数据结构 -第13周内排序第3讲-交换排序.pdf

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数据结构的重点知识点

数据结构的重点知识点

数据结构的重点知识点数据结构是计算机科学中非常重要的基础知识,它主要研究数据的组织、存储和管理方式。

在学习数据结构的过程中,有一些重点知识点需要特别关注和理解。

本文将从以下几个方面介绍数据结构的重点知识点。

一、线性表线性表是数据结构中最基本、最简单的一种结构。

它包括顺序表和链表两种实现方式。

1. 顺序表顺序表是线性表的一种实现方式,它使用一个连续的存储空间来存储数据。

顺序表的主要操作包括插入、删除和查找等。

2. 链表链表是线性表的另一种实现方式,它使用节点来存储数据,并通过指针将这些节点连接起来。

链表的主要操作包括插入、删除和查找等。

二、栈和队列栈和队列是线性表的特殊形式,它们的主要特点是插入和删除操作只能在特定的一端进行。

1. 栈栈是一种先进后出(LIFO)的数据结构,它的插入和删除操作都在栈顶进行。

栈的主要操作包括入栈和出栈。

2. 队列队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,它的插入操作在队尾进行,删除操作在队头进行。

队列的主要操作包括入队和出队。

三、树和二叉树树是一种用来组织数据的非线性结构,它由节点和边组成。

树的重点知识点主要包括二叉树、二叉搜索树和平衡树等。

1. 二叉树二叉树是一种特殊的树结构,它的每个节点最多只能有两个子节点。

二叉树的主要操作包括遍历、插入和删除等。

2. 二叉搜索树二叉搜索树是一种特殊的二叉树,它的左子树中的所有节点的值都小于根节点的值,右子树中的所有节点的值都大于根节点的值。

二叉搜索树的主要操作包括查找、插入和删除等。

四、图图是由节点和边组成的一种复杂数据结构。

图的重点知识点主要包括有向图和无向图、图的遍历和最短路径算法等。

1. 有向图和无向图有向图和无向图是图的两种基本形式,它们的区别在于边是否有方向。

有向图的边是有方向的,而无向图的边没有方向。

2. 图的遍历图的遍历是指对图中的每个节点进行访问的过程。

常见的图遍历算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。

数据结构详细简介

数据结构详细简介

数据结构详细简介数据结构是计算机科学中非常重要的概念,它是用于组织和存储数据的方法和技术。

这些数据结构可以帮助我们有效地处理和操作数据,在解决实际问题中起到关键作用。

本文将详细介绍几种常见的数据结构,并探讨它们的特点和应用场景。

一、数组(Array)数组是一种线性数据结构,它由一系列相同类型的元素组成,这些元素按照顺序存储在连续的内存空间中。

数组的访问和修改操作非常高效,可以通过下标直接定位元素。

然而,数组的大小在创建时就需要确定,并且不能方便地插入或删除元素。

二、链表(Linked List)链表是另一种常见的线性数据结构,它通过节点来存储数据,并通过指针将这些节点链接在一起。

链表允许动态地插入和删除元素,相对于数组而言更加灵活。

然而,链表的访问效率较低,需要从头节点开始逐个遍历。

三、栈(Stack)栈是一种特殊的线性数据结构,它采用“后进先出”的原则。

栈具有两个主要操作,即入栈(Push)和出栈(Pop),可以在栈的顶部插入和删除元素。

栈经常用于处理符号匹配、逆波兰表达式等问题。

四、队列(Queue)队列也是一种线性数据结构,它采用“先进先出”的原则。

队列有两个关键操作,即入队(Enqueue)和出队(Dequeue),分别用于在队尾插入元素和在队头删除元素。

队列常用于任务调度、消息传递等场景。

五、树(Tree)树是一种非线性数据结构,它由一组节点和连接这些节点的边组成。

树的最顶部节点称为根节点,每个节点可以有零个或多个子节点。

树的应用非常广泛,如二叉树用于排序和搜索,平衡树用于数据库索引等。

六、图(Graph)图是一种复杂的非线性数据结构,它由顶点(Vertex)和边(Edge)组成。

图可以用来表示现实生活中的网络结构,如社交网络、地图等。

图的分析和算法设计都具有一定难度,广度优先搜索和深度优先搜索是常用的图算法。

七、哈希表(Hash Table)哈希表是一种根据关键字直接访问存储位置的数据结构,它通过哈希函数将关键字映射为数组的索引。

数据结构的逻辑结构

数据结构的逻辑结构

数据结构的逻辑结构数据结构是计算机科学中的一个重要概念,用于组织和存储数据以便有效地访问和操作。

数据结构可以分为两个主要方面:逻辑结构和物理结构。

逻辑结构描述了数据之间的逻辑关系,而物理结构描述了数据在计算机内存中的存储方式。

本文将重点探讨数据结构的逻辑结构。

一、线性结构线性结构是最基本的逻辑结构之一,数据元素之间存在一对一的关系。

线性结构包括线性表、栈、队列和串。

1. 线性表线性表是由n个数据元素组成的有限序列,其中元素之间存在顺序关系。

常见的线性表有顺序表和链表。

顺序表使用连续的内存空间存储元素,而链表使用节点和指针的方式存储元素。

2. 栈栈是一种特殊的线性表,遵循先进后出(LIFO)的原则。

栈具有两个主要操作:push和pop,分别用于入栈和出栈操作。

常见的应用场景包括函数调用、表达式求值和后缀表达式转换等。

3. 队列队列也是一种特殊的线性表,遵循先进先出(FIFO)的原则。

队列具有两个主要操作:enqueue和dequeue,分别用于入队和出队操作。

常见的应用场景包括任务调度、消息传递和广度优先搜索等。

4. 串串是由零个或多个字符组成的有限序列,可以看作是特殊的线性表。

串与线性表的区别在于对元素的操作不同,串主要进行字符匹配、模式识别和字符串处理等操作。

二、非线性结构非线性结构是指数据元素之间存在一对多或多对多的关系,包括树和图两种结构。

1. 树树是一种类似于自然界中树的结构,由n个节点组成。

树的节点之间存在父子关系,每个节点可以有多个子节点,但只能有一个父节点。

树的应用广泛,如二叉树用于拼写检查和数据库索引等。

2. 图图是由n个顶点和m条边组成的集合,顶点之间可以存在多个边。

图可以分为有向图和无向图,根据边是否有方向来判断。

图的应用包括社交网络、路由算法和最短路径等。

三、集合结构集合结构是指数据元素之间没有任何特定关系,每个元素都是独立的。

集合结构常用于数据库系统中的集合操作,如并、交和差等。

全套电子课件:数据结构(第3版)

全套电子课件:数据结构(第3版)

数据元素是组成数据的基本单位。在程序
中通常把结点作为一个整体进行考虑和处
理。
53080105 杨帆
学号 53080101 53080102
姓名 韩冬 冯明
53080103 刘禹伯
53080104
每一行(代表一位同学)
53080105 53080106
孙晓东 杨帆 迟克逊
作为一个基本单位来考 53080107 陆静雅
1956年,美国杜邦公司提出关键路径法,并 于1957年首先用于投资1000万美元的化工厂 建设,工期比原计划缩短了4个月。杜邦公司 在采用关键路径法的一年中,节省了100万美 元。
Ⅱ. Dijkstra算法在物流配送问题中的应用
Ⅲ. 树结构在数据挖掘领域中的应用 Ⅳ. 散列技术在数据加密领域中的应用 Ⅴ. 查找技术在数据库领域中的应用 Ⅵ. 倒排文件、查找算法在搜索引擎中的应用
➢1976年,著名计算机科学家沃思(N. Wirth) 出版了名为《算法+数据结构=程序》的专 著,不仅形象地描述了数据结构、算法与 程序之间的关系,还旗帜鲜明的提出数据
数据结构的发展历史
➢20世纪40年代:处理纯数值性的信息
➢20世纪50年代末:解决非数值计算问题
➢20世纪60年代:数据结构列为一门独立的 课程
采用算法描述语言(ADL)和C++程序设计语言描述算法。 重视时间复杂性分析,重要算法的关键步骤给出正确性证
明。
教学计划
第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章
绪论 线性表、堆栈和队列 数组和字符串 树与二叉树 图 排序 查找
第二章 绪 论
2.1 为什么要学习数据结构
计算机科学是一门研究数据表示和数据处 理的科学。

数据结构(C语言版)

数据结构(C语言版)

