简单算法大全(C,C++)
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语言经典算法大全
C语言经典算法大全1.冒泡排序算法冒泡排序是一种简单但低效的排序算法，它通过多次遍历列表，比较相邻元素并交换位置，直到整个列表有序。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)。
```void bubbleSort(int arr[], int n)for (int i = 0; i < n-1; i++)for (int j = 0; j < n-i-1; j++)if (arr[j] > arr[j+1])//交换元素int temp = arr[j];arr[j] = arr[j+1];arr[j+1] = temp;}}}```2.选择排序算法选择排序是一种简单但高效的排序算法，它通过多次遍历列表，找到最小元素并将其放置在正确的位置上。
选择排序的时间复杂度也为O(n^2)。
```void selectionSort(int arr[], int n)int minIndex, temp;for (int i = 0; i < n-1; i++)minIndex = i;for (int j = i+1; j < n; j++)if (arr[j] < arr[minIndex])minIndex = j;}}//交换元素temp = arr[i];arr[i] = arr[minIndex];arr[minIndex] = temp;}```3.插入排序算法插入排序是一种简单但高效的排序算法，它通过将未排序的元素插入到已排序的列表中，逐步构建排序好的列表。
插入排序的时间复杂度为O(n^2)。
```void insertionSort(int arr[], int n)int i, key, j;for (i = 1; i < n; i++)key = arr[i];j=i-1;while (j >= 0 && arr[j] > key)arr[j + 1] = arr[j];j=j-1;}arr[j + 1] = key;}```4.快速排序算法快速排序是一种高效的排序算法，它通过选择一个主元，将列表分割为两个子列表，其中一个子列表的所有元素都小于主元，另一个子列表的所有元素都大于主元。
100个经典C算法
原文：100个经典的C算法电子版：100个经典的C算法电子版的代码有缩进，看得比较方便。
C语言的学习要从基础开始，这里是100个经典的算法(如果想玩玩新鲜的可以看看这个：C语言做游戏常用到的一些函数大全)题目：古典问题：有一对兔子，从出生后第3个月起每个月都生一对兔子，小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子，假如兔子都不死，问每个月的兔子总对数为多少？__________________________________________________________________ 程序分析：兔子的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21….___________________________________________________________________ 程序源代码：main(){long f1,f2;int i;f1=f2=1;for(i=1;i<=20;i++){ printf(“%12ld %12ld”,f1,f2);if(i%2==0) printf(“\n”);/*控制输出，每行四个*/f1=f1+f2;/*前两个月加起来赋值给第三个月*/f2=f1+f2;/*前两个月加起来赋值给第三个月*/}}上题还可用一维数组处理，you try!题目：判断101-200之间有多少个素数，并输出所有素数。
__________________________________________________________________ 程序分析：判断素数的方法：用一个数分别去除2到sqrt(这个数)，如果能被整除，则表明此数不是素数，反之是素数。
___________________________________________________________________ 程序源代码：#include “math.h”main(){int m,i,k,h=0,leap=1;printf(“\n”);for(m=101;m<=200;m++){ k=sqrt(m+1);for(i=2;i<=k;i++)if(m%i==0){leap=0;break;}if(leap) {printf(“%-4d”,m);h++;if(h%10==0)printf(“\n”);}leap=1;}printf(“\nT he total is %d”,h);}题目：打印出所有的“水仙花数”，所谓“水仙花数”是指一个三位数，其各位数字立方和等于该数本身。
(完整版)非常全的C语言常用算法
