多关键字排序_数据结构-设计
数据结构第9章 排序

R[3] 10
R[4] 60
R[5] 25
R[6] 30
R[7] 18 18 18 18
18 36 20
10 10 36
60 60 60
25 25 25
30 30 30
【算法】直接插入排序 void D_InsertSort(datatype R[ ], int n) { /*对排序表R[1]..R[n]进行直接插入排序,n是记录的 个数*/ for(i=2; i<=n; i++) if (R[i].key<R[i-1].key) {R[0]=R[i]; /*将R[i]插入R[1].. R[i-1]中, R[0]为监测哨*/ for(j=i-1; R[0].key<R[j].key; j--) R[j+1]=R[j]; /*后移记录*/ R[j+1]=R[0]; /*插入到合适位置*/ } }
空间性能:除排序表以外的内存占用情况。 时间性能:比较关键码的次数,数据移动的次数。 它们往往是排序表规模(n)的函数
6. 记录和排序表的数据结构
一般采用顺序结构存储排序表。 记录和排序表的类型定义如下: #define MAXNUM … /* MAXNUM 为足够大的数 typedef struct { keytype key; …… } datatype; datatype R[MAXNUM]; /*关键码字段*/ /*其它信息*/ /*记录类型*/ /*定义排序表的存储
第一趟排序结果,使得间隔为5的字表有序: P=3
29 7 41 30 11 39 50 76 41 13 10 0 80 78 86
子序列分别为:{29,30,50,13,78},{7,11,76,100,86}, {41,39,41,80}。第二趟排序结果: P=1
数据结构第八章_排序

49 38 65 97 76
三趟排序:4 13 27 38 48 49 55 65 76 97
算法描述
#define T 3 int d[]={5,3,1};
例 13 48 97 55 76 4 13 49 27 38 65 49 27 38 65 48 97 55 76 4 j j j
j
j
i
例 初始: 49 38 65 97 76 13 27 48 55 4 取d1=5 49 38 65 97 76 13 27 48 55 4 一趟分组:
一趟排序:13 27 48 55 4 取d2=3 13 27 48 55 4 二趟分组:
49 38 65 97 76 49 38 65 97 76
二趟排序:13 4 48 38 27 49 55 65 97 76 取d3=1 13 27 48 55 4 三趟分组:
初始时令i=s,j=t
首先从j所指位置向前搜索第一个关键字小于x的记录,并和rp
交换 再从i所指位置起向后搜索,找到第一个关键字大于x的记录, 和rp交换 重复上述两步,直至i==j为止 再分别对两个子序列进行快速排序,直到每个子序列只含有 一个记录为止
快速排序演示
算法描述
算法评价
例
38 49 49 38 65 76 97 13 97 76 97 27 13 30 97 27 97 30 初 始 关 键 字
38 49 65 13 76 27 76 13 30 76 27 76 30 97 第 一 趟
38 49 13 65 27 65 13 30 65 27 65 30
38 13 49
时间复杂度
最好情况(每次总是选到中间值作枢轴)T(n)=O(nlog2n) 最坏情况(每次总是选到最小或最大元素作枢轴)
多关键字排序_数据结构-设计

多关键字排序_数据结构-设计多关键字排序_数据结构设计在计算机科学中,数据的排序是一项基础且重要的任务。
多关键字排序作为排序问题的一个重要分支,在实际应用中具有广泛的需求。
当我们面对复杂的数据集合,其中每个数据项包含多个属性或关键字时,如何高效地对其进行排序就成为了一个关键的问题。
想象一下,我们有一个学生成绩的数据集,每个学生的记录包含了学号、姓名、语文成绩、数学成绩、英语成绩等多个关键字。
