数据结构课件--第九章.

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数据结构第九章

数据结构第九章
KCN i n(n 1) / 2 n 2 / 2, RMN (i 2) (n 4)(n 1) / 2 n 2 / 2
i 1 i 1 n 1 n 1
140-14


平均情况下排序的时间复杂度为 o(n2)。 直接插入排序是一种稳定的排序方法。
折半插入排序 (Binary Insertsort)

基本思想是 : 设在顺序表中有一 个元素序列 V[0], V[1], …, V[n-1]。其中, V[0], V[1], …, V[i-1] 是已经排好序的元素。在插入V[i] 时, 利 用折半搜索法寻找V[i] 的插入位置。
折半插入排序的算法
#include "dataList.h"
140-15
插入排序 (Insert Sorting)

基本方法是:每步将一个待排序的元素,按其 排序码大小,插入到前面已经排好序的一组元 素的适当位置上, 直到元素全部插入为止。
直接插入排序 (Insert Sort)

基本思想是 : 当插入第i (i≥1) 个元素时,前面 的V[0], V[1], …, V[i-1]已经排好序。这时,用 V[i]的排序码与V[i-1], V[i-2], …的排序码顺序 进行比较,插入位置即将V[i]插入,原来位置 上的元素向后顺移。
140-11
直接插入排序的算法
#include "dataList.h" template <class T> void InsertSort (dataList<T>& L, int left, int right) { //依次将元素L.Vector[i]按其排序码插入到有序表 //L.Vector[left],…,L.Vector[i-1]中,使得 //L.Vector[left]到L.Vector[i]有序。 Element<T> temp; int i, j; for (i = left+1; i <= right; i++) if (L[i] < L[i-1]) { temp = L[i]; j = i-1;

数据结构教程 第5版 第9章-查找

数据结构教程 第5版 第9章-查找
4/51
4、影响查找的因素
采用何种查找方法? 使用哪种数据结构来表示“表”,即表中记录是按何种方式组织的? 表中关键字的次序。是对无序集合查找还是对有序集合查找?
5/51
5. 查找方法的性能指标
查找运算时间主要花费在关键字比较上,通常把查找过程中执行的关键字平均 比较个数(称为平均查找长度)作为衡量一个查找算法效率优劣的标准。
int BinSearch(RecType R[],int n,KeyType k)
{
int low=0,high=n-1,mid;
while (low<=high)
//当前区间存在元素时循环
{ mid=(low+high)/2;
if (R[mid].key==k) //查找成功返回其逻辑序号mid+1
1
1
4
2
3
3
2
姓名 张三 李四 王五 刘六
存储
姓名 张三 李四 王五 刘六
学 生 表
学号 1 4 3 2
地址 0 1 2 3
索引表
学号 1 2 3 4
地址 0 3 2 1
提取
排序
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存储地址
0 1 2 3
主数据表
学号 1 4 3 2
姓名 张三 李四 王五 刘六
索引表
学号 1 2 3 4
地址 0 3 2 1
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9.2.3 索引存储结构和分块查找 1、索引存储结构
索引存储结构 = 主数据表 + 索引表
索引表中的每一项称为索引项,索引项的一般形式是: (关键字,地址)
关键字唯一标识一个记录,地址作为指向该关键字对应记录的指针,也可以 是相对地址。

数据结构教程 第九章 排序

数据结构教程 第九章 排序
2 插入排序


9.2.3 希尔排序
3.算法



void ShellSort() { gap=n/2;//初次增量取序列元素个数n的一半为步长 while(gap>0) { for(i=gap+1;i<=n;i++) { j=i-gap; while(j>0) { if(r[j]>r[j+gap]) { x=r[j];r[j]=r[j+gap];r[j+gap]=x; j=j-gap; }//对子序列作直接插入排序 else j=0; } } gap=gap/2;}//每次减半,直至步长为1 上一页 }
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9.3 快速排序法


