有关数据结构的论文
数据结构论文

数据结构论文【引言】数据结构是计算机科学的基础,它研究如何将数据以及数据之间的关系在计算机中进行组织和存储,以便高效地操作和管理数据。
数据结构的选择对计算机程序的性能和效率有着重要的影响。
本论文将探讨几种常见的数据结构及其应用。
【第一部分:线性数据结构】线性数据结构是最简单且基础的数据结构之一,它的元素之间存在线性的顺序关系。
其中最常见的线性数据结构包括数组、链表和栈。
1. 数组数组是一种能够存储相同类型元素的线性数据结构。
它通过将元素存储在连续的内存位置上来实现快速的随机访问。
数组的插入和删除操作相对较慢,因为需要移动其他元素。
然而,由于其占用连续内存空间的特性,数组在某些应用中具有较高的效率和性能优势。
2. 链表链表是一种使用指针来连接元素的线性数据结构。
与数组不同,链表的元素在内存中可以是离散的。
链表的插入和删除操作相对较快,但随机访问操作相对较慢。
链表的优点在于其动态性,可以根据需求动态添加或删除元素。
3. 栈栈是一种后进先出(LIFO)的线性数据结构。
它只允许在栈顶进行插入和删除操作。
栈的应用广泛,例如计算表达式的后缀表示、递归函数的调用和浏览器的历史记录等。
【第二部分:非线性数据结构】非线性数据结构是数据元素间存在非线性关系的数据结构。
最常见的非线性数据结构包括树和图。
1. 树树是一种由节点和边组成的层次结构,它具有一个根节点和若干个子节点。
每个子节点可以再分为更多子节点,形成多层次的分支结构。
树的应用广泛,例如二叉搜索树用于快速查找和排序,哈夫曼树用于数据压缩。
2. 图图是一种由节点和边组成的网络结构,节点可以表示实体,边表示节点间的连接关系。
图的类型包括有向图和无向图,它们广泛应用于社交网络分析、路由算法和图像处理等领域。
【第三部分:高级数据结构】除了基础的线性和非线性数据结构,还存在一些高级数据结构,用于解决特定的问题。
其中包括散列表、堆和图的扩展结构。
1. 散列表散列表(哈希表)是一种以键值对形式存储数据的数据结构。
数据库原理及运用论文

数据库原理及运用论文引言数据库是存储和管理数据的关键工具。
随着信息技术的快速发展,数据库的重要性也日益增加。
本篇论文将介绍数据库的原理以及它在实际应用中的运用。
数据库原理1. 数据库的定义和特点数据库是指长期存储在计算机内、有组织、可共享的大量数据的集合。
数据库的特点包括持久性、有组织性、共享性、可并发和可恢复性。
2. 数据模型数据库的数据模型决定了数据的结构、组织方式和操作规则。
常见的数据模型包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等。
其中,关系模型是应用最广泛的数据模型,它使用二维表格来表示数据之间的关系。
3. 数据库管理系统数据库管理系统(DBMS)是指用于管理和操作数据库的软件系统。
DBMS提供了数据定义语言(DDL)和数据操作语言(DML)等接口,方便用户对数据库进行创建、修改、查询和删除等操作。
4. 数据库设计和规范化数据库设计是指根据实际需求将数据组织成合适的结构,并定义数据之间的关系。
规范化是数据库设计的重要步骤,它通过分解表格和消除冗余数据来提高数据库的性能和可靠性。
5. 数据库索引和查询优化数据库索引是一种数据结构,用于快速定位和访问数据库中的数据。
索引的设计和使用对数据库的性能有着重要影响。
查询优化是指通过选择合适的查询计划和优化算法来提高查询效率。
数据库运用1. 企业级应用数据库在企业级应用中扮演着重要的角色。
例如,企业可以使用数据库来存储和管理员工信息、销售数据、客户关系和供应链等信息。
数据库可以帮助企业实现数据的一致性、完整性和安全性。
2. 互联网应用随着互联网的快速发展,数据库在互联网应用中的运用也越发重要。
互联网应用中的数据库往往需要处理大量的用户数据,如社交媒体的用户信息、电子商务的订单数据等。
数据库的性能和扩展性对于互联网应用至关重要。
3. 科学研究数据库在科学研究领域也有广泛的运用。
例如,天文学家使用数据库来存储和查询天体观测数据,生物学家使用数据库来存储和分析基因组数据。
数据结构论文

数据结构学院:班级:学号:姓名:一、摘要数据结构是计算机专业最基础也是最重要的学科之一。
它和程序设计一起未计算科学其他后继课程的学习奠定了基础。
在计算机广泛普及的今天,其应用几乎涵盖了人类社会的所有领域,而且在航空航天、军事、科学计算、信息检索、生产线控制等一些关键领域已经高度依赖计算机系统,而数据结构在其中起着无可替代的应用。
