c语言哈希表字典序排序
C语言排序方法总结

插入排序
插入排序主要思想是:把要排序的数字插入到已经排好的数据中。
例如 12356 是已经排好的序,我们将 4 插入到他们中,时插入之后也是排好序的。这里显而易
见是插入到 3 的后面。变为 123456.实现思路:插入排序就是先是一个有序的数据,然后把要
插入的数据插到指定的位置,而排序首先给的就是无序的,我们怎么确定先得到一个有序的数据
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{
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for (int k = i; k > j; --k) //数据后移
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{
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nData[k] = nData[k -1];
Hale Waihona Puke 17}18
nData[j] = nTemp;
//将数据插入到指定位置
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break;
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}
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}
22 }
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24 return true;
25 }
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27 int main()
C 语言排序方法
学的排序算法有:插入排序,合并排序,冒泡排序,选择排序,希尔排序,堆排序,快速排 序,计数排序,基数排序,桶排序(没有实现)。比较一下学习后的心得。 我不是很清楚他们的时间复杂度,也真的不知道他们到底谁快谁慢,因为书上的推导我确实 只是小小了解,并没有消化。也没有完全理解他们的精髓,所以又什么错误的还需要高手指 点。呵呵。 1.普及一下排序稳定,所谓排序稳定就是指:如果两个数相同,对他们进行的排序结果为他 们的相对顺序不变。例如 A={1,2,1,2,1}这里排序之后是 A = {1,1,1,2,2} 稳定就是排序后第一 个 1 就是排序前的第一个 1,第二个 1 就是排序前第二个 1,第三个 1 就是排序前的第三个 1。同理 2 也是一样。这里用颜色标明了。不稳定呢就是他们的顺序不应和开始顺序一致。 也就是可能会是 A={1,1,1,2,2}这样的结果。 2.普及一下原地排序:原地排序就是指不申请多余的空间来进行的排序,就是在原来的排序 数据中比较和交换的排序。例如快速排序,堆排序等都是原地排序,合并排序,计数排序等 不是原地排序。 3.感觉谁最好,在我的印象中快速排序是最好的,时间复杂度:n*log(n),不稳定排序。原 地排序。他的名字很棒,快速嘛。当然快了。我觉得他的思想很不错,分治,而且还是原地 排序,省去和很多的空间浪费。速度也是很快的,n*log(n)。但是有一个软肋就是如果已经 是排好的情况下时间复杂度就是 n*n,不过在加入随机的情况下这种情况也得以好转,而且他 可以做任意的比较,只要你能给出两个元素的大小关系就可以了。适用范围广,速度快。 4.插入排序:n*n 的时间复杂度,稳定排序,原地排序。插入排序是我学的第一个排序,速 度还是很快的,特别是在数组已排好了之后,用它的思想来插入一个数据,效率是很高的。 因为不用全部排。他的数据交换也很少,只是数据后移,然后放入要插入的数据。(这里不 是指调用插入排序,而是用它的思想)。我觉得,在数据大部分都排好了,用插入排序会给 你带来很大的方便。数据的移动和交换都很少。 5.冒泡排序,n*n 的时间复杂度,稳定排序,原地排序。冒泡排序的思想很不错,一个一个 比较,把小的上移,依次确定当前最小元素。因为他简单,稳定排序,而且好实现,所以用 处也是比较多的。还有一点就是加上哨兵之后他可以提前退出。 6.选择排序,n*n 的时间复杂度, 稳定排序,原地排序。选择排序就是冒泡的基本思想,从 小的定位,一个一个选择,直到选择结束。他和插入排序是一个相反的过程,插入是确定一
c语言哈希表定义

c语言哈希表定义C语言哈希表哈希表是一种常用的数据结构,它能够高效地存储和访问数据。
在C语言中,我们可以通过自己实现哈希表来满足特定的需求。
本文将介绍C语言中如何定义和使用哈希表。
一、哈希表的定义与原理哈希表是一种根据关键字直接访问内存位置的数据结构,它通过哈希函数将关键字映射到表中的一个位置,从而加快数据的查找速度。
哈希表由一个数组和一个哈希函数组成,数组用于存储数据,哈希函数用于将关键字转换为数组的索引。
二、哈希函数的设计哈希函数的设计十分重要,它应该能够将关键字均匀地映射到数组的不同位置,避免冲突。
常见的哈希函数有余数法、平方取中法、折叠法等。
在C语言中,我们可以根据具体情况选择合适的哈希函数。
三、哈希表的实现在C语言中,我们可以使用结构体来定义哈希表。
首先,我们需要定义一个包含数组和哈希函数的结构体,如下所示:```c#define SIZE 100typedef struct{int key;int value;} Node;typedef struct{Node data[SIZE];int (*hash_func)(int);} HashTable;```其中,SIZE表示哈希表的大小,Node结构体用于存储键值对,HashTable结构体包含一个大小为SIZE的数组和一个哈希函数指针。