9.3.2 快速排序
3【例9-5】对数据序列:70, 75, 69, 32, 88, 18, 16, 58进行快速排序如图9-3所示。 4.算法


void QuickSort(int low, int high)//递归形式的快速排序 { int pivotpos; if(low<high) { pivotpos=Partition(low,high); QuickSort(low,pivotpos-1);//对低子表递归排序 QucikSort(pivotpos+1,high);//对高子表递归排序 } }
9.2 插入排序


9.2.2 二分插入排序
3.算法



void BinsSort() { for(i=2;i<=n;i++) { r[0]=r[i];low=1;high=i-1;//将r[i]暂存到r[0] while(low<=high) //在r[low..high]中折半查找有序插入的位置 { m=(low+high)/2;//折半 if(r[0].key<r[m].key) high=m-1;//插入点在低半区 else low=m+1;//插入点在高半区 } for(j=i-1;j>high+1;--j) r[j+1]=r[j];//记录后移 r[high+1]r[0];//插入 } 上一页 下一页

第九章-数据结构与算法基础

第九章-数据结构与算法基础

解题思路多代入法二叉树度叶子结点就是没有孩子的结点,其度为0,度为二的结点是指有两个子数的结点。

注意树的度和图的度区别叶子结点二叉排序树完全二叉树若设二叉树的深度为h,除第h 层外,其它各层(1~h-1) 的结点数都达到最大个数,第h 层所有的结点都连续集中在最左边,这就是完全二叉树。

完全二叉树——只有最下面的两层结点度小于2,并且最下面一层的结点都集中在该层最左边的若干位置的二叉树;最优二叉树(就是哈弗曼树)平衡二叉树平衡二叉树,又称AVL树。

它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树:它的左子树和右子树都是平衡二叉树,且左子树和右子树的高度之差之差的绝对值不超过1.。

满二叉树满二叉树——除了叶结点外每一个结点都有左右子叶且叶结点都处在最底层的二叉树,。

除最后一层无任何子节点外,每一层上的所有结点都有两个子结点(最后一层上的无子结点的结点为叶子结点)。

也可以这样理解,除叶子结点外的所有结点均有两个子结点。

节点数达到最大值。

所有叶子结点必须在同一层上.本题主要考查一些特殊二叉树的性质。

若二叉树中最多只有最下面两层的结点度数可以小于2,并且最下面一层的叶子结点都依次排列在该层最左边的位置上,则这样的二叉树称为完全二叉树,因此在完全二叉树中,任意一个结点的左、右子树的高度之差的绝对值不超过1。

二叉排序树的递归定义如下:二叉排序树或者是一棵空树;或者是具有下列性质的二叉树:(1)若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于根结点的值;(2)若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于根结点的值;(3)左右子树也都是二叉排序树。

在n个结点的二叉树链式存储中存在n+1个空指针,造成了巨大的空间浪费,为了充分利用存储资源,可以将这些空链域存放指向结点在遍历过程中的直接前驱或直接后继的指针,这种空链域就称为线索,含有线索的二叉树就是线索二叉树。

最优二叉树即哈夫曼树。

排序各种排序的大致思路?各种排序适用于什么情况?各种排序的时间,空间复杂度?快速排序1.快速排序(Quicksort)是对冒泡排序法的一种改进,它的基本思想是:通过一趟排序将要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外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列;在对一个基本有序的数组进行排序时适合采用快速排序法。

