数据结构常考算法大全
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。
c语言数据结构查找算法大全

printf("This number does not exist in this array.\n");
else
printf("a[%d]=%d\n",p,x);
}
9.2.2 折半查找(二分查找)
使用折半查找必须具备两个前提条件:
(1)要求查找表中的记录按关键字有序(设,从小到大有序) (2)只能适用于顺序存储结构
}
※折半查找算法性能分析:
在折半查找的过程中,每经过一次比较,查找范围都要缩小一半,所 以折半查找的最大查找长度为
MSL=[log2 n]+1
当n足够大时,可近似的表示为log2(n)。可见在查找速度上,折半查找 比顺序查找速度要快的多,这是它的主要优点。
结论:折半查找要求查找表按关键字有序,而排序是一 种很费时的运算;另外,折半查找要求表是顺序存储的,为 保持表的有序性,在进行插入和删除操作时,都必须移动大 量记录。因此,折半查找的高查找效率是以牺牲排序为代价 的,它特别适合于一经建立就很少移动、而又经常需要查找 的线性表。
查找技术分为: 1 静态查找表技术 顺序查找、折半查找、索引顺序查找 2 动态查找表技术 二叉查找树 3哈希表技术 哈希表技术
※查找算法的衡量指标
在查找一个记录时所做的主要操作是关键字的比较, 所以通常把查找过程中对关键字的平均比较次数作为衡量 一个查找算法效率优劣的标准,并称平均比较次数为平均 查找长度(Average Search Length)。平均查找长度的 定义为:
high2=N-1;
/*N为查找表的长度,high2为块在表中的末地址*/
else
high2=ID[low1+1].addr-1;
数据结构最基础的十大算法

数据结构最基础的十大算法数据结构是计算机科学中的重要分支,它研究如何组织和存储数据以便于访问和修改。
在数据结构中,算法是解决问题的关键。
下面将介绍数据结构中最基础的十大算法。
1. 线性搜索算法线性搜索算法是最简单的算法之一,它的作用是在一个列表中查找一个特定的元素。
该算法的时间复杂度为O(n),其中n是列表中元素的数量。
2. 二分搜索算法二分搜索算法是一种更高效的搜索算法,它的时间复杂度为O(log n)。
该算法要求列表必须是有序的,它通过将列表分成两半来查找元素,直到找到目标元素为止。
3. 冒泡排序算法冒泡排序算法是一种简单的排序算法,它的时间复杂度为O(n^2)。
该算法通过比较相邻的元素并交换它们的位置来排序列表。
4. 快速排序算法快速排序算法是一种更高效的排序算法,它的时间复杂度为O(nlog n)。
该算法通过选择一个基准元素并将列表分成两部分来排序列表。
5. 插入排序算法插入排序算法是一种简单的排序算法,它的时间复杂度为O(n^2)。
该算法通过将每个元素插入到已排序的列表中来排序列表。
6. 选择排序算法选择排序算法是一种简单的排序算法,它的时间复杂度为O(n^2)。
该算法通过选择最小的元素并将其放在列表的开头来排序列表。
7. 堆排序算法堆排序算法是一种更高效的排序算法,它的时间复杂度为O(n log n)。
该算法通过将列表转换为堆并进行排序来排序列表。
8. 归并排序算法归并排序算法是一种更高效的排序算法,它的时间复杂度为O(n log n)。
该算法通过将列表分成两部分并将它们合并来排序列表。
9. 哈希表算法哈希表算法是一种高效的数据结构,它的时间复杂度为O(1)。
该算法通过将键映射到哈希表中的位置来存储和访问值。
10. 树算法树算法是一种重要的数据结构,它的时间复杂度取决于树的深度。
树算法包括二叉树、AVL树、红黑树等。
以上是数据结构中最基础的十大算法,它们在计算机科学中有着广泛的应用。
【数据结构】常见排序算法复杂度

【数据结构】常见排序算法复杂度相关概念1、稳定排序(stable sort)和⾮稳定排序稳定排序是指所有相等的数经过某种排序算法操作后仍然能保持它们在排序之前的相对次序。
反之就是⾮稳定排序。
2、内排序(internal sorting)和外排序(external sorting)在排序过程中,所有需要排序的数都在内存,并在内存中调整它们的存储顺序,称为内排序;在排序过程中,只有部分数被调⼊内存,并借助内存调整数在外存中的存放顺序排序⽅法称为外排序。
排序算法【冒泡排序】(Bubble Sort)冒泡排序⽅法是最简单的排序⽅法。
这种⽅法的基本思想是,将待排序的元素看作是竖着排列的“⽓泡”,较⼩的元素⽐较轻,从⽽要往上浮。
在冒泡排序算法中我们要对这个“⽓泡”序列处理若⼲遍。
所谓⼀遍处理,就是⾃底向上检查⼀遍这个序列,并时刻注意两个相邻的元素的顺序是否正确。
如果发现两个相邻元素的顺序不对,即“轻”的元素在下⾯,就交换它们的位置。
