数据结构课程讲义8ppt课件

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《数据结构》课件

《数据结构》课件

查找操作
顺序查找
二分查找
链表查找
在顺序存储结构的线性表中,查找操 作需要从线性表的第一个节点开始, 逐个比较节点的数据域,直到找到目 标数据或遍历完整个线性表。时间复 杂度为O(n)。
在有序的顺序存储结构的线性表中, 查找操作可以采用二分查找算法。每 次比较目标数据与中间节点的数据域 ,如果目标数据大于中间节点,则在 右半部分继续查找;否则在左半部分 查找。时间复杂度为O(log n)。
数据结构是算法的基础。许多算法的实现需要依赖于特定的数据结构, 因此掌握常见的数据结构是编写高效算法的关键。
数据结构在解决实际问题中具有广泛应用。无论是操作系统、数据库系 统、网络通信还是人工智能等领域,数据结构都发挥着重要的作用。
数据结构的分类
根据数据的逻辑关系,数据结构可以分为线性结构和非线 性结构。线性结构如数组、链表、栈和队列等,非线性结 构如树形结构和图形结构等。
04
数据结构操作
插入操作
顺序插入
在顺序存储结构的线性表中,插入操作 需要找到插入位置的前驱节点,修改前 驱节点的指针,使其指向新节点,然后 让新节点指向后继节点。如果线性表的 第一个节点是空节点,则将新节点作为 第一个节点。
VS
链式插入
在链式存储结构的线性表中,插入操作需 要找到插入位置的前驱节点,修改前驱节 点的指针,使其指向新节点。如果线性表 的第一个节点是空节点,则将新节点作为 第一个节点。

01
02
03
04
图是一种非线性数据结构,由 节点和边组成,其中节点表示 数据元素,边表示节点之间的
关系。
图具有网络结构,节点之间的 关系可以是任意复杂的,包括
双向、单向、无向等。

(2024年)《数据结构》全套课件

(2024年)《数据结构》全套课件

30
树形数据结构的查找算法
二叉排序树的查找
从根节点开始,若查找值小于当前节点 值,则在左子树中查找;若大于当前节 点值,则在右子树中查找。
VS
平衡二叉树的查找
在保持二叉排序树特性的基础上,通过旋 转操作使树保持平衡,提高查找效率。
2024/3/26
31
散列表的查找算法
散列函数的设计
将关键字映射为散列表中位置的函数。
过指针来表示。
链式存储的特点
逻辑上相邻的元素在物理位置上 不一定相邻;每个元素都包含数
据域和指针域。
链式存储的优缺点
优点是插入和删除操作不需要移 动元素,只需修改指针;缺点是
存储密度小、空间利用率低。
2024/3/26
11
线性表的基本操作与实现
插入元素
在线性表的指定位 置插入一个元素。
查找元素
在线性表中查找指 定元素并返回其位 置。
自然语言处理的应用
在自然语言处理中,需要处理大量的文本数据,数据结构中的字符 串、链表、树等可以很好地支持文本的处理和分析。
41
数据结构在计算机网络中的应用
2024/3/26
路由算法的实现
计算机网络中的路由算法需要大量的数据结构支持,如最短路径 树、距离向量等。
网络流量的控制
在计算机网络中,需要对网络流量进行控制和管理,数据结构中的 队列、缓冲区等可以很好地支持流量的控制。
37
06
数据结构的应用与拓展
2024/3/26
38
数据结构在算法设计中的应用
01
作为算法设计的基 础
数据结构为算法提供了基本操作 和存储方式,是算法实现的重要 基础。
02
提高算法效率

数据结构精选课件(ppt 82页)

数据结构精选课件(ppt 82页)
不同点
10.01.2020
11
1.2 数据结构的内容
逻辑结构 存储结构 运算集合
10.01.2020
12
逻辑结构
定义: 数据的逻辑结构是指数据元素之间逻辑关系描述。
形式化描述: Data_Structure=(D,R)其中D是数据元素的
有限集,R是D上关系的有限集。
四类基本的结构 集合结构、线性结构、树型结构、图状结构。
10.01.2020
13
集合结构
定义: 结构中的数据元素之间除了同属于
一个集合的关系外,无任何其它关系。
例如:
集合
10.01.2020
14
线ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ结构
定义: 结构中的数据元素之间存在着一对
一的线性关系。
例如:
线性表
10.01.2020
15
树型结构
定义: 结构中的数据元素之间存在着一对
多的层次关系。
数据结构课件
用C语言描述
西北师范大学经济管理学院
----信息管理系
10.01.2020
1
第1章 绪 论
1.1 数据结构的基本概念(定义) 1.2 数据结构的内容(研究范围) 1.3 算法设计 1.4 算法描述工具 1.5 对算法作性能评价 1.6 数据结构与C语言表示
●1.7 关于学习数据结构
100001 张爱芬 女 345.67 145.45 30.00 451.12
100002 李 林 男 445.90 185.60 45.00 586.50
100003 刘晓峰 男 345.00 130.00 25.00 450.00
100004 赵 俊 女 560.90 225.90 65.00 721.80