其实生活中也有好多应用数据结构的小事,只要留心观察,它无处不在。
例如:我们的家族图谱,遗传病图谱,公司成员职位一览表都应用到了数据结构中的树;还有我们小的时候玩的丢手绢游戏其实也用到了数据结构中的循环列表,而且在换人时用到了循环列表的插入和删除。
所以说,数据结构与我们的生活息息相关,学习和掌握好数据结构对我们处理日常生活中遇到的问题一定会有很大的帮助。
关键字数据结构,计算机专业,学科,应用,逻辑结构,存储结构,算法优化。
二、什么是数据结构数据结构在计算机科学界至今没有标准的定义。
个人根据各自的理解的不同而有不同的表述方法:Satartia Sahibah在他的《数据结构、算法与应用》一书中称:“数据结构是数据对象,以及存在于该对象的实例和组成实例的数据元素之间的各种联系。
这些联系可以通过定义相关的函数来给出。
”他将数据对象(data object)定义为“一个数据对象是实例或值的集合”。
Clifford A.Shaffer在《数据结构与算法分析》一书中的定义是:“数据结构是ADT(抽象数据类型Abstract Data Type)的物理实现。
”Robert L.Ruse在《数据结构与程序设计》一书中,将一个数据结构的设计过程分成抽象层、数据结构层和实现层。
其中,抽象层是指抽象数据类型层,它讨论数据的逻辑结构及其运算,数据结构层和实现层讨论一个数据结构的表示和在计算机内的存储细节以及运算的实现。
数据结构具体指同一类数据元素中,各元素之间的相互关系,包括三个组成成分,数据的逻辑结构,数据的存储结构和数据运算结构。
数据结构与算法分析论文(递归的讨论)

数据结构论文——递归算法的讨论所谓递归算法是把问题转化为规模缩小了的同类问题的子问题。
然后递归调用函数(或过程)来表示问题的解。
一个过程(或函数)直接或间接调用自己本身,这种过程(或函数)叫递归过程(或函数)。
递归过程一般通过函数或子过程来实现。
递归方法:在函数或子过程的内部,直接或者间接地调用自己的算法。
递归算法是一种直接或者间接地调用自身算法的过程。
在计算机编写程序中,递归算法对解决一大类问题是十分有效的,它往往使算法的描述简洁而且易于理解。
递归算法解决问题的特点:(1) 递归就是在过程或函数里调用自身。
(2) 在使用递归策略时,必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口。
(3) 递归算法解题通常显得很简洁,但递归算法解题的运行效率较低。
(4) 在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储。
递归次数过多容易造成栈溢出等。
所以一般不提倡用递归算法设计程序。
下面就让我们结合例子详细讨论一下递归算法。
一、递归算法的原理递归算法简单的说就是在函数中调用函数自身,不断调用,直到满足函数得出计算结果(某个条件)。
因为其需要不断循环的调用自身,所以称为递归调用。
递归的原理,其实就是一个栈(stack), 比如求5的阶乘,要知道5的阶乘,就要知道4的阶乘,4又要是到3的,以此类推,所以递归式就先把5的阶乘表示入栈, 在把4的入栈,直到最后一个,之后呢在从1开始出栈, 看起来很麻烦,确实很麻烦,他的好处就是写起代码来,十分的快,而且代码简洁,其他就没什么好处了,运行效率出奇的慢。
还有一个十分形象的例子:从前有座山,山里有个庙,庙里有个老和尚正在讲故事:从前有座山,山里有个庙,庙里有个老和尚正在讲故事:从前有座山,山里有个庙,庙里有个老和尚正在讲故事……如此循环往复到最终的要求。
递归分为2种,直接递归和间接递归。
直接递归,比如方法A内部调用方法A自身。
间接递归,比如方法A内部调用方法B,方法B内部调用方法C,方法C 内部调用方法A。
数据结构学习方法论文

探讨数据结构的学习方法数据结构在计算机科学中是一门综合性的专业基础课。
数据结构是介于数学、计算机硬件和计算机软件三者之间的一门课程。
数据结构这一门课的内容不仅是一般程序设计(特别是非数值性程序设计)的基础,而且是设计和实现编译原理、软件工程、人工智能、操作系统、数据库管理系统、数据库系统及其他系统程序的重要基础课,是一门十分重要的核心课程。
学习数据结构目的是使学生能够根据实际问题的需要选择合适的数据结构和算法,提高编写应用软件的能力。
