单链表排序 - 360文档中心

写出以单链表为存储结构的一组数据的简单选择排序算法。

以下是单链表存储结构的简单选择排序算法的实现:
```python
def selection_sort(link_list):
n = len(link_list)
for i in range(n):
min_idx = i
for j in range(i+1, n):
if link_list[j] < link_list[min_idx]:
min_idx = j
link_list[i], link_list[min_idx] = link_list[min_idx], link_list[i]
return link_list
```
算法的基本思路是，遍历待排序的链表，找到未排序部分中的最小值，然后将该值与链表的第一个元素交换位置，然后再遍历剩余的元素，继续按照此方法进行排序，直到整个链表都被排序。

在上面的实现中，我们通过 `min_idx` 变量来保存当前未排序部分中的最小值的索引。

在第一次遍历时，min_idx 等于 i，因为在未排序部分中，第一个元素通常是最小的。

在后续的遍历中，我们不断地寻找未排序部分中的最小值，并将其与链表的第一个元素交换位置，最后返回排好序的链表。

设计两个有序单链表的合并排序算法

设计两个有序单链表的合并排序算法有序单链表的合并排序，是一种高效的排序算法，可以在较短的时间内对大量数据进行排序。

这种排序算法的核心在于将两个有序的单链表合并成一个有序的单链表，然后再对整个链表进行排序。

合并排序算法的基本原理是分治法。

将需要排序的数组不断地分解成两个子数组，直到每个子数组只包含一个元素为止。

然后再将这些子数组两两合并，直到整个数组被合并成一个有序的数组为止。

这里介绍两个有序单链表的合并排序算法，它们分别是迭代算法和递归算法。

1. 迭代算法迭代算法是一种通用的算法，它的思路是利用循环结构来重复执行一段相同或相似的代码，从而解决一类问题。

对于有序单链表的合并排序，迭代算法的基本思路是将两个有序单链表的元素依次比较，然后将较小的元素加入到新的链表中，直到两个链表中的元素全部被加入到新链表中为止。

以下是迭代算法的具体实现过程：```// 合并两个有序单链表Node* mergeList(Node* head1, Node* head2) { // 新建一个头结点Node* dummy = new Node(-1);// 定义两个指针，分别指向两个链表的头结点 Node* p = head1;Node* q = head2;// 定义一个指针，指向新链表的最后一个节点 Node* curr = dummy;// 循环比较两个链表中的元素while (p != nullptr && q != nullptr) {if (p->val <= q->val) {curr->next = p;p = p->next;} else {curr->next = q;q = q->next;}curr = curr->next;}// 将剩余的元素加入到新链表中curr->next = p != nullptr ? p : q;// 返回新链表的头结点return dummy->next;}// 归并排序Node* mergeSort(Node* head) {if (head == nullptr || head->next == nullptr) {return head;}// 定义两个指针，一个快指针每次走两步，一个慢指针每次走一步 Node* slow = head;Node* fast = head->next;while (fast != nullptr && fast->next != nullptr) {slow = slow->next;fast = fast->next->next;}// 将链表分成两部分Node* head1 = head;Node* head2 = slow->next;slow->next = nullptr;// 分别对两部分链表进行归并排序head1 = mergeSort(head1);head2 = mergeSort(head2);// 合并两个有序单链表return mergeList(head1, head2);}```2. 递归算法递归算法的思想是将一个大问题分解成若干个小问题，然后逐个解决这些小问题，最终得到大问题的解决方案。

已知带头结点的动态单链表L中的结点是按整数值递增排序的,编写算法将值为x的结点插入到表L中,使L仍然有序

pa=pa->next;
}
else
{
pc->next=pb;
pc=pb;
pb=pb->next;
}
}
pc->next=pa?pa:pb; //插入剩余段
n=ListLength_L(Lc);
p=new LNode1;
cin>>p->data;
p->next=L->next;L->next=p; //插入到表头
}
cout<<"链表中元素排列顺序为"<<endl;
while(p)
{
cout<<p->data<<" ";
p=p->next;
}
cout<<endl;
}
//**********************************插入********9/21~9/25****************************************************
nizhi(Lc,n);
delete Lb; //释放Lb的头结点
}
//**********************************创建循环链表*********10/6*************************************************
struct LNode1 *prior;
struct LNode1 *next;
int freq;
}LNode1,*LinkList1;

