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排序ppt课件

代码优化
在编写代码时,可以使用排序算法对数据进行排序,以提高代码执行效率。例如,在处理大量数据时,先对数据进行排序再进行处理可以显著提高处理速度。
01
02
03
04
CHAPTER
排序算法的优化
计数排序
通过统计数组中每个元素的出现次数,将数组分为若干子数组,然后对子数组进行排序,最后合并结果。计数排序适用于整数数组,尤其适用于小范围整数的排序。
基数排序
将数组中的元素按照位数分成若干个子数组,然后对每个子数组进行排序,最后合并结果。基数排序适用于整数和字符串的排序。
将数组分成若干个子数组,对每个子数组进行排序,最后合并结果。归并排序在合并过程中只涉及数据的移动,不涉及交换操作,因此交换次数较少。
归并排序
通过选择一个基准元素,将数组分成两部分,一部分比基准元素小,另一部分比基准元素大,然后递归地对这两部分进行排序。快速排序在内部递归调用时使用“分而治之”的策略,可以减少交换次数。
可读性和可维护性
良好的算法应该易于理解和实现,并且能够方便地进行修改和维护。
时间复杂度
衡量算法执行时间随数据规模增长的速度。常见的时间复杂度有O(n)、O(nlogn)、O(n^2)等。
空间复杂度
衡量算法所需额外空间的大小。常见的空间复杂度有O(1)、O(元素在原始序列中相邻,则在排序后的序列中它们的位置也相邻。稳定的排序算法有冒泡排序、插入排序、归并排序等。
桶排序
插入排序
05
CHAPTER
排序算法的复杂度分析
O(n):如计数排序、基数排序
O(n^2):如冒泡排序、插入排序
概念:时间复杂度是衡量排序算法执行时间随数据量增长而增长的速率。
O(nlogn):如归并排序、快速排序
在编写代码时,可以使用排序算法对数据进行排序,以提高代码执行效率。例如,在处理大量数据时,先对数据进行排序再进行处理可以显著提高处理速度。
01
02
03
04
CHAPTER
排序算法的优化
计数排序
通过统计数组中每个元素的出现次数,将数组分为若干子数组,然后对子数组进行排序,最后合并结果。计数排序适用于整数数组,尤其适用于小范围整数的排序。
基数排序
将数组中的元素按照位数分成若干个子数组,然后对每个子数组进行排序,最后合并结果。基数排序适用于整数和字符串的排序。
将数组分成若干个子数组,对每个子数组进行排序,最后合并结果。归并排序在合并过程中只涉及数据的移动,不涉及交换操作,因此交换次数较少。
归并排序
通过选择一个基准元素,将数组分成两部分,一部分比基准元素小,另一部分比基准元素大,然后递归地对这两部分进行排序。快速排序在内部递归调用时使用“分而治之”的策略,可以减少交换次数。
可读性和可维护性
良好的算法应该易于理解和实现,并且能够方便地进行修改和维护。
时间复杂度
衡量算法执行时间随数据规模增长的速度。常见的时间复杂度有O(n)、O(nlogn)、O(n^2)等。
空间复杂度
衡量算法所需额外空间的大小。常见的空间复杂度有O(1)、O(元素在原始序列中相邻,则在排序后的序列中它们的位置也相邻。稳定的排序算法有冒泡排序、插入排序、归并排序等。
桶排序
插入排序
05
CHAPTER
排序算法的复杂度分析
O(n):如计数排序、基数排序
O(n^2):如冒泡排序、插入排序
概念:时间复杂度是衡量排序算法执行时间随数据量增长而增长的速率。
O(nlogn):如归并排序、快速排序
C++各类排序算法介绍PPT课件

}
r[i]=x;
qksort(r,t,j-1);
2021/2/10
qksort(r,j+1,w);
21
}