打好“数据结构”这门课程的扎实基础,对于学习计算机专业的其他课程都是十分有益的。
数据结构是数据存在的形式。
要熟悉数据结构的逻辑结构和存储结构。
理解数据结构主要是用来存储数据和对数据进行操作。
存储则要弄清楚数据之间的结构,操作主要是用来对有用数据进行插入,无用数据进行删除等;数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。
一般认为,一个数据结构是由数据元素依据某种逻辑联系组织起来的。
对数据元素间逻辑关系的描述称为数据的逻辑结构;数据必须在计算机内存储,一个数据结构必须同时讨论在该类数据上执行的运算才有意义。
数据的存储结构是数据结构的实现形式,是其在计算机内的表示;而物理上的数据结构反映成分数据在计算机内部的存储安排。
理解顺序表的概念、生成算法,对简单顺序查找和二分查找,对分块查找做到理解掌握;排序问题中,由于冒泡排序在c语言课上已经学习过,再来学习应感觉很轻松。
对插入排序和选择排序理解不会很难,但是,并归排序学习起来都较吃力,需要花较多的时间来补习。
此外串的模式匹配也是较难理解的一个地方。
链表,除对双向循环链表这一知识点理解较困难之外,其他的知识点像单链表的建立和基本算法等都应较熟悉。
接下来的有关堆栈以及队列的知识点较少,栈是一种后进后出机制,它只允许访问访问一个数据项,即栈顶(最后插入的数据项)。
它有主要的三种操作:push,向栈内压入值;pop,弹出栈顶的值,即返回栈顶的值,并把它从栈内删除;peek,只返回但不删除栈顶。
数据结构应用论文

数据结构应用论文在当今数字化的时代,数据结构作为计算机科学中的重要基石,其应用广泛且深远。
数据结构不仅是软件开发的基础,更是解决各种实际问题的有力工具。
从简单的日常应用到复杂的科学计算,数据结构都发挥着关键作用。
数据结构的定义可以理解为是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。
每种数据结构都有其独特的特点和适用场景。
数组是最简单的数据结构之一,它在内存中连续存储元素,具有随机访问的优势,适用于需要频繁查找和修改特定位置元素的情况。
例如,在一个学生成绩管理系统中,可以使用数组来存储学生的各科成绩,通过索引快速获取和修改某个学生的某科成绩。
链表则与数组不同,它的元素在内存中不一定连续存储,通过指针将各个元素链接起来。
链表适用于频繁插入和删除元素的操作。
比如,在一个任务管理系统中,任务的添加和删除较为频繁,使用链表可以更高效地进行这些操作。
栈是一种具有“后进先出”特点的数据结构,常用于函数调用、表达式求值等场景。
想象一下一个自助餐厅的餐盘回收处,新放入的餐盘总是在最上面,先取出的也是最上面的餐盘,这就类似于栈的操作。
队列则是“先进先出”的代表,常用于排队系统、消息队列等。
比如银行的叫号系统,先排队的客户先得到服务。
树是一种分层的数据结构,常见的有二叉树、二叉搜索树等。
二叉搜索树在查找、插入和删除操作上具有较高的效率,常用于实现数据库的索引结构。
图则用于表示多对多的关系,在网络路由、社交网络分析等领域有着广泛的应用。
在实际应用中,数据结构的选择往往取决于具体的问题需求和性能要求。
以电商网站的商品推荐系统为例,为了快速找到与用户兴趣相关的商品,可能会使用图结构来表示用户和商品之间的复杂关系。
通过分析用户的浏览历史和购买行为,构建用户与商品的关系图,从而实现精准的推荐。
在操作系统中,进程调度也离不开数据结构。
例如,使用队列来存储等待执行的进程,根据一定的调度算法进行进程的切换和执行。
毕业论文提纲模板范文:数据结构课程建设

毕业论文提纲模板范文:数据结构课程建设题目:主标题数据结构课程建设副标题——网络教学平台的设计与现实关键词:网络教学asp 网络课程摘要:本问简要介绍了关于网络教学的意义,以及我过网络教学的模式现状,网络教学平台的设计与现实目录;摘要————————————————————(300字)引言————————————————————(500字)一,网络教学(xx字)1.1 .网络教学现状-----------------------------------1.2.网络教学与传统教学的比较分析--------------1.3.网络教学的优势-------------------------------二,网络课程(xx字)2.1. 教育建设资源规范-----------------------------2.2. 