接下来,我们需要实现哈希表的初始化、插入、查找和删除等操作。
具体代码如下:```cvoid initHashTable(HashTable *hashTable, int (*hash_func)(int)){hashTable->hash_func = hash_func;}void insert(HashTable *hashTable, int key, int value) {int index = hashTable->hash_func(key);hashTable->data[index].key = key;hashTable->data[index].value = value;}int search(HashTable *hashTable, int key){int index = hashTable->hash_func(key);return hashTable->data[index].value;}void remove(HashTable *hashTable, int key){int index = hashTable->hash_func(key);hashTable->data[index].key = -1;hashTable->data[index].value = -1;}```四、哈希表的使用示例下面我们以学生信息管理系统为例,演示哈希表的使用。
c实现的hash表-概述说明以及解释

c实现的hash表-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在计算机科学中,哈希表(Hash Table),又被称为散列表,是一种常用的数据结构。
它能够以常数时间复杂度(O(1))来实现插入、删除和查找等操作,因此具有高效的特性。
哈希表通过哈希函数将键(key)映射到一个固定大小的数组(通常称为哈希表)。
通过这种映射关系,我们可以在数组中快速访问到对应的值(value)。
常见的应用场景包括缓存系统、数据库索引、编译器符号表等。
相对于其他数据结构,哈希表具有以下优点:1. 高效的插入、删除和查找操作:哈希表在插入、删除和查找数据时以常数时间复杂度进行操作,无论数据量大小,都能快速地完成操作。
2. 高效的存储和检索:通过哈希函数的映射关系,哈希表能够将键值对存储在数组中,可以通过键快速地找到对应的值。
3. 空间效率高:哈希表通过哈希函数将键映射到数组下标,能够充分利用存储空间,避免冗余的存储。
然而,哈希表也存在一些局限性:1. 冲突问题:由于哈希函数的映射关系是将多个键映射到同一个数组下标上,可能会导致冲突。
解决冲突问题的常见方法包括链地址法(Chaining)和开放定址法(Open Addressing)等。
2. 内存消耗:由于哈希表需要维护额外的空间来存储映射关系,所以相比于其他数据结构来说,可能会占用较多的内存。
本篇长文将重点介绍C语言实现哈希表的方法。
我们将首先讨论哈希表的定义和实现原理,然后详细介绍在C语言中如何实现一个高效的哈希表。
最后,我们将总结哈希表的优势,对比其他数据结构,并展望哈希表在未来的发展前景。
通过本文的学习,读者将能够深入理解哈希表的底层实现原理,并学会如何在C语言中利用哈希表解决实际问题。
1.2 文章结构本文将围绕C语言实现的hash表展开讨论,并按照以下结构进行组织。
引言部分将对hash表进行概述,介绍hash表的基本概念、作用以及其在实际应用中的重要性。
同时,引言部分还会阐述本文的目的,即通过C语言实现的hash表,来探讨其实现原理、方法以及与其他数据结构的对比。
C语言排序算法大全排序

C语言排序算法大全排序直接插入排序说明:逐个将后一个数加到前面的排好的序中。
在直接插入排序过程中,对其中一个记录的插入排序称为一次排序;直接插入排序是从第二个记录开始进行的,因此,长度为n的记录序列需要进行n-1次排序才能完成整个序列的排序。
时间复杂度为O(n2)。
void InsertSort(elemtype x[],int n)/*用直接插入法对x[0]-x[n-1]排序*/{int i,j;elemtype s;for(i=0;i<n-1;i++){s=x[i+1];j=i;while(j>-1&&s.key<x[j].key){x[j+1]=x[j];j--;}x[j+1]=s;}}---------------------希尔排序说明:希尔排序又称缩小增量排序,增量di可以有各种不同的取法,但最后一次排序时的增量必须为1,最简单可取di+1=di/2(取小)。
时间复杂度为O(n(log2n)2)。
void ShellSort(elemtype x[],int n,intd[],int Number)/*用希尔排序法对记录x[0]-x[n-1]排序,d为增量值数组*//*Number为增量值个数,各组内采用直接插入法排序*/{int i,j,k,m,Span;elemtype s;for(m=0;m<Number;m++){Span=d[m];for(k=0;k<Span;k++){for(i=k;i<n-1;i+=Span)/*这个for之后的是“组内采用直接插入法排序”*/{s=x[i+Span];j=i;while(j>-1&&s.key<x[j].key){x[j+Span]=x[j];j-=Span;}x[j+Span]=s;}}}}----------------------------直接选择排序说明:每次将后面的最小的找出来插入前面的已排好的序中。