显然,处理⼀遍之后,“最轻”的元素就浮到了最⾼位置;处理⼆遍之后,“次轻”的元素就浮到了次⾼位置。
在作第⼆遍处理时,由于最⾼位置上的元素已是“最轻”元素,所以不必检查。
⼀般地,第i遍处理时,不必检查第i⾼位置以上的元素,因为经过前⾯i-1遍的处理,它们已正确地排好序。
冒泡排序是稳定的。
算法时间复杂度是O(n2)。
【选择排序】(Selection Sort)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 i 遍处理是将[i..n]中最⼩者与位置 i 交换位置。
这样,经过 i 遍处理之后,前 i 个记录的位置已经是正确的了。
选择排序是不稳定的。
算法复杂度是O(n2 )。
【插⼊排序】(Insertion Sort)插⼊排序的基本思想是,经过i-1遍处理后,L[1..i-1]⼰排好序。
第i遍处理仅将L插⼊L[1..i-1]的适当位置,使得L[1..i]⼜是排好序的序列。
要达到这个⽬的,我们可以⽤顺序⽐较的⽅法。
考研数据结构图的必背算法及知识点

考研数据结构图的必背算法及知识点Prepared on 22 November 20201.最小生成树:无向连通图的所有生成树中有一棵边的权值总和最小的生成树问题背景:假设要在n个城市之间建立通信联络网,则连通n个城市只需要n—1条线路。
这时,自然会考虑这样一个问题,如何在最节省经费的前提下建立这个通信网。
在每两个城市之间都可以设置一条线路,相应地都要付出一定的经济代价。
n个城市之间,最多可能设置n(n-1)/2条线路,那么,如何在这些可能的线路中选择n-1条,以使总的耗费最少呢分析问题(建立模型):可以用连通网来表示n个城市以及n个城市间可能设置的通信线路,其中网的顶点表示城市,边表示两城市之间的线路,赋于边的权值表示相应的代价。
对于n个顶点的连通网可以建立许多不同的生成树,每一棵生成树都可以是一个通信网。
即无向连通图的生成树不是唯一的。
连通图的一次遍历所经过的边的集合及图中所有顶点的集合就构成了该图的一棵生成树,对连通图的不同遍历,就可能得到不同的生成树。
图G5无向连通图的生成树为(a)、(b)和(c)图所示:G5G5的三棵生成树:可以证明,对于有n个顶点的无向连通图,无论其生成树的形态如何,所有生成树中都有且仅有n-1条边。
最小生成树的定义:如果无向连通图是一个网,那么,它的所有生成树中必有一棵边的权值总和最小的生成树,我们称这棵生成树为最小生成树,简称为最小生成树。
最小生成树的性质:假设N=(V,{E})是个连通网,U是顶点集合V的一个非空子集,若(u,v)是个一条具有最小权值(代价)的边,其中,则必存在一棵包含边(u,v)的最小生成树。
解决方案:两种常用的构造最小生成树的算法:普里姆(Prim)和克鲁斯卡尔(Kruskal)。
他们都利用了最小生成树的性质1.普里姆(Prim)算法:有线到点,适合边稠密。
时间复杂度O(N^2)假设G=(V,E)为连通图,其中V为网图中所有顶点的集合,E为网图中所有带权边的集合。
数据结构C语言版常用算法思想汇总

dijkstra 迪杰斯特拉单源最短路径,必须给出源点V0邻接矩阵cost存储有向网;使用一个集合S存储那些已经找到最短路径的顶点,初始只包含源点v0;设置两个数组dis[n]、pre[n],数组dist记录从源点到其余各顶点当前的最短路径,初始时dis[i]=cost[v0][i];数组pre存储最短路径上终点v之前的那个顶点,初始时pre[i]=v0;具体过程是从v-s中找一个w,使dis[w]最小,将w加入到s中,然后以w 作为新考虑的中间点,对s集合以外的每个顶点I,比较dis[w]+cost[w][j]与dis[i]的大小,若前者小于后者,表明加入了新的中间点w之后,从v0通过w到i的路径比原来的短,应该用它替换dis[i]的原值,使dis[i]始终保持目前为止最短的路径,若dis[w]+cost[w][j]<dis[i]则修改pre[i]的值为w,即目前的最短路径是通过中间点w到达的,否则的话pre[i]的值不变;对于有n个顶点的有向网,重复上述操作n-1次,即可求出从源点到其余n-1个顶点的最短路径。
floyd 弗洛伊德算法求每一对顶点间的最短路径基本思想设立两个矩阵用来从图的带权邻接矩阵cost出发设立两个矩阵引来记录各顶点间的路径和路径长度。
矩阵path表示路径,矩阵D表示路径长度。
初始时,将cost复制到D中,即顶点vi到顶点vj的最短路径长度D[i][j]就是弧<vi,vj>所对应的权值,将其记为D(-1),其数组元素不一定是vi到vj的最短路径,要想求得最短路径,还需进行n次试探。
在矩阵D(-1)的基础上,对于要从顶点vi到vj的最短路径,首先考虑让路径经过顶点vo,比较<vi,vj>和<vi,v0,vj>的路径长度,取其短者为当前求得的最短路径。