一、基本算法1．交换（两量交换借助第三者）例1、任意读入两个整数，将二者的值交换后输出。
main(){int a,b,t;scanf("%d%d",&a,&b);printf("%d,%d\n",a,b);t=a; a=b; b=t;printf("%d,%d\n",a,b);}【解析】程序中加粗部分为算法的核心，如同交换两个杯子里的饮料，必须借助第三个空杯子。
假设输入的值分别为3、7，则第一行输出为3，7；第二行输出为7，3。
其中t为中间变量，起到“空杯子”的作用。
注意：三句赋值语句赋值号左右的各量之间的关系！【应用】例2、任意读入三个整数，然后按从小到大的顺序输出。
main(){int a,b,c,t;scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);/*以下两个if语句使得a中存放的数最小*/if(a>b){ t=a; a=b; b=t; }if(a>c){ t=a; a=c; c=t; }/*以下if语句使得b中存放的数次小*/if(b>c) { t=b; b=c; c=t; }printf("%d,%d,%d\n",a,b,c);}2．累加累加算法的要领是形如“s=s+A”的累加式，此式必须出现在循环中才能被反复执行，从而实现累加功能。
“A”通常是有规律变化的表达式，s在进入循环前必须获得合适的初值，通常为0。
例1、求1+2+3+……+100的和。
main(){int i,s;s=0; i=1;while(i<=100){s=s+i; /*累加式*/i=i+1; /*特殊的累加式*/}printf("1+2+3+...+100=%d\n",s);}【解析】程序中加粗部分为累加式的典型形式，赋值号左右都出现的变量称为累加器，其中“i = i + 1”为特殊的累加式，每次累加的值为1，这样的累加器又称为计数器。
c语言经典算法
c语言经典算法1. 冒泡排序：冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法。
它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。
走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
2. 选择排序：选择排序（Selection Sort）是一种简单直观的排序算法。
它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。
以此类推，直到全部待排序的数据元素排完。
3. 插入排序：插入排序（Insertion Sort）是一种简单直观的排序算法，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。
4. 希尔排序：希尔排序（Shell Sort）是插入排序的一种又称“缩小增量排序”（Diminishing Increment Sort），是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。
希尔排序是非稳定排序算法。
该方法因DL．Shell于1959年提出而得名。
希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。
5. 归并排序：归并排序（Merge Sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。
该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。
简单算法c语言
简单算法c语言
C语言中的算法是程序设计的基础，也是我们在编写程序时必须掌握
的技能之一。
简单算法是指那些基本的、常用的、易于理解和实现的
算法，如排序、查找、递归等。
一、排序算法
1.冒泡排序
冒泡排序是一种简单的排序算法，其思想是将相邻两个元素比较大小，如果前面比后面大，则交换位置，直到整个序列有序为止。
2.选择排序
选择排序是一种简单直观的排序算法，其思想是从未排序序列中找到
最小元素，放到已排好序列的末尾。
3.插入排序
插入排序是一种简单直观的排序算法，其思想是将未排好序列中每一
个元素插入到已排好序列中正确位置上。
二、查找算法
1.线性查找
线性查找又称顺序查找，其思想是从头到尾遍历整个数组或列表，逐个比较每一个元素是否与目标相同。
2.二分查找
二分查找又称折半查找，其思想是先将数组或列表按照大小顺序排好序，然后通过不断地折半缩小范围来寻找目标元素。
三、递归算法
递归算法是指在程序中调用自身的一种算法，其思想是将问题分解成更小的子问题，并不断地递归调用自身来解决这些子问题。
例如，计算阶乘可以使用递归算法来实现：
int factorial(int n)
{
if(n == 0 || n == 1)
return 1;
else
return n * factorial(n-1);
}