比较
Prim算法适用于稠密图, Kruskal算法适用于稀疏图;
两者时间复杂度相近,但 Kruskal算法需额外处理并查
集数据结构。
最短路径算法设计思想及实现方法比较
1 2
Dijkstra算法
从源点出发,每次找到距离源点最近的顶点并更 新距离值,直至所有顶点距离确定。适用于不含 负权边的图。
Floyd算法
特殊二叉树
满二叉树、完全二叉树等。
二叉树的遍历与线索化
二叉树的遍历
前序遍历、中序遍历、后序遍历和层 次遍历是二叉树的四种基本遍历方法 。
线索化二叉树
为了方便查找二叉树节点的前驱和后 继,可以对二叉树进行线索化处理, 即在节点的空指针域中存放指向前驱 或后继的指针。
树和森林的遍历与转换
树的遍历
01
串的顺序存储结构
01
02
03
串的顺序存储结构是用 一组地址连续的存储单 元来存储串中的字符序
列的。
按照预定义的大小,为 每个定义的串变量分配 一个固定长度的存储区 ,一般是用定长数组来
定义。
串值的存储:将实际串 长度值保存在数组的0下 标位置,串的字符序列 依次存放在从1开始的数
组元素中。
串的链式存储结构
03
比较
DFS空间复杂度较低,适用于递 归实现;BFS可找到最短路径, 适用于非递归实现。
最小生成树算法设计思想及实现方法比较
Prim算法
从某一顶点开始,每次选择当 前生成树与外界最近的边加入 生成树中,直至所有顶点加入

Kruskal算法
按边权值从小到大排序,依次 选择边加入生成树中,保证不
形成环路。
数据结构(C语言版)

数据结构ppt课件

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二叉树的性质
二叉树具有五种基本形态,即空二叉树、只有一个根节点的二叉树、只有左子树或右子 树的二叉树、以及左右子树均有的二叉树。此外,二叉树还具有一些重要性质,如二叉
树的第i层最多有2^(i-1)个节点(i>=1),深度为k的二叉树最多有2^k-1个节点 (k>=1)等。
二叉树的遍历算法
先序遍历
先访问根节点,然后遍 历左子树,最后遍历右
05
图论基础及图的存储结构
图论基础概念介绍
图的基本概念
由顶点(Vertex)和边(Edge)组成的数 据结构,表示对象及其之间的关系。
图的遍历
通过某种方式访问图中所有顶点的过程, 常见的遍历算法有深度优先遍历(DFS)和 广度优先遍历(BFS)。
有向图与无向图
根据边是否有方向,图可分为有向图和无 向图。
时间复杂度
平均时间复杂度和最坏时 间复杂度均为O(n)。
适用场景
适用于数据量较小或数据 无序的情况。
查找算法设计之二分查找法
算法思想
在有序数组中,取中间元素与目标元素比较,若相等则查找成功;若目标元素小于中间元素, 则在左半部分继续查找;若目标元素大于中间元素,则在右半部分继续查找。
时间复杂度
平均时间复杂度和最坏时间复杂度均为O(log n)。
连通图与连通分量
在无向图中,任意两个顶点之间都存在路 径,则称该图是连通图;否则,称该图的 极大连通子图为连通分量。
顶点的度
在无向图中,顶点的度是与该顶点相关联 的边的数目;在有向图中,顶点的度分为 入度和出度。
图的存储结构之邻接矩阵法
邻接矩阵表示法
用一个二维数组表示图中顶点之 间的关系,若顶点i与顶点j之间 存在一条边,则数组元素值为1

《数据结构》教案(精华版)

《数据结构》教案(精华版)

