C#_基本排序算法代码

C#_基本排序算法代码
C#_基本排序算法代码

// 算法冒泡排序bubble sorting

int t;

int[] a ={21,56,64,94,97,123};

for(int j =a.Length-1;j>0;j--)

{ for(int i =0;i

{ if(a[i]>a[i+1])

{ t =a[i];

a[i]=a[i+1];

a[i+1]=t;

} } }

for(int u =0;u

Console.WriteLine(a[u]); // 结果:21,56,64,94,97,123 //同时找最大最小

int temp;

int[] a={56,66,5,1230,87,95};

for(int i =0;i<(a.Length+1)/2;i++)

{ if(a[i]>a[a.Length-1-i])

{ temp =a[i];

a[i] =a[a.Length-1-i];

a[a.Length-1-i] =temp;

}

}

int max =a[a.Length-1],min =a[0];

for(int i=0;i<(a.Length+1)/2;i++)

{ if(min>a[i])

min =a[i];

}

for(int i =(a.Length+1)/2;i

{ if(max

max =a[i];

}

Console.WriteLine("{0},{1}",min,max); // 结果:5,1230 //基数排序

int[] a={1,5,9,7};

int[] b=new int[10];

for(int i=0;i

b[a[i]]=1;

for(int j=0;j

if(b[j]==1)

Console.WriteLine(j); // 结果:1,5,7,9

//插入排序

int[] r={12,2,6,65,42};

for(int i=1;i

{ int t;

t=r[i];

int j;

for(j=i-1;j>=0 && r[j]>t;j--)

{}

for(int k=i;k>j+1;k--)

r[k]=r[k-1];

r[j+1]=t;

}

for(int f=0;f

Console.WriteLine(r[f]); 结果:2,6,12,42,65 //QuickSort 快速排序

static void QuickSort(int[] a,int start,int end)

{ int i=start,j=end;

int pivot = a[i];

while(i

{ while(i

j--;

a[i] = a[j];

while(i

i++;

a[j]=a[i];

}

if(i>start)

QuickSort(a,start,i);

if(i

QuickSort(a,i+1,end);

}

static void Main(string[] args)

{ int[] x={87,56,5,13,5,12,};

QuickSort(x,0,x.Length-1);

for(int i=0;i

Console.WriteLine(x[i]);

} //结果:5,5,12,13,56,87

//MergeSort 归并排序

static void MergeSort(int[] a,int s,int e)

{ if(s>=e) return;

MergeSort(a,s,(s+e)/2);

MergeSort(a,(s+e)/2+1,e);

Merge(a,s,(s+e)/2,e);

}

static void Merge(int[] a,int s,int mid, int e)

{ int[] b=new int[a.Length];

for(int w=0;w

int i=s;

int j=mid+1;

int k=s;

while(i<=mid && j<=e)

{ if(b[i]

a[k++] = b[i++];

else

a[k++] = b[j++];

}

while(i<=mid)

a[k++] = b[i++];

while(j<=e)

a[k++] = b[j++];

}

static void Main(string[] args) {

int[] a={34,2,5,66,87,99};

MergeSort(a,0,a.Length-1);

for(int i=0;i

Console.WriteLine(a[i]); } // 结果:2,5,34,66,87,99

排序算法汇总(图解加程序代码)

排序算法汇总 第1节排序及其基本概念 一、基本概念 1.什么是排序 排序是数据处理中经常使用的一种重要运算。 设文件由n个记录{R1,R2,……,Rn}组成,n个记录对应的关键字集合为{K1,K2,……,Kn}。所谓排序就是将这n个记录按关键字大小递增或递减重新排列。b5E2RGbCAP 2.稳定性 当待排序记录的关键字均不相同时,排序结果是惟一的,否则排序结果不唯一。 如果文件中关键字相同的记录经过某种排序方法进行排序之后,仍能保持它们在排序之前的相对次序,则称这种排序方法是稳定的;否则,称这种排序方法是不稳定的。p1EanqFDPw 3.排序的方式 由于文件大小不同使排序过程中涉及的存储器不同,可将排序分成内部排序和外部排序两类。整个排序过程都在内存进行的排序,称为内部排序;反之,若排序过程中要进行数据的内、外存交换,则称之为外部排序。DXDiTa9E3d 内排序适用于记录个数不是很多的小文件,而外排序则适用于记录个数太多,不能一次性放人内存的大文件。 内排序是排序的基础,本讲主要介绍各种内部排序的方法。