我过网络课程模式现状与问题的思考------------------三, 网络教学平台设计的理论基础(xx字)四, 网络教学平台功能描述(1000字)公告板--课堂学习--答疑教室--概念检索--作业部分--试题部分--算法演示------- 技术文章--课件推荐--课件下载--资源站点--管理部分五,网络教学平台的设计与现实(xx字)5.1.课堂学习-----------------------------5.2. 公告板------------------------------------5.3.概念检索-----------------------------5.4.技术文章---------------------------------六,数据库部分的设计与现实(1000字)----------七,用户管理权限部分的设计与实现(1000字)------八,结论(500字)------------------------------九,参考文献(200字)----------------------。
数据结构与算法论文

课 程 学 习 总 结
班级
学号
姓名
考核成绩
一、学习内容总结(按章节进行)
第一章:数据结构和算法
本章主要是对数据、数据类型、数据结构、算法及算法分析等基本概念的掌握,而如何合理地组织数据、高效地处理数据正是扩大计算机领域、提高软件效率的关键,所以对这些概念的理解就显得十分重要。
数据是指描述客观事物的数值、字符、相关符号等所有能够输入到计算机中并能被计算机程序处理的符号的总称,其基本单位是数据元素,而数据类型是一个同类值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。在高级程序语言中定义一种数据类型时,编译程序编译系统就能获得如下信息:(1)、一组性质相同的值的集合;(2)、一个预订的存储体系;(3)、定义在这个值集合上的一组集合。数据结构是指数据元素之间的关系,它包括数据的逻辑结构、存储结构、一组运算集合;数据的逻辑结构(即数据结构)分为线性结构和非线性结构,数据的存储方法有:顺序存储方法、连接存储方法、索引存储方法和散列存储方法。接下来便是关于算法的有关概念,算法是为解决一个特定问题而采取的确定的有限步骤集合,它具有有穷性、确定性、可行性、输入和输出。关于算法的性能分析,分为时间性能分析和空间性能分析,在这里要记得常见的时间复杂度的比较:O(1)< O(log n)< O(n)< O(nlog n)<(n )< O(n )< O(n )< O(2 )。
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数据结构课程设计报告-排序器(排序算法验证及评价)一、题目与要求:问题描述:排序器(排序算法验证及评价)要求:实现以下六种排序算法,将给定的不同规模大小的数据文件(data01.txt,data02.txt,data03.txt,data04.txt)进行排序,并将排序结果分别存储到sorted01.txt,sorted02.txt,sorted03.txt和sorted04.txt文件中。
1)、Shell排序; 2)、Quick排序3)、锦标赛排序; 4)、堆排序5)、归并排序; 6)、基数排序在实现排序算法1)~4)时,统计数据元素比较的次数和交换的次数,进而对这四种算法在特定数据条件下的效率进行分析和评判。
二、题目分析:首先需要读取4个不同大小文件中的数据,然后对其进行六种不同方法的排序,最后将结果储存在不同的文件中。
其次,需要定义两个变量分别来记录前四种排序中数据的比较次数和移动次数,从而对这四种算法在特定数据条件下的效率进行分析和评判。
三、函数说明及概要设计:以下为本程序中所涉及到的所有函数或重要变量,在设计思想中有具体解释:/*全局变量*/int comp;//用来记录数据间比较次数int move;//用来记录数据的移动次数四、本论文所付源代码请查阅本站:排序器(排序算法验证及评价)(C语言源代码)/*主函数*/int main()/*菜单选择函数*/int menu()/*从文件中读取待排序数据*/int ReadInfo(LinkList *p,char *f)/*在屏幕上输出每次排序的数据数目,比较次数,移动次数*/int PrintInfo(SqList *p)/*排序结果写入文件中*/int WriteInfo(SqList *p,char *f)/*希尔排序*/int Shell_Sort(SqList *p)/*希尔排序中的插入函数*/int Shell_Insert(SqList *p,int dk)/*快速排序*/int Quick_Sort(SqList *p)/*递归形式的快速排序函数*/int QSort(SqList *p,int low,int high)/*快排中计算枢轴位置的函数*/int Partition(SqList *p,int low,int high)/*锦标赛排序*/int Tournament_Sort(SqList *p)/*锦标赛排序中的调整函数*/int UpdateTree(DataNode *tree,int i)/*堆排序*/int Heap_Sort(SqList *H)/*堆排序中的筛选函数*/void HeapAdjust(SqList *H,int s,int m)/*归并排序*/int Merg_Sort(SqList *p)/*递归形式的归并排序函数*/int MSort(RedType SR[],RedType TR1[],int s,int t)/*归并排序中将一维数组中前后相邻的两个有序序列归并为一个有序序列*/ int Merge(RedType SR[],RedType TR[],int i,int m,int n)/*基数排序*/int Radix_Sort(SqList *p,char *f1)/*链式基数排序中一趟收集函数*/int Collect(SLCell *r,int i,ArrType f,ArrType e)/*链式基数排序中一趟分配函数*/int Distribute(SLCell *r,int i,ArrType f,ArrType e)本程序采用的数据存储结构有三种:/*链式基数排序的数据结构*/typedef struct{int keys[MAX_NUM_OF_KEY];int info;int keysnum;int next;}SLCell;typedef struct{SLCell *r;int keynum;int recnum;}SLList;typedef int ArrType[RADIX];/*胜者树数据结点类的定义*/ //归并排序typedef struct{RedType data;int key;//关键字项int index;//满二叉树中的顺序号int active;//1,参选 0,不参选}DataNode;/*其余排序的数据结构*/typedef struct {int key;//关键字项int info;//其他数据项}RedType;//记录类型typedef struct {RedType *r;//[MAXSIZE+1]int length;//顺序表长度}SqList,*LinkList;1. 首先建立起改程序的框架:需要一个主函数: int main( ),在主函数中调用菜单函数int menu()即可。
2.在菜单函数中,使屏幕上输出以下语句,以便进行选择。
1.Shell排序2.Quick排序3.锦标赛排序4.堆排序5.归并排序6.基数排序7.退出并根据选择的结果来确定要调用的排序函数,这里特别要指出的是,由于基数排序与其他排序的参数调用型式略有不同,所以本函数中定义了两个函数指针int (*f)(SqList *),(*f1)(SqList *,char *),分别用来指向基数排序函数和其他排序函数。
确定了要进行的排序,接下来,在for(i=0;i<4;i++)这个循环中,每循环一次读一个文件,排序后存储并释放内存空间,没选择一次排序的方法,则4个文件中的数据均可按照该方法排序完成,直至选择“7.退出”为止。
3.希尔排序:它的基本思想是:先将整个待排记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序,待整个序列中的记录“基本有序”时,再对全体记录进行一次直接插入排序。
在希尔排序中,子序列的构成不是简单地“逐段分割”,而是将相隔某个“增量”的记录组成一个子序列。
如在第一趟排序时的增量为7,即将相隔为7的元素编成一组进行直接插入排序。
第二趟排序时的增量为3,增量进一步缩小。
由于在这两趟的插入排序中在子序列中逆序的关键字是跳跃式地移动,从而使得在进行最后一趟增量为1的插入排序时,序列已基本有序,只要作少量比较和移动即可完成排序,因此希尔排序的时间复杂度较直接插入排序低。