如果我们想要按照总成绩从高到低对学生进行排序,这就是一个典型的多关键字排序问题。
又或者在一个电商平台上,商品的信息包含了价格、销量、评价得分等关键字,要根据用户的需求对商品进行排序展示,也需要用到多关键字排序。
多关键字排序的基本思想是,将多个关键字看作一个整体,通过比较这些关键字的组合值来确定数据项的顺序。
常见的多关键字排序方法有两种:一种是基于比较的排序方法,另一种是基于分配的排序方法。
基于比较的多关键字排序方法,最常见的就是冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等。
以快速排序为例,它的基本思想是选择一个基准元素,将待排序的序列划分成两部分,一部分的元素都小于等于基准元素,另一部分的元素都大于等于基准元素,然后对这两部分分别进行快速排序,从而实现整个序列的排序。
在多关键字排序中,可以先对主要关键字进行快速排序,然后对于主要关键字相同的数据项,再按照次要关键字进行快速排序。
例如,对于学生成绩数据,先按照总成绩进行快速排序,对于总成绩相同的学生,再按照语文成绩进行快速排序。
基于分配的多关键字排序方法,例如桶排序和基数排序,则是通过将数据分配到不同的桶或位置来实现排序。
以基数排序为例,它适用于关键字可以分解为多个位或数位的情况。
例如,对于整数关键字,可以按照个位、十位、百位等逐位进行排序。
在设计多关键字排序的数据结构时,需要考虑数据的特点和排序的需求。
如果数据量较小,并且对排序的时间复杂度要求不高,简单的冒泡排序或插入排序可能就足够了。
数据结构第9章 排序

数据结构第9章排序数据结构第9章排序第9章排名本章主要内容:1、插入类排序算法2、交换类排序算法3、选择类排序算法4、归并类排序算法5、基数类排序算法本章重点难点1、希尔排序2、快速排序3、堆排序4.合并排序9.1基本概念1.关键字可以标识数据元素的数据项。
如果一个数据项可以唯一地标识一个数据元素,那么它被称为主关键字;否则,它被称为次要关键字。
2.排序是把一组无序地数据元素按照关键字值递增(或递减)地重新排列。
如果排序依据的是主关键字,排序的结果将是唯一的。
3.排序算法的稳定性如果要排序的记录序列中多个数据元素的关键字值相同,且排序后这些数据元素的相对顺序保持不变,则称排序算法稳定,否则称为不稳定。
4.内部排序与外部排序根据在排序过程中待排序的所有数据元素是否全部被放置在内存中,可将排序方法分为内部排序和外部排序两大类。
内部排序是指在排序的整个过程中,待排序的所有数据元素全部被放置在内存中;外部排序是指由于待排序的数据元素个数太多,不能同时放置在内存,而需要将一部分数据元素放在内存中,另一部分放在外围设备上。
整个排序过程需要在内存和外存之间进行多次数据交换才能得到排序结果。
本章仅讨论常用的内部排序方法。
5.排序的基本方法内部排序主要有5种方法:插入、交换、选择、归并和基数。
6.排序算法的效率评估排序算法的效率主要有两点:第一,在一定数据量的情况下,算法执行所消耗的平均时间。
对于排序操作,时间主要用于关键字之间的比较和数据元素的移动。
因此,我们可以认为一个有效的排序算法应该是尽可能少的比较和数据元素移动;第二个是执行算法所需的辅助存储空间。
辅助存储空间是指在一定数据量的情况下,除了要排序的数据元素所占用的存储空间外,执行算法所需的存储空间。
理想的空间效率是,算法执行期间所需的辅助空间与要排序的数据量无关。
7.待排序记录序列的存储结构待排序记录序列可以用顺序存储结构和和链式存储结构表示。
在本章的讨论中(除基数排序外),我们将待排序的记录序列用顺序存储结构表示,即用一维数组实现。
数据结构之各种排序的实现与效率分析

各种排序的实现与效率分析一、排序原理(1)直接插入排序基本原理:这是最简单的一种排序方法,它的基本操作是将一个记录插入到已排好的有序表中,从而得到一个新的、记录增1的有序表。
效率分析:该排序算法简洁,易于实现。
从空间来看,他只需要一个记录的辅助空间,即空间复杂度为O(1).从时间来看,排序的基本操作为:比较两个关键字的大小和移动记录。