按策略划分内部排序方法可以分为五类:插入排序、选择排序、交换排序、归并排序和分配排序。 二、排序算法分析 1.排序算法的基本操作 几乎所有的排序都有两个基本的操作: <1)关键字大小的比较。 <2)改变记录的位置。具体处理方式依赖于记录的存储形式,对于顺序型记录,一般移动记录本身,而链式存储的记录则通过改变指向记录的指针实现重定位。RTCrpUDGiT 为了简化描述,在下面的讲解中,我们只考虑记录的关键字,则其存储结构也简化为数组或链表。并约定排序结果为递增。5PCzVD7HxA 2.排序算法性能评价 排序的算法很多,不同的算法有不同的优缺点,没有哪种算法在任何情况下都是最好的。评价一种排序算法好坏的标准主要有两条:jLBHrnAILg <1)执行时间和所需的辅助空间,即时间复杂度和空间复杂度; <2)算法本身的复杂程度,比如算法是否易读、是否易于实现。 第2节插入排序 插入排序的基本思想是:每次将一个待排序的记录,按其关键字大小插入到前面已经排好序的记录集中,使记录依然有序,直到所有待排序记录全部插入完成。xHAQX74J0X 一、直接插入排序 1.直接插入排序的思想

C语言版的排序方法---基数排序

基数排序 #include #include //计数排序,npRadix为对应的关键字序列,nMax是关键字的范围。npData是具体要//排的数据,nLen是数据的范围,这里必须注意npIndex和npData对应的下标要一致//也就是说npIndex[1] 所对应的值为npData[1] int RadixCountSort(int* npIndex, int nMax, int* npData, int nLen) { //这里就不用说了,计数的排序。不过这里为了是排序稳定 //在标准的方法上做了小修改。 int* pnCount = (int*)m alloc(sizeof(int)* nMax); //保存计数的个数 for (int i = 0; i < nMax; ++i) { pnCount[i] = 0; } for (int i = 0; i < nLen; ++i) //初始化计数个数 { ++pnCount[npIndex[i]]; } for (int i = 1; i < 10; ++i) //确定不大于该位置的个数。 {

pnCount[i] += pnCount[i - 1]; } int * pnSort = (int*)m alloc(sizeof(int) * nLen); //存放零时的排序结果。 //注意:这里i是从nLen-1到0的顺序排序的,是为了使排序稳定。 for (int i = nLen - 1; i >= 0; --i) { --pnCount[npIndex[i]]; pnSort[pnCount[npIndex[i]]] = npData[i]; } for (int i = 0; i < nLen; ++i) //把排序结构输入到返回的数据中。 { npData[i] = pnSort[i]; } free(pnSort); //记得释放资源。 free(pnCount); return 1; } //基数排序 int RadixSort(int* nPData, int nLen) { //申请存放基数的空间 int* nDataRadix = (int*)m alloc(sizeof(int) * nLen);

C语言几种常见的排序方法

C语言几种常见的排序方法 2009-04-2219:55 插入排序是这样实现的: 首先新建一个空列表,用于保存已排序的有序数列(我们称之为"有序列表")。 从原数列中取出一个数,将其插入"有序列表"中,使其仍旧保持有序状态。 重复2号步骤,直至原数列为空。 插入排序的平均时间复杂度为平方级的,效率不高,但是容易实现。它借助了"逐步扩大成果"的思想,使有序列表的长度逐渐增加,直至其长度等于原列表的长度。 冒泡排序 冒泡排序是这样实现的: 首先将所有待排序的数字放入工作列表中。 从列表的第一个数字到倒数第二个数字,逐个检查:若某一位上的数字大于他的下一位,则将它与它的下一位交换。 重复2号步骤,直至再也不能交换。 冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序相同,也是平方级的,但也是非常容易实现的算法。 选择排序 选择排序是这样实现的: 设数组内存放了n个待排数字,数组下标从1开始,到n结束。 i=1 从数组的第i个元素开始到第n个元素,寻找最小的元素。 将上一步找到的最小元素和第i位元素交换。 如果i=n-1算法结束,否则回到第3步 选择排序的平均时间复杂度也是O(n²)的。 快速排序 现在开始,我们要接触高效排序算法了。实践证明,快速排序是所有排序算法中最高效的一种。它采用了分治的思想:先保证列表的前半部分都小于后半部分,然后分别对前半部分和后半部分排序,这样整个列表就有序了。这是一种先进的思想,也是它高效的原因。因为在排序算法中,算法的高效与否与列表中数字间的比较次数有直接的关系,而"保证列表的前半部分都小于后半部分"就使得前半部分的任何一个数从此以后都不再跟后半部分的数进行比较了,大大减少了数字间不必要的比较。但查找数据得另当别论了。 堆排序 堆排序与前面的算法都不同,它是这样的: 首先新建一个空列表,作用与插入排序中的"有序列表"相同。 找到数列中最大的数字,将其加在"有序列表"的末尾,并将其从原数列中删除。 重复2号步骤,直至原数列为空。 堆排序的平均时间复杂度为nlogn,效率高(因为有堆这种数据结构以及它奇妙的特征,使得"找到数列中最大的数字"这样的操作只需要O(1)的时间复杂度,维护需要logn的时间复杂度),但是实现相对复杂(可以说是这里7种算法中比较难实现的)。