以上就是C语言中的简单算法，虽然它们看起来很简单，但是它们在实际编程中却有很大的作用。
掌握这些基本的、常用的、易于理解和实现的算法，可以提高我们编写程序的效率和质量。
C语言常用算法大全
C语言常用算法大全1.排序算法-冒泡排序：依次比较相邻的两个元素，如果顺序不对则交换，每轮找出一个最大或最小的元素-选择排序：从未排序的元素中选择最小或最大的放到已排序的最后，以此类推-插入排序：将未排序的元素插入到已排序的合适位置，从后向前进行比较和交换-快速排序：选择一个基准元素，将小于基准元素的放在左边，大于基准元素的放在右边，然后对左右两边递归地进行快速排序-归并排序：将待排序的序列不断划分为左右两部分，分别排序后再将排序好的左右两部分按顺序合并-堆排序：构建大顶堆，将堆顶元素与末尾元素交换，然后重新调整堆，重复这个过程直到排序完成2.查找算法-顺序查找：从给定的元素序列中逐个比较，直到找到目标元素或遍历完整个序列-二分查找：对于有序序列，在序列的中间位置比较目标元素和中间元素的大小关系，通过每次缩小一半的范围来查找目标元素-插值查找：根据目标元素与有序序列的最小值和最大值的比例推测目标元素所在的位置，然后递归地进行查找-斐波那契查找：根据斐波那契数列的性质来确定目标元素所在的位置，然后递归地进行查找3.图算法-深度优先（DFS）：从图的一些顶点出发，依次访问其未被访问过的邻接顶点，直到所有顶点都被访问过为止-广度优先（BFS）：从图的一些顶点出发，逐层遍历图的顶点，直到所有顶点都被访问过为止- 最小生成树算法：Prim算法和Kruskal算法，用于找到连接图中所有顶点的最小权值边，构成一棵包含所有顶点的生成树- 最短路径算法：Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，用于找到图中两个顶点之间的最短路径-拓扑排序：用于有向无环图（DAG）中的顶点排序，确保排序后的顶点满足所有依赖关系-关键路径算法：找出网络中的关键路径，即使整个工程完成的最短时间4.字符串算法- KMP算法：通过预处理模式串构建next数组，利用next数组在匹配过程中跳过一部分不可能匹配的子串- Boyer-Moore算法：从模式串的末尾开始匹配，利用坏字符和好后缀规则进行跳跃匹配- Rabin-Karp算法：利用哈希函数对主串和匹配串的子串进行哈希计算，然后比较哈希值是否相等- 字符串匹配算法：BM算法、Shift-And算法、Sunday算法等，用于寻找模式串在主串中的出现位置5.动态规划算法-最长公共子序列（LCS）：用于寻找两个序列中最长的公共子序列-最长递增子序列（LIS）：用于寻找给定序列中最长的递增子序列-0-1背包问题：将有限的物品放入容量为C的背包中，使得物品的总价值最大-最大子数组和：用于求解给定数组中连续子数组的最大和-最大正方形：在给定的0-1矩阵中，找出只包含1的最大正方形的边长这些算法是在C语言中常用的算法，它们涵盖了排序、查找、图、字符串和动态规划等多个领域。
C语言基本算法
C语言基本算法C语言是一门用于编写计算机程序的高级编程语言，其特点是语法简洁、表达力强，广泛应用于科学计算、系统开发等领域。
在C语言中，算法是解决问题的关键，因此掌握基本算法对于学习和使用C语言非常重要。
本文将介绍C语言中一些简单级别的基本算法。
1.顺序查找算法顺序查找算法是一种简单的算法，用于在一个无序数组中查找目标元素。
它的基本思想是逐个比较数组中的元素，如果找到目标元素则返回其索引，否则返回-12.二分查找算法二分查找算法是一种高效的算法，用于在一个有序数组中查找目标元素。
它的基本思想是将数组分成两半，判断目标元素在哪一半中，然后再在该半中进行查找，如此循环直到找到目标元素或确定不存在。
3.冒泡排序算法冒泡排序算法是一种简单的排序算法，用于将一个无序数组按照升序或降序排列。
它的基本思想是从数组的第一个元素开始，两两比较相邻元素的大小并交换位置，按照此规则不断遍历数组直到排序完成。
4.选择排序算法选择排序算法是一种简单的排序算法，用于将一个无序数组按照升序或降序排列。
它的基本思想是从数组中选择最小（或最大）的元素并放置到第一个位置，然后在剩余的元素中选择最小（或最大）的元素并放置到第二个位置，如此循环直到排序完成。
5.插入排序算法插入排序算法是一种简单的排序算法，用于将一个无序数组按照升序或降序排列。
它的基本思想是将数组分为已排序部分和未排序部分，每次从未排序部分选取一个元素插入到已排序部分的适当位置，如此循环直到排序完成。
6.计数排序算法计数排序算法是一种简单的排序算法，适用于待排序的元素是有限个数的情况。
它的基本思想是统计数组中每个元素出现的次数，然后根据统计结果重新排列数组。
7.求和算法求和算法是一种简单的计算算法，用于计算一个数组中所有元素的和。
它的基本思想是遍历数组，累加每个元素的值得到最终结果。
8.求平均值算法求平均值算法是一种简单的计算算法，用于计算一个数组中所有元素的平均值。