对每一对顶点都做这样的试探,可求得矩阵D0。
然后在D0的基础上,让路径通过v1,得到新的矩阵D1.以此类推,一般的,如果顶点vi到vj的路径经过顶点vk时的路径缩短,则修改Dk[i][j]=D(k-1)[i][k]+D(k-1)[k][j],所以D(k)[i][j]就是当前求得的从顶点vi到vj 的最短路径,且其路径上的顶点,除了源点和终点外,序号都不大于k。
C语言入门必学—10个经典C语言算法

C语言入门必学—10个经典C语言算法C语言是一种广泛使用的编程语言,具有高效、灵活和易学的特点。
它不仅在软件开发中被广泛应用,也是计算机科学专业的必修课。
在学习C语言的过程中,掌握一些经典的算法是非常重要的。
本文将介绍10个经典C语言算法,帮助读者更好地了解和掌握C语言。
一、冒泡排序算法(Bubble Sort)冒泡排序算法是最简单、也是最经典的排序算法之一。
它通过不断比较相邻的元素并交换位置,将最大(或最小)的元素逐渐“冒泡”到数组的最后(或最前)位置。
二、选择排序算法(Selection Sort)选择排序算法是一种简单但低效的排序算法。
它通过不断选择最小(或最大)的元素,并与未排序部分的第一个元素进行交换,将最小(或最大)的元素逐渐交换到数组的前面(或后面)。
三、插入排序算法(Insertion Sort)插入排序算法是一种简单且高效的排序算法。
它通过将数组分为已排序和未排序两个部分,依次将未排序部分的元素插入到已排序部分的合适位置。
四、快速排序算法(Quick Sort)快速排序算法是一种高效的排序算法。
它采用了分治的思想,通过将数组分为较小和较大两部分,并递归地对两部分进行排序,最终达到整个数组有序的目的。
五、归并排序算法(Merge Sort)归并排序算法是一种高效的排序算法。
它采用了分治的思想,将数组一分为二,递归地对两个子数组进行排序,并将结果合并,最终得到有序的数组。
六、二分查找算法(Binary Search)二分查找算法是一种高效的查找算法。
它通过不断将查找范围折半,根据中间元素与目标值的大小关系,缩小查找范围,最终找到目标值所在的位置。
七、递归算法(Recursive Algorithm)递归算法是一种通过自我调用的方式解决问题的算法。
在C语言中,递归算法常用于解决树的遍历、问题分解等情况。
八、斐波那契数列算法(Fibonacci Sequence)斐波那契数列是一列数字,其中每个数字都是前两个数字的和。
数据结构的常用算法

数据结构的常用算法一、排序算法排序算法是数据结构中最基本、最常用的算法之一。
常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地比较相邻的两个元素,如果它们的顺序错误就将它们交换过来。
通过多次的比较和交换,最大(或最小)的元素会逐渐“浮”到数列的顶端,从而实现排序。
2. 选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法,它每次从待排序的数据中选择最小(或最大)的元素,放到已排序序列的末尾,直到全部元素排序完毕。
3. 插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法,它将待排序的数据分为已排序区和未排序区,每次从未排序区中取出一个元素,插入到已排序区的合适位置,直到全部元素排序完毕。
4. 快速排序快速排序是一种常用的排序算法,它采用分治的思想,通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另一部分小,然后再按此方法对这两部分数据进行快速排序,递归地进行,最终实现整个序列有序。
5. 归并排序归并排序是一种稳定的排序算法,它采用分治的思想,将待排序的数据分成若干个子序列,分别进行排序,然后将排好序的子序列合并成更大的有序序列,直到最终整个序列有序。
二、查找算法查找算法是在数据结构中根据给定的某个值,在数据集合中找出目标元素的算法。
常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。
1. 线性查找线性查找是一种简单直观的查找算法,它从数据集合的第一个元素开始,依次比较每个元素,直到找到目标元素或遍历完整个数据集合。
2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法,它要求数据集合必须是有序的。
通过不断地将数据集合分成两半,将目标元素与中间元素比较,从而缩小查找范围,最终找到目标元素或确定目标元素不存在。
3. 哈希查找哈希查找是一种基于哈希表的查找算法,它通过利用哈希函数将目标元素映射到哈希表中的某个位置,从而快速地找到目标元素。
三、图算法图算法是解决图结构中相关问题的算法。
