两个链表,第一个升序,第二个降序,合并为一个升序链表(C )
两数组合并排序算法
两数组合并排序算法数组是一种常见的数据结构，它可以存储一组相同类型的元素。
在编程中，合并和排序两个数组是一项常见的任务。
本文将介绍几种常见的数组合并排序算法，并对它们的优缺点进行比较。
1. 暴力法：最简单的方法是将两个数组合并为一个新数组，然后对新数组进行排序。
该方法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是两个数组的长度之和。
实现代码：```def merge_sort(arr1, arr2):merged = arr1 + arr2merged.sortreturn merged```该方法的主要缺点是需要额外的空间来存储合并后的数组，并且排序的时间复杂度较高。
2. 归并排序：归并排序是一种分治算法，它将数组分成两个子数组，分别进行排序，然后将两个有序子数组合并为一个有序数组。
该方法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是数组的长度。
实现代码：```def merge_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrmid = len(arr) // 2left = merge_sort(arr[:mid])right = merge_sort(arr[mid:])return merge(left, right)def merge(left, right):merged = []i,j=0,0while i < len(left) and j < len(right): if left[i] < right[j]:merged.append(left[i])i+=1else:merged.append(right[j])j+=1while i < len(left):merged.append(left[i])i+=1while j < len(right):merged.append(right[j])j+=1return merged```归并排序的主要优点是稳定性，它保持相等元素的相对顺序。
循环链表的合并
循环链表的合并循环链表是一种特殊的链表，它的最后一个节点指向第一个节点，形成一个环状结构。
循环链表在数据结构中应用广泛，常用于约瑟夫问题、链式存储队列等场景。
在实际应用中，我们可能会需要合并两个循环链表，本文将介绍循环链表的合并算法。
一、什么是循环链表的合并循环链表的合并指将两个循环链表合并为一个。
合并后的链表仍然保持循环链表的结构，即最后一个节点指向第一个节点。
合并算法主要有两种，分别是非递归和递归实现。
二、非递归实现非递归实现循环链表的合并需要参考单链表的合并算法。
我们可以先创建一个新的循环链表，并将第一个链表的第一个元素与第二个链表的第一个元素进行比较，取较小的元素作为新链表的第一个元素。
然后移动被取到新链表中的节点的指针，再次比较两个链表的第一个元素，重复以上步骤，直到将两个链表中的元素全部取到新链表中为止。
具体实现如下：``` Node *mergeCircularList(Node *firstList, Node *secondList) { if (firstList == NULL){ return secondList; } if (secondList == NULL) { returnfirstList; } // 创建一个新的循环链表Node *newList = NULL; Node *newLast = NULL;if (firstList->data <= secondList->data){ newList = firstList; firstList = firstList->next; } else { newList = secondList; secondList =secondList->next; } newLast = newList; while (firstList != NULL && secondList != NULL){ if (firstList->data <= secondList->data) { newLast->next = firstList; firstList = firstList->next; } else{ newLast->next = secondList; secondList = secondList->next; } newLast = newLast->next; } if (firstList == NULL) { newLast->next = secondList; } else { newLast->next = firstList; } return newList; } ```三、递归实现递归实现循环链表的合并需要采用分治策略。
计算机数据结构今年考研真题及答案
20091.为解决计算机与打印机之间速度不匹配的问题，通常设置一个打印数据缓冲区，主机将要输出的数据依次写入该缓冲区，而打印机则依次从该缓冲区中取出数据。
该缓冲区的逻辑结构应该是A.栈B.队列C.树D.图2.设栈S和队列Q的初始状态均为空，元素abcdefg依次进入栈S。
若每个元素出栈后立即进入队列Q，且7个元素出队的顺序是bdcfeag，则栈S的容量至少是A．1 B.2 C.3 D.43.给定二叉树图所示。
设N代表二叉树的根，L代表根结点的左子树，R代表根结点的右子树。