数据结构第9章 排序

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

大学数据结构课件--第9章 查找

大学数据结构课件--第9章 查找
——这种既查找又插入的过程称为动态查找。
二叉排序树既有类似于折半查找的特性,又采用了链表存储,它是动态 查找表的一种适宜表示。
注:若数据元素的输入顺序不同,则得到的二叉排序树形态 也不同!
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二、二叉树的插入和删除操作
1、二叉排序树的插入和查找操作
例:输入待查找的关键字序列=(45,24,53,12,90)
折半查找举例:
已知如下11个元素的有序表:
(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 high指向待查元素所
区间的中间位置
在区间的上界
8
9.1.2 折半查找(又称二分查找或对分查找)
balance。这样,可以得到AVL树的其它性质:
❖ 任一结点的平衡因子只能取:-1、0 或 1;如果树中任 意一个结点的平衡因子的绝对值大于1,则这棵二叉树 就失去平衡,不再是AVL树;
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三、平衡二叉树
例:判断下列二叉树是否AVL树?
-1
1
-1
0
0
1
0
(a) 平衡树
2
-1
0
0
1
0
(b) 不是平衡树
(1)p为叶子结点,只需修改p双亲f的指针f->lchild=NULL或 f->rchild=NULL
(2)P只有左子树或右子树 ❖ P只有左子树,用P的左孩子代替P ❖ P只有右子树,用P的右孩子代替P
(3)P左、右子树均非空 (P左子树的根C的右子树分支找到S,S的右子树为空) ❖ P的左子树成为双亲f的左子树,P的右子树成为S的右子树 ❖ S的左子树成为S的双亲Q的右子树,用S取代p; 若C无右子树,用C取代p

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。

教学课件第九章群体类

教学课件第九章群体类
cout << "Enter a value >= 2 as upper limit for prime numbers: "; cin >> n; A[primecount++] = 2; // 2是一个质数
9
for(i = 3; i < n; i++) { if (primecount == A.ListSize( )) A.Resize(primecount + 10); if (i % 2 == 0) continue; j = 3; while (j <= i/2 && i % j != 0) j += 2; if (j > i/2) A[primecount++] = i; } for (i = 0; i < primecount; i++) { cout << setw(5) << A[i]; if ((i+1) % 10 == 0) cout << endl; } cout << endl;
}
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链表