– 算法评价 • 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)T(n)=O(n² )
T(n)=O(n²)
• 根据“寻找”插入位置的方法不同,插入法可分为:直 插排序、二分插入排序、希尔排序。
• (1) 直接插入排序
– 若将一个未排序的元素L[i]插入到已排序的具有i-1个 元素的序列的适当位置,步骤如下:
• a. 从右向左顺序搜索已排序的序列,若已排序序 列中的元素比L[i]大,则后移一个位置,直至找到 一个元素L[j-1](0≤j-1≤i-1)的关键字值比L[i]的关键 字值小;
• 希尔排序可提高排序速度,因为 – 分组后n值减小,n² 更小,而T(n)=O(n² ),所 以T(n)从总体上看是减小了 – 关键字较小的记录跳跃式前移,在进行最后一 趟增量为1的插入排序时,序列已基本有序
• 增量序列取法 – 无除1以外的公因子 – 最后一个增量值必须为1
2021/2/10
14
关键字小,则可分别对这两部分记录进行排序,以达到 整个序列有序。 关键字通常取第一个记录的值为基准值。
– 排序过程:对r[s……t]中记录进行一趟快速排序,附设两 个指针i和j,设基准值记录rp=r[s],x=rp.key
• 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
9.3 交换排序
• (0) 基本思想:
– 两两比较待排序的数据元素的关键字,如果发生逆序, 则交换之,直到全部对象都排好序为止。
第十章_排序方法(数据结构ppt-严蔚敏)

第二个问题解决方法——筛选
方法:输出堆顶元素之后,以堆中最后一个元素替代之;然 后将根结点值与左、右子树的根结点值进行比较,并与其中 小者进行交换;重复上述操作,直至叶子结点,将得到新的 堆,称这个从堆顶至叶子的调整过程为“筛选”
例 38 50 97 76
13 27 65 49 13 38
97 27 38 50 76
2 (n 4)(n 1) 记录移动次数: (i 1) 2 i 2
i 2 n
若待排序记录是随机的,取平均值 n2 关键字比较次数: T(n)=O(n² ) 4 记录移动次数:
空间复杂度:S(n)=O(1)
n2 4
折半插入排序
排序过程:用折半查找方法确定插入位置的排序叫~
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
x 例 初始关键字: 27 49 i 完成一趟排序: ( 27 38 13 49 65 i 13) 49 97 76 j 97 49 13 j 97 65 49 27 50 j 50)
13 38
76 65 27 49
堆排序:将无序序列建成一个堆,得到关键字最小 (或最大)的记录;输出堆顶的最小(大)值后,使 剩余的n-1个元素重又建成一个堆,则可得到n个元素 的次小值;重复执行,得到一个有序序列,这个过程 叫~ 堆排序需解决的两个问题:
如何由一个无序序列建成一个堆? 如何在输出堆顶元素之后,调整剩余元素,使之成为一个新 的堆?
按排序所需工作量
第10章 排序 PPT课件

清华大学出版社
概述
数据结构(C++版)
排序算法的存储结构
从操作角度看,排序是线性结构的一种操作,待排序 记录可以用顺序存储结构或链接存储结构存储。
假定1:采用顺序存储结构,关键码为整型,且记录 只有关键码一个数据项。
int r[n+1]; //待排序记录存储在r[1]~r[n],r[0]留做他用
假定2:将待排序的记录序列排序为升序序列。
i = 6 18 10 15 21 25 25* 18
10 15 18 21 25 25*
r[0]的作用? 暂存单元 43;+版)
关键问题(1)如何构造初始的有序序列?
