冒泡排序算法精品PPT课件
排序ppt课件
在编写代码时，可以使用排序算法对数据进行排序，以提高代码执行效率。例如，在处理大量数据时，先对数据进行排序再进行处理可以显著提高处理速度。
01
02
03
04
CHAPTER
排序算法的优化
计数排序
通过统计数组中每个元素的出现次数，将数组分为若干子数组，然后对子数组进行排序，最后合并结果。计数排序适用于整数数组，尤其适用于小范围整数的排序。
基数排序
将数组中的元素按照位数分成若干个子数组，然后对每个子数组进行排序，最后合并结果。基数排序适用于整数和字符串的排序。
将数组分成若干个子数组，对每个子数组进行排序，最后合并结果。归并排序在合并过程中只涉及数据的移动，不涉及交换操作，因此交换次数较少。
归并排序
通过选择一个基准元素，将数组分成两部分，一部分比基准元素小，另一部分比基准元素大，然后递归地对这两部分进行排序。快速排序在内部递归调用时使用“分而治之”的策略，可以减少交换次数。
可读性和可维护性
良好的算法应该易于理解和实现，并且能够方便地进行修改和维护。
时间复杂度
衡量算法执行时间随数据规模增长的速度。常见的时间复杂度有O(n)、O(nlogn)、O(n^2)等。
空间复杂度
衡量算法所需额外空间的大小。常见的空间复杂度有O(1)、O(元素在原始序列中相邻，则在排序后的序列中它们的位置也相邻。稳定的排序算法有冒泡排序、插入排序、归并排序等。
桶排序
插入排序
05
CHAPTER
排序算法的复杂度分析
O(n)：如计数排序、基数排序
O(n^2)：如冒泡排序、插入排序
概念：时间复杂度是衡量排序算法执行时间随数据量增长而增长的速率。
O(nlogn)：如归并排序、快速排序
C语言--常见排序算法
49
2 j 49
08
0
25* 3 49 25
16 4
21
5
08
25
25*
16
21
i k 49
j 25* 25
08
25
25*
16
21
算法实例：
1.1.5 选择排序
49 2
08 0
25 1 i
25* 3
16 4 k
21 5 j 21 16
k 指示当前序列中最小者
算法实现：
08 5 temp
16 21 25 25* 49 08 0 1 2 3 4 5
算法实现：
1.1.3 直接插入排序
void InsertSort (int r[ ], int n ) { // 假设关键字为整型，放在向量r[]中 int i, j, temp; for (i = 1;i< n;i++ ) { temp = r[i]; for(j = i;j>0;j- -) {//从后向前顺序比较，并依次后移 if ( temp < r[j-1] ) r[j] = r[j-1]; else break; } r[j] = temp; } }
输入n 个数给a[1] 到 a[n]
for j=1 to n-1
for i=1 to n-j
真 a[i]>a[i+1]
a[i]a[i+1]
输出a[1] 到 a[n]
main() { int a[11],i,j,t; printf("Input 10 numbers:\n"); for(i=1;i<11;i++) scanf("%d",&a[i]); printf("\n"); 假 for(j=1;j<=9;j++) for(i=1;i<=10-j;i++) if(a[i]>a[i+1]) {t=a[i]; a[i]=a[i+1]; a[i+1]=t;} printf("The sorted numbers:\n"); for(i=1;i<11;i++) printf("%d ",a[i]); }
冒泡排序算法 (二)公开课课件教案教学设计
If a(j) > a(j + 1) Then t = a(j): a(j) = a(j + 1): a(j + 1) = t flag = True End If Next j If Not flag Then Exit Do _R_=__R_-_1_________ flag=false Forj=R TO L+'向1 s左te冒p泡-1 If a(j) < a(j - 1) Then t = a(j): a(j) = a(j - 1): a(j - 1) = t flag = True End If Next j If Not flag Then Exit Do L__=__L_+_1 flag As Boolean 'flag标记是否发生了交换操作
For i = n To 2 Step -1 'i表示待排序区间右边界
flag =False For j = 1 To i - 1 '从左向右扫描
如何判断数组
If a( j) > a( j + 1) Then
已经有序？
t= flag