排序算法

一、冒泡排序 冒泡排序(BubbleSort)的基本概念是:依次比较相邻的两个数,将小数放在前面,大数放在后面。即在第一趟:首先比较第1个和第2个数,将小数放前,大数放后。然后比较第2个数和第3个数,将小数放前,大数放后,如此继续,直至比较最后两个数,将小数放前,大数放后。至此第一趟结束,将最大的数放到了最后。在第二趟:仍从第一对数开始比较(因为可能由于第2个数和第3个数的交换,使得第1个数不再小于第2个数),将小数放前,大数放后,一直比较到倒数第二个数(倒数第一的位置上已经是最大的),第二趟结束,在倒数第二的位置上得到一个新的最大数(其实在整个数列中是第二大的数)。如此下去,重复以上过程,直至最终完成排序。 代码实现如下: 二、插入排序 插入排序的基本思想是每步将一个待排序的记录按其排序码值的大小,插到前面已经排好的文件中的适当位置,直到全部插入完为止。插入排序方法主要有直接插入排序和希尔排序。 直接插入排序具体算法描述如下: 1. 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序 2. 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描 3. 如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置 4. 重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置 5. 将新元素插入到下一位置中 6. 重复步骤2 伪码描述如下: 代码实现如下:

三、归并排序 归并排序是将两个或两个以上的有序子表合并成一个新的有序表。初始时,把含有n个结点的待排序序列看作由n个长度都为1的有序子表组成,将它们依次两两归并得到长度为2的若干有序子表,再对它们两两合并。直到得到长度为n的有序表,排序结束。 归并操作的工作原理如下: 1、申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列 2、设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置 3、比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置 4、重复步骤3直到某一指针达到序列尾 5、将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾 代码实现如下:

排序算法

排序的定义: 输入:n个数:a1,a2,a3,...,an 输出:n个数的排列:a1',a2',a3',...,an',使得a1'<=a2'<=a3'<=...<=an'。 In-place sort(不占用额外内存或占用常数的内存):插入排序、选择排序、冒泡排序、堆排序、快速排序。 Out-place sort:归并排序、计数排序、基数排序、桶排序。 当需要对大量数据进行排序时,In-place sort就显示出优点,因为只需要占用常数的内存。设想一下,如果要对10000个数据排序,如果使用了Out-place sort,则假设需要用200G的额外空间,则一台老式电脑会吃不消,但是如果使用In-place sort,则不需要花费额外内存。 stable sort:插入排序、冒泡排序、归并排序、计数排序、基数排序、桶排序。 unstable sort:选择排序(5 8 5 2 9)、快速排序、堆排序。 为何排序的稳定性很重要? 在初学排序时会觉得稳定性有这么重要吗?两个一样的元素的顺序有这么重要吗?其实很重要。在基数排序中显得尤为突出,如下:

算法导论习题8.3-2说:如果对于不稳定的算法进行改进,使得那些不稳定的算法也稳定?其实很简单,只需要在每个输入元素加一个index,表示初始时的数组索引,当不稳定的算法排好序后,对于相同的元素对index排序即可。 基于比较的排序都是遵循“决策树模型”,而在决策树模型中,我们能证明给予比较的排序算法最坏情况下的运行时间为Ω(nlgn),证明的思路是因为将n个序列构成的决策树的叶子节点个数至少有n!,因此高度至少为nlgn。 线性时间排序虽然能够理想情况下能在线性时间排序,但是每个排序都需要对输入数组做一些假设,比如计数排序需要输入数组数字范围为[0,k]等。 在排序算法的正确性证明中介绍了”循环不变式“,他类似于数学归纳法,"初始"对应"n=1","保持"对应"假设n=k成立,当n=k+1时"。 一、插入排序