C#中HashTable的用法[转]
![C#中HashTable的用法[转]](https://img.taocdn.com/s3/m/41a8400b91c69ec3d5bbfd0a79563c1ec5dad775.png)
C#中HashTable的⽤法[转]⼀,哈希表(Hashtable)简述在.NET Framework中,Hashtable是System.Collections命名空间提供的⼀个容器,⽤于处理和表现类似keyvalue的键值对,其中key通常可⽤来快速查找,同时key是区分⼤⼩写;value⽤于存储对应于key的值。
Hashtable中keyvalue键值对均为object类型,所以Hashtable可以⽀持任何类型的keyvalue键值对.⼆,哈希表的简单操作在哈希表中添加⼀个keyvalue键值对:HashtableObject.Add(key,value);在哈希表中去除某个keyvalue键值对:HashtableObject.Remove(key);从哈希表中移除所有元素: HashtableObject.Clear();判断哈希表是否包含特定键key: HashtableObject.Contains(key);下⾯控制台程序将包含以上所有操作:using System;using System.Collections; file使⽤Hashtable时,必须引⼊这个命名空间class hashtable{public static void Main(){Hashtable ht=new Hashtable(); file创建⼀个Hashtable实例ht.Add(E,e);添加keyvalue键值对ht.Add(A,a);ht.Add(C,c);ht.Add(B,b);string s=(string)ht[A];if(ht.Contains(E)) file判断哈希表是否包含特定键,其返回值为true或falseConsole.WriteLine(the E keyexist);ht.Remove(C);移除⼀个keyvalue键值对Console.WriteLine(ht[A]);此处输出aht.Clear();移除所有元素Console.WriteLine(ht[A]); file此处将不会有任何输出}}三,遍历哈希表遍历哈希表需要⽤到DictionaryEntry Object,代码如下:for(DictionaryEntry de in ht) fileht为⼀个Hashtable实例{Console.WriteLine(de.Key);de.Key对应于keyvalue键值对keyConsole.WriteLine(de.Value);de.Key对应于keyvalue键值对value}四,对哈希表进⾏排序对哈希表进⾏排序在这⾥的定义是对keyvalue键值对中的key按⼀定规则重新排列,但是实际上这个定义是不能实现的,因为我们⽆法直接在Hashtable进⾏对key进⾏重新排列,如果需要Hashtable提供某种规则的输出,可以采⽤⼀种变通的做法:ArrayList akeys=new ArrayList(ht.Keys); file别忘了导⼊System.Collectionsakeys.Sort(); file按字母顺序进⾏排序for(string skey in akeys){Console.Write(skey + );Console.WriteLine(ht[skey]);排序后输出}。
c语言常见排序算法

常见的C语言排序算法有以下几种:
1. 冒泡排序(Bubble Sort):比较相邻的元素,如果前一个元素大于后一个元素,则交换它们的位置,重复这个过程直到整个序列有序。
2. 插入排序(Insertion Sort):将未排序的元素逐个插入到已排序序列中的正确位置,直到整个序列有序。
3. 选择排序(Selection Sort):每次从未排序的元素中选择最小的元素,将其放到已排序序列的末尾,重复这个过程直到整个序列有序。
4. 快速排序(Quick Sort):选择一个基准元素,将序列分成两部分,一部分小于等于基准元素,一部分大于基准元素,然后对两部分递归地进行快速排序。
5. 归并排序(Merge Sort):将序列分成两部分,分别对两部分进行归并排序,然后将两个有序的子序列合并成一个有序的序列。
6. 堆排序(Heap Sort):将序列构建成一个最大堆,然后将堆顶元素与堆末尾元素交换,重复这个过程直到整个序列有序。
7. 希尔排序(Shell Sort):将序列按照一定的间隔分成若干个子序列,对每个子序列进行插入排序,然后逐渐减小间隔直到间隔为1,最后对整个序列进行插入排序。
8. 计数排序(Counting Sort):统计序列中每个元素出现的次数,然后按照元素的大小顺序将它们放入一个新的序列中。
9. 基数排序(Radix Sort):按照元素的个位、十位、百位等依次进行排序,直到所有位数都排完为止。
以上是常见的C语言排序算法,每种算法都有其特点和适用场景,选择合适的排序算法可以提高排序效率。
C语言中的哈希表算法实现

C语言中的哈希表算法实现哈希表是一种常用的数据结构,它能够快速地存储和检索键值对。
在C语言中,哈希表的实现可以通过使用哈希函数将键映射为索引,再将键值对存储在相应的索引位置上。
本文将介绍C语言中哈希表算法的实现原理及相应的代码示例。
一、哈希函数的选择哈希函数是哈希表算法的核心,它将键映射为哈希值。