关注点： 1.推泡泡的方向：向左还是向右？ 2.哪个边界在移动？谁表示该边界？ 3. 防止数组越界：a(j+1)还是a(j-1)？
学习内容
D
学习内容Dim L As Integer, R As Integer, flag As Boolean
L = 1: R = n Do While L < R
3.可以使用提前结束循环和双向冒泡排序来提高排序的效率。
选择排序与冒泡排序比较：
冒泡排序法
冒泡排序，是指计算机的一种排序方法，它的时间复杂度为O（n^2），虽然不及堆排序、快速排序的O（nlogn，底数为2），但是有两个优点：1.“编程复杂度”很低，很容易写出代码；2.具有稳定性，这里的稳定性是指原序列中相同元素的相对顺序仍然保持到排序后的序列，而堆排序、快速排序均不具有稳定性。
不过，一路、二路归并排序、不平衡二叉树排序的速度均比冒泡排序快，且具有稳定性，但速度不及堆排序、快速排序。
冒泡排序是经过n-1趟子排序完成的，第i趟子排序从第1个数至第n-i个数，若第i个数比后一个数大（则升序，小则降序）则交换两数冒泡排序（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。
由于在排序过程中总是小数往前放，大数往后放，相当于气泡往上升，所以称作冒泡排序。
用二重循环实现，外循环变量设为i，内循环变量设为j。
外循环重复9次，内循环依次重复9，8，...，1次。
每次进行比较的两个元素都是与内循环j有关的，它们可以分别用a[j]和a[j+1]标识，i的值依次为1,2,...,9，对于每一个i,j的值依次为1,2,...10-i。
产生在许多程序设计中，我们需要将一个数列进行排序，以方便统计，而冒泡排序一直由于其简洁的思想方法而倍受青睐。
排序过程设想被排序的数组R[1..N]垂直竖立，将每个数据元素看作有重量的气泡，根据轻气泡不能在重气泡之下的原则，从下往上扫描数组R，凡扫描到违反本原则的轻气泡，就使其向上"漂浮"，如此反复进行，直至最后任何两个气泡都是轻者在上，重者在下为止。
冒泡排序方法
冒泡排序方法冒泡排序是一种简单而基本的排序算法，它的原理是通过相邻元素的比较和交换来实现排序。
冒泡排序的思想是，每一轮遍历比较相邻的两个元素，如果它们的顺序错误就交换位置，将较大的元素往后移动。
通过多轮的遍历，最终将最大的元素移到了最后。
这个过程类似于气泡从水底冒到水面的过程，因此得名冒泡排序。
冒泡排序的实现非常简单，可以用几行代码来完成。
首先，我们需要一个待排序的数组。
然后，使用两个嵌套的循环来遍历数组，外层循环控制轮数，内层循环用于比较相邻元素并交换位置。
具体步骤如下：1. 遍历数组，比较相邻元素的大小。
2. 如果前一个元素大于后一个元素，则交换它们的位置。
3. 继续遍历，直到最后一个元素。
4. 重复上述步骤，直到所有元素都排好序。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n是数组的长度。
由于需要多次遍历和交换元素，冒泡排序在处理大规模数据时效率较低。
然而，冒泡排序的优点是实现简单、易于理解和调试，适用于小规模数据的排序。
冒泡排序的应用场景比较有限，一般用于教学和理解排序算法的基本原理。
在实际应用中，更常用的是其他高效的排序算法，例如快速排序、归并排序和堆排序等。
这些算法的时间复杂度更低，能够更快速地排序大规模数据。
冒泡排序在某些特殊情况下也可以优化。
例如，如果在一轮遍历中没有发生交换操作，说明数组已经完全有序，就可以提前结束排序。
这种优化策略称为“提前终止”。
此外，可以通过设置一个标志位来记录每轮遍历是否发生交换，如果没有交换则说明排序已经完成，也可以提前结束。
总结一下，冒泡排序是一种简单而基础的排序算法，通过多轮的相邻元素比较和交换来实现排序。
虽然其时间复杂度较高，但实现简单易懂。
在实际应用中，我们更常使用其他高效的排序算法来处理大规模数据。
对于理解排序算法的基本原理和教学目的，冒泡排序仍然是一个很好的选择。
冒泡法排序
• 冒 泡 法 排 序 流 程 图
Y
A(j)<A(j+1) Y 交换A(j)和A(j+1)的值
j=j+1 j<n-i N i=i+1
N
i>n-1 Y 输出排序结果 结束
N
• 程序代码
控 制 共 需 几 轮 排 序
Dim A(4) As Integer Dim i, j, t, k As Integer For k = 0 To 4 A(k) = Val(InputBox(“请输入第” & k + 1 & “个学生成绩： ")) Next k For i = 1 To 4 输入语 For j = 0 To 4 - i 句 If A(j) < A(j + 1) Then t = A(j) A(j) = A(j + 1) 数值交 A(j + 1) = t 换 End If Next j Next i For k = 0 To 4 Print A(k) Next k 输出语 句