单链表上容易实现的排序方法

单链表上容易实现的排序方法嘿，朋友们！今天咱来聊聊单链表上那些容易实现的排序方法。

你想想啊，单链表就像是一串珠子，每个珠子都有它自己的位置和信息。

那怎么把这些珠子排得整整齐齐呢？咱先说冒泡排序吧！这就好像是在一群小朋友里，让矮个子一个一个地慢慢往前站，把高个子往后挤。

每次都把最大的那个“珠子”给浮到最上面去。

虽然它比较简单直接，但有时候可能会有点慢悠悠的哦！就像你着急出门，却发现钥匙找半天，是不是有点让人着急呀？再来看看插入排序。

这就像是玩扑克牌的时候整理手牌，拿到一张牌，就看看该把它插到哪里合适。

嘿，这多形象呀！它可以一点点地把链表变得有序，虽然可能步骤多了点，但效果还是不错的哟！还有选择排序呢！这就好像是在一群选手中挑出最厉害的那个，然后把其他的依次排好。

是不是挺有意思的？它也能完成排序的任务呢！那咱为啥要用这些排序方法呀？这还用问吗？就像你收拾房间，总不能让东西乱七八糟地堆着吧！把链表排好序，才能更方便我们查找和使用其中的数据呀！不然找个数据都得费半天劲，那多麻烦呀！这些排序方法各有各的特点和用处。

就像不同的工具，有的适合干这个，有的适合干那个。

我们得根据具体情况来选择合适的排序方法，可不能瞎用哦！不然可能会事倍功半呢！比如说，如果链表的数据量不是特别大，那冒泡排序或者插入排序可能就挺合适的。

但要是数据量大得吓人，那可能就得考虑更高效的方法啦！总之呢，单链表上的排序方法就像是我们生活中的各种小技巧，学会了它们，就能让我们的编程之路更加顺畅。

所以呀，大家可得好好掌握这些方法哦！可别小瞧了它们，它们能帮我们解决大问题呢！现在，你是不是对单链表上的排序方法有了更清楚的认识啦？。

链式结构上排序算法的研究

Ｋｅｒｓｈｉａｌ；ｕｂｅｓｒａｇｒｈ；ｎｅｔｎｓｒｌｏｉｍ；ｈｏｅＳｒａｇｒｈ；ｎｌｓｓｏｌｏｔｍｓｙｗｏｄ：ｃａｎｔｂｅｂｂｌｏｔｌｏｔｍｉｓｒｏｏｔｇｒｔｉｉａｈｃｏｓＯｌｏｔｍａａｙｉｆａｇｒｈｔｉｉ
实现，必须先定义链表的结点，可定义如下的链式结构：
ｔｐｄｆｎｌｍｔｅ／ｌｍｙｅ为ｉｔｙｅｅｔｅｙ；ｅｔｐｉｅｐ／ｅｎ型
ｓｒｔｎｏｅｔｕｃｄ
，果ｈａ指结点的ｎｘ成员为ｅｄ则结束循环／如ｅｄ所ｅｔｎ，ｆｐｈａ－ｎｘ；ｐ结点总是从链表的头结点开始＝ｅｄ＞ｅｔ／／ｑｐ＞ｅｔ／＝一ｎｘ；ｑ总是指向”Ｐ所指结点 ”的下一结点／
下：对于链表每一个结点可看成是竖着排列的 “ 泡 ” 气，然后
Ｊ
】
ｐ＝ｑ；ｑ＝ｑ－＞ｎｅｔｘ；
ｅ＝ｐ；ｎｄ
分别从头结点向尾节点扫描。在扫描的过程中时刻注意两个相邻元素的顺序，保证前一结点元素的数据域小于后一节点
ｌｓ．ｅｐｏｒｍｍｉｈｅｅａｇｒｔｍｓｏｎｃｍｐｅ，ａｄａｎｌｚｅｏｍａｅｏｈｅｅａｇｒｔｉｔ．ＷｒｇａｎｇｔｓｌｏｉｈｏｕｔｒｎａｙｅＰｒｒｎｃｆｔｓｌｏｉｆｈｍｓ．
（ｎｏｍａｏｎｉｅｒｇＣｌｇｆａｚｏｉｎｖｒｔＬｎｈｕ７０７）ＩｆｒｔｎＥｇｎｅｎｏｌｅｎｈｕＣｔＵｉｅｓｙ，ａｚｏ３００ｉｉｅｏＬｙｉ

