排序算法pascal代码集锦
C程序经典算法50例
C程序经典算法50例1.二分查找算法：在有序数组中查找指定元素。
2.冒泡排序算法：通过不断比较相邻元素并交换位置，将较大的元素向后冒泡。
3.快速排序算法：通过选择一个基准元素，将数组分割为左右两部分，并递归地对两部分进行快速排序。
4.插入排序算法：将数组划分为已排序和未排序两部分，每次从未排序中选择一个元素插入到已排序的合适位置。
5.选择排序算法：遍历数组，每次选择最小元素并放置在已排序部分的末尾。
6.希尔排序算法：将数组按照一定间隔进行分组并分别进行插入排序，然后逐步减小间隔并重复这个过程。
7.归并排序算法：将数组递归地划分为两部分，然后将两个有序的部分进行合并。
8.桶排序算法：将元素根据特定的映射函数映射到不同的桶中，然后对每个桶分别进行排序。
9.计数排序算法：统计每个元素的出现次数，然后根据计数进行排序。
10.基数排序算法：从低位到高位依次对元素进行排序。
11.斐波那契数列算法：计算斐波那契数列的第n项。
12.阶乘算法：计算给定数字的阶乘。
13.排列问题算法：生成给定数组的全排列。
14.组合问题算法：生成给定数组的所有组合。
15.最大连续子序列和算法：找出给定数组中和最大的连续子序列。
16.最长递增子序列算法：找出给定数组中的最长递增子序列。
17.最长公共子序列算法：找出两个给定字符串的最长公共子序列。
18.最短路径算法：计算给定有向图的最短路径。
19.最小生成树算法：构建给定连通图的最小生成树。
20.汉诺塔算法：将n个圆盘从一个柱子移动到另一个柱子的问题。
21.BFS算法：广度优先算法，用于图的遍历和查找最短路径。
22.DFS算法：深度优先算法，用于图的遍历和查找连通分量。
23.KMP算法：字符串匹配算法，用于查找一个字符串是否在另一个字符串中出现。
24.贪心算法：每次都选择当前情况下最优的方案，适用于求解一些最优化问题。
25.动态规划算法：将一个大问题划分为多个子问题，并通过子问题的解求解整个问题，适用于求解一些最优化问题。
pascal入门算法.doc
算法设计初步与典型试题枚举搜索 (4)1、枚举数字 (5)3、百钱买百鸡 (5)4、分书问题 (6)逻辑判断 (7)5、谁是小偷 (7)6、质量评比 (7)7、谁获冠军 (8)8、四大淡水湖 (9)递推法 (10)9、【菲波纳葜数列】 (10)10、递推关系的应用“杨辉三角” (10)11、蜜蜂爬行 (11)13、铺骨牌（2000年全国联赛初赛） (12)倒退 (13)14、贮油点 (13)枚举素数 (14)15、素数 (14)16、歌德巴赫猜想 (15)17、计算真因子 (16)筛法 (17)18、求素数（95年，全国联赛初赛） (17)19、用筛法统计楼梯级数 (18)最大公约数与最小公倍数 (19)20.求两个正整数的最大公约数 (19)21、求两个正整数的最小公倍数 (19)进制转换 (21)22、十进制转换为n进制 (21)23. N进制数转化为十制数 (22)循环问题 (23)24、猴子选大王 (23)25、狐狸捉兔子 (24)26、约瑟环 (25)数组 (25)27、求递增和递减子序列 (27)28、马鞍数 (28)29、数学黑洞6174 (29)方阵填数 (30)30、方阵填数 (30)31、蛇形矩阵： (31)字符数组与字符串 (32)一、定义 (32)二、字符串的常用内部函数和过程 (33)三、字符数组与字符串应用 (33)36、寻找单词 (36)37、【题目】从键盘输入一个长度不超过40的字符串,按要求进行删除. (37)数组与字符串应用 (38)38、高精度加法程序 (38)39、回文算术 (39)递归算法 (41)40、利用递归调用手段编程计算N!。
(42)41、利用递归调用技术求菲波纳葜数列的第N项。
(42)42、输入一串以‘.’结束的字符，按逆序输出。
(44)43、用递归函数求最大公约数 (44)44、汉诺塔 (45)嵌套 (47)45、三齿轮问题 (47)搜索算法（回溯、深度优先） (48)46、八皇后问题 (48)47、求N个数的全排列 (49)48、跳马问题（骑士遍历） (50)49、深度优先搜索解分书问题 (53)50、四色问题。
PASCAL语言基础总成(完整版)
PASCAL 语言基础及基础训练
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Run-time error 错误代码 at 错误发生地址 保存文件 四、 四、保存文件 把当前编辑的程序文件以当前名存盘，只需运行菜单命令[FILE][SAVE]（或 F2） ，即可。 关闭当前文件 五、 五、关闭当前文件 当前文件不想现在再编辑了，可把它关闭掉，即运行菜单命令[WINDOWS][CLOSE]（或 ALT+F3） ， 即可。 打开已有文件 六、 六、打开已有文件 欲打开一个已经存在的程序文件，运行菜单命令[FILE][OPEN]（或 F3） ，再按 TAB 键去选择或 不按 TAB 键而直接输入文件名即可。 练习 七、 七、练习 在集成环境中输入以下程序，程序的作用是计算圆的面积，圆的半径由用户从键盘输入，编辑 运行正确后请存盘： program area_of_cicle; 此行可以不输入