解决方法:
将第1个记录看成是初始有序表,然后从第2个记录起 依次插入到这个有序表中,直到将第n个记录插入。 算法描述:
学号 0001 0002 0003 …
姓名 王军 李明 汤晓影
…
高数 85 64 85 …
英语 68 72 78 …
思想品德 88 92 86 …
清华大学出版社
概述
数据结构(C++版)
排序的基本概念
单键排序:根据一个关键码进行的排序; 多键排序:根据多个关键码进行的排序。
学号 0001 0002 0003 …
算法描述:
r[0]=r[i]; j=i-1; while (r[0]<r[j]) {
r[j+1]=r[j]; j--; }
r[0]有两个作用:
1. 进入循环之前暂存了r[i] 的值,使得不致于因记录 的后移而丢失r[i]的内容;
2. 在查找插入位置的循环 中充当哨兵。
清华大学出版社
插入排序
姓名 王军 李明 汤晓影
数据结构ppt课件

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
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
数学排序ppt课件

归并排序的基本思想是将两个或两个以上的有序表合并成一个新的有序 表。
归并排序的关键在于将待排序序列不断分解成若干个子序列,直到子序 列的长度为1或0,然后将这些子序列合并成一个有序序列。
归并排序的步骤
分解
将待排序序列不断分解 成若干个子序列,直到 每个子序列的长度为1
或0。
解决
对每个子序列进行排序 ,可以使用插入排序、
插入排序在每一步都保证将一个未排序的元素插入到已排序部分的合适位置,从 而保证已排序部分始终保持有序。
插入排序的步骤
01 02 03
初始化已排序部分为第一个元素, 未排序部分为其他元素。
从未排序部分取出第一个元素。
在已排序部分找到该元素的合适位 置并插入。
插入排序的时间复杂度
最好情况
当输入数组已经有序时, 插入排序的时间复杂度为 O(n)。
数学排序ppt课件
$number {01}
目录
• 引言 • 冒泡排序 • 选择排序 • 插入排序 • 快速排序 • 归并排序
01 引言
排序的定义
1 2
3
排序
将一组数据按照一定的顺序排列,以便进行查找、插入、删 除等操作。
排序的依据
可以是数值大小、字母顺序、时间先后等。
排序的稳定性
如果两个元素相等,排序后它们的位置不应改变。
02
快速排序在平均情况下的时间复杂度为 O(nlogn),其中n为数组的长度。
03
快速排序在最好情况下的时间复杂度为 O(nlogn),其中n为数组的长度。
06 归并排序
归并排序的原理
归并排序是一种分治策略的排序算法,它将待排序序列分成若干个子序 列,然后分别对子序列进行排序,最后将排好序的子序列合并成一个有 序序列。
归并排序的关键在于将待排序序列不断分解成若干个子序列,直到子序 列的长度为1或0,然后将这些子序列合并成一个有序序列。
归并排序的步骤
分解
将待排序序列不断分解 成若干个子序列,直到 每个子序列的长度为1
或0。
解决
对每个子序列进行排序 ,可以使用插入排序、
插入排序在每一步都保证将一个未排序的元素插入到已排序部分的合适位置,从 而保证已排序部分始终保持有序。
插入排序的步骤
01 02 03
初始化已排序部分为第一个元素, 未排序部分为其他元素。
从未排序部分取出第一个元素。
在已排序部分找到该元素的合适位 置并插入。
插入排序的时间复杂度
最好情况
当输入数组已经有序时, 插入排序的时间复杂度为 O(n)。
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$number {01}
目录
• 引言 • 冒泡排序 • 选择排序 • 插入排序 • 快速排序 • 归并排序
01 引言
排序的定义
1 2
3
排序
将一组数据按照一定的顺序排列,以便进行查找、插入、删 除等操作。
排序的依据
可以是数值大小、字母顺序、时间先后等。
排序的稳定性
如果两个元素相等,排序后它们的位置不应改变。
02
快速排序在平均情况下的时间复杂度为 O(nlogn),其中n为数组的长度。
03
快速排序在最好情况下的时间复杂度为 O(nlogn),其中n为数组的长度。
06 归并排序
归并排序的原理
归并排序是一种分治策略的排序算法,它将待排序序列分成若干个子序 列,然后分别对子序列进行排序,最后将排好序的子序列合并成一个有 序序列。
《数据结构排序》课件

根据实际需求选择时间复杂度和空间 复杂度最优的排序算法,例如快速排 序在平均情况下具有较好的性能,但 最坏情况下其时间复杂度为O(n^2)。
排序算法的适用场景问题
适用场景考虑因素
选择排序算法时需要考虑实际应 用场景的特点,如数据量大小、 数据类型、是否需要稳定排序等 因素。
不同场景适用不同
算法
例如,对于小规模数据,插入排 序可能更合适;对于大规模数据 ,快速排序或归并排序可能更优 。
排序的算法复杂度