《数据结构》教案(精华版)《数据结构》教案(精华版)前言数据结构是计算机学科中的重要基础课程,它涉及到数据的存储、组织和管理。

本教案旨在帮助学生掌握数据结构的基本概念、算法和应用,提高其解决实际问题的能力。

第一章:引言在本章中,我们将介绍数据结构的基本概念和重要性。

学生将了解到数据结构在计算机科学中的作用,以及为什么学习数据结构对于他们的职业发展至关重要。

1.1 数据结构的定义数据结构是一种组织和存储数据的方式,它涉及到数据元素之间的关系,以及对这些关系的操作。

1.2 数据结构的分类数据结构可以分为线性结构和非线性结构。

线性结构中的数据元素之间存在一个明确的顺序关系,而非线性结构中的数据元素之间没有固定的顺序关系。

1.3 数据结构的应用数据结构在计算机科学中有广泛的应用。

例如,在数据库管理系统中,数据结构被用来组织和管理大量的数据;在图形图像处理中,数据结构被用来存储和操作图像数据。

第二章:线性结构本章将介绍线性结构,包括线性表、栈和队列。

学生将学习这些线性结构的定义、实现和应用。

2.1 线性表线性表是一种最简单的数据结构,它由一组数据元素组成,这些元素按照线性的顺序存储。

2.2 栈栈是一种特殊的线性表,它具有“先进后出”的特点。

学生将学习栈的定义、实现和常见应用。

2.3 队列队列是另一种特殊的线性表,它具有“先进先出”的特点。

学生将学习队列的定义、实现和应用。

第三章:树结构本章将介绍树结构,包括二叉树、搜索树和平衡树。

学生将学习这些树结构的定义、实现和应用。

3.1 二叉树二叉树是一种常见的树结构,它的每个节点最多有两个子节点。

学生将学习二叉树的定义、实现和遍历算法。

3.2 搜索树搜索树是一种特殊的二叉树,它的每个节点都符合一定的大小关系。

学生将学习搜索树的定义、实现和查找算法。

3.3 平衡树平衡树是一种自平衡的二叉树,它可以保持树的高度平衡。

学生将学习平衡树的定义、实现和平衡算法。

第四章:图结构本章将介绍图结构,包括无向图和有向图。

数据结构百度百科

数据结构百度百科

数据结构概述数据结构是计算机存储、组织数据的方式。

数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。

数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。

目录[隐藏][编辑本段]基本简介数据结构在计算机科学界至今没有标准的定义。

个人根据各自的理解的不同而有不同的表述方法:Sartaj Sahni在他的《数据结构、算法与应用》一书中称:“数据结构是数据对例的数据元素之间的各种联系。

这些联系可以通过定义相关的函数来给出。

”他将数据对象(data object)定义为“一个数据对象是实例或值的集合”。

Clifford A.Shaffer在《数据结构与算法分析》一书中的定义是:“数据结构是ADT (抽象数据类型 Abstract Data Type)的物理实现。

”Lobert L.Kruse在《数据结构与程序设计》一书中,将一个数据结构的设计过程分成抽象层、数据结构层和实现层。

其中,抽象层是指抽象数据类型层,它讨论数据的逻辑结构及其运算,数据结构层和实现层讨论一个数据结构的表示和在计算机内的存储细节以及运算的实现。

[编辑本段]重要意义一般认为,一个数据结构是由数据元素依据某种逻辑联系组织起来的。

对数据元素间逻辑关系的描述称为数据的逻辑结构;数据必须在计算机内存储,数据的存储结构是数据结构的实现形式,是其在计算机内的表示;此外讨论一个数据结构必须同时讨论在该类数据上执行的运算才有意义。

在许多类型的程序的设计中,数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。

许多大型系统的构造经验表明,系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。

许多时候,确定了数据结构后,算法就容易得到了。

有些时候事情也会反过来,我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。

不论哪种情况,选择合适的数据结构都是非常重要的。

选择了数据结构,算法也随之确定,是数据而不是算法是系统构造的关键因素。

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常见的交换排序方法:
(1)冒泡排序(或起泡排序)(2
)快速排序
两个记录反序时进行交换
基本思路
有序区
R [0]┇R [i -1]无序区
R [i ]R [i +1]
┇R [n -1]
将无序区中最小记录放在R [i ]
有序区
R [0]
┇R [i -1]R [i ]无序区
R [i +1]┇R [n -1]
一趟排序
初始有序区为空。

i =0~n -2,共n -1趟使整个数据有序。

有序区总是全局有序的
冒泡排序算法
void BubbleSort(RecType R[],int n)
{int i,j;RecType temp;
for(i=0;i<n-1;i++)
{
for(j=n-1;j>i;j--)//比较找本趟最小关键字的记录if(R[j].key<R[j-1].key)
{temp=R[j];//R[j] R[j-1]
R[j]=R[j-1];
R[j-1]=temp;
}
}
}
采用前面的冒泡排序方法对(2,1,3,4,5)进行排序初始关键字21345
12345 i=0
12345 i=1
12345 i=2
12345 i=3已经全部有
序了
一旦某一趟比较时不出现记录交换,说明已排好序了,就可以结束本算法。