序 链表是一种动态数据结构,可以用来
访 表示顺序访问的线性群体。
问 线
链表是由系列结点组成的,结点可以 在运行时动态生成。

群 体
每一个结点包括数据域和指向链表中 下一个结点的指针(即下一个结点的 地址)。如果链表每个结点中只有一 个指向后继结点的指针,则该链表称
为单链表。
前一页 休息
delete currPtr; currPtr = nextPtr; } head = NULL; } #endif // NODE_LIBRARY
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直接插入排序方法是稳定的排序方法。
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9.2.2 折半插入排序
void BinSort (RecordType r[],int length) /*对记录数组r进行折半插入排序,length为数组的长度*/
{for ( i=2 ; i<=length ; ++i )
{x= r[i];low=1; high=i-1; while (low<=high )
void InsSort(RecordType r[],int length)
直 /*对记录数组r做直接插入排序,length为数组的长度*/ 接 插{ 入 for ( i=2 ; i< length ; i++ )
排{
序 r[0]=r[i]; j=i-1;
/*将待插入记录存放到r[0]中*/
算 while (r[0].key< r[j].key ) /* 寻找插入位置 */
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9.2 插入类排序
基本思想:在一个已排好序的记录子集的基础上,每一步将 下一个待排序的记录有序插入到已排好序的记录子集中,直
到将所有待排记录全部插入为止。
9.2.1 直接插入排序
基本操作是将第i个记录插入到前面i-1个已排好序的记录中, 具体过程为:将第i个记录的关键字Ki顺次与其前面记录的 关键字Ki-1,Ki-2,…K1进行比较,将所有关键字大于Ki的 记录依次向后移动一个位置,直到遇见一个关键字小于或者 等于Ki的记录Kj,此时Kj后面必为空位置,将第i个记录插 入空位置即可。
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下面给出了一个完整的直接插入排序实例。图中 大括号内为当前已排好序的记录子集合。
A) { 48 } B) { 48 C) { 35 D) { 35 E) { 35 F) { 14 G) { 14 H) { 14
62 35 62 } 35 48 62 } 48 62 48 55 35 48 35 35 35 35
法 {r[j+1]= r[j]; j=j-1;}
r[j+1]=r[0];
/*将待插入记录插入到已排序的序列中*/
}
} /* InsSort */
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该算法的要点是:①使用监视哨r[0]临时保存待插入的记录。 ②从后往前查找应插入的位置。③查找与移动用同一循环完 成。 直接插入排序算法分析: 从空间角度来看,它只需要一个辅助空间r[0]。 从时间耗费角度来看,主要时间耗费在关键字比较和移动元 素上。
动元素的时间耗费,所以折半插入排序的总的时间
复杂度仍然是O(n2)。
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9.2.3 表插入排序
表插入排序是采用链表存储结构进行插入排序的方法。 表插入排序的基本思想是:先在待插入记录之前的有序子链 表中查找应插入位置,然后将待插入记录插入链表。
类型说明如下: typedef int KeyType; typedef struct {
77 55 14 35 77 55 14 35 77 55 14 35 77 } 55 14 35 62 77 } 14 35 55 62 77 } 35 48 55 62 77 } 48 55 62 77
98 98 98 98 98 98 98 返回主目录 98 }
假设待排序记录存放在r[1..n]之中,为了提高效率,我们附设 一个监视哨r[0],使得r[0]始终存放待插入的记录。
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内部排序:整个排序过程完全在内存中进行,称为 内部排序。
外部排序:由于待排序记录数据量太大,内存无 法容纳全部数据,排序需要借助外部存储设备才 能完成,称为外部排序。
稳定排序和不稳定排序:假设Ki=Kj(1≤i≤n, 1≤j≤n,i≠j),若在排序前的序列中Ri领先于 Rj(即i<j),经过排序后得到的序列中Ri仍领先于Rj, 则称所用的排序方法是稳定的 ;反之,当相同关键
第九章 内部ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ序
9.1 排序的基本概念 9.2 插入类排序 9.3 交换类排序法 9.4 选择类排序法 9.5 归并排序 9.6 分配类排序 9.7 各种排序方法的综合比较
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9.1 排序的基本概念
排序:有n个记录的序列{R1,R2,…,Rn},其相应 关键字的序列是{K1,K2, …,Kn },相应的下标 序列为1,2,…, n。通过排序,要求找出当前下 标序列1,2,…, n的一种排列p1,p2, …,pn, 使得相应关键字满足如下的非递减(或非递增)关 系,即:Kp1≤ Kp2≤…≤ Kpn ,这样就得到一个按 关键字有序的记录序列:{Rp1, Rp2, …, Rpn}。
/* 确定插入位置l */
{mid=(low+high) / 2;
if ( x.key< r[mid].key ) high=mid-1;
else low=mid+1;} for ( j=i-1 ; j>= low; --j ) r[j+1]= r[j]; r[low]=x; }
/* 记录依次向后移动 */ /* 插入记录 */
for ( i=n-1 ; i>= 1; --i)
字的领先关系在排序过程中发生变化者,则称所用
的排序方法是不稳定的。
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在排序过程中,一般进行两种基本操作: (1)比较两个关键字的大小; (2)将记录从一个位置移动到另一个位置。 对于第二种操作,需要采用适当地存储方式,即向 量结构、链表结构以及记录向量与地址向量结合的 表示方法。
我们重点来讨论在向量存储结构上各种排序方法的 实现。
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}
算法分析:
采用折半插入排序法,可减少关键字的比较次
数。每插入一个元素,需要比较的次数最大为折半
判定树的深度,如插入第i个元素时,设i=2j,则需进
行log2i次比较,因此插入n-1个元素的平均关键字的 比较次数为O(nlog2n)。
虽然折半插入排序法与直接插入排序法相比较,
改善了算法中比较次数的数量级,但其并未改变移
KeyType key; OtherType other_data; int next; } RecordType1;
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表插入排序算法
void SLinkListSort(RecordType1 r[],int length)
{
int n=length;
r[0].next=n; r[n].next=0;
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