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数据结构常考算法大全HL是单链表的头指针,试写出删除头结点的算法。
ElemTypeDeleFront(LNode * & HL){if (HL==NULL){cerr<<"空表"<<endl;exit(1);}LNode* p=HL;HL=HL->next;ElemType temp=p->data;delete p;return temp;}统计出单链表HL中结点的值等于给定值X的结点数。
intCountX(LNode* HL,ElemType x){ int i=0; LNode* p=HL;//i为计数器while(p!=NULL){ if (P->data==x) i++;p=p->next;}//while, 出循环时i中的值即为x结点个数return i;}//CountX写算法,将一个结点类型为Lnode的单链表按逆序链接,即若原单链表中存储元素的次序为a1,......an-1,an,则逆序链接后变为, an,an-1, (1)Void contrary (Lnode * & H L){Lnode *P=HL;HL=NULL;While (p!=null){Lnode*q=p;P=p→next;q→next=HL;HL=q;}}34.阅读下列函数arrange()int arrange(int a[],int 1,int h,int x){//1和h分别为数据区的下界和上界inti,j,t;i=1;j=h;while(iwhile(i=x)j--;while(i=x)i++;if(i{ t=a[j];a[j]=a[i];a[i]=t;}}if(a[i];else return i-1;}(1)写出该函数的功能;(2)写一个调用上述函数实现下列功能的算法:对一整型数组b[n]中的元素进行重新排列,将所有负数均调整到数组的低下标端,将所有正数均调整到数组的高下标端,若有零值,则置于两者之间,并返回数组中零元素的个数。
五、算法设计题(本题共10分)34.(1)该函数的功能是:调整整数数组a[]中的元素并返回分界值i,使所有<x的元素均落在a[1..i]上,使所有≥x的元素均落在a[i+1..h]上。
(2)int f(int b[],int n) 或int f(int b[],int n){ {intp,q;intp,q;p=arrange(b,0,n-1,0);p=arrange(b,0,n-1,1);q= arrange(b,p+1,n-1,1);q= arrange(b,0,p,0);return q-p;return p-q;} }设计判断单链表中结点是否关于中心对称算法。
typedefstruct {int s[100]; int top;} sqstack;intlklistsymmetry(lklist *head){sqstack stack; stack.top= -1; lklist *p;for(p=head;p!=0;p=p->next) {stack.top++;stack.s[stack.top]=p->data;}for(p=head;p!=0;p=p->next) if (p->data==stack.s[stack.top]) stack.top=stack.top-1; else return(0);return(1);}设计在链式存储结构上建立一棵二叉树的算法。
typedef char datatype;typedefstruct node {datatype data; struct node *lchild,*rchild;} bitree;void createbitree(bitree *&bt){char ch; scanf("%c",&ch);if(ch=='#') {bt=0; return;}bt=(bitree*)malloc(sizeof(bitree)); bt->data=ch;createbitree(bt->lchild); createbitree(bt->rchild);}设计判断一棵二叉树是否是二叉排序树的算法。
intminnum=-32768,flag=1;typedefstruct node{int key; struct node *lchild,*rchild;}bitree;void inorder(bitree *bt){if (bt!=0){inorder(bt->lchild); if(minnum>bt->key)flag=0;minnum=bt->key; inorder(bt->rchild);}}设有一组初始记录关键字序列(K1,K2,…,Kn),要求设计一个算法能够在O(n)的时间复杂度内将线性表划分成两部分,其中左半部分的每个关键字均小于Ki,右半部分的每个关键字均大于等于Ki。