如何提高效率?
改进冒泡排序算法:
void BubbleSort(RecType R[],int n)
{int i,j;bool exchange;RecType temp;
for(i=0;i<n-1;i++)
{exchange=false;
for(j=n-1;j>i;j--)//比较,找出最小关键字的记录
if(R[j].key<R[j-1].key)
{temp=R[j];R[j]=R[j-1];R[j-1]=temp;
exchange=true;
}
if(exchange==false)return;//中途结束算法
}
}
最好的情况(关键字在记录序列中正序):只需进行一趟冒泡
最坏的情况(关键字在记录序列中反序):需进行n -1趟冒泡
“移动”的次数:
“比较”的次数:
n -1
“比较”的次数:
2
)1()1(1
-=
--∑
-=n n i n n i “移动”的次数:
2
)
1(3)1(32
-=
-∑
=n n i n n i 所以冒泡排序最好时间复杂度为O(n ),最坏和平均为O(n 2)。

算法分析
无序的记
录序列
无序子序列❶
无序子序列❷
基准
一次划分
分别进行快速排序
每趟使表的第1个元素放入适当位置(归位),将表一分为二,对子表按递归方式继续这种划分,直至划分的子表长为0或1(递归出口)。

基准
3
1542回顾划分:示例
tmp
i
j
i =j :区间处理完毕划分完毕
整个区间:R [s ..t ]
左区间:R [s..i -1]右区间:R [i +1..t ]
void QuickSort (RecType R[],int s,int t)//对R[s]至R[t]的元素进行快速排序{int i=s,j=t;RecType tmp;
if (s<t)//区间内至少存在2个元素的情况{tmp=R[s];//用区间的第1个记录作为基准
while (i!=j)//从两端交替向中间扫描,直至i=j 为止{while (j>i &&R[j].key>=tmp.key)j--;
R[i]=R[j];
while (i<j &&R[i].key<=tmp.key)i++;R[j]=R[i];}
R[i]=tmp;
QuickSort (R,s,i-1);//对左区间递归排序QuickSort (R,i+1,t);//对右区间递归排序}
//递归出口:不需要任何操作
}
快速排序算法
一次划分
【例10-2】设待排序的表有10个记录,其关键字分别为{6,8,7,9,0,1,3,2,4,5}。

说明采用快速排序方法进行排序的过程。

68 7 9 0 1 3 2 4 5
5 4 2 3 0 1
97 861 4 2 3 050,1,2,3,4,5,6,7,8,9
2
3
4
1
3423
4
879
7
8
快速排序递归树
将递归树看成一颗3叉树,每个分支节点对应一次递归调用。

这里递归次数:7左右分区处理的顺序无关
【例10-3】采用递归方式对顺序表进行快速排序,下列关于递归次数的叙述中,正确的是。

A. 递归次数与初始数据的排列次序无关
B. 每次划分后,先处理较长的分区可以减少递归次数
C. 每次划分后,先处理较短的分区可以减少递归次数
D. 递归次数与每次划分后得到的分区处理顺序无关
说明:本题为2010年全国考研题
【例10-4】为实现快速排序法,待排序序列宜采用存储方式是。

A.顺序存储
B. 散列存储
C. 链式存储
D. 索引存储
说明:本题为2011年全国考研题
最好情况:
n 个元素
……
⎡log 2n ⎤层
此时时间复杂度为O(nlog 2n ),空间复杂度为O(log 2n )。

n /2或n /2 -1个元素
算法分析n /2或n /2-1个元素
划分时间为O(n )
最坏情况:
n个元素
划分时间为O(n)
n-1个元素
n层
n-2个元素

此时时间复杂度为O(n2),空间复杂度为O(n)。

结论:快速排序的平均时间复杂度为O(n log 2n )。

平均所需栈空间为O(log 2n )。

1次划分的时间
则可得结果:T avg (n )=C n log 2n 。

n 个元素
k -1个元素
n -k 个元素
k :1~n ,共有n 种情况
[]∑=-+-+=n
k avg avg avg k n T k T n Cn n T 1
)()1(1)(由此可得快速排序所需时间的平均值为:
平均情况:
划分时间为O(n )
━━本讲完━━。

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