第三章、PASCAL 语言程序基本概念 第一节、PASCAL 程序的组成 我们仍以上述程序为例：[例 2、1] program area_of_cicle; const pi=3.1416; var s:real; r:integer; begin writeln(‘Please input radius :’); readln(r); s:=pi*r*r; writeln(‘s=’,s); end. 每一个 PASCAL 程序都由程序头部和程序主体组成，最后以“end.”作为整个程序的结束。 一、程序头部 程序头部毫无疑问是在程序的开头位置，以“program”这个词开始（但经常省略这一） ，以第
第三节、一个 PASCAL 程序 进入编辑状态： 一、 一、进入编辑状态： 选择菜单[FILE][OPEN]（今后涉及到菜单调用时， 均以此格式表示， 即选择 FILE 菜单中的 OPEN 功能）功能，打开一个程序文件，在输入文件名时，输入文件的主名即可进入程序编辑状态。这时 可用编辑功能健： 光标键：用以上下左右移动光标位置； INSERT：插入/改写状态切换； TAB；光标跳至下一制表位； CAPSLOCK：大小写切换； DELETE：删除光标位一字符； BACKSPACE：删除光标前一字符； CTRL+Y：删除光标处一行； HOME：光标跳至行首； END：光标跳至行未； PAGEUP：上翻一页； PAGEDOWN：下翻一页； ENTER：回车/换行； 编辑一个 PASCAL 程序： 二、 二、编辑一个 [例 1、1] 输出一句话的小程序：
输入十个正整数,把这十个数按由小到大的顺序排列pascal
例3输入十个正整数,把这十个数按由小到大的顺序排列。
将数据按一定顺序排列称为排序，排序的算法有很多，其中选择排序是一种较简单的方法。
分析：要把十个数按从小到大顺序排列，则排完后，第一个数最小，第二个数次小，……。
因此，我们第一步可将第一个数与其后的各个数依次比较，若发现，比它小的，则与之交换，比较结束后，则第一个数已是最小的数（最小的泡往下冒）。
同理，第二步，将第二个数与其后各个数再依次比较，又可得出次小的数。
如此方法进行比较，最后一次，将第九个数与第十个数比较，以决定次大的数。
于是十个数的顺序排列结束。
例如下面对5个进行排序，这个五个数分别为8 2 9 10 5。
按选择排序方法，过程如下：初始数据：8 2 9 10 5第一次排序：8 2 9 10 59 2 8 10 510 2 8 9 510 2 8 9 5第二次排序：10 8 2 9 510 9 2 8 510 9 2 8 5第三次排序：10 9 8 2 510 9 8 2 5第四次排序：10 9 8 5 2对于十个数，则排序要进行9次。
源程序如下：program ex5_2;var a:array[1..10]of integer;i,j,t:integer;beginwriteln('Input 10 integers:');for i:=1 to 10 do read(a[i]);｛读入10个初始数据｝readln;for i:=1 to 9 do｛进行9次排序｝beginfor j:=i+1 to 10 do｛将第i个数与其后所有数比较｝if a[i]<a[j] then ｛若有比a[i]大,则与之交换｝begint:=a[i];a[i]:=a[j];a[j]:=t;end;write(a[i]:5);end;end.给数组赋值的常用函数：fillchar(a,sizeof(a),0) ：是把A数组的每个单元赋值为0。
编程代码范例
编程代码范例在计算机科学和软件开发领域，编程代码范例是指一段用于解决特定问题的程序代码示例。
这些范例通常被用作学习和参考的工具，帮助开发人员理解和掌握编程语言、算法和设计模式。
本文将介绍几个常见的编程代码范例，以帮助读者更好地理解和应用这些范例。
一、排序算法范例排序算法是计算机科学中的重要概念，用于将一组数据按照特定的顺序排列。