《数据结构》大本课件-8

《数据结构》大本课件-8
.找到一个关键字为kj的记录,使得kj=K;查找失败就是在T里找不到记录,使得kj=K。 能唯一确定一个记录的数据项,称为是记录的“主关键字”,简称“关键字”;
不能唯一确定一个记录的数据项,称为记录的“次关键字”。
. 有n条记录的集合T是实施查找的基础。讨论查找时,常把T称为“查找表”。若查
找只为得知是否成功及获取相应的记录信息,不去改变查找表的内容,那么这种查找称
构如图所示。
算法8-2 有序表的折半查找算法
key data
记录关键字
记录的其他数据项
(1) 算法描述
(2) 算法分析
Bin_Ar(Ar, n, K) {
. 算法中三个变量low、high、mid各自的作用是:
low = 1;
low—存放当前查找区间左端起始记录序号,初始为1;
high = n;
high—存放当前查找区间右端终端记录序号,初始为n;
(1) 若它的左子树非空,则左子树上所有结点的值都小于根结点的值; (2) 若它的右子树非空,则右子树上所有结点的值都大于根结点的值; (3) 它的左、右子树本身也是一棵二叉查找树。
关键字总是小于后面块里的最大关键字。
. 比如,将图中所给线性表
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
划分成3块,这3块里记录的关
14 22 08 31 18 43 62 49 35 52 88 78 71 83
键字排列都是无序的。但第一
第1块
第2块
第3块
块里记录的最大关键字小于第二块里记录,第二块里记录的最大关键字小于第三块里记
n
ASL = ∑ pi×ci i=1
8.2 静态查找算法
. 对一般的无序线性表(顺序存储结构或链式存储结构),进行静态查找时采用的

数据结构(8).ppt

数据结构(8).ppt
这样通过一趟处理,把待排序记录分成以支点记录 为界的独立的两部分,前面部分记录关键字小于支点记 录关键字,后面部分记录关键字大于支点记录关键字。 然后再按上面方式对每一部分进行同样的分割排序,以 达到整个序列有序(直到每一部分的记录数为1为止)。 快速排序是采用二分法的思想进行排序的方法。 快速排序也是一种交换排序。
冒泡排序算法描述
viod Bubblesort(Sqlist *L) { ElemType temp; int i,j,flag for (i= L->length-1;i>0; --i) { flag=0; for (j=0;j<i;++j) if (L->data[j].key>L.data[j+1].key) { temp=L->data[j];L->data[j]=L->data[j+1]; L->data[j+1]=temp; //交换数据元素 flag=1; //置标识 } if (!flag) break; } }
冒泡排序(续1)
结束标志:若某遍处理无数据交换,说明已排序 好,可提前结束。 若为正序,则只需进行一趟排序,只进行n-1次关 键字比较,无记录移动。 若为逆序,则需进行n-1趟排序,需进行n(n-1)/2次 比较,并做等数量级的记录移动,算法时间复杂度为 O(n2)。 算法中可设置一标志变量flag,每一遍处理开始时, 令其为0,该遍若有数据交换,则置成1。
直接插入排序--算法分析
空间分析:需要一个记录的辅助空间。 时间分析: 1、若记录关键字已按非递减排列,每趟排序插入,只需 进行一次关键字比较,则总的比较次数为n-1。算法时间复杂 度为O(n)。 2、若关键字已按非递增排列,则对第i个记录进行查找插 入时,要比较i次,移动i+1个记录。则总的比较次数为: ∑i=(n+2)(n-1)/2=(n2+n-2)/2 (i=2..n) 移动记录数为∑(i+1)=(n+4)(n-1)/2=(n2+3n-4)/2 平均比较次数=((n2+n-2)/2+n-1)/2=n2/4+3n/4-1≈n2/4 平均移动次数=((n2+3n-4)/2)/2 =n2/2+7n/2-1≈n2/2 则直接插入排序的时间复杂度为O(n2) 直接插入排序为稳定排序。