常见经典排序算法(C语言)1希尔排序 二分插入法 直接插入法 带哨兵的直接排序法 冒泡排序 选择排序 快速排

常见经典排序算法(C语言) 1.希尔排序 2.二分插入法 3.直接插入法 4.带哨兵的直接排序法 5.冒泡排序 6.选择排序 7.快速排序 8.堆排序 一.希尔(Shell)排序法(又称宿小增量排序,是1959年由D.L.Shell提出来的) /* Shell 排序法*/ #include void sort(int v[],int n) { int gap,i,j,temp; for(gap=n/2;gap>0;gap /= 2) /* 设置排序的步长,步长gap每次减半,直到减到1 */ { for(i=gap;i= 0) && (v[j] > v[j+gap]);j -= gap ) /* 比较相距gap远的两个元素的大小,根据排序方向决定如何调换*/ { temp=v[j]; v[j]=v[j+gap]; v[j+gap]=temp; } }

} } 二.二分插入法 /* 二分插入法*/ void HalfInsertSort(int a[], int len) { int i, j,temp; int low, high, mid; for (i=1; i temp) /* 如果中间元素比但前元素大,当前元素要插入到中间元素的左侧*/ { high = mid-1; } else /* 如果中间元素比当前元素小,但前元素要插入到中间元素的右侧*/ { low = mid+1; } } /* 找到当前元素的位置,在low和high之间*/ for (j=i-1; j>high; j--)/* 元素后移*/ { a[j+1] = a[j]; } a[high+1] = temp; /* 插入*/ } }

C语言9种常用排序法

C语言9种常用排序法 1.冒泡排序 2.选择排序 3.插入排序 4.快速排序 5.希尔排序 6.归并排序 7.堆排序 8.带哨兵的直接插入排序 9.基数排序 例子:乱序输入n个数,输出从小到大排序后的结果1.冒泡排序 #include int main() { int i, j, n, a[100], temp; while(scanf("%d",&n)!=EOF) { for(i=0;i

for(i=0;ia[j+1]) //比较a[j]与a[j+1],使a[j+1]大于a[j] { temp = a[j+1]; a[j+1] = a[j]; a[j] = temp; } } } for(i=0;i int main() {

int i, j, n, a[100], t, temp; while(scanf("%d",&n)!=EOF) { for(i=0;ia[j]) t = j; } temp = a[i]; a[i] = a[t]; a[t] = temp; } for(i=0;i

几种排序算法的分析与比较--C语言

一、设计思想 插入排序:首先,我们定义我们需要排序的数组,得到数组的长度。如果数组只有一个数字,那么我们直接认为它已经是排好序的,就不需要再进行调整,直接就得到了我们的结果。否则,我们从数组中的第二个元素开始遍历。然后,启动主索引,我们用curr当做我们遍历的主索引,每次主索引的开始,我们都使得要插入的位置(insertIndex)等于-1,即我们认为主索引之前的元素没有比主索引指向的元素值大的元素,那么自然主索引位置的元素不需要挪动位置。然后,开始副索引,副索引遍历所有主索引之前的排好的元素,当发现主索引之前的某个元素比主索引指向的元素的值大时,我们就将要插入的位置(insertIndex)记为第一个比主索引指向元素的位置,跳出副索引;否则,等待副索引自然完成。副索引遍历结束后,我们判断当前要插入的位置(insertIndex)是否等于-1,如果等于-1,说明主索引之前元素的值没有一个比主索引指向的元素的值大,那么主索引位置的元素不要挪动位置,回到主索引,主索引向后走一位,进行下一次主索引的遍历;否则,说明主索引之前insertIndex位置元素的值比主索引指向的元素的值大,那么,我们记录当前主索引指向的元素的值,然后将主索引之前从insertIndex位置开始的所有元素依次向后挪一位,这里注意,要从后向前一位一位挪,否则,会使得数组成为一串相同的数字。最后,将记录下的当前索引指向的元素的值放在要插入的位置(insertIndex)处,进行下一次主索引的遍历。继续上面的工作,最终我们就可以得到我们的排序结果。插入排序的特点在于,我们每次遍历,主索引之前的元素都是已经排好序的,我们找到比主索引指向元素的值大的第一个元素的位置,然后将主索引指向位置的元素插入到该位置,将该位置之后一直到主索引位置的元素依次向后挪动。这样的方法,使得挪动的次数相对较多,如果对于排序数据量较大,挪动成本较高的情况时,这种排序算法显然成本较高,时间复杂度相对较差,是初等通用排序算法中的一种。 选择排序:选择排序相对插入排序,是插入排序的一个优化,优化的前提是我们认为数据是比较大的,挪动数据的代价比数据比较的代价大很多,所以我们选择排序是追求少挪动,以比较次数换取挪动次数。首先,我们定义我们需要排序的数组,得到数组的长度,定义一个结果数组,用来存放排好序的数组,定义一个最小值,定义一个最小值的位置。然后,进入我们的遍历,每次进入遍历的时候我们都使得当前的最小值为9999,即认为每次最小值都是最大的数,用来进行和其他元素比较得到最小值,每次认为最小值的位置都是0,用来重新记录最小值的位置。然后,进入第二层循环,进行数值的比较,如果数组中的某个元素的值比最小值小,那么将当前的最小值设为元素的值,然后记录下来元素的位置,这样,当跳出循环体的时候,我们会得到要排序数组中的最小值,然后将最小值位置的数值设置为9999,即我们得到了最小值之后,就让数组中的这个数成为最大值,然后将结果数组result[]第主索引值位置上的元素赋值为最小值,进行下一次外层循环重复上面的工作。最终我们就得到了排好序的结果数组result[]。选择排序的优势在于,我们挪动元素的次数很少,只是每次对要排序的数组进行整体遍历,找到其中的最小的元素,然后将改元素的值放到一个新的结果数组中去,这样大大减少了挪动的次序,即我们要排序的数组有多少元素,我们就挪动多少次,而因为每次都要对数组的所有元素进行遍历,那么比较的次数就比较多,达到了n2次,所以,我们使用选择排序的前提是,认为挪动元素要比比较元素的成本高出很多的时候。他相对与插入排序,他的比较次数大于插入排序的次数,而挪动次数就很少,元素有多少个,挪动次数就是多少个。 希尔排序:首先,我们定义一个要排序的数组,然后定义一个步长的数组,该步长数组是由一组特定的数字组成的,步长数组具体得到过程我们不去考虑,是由科学家经过很长时间计算得到的,已经根据时间复杂度的要求,得到了最适合希尔排序的一组步长值以及计算