当待排序列中记录按关键字非递减有序排列(即正序)时,所需进行关键字间的比较次数达最小值n-1,记录不需移动;反之,当待排序列中记录按关键字非递增有序排列(即逆序)时,总的比较次数达最大值(n+2)(n-1)/2,记录移动也达到最大值(n+4)(n-2)/2.由于待排记录是随机的,可取最大值与最小值的平均值,约为n²/4.则直接插入排序的时间复杂度为O(n²).由此可知,直接插入排序的元素个数n越小越好,源序列排序度越高越好(正序时时间复杂度可提高至O(n))。
插入排序算法对于大数组,这种算法非常慢。
但是对于小数组,它比其他算法快。
其他算法因为待的数组元素很少,反而使得效率降低。
插入排序还有一个优点就是排序稳定。
(2)折半插入排序基本原理:折半插入是在直接插入排序的基础上实现的,不同的是折半插入排序在将数据插入一个有序表时,采用效率更高的“折半查找”来确定插入位置。
效率分析:由上可知该排序所需存储空间和直接插入排序相同。
从时间上比较,折半插入排序仅减少了关键字间的比较次数,为O(nlogn)。
而记录的移动次数不变。
因此,折半查找排序的时间复杂度为O(nlogn)+O(n²)= O(n²)。
排序稳定。
(3)希尔排序基本原理:希尔排序也一种插入排序类的方法,由于直接插入排序序列越短越好,源序列的排序度越好效率越高。
Shell 根据这两点分析结果进行了改进,将待排记录序列以一定的增量间隔dk 分割成多个子序列,对每个子序列分别进行一趟直接插入排序, 然后逐步减小分组的步长dk,对于每一个步长dk 下的各个子序列进行同样方法的排序,直到步长为1 时再进行一次整体排序。
多关键字数据结构及其在参数匹配中的应用

计 算 机 系 统 应 用
2 年 第 1 01 0 9卷 第 1期
多关键 字数据结构及 其在参数 匹配 中的应 用①
余 洪 ( 中国移动( 深圳) 限公 司 广东 深圳 5 0 8 有 1 4) 8
摘 要 : 介 绍常用数据结构的局限性 ,提 出了多关键 字数据结构的设 想及其 匹配算法 ,并讨论 了在参数 匹配 中
或向后已经没有可以匹配的数据 ,则匹配失败。其参考
图如图 4所示。
} 玮: 萧 硅 椎 一 擗
对于这种模型 ,常用的数据结构完全不能支持。
而 由于这三个关键字的匹配算法有不同的方式 ,因此
也不能简单的把三个关键宇合成为一个关键字来使用 通常 的数据结构。
链表) 、队列 、栈 、树( 二又树 、查找树 、平衡树、线结构一个共同 的特点 ,是都只有一个关 键字。在这些数据结构 的应 用中,往往是通过对这个 关键字 的比较 ,来实现各种排序和查找算法 , ̄ - 分 z D
配算法还需要进行分析。
<=
,
舞 . 7.辁
等一噩翌
3 多关键字数据结构的逻辑 结构
常用的数据结构只有一个关键字 , 以二叉树为例 ,
其逻辑结构为 :
1俊 据 I吉 露数 弃 硅l 镍 了 存 l
图 3 通常二叉树 匹配规则
臣亟圃 掭 i 保熬 存
数据结构课程设计题目

数据结构课程设计题目以下7个题目任选其一。
1.排序算法比较利用随机函数产生30000个随机整数,利用插入排序、起泡排序、选择排序、快速排序、堆排序、归并排序等排序方法进行排序,并且(1)统计每一种排序上机所花费的时间。
(2)统计在完全正序,完全逆序情况下记录的比较次数和移动次数。
(3)比较的指标为关键字的比较次数和记录的移动次数(一次记录交换计为3次移动)。
(4)对结果作简单分析,包括对各组数据得出结果波动大小的解释。
2.图的深度遍历对任意给定的图(顶点数和边数自定),建立它的邻接表并输出,然后利用堆栈的五种基本运算(清空堆栈、压栈、弹出、取栈顶元素、判栈空)实现图的深度优先搜索遍历。
画出搜索顺序示意图。
3.图的广度遍历对任意给定的图(顶点数和边数自定),建立它的邻接表并输出,然后利用队列的五种基本运算(置空队列、进队、出队、取队头元素、判队空)实现图的广度优先搜索遍历。
画出搜索顺序示意图。