时间复杂度
衡量排序算法执行时间随数据量增长而增长的速率。时间复杂度越低,算法效 率越高。常见的时间复杂度有O(n^2)、O(nlogn)、O(n)等。
空间复杂度
衡量排序算法所需额外空间的大小。空间复杂度越低,算法所需额外空间越少 。常见的空间复杂度有O(1)、O(logn)、O(n)等。
在数据库查询中,经常需要对结果进行排序,以便用户能够快速找到所需信息。排序算 法的效率直接影响到查询的响应时间。
索引与排序
数据库索引能够提高查询效率,但同时也需要考虑到排序的需求。合理地设计索引结构 ,可以加速排序操作。
搜索引擎中的排序
相关性排序
搜索引擎的核心功能是根据用户输入的 关键词,返回最相关的网页。排序算法 需要综合考虑网页内容、关键词密度、 链接关系等因素。
VS
广告与排序
搜索引擎中的广告通常会根据关键词的竞 价和相关性进行排序,以达到最佳的广告 效果。
程序中的排序应用
数组排序
在程序中处理数组时,经常需要对其进行排 序。不同的排序算法适用于不同类型的数据 和场景,如快速排序、归并排序等。
数据可视化中的排序
在数据可视化中,需要对数据进行排序以生 成图表。例如,柱状图、饼图等都需要对数 据进行排序处理。
数据结构ppt课件完整版

针对有序数据集合,每次通过中间元素将 待查找区间缩小为之前的一半,直到找到 元素或区间为空。
哈希查找
树形查找
通过哈希函数将数据映射到哈希表中,实 现快速查找。
如二叉搜索树、平衡树等,通过树形结构实 现高效查找。
排序算法分类及实现原理
插入排序
将待排序元素逐个插入到已排序序列中,直到所有元素均插入完毕。
由n(n>=0)个具有相同类型 的数据元素(结点)a1,a2,
...,an组成的有序序列。
同一性
每个元素必须是同一类型的数 据。
有序性
元素之间具有一对一的前驱和 后继关系,即除首尾元素外, 每个元素都有一个前驱和一个 后继。
可变性
线性表的长度可变,即可以插 入或删除元素。
顺序存储结构与链式存储结构比较
定义
用一段连续的存储单元依次存储线性 表的数据元素。
优点
可以随机存取表中任一元素,且存取 时间复杂度为O(1)。
顺序存储结构与链式存储结构比较
• 缺点:插入和删除操作需要移动大量元素,时间 复杂度高;需要预先分配存储空间,容易造成空 间浪费。
顺序存储结构与链式存储结构比较
定义
用一组任意的存储单元存储线性 表的数据元素(这组存储单元可 以是连续的,也可以是不连续的
查找操作
查找指定元素的位置。
遍历操作
访问线性表中的每个元素。
销毁操作
释放线性表占用的存储空间。
03
栈和队列
栈定义及特点
栈(Stack)是一种特殊的线性数据结构,其数据的存 取遵循后进先出(LIFO, Last In First Out)的原则。 栈的特点
具有记忆功能,能保存数据的状态。
栈的基本操作包括入栈(push)、出栈(pop)、查 看栈顶元素(top)等。 只能在栈顶进行数据的插入和删除操作。
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low=1; high=n;
while(low<=high)
{ mid=(low+high)/2;
if(ST[mid].key= = key) return (mid); /*查找成功*/
else if( key< ST[mid].key) high=mid-1; /*在前半区间继续查找*/
若k==r[mid].key,查找成功 若k<r[mid].key,则high=mid-1 若k>r[mid].key,则low=mid+1
❖重复上述操作,直至low>high时,查找失败 特点:比顺序查找方法效率高。最坏的情况下,需要比较 log2n次。
8
折半查找举例: 已知如下11个元素的有序表:
low
mid
( 08, 14, 23, 37, 46, 55, 68, 79,
low mid
high=mid-1
( 08, 14, 23, 37, 46, 55, 68, 79,
low=mid+1
high
mid
( 08, 14, 23, 37, 46, 55, 68, 79,
low
mid
( 08, 14, 23, 37, 46, 55, 68, 79,
5
讨论:怎样衡量查找效率?
——用平均查找长度(ASL)衡量。
如何计算ASL?
分析: 查找第1个元素所需的比较次数为1; 查找第2个元素所需的比较次数为2; …… 查找第n个元素所需的比较次数为n;
总计全部比较次数为:1+2+…+n = (1+n)n/2 因为是计算某一个元素的平均查找次数,还应当除以n, (假设查找任一元素的概率相同) 即: ASL=(1+n)/2 ,时间效率为 O(n)
② 运算步骤:
(1) low =1,high =11 ,故mid =6 ,待查范围是 [1,11]; (2) 若 S[mid] < key,说明 key[ mid+1,high] ,
则令:low =mid+1;重算 mid= (low+high)/2;.
