归并排序非递归实现
数据结构 判断题

《数据结构》习题库之三:判断题1. 程序就是算法,但算法不一定是程序。
()2. 线性表只能采用顺序存储结构或者链式存储结构。
()3. 线性表的链式存储结构是通过指针来间接反映数据元素之间逻辑关系的。
()4. 除插入和删除操作外,数组的主要操作还有存取、修改、检索和排序等。
()5. 稀疏矩阵中0元素的分布有规律,因此可以采用三元组方法进行压缩存储。
()6. 不管堆栈采用何种存储结构,只要堆栈不空,可以任意删除一个元素。
()7. 确定串T在串S中首次出现的位置的操作称为串的模式匹配。
()8. 深度为h的非空二叉树的第i层最多有2i-1 个结点。
()9. 满二叉树就是完全二叉树。
()10. 已知一棵二叉树的前序序列和后序序列可以唯一地构造出该二叉树。
()11. 非空二叉排序树的任意一棵子树也是二叉排序树。
()12. 对一棵二叉排序树进行前序遍历一定可以得到一个按值有序的序列。
()13. 若有向图G=(V,E)的拓扑序列不唯一,则图中必须有两条弧和。
()14. 散列表的查找效率主要取决于所选择的散列函数与处理冲突的方法。
()15. 序列初始为逆序时,泡排序法所进行的元素之间的比较次数最多。
()16. 算法一定要有输入和输出。
()17. 算法分析的目的旨在分析算法的效率以求改进算法。
()18. 非空线性表中任意一个数据元素都有且仅有一个直接后继元素。
()19. 数据的存储结构不仅有顺序存储结构和链式存储结构,还有索引结构与散列结构。
()20. 线性链表中各个链结点之间的地址不一定要连续。
()21. 若频繁地对线性表进行插入和删除操作,该线性表采用顺序存储结构更合适。
()22. 若线性表采用顺序存储结构,每个数据元素占用4个存储单元,第12个数据元素的存储地址为144,则第1个数据元素的存储地址是101。
()23. 若长度为n的线性表采用顺序存储结构,删除表的第i个元素之前需要移动表中n-i+1个元素。
()24. 符号link(p)出现在表达式中表示p所指的那个结点的内容。
数据结构c语言期末考试题及答案

数据结构c语言期末考试题及答案一、单项选择题(每题2分,共20分)1. 在数据结构中,线性结构和非线性结构的区别在于()。
A. 结构中元素的个数B. 结构中是否包含子结构C. 结构中元素之间是否有一对一关系D. 结构中元素之间是否有一对多关系答案:C2. 线性表的顺序存储结构和链式存储结构相比,其优点是()。
A. 存储密度高B. 存储密度低C. 插入和删除操作快D. 存储空间可以动态分配答案:A3. 在一个长度为n的顺序表中,删除第i个元素(1≤i≤n)时,需要移动的元素个数为()。
A. i-1B. n-iC. n-i+1D. n-i-1答案:B4. 栈的运算遵循()原则。
A. 先进先出B. 先进后出C. 后进先出D. 后进后出答案:C5. 在二叉树的前序遍历中,访问顺序为()。
A. 根-左-右B. 左-根-右C. 左-右-根D. 右-左-根答案:A6. 哈希表的冲突解决方法中,链地址法是()。
A. 将所有元素存储在同一个存储单元B. 将所有元素存储在同一个链表中C. 将所有元素存储在同一个数组中D. 将所有元素存储在同一个链表的同一个位置答案:B7. 在图的遍历中,深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)的主要区别在于()。
A. 遍历的顺序不同B. 遍历的起点不同C. 遍历的路径不同D. 遍历使用的存储结构不同答案:D8. 快速排序算法的时间复杂度为()。
A. O(n)B. O(nlogn)C. O(n^2)D. O(logn)答案:B9. 归并排序算法的时间复杂度为()。
A. O(n)B. O(nlogn)C. O(n^2)D. O(logn)答案:B10. 在二叉搜索树中,查找一个元素的时间复杂度为()。
A. O(n)B. O(logn)C. O(n^2)D. O(1)答案:B二、填空题(每题2分,共20分)1. 在数据结构中,一个算法的时间复杂度通常用______来描述。
答案:大O符号2. 线性表的两种基本操作是插入和______。
深信服+面试题+往年

{Static int m=0;M++;Cout<<m<<endl;}调用:Fun();Fun();输出:12static函数与普通函数有什么区别:static函数在内存中只有一份,普通函数在每个被调用中维持一份拷贝。
作用域限于本文件---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------三.内存使用:程序的局部变量存在于(堆栈)中,全局变量存在于(静态区即数据段)中,动态申请数据存在于(堆)中。