以下是一个常见的冒泡排序算法的范例：```pythondef bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n-1):for j in range(0, n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]return arr# 范例使用arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]sorted_arr = bubble_sort(arr)print("排序后的数组：")for i in range(len(sorted_arr)):print("%d" %sorted_arr[i])```这个范例展示了冒泡排序算法的实现。
通过比较相邻的元素并交换位置，冒泡排序可以将数组中的元素按照升序排列。
二、数据结构范例数据结构是计算机科学中用于组织和存储数据的方式。
以下是一个常见的链表数据结构的范例：```pythonclass Node:def __init__(self, data=None):self.data = dataself.next = Noneclass LinkedList:def __init__(self):self.head = Nonedef append(self, data):new_node = Node(data)if self.head is None:self.head = new_nodeelse:current = self.headwhile current.next:current = current.nextcurrent.next = new_nodedef display(self):elements = []current = self.headwhile current:elements.append(current.data)current = current.nextreturn elements# 范例使用linked_list = LinkedList()linked_list.append(1)linked_list.append(2)linked_list.append(3)print(linked_list.display())```这个范例展示了链表数据结构的实现。
freepascal语言与基础算法
freepascal语言与基础算法1. 引言1.1 概述本文将探讨Freepascal语言与基础算法的关系和应用。
Freepascal是一种强大且灵活的编程语言，被广泛应用于各个领域的软件开发中。
而基础算法则是计算机科学的核心内容，对于解决问题和优化程序至关重要。
通过结合这两者，我们可以深入理解Freepascal语言以及在实际项目中如何使用算法来提高效率和性能。
1.2 文章结构本文共分为五个部分。
首先，我们将介绍Freepascal语言的背景与发展历程，探讨其特性和优势，并列举一些应用领域和案例。
接着，我们会概述基础算法的基本概念和分类，并介绍算法设计与分析原则。
然后，我们会详细介绍几种常见的基础算法，并给出示例加以说明。
在第四部分中，我们将探讨Freepascal语言在基础算法中的具体应用，包括数据结构支持与实现方式、排序算法实现示例与性能分析以及查找算法实现示例与应用场景讨论。
最后，在结论部分，我们将总结Freepascal语言与基础算法的关系，并讨论其发展前景和实践意义，同时展望未来研究的方向。
1.3 目的本文的目的在于给读者提供有关Freepascal语言与基础算法之间联系的深入理解。
通过阐述Freepascal语言作为一种强大且广泛应用的编程语言以及基础算法作为解决问题和优化程序所必不可少的工具，我们希望读者能够了解如何利用Freepascal语言来实现各种常见的基础算法，并在实际项目中应用这些算法来提高效率和性能。
此外，本文还将探讨Freepascal语言与基础算法之间的潜在联系，以及可能产生的新思路和研究方向。
2. Freepascal语言介绍:2.1 背景与发展Freepascal是一种高级编程语言，最初由Anders Hejlsberg 发起并于1995年首次发布。
它是一种免费的、开源的、跨平台的编程语言，主要用于快速开发可靠、高效且易于维护的软件应用。
自推出以来，Freepascal得到了广泛的采用和用户社区支持。
pascal语法讲义-第七讲
第七讲 数组与字符串一、一维静态数组我们先来思考一个问题。
例题1.4.2.1.1：读入3个数，将之倒序输出。
想必这个程序对大家来说没有难度。
program p1_4_2_1_1(input,output);var a,b,c:longint;beginreadln(a,b,c);writeln(c,' ',b,' ',a);readln();end.下面我们来思考一个升级版的问题：例题1.4.2.1.2：读入1000个数，将之倒序输出。
这个程序对于大家来说肯定也是可以搞定的，只不过相对而言比较麻烦，这里我们提供一个生成该程序源文件的程序。