(3) 若 S[mid] > key,说明key[low ,mid-1], 则令:high =mid–1;重算 mid ;
low mid
( 08, 14, 23, 37, 46, 55, 68, 79,
high
91 )
91 )
91 )
high
91 )
high
91 )
low h1i0gh mid
折半查找的c语言算法程序:
int Search_Bin( SSTable ST[ ], int n, int key)
{int low, high,mid;
查找不成功 ——否则,称查找不成功(也应输出失败标志或失败位置)
静态查找 ——只查找,不改变集合内的数据元素。
动态查找 ——既查找,又改变(增减)集合内的数据元素 (例如二叉排序树)。
关键字
——是预先确定的某种标志,即记录中某个数据项 的值,可用来识别一个记录。
3
一、顺序查找( 又称线性查找 )
顺序查找:按顺序逐一比较,查找关键字。
(05 13 19 21 37 56 64 75 80 88 92), 请查找关键字为21
和85的数据元素。
Low指向待查元 素所在区间的下 界
mid指向待查元素所在 区间的中间位置
high指向待查元素所 在区间的上界
解:① 先设定3个辅助标志: low,high,mid, 显然有:mid= (low+high)/2
7
思想:先确定待查找记录所在的范围,然后逐步缩小范 围,直到找到或确认找不到该记录为止。
适用条件:必须在具有顺序存储结构的有序表中进行。
算法实现
❖设表长为n,low、high和mid分别指向待查元素所在区 间的上界、下界和中点,k为给定值 ❖初始时,令low=1,high=n,mid=(low+high)/2 ❖让k与mid指向的记录比较
若成功,返回其位置信息,否则返回0
for( i=length/;/设S[立i ]哨!=兵k,ey可; 免- -去i 查);找过程中每一步都要检
测是否查找完毕。当n>1000时,查找时间将
return i;减少一半/。/不要用for(i=n; i>0; - -i)
} // Sear/c/h找_S不eq到=不成功,或返f回or值(i必=1为; i=<0=;n; i+ +) 找得到=成功,返回值i正那好样代太表慢所找元素的位置。
6
小结: 顺序查找的特点: 优点:算法简单,且对顺序结构或链表结构均适用。 缺点: ASL 太大,时间效率太低。 如何改进?
二、折半查找(又称二分查找或对分查找)
这是一种容易想到的查找方法。
先给数据排序(例如按升序排好),形成 有序表,然后再将key与正中位置的元素相比, 若key小,则缩小至右半部内查找;再与其中 位元素比较,每次缩小1/2的范围,直到查找 成功或失败为止。
(4)若 S[ mid ] = key,说明查找成功,元素序号=mid; 结束条件: (1)查找成功 : S[mid] = key
(2)查找不成功 : high≤low (意即区间长度小于0)
9
查找23和79的过程如下图:
mid=(low+high)/2
( 08, 14, 23, 37, 46, 55, 68, 79, 91 ) ( 08, 14, 23, 37, 46, 55, 68, 79, 91 )
❖ 对顺序结构如何线性查找? ❖ 对单链表结构如何线性查找? ❖ 对树结构如何顺序查找?
见下页例子
从头指针开始 “顺藤摸瓜”
用各种遍历算法
4
对顺序结构查找算法的实现技巧: 把待查关键字key存入表头或表尾(俗称“哨兵”),这 样可以加快执行速度。
int Search_Seq(KeyType key ) { S[0] =key/;/在顺序表S中,查找关键字与key相同的元素;
数据结构课程的内容
1
查找和排序
查找
一、顺序查找(线性查找) 二、折半查找(二分查找) 三、分块查找(索引顺序查找) 四、二叉排序树及查找
排序
一、选择排序 二、插入排序 三、交换排序(冒泡排序和快速排序)
2
基本概念:
1 查找
是一种数据结构
查找表 ——由同一类型的数据元素(或记录)构成的集合。 查 找 ——查询特定元素是否在表中。 查找成功 ——若表中存在特定元素,称查找成功,应输出该记录;