十 大 经 典 排 序 算 法 总 结 超 详 细

数据挖掘十大经典算法,你都知道哪些? 当前时代大数据炙手可热,数据挖掘也是人人有所耳闻,但是关于数据挖掘更具体的算法,外行人了解的就少之甚少了。 数据挖掘主要分为分类算法,聚类算法和关联规则三大类,这三类基本上涵盖了目前商业市场对算法的所有需求。而这三类里又包含许多经典算法。而今天,小编就给大家介绍下数据挖掘中最经典的十大算法,希望它对你有所帮助。 一、分类决策树算法C4.5 C4.5,是机器学习算法中的一种分类决策树算法,它是决策树(决策树,就是做决策的节点间的组织方式像一棵倒栽树)核心算法ID3的改进算法,C4.5相比于ID3改进的地方有: 1、用信息增益率选择属性 ID3选择属性用的是子树的信息增益,这里可以用很多方法来定义信息,ID3使用的是熵(shang),一种不纯度度量准则,也就是熵的变化值,而 C4.5用的是信息增益率。区别就在于一个是信息增益,一个是信息增益率。 2、在树构造过程中进行剪枝,在构造决策树的时候,那些挂着几个元素的节点,不考虑最好,不然容易导致过拟。 3、能对非离散数据和不完整数据进行处理。 该算法适用于临床决策、生产制造、文档分析、生物信息学、空间数据建模等领域。 二、K平均算法

K平均算法(k-means algorithm)是一个聚类算法,把n个分类对象根据它们的属性分为k类(kn)。它与处理混合正态分布的最大期望算法相似,因为他们都试图找到数据中的自然聚类中心。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解,最终解的质量很大程度上取决于初始化的分组。由于该算法的速度很快,因此常用的一种方法是多次运行k平均算法,选择最优解。 k-Means 算法常用于图片分割、归类商品和分析客户。 三、支持向量机算法 支持向量机(Support Vector Machine)算法,简记为SVM,是一种监督式学习的方法,广泛用于统计分类以及回归分析中。 SVM的主要思想可以概括为两点: (1)它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分; (2)它基于结构风险最小化理论之上,在特征空间中建构最优分割超平面,使得学习器得到全局最优化,并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。 四、The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法,其核心是基于两阶段“频繁项集”思想的递推算法。其涉及到的关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支

简单的归并排序算法例子

import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Collections; import java.util.List; import java.util.Random; public class GuiBing { public static void main(String[] args) throws Exception { int datalength=1000000; GuiBing gui=new GuiBing(); int[] array1=gui.createArray(datalength); int[] array2=gui.createArray(datalength); Thread.sleep(20000); long startTime = System.nanoTime();//纳秒精度 long begin_freeMemory=Runtime.getRuntime().freeMemory(); int[] final_array=gui.guibing(array1,array2); boolean result=gui.testResult(final_array); long end_freeMemory=Runtime.getRuntime().freeMemory(); System.out.println("result===="+result); long estimatedTime = System.nanoTime() - startTime; System.out.println("elapsed time(纳秒精 度):"+estimatedTime/100000000.0); System.out.println("allocated memory:"+(begin_freeMemory-end_freeMemory)/1000.0+" KB"); Thread.sleep(20000); } /** * 显示数组的内容 * @param array */ private static void dispalyData(int[] array) { for(int i=0;i