数据结构广义表ppt课件

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} else printf("%c", g->val.data); /*为原子时输出元素值*/
if (g->tag==1) printf(")"); /*为表结点时输出')'*/
if (g->link!=NULL)
{ printf(","); DispGL(g->link);
/*递归输出后续表的内容*/
/*遇到')'字符,子表为空*/
/*新结点作为原子结点*/
/*串结束,子表为空*/ /*取下一个扫描字符*/ /*串未结束判断*/ /*当前字符为','*/ /*递归构造后续子表*/ /*串结束*/ /*处理表的最后一个元素*/ /*返回广义表指针*/
17
4. 输出广义表 以h作为带表头附加结点的广义表的表头指针,打印输
if (ch!='\0')
/*串未结束判断*/
{ h=(GLNode *)malloc(sizeof(GLNode));/*创建新结点*/
if (ch=='(')
/*当前字符为左括号时*/
{ h->tag=1;
/*新结点作为表头结点*/
h->val.sublist=CreatGL(s); /*递归构造子表并链到表头结点*/
{ int max=0,dep; if (g->tag==0) return 0; g=g->val.sublist; if (g==NULL) return 1; while (g!=NULL) { if (g->tag==1) { dep=GLDepth(g);
/*为原子时返回0*/ /*g指向第一个元素*/ /*为空表时返回1*/ /*遍历表中的每一个元素*/ /*元素为子表的情况*/ /*递归调用求出子表的深度*/

《数据结构》课件


第二章 线性表
1
线性表的顺序存储结构
2
线性表的顺序存储结构使用数组来存储元素,
可以快速随机访问元素。
3
线性表的常见操作
4
线性表支持常见的操作,包括插入、删除、 查找等,可以灵活地操作其中的元素。
线性表的定义和实现
线性表是一种数据结构,它包含一组有序的 元素,可以通过数组和链表来实现。
线性表的链式存储结构
线性表的链式存储结构使用链表来存储元素, 支持动态扩展和插入删除操作。
第三章 栈与队列
栈的定义和实现
栈是一种特殊的线性表,只能在一 端进行插入和删除操作,遵循后进 先出的原则。
队列的定义和实现
队列是一种特殊的线性表,只能在 一端进行插入操作,在另一端进行 删除操作,遵循先进先出的原则。
栈和队列的应用场景和操作
哈希表是一种高效的查找数据结构, 通过哈希函数将关键字映射到数组 中,实现快速查找。
排序算法包括冒泡排序、插入排序 和快速排序等,可以根据数据规模 和性能要求选择合适的算法。
结语
数据结构的学习心得 总结
学习数据结构需要掌握基本概念 和常见操作,通过实践和练习加 深理解和熟练度。
下一步学习计划的安 排
在掌握基本数据结构的基础上, 可以进一步学习高级数据结构和 算法,提升编程技能。
相关学习资源推荐
推荐一些经典的数据结构教材和 在线学习资源,如《算法导论》 和LeetCode等。
栈和队列在计算机科学中有许多应 用,如函数调用、表达式求值和作 业调度等。
第四章 树与二叉树
树的定义和性质
树是由节点和边组成的一种非线性数据结构,每个 节点可以有多个子节点。
二叉树的遍历方式
二叉树的遍历方式包括前序遍历、中序遍历和后序 遍历,可以按不同顺序输出节点的值。