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算法大全（C，C++）一、数论算法1．求两数的最大公约数function gcd(a,b:integer):integer;beginif b=0 then gcd:=aelse gcd:=gcd (b,a mod b);end ;2．求两数的最小公倍数function lcm(a,b:integer):integer;beginif a<b then swap(a,b);lcm:=a;while lcm mod b>0 do inc(lcm,a);end;3．素数的求法A.小范围内判断一个数是否为质数：function prime (n: integer): Boolean;var I: integer;beginfor I:=2 to trunc(sqrt(n)) doif n mod I=0 then beginprime:=false; exit;end;prime:=true;end;B.判断longint范围内的数是否为素数（包含求50000以内的素数表）：procedure getprime;vari,j:longint;p:array[1..50000] of boolean;beginfillchar(p,sizeof(p),true);p[1]:=false;i:=2;while i<50000 do beginif p[i] then beginj:=i*2;while j<50000 do beginp[j]:=false;inc(j,i);end;end;inc(i);end;l:=0;for i:=1 to 50000 doif p[i] then begininc(l);pr[l]:=i;end;end;{getprime}function prime(x:longint):integer;var i:integer;beginprime:=false;for i:=1 to l doif pr[i]>=x then breakelse if x mod pr[i]=0 then exit;prime:=true;end;{prime}二、图论算法1．最小生成树A.Prim算法：procedure prim(v0:integer);varlowcost,closest:array[1..maxn] of integer;i,j,k,min:integer;beginfor i:=1 to n do beginlowcost[i]:=cost[v0,i];closest[i]:=v0;end;for i:=1 to n-1 do begin{寻找离生成树最近的未加入顶点k}min:=maxlongint;for j:=1 to n doif (lowcost[j]<min) and (lowcost[j]<>0) then beginmin:=lowcost[j];k:=j;end;lowcost[k]:=0; {将顶点k加入生成树}{生成树中增加一条新的边k到closest[k]}{修正各点的lowcost和closest值}for j:=1 to n doif cost[k,j]<lwocost[j] then beginlowcost[j]:=cost[k,j];closest[j]:=k;end;end;end;{prim}B.Kruskal算法：(贪心)按权值递增顺序删去图中的边，若不形成回路则将此边加入最小生成树。
function find(v:integer):integer; {返回顶点v所在的集合}var i:integer;begini:=1;while (i<=n) and (not v in vset[i]) do inc(i);if i<=n then find:=i else find:=0;end;procedure kruskal;vartot,i,j:integer;beginfor i:=1 to n do vset[i]:=[i];{初始化定义n个集合，第I个集合包含一个元素I}p:=n-1; q:=1; tot:=0; {p为尚待加入的边数，q为边集指针}sort;{对所有边按权值递增排序，存于e[I]中，e[I].v1与e[I].v2为边I所连接的两个顶点的序号，e[I].len为第I条边的长度} while p>0 do begini:=find(e[q].v1);j:=find(e[q].v2);if i<>j then begininc(tot,e[q].len);vset[i]:=vset[i]+vset[j];vset[j]:=[];dec(p);end;inc(q);end;writeln(tot);end;A.