数据结构课程讲义8ppt课件
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《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。
图
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

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)

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
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

.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
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

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。
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

} 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
精选ppt
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:
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: