尔排序等时间性能较好的排序方法都是不稳定的。一般来说，排序过程中的“比较”是在“相邻的两个记录关键字”间进行的排序方法是稳定的。值得提出的是，稳定性是由方法本身决定的，对不稳定的排序方法而言，不管其描述形式如何，总能举出一个说明不稳定的实例来。反之，对稳定的排序方法，总能找到一种不引起不稳定的描述形式。由于大多数情况下排序是按记录的主关键字进行的，则所用的排序方法是否稳定无关紧要。若排序按记录的次关键宇进行，则应根据问题所需慎重选择排序方法及其描述算法。 综上所述，在本章讨论的所有排序方法中，没有哪一种是绝对最优的。有的适用于n较大的情况，有的适用于n较小的情况，有的……等等。因此，在实用时需根据不同情况适当选用，甚至可将多种方法结合起来使用。 本章讨论的多数排序算法是在顺序存储结构上实现的，因此在排序过程中需进行大量记录的移动。当记录很大(即每个记录所占空间较多)时，时间耗费很大，此时可采用静态链表作存储结构。如表插入排序、链式基数排序，以修改指针代替移动记录。但是，有的排序方法，如快速排序和堆排序，无法实现表排序。在这种情况下可以进行“地址排序”，即另设一个地址向量指示相应记录；同时在排序过程中不移动记录而移动地址向量中相应分量的内容。(P291 重排算法） 最后要讨论的一个问题是，“内部排序可能达到的最快速度是什么”。我们已经看到，本章讨论的各种排序方法，其最坏情况下的时间复杂度或为O(n2)，或为O(nlogn)，其中O(n2)是它的上界，那末O(nlogn)是否是它的下界，也就是说，能否找到一种排序方法，它在最坏情况下的时间复杂度低于O(nlogn)呢? 对n个记录进行排序至少需进行多少次关键字间的比较，这个问题等价于，给定n个不同的砝码和一台天平，按重量的大小顺序排列这些砝码所需要的最少称重量次数问题。由于含n个记录的序列可能出现的初始状态有n!个，则描述n个记录排序过程的判定树必须有n!个叶子结点。因为，若少一个叶子，则说明尚有两种状态没有分辨出来。 我们已经知道，若二叉树的高度为h，则叶子结点的个数不超过2h-1；反之，若有u个叶子结点，则二叉树的高度至少为ceil(log2u)+1。这就是说，描述n个记录排序的判定树上必定存在一条长度为ceil(log2(n!))的路径。由此得到下述结论：任何一个借助“比较”进行排序的算法，在最坏情况下所需进行的比较次数至少为ceil(log2(n!))。然而，这只是一个理论上的下界，一般的排序算法在n>4时所需进行的比较次数均大于此值，直到1956年，B.Demuth首先找到了对五个数进行排序只需要七次比较的方法之后，Lester Ford和Selmer Johnson将其推广，提出了归并插入排序，在n<11时所用的比较次数和ceil(log2(n!))相同。根据斯特林公式，有ceil(log2(n!)) =O(nlogn)，上述结论从数量级上告诉我们，借助于“比较”进行排序的算法在最坏情况下能达到的最好的时间复杂度为O(nlogn)。 排列、组合及二项式定理 一、计数 分类加法计数原理和分步乘法计数原理 → 1.分类加法计数原理定义 完成一件事，可以有n 类办法，在第一类办法中有m 1种方法，在第二类办法中有m 2种方法，……，在第n 类办法中有种不同的方法，那么，完成这件事情共有N ＝m 1+ m 2+…种不同的方法． 2．分步乘法计数原理定义 完成一件事情需要经过n 个步骤，缺一不可，做第一步有m 1种方法,做第二步有m 2种方法，……，做第n 步有种方法,那么完成这件事共有N ＝m 1 m 2…种不同的方法． 3．分类加法计数原理与分步乘法计数原理区别与联系 联系；都涉及完成一件事情的不同方法的种数． 区别：分类加法计数原理与分类有关，各种方法相互独立，用其中的任一种方法都可以完成这件事；分步乘法计数原理与分步有关，各个步骤相互依存，只有各个步骤都完成了，这件事才算完成． 4. 分类分步标准 分类就是一步到位，(1)类与类之间要互斥；（2）总数完整。 分步是局部到位，（1）按事件发生的连贯过程进行分步；（2）步与步之间相互独立，互不干扰；（3）保证连续性。 → 排列与组合 1．排列 （1）排列定义：从n 个不同元素中，任取m (m ≤n )个元素，按照一定的顺序排成一列，叫做从n 个不同元素中取出m 个元素的一个排列． （2）排列数公式：＝A C m m m n (n －1)(n －2)…(n －m ＋1)或写成＝.特殊: (1)! （3）特征：有序且不重复 2.组合 （1）组合定义：从n 个不同元素中，任取m (m ≤n )个元素组成一组，叫做从n 个不同元素中取出m 个元素的一个组合． （2）组合数公式：＝m m m n A A 或写成＝. (3)组合数的性质 ①＝； ②＝＋. （4）特征：有序且不重复 3.排列与组合的区别与联系： 区别：排列有序，组合无序 联系：排列可视为先组合后全排 4.基本原则：（1）先特殊后一般；（2）先选后排；（3）先分类后分步。 →排列组合的应用（常用方法：直接法，间接法） 1.抽取问题： （1）关键：特殊优先； （2）题型：① 把n 个相同的小球，一次性的放入到m 个不同的盒子中（n ≤m ），每个盒子至少1个，有多少种不同的方法？ ②把n 个相同的小球，依次性的放入到m 个不同的盒子中（n ≤m ），每个盒子至少1个，有多少种不同的方法？ ③把n 个相同的小球，放入到m 个不同的盒子中（n ≤m ），每个盒子放球数目不限，有多少种不同的方法？ ④把n 个不同的小球，放入到m 个不同的盒子中（n ≤m ），每个盒子至少1个，有多少种不同的方法？ ⑤把n 个相同的小球，依次性的放入到m 个不同的 盒子中（n ≥m ），每个盒子至多1个，有多少种不同的方法？-1m1 隔板法 2.排序问题：特殊优先 （1）排队问题： ① 对n 个元素做不重复排序; 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) 另外:直接插入排序、冒泡排序为简单排序，希尔排序（不稳定）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结构-各类排序算法总结
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