选择排序的算法实现

课题:选择排序的算法实现 授课教师:钱晓峰 单位:浙江金华第一中学 一、教学目标 1.知识目标: (1)进一步理解和掌握选择排序算法思想。 (2)初步掌握选择排序算法的程序实现。 2.能力目标:能使用选择排序算法设计程序解决简单的问题。 3.情感目标:培养学生的竞争意识。 二、教学重点、难点 1. 教学难点:选择排序算法的VB程序实现。 2. 教学重点:对于选择排序算法的理解、程序的实现。 三、教学方法与教学手段 本节课使用教学辅助网站开展游戏竞技和其他教学活动,引导学生通过探究和分析游戏中的玩法,得出“选择排序”的基本思路,进而使用VB来实现该算法。让学生在玩游戏的过程中学到知识,然后再以这些知识为基础,组织学生进行又一个新的游戏。“从生活中来、到生活中去、寓教于乐”便是这堂课的主导思想。

四、教学过程

五、教学设计说明 在各种游戏活动、娱乐活动中,人们都会不知不觉地使用各种基础算法的思想来解决问题。通过这类课堂活动,可以帮助学生更加容易地理解和接受这些算法。“从生活中来、到生活中去、寓教于乐”便是这堂课的主导思想。

本节课以教学辅助网站为依托,以游戏活动“牛人争霸赛”为主线,将教学内容融入到游戏活动中,让学生从中领悟知识、学到知识,然后又把学到的知识应用到新的游戏活动中。 本节课所使用的教学辅助站点记录了每一个学生的学习任务的完成情况,通过这个站点,我们可以实时地了解每一个学生学习任务的完成情况,也解决了《算法与程序设计》课程如何进行课堂评价的问题。 本节课的重点和难点是对选择排序算法思想的理解和选择排序算法的程序实现。如何解决这两个难点是一开始就需要考虑的问题,本节课通过玩游戏的方式,让学生不知不觉地进入一种排序思维状态,然后引导学生分析玩游戏的步骤,这样就可以很顺畅地让学生体验到选择排序的算法思想。然后,进一步分析这种方法第I步的操作,让学生根据理解完成第二关的“流程图游戏”,这又很自然地引导学生朝算法实现的方向前进了一步,接着让学生分析游戏中完成的流程图,得出选择排序的程序。为了巩固学生的学习效果,最后以游戏的方式让学生巩固知识、强化理解。 六、个人简介 钱晓峰,男,中共党员,出生于1981年12月,浙江湖州人。2004年6月毕业于浙江师范大学计算机科学与技术专业,同年应聘到浙江金华第一中学任教信息技术课。在开展日常教学工作的同时,开设的校本课程《网站设计与网页制作》、《常用信息加密与解密》,深受学生好评;与此同时,还根据学校实际情况开发了《金华一中网络选课系统》、《金华信息学奥赛专题网》等网络应用程序;教学教研方面,也多次在省、市、学校的各项比赛中获奖。

c语言排序算法总结(主要是代码实现)

冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 #include void bubbleSort(int arr[], int count) { int i = count, j; int temp; while(i > 0) { for(j = 0; j < i - 1; j++) { if(arr[j] > arr[j + 1]) { temp = arr[j]; arr[j] = arr[j + 1]; arr[j + 1] = temp; } } i--; } } int main(int arc, char* const argv[]) { int arr[] = {5, 4, 1, 3, 6}; bubbleSort(arr, 5); int i; for(i = 0; i < 5; i++) printf("%4d", arr[i]); } 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。 #include int main() { int a[]={2,3,4,5,1,7,0,9}; int len=sizeof(a)/sizeof(a[0]); select_sort(a,len); for(int i=0;i a[ j]) min = j; //交换 if( min != i) { t = a[ min]; a[ min] = a[ i]; a[ i] = t; } } } 插入排序(Insertion Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列,对于 未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应