若遍历后的结点序列为3，1，7，5，6，2，4，则其遍历方式是A．LRN B.NRL C.RLN D.RNL4.下列二叉排序树中，满足平衡二叉树定义的是5.已知一棵完全二叉树的第6层（设根为第1层）有8个叶结点，则完全二叉树的结点个数最多是A．39 B.52 C.111 D.1196.将森林转换为对应的二叉树，若在二叉树中，结点u是结点v的父结点的父结点，则在原来的森林中，u和v可能具有的关系是I．父子关系II.兄弟关系III.u的父结点与v的父结点是兄弟关系A.只有IIB.I和IIC.I和IIID.I、II和III7.下列关于无向连通图特性的叙述中，正确的是I．所有顶点的度之和为偶数II.边数大于顶点个数减1 III.至少有一个顶点的度为1A.只有IB.只有IIC.I和IID.I和III8.下列叙述中，不符合m阶B树定义要求的是A．根节点最多有m棵子树 B.所有叶结点都在同一层上C．各结点内关键字均升序或降序排列 D.叶结点之间通过指针链接9.已知关键序列5，8，12，19，28，20，15，22是小根堆（最小堆），插入关键字3，调整后得到的小根堆是A．3，5，12，8，28，20，15，22，19B.3，5，12，19，20，15，22，8，28C．3，8，12，5，20，15，22，28，19D.3，12，5，8，28，20，15，22，1910.若数据元素序列11，12，13，7，8，9，23，4，5是采用下列排序方法之一得到的第二趟排序后的结果，则该排序算法只能是A．起泡排序 B.插入排序 C.选择排序 D.二路归并排序41.（10分）带权图（权值非负，表示边连接的两顶点间的距离）的最短路径问题是找出从初始顶点到目标顶点之间的一条最短路径。
C#两个list集合合并成一个，及升序降序
C#两个list集合合并成⼀个，及升序降序在开发过程中.数组和集合的处理是最让我们担⼼.⼀般会⽤for or foreach 来处理⼀些操作.这⾥介绍⼀些常⽤的集合跟数组的操作函数. ⾸先举例2个集合A,B.List<int> listA = new List<int> {1,2,3,5,7,9};List<int> listB = new List<int> {13,4,17,29,2};listA.AddRange(listB );把集合A.B合并List<int> Result = listA.Union(listB).ToList<int>(); //剔除重复项List<int> Result = listA.Concat(listB).ToList<int>(); //保留重复项listA.BinarySearch("1");//判断集合中是否包含某个值.如果包含则返回0在举例两个数组int[] i=new int[]{1,2};int[] j=new int[]{2,3};List<int> r = new List<int>();r.AddRange(i);r.AddRange(j);int[] c = r.ToArray(); 合并数组int[] x=i.Union(j).ToArray<int>(); //剔除重复项int[] x=i.Concat(j).ToArray<int>(); //保留重复项int n = Array.BinarySearch(i,3);//判断数组中是否包含某个值.如果包含则返回0排序1、使⽤Sort()当T是简单类型，int，double之类的可以直接⽤var a = new List<int>();a.Add(1);a.Add(5);a.Add(4);a.Sort();//排序2、使⽤LinQa = a.OrderByDescending(i => ).ToList();//降序a = a.OrderBy(i => ).ToList();//升序。
两个链表的合并数据结构
int temp;
struct Node *head, *p1, *p2, *pos;
/*判断a，b大小并合并*/
if (a >= b) {
void InsertSort(struct Node *p, int m)//排序函数
{
int i, j, t;
struct Node *k;
k =p；
for (i = 0; i < m - 1; i++) {
for (j = 0; j < m - i - 1; j++) {
if (p->number > (p->next)->number) {
#include<stdio.h>
#include<conio.h>
#include<malloc.h>
#define L sizeof(struct Node)
struct Node //结构体
{
long int number;
struct Node *next;
};
struct Node *create(int a)//链表创建函数
pos = head; /*此时pos指向p1中的第一个元素*/
while (p2 != NULL) {//蛇形插入
p1 = p1->next;
pos->next = p2;
pos = p2;
p2 = p2->next;
链表的反转与合并掌握链表反转和合并操作的实现
链表的反转与合并掌握链表反转和合并操作的实现链表是一种常见的数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。
链表的反转和合并是链表操作中常见且重要的操作，在很多编程问题中都有应用。
本文将介绍链表的反转和合并操作的实现方法。
一、链表的反转链表的反转是指将链表中节点的顺序反向排列。
例如，对于链表1→2→3→4→5，反转后的链表为5→4→3→2→1。
实现链表的反转有两种常见的方法：迭代法和递归法。
1. 迭代法迭代法的实现思路是，从链表头节点开始，依次遍历每个节点，将该节点的指针指向前一个节点。
具体步骤如下：1）定义三个指针：当前节点指针cur、前一个节点指针prev、下一个节点指针next。
2）遍历链表，将当前节点的指针指向前一个节点，然后更新prev、cur和next指针的位置。
3）重复上述步骤，直到遍历到链表末尾。
以下是迭代法的实现代码示例（使用Python语言）：```pythondef reverse_list(head):prev = Nonecur = headwhile cur:next = cur.nextcur.next = prevprev = curcur = nextreturn prev```2. 递归法递归法的实现思路是，从链表的尾节点开始，依次反转每个节点。