链式存储结构上选择排序算法的研究与实现

ｆｏｍｎｐｑｆｒ（ｉ＝，ｓ【】．ｘ；！＝１＝ｑｎｘ）＝Ｐｎｔｅｑ一；ｓ［］．ｔｑｅ
参考文献
［】严蔚敏，吴伟民．数据结构［］１Ｍ．清华大学出版社，１９．９７［】耿国华．数据结构（言版）【２ｃ语Ｍ】．西安：西安电子科
１）｝
［］达文姣，任志国，等．链式结构上排序算法的研究［］．７Ｊ
电脑编程与维护，２１，（）－．０１３：１２
在线性表上的选择排序，最好情况下的时间复杂度是Ｏ（）ｎ，最差和平均情况下的时间复杂度是Ｏ（２，辅助空间为ｎ）Ｏ（）１，算法一般不稳定。在单链表和静态链表上的选择排序的时间复杂度、空间复杂度、稳定性与在线性表上完全相同。所以从实现过程和算法的分析，可以很明显地发现两种算法
算法实现描述如下：
ｖｉｅｃｓｒｓｎｌｔＮ１ｏｄＳｌｔｔ（ｉｉｅｏｌｋｓＳ［）
，／静态链表上的选择排序算法
｛
会有多余的结点存在，所以数据所占的存储空间良费较少。
链式结构上的排序只改变链的指向，而不会改变数据元素所占节点的位置，即不会移动数据元素，从而节省了移动数据
ｓｒｃｏｅｔｕｔｎｄ
｝｝
） Βιβλιοθήκη ３选择排序算法在静态链表上实现
为了描述插入排序在静态链表上的排序过程，定义静态
链表的结构：
ｆｅｅｙｅｄｔ，ｌｍｔａ；数据域ｐａ／ｓｕｔｏｅ＊ｅｔ￣针域ｔｃｄｎｘ；ｄｒｎＨ

北京师范大学数据结构教学资料第九章排序

第九章排序（基础知识）8.1 【答案】以关键字序列(265，301，751，129，937，863，742，694，076，438)为例，分别写出执行以下排序算法的各趟排序结束时，关键字序列的状态。

(1) 直接插入排序(2)希尔排序(3)冒泡排序(4)快速排序(5) 直接选择排序(6) 堆排序(7) 归并排序(8)基数排序上述方法中，哪些是稳定的排序?哪些是非稳定的排序?对不稳定的排序试举出一个不稳定的实例。

8.2 【答案】上题的排序方法中，哪些易于在链表(包括各种单、双、循环链表)上实现?8.3 【答案】当R[low..high]中的关键字均相同时，Partion返回值是什么?此时快速排序的的运行时间是多少?能否修改Partion,使得划分结果是平衡的(即划分后左右区间的长度大致相等)?8.4 【答案】若文件初态是反序的，则直接插入，直接选择和冒泡排序哪一个更好?8.5 【答案】若文件初态是反序的，且要求输入稳定，则在直接插入、直接选择、冒泡和快速排序中就选选哪种方法为宜?6. 用快速排序算法，对下列数组排序60 56 65 99 22 16 88 100a[0] a[1] a[2] a[3] a[4] a[5] a[6] a[7]取a[0]为支点（pivot），列出第一轮升序排序后的元素顺序。