选择法排序的教学设计

VB 程序设计之十大算法-------“选择排序”教学设计 姓名:XXX 邮箱:XXX

本节课取自《Visual Basic 语言程序设计基础》,因本书中涉及到排序类的题型不多,而且知识点比较单一,例题没有很好的与控件结合起来,因此在课堂中将引入形式各样的题型,让学生通过读题、分步解题来掌握知识点,得出一类题型的解题规律,提高课堂教学的有效性。 【学情分析】 本课教学对象是中职二年级计算机应用技术专业班级,班级由33名同学组成。他们大部分突显出拿到编程题无从下手的窘况,缺乏分析问题的能力,由于英语底子薄,在编写代码方面有时即使知道该如何书写,但也总因为单词写错而影响整题得分。 【考纲分析】 对于这一算法,在考纲中只有这样一句话:“掌握选择排序法的编程方法”。但是对于这个知识点是高职高考中操作设计大分题,因此必须让学生引起高度的重视。例如在2016年的高职高考中,最后一题设计题16分就是关于排序题。【教学目标】 知识与技能 1.通过简单排序题,得出读题的方法和解题“三步走”模块化的概念。 2.能够将长代码进行分块化编写,从而解决复杂题型。 过程与方法 1.读题时学会抓住其中的关键字,知道解题思路 2.边讲边练的教学法,帮助学生自主学习 情感与态度 1.以简单易懂题入手,激发学生学习的热情,树立信心 2.培养学生处理复杂问题的耐心 【教学重点】 1.清楚选择排序的固定代码 2.对编程类题型形成“输入、处理、输出”三步走的概念 3.养成高职高考解题的规范性。 【教学难点】 1.能够学会捕捉题中的关键字 2.能够书写选择排序与控件相结合的代码 【教学方法】 分析法、举例法

数据结构经典算法 C语言版

//插入排序法 void InsertSort() { int s[100]; int n,m,j,i=0,temp1,temp2; printf("请输入待排序的元素个数:"); scanf("%d",&n); printf("请输入原序列:"); for (i=0; is[n-1]); s[n]=m; for (i=0; im) { temp1=s[i]; s[i]=m; for (j=i+1; j

//堆排序 static a[8] = {0,25,4,36,1,60,10,58,}; int count=1; void adjust(int i,int n) { int j,k,r,done=0; k = r = a[i]; j = 2*i; while((j<=n)&&(done==0)) { if(j=a[j]) done = 1; else { a[j/2] = a[j]; j = 2* j; } } a[j/2] = r; } void heap(int n) { int i,j,t; for(i =n/2;i>0;i--) adjust(i,n); printf("\n初始化成堆===> "); for(i = 1;i < 8;i++) printf("%5d",a[i]); for(i = n-1;i>0;i--) { t = a[i+1]; a[i+1] = a[1]; a[1] = t; adjust(1,i); printf("\n第%2d步操作结果===>",count++); for(j = 1;j<8;j++) printf("%5d",a[j]); } }

排序算法题目及其代码

排序算法题目及其代码 1、明明的随机数(Noip2006) 【问题描述】 明明想在学校中请一些同学一起做一项问卷调查,为了实验的客观性,他先用计算机生成了N个1到1000之间的随机整数(N≤100),对于其中重复的数字,只保留一个,把其余相同的数去掉,不同的数对应着不同的学生的学号。然后再把这些数从小到大排序,按照排好的顺序去找同学做调查。请你协助明明完成“去重”与“排序”的工作。 【输入文件】 输入文件random.in 有2行, 第1行为1个正整数,表示所生成的随机数的个数:N 第2行有N个用空格隔开的正整数,为所产生的随机数。 【输出文件】 输出文件random.out 也是2行,第1行为1个正整数M,表示不相同的随机数的个数。第2行为M个用空格隔开的正整数,为从小到大排好序的不相同的随机数。 【输入样例】 10 20 40 32 67 40 20 89 300 400 15 【输出样例】 8 15 20 32 40 67 89 300 400 【参考程序】 var n,s:byte; i,min,max,x:word; b:array[1..1000]of boolean; begin assign(input,'random.in');reset(input); assign(output,'random.out');rewrite(output); readln(n); fillchar(b,sizeof(b),false); min:=1000;max:=0;s:=0; for i:=1 to n do begin read(x); b[x]:=true; if xmax then max:=x; end; close(input); for i:=min to max do if b[i] then inc(s); writeln(s); for i:=min to max do if b[i] then write(i,' ');