在该排序中,定义一个整型数组用来存储增量increment[],并且选取increment[i]=(k-1)/2。
4.快速排序:快速排序是对冒泡排序的一种改进。
它的基本思想是:通过一躺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不部分的所有数据都要小,然后再按次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。
假设要排序的数组是A[1]……A[N],首先任意选取一个数据(通常选用第一个数据)作为关键数据,然后将所有比它的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一躺快速排序。
一躺快速排序的算法是:1)、设置两个变量I、J,排序开始的时候I:=1,J:=N;2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给X,即X:=A[1];3)、从J开始向前搜索,即由后开始向前搜索(J:=J-1),找到第一个小于X的值,两者交换;4)、从I开始向后搜索,即由前开始向后搜索(I:=I+1),找到第一个大于X的值,两者交换;5)、重复第3、4步,直到I=J;例如:待排序的数组A的值分别是:(初始关键数据X:=49)A[1] A[2] A[3] A[4] A[5] A[6] A[7]:49 38 65 97 76 13 27进行第一次交换后:27 38 65 97 76 13 49( 按照算法的第三步从后面开始找 )进行第二次交换后:27 38 49 97 76 13 65( 按照算法的第四步从前面开始找>X的值,65>49,两者交换,此时I:=3 )进行第三次交换后:27 38 13 97 76 49 65( 按照算法的第五步将又一次执行算法的第三步从后开始找进行第四次交换后:27 38 13 49 76 97 65( 按照算法的第四步从前面开始找大于X的值,97>49,两者交换,此时J:=4 )此时再执行第三不的时候就发现I=J,从而结束一躺快速排序,那么经过一躺快速排序之后的结果是:27 38 13 49 76 97 65,即所以大于49的数全部在49的后面,所以小于49的数全部在49的前面。
快速排序就是递归调用此过程——在以49为中点分割这个数据序列,分别对前面一部分和后面一部分进行类似的快速排序,从而完成全部数据序列的快速排序,最后把此数据序列变成一个有序的序列。
5.锦标赛排序:与体育淘汰赛类似,首先取得n个元素的关键字,进行两两比较,得到 n/2 个比较的优胜者,将其作为第一次比较的结果保留下来,然后对这些元素再进行关键值的两两比较,…,如此重复,直到选出一个关键字最大的对象为止。
每次两两比较的结果是把排序码小者作为优胜者上升到双亲结点,称这种树称为胜者树.位于最底层的叶结点叫做胜者树的外结点.非叶结点称为胜者树的内结点.每个结点除了存放对象的排序码data外,还存放了该对象是否要参选的标志active和该对象在满二叉树中的序号index.胜者树数据结点类的定义typedef struct{RedType data;int key;//关键字项int index;//满二叉树中的顺序号int active;//1,参选 0,不参选}DataNode;6.堆排序堆排序利用了大根堆(或小根堆)堆顶记录的关键字最大(或最小)这一特征,使得在当前无序区中选取最大(或最小)关键字的记录变得简单。
(1)用大根堆排序的基本思想①先将初始文件R[1..n]建成一个大根堆,此堆为初始的无序区②再将关键字最大的记录R[1](即堆顶)和无序区的最后一个记录R[n]交换,由此得到新的无序区R[1..n-1]和有序区R[n],且满足R[1..n-1].keys≤R[n].key③由于交换后新的根R[1]可能违反堆性质,故应将当前无序区R[1..n-1]调整为堆。
然后再次将R[1..n-1]中关键字最大的记录R[1]和该区间的最后一个记录R[n-1]交换,由此得到新的无序区R[1..n-2]和有序区R[n-1..n],且仍满足关系R[1..n-2].keys≤R[n-1..n].keys,同样要将R[1..n-2]调整为堆。
……直到无序区只有一个元素为止。
7.归并排序本程序中采用递归的归并排序算法。
在递归的归并排序方法中,首先要把整个待排序序列划分为两个长度大致相等的部分,分别称之为左子表和右子表。