program p1_4_2_1_2_producer(input,output);var i:longint;beginassign(output,'p1_4_2_1_2.pas');rewrite(output);writeln('program p1_4_2_1_2(input,output);');write('var ');for i:=1 to 999 do write('a',i,',');writeln('a1000:longint;');writeln('begin');write('readln(');for i:=1 to 999 do write('a',i,',');writeln('a1000);');write('writeln(');for i:=1000 downto 2 do write('a',i,',');writeln('a1);');writeln('readln();');writeln('end.');close(output);end.这里使用了一定文件的知识，如果把assign、rewrite、close 三行略去的话，大家应该可以看得懂。
快速排序法c语言代码
快速排序法c语言代码快速排序法是一种非常高效的排序算法，它能够在最好情况下实现O(NlogN)的时间复杂度。
下面是快速排序法的C语言代码实现： ```#include <stdio.h>void quicksort(int arr[], int left, int right) {int i, j, pivot, temp;if (left < right) {pivot = left;i = left;j = right;while (i < j) {while (arr[i] <= arr[pivot] && i < right)i++;while (arr[j] > arr[pivot])j--;if (i < j) {temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}}temp = arr[pivot];arr[pivot] = arr[j];arr[j] = temp;quicksort(arr, left, j - 1);quicksort(arr, j + 1, right);}}int main() {int arr[] = {10, 7, 8, 9, 1, 5};int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);quicksort(arr, 0, n - 1);printf('Sorted array: ');for (int i = 0; i < n; i++)printf('%d ', arr[i]);return 0;}```在main函数中，我们首先定义一个整型数组arr，并初始化它。
然后通过计算数组的长度n，调用quicksort函数进行排序。
quicksort函数接收三个参数：待排序数组arr，左边界left和右边界right。
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排序
排序就是将杂乱无章的数据元素，通过一定的方法按关键字顺序排列的过程。
排序的方法很多，下面介绍一些常见的排序方法，要求了解其原理，会编写代码，并会分析不同算法的时间复杂度，了解各个算法的稳定性。
稳定性指在原序列中相同元素的相对位置与排好序的新序列中相同元素的相对位置是否相同。
若相同，则该算法是稳定的，否则不稳定。
简单排序
1.选择排序
选择排序的基本思想是：对待排序的记录序列进行n-1遍的处理，第1遍处理是将L[1..n]中最小者与L[1]交换位置，第2遍处理是将L[2..n]中最小者与L[2]交换位置……第i遍处理是将L[i..n]中最小者与L[i]交换位置。
这样，经过i遍处理之后，前i个记录的位置就已经按从小到大的顺序排列好了。
时间复杂度:O(n2)。
选择排序是稳定排序。
【例1】利用选择排序法对L[1..n]排序。
2.插入排序
插入排序的基本思想:经过i-1遍处理后，L[1..i-1]已排好序。
第i遍处理仅将L[i]插入L[1.. i-1]的适当位置p，原来P后的元素一一向右移动一个位置，使得L[1..i]又是排好序的序列。
时间复杂度为O(n2)，插入排序是稳定排序。
3.冒泡排序
冒泡排序又称交换排序，其基本思想是:对待排序的记录的关键字进行两两比较，如发现两个记录是反序的，则进行交换，直到无反序的记录为止。
时间复杂度为O(n2)，冒泡排序是一个稳定的排序。
【例3】利用冒泡排序法对L[1..n]递减排序。
程序如下:
快速排序
快速排序的思想是：先从数据序列中选一个元素，并将序列中所有比该元素小的元素都放到它的右边或左边，再对左右两边分别用同样的方法处理直到每一个待处理的序列的长度为1，处理结束。