8.6 【答案】有序数组是堆吗?8.7 【答案】高度为h的堆中，最多有多少个元素?最少有多少个元素?在大根堆中，关键字最小的元素可能存放在堆的哪些地方?8.8 【答案】判别下列序列是否为堆(小根堆或大根堆)，若不是，则将其调整为堆：(1) (100,86,73,35,39,42,57,66,21);(2) (12,70,33,65,24,56,48,92,86,33);(3) (103,97,56,38,66,23,42,12,30,52,06,20);(4) (05,56,20,23,40,38,29,61,35,76,28,100).8.9 【答案】将两个长度为n的有序表归并为一个长度为2n的有序表，最小需要比较n次，最多需要比较2n-1次，请说明这两种情况发生时，两个被归并的表有何特征?7. 将序列101 45 21 532 22 5 232 14 存放在一静态链表中（见下图），并对其按照链式基数排序法进行升序排序。

算法开发实训报告

一、实训背景随着计算机科学和信息技术的发展，算法作为计算机程序的核心，其重要性日益凸显。

为了提高学生的算法设计、实现和分析能力，我们开展了算法开发实训课程。

本次实训旨在让学生通过实际项目开发，深入了解算法原理，提高算法应用能力。

二、实训目标1. 熟悉常用算法的基本原理和实现方法；2. 能够根据实际问题选择合适的算法；3. 掌握算法分析、调试和优化方法；4. 培养团队协作和沟通能力。

三、实训内容1. 实训项目：基于单链表的排序算法实现项目描述：设计一个单链表，并实现插入排序、归并排序和快速排序三种排序算法，对链表中的元素进行排序。

2. 实训步骤（1）设计单链表节点结构体，包含数据域和指针域；（2）实现单链表的创建、插入、删除和遍历等基本操作；（3）实现插入排序、归并排序和快速排序三种排序算法；（4）测试排序算法的性能，对比分析不同排序算法的优缺点；（5）编写测试用例，验证排序算法的正确性。

四、实训过程1. 单链表节点结构体设计```ctypedef struct Node {int data;struct Node next;} Node;```2. 单链表基本操作实现```c// 创建单链表Node createList() {Node head = (Node)malloc(sizeof(Node));if (head == NULL) {return NULL;}head->next = NULL;return head;}// 插入节点void insertNode(Node head, int data) {Node newNode = (Node)malloc(sizeof(Node)); if (newNode == NULL) {return;}newNode->data = data;newNode->next = head->next;head->next = newNode;// 删除节点void deleteNode(Node head, int data) {Node temp = head;Node prev = NULL;while (temp != NULL && temp->data != data) { prev = temp;temp = temp->next;}if (temp == NULL) {return;}prev->next = temp->next;free(temp);}// 遍历链表void traverseList(Node head) {Node temp = head->next;while (temp != NULL) {printf("%d ", temp->data);temp = temp->next;}printf("\n");```3. 排序算法实现（1）插入排序```cvoid insertionSort(Node head) {Node sorted = NULL;Node current = head->next;Node prev = NULL;Node temp = NULL;while (current != NULL) {temp = current->next;current->next = NULL;if (sorted == NULL || sorted->data >= current->data) {current->next = sorted;sorted = current;} else {prev = sorted;while (prev->next != NULL && prev->next->data < current->data) {prev = prev->next;}current->next = prev->next;prev->next = current;}current = temp;}head->next = sorted;}```（2）归并排序```cNode merge(Node left, Node right) {Node result = NULL;if (left == NULL)return right;else if (right == NULL)return left;if (left->data <= right->data) {result = left;result->next = merge(left->next, right); } else {result = right;result->next = merge(left, right->next); }return result;}void mergeSort(Node head) {if (head == NULL || head->next == NULL)return;Node slow = head;Node fast = head;Node temp = NULL;while (fast != NULL && fast->next != NULL) { temp = slow;slow = slow->next;fast = fast->next->next;}temp->next = NULL;Node left = mergeSort(head);Node right = mergeSort(slow);head = merge(left, right);}```（3）快速排序```cint partition(Node head, int low, int high) {int pivot = head->next->data;Node i = head;Node j = head->next->next;while (j != NULL) {if (j->data < pivot) {i = i->next;int t = i->data;i->data = j->data;j->data = t;}j = j->next;}int t = i->data;i->data = head->next->data;head->next->data = t;return i->data;}void quickSort(Node head, int low, int high) { if (low < high) {int pi = partition(head, low, high); quickSort(head, low, pi - 1);quickSort(head, pi + 1, high);}}```4. 测试与优化通过编写测试用例，验证排序算法的正确性。