合适的哈希函数应具备以下特点:1. 高效性:哈希函数的计算速度应尽可能快速,以保证整个哈希表的性能;2. 均匀性:哈希函数的输出应均匀分布,避免过多的冲突;3. 独立性:哈希函数的输出应与键值的顺序和大小无关。
通常,常见的哈希函数包括除法取余法、乘法散列法和位运算法等。
下面以除法取余法为例,介绍哈希函数的实现。
```cunsigned int hash_function(int key, int size) {return key % size;}```二、哈希表的实现在C语言中,哈希表通常使用数组和链表结合的方式来实现。
每个数组元素对应一个链表,用于存储哈希冲突时的键值对。
首先,我们需要定义哈希表的结构。
其中包括哈希表的大小、数组指针和链表结构等。
```c#define TABLE_SIZE 100typedef struct Node {int key;int value;struct Node* next;} Node;typedef struct HashTable {Node* array[TABLE_SIZE];} HashTable;```接下来,我们需要实现初始化哈希表、插入键值对、删除键值对和查找键值对等基本操作。
1. 初始化哈希表```cHashTable* create_hash_table() {HashTable* hash_table = (HashTable*)malloc(sizeof(HashTable)); for (int i = 0; i < TABLE_SIZE; i++) {hash_table->array[i] = NULL;}return hash_table;}```2. 插入键值对```cvoid insert(HashTable* hash_table, int key, int value) {unsigned int index = hash_function(key, TABLE_SIZE);Node* new_node = (Node*)malloc(sizeof(Node));new_node->key = key;new_node->value = value;new_node->next = NULL;if (hash_table->array[index] == NULL) {hash_table->array[index] = new_node;} else {Node* curr = hash_table->array[index];while (curr->next != NULL) {curr = curr->next;}curr->next = new_node;}}```3. 删除键值对```cvoid delete(HashTable* hash_table, int key) {unsigned int index = hash_function(key, TABLE_SIZE); Node* curr = hash_table->array[index];Node* prev = NULL;while (curr != NULL && curr->key != key) {prev = curr;curr = curr->next;}if (curr == NULL) {return;}if (prev == NULL) {hash_table->array[index] = curr->next;} else {prev->next = curr->next;}free(curr);}```4. 查找键值对```cint find(HashTable* hash_table, int key) {unsigned int index = hash_function(key, TABLE_SIZE); Node* curr = hash_table->array[index];while (curr != NULL) {if (curr->key == key) {return curr->value;}curr = curr->next;}return -1;}```三、总结本文介绍了C语言中哈希表算法的实现原理及相应的代码示例。
哈希表是有序还是无序的 哈希表底层的数据结构实现 哈希表的构造算法 哈希表解决冲突的方法

哈希表是有序还是无序的哈希表底层的数据结构实现哈希表的构造算法哈希表解决冲突的方法1. 引言1.1 概述哈希表是一种使用哈希函数和数组来实现的数据结构,具有高效的查找和插入操作的优点。
它通过将关键字映射到数组中的位置来实现快速查找。
在计算机科学领域中,哈希表被广泛应用于各种场景,如数据库索引、缓存、字典等。
本文将对哈希表的一些重要问题进行讨论和探究,包括哈希表是有序还是无序的问题、哈希表底层的数据结构实现、哈希表的构造算法以及解决冲突的方法。
通过深入研究这些问题,我们可以更好地理解和应用哈希表。
1.2 文章结构本文共分为六个部分,每个部分都涵盖了特定主题:第一部分为引言部分,介绍了文章的背景、目的以及整体结构。
第二部分将探讨哈希表是有序还是无序的问题。
我们首先对哈希表的定义和功能进行概述,然后讨论了哈希表顺序性问题可能存在的原因,并综合相关研究和理论观点进行综述。
第三部分将集中讨论哈希表底层的数据结构实现。
我们将介绍使用数组和链表来实现哈希表底层数据结构的方法,并讨论其他可能用于哈希表底层的数据结构。
第四部分将详细介绍哈希表的构造算法。
我们将比较常见的哈希函数算法及其特点,然后综述和分析不同碰撞处理算法,并探讨构造算法在不同应用场景中的优化方法。
第五部分将重点解决哈希表冲突的方法。
我们将介绍开放地址法(如线性探测、二次探测等)以及链地址法和拉链法,并讨论其他可能的冲突解决方法。