时间复杂度下限O(nlog2n)，上限O(n2)。
快速排序不稳定。
【例4】利用快速排序法对n个数字排序。
程序二(先从数据序列中选取首位元素)：
希尔排序
基本思想：将整个无序序列分割成若干小的子序列分别进行插入排序或冒泡排序。
序列分割方法：将相隔某个增量x的元素构成一个子序列。
在排序过程中，逐次减小这个增量，最后当h减到1时，进行一次插入排序或冒泡排序，排序就完成。
增量序列一般采用:d1=n
div 2 ,di=d i-1 div 2 ；i=2,3,4,…其中n为待排序序列的长度。
【例5】利用希尔排序法对L[1..n]进行稳定排序。
堆排序与二叉树排序
1.堆排序
堆结构一定是一颗完全二叉树，并且满足节点T的值大于(小于)它两个儿子的值。
当堆顶(树根)的值是整个堆里面最小的数时，这个堆称为小根堆，如果是最大的树则称之为大根堆。
上图中（a），就是一个堆，它可以被视为一棵完全二叉树。
每个堆对应于一个数组（b），假设一个堆的数组A，
我们用length[A]表述数组中的元素个数，树的根为A[1]，i表示某一结点的下标，其父结点为PARENT(i)，左儿子LEFT[i]，右儿子RIGHT[i]，它们之间的关系如下：
PARENT(i)=i div 2
LEFT(i)=2*i
RIGHT(i)=2i + 1
堆可以在log2n的时间内完成插入节点的功能，当然能维护好堆的性质。
至于如何维护堆的
性质，只需要在取出堆顶和插入节点这两个时候进行维护。
下面的讨论基于大根堆。
在取出堆顶的时候，只需要把堆最后的元素放到堆顶，然后把这个放到堆顶的元素向下移动。
如果这个元素小于他两个儿子中小的那个，就与其交换，如果他小于他下面儿子中大的那个，也与其交换，否则就程序结束。
在加入新节点的时候，只需要把元素放到堆尾，然后判断这个节点的值是不是大于他的父节点，如果大于就进行交换，直到这个条件不成立为止，程序结束。
堆排序的思想是:
(1)建初始堆(将节点[n/2],[n/2]-1,...,3,2,1 )分别调入堆)；
(2)当未排序完时输出堆顶元素，删除堆顶元素，将剩余的元素重新建堆。
堆排序的时间复杂度为:O(nlog2n)，是一种不稳定的排序。
堆排序算法步骤（1）
堆排序算法步骤（2）【例6】利用堆排序方法对n个数字进行排序。
2.二叉树排序
二叉树排序：每一个参加排列的数据对应二叉树的一个节点，且任一节点如果有左(右)子树，则左(右)子树各节点的数据必须小(大)于该节点的数据。
中序遍历排序二叉树即得排序结果。
二叉树排序时间复杂度最坏情况下为O(n2)，是稳定排序。
【例7】利用二叉树排序法对n个互不相同的数字进行排序。
归并排序
归并就是将多个有序的数列合成一个有序的数列。
将两个有序序列合并为一个有序序列叫二路归并。
归并排序就是n个长度为1的子序列，两两归并最后变为有序的序列。
【例8】利用归并排序将n个有序数列合并成一个有序数列。
线性排序
上面我们所讨论的算法均是基于比较的排序算法，在排序算法中有基于数字本身的算法：计数、桶、基数排序。
1.计数排序
计数排序的基本思想是对于序列中的每一元素x，确定序列中小于x的元素的个数。
【例9】n个整数序列且每个值在[1,m]中，排序之。
程序如下：
2.桶排序
桶排序的思想是若待排序的记录的关键字在一个明显有限范围内(整型)时，可设计有限个有序桶，每个桶装入一个值，顺序输出各桶的值，将得到有序的序列。
【例10】输入n个0～100之间的整数，由小到大排序输出。
3.基数排序
基本思想是对n个元素依次按k，k-1，…，1位上的数字进行桶排序。
各种排序算法的比较
1．稳定性比较
插入排序、冒泡排序、二叉树排序、归并排序及其他线形排序是稳定的。
选择排序、希尔排序、快速排序、堆排序是不稳定的。
2．时间复杂性比较
插入排序、冒泡排序、选择排序的时间复杂性为O(n2)。
其他非线形排序的时间复杂性为O(nlog2n)。
线形排序的时间复杂性为O(n)。
3．辅助空间的比较
线形排序、归并排序的辅助空间为O(n)，其他排序的辅助空间为O(1)。
4．其他比较
(1)插入、冒泡排序的速度较慢，但参加排序的序列局部或整体有序时，这种排序能达到较快的速度。
在这种情况下，快速排序反而慢了，时间复杂度会达到其上限。
当数据为随机数据时，快速排序远远快于插入、冒泡、选择排序，时间复杂度接近其下限。
(2)当n较小时，对稳定性不作要求时宜用选择排序，对稳定性有要求时宜用插入或冒泡排序。
(3)若待排序的记录的关键字在一个明显有限范围内且空间允许时，适用桶排序。
(4)当n较大时，关键字元素比较随机，对稳定性没要求宜用快速排序。
(5)当n较大时，关键字元素可能出现本身是有序的，对稳定性有要求、空间允许的情况下，
宜用归并排序。
(6)当n较大时，关键字元素可能出现本身是有序的，对稳定性没有要求时宜用堆排序。