数据结构讲义精品PPT课件


003 陈诚 02 男 19840910 638
… … … ……

数据元素
数据结构 具有结构的数据元素的集合。它包 括数据元素的逻辑结构、存储结构和相适应的 运算。
逻辑结构
数据元素之间的逻辑关系,与计算机无关。 可用一个二元组表示:Data_Structure = (D,R) D:数据元素的有穷集合,R:集合D上关系的有穷集合。
《The Art of Computer Programming》
Art Evans
数据结构在计算机科学中是一门综合性的专业基础课, 也是计算机专业的必修课,是其它许多课程的先修课程, 是设计编译程序、操作系统、数据库系统等系统程序和 大型应用程序的重要基础。
1.2 基本概念和术语
基本术语
数据 被计算机加工处理的对象。 数据元素(记录、表目) 数据的基本单位,
几种常用的运算有: (1)建立数据结构 (2)清除数据结构 (3)插入数据元素 (4)删除数据元素 (5)排序
(6)检索* (7)更新 (8)判空和判满* (9)求长*
*操作为引用型操作,即数据值不发生变化; 其它为加工型操作。
抽象数据类型
抽象数据类型 ADT( Abstract Data Type ): 数据类型概念的引伸。指一个数学模型以及在其上定义的操作集 合,与计算机无关。 数据类型:一组值的集合和定义在其上的一组操作的总称。
抽象数据类型的描述方法
ADT 抽象数据类型名 { 数据对象:〈数据对象的定义〉 数据关系:〈数据关系的定义〉 基本操作:〈基本操作的定义〉
} ADT 抽象数据类型名
其中基本操作的定义格式为:
基本操作名(参数表) 初始条件:〈初始条件描述〉 操作结果:〈操作结果描述〉

数据结构ppt课件完整版

数据结构是计算机中存储、组织 数据的方式,它定义了数据元素 之间的逻辑关系以及如何在计算 机中表示这些关系。
数据结构分类
根据数据元素之间关系的不同, 数据结构可分为线性结构、树形 结构、图形结构等。
4
数据结构重要性
01
02
03
提高算法效率
合理的数据结构可以大大 提高算法的执行效率,减 少时间和空间复杂度。
33
案例三:最小生成树在通信网络优化中应用
Kruskal算法
基于并查集实现,按照边的权值从小到大依次添加边,直到生成 最小生成树。
Prim算法
从某一顶点开始,每次选择与当前生成树最近的顶点加入,直到 所有顶点都加入生成树。
通信网络优化
最小生成树算法可用于通信网络优化,通过选择最优的通信线路 和节点,降低网络建设和维护成本。
2024/1/28
简化程序设计
数据结构的设计和实现可 以简化程序设计过程,提 高代码的可读性和可维护 性。
解决实际问题
数据结构是解决实际问题 的基础,如排序、查找、 图论等问题都需要依赖于 特定的数据结构。
5
相关术语解析
数据元素
数据元素是数据的基本 单位,通常作为一个整
体进行考虑和处理。
2024/1/28
02
队列的基本操作包括入队(enqueue)、出队( dequeue)、查看队首和队尾元素等。
03
队列的特点
2024/1/28
04
数据从队尾入队,从队首出队。
05
队列中元素的插入和删除操作分别在两端进行,因此也称 为双端操作。
06
队列中没有明显的头尾标记,通常通过计数器或循环数组 等方式实现。
15
栈和队列应用举例