最后一部分为结论部分,对哈希表的优缺点进行总结,并对哈希表有序性问题、底层数据结构实现、构造算法和冲突解决方法进行总结与展望。
1.3 目的本文旨在通过对哈希表有序性问题、底层数据结构实现、构造算法和冲突解决方法等方面进行深入研究,以期能够更加全面地理解和应用哈希表。
通过本文的阐述,读者将能够了解到不同问题背后所涉及到的相关理论和算法,并能够在实践中灵活应用哈希表,提高数据结构的效率及性能。
2. 哈希表是有序还是无序的2.1 哈希表的定义和功能哈希表(Hash Table)是一种常用的数据结构,用于存储键值对。
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c语言哈希表字典序排序
C语言哈希表字典序排序
哈希表是一种以键值对(key-value)方式存储数据的数据结构,通过
将键值映射成数组下标,从而快速地查找对应的值。
哈希表的查找效
率非常高,可以达到O(1),而不受数据量变化的影响。
然而,哈希表
在显示其优越性时,也面临着排序的问题。
排序是数据处理中一个非常重要的问题,常见的排序方法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
这些排序方法,可以
对于数组和链表这样的线性数据结构排序。
对于哈希表这样的非线性
数据结构,如何进行排序呢?下面,我们将介绍如何使用哈希表来实
现字典序排序。
1.哈希表实现字典序排序
哈希表实现字典序排序,主要有两种方法:一种是使用桶排的思想,
另一种是使用STL库函数。
下面,我们将依次讲解。
1.1.桶排思想
桶排思想是对数据分治,将数据划分为若干个桶,每个桶存储一定范
围的数据。
通常,划分的依据有多种,比如元素的大小、元素的个位数、十位数等。
对于实现字典序排序,我们可以使用元素的首字母作为桶排的依据。
具体实现过程如下:
(1)初始化一个哈希表,键是元素的首字母,值是指向一个存储该首字母的所有元素的列表的指针。
(2)遍历待排序的元素列表,将每个元素根据其首字母分别存储在对应的哈希表中。
(3)遍历哈希表,对于每个键值对,将其对应的元素列表按照字典序排序。
(4)遍历哈希表,按照键的字典序输出元素。
下面是代码实现:
```
struct node {
char *s;
node *next;
};
int hash(char *s) {
return s[0] - 'a';
node *bucket[26];
void sort() {
for (int i = 0; i < 26; i++) {
node *p = bucket[i];
while (p) {
node *q = p->next;
while (q) {
if (strcmp(p->s, q->s) > 0) { char *t = p->s;
p->s = q->s;
q->s = t;
}
q = q->next;
}
p = p->next;
}
}
}
void output() {
for (int i = 0; i < 26; i++) {
node *p = bucket[i];
while (p) {
printf("%s ", p->s);
p = p->next;
}
}
printf("\n");
}
int main() {
int n;
scanf("%d", &n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
char *s = (char *) malloc(101);
scanf("%s", s);
int h = hash(s);
node *p = (node *) malloc(sizeof(node)); p->s = s;
p->next = bucket[h];
bucket[h] = p;
}
sort();
output();
return 0;
}
```
1.2.STL库函数
使用STL库函数是一种更加简单的方法,只需要使用哈希表和vector 即可。
具体实现过程如下:
(1)初始化一个哈希表,键是元素的首字母,值是一个vector。
(2)遍历待排序的元素列表,将每个元素根据其首字母分别存储在对应的哈希表中。
(3)遍历哈希表,对于每个键值对,对其对应的vector进行排序。
(4)遍历哈希表,按照键的字典序输出元素。
下面是代码实现:
```
int hash(string s) {
return s[0] - 'a';
}
unordered_map<int, vector<string>> hash_table;
void sort() {
for (auto &p: hash_table) {
sort(p.second.begin(), p.second.end());
}
}
void output() {
for (auto &p: hash_table) {
for (auto s: p.second) {
cout << s << " ";
}
}
cout << endl;
}
int main() {
int n;
cin >> n;
for (int i = 0; i < n; i++) {
string s;
cin >> s;
int h = hash(s);
hash_table[h].push_back(s); }
sort();
output();
return 0;
}
```
2.总结
本文介绍了如何使用哈希表来实现字典序排序。
哈希表实现字典序排序,主要有两种方法:一种是使用桶排的思想,另一种是使用STL库函数。
使用哈希表实现字典序排序,可以大大提高排序的效率,让我们在处理较大数据时更加便捷。