分配方式有三种,请记住:-1-静态存储区,是在程序编译时就已经分配好的,在整个运行期间都存在,如全局变量、常量,静态变量.-2-栈上分配,函数内的局部变量就是从这分配的,但分配的内存容易有限。
-3-堆上分配,也称动态分配,如我们用new,malloc分配内存,用delete,free来释放的内存。
--------动态申请内存:---------------Malloc/free与new/delete的区别;前者:是C的库函数.在C++中创建对像时,不会调用构造函数,FREE时也不会调用析构函数.后者:是C++中运算符,创建析构对象都会调用构造函数,与析构函数.注意:Free(p)或delete p后,P成为野指针,并非为空,(P所指地址不变,只是所指内存已释放)两次释放P会出错.最好,释放后加个P=NULL.空指针多次释放不会出错.---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------四.运算符:++,--操作:A++:A加一后,表达式返回A加一前的附本,(非左值)++A:A加一后,表达式返回加一后的A.(左值)位运算.使用异或交换数据:交换A与B的值A^=B;即:A=A^B;B^=A;B=B^A;A^=B;A=A^B;---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------For(A;B;C)C语句是在每次循环后才执行.如:y=10;for(i=0;i<10;y=++i){Cout<<y<<endl;//第一次输出是10.}循环语句设计:尽量小循环放外面,大循环放里面.-----原因减少循环之间的切换.---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------六.函数设计:参数传递选择--------作为输入参数的,应该用CONST作保护如:strcpy(char*str1,const char*str2)要修改函数外面的变量时可用:1,指针传递:即把变量地址传入函数;如:FUN(int**m);调用时:int m=0;FUN(&m);2.引用传递:FUN(int&m),调用时:int m=0;fun(m);3.如果只要修改一个外面的变量,也可以用返回值解决,但是多个的话就要用上面两种方法中的一种.内部变量:Static变量;(注意);FUN(){Static int m=0;……..}其中M只初始化一次.每次调用FUN()后,都会在前一次调用的基础上进行修改M值函数指针:如:void(*pFun)(int);则pFun为一个函数指针,函数参数必须为一个INT参数.调用:pFun=FUN;pFun(b);或(*pFun)(b);//一定要加个括号;(主要用于回调函数设计)另一种定义:Typedef void(*pFun)(int a);则pFun成为一个函数参数为一个INT的函数指针类型.定义:pFun p=FUN;函数返回:不要返回栈内存指针;如:char*fun(){Char a[]=”kdkdk”;///栈中的一块内存Return a;///返回栈中内存地址。
算法工程师面试真题单选题100道及答案解析

算法工程师面试真题单选题100道及答案解析1. 以下哪种数据结构适合用于实现快速查找最大值和最小值?A. 栈B. 队列C. 堆D. 链表答案:C解析:堆可以快速地获取最大值和最小值。
2. 快速排序在最坏情况下的时间复杂度是?A. O(nlogn)B. O(n^2)C. O(n)D. O(logn)答案:B解析:快速排序在最坏情况下,每次划分都极不均匀,时间复杂度为O(n^2)。
3. 以下哪种算法常用于在未排序的数组中查找特定元素?A. 冒泡排序B. 二分查找C. 顺序查找D. 插入排序答案:C解析:顺序查找适用于未排序的数组查找特定元素。
4. 一个有向图的邻接表存储结构中,顶点的邻接点是按照什么顺序存储的?A. 随机顺序B. 顶点编号的大小顺序C. 插入的先后顺序D. 无法确定答案:C解析:邻接表中顶点的邻接点是按照插入的先后顺序存储的。
5. 深度优先搜索遍历图的时间复杂度是?A. O(n)B. O(n + e)C. O(n^2)D. O(e)答案:B解析:深度优先搜索遍历图的时间复杂度为O(n + e),其中n 是顶点数,e 是边数。
6. 以下哪种排序算法是稳定的排序算法?A. 快速排序B. 希尔排序C. 冒泡排序D. 选择排序答案:C解析:冒泡排序是稳定的排序算法。
7. 一个具有n 个顶点的无向完全图,其边的数量为?A. n(n - 1) / 2B. n(n - 1)C. n^2D. 2n答案:A解析:无向完全图的边数为n(n - 1) / 2 。