void quickpass(int r[], int s,int t){int i=s, j=t, x=r[s];while(i<j){while (i<j &&r[j]>x) j=j-1; if (i<j) {r[i]=r[j];i=i+1;}while (i<j && r[i]<x) i=i+1;if (i<j) {r[j]=r[i];j=j-1;}}r[i]=x;}设有两个集合A和集合B,要求设计生成集合C=A ∩B的算法,其中集合A、B和C用链式存储结构表示。
typedefstruct node {int data; struct node *next;}lklist;void intersection(lklist *ha,lklist *hb,lklist *&hc){lklist *p,*q,*t;for(p=ha,hc=0;p!=0;p=p->next){ for(q=hb;q!=0;q=q->next) if (q->data==p->data) break;if(q!=0){ t=(lklist *)malloc(sizeof(lklist)); t->data=p->data;t->next=hc; hc=t;}}}设计在单链表中删除值相同的多余结点的算法。
typedefintdatatype;typedefstruct node {datatype data; struct node *next;}lklist;void delredundant(lklist *&head){lklist *p,*q,*s;for(p=head;p!=0;p=p->next){for(q=p->next,s=q;q!=0; )if (q->data==p->data) {s->next=q->next; free(q);q=s->next;}else {s=q,q=q->next;}}}设计一个求结点x在二叉树中的双亲结点算法。
typedefstruct node {datatype data; struct node *lchild,*rchild;} bitree;bitree *q[20]; int r=0,f=0,flag=0;void preorder(bitree *bt, char x){if (bt!=0 && flag==0)if (bt->data==x) { flag=1; return;}else {r=(r+1)% 20; q[r]=bt; preorder(bt->lchild,x);preorder(bt->rchild,x); }}void parent(bitree *bt,char x){int i;preorder(bt,x);for(i=f+1; i<=r; i++) if (q[i]->lchild->data==x || q[i]->rchild->data) break;if (flag==0) printf("not found x\n");else if (i<=r) printf("%c",bt->data); else printf("not parent");}设单链表中有仅三类字符的数据元素(大写字母、数字和其它字符),要求利用原单链表中结点空间设计出三个单链表的算法,使每个单链表只包含同类字符。
typedef char datatype;typedefstruct node {datatype data; struct node *next;}lklist;void split(lklist *head,lklist *&ha,lklist *&hb,lklist *&hc){lklist *p; ha=0,hb=0,hc=0;for(p=head;p!=0;p=head){head=p->next; p->next=0;if (p->data>='A' && p->data<='Z') {p->next=ha; ha=p;}else if (p->data>='0' && p->data<='9') {p->next=hb; hb=p;} else{p->next=hc; hc=p;}}}计在链式存储结构上交换二叉树中所有结点左右子树的算法。
typedefstruct node {int data; struct node *lchild,*rchild;} bitree;void swapbitree(bitree *bt){bitree *p;if(bt==0) return;swapbitree(bt->lchild); swapbitree(bt->rchild);p=bt->lchild; bt->lchild=bt->rchild; bt->rchild=p;}在链式存储结构上建立一棵二叉排序树。