具体步骤如下：1）递归地反转除最后一个节点外的链表。
2）将当前节点的指针指向前一个节点。
3）返回反转后的链表的头节点。
以下是递归法的实现代码示例（使用Python语言）：```pythondef reverse_list(head):if not head or not head.next:return headnew_head = reverse_list(head.next)head.next.next = headhead.next = Nonereturn new_head```二、链表的合并链表的合并是指将两个有序链表按照一定的规则合并成一个有序链表。
链表排序（冒泡、选择、插入、快排、归并、希尔、堆排序）
链表排序（冒泡、选择、插⼊、快排、归并、希尔、堆排序）这篇⽂章分析⼀下链表的各种排序⽅法。
以下排序算法的正确性都可以在LeetCode的这⼀题检测。
本⽂⽤到的链表结构如下（排序算法都是传⼊链表头指针作为参数，返回排序后的头指针）struct ListNode {int val;ListNode *next;ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}};插⼊排序（算法中是直接交换节点，时间复杂度O（n^2）,空间复杂度O（1））class Solution {public:ListNode *insertionSortList(ListNode *head) {// IMPORTANT: Please reset any member data you declared, as// the same Solution instance will be reused for each test case.if(head == NULL || head->next == NULL)return head;ListNode *p = head->next, *pstart = new ListNode(0), *pend = head;pstart->next = head; //为了操作⽅便，添加⼀个头结点while(p != NULL){ListNode *tmp = pstart->next, *pre = pstart;while(tmp != p && p->val >= tmp->val) //找到插⼊位置{tmp = tmp->next; pre = pre->next;}if(tmp == p)pend = p;else{pend->next = p->next;p->next = tmp;pre->next = p;}p = pend->next;}head = pstart->next;delete pstart;return head;}};选择排序（算法中只是交换节点的val值，时间复杂度O（n^2）,空间复杂度O（1））class Solution {public:ListNode *selectSortList(ListNode *head) {// IMPORTANT: Please reset any member data you declared, as// the same Solution instance will be reused for each test case.//选择排序if(head == NULL || head->next == NULL)return head;ListNode *pstart = new ListNode(0);pstart->next = head; //为了操作⽅便，添加⼀个头结点ListNode*sortedTail = pstart;//指向已排好序的部分的尾部while(sortedTail->next != NULL){ListNode*minNode = sortedTail->next, *p = sortedTail->next->next;//寻找未排序部分的最⼩节点while(p != NULL){if(p->val < minNode->val)minNode = p;p = p->next;}swap(minNode->val, sortedTail->next->val);sortedTail = sortedTail->next;}head = pstart->next;delete pstart;return head;}};快速排序1（算法只交换节点的val值，平均时间复杂度O（nlogn）,不考虑递归栈空间的话空间复杂度是O（1））这⾥的partition我们参考(选取第⼀个元素作为枢纽元的版本，因为链表选择最后⼀元素需要遍历⼀遍)，具体可以参考这⾥我们还需要注意的⼀点是数组的partition两个参数分别代表数组的起始位置，两边都是闭区间，这样在排序的主函数中：void quicksort(vector<int>&arr, int low, int high){if(low < high){int middle = mypartition(arr, low, high);quicksort(arr, low, middle-1);quicksort(arr, middle+1, high);}}对左边⼦数组排序时，⼦数组右边界是middle-1，如果链表也按这种两边都是闭区间的话，找到分割后枢纽元middle，找到middle-1还得再次遍历数组，因此链表的partition采⽤前闭后开的区间（这样排序主函数也需要前闭后开区间），这样就可以避免上述问题class Solution {public:ListNode *quickSortList(ListNode *head) {// IMPORTANT: Please reset any member data you declared, as// the same Solution instance will be reused for each test case.