8. 动态规划算法的基本思想是?A. 分治法B. 贪心算法C. 把问题分解成多个子问题并保存子问题的解D. 回溯法答案:C解析:动态规划的基本思想是把问题分解成多个子问题并保存子问题的解,避免重复计算。
9. 以下关于哈希表的说法,错误的是?A. 哈希表的查找时间复杂度为O(1)B. 哈希冲突可以通过开放定址法解决C. 哈希表的空间复杂度是固定的D. 哈希函数的设计会影响哈希表的性能答案:C解析:哈希表的空间复杂度不是固定的,取决于元素数量和负载因子等。
IDEA中设置Tab健为4个空格的方法

IDEA中设置Tab健为4个空格的⽅法 ⼤家敲代码的时候习惯是⽤Tab还是空格呢?个⼈还是习惯⽤Tab,毕竟敲⼀下跟敲四下⽐。
还是有质的飞跃的。
但是最近看到⼀个叫做David Robinson的家伙,根据Stack Overflow开发者调查的原始数据,使⽤线性回归模型进⾏分析。
研究发现,在控制了国家、编程经验年限、开发⼈员类型和语⾔、教育⽔平、公司规模等等要素后,使⽤空格的⼈⽐使⽤Tab的⼈薪⽔⾼出8.6%。
如图: 吓的我赶紧开始使⽤空格,哈哈哈。
事实上,空格确实⽐Tab会更好⼀点。
(1)在不同的编辑器⾥Tab的长度可能会不⼀致。
这会导致有Tab的代码,⽤不同的编辑器打开时,格式可能会乱。
(2)代码压缩时,空格会有更好的压缩率。
这⾥⾯是信息量的问题,使⽤了Tab的代码,仍然会有空格,⽐如代码注释、运算符之间的间隔等等,但使⽤了空格的代码,是可以没有Tab的。
Tab也是⼀个字符,这就决定了,⽤Tab的代码虽然不压缩的时候更⼩,但熵更⾼,因此压缩率会较差,压缩之后反⽽更⼤。
看上去空格似乎完胜,但毕竟还有⼀个致命的弱点,就是开头提到的,使⽤空格的话。
你得敲四下才顶的上Tab⼀下,显然不科学啊。
那么,有没有更好的⽅式呢?显然是有的!在IDEA中,可以设置Tab键为4个空格(效果就是,你敲⼀下Tab 键,出来的不是⼀个Tab字符,⽽是4个空格),是不是完美了?⽅法如下:⼀、选择File→Settings→Editor→Code style→Java,再点击右边的Tabs and Indents。
1、将Use tab character的勾选去掉。
2、将Indent设置为4(即缩进为4个空格)。
⼆、验证效果。
1、可以选中代码,使⽤快捷键Ctrl+Alt+L格式化代码,发现缩进部分可以部分选中,证明是空格不是Tab字符,设置有效。
2、直接按Tab健,发现缩进部分可以部分选中,证明是空格不是Tab字符,设置有效。
非递归合并排序

非递归合并排序
非递归的合并排序是一种排序算法,它可以对一个未排序的列表进行排序。
与递归的合并排序不同,非递归的合并排序使用循环来实现。
它将列表分成许多小的子列表,然后将这些子列表合并成一个已排序的列表。
实现非递归合并排序的具体步骤如下:
1. 将待排序的列表分成若干个长度为1的子列表。
2. 将相邻的两个子列表合并成一个新的有序列表,直到所有子列表都被合并成一个列表为止。
3. 重复步骤2,直到所有的元素都被排序。
具体的实现过程中,我们可以使用一个循环来不断将列表中的元素拆分成子列表,然后再将子列表合并排序。
这个循环的终止条件是只有一个子列表存在,因为这时候已经无法再进行合并排序了。
相比递归合并排序,非递归合并排序的空间复杂度更低,但代码实现可能会稍微复杂一些。
同时,在数据量较小的情况下,其效率也可能会略低于递归合并排序。
算法—4.归并排序(自顶向下)

算法—4.归并排序(⾃顶向下)1.基本思想将两个有序的数组归并成⼀个更⼤的有序数组,很快⼈们就根据这个操作发明了⼀种简单的递归排序算法:归并排序。
要将⼀个数组排序,可以先(递归地)将它分成两半分别排序,然后将结果归并起来。
你将会看到,归并排序最吸引⼈的性质是它能够保证将任意长度为N的数组排序所需时间和NlogN成正⽐;它的主要缺点则是它所需的额外空间和N成正⽐。
简单的归并排序如下图所⽰:原地归并的抽象⽅法:实现归并的⼀种直截了当的办法是将两个不同的有序数组归并到第三个数组中,实现的⽅法很简单,创建⼀个适当⼤⼩的数组然后将两个输⼊数组中的元素⼀个个从⼩到⼤放⼊这个数组中。
public void merge(Comparable[] a, int lo, int mid, int hi){int i = lo, j = mid+1;//将a[lo..hi]复制到aux[lo..hi]for (int k = lo; k <= hi; k++) {aux[k] = a[k];}//归并回到a[lo..hi]for (int k = lo; k <= hi; k++) {if(i > mid){a[k] = aux[j++];}else if(j > hi){a[k] = aux[i++];}else if(less(aux[j], aux[i])){a[k] = aux[j++];}else{a[k] = aux[i++];}}}以上⽅法会将⼦数组a[lo..mid]和a[mid+1..hi]归并成⼀个有序的数组并将结果存放在a[lo..hi]中。