标号法求解单源点最短路径：vara:array[1..maxn,1..maxn] of integer;b:array[1..maxn] of integer; {b[i]指顶点i到源点的最短路径}mark:array[1..maxn] of boolean;procedure bhf;varbest,best_j:integer;beginfillchar(mark,sizeof(mark),false);mark[1]:=true; b[1]:=0;{1为源点}repeatbest:=0;for i:=1 to n doIf mark[i] then {对每一个已计算出最短路径的点}for j:=1 to n doif (not mark[j]) and (a[i,j]>0) thenif (best=0) or (b[i]+a[i,j]<best) then beginbest:=b[i]+a[i,j]; best_j:=j;end;if best>0 then beginb[best_j]:=best；mark[best_j]:=true;end;until best=0;end;{bhf}B.Floyed算法求解所有顶点对之间的最短路径：procedure floyed;beginfor I:=1 to n dofor j:=1 to n doif a[I,j]>0 then p[I,j]:=I else p[I,j]:=0; {p[I,j]表示I到j的最短路径上j的前驱结点} for k:=1 to n do {枚举中间结点}for i:=1 to n dofor j:=1 to n doif a[i,k]+a[j,k]<a[i,j] then begina[i,j]:=a[i,k]+a[k,j];p[I,j]:=p[k,j];end;end;vara:array[1..maxn,1..maxn] of integer;b,pre:array[1..maxn] of integer; {pre[i]指最短路径上I的前驱结点} mark:array[1..maxn] of boolean;procedure dijkstra(v0:integer);beginfillchar(mark,sizeof(mark),false);for i:=1 to n do begind[i]:=a[v0,i];if d[i]<>0 then pre[i]:=v0 else pre[i]:=0;end;mark[v0]:=true;repeat {每循环一次加入一个离1集合最近的结点并调整其他结点的参数} min:=maxint; u:=0; {u记录离1集合最近的结点}for i:=1 to n doif (not mark[i]) and (d[i]<min) then beginu:=i; min:=d[i];end;if u<>0 then beginmark[u]:=true;for i:=1 to n doif (not mark[i]) and (a[u,i]+d[u]<d[i]) then begind[i]:=a[u,i]+d[u];pre[i]:=u;end;end;until u=0;end;3.计算图的传递闭包Procedure Longlink;V arT:array[1..maxn,1..maxn] of boolean;BeginFillchar(t,sizeof(t),false);For k:=1 to n doFor I:=1 to n doFor j:=1 to n do T[I,j]:=t[I,j] or (t[I,k] and t[k,j]);End;4．无向图的连通分量A.深度优先procedure dfs ( now,color: integer);beginfor i:=1 to n doif a[now,i] and c[i]=0 then begin {对结点I染色}c[i]:=color;dfs(I,color);end;end;B 宽度优先（种子染色法）5．关键路径几个定义：顶点1为源点，n为汇点。
a. 顶点事件最早发生时间V e[j], V e [j] = max{ Ve [j] + w[I,j] },其中V e (1) = 0;b. 顶点事件最晚发生时间Vl[j], Vl [j] = min{ Vl[j] – w[I,j] },其中Vl(n) = V e(n);c. 边活动最早开始时间Ee[I], 若边I由<j,k>表示，则Ee[I] = V e[j];d. 边活动最晚开始时间El[I], 若边I由<j,k>表示，则El[I] = Vl[k] – w[j,k];若Ee[j] = El[j] ，则活动j为关键活动，由关键活动组成的路径为关键路径。
求解方法：a. 从源点起topsort,判断是否有回路并计算V e;b. 从汇点起topsort,求Vl;c. 算Ee 和El;6．拓扑排序找入度为0的点，删去与其相连的所有边，不断重复这一过程。
例寻找一数列，其中任意连续p项之和为正，任意q 项之和为负，若不存在则输出NO.7.回路问题Euler回路(DFS)定义：经过图的每条边仅一次的回路。
（充要条件：图连同且无奇点）Hamilton回路定义：经过图的每个顶点仅一次的回路。
一笔画充要条件：图连通且奇点个数为0个或2个。
9．判断图中是否有负权回路Bellman-ford 算法x[I],y[I],t[I]分别表示第I条边的起点，终点和权。