//链表快速排序if(head == NULL || head->next == NULL)return head;qsortList(head, NULL);return head;}void qsortList(ListNode*head, ListNode*tail){//链表范围是[low, high)if(head != tail && head->next != tail){ListNode* mid = partitionList(head, tail);qsortList(head, mid);qsortList(mid->next, tail);}}ListNode* partitionList(ListNode*low, ListNode*high){//链表范围是[low, high)int key = low->val;ListNode* loc = low;for(ListNode*i = low->next; i != high; i = i->next)if(i->val < key){loc = loc->next;swap(i->val, loc->val);}swap(loc->val, low->val);return loc;}};快速排序2（算法交换链表节点，平均时间复杂度O（nlogn）,不考虑递归栈空间的话空间复杂度是O（1））这⾥的partition，我们选取第⼀个节点作为枢纽元，然后把⼩于枢纽的节点放到⼀个链中，把不⼩于枢纽的及节点放到另⼀个链中，最后把两条链以及枢纽连接成⼀条链。
c语言有序单链表的二路归并算法
c语言有序单链表的二路归并算法C语言有序单链表的二路归并算法一、引言有序单链表是一种常见的数据结构，其中的元素按照一定的顺序排列。
当需要将两个有序单链表合并为一个有序单链表时，可以使用二路归并算法。
本文将介绍使用C语言实现有序单链表的二路归并算法的原理和步骤。
二、算法原理二路归并算法是一种常见的排序算法，它通过将两个有序链表合并为一个有序链表的方式来实现排序。
算法的基本思想是通过比较两个链表中的元素大小，将较小的元素添加到新的链表中，直到将两个链表全部合并为止。
三、算法步骤下面是使用C语言实现有序单链表的二路归并算法的详细步骤：1. 定义两个指针，分别指向两个有序单链表的头结点；2. 创建一个新的链表，用于存储合并后的有序链表；3. 循环比较两个链表中的元素大小，将较小的元素添加到新链表中，并将指针后移；4. 当其中一个链表遍历完毕时，将另一个链表中剩余的元素添加到新链表的末尾；5. 返回新链表的头结点，即为合并后的有序单链表。
四、代码实现下面是使用C语言实现有序单链表的二路归并算法的示例代码：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>// 定义链表结点typedef struct Node {int data;struct Node* next;} Node;// 创建有序链表Node* createList(int arr[], int size) {Node* head = NULL;Node* tail = NULL;for (int i = 0; i < size; i++) {Node* newNode = (Node*)malloc(sizeof(Node));newNode->data = arr[i];newNode->next = NULL;if (head == NULL) {head = newNode;tail = newNode;} else {tail->next = newNode;tail = newNode;}}return head;}// 合并两个有序链表Node* mergeList(Node* list1, Node* list2) { if (list1 == NULL) {return list2;}if (list2 == NULL) {return list1;}Node* head = NULL;Node* tail = NULL;while (list1 != NULL && list2 != NULL) { if (list1->data <= list2->data) {if (head == NULL) {head = list1;tail = list1;} else {tail->next = list1;tail = list1;}list1 = list1->next;} else {if (head == NULL) {head = list2;tail = list2;} else {tail->next = list2;tail = list2;}list2 = list2->next;}}if (list1 != NULL) {tail->next = list1;}if (list2 != NULL) {tail->next = list2;}return head;}// 打印链表void printList(Node* head) { Node* p = head;while (p != NULL) {printf("%d ", p->data); p = p->next;}printf("\n");}int main() {int arr1[] = {1, 3, 5};int arr2[] = {2, 4, 6};Node* list1 = createList(arr1, sizeof(arr1) / sizeof(int));Node* list2 = createList(arr2, sizeof(arr2) / sizeof(int));printf("链表1：");printList(list1);printf("链表2：");printList(list2);Node* mergedList = mergeList(list1, list2);printf("合并后的链表：");printList(mergedList);return 0;}```五、算法分析有序单链表的二路归并算法的时间复杂度为O(n)，其中n为两个链表的总长度。