在归并时(第⼆个for循环)进⾏了4个条件判断:左半边⽤尽(取右半边的元素)、右半边⽤尽(取左半边的元素)、右半边的当前元素⼩于左半边的当前元素(取右半边的元素)以及右半边的当前元素⼤于等于左半边的当前元素(取左半边的元素)。
2.具体算法/*** ⾃顶向下的归并排序* @author huazhou**/public class Merge extends Model{private Comparable[] aux; //归并所需的辅助数组public void sort(Comparable[] a){System.out.println("Merge");aux = new Comparable[a.length]; //⼀次性分配空间sort(a, 0, a.length - 1);}//将数组a[lo..hi]排序private void sort(Comparable[] a, int lo, int hi){if(hi <= lo){return;}int mid = lo + (hi - lo)/2;sort(a, lo, mid); //将左半边排序sort(a, mid+1, hi); //将右半边排序merge(a, lo, mid, hi); //归并结果}} 此算法基于原地归并的抽象实现了另⼀种递归归并,这也是应⽤⾼效算法设计中分治思想的最典型的⼀个例⼦。
算法21--内部排序--归并排序

实现这种递归调用的关键是为过程建立递归调用工作栈。通 常,在一个过程中调用另一过程时,系统需在运行被调用过 程之前先完成3件事:
(1)将所有实参指针,返回地址等信息传递给被调用过程; (2)为被调用过程的局部变量分配存储区; (3)将控制转移到被调用过程的入口。 在从被调用过程返回调用过程时,系统也相应地要完成3件事: (1)保存被调用过程的计算结果; (2)释放分配给被调用过程的数据区; (3)依照被凋用过程保存的返回地址将控制转移到调用过程.
实际的意义:可以把一个长度为n 的无序序列看成 是 n 个长度为 1 的有序子序列 ,首先做两两归 并,得到 n/2 个长度为 2 的子序列;再做两两 归并,…,如此重复,直到最后得到一个长度为 n
的有序序列。
归并排序
初始序列
[49] [38] [65] [97 [76] [13] [27]
第一步 第二步
T(1)=1 T(n)=kT(n/m)+f(n)
2019/10/20
归并排序时间复杂性分析
• 合并趟数: log2n • 每趟进行比较的代价 n • 总的代价为 T(n) = O ( nlog2n ) • 在一般情况下:
c
n=1
T(n) =
T( n/2 ) + T( n/2 ) + cn n>1
优缺点:Ω的这个定义的优点是与O的定义对称,缺点 是当 f(N) 对自然数的不同无穷子集有不同的表达式, 且有不同的阶时,未能很好地刻画出 f(N)的下界。
2019/10/20
f(n) cg(n)
n0
n
2019/10/20
代入法解递归方程
方法的关键步骤在于预先对解答作出推测,然后用 数学归纳法证明推测的正确性。
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归并排序非递归实现
随着计算机领域的不断发展,排序算法的研究也越来越深入。
在排序算法中,归并排序作为一种稳定、高效的排序算法,被广泛应用于各个领域。
在归并排序中,递归实现方式是最常用的方式。
但是递归调用过程中需要使用系统栈,当排序数组很大时就会出现栈溢出的问题。
非递归实现方式则是解决栈溢出问题的一种方法。
本文将介绍归并排序非递归实现的方法,其中包括原理、代码实现及其优化等方面。
一、非递归归并排序的原理
1.1 归并排序基本原理
归并排序是一种分治思想的排序算法。
它的基本思想是将一个待排序的序列,分成若干个子序列,然后对每个子序列进行排序,最后将所有已经排好序的子序列合并成一个有序的序列。
在归并排序的过程中,将待排序的序列不断拆分成两个子序列,再对每个子序列进行排序,最后将两个已经排好序的子序列通过归并的方式合并成一个有序的序列,这个过程被称为“归并”。
1.2 非递归归并排序简介
在归并排序中,递归实现是最常使用的方式。
但是递归调用过程中需要使用系统栈,当排序数组很大时就会出现栈溢出的问题。
非递归实现方式则是解决栈溢出问题的一种方法。
非递归归并排序的主要思路是利用循环实现归并的过程。
首先将待排序的序列中的每个元素看作是一个有序子序列,然后依次将每两个相邻的子序列进行归并,直到整个序列有序。
二、非递归归并排序的实现