各个排序算法及其代码

常见排序算法的实现(一)→插入排序 插入排序是最简单最直观的排序算法了,它的依据是:遍历到第N个元素的时候前面的N-1个元素已经是排序好的了,那么就查找前面的N-1个元素把这第N 个元素放在合适的位置,如此下去直到遍历完序列的元素为止。 算法的复杂度也是简单的,排序第一个需要1的复杂度,排序第二个需要2的复杂度,因此整个的复杂度就是 1 + 2 + 3 + …… + N = O(N ^ 2)的复杂度。[详细内容] void insert_sort(int s[],int n) { int i,j,temp; for(i=1;i=0&&s[j]>temp) { s[j+1]=s[j]; j--; } s[j+1]=temp; } } 常见排序算法的实现(二)→shell排序 shell排序是对插入排序的一个改装,它每次排序把序列的元素按照某个增量分成几个子序列,对这几个子序列进行插入排序,然后不断缩小增 量扩大每个子序列的元素数量,直到增量为一的时候子序列就和原先的待排列序列一样了,此时只需要做少量的比较和移动就可以完成对序列的排序 了。[详细内容] void shell_sort(int s[],int n) {//希尔 int d=0; int i,j,temp; for(d=n/2;d>=1;d/=2) { for(i=d;i=0&&s[j]>temp) { s[j+d]=s[j]; j=j-d; } s[j+d]=temp;

归并排序算法实现 (迭代和递归)

归并排序算法实现(迭代和递归)\递归实现归并排序的原理如下: 递归分割: 递归到达底部后排序返回: 最终实现排序: #include void merge(int *array, int low, int center, int high) { if(low >= high) return; int m = center - low + 1; int n = high - center; int L[m], R[n]; for(int i=0; i R[j]) array[k] = R[j++]; else array[k] = L[i++];

} while(i #include

选择排序法教案

选择排序法教案 教学目标: 掌握选择排序的算法,并会用选择排序法解决实际问题 教学重点: 选择排序算法的实现过程 教学难点: 选择排序算法的实际应用 教学过程: 一、引入 我们在实际生活中经常会产生一系列的数字,比如考试的成绩,运动会跑步的成绩,并对这些数据按一定的顺序排列得到我们所需要的数据,那么怎么样来实现这些排序呢?引入今天的课题。 二、新课 1.给出10个数,怎么实现排序呢? 78,86,92,58,78,91,72,68,35,74 学生回答:依次找出其中的最大数,找9次后能完成排序。 ●排第一个数时,用它和其后的所有数逐个进行比较,如果比其它数要大,则 进行交换,否则保持不变。经过一轮比较后,我们得到最大数,并置于第一位置。 相应的程序代码为: For i=2 to 10 if a(1)

a(i)=tmp end if next i 以此类推,我们得到一个通式,用于排第j个数For i=j+1 to 10 if a(j)

基于C语言的多种排序方法的实现

基于C语言地多种排序方法地实现 1 引言 1.1 课题背景 排序问题源远流长,一直是数学地重要组成部分.随着各种信息地快速更新,排序问题也走进了其他领域以及我们地日常生活.如何高效地排序一直困扰着我们. 1.2 课程设计目地 排序是数学地重要组成部分,工作量大是其存在地问题.如何高效地排序?本程序就是解决这个问题而设计.程序中,把数列储存在数组中,采用插入排序等十种排序方法对数组元素进行排序,高效地解决了排序问题.本软件开发地平台为最新地微软公司出版地市面最新系统Windows 2000,而且可以作为自身地运行平台非常广泛,包括 Windows 98/2000/XP/Vista等等. 1.3课程设计内容 本程序把对数列地排序转化为对数组元素地排序,用户可以根据自己地实际问题选择系统提供地七种排序方法地任意一种进行排序.程序通过自身地判断以及处理实现排序.程序最后输出每趟排序及初始排序结果. 2 系统分析与设计方案 2.1 系统分析 设计一个排序信息管理系统,使之能够操作实现以下功能: 1) 显示需要输入地排序长度及其各个关键字 2) 初始化输入地排序序列 3) 显示可供选择地操作菜单

4) 显示输出操作后地移动次数和比较次数 5) 显示操作后地新序列 5) 可实现循环继续操 2.2 设计思路 通过定义C语言顺序表来存储排序元素信息,构造相关函数,对输入地元素进行相应地处理. [2] 2.3 设计方案 设计方案如图2.1所示 图2.1 设计方案 具体流程见图2.2

图 2.2 程序流程图

3功能设计 3.1 SqList顺序表 其中包括顺序表长度,以及顺序表.源代码如下:[1] typedef struct { KeyType key。 //关键字项 InfoType otherinfo。 //其他数据项 }RedType。 typedef struct { RedType r[MaxSize+1]。 //r[0]作为监视哨 int length。 //顺序表长度 }SqList。 3.2 直接插入排序 直接插入排序是将一个记录插入到已排好序地有序表中,从而得到一个新地、记录数增1地有序表 图3.1 直接插入排序示意图 将第i个记录地关键字r[i].key顺序地与前面记录地关键字r[i-1].key,r[i-2].key,……,r[1].key进行比较,把所有关键字大于r[i].key地记录依次后移一位,直到关键字小于或者等于r[i].key地记录

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