《数据结构的第八讲》PPT课件


13
图的定义
路径长度: 非带权图的路径长度是指此路径上边的条数。 带权图的路径长度是指路径上各边的权之和。
A
从A到F长度为 3 的路径
B
E {A,B,C,F}
CF
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14
图的定义
连通图与连通分量:
在无向图中, 若从顶点v1到顶点v2有路径, 则称顶 点v1与v2是连通的。
如果图中任意一对顶点都是连通的, 则称此图是连 通图。
构造器方法重新构建了顶点数组和在常量 NUMVERTICES中指定数值的邻接矩阵。
既然数组是基于零的,所以数据成员 numVerts存储着 顶点列表内当前的数量以便于把列表初始设置为 0。
AddVertex方法会为顶点标签取走一个字符串参数,实 例化一个新的 Vertex对象,并且把它添加到顶点数组 内。
精选ppt
22
8.2 图的存储表示
精选ppt
23
邻接矩阵(Adjacency Matrix)
在图的邻接矩阵表示中,有一个记录各个顶点 信息的顶点表,还有一个表示各个顶点之间关 系的邻接矩阵。
设图 A = (V, E)是一个有 n 个顶点的图, 图的邻 接矩阵是一个二维数组 A.edge[n][n],
(vi, vp1)、(vp1, vp2)、...、(vpm, vj) 应是属于E的边。
精选ppt
8
图的定义
路径的长度:
从路径中第一个顶点到最后一个顶点的边 的数量。
讨论的图对象的限制 : (1) 自身环 不讨论.
0
1
(2) 与两个特定顶点相关联的边不
能多于一条,多重图也不讨论。
1
0 2
精选ppt
9
图中,边必须是不同的。
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Knuth的统计结论是,平均比较次数和 对象平均移动次数在n1.25 与1.6n1.25之间。
希尔排序的稳定性
希尔排序是一种不稳定的排序方法。 如序列 3 2 2* 5
§3 交换排序
基本原理:每一次两两比较待排序的记录 的排序码,只要是逆序的记录对,则进行 交换,直到所有的逆序对都交换完为止。
for (i=1;i<n;i++) { temp=R[i]; j=i-1; while (j>=0&&temp.key<R[j].key) {R[j+1]=R[j];j++;} R[j+1]=temp; }
}
算法中引入附加记录temp的作用:是进入 查找循环之前,它保存了R[i]的副本,使得 不至于因记录的后移而丢失R[i]中的内容。
合。
关键字(Key) 作为排序依据的数据对象中的属性
域。
主关键字 不同的数据对象若关键字互不相同,则
这种关键字称为主关键字。
排序的确切定义 使一组任意排列的对象变成一
组按关键字线性有序的对象。 用于排序测度的关键字通常称为排序码。
排序的几个基本概念
排序算法的稳定性 判断标准:排序码相同的数据对
评价排序算法好坏的标准主要有两条:算法 执行所需要的时间和所需要的附加空间。 另外,算法本身的复杂程度也是需要考虑 的一个因素。
排序算法所需要的附加空间一般都不大,矛 盾并不突出。而排序是一种经常执行的一 种运算,往往属于系统的核心部分,因此 排序的时间开销是算法好坏的最重要的标 志。
– 排序亦称分类,是计算机进行数据处理的一 种基本运算,其功能是将一个数据元素的无 序序列调整为一个有序序列。目的是达到当 计算机中的数据经过排序后,提高工作效率
datatype other; } rectype; rectype R[n];
其中n为记录总数加1
–§2 插入排序
基本原理,每步将一个待排序的 对象,按其关键字大小,插入到前面 已经排好序的一组对象适当位置上, 直到对象全部插入为止。
直接插入排序(Insert Sort) 希尔排序(Shell Sort)
概述 插入排序 交换排序 选择排序 归并排序 分配排序 外排序
§1 内排序 (Sorting)?
简单地说,排序就是将一组杂乱无章的数 据按一定的规律排列起来(递增或递减)。
排序是计算机中经常遇到的操作,通常称 为分类或整序。
排序的几个基本概念
数据表(Data List) 待排序的数据对象的有限集
• 然后,又从R[0]到R[n-2]中又进行一趟交换 冒泡,这样一直进行下去,直到最后一个元 素R[0]或某一趟没有交换元素为止。
冒泡排序示例
i (0) (1) (2) (3) (4) (5) 21 25 49 25* 16 08
1 08 21 25 49 25* 16 2 08 16 21 25 49 25* 3 08 16 21 25 25* 49 4 08 16 21 25 25* 49
象在排序过程中是否保持前后次序不变。如 2, 2*,1, 排序后若为1, 2*, 2 则该排序方法是不稳定的。
内排序与外排序 区分标准:排序过程是否全部在
内存进行。
排序的时间开销 它是衡量算法好坏的最重要的标
志。通常用算法执行中的数据比较次数和数据移动 次数来衡量。
排序的方法有很多,但简单地判断那一种算 法最好,以便能够普遍序算法由两重循环组成,对于有n 个记录的排序,内循环表明完成一趟排序所需 进行的记录关键字间的比较和记录的后移。
若初始时关键字递增有序,这是最好情况。每 一趟排序中仅需进行一次关键字的比较,所以 总的比较次数为n-1。在while循环之前和之中, 至少要移动记录两次,所以总的比较次数为 2(n-1)。
08 16 21 25* 25 49
希尔排序算法
rectype R[n+d1];
int d[t]; do
SHELLSORT(rectype R[],int d[]){ h=d[k];
{ int i,j,k,h;
for (i=h+dl;i<n+dl;i++)
rectype temp;
{ temp=R[i];
n1
比较次数 的 (最 ni)大 n(n值 1)/2O(n2) i1 n1
移动次数 的 3最 (ni大 )3n值 (n1)/2O(n2) i1
冒泡排序方法是稳定的。
3.2 快速排序
快速排序的基本思想
在当前无序区R[l]到R[h]任意取出一个元素作 为比较的“基准”,以此为基准将当前的无 序序列划分为两个部分: 一部分元素中所有的元素排序码都小于基准 元素; 另一部分元素中所有的元素排序码都大于基 准元素,则基准元素所在的位置就是该元素 排序的最终位置; 然后同法依次对两部分元素进行分划,继续 进行下去,直到得到一个有序序列为止。
两种常见的交换排序
冒泡排序(Bubble Sort) 快速排序(Quick Sort)
3. 1 冒泡排序
冒泡排序的基本思想
• 首先依序比较n个待排序记录的一端开始, 依次两两比较排序码,只要是逆序,则交换, 这样完成一趟交换排序,结果就是将最大 (或最小)的记录交换到最后面(或最前 面);
希尔排序的基本过程
设待排序的对象序列有n个对象, 首先取一个整数gap<n作为间隔,将全 部对象分为gap个子序列,所有距离为 gap的对象放在同一个序列中,在每一 个子序列中分别施行直接插入排序,然 后缩小间隔gap,如取gap=gap/2,重 复上述的子序列划分和排序工作,直到 最后取gap为1为止。
若初始时关键字递减有序,这是最坏情况。这 时的记录比较和移动次数分别为:
n
比较次数的 i最 (n大 2)n (值 1)/2O(n2) i2
n
移动次数的 (i最 12大 )(n值 1)n (4)/2O(n2) i2
直接插入排序的稳定性
直接插入排序是一种稳定的排序方 法。
冒泡排序算法
•void bubblesort(R[])
• { for(i=0;i<n-2;i++)
• { flag=1;

for(j=n-1;j>=i;j++)

if (R[j+1].key<R[j].key)

{ t=R[j+1];

R[j+1]=R[j];

R[j]=t;

Flag=0; }

原理:关键字相同的两个对象,在 整个排序过程中,不会通过比较而 相互交换。
2.2 希尔(shell)排序
1959年由D.L. Shell提出,又称缩小 增量排序(Diminishing-increment sort) 。
基本思想:在插入排序中,只比较相 邻的结点,一次比较最多把结点移动 一个位置。如果对位置间隔较大距离 的结点进行比较,使得结点在比较以 后能够一次跨过较大的距离,这样就 可以提高排序的速度。

shell插入排序(缩小增量排序)
– 插入策略 二分插入排序

表插入排序

直接交换排序(冒泡排序)
– 交换策略

快速排序

直接选择排序
– 选择策略

堆排序
– 归并策略
– 分配策略 基数排序
为简单起见,数据的存储结构采用记 录数组形式。记录数组的类型说明如下:
typedef struct { keytype key;
希尔排序中gap的取法
• Shell最初的方案是 gap= n/2, gap=gap/2,直到gap=1.
• Knuth的方案是gap = gap/3+1 • 其它方案有:都取奇数为好;或
gap互质为好等等。
希尔排序的时间复杂度
对希尔排序的复杂度的分析很困难,在 特定情况下可以准确地估算关键字的比 较和对象移动次数,但是考虑到与增量 之间的依赖关系,并要给出完整的数学 分析,目前还做不到。
• 然后其余的记录同法进行两两比较,每一趟 都将较大(小)元素交换到最后(前)面, 一直进行下去,直到最后一个记录排完或没 有要交换的元素的时候为止。
3. 1 ,冒泡排序
冒泡排序的基本过程
• 首先从R[0]到R[n-1]对n个元素比较其排序码, 对逆序元素进行交换,完成一趟排序时,将 排序码值最到的元素几交换到最后一个位置, 即R[n-1],该过程相当于一趟冒泡;
希尔排序示例
i (0) (1) (2) (3) (4) (5) gap
21 25 49 25* 16 08
1 21 - - 25*
3
25 - - 16
49 - - 08
21 16 08 25* 25 49
2 21 - 08 - 25
2
16 - 25* - 49
08 16 21 25* 25 49
3 08 16 21 25* 25 49 1
2.1 直接插入排序(Insert Sort)
基本思想:当插入第i个对象时, 前面的V[0],V[1],…,V[i-1]已经排好序, 此时,用v[i]的关键字与V[i-1], V[i2],…的关键字顺序进行比较,找到插 入位置即将V[i]插入,原来位置上对 象向后顺移。
直接插入排序举例
i (0) (1) (2) (3) (4) (5) temp [21] 25 49 25* 16 08 25
– Kp1≤Kp2≤Kp3≤……≤Kpn – 或 Kp1≥Kp2≥Kp3≥……≥Kpn – 即成为 :{Rp1,Rp2,Rp3,……,Rpn} – 自然,不同的排序策略就得到不同的 排序过程; – 策略相同但排序所采用的排序方法不 同,都会有不同的排序算法。 – 常见的排序策略和方法有:
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