4.二叉树的遍历对任意给定的二叉树(顶点数自定)建立它的二叉链表存贮结构,并利用栈的五种基本运算(置空栈、进栈、出栈、取栈顶元素、判栈空)实现二叉树的先序、中序、后序三种遍历,输出三种遍历的结果。
画出搜索顺序示意图。
5.链表操作利用链表的插入运算建立线性链表,然后利用链表的查找、删除、计数、输出等运算反复实现链表的这些操作(插入、删除、查找、计数、输出单独写成函数的形式),并能在屏幕上输出操作前后的结果。
画出搜索顺序示意图。
6.一元稀疏多项式简单计数器(1)输入并建立多项式(2)输出多项式,输出形式为整数序列:n,c1,e1,c2,e2……cn,en,其中n是多项式的项数,ci,ei分别为第i项的系数和指数。
序列按指数降序排列。
(3)多项式a和b相加,建立多项式a+b,输出相加的多项式。
(4)多项式a和b相减,建立多项式a-b,输出相减的多项式。
用带头结点的单链表存储多项式。
测试数据:(1)(2x+5x8-3.1x11)+(7-5x8+11x9)(2)(6x-3-x+4.4x2-1.2x9)-(-6x-3+5.4x2+7.8x15)(3)(x+x2+x3)+0(4)(x+x3)-(-x-x-3)7.实现两个链表的合并基本功能要求:(1)建立两个链表A和B,链表元素个数分别为m和n个。
数据结构课程设计题目

数据结构课程设计题⽬《数据结构》课程设计题⽬1. 排序算法的性能分析问题描述设计⼀个测试程序,⽐较⼏种内部排序算法的关键字⽐较次数和移动次数以取得直观感受。
基本要求(1)对冒泡排序、直接排序、选择排序、箱⼦排序、堆排序、快速排序及归并排序算法进⾏⽐较。
(2)待排序表的表长不⼩于100,表中数据随机产⽣,⾄少⽤5组不同数据作⽐较,⽐较指标:关键字参加⽐较次数和关键字的移动次数(关键字交换记为3次移动)。
(3)输出⽐较结果。
选做内容(1)对不同表长进⾏⽐较。
(2)验证各算法的稳定性。
(3)输出界⾯的优化。
2. 排序算法思想的可视化演⽰—1基本要求排序数据随机产⽣,针对随机案例,对冒泡排序、箱⼦排序、堆排序、归并算法,提供排序执⾏过程的动态图形演⽰。
3. 排序算法思想的可视化演⽰—2基本要求排序数据随机产⽣,针对随机案例,,对插⼊排序、选择排序、基数排序、快速排序算法,提供排序执⾏过程的动态图形演⽰。
4. 线性表的实现与分析基本要求①设计并实现线性表。
②线性表分别采取数组(公式化描述)、单链表、双向链表、间接寻址存储⽅式③针对随机产⽣的线性表实例,实现线性表的插⼊、删除、搜索操作动态演⽰(图形演⽰)。
5. 等价类实现及其应⽤问题描述:某⼯⼚有⼀台机器能够执⾏n个任务,任务i的释放时间为r i(是⼀个整数),最后期限为d i(也是整数)。
在该机上完成每个任务都需要⼀个单元的时间。
⼀种可⾏的调度⽅案是为每个任务分配相应的时间段,使得任务i的时间段正好位于释放时间和最后期限之间。
⼀个时间段不允许分配给多个任务。
基本要求:使⽤等价类实现以上机器调度问题。
等价类分别采取两种数据结构实现。
6. ⼀元稀疏多项式计算器问题描述设计⼀个⼀元稀疏多项式简单计算器。
基本要求⼀元稀疏多项式简单计算器的基本功能是:(1)输⼊并建⽴多项式;(2)输出多项式,输出形式为整数序列:n,c1,e1,c2,e2,…,c n,e n,其中n是多项式的项数,c i,e i,分别是第i项的系数和指数,序列按指数降序排序;(3)多项式a和b相加,建⽴多项式a+b;(4)多项式a和b相减,建⽴多项式a-b;(5)计算多项式在x处的值;(6)计算器的仿真界⾯(选做)7. 长整数的代数计算问题描述应⽤线性数据结构解决长整数的计算问题。
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数据结构课程设计报告
题目:多关键字排序
多关键字排序
【问题描述】
多关键字的排序有一定的实用范围。
例如:在进行高考分数处理时,除了需对总分进行排序外,不同的专业对单科分数的要求不同,因此尚需在总分相同的情况下,按用户提出的单科分数的次序要求排出考生录
取的次序。
【基本要求】