归并排序的实现需要分为两个部分,即分治和合并。
下面分别介绍这两部分的具体实现。
2.1 分治过程
归并排序的分治过程就是将待排序的序列分成两个子序列。
在非递归实现中,该过程需要使用循环的方式实现。
具体实现步骤如下:
1.设定一个变量size,用于表示当前待排序序列的子序列长度,初始值为1。
2.实现一个一层循环,循环结束条件为size < length,其中length是待排序序列的长度,该循环的作用是不断拆分待排序序列,将每个子序列的长度增大到size * 2。
3.对于每个子序列,将它们按照大小两两合并,直到全部子序列合并为一个序列。
在合并过程中需要开辟临时空间用于存储合并后的序列。
这个分治过程的实现通过一个外层循环完成,因此其复杂度为O(nlogn)。
2.2 合并过程
在具体实现中,合并过程是非递归归并排序的主要部分。
与递归实现不同,它需要使用迭代实现。
具体实现步骤如下:
1.将待合并的两个子序列分别标记为left和right,分别从它们的首个元素开始比较大小。
将较小的元素依次存储到一个临时数组temp中。
2.当比较结束后,如果left中还有没比较的元素,就将其追加到temp中。
3.如果right中还有没比较的元素,就将其追加到temp中。
4.最后,将temp中的元素复制回待合并的序列中。
通过这个合并过程的实现,我们可以看到,子序列的合并是在一个循环中完成的,因此合并的复杂度为O(n)。
由于需要对每个子序列进行合并,因此整个归并排序的复杂度仍为O(nlogn)。
三、非递归归并排序的示例代码
下面是一个具体的非递归归并排序的示例代码,代码
中使用了上面提到的分治和合并实现方式。
```c++ #include <iostream> using namespace std;
// 分治过程 void merge(int arr[], int temp[],
int left, int mid, int right) { int i = left, j
= mid + 1, k = 0; while (i <= mid && j <=
right) { if (arr[i] <= arr[j])
{ temp[k++] = arr[i++]; } else
{ temp[k++] = arr[j++]; } } while (i <= mid) { temp[k++] =
arr[i++]; } while (j <= right)
{ temp[k++] = arr[j++]; } for (int
p = 0; p < k; p++) { arr[left + p] =
temp[p]; } }
// 合并过程 void mergeSort(int arr[], int
length) { int *temp = new int[length]; for
(int size = 1; size < length; size *= 2)
{ for (int left = 0; left < length - size;
left += size * 2) { int mid = left +
size - 1; int right = min(left + size *
2 - 1, length - 1); merge(arr, temp,
left, mid, right); } } delete[]
temp; }
int main() { int arr[] = {5, 7, 1, 3, 4, 6, 2}; int length = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); mergeSort(arr, length); for (int i = 0; i < length; i++) { cout << arr[i] << " "; } cout << endl; return 0; } ```
四、非递归归并排序的优化
在对归并排序进行非递归实现的过程中,我们可以通
过以下几个方面来对算法进行优化。
4.1 空间优化
由于非递归实现需要开辟临时数组记录归并结果,因
此空间复杂度较高。
可以通过动态申请和释放临时数组的
方式进行优化,减小空间占用。
4.2 循环优化
在非递归归并排序中,循环的次数较多,因此可以通
过优化循环结构来提高效率。
4.3 引入插入排序
在归并排序的过程中,如果待排序序列的长度较小,
则使用插入排序可以提高效率。
五、总结
本文介绍了归并排序非递归实现的方法,在实现过程中,我们需要注意分治和合并两个过程的实现方式。
对于具有较大数据规模的序列,非递归实现方式可以避免栈溢出的问题。
同时,在实际应用中,我们可以通过优化空间、循环和引入插入排序等方式,提高算法效率,使得归并排序在各个领域得到更加广泛的应用。