(1)假设待排序的记录数不超过10000,表中记录的关键字数不超过5,各个关键字的范围均为0至100.。
按用户给定的进行排序的关键字的优先关系,输出排序结果。
(2)约定按LSD法进行多关键字的排序。
在对各个关键字进行排序时采用两种策略:其一是利用稳定的内部排序法,其二是利用“分配”和“收集”的方法。
并综合比较这两种策略。
【测试数据】
由随机数产生器生成。
C语言源程序
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<malloc.h>
#include<time.h>
#define N 200
typedef struct
{int key[5];
}score;
score sr[N];
void Merge( score R[],int low,int m,int high,int keynum)
{//将两个有序的R[low..m)和R[m+1..high]归并成一个有序的R[low..high]
int i,j,k;
i=low,j=m+1,k=0;
score *R1;
R1=(score*)malloc((high-low+1)*sizeof(score));
//临时申请空间
if(!R1)
return;
//申请空间失败
while(i<=m&&j<=high)
//两子文件非空时取较大者复制到R1[k]上
{if (R[i].key[keynum]>=R[j].key[keynum])
R1[k++]=R[i++];
else R1[k++]=R[j++];
}
while(i<=m)
//若第1个数组非空,则复制剩余记录到R1中
R1[k++]=R[i++];
while(j<=high)
//若第2个数组非空,则复制剩余记录到R1中
R1[k++]=R[j++];
for(k=0,i=low;i<=high;k++,i++)
R[i]=R1[k];
//归并完成后将结果复制回R[low..high]
}
void MergeSort(score R[],int low,int high,int keynumber)
{//对R[low..high]进行二路归并排序
int mid;
if(low<high)
{ //区间长度大于1
mid=(low+high)/2; //分解
MergeSort(R,low,mid,keynumber); //递归地对R[low..mid]排序
MergeSort(R,mid+1,high,keynumber); //递归地对R[mid+1..high]排序
Merge(R,low,mid,high,keynumber); //组合,将两个有序区归并为一个有序区
}
}
int main()
{int i,j,n,pepole;
printf("请输入总记录条数,和关键字的个数,并且以空格作为间隔符\n");
scanf("%d%d",&pepole,&n);
printf("按记录顺序:以关键字优先次序从低到高产生随机关键字,最后一个关键字是总分由系统自动计算
\n");
srand((unsigned)time(NULL));
for (i=0; i<pepole; i++)
{ sr[i].key[n-1]=0;
for(j=0;j<n-1;j++)
{
sr[i].key[j]=rand()%100;
sr[i].key[n-1]=sr[i].key[n-1]+sr[i].key[j];
printf(" %4d",sr[i].key[j]);
}
printf(" %4d",sr[i].key[n-1]);
printf("\n");
}
for (i=0;i<n;i++)
MergeSort(sr,0,pepole-1,i);
printf("\n排序结果为:\n");
for(i=0;i<pepole;i++)
{ for(j=0;j<n;j++)
printf(" %3d ",sr[i].key[j] );
printf("\n");
}
system("pause");
return 0;
}。