90
440 478
460
• 算法分析—从大到小排序：
对相邻两个数进行比较，将较大的调到前面，
两两比较一轮之后，最小的一个数被放置在 最后面；接着从头开始重复执行以上操作， 次小的数被放置在倒数第二位，依次类推， 数列由后往前逐渐成型。
• 冒泡法第一轮：
使最小的数放在最后一个位置上
第1次
第2次
冒泡法排序算法
任课教师 訾振辉
• 排序的概念
所谓排序，就是指将一个无序序列排列成一
个有序序列的过程。
• 生活中大家常见的排序有哪些？
队列排序
成绩排序
冒泡排序算法
冒泡排序算法冒泡排序是一种经典的排序算法，其思想是通过相邻元素之间的比较和交换来实现排序。
在排序的过程中，较大的元素不断地往后移动，类似于“冒泡”的过程，故称为冒泡排序。
冒泡排序算法的思想非常简单，可以用几行伪代码描述出来：1.从数组的第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素，如果前一个元素比后一个元素大，则交换它们的位置。
2.继续对数组的下一个元素进行比较，重复以上操作，直到达到数组的末尾。
3.重复以上操作，直到整个数组排序完成，即没有需要交换的元素。
冒泡排序算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n表示需要排序的元素的个数。
在实际应用中，冒泡排序算法的效率较低，并不能满足大规模数据的排序需求。
然而，对于小规模的数据排序，冒泡排序算法仍然具有一定的优势。
此外，冒泡排序算法的实现过程简单容易理解，是学习排序算法的入门课程。
下面我们对冒泡排序算法进行详细的分析和讨论，并对其应用场景和改进方法进行探讨。
一、冒泡排序算法实现过程冒泡排序算法的实现过程非常简单，可以分为以下几个步骤：1.定义一个长度为n的数组a，用于存储需要排序的元素。
2.利用嵌套循环，对数组a进行遍历，外层循环控制排序的轮数，内层循环控制每轮比较的次数。
3.在每一轮比较中，依次比较相邻的两个元素。
如果前一个元素比后一个元素大，则交换它们的位置。
4.每一轮比较结束后，数组a中最大的元素被放在了数组a的最后一个位置。
5.重复以上步骤，直到整个数组a排序完成。
具体实现过程如下所示：```void bubble_sort(int a[], int n){ int i, j, temp;for(i=0; i<n-1; i++){for(j=0; j<n-i-1; j++){if(a[j]>a[j+1]){temp = a[j];a[j] = a[j+1];a[j+1] = temp;}}}}```上述代码定义了一个名为bubble_sort的函数，用于对一个整型数组a进行冒泡排序。
《数据结构排序》PPT课件
讨论：若记录是链表结构，用直接插入排序行否？折半插入 排序呢？
答：直接插入不仅可行，而且还无需移动元素，时间效率更 高！但链表无法“折半”！
折半插入排序的改进——2-路插入排序见教材P267。 （1）基本思想： P267 （2）举 例：P268 图10.2 （3）算法分析：移动记录的次数约为n2/8
13 20 39 39 42 70 85
i=8
0
1
2
3
4
5
6
7
8
Hj
折半插入排序的算法分析 • 折半查找比顺序查找快，所以折半插入排序
就平均性能来说比直接插入排序要快。
• 在插入第 i 个对象时，需要经过 log2i +1
次关键码比较，才能确定它应插入的位置。 • 折半插入排序是一个稳定的排序方法。
for ( j=i-1；j>=high+1；--j) L.r [j+1] = L.r [j]；// 记录
后移
L.r [high+1] = L.r [0]；
// 插入
} // for
} // BInsertSort
初始
30 13 70 85 39 42 6 20
012345678
i=2 13
30
13
数逐渐变多，由于前面工作的基础，大多数对象已基本有 序，所以排序速度仍然很快。
时间效率： O(n1.25）～O（1.6n1.25）——经验公式
空间效率：O（1）——因为仅占用1个缓冲单元 算法的稳定性：不稳定——因为49*排序后却到了49的前面
希尔排序算法（主程序）
参见教材P272
void ShellSort(SqList &L，int dlta[ ]，int t){
算法初步算法案例ppt
搜索算法案例分析
顺序搜索
详细描述了顺序搜索的基本思想、算法步骤和时间复杂 度分析。
二分搜索
详细描述了二分搜索的基本思想、算法步骤和时间复杂 度分析。
图算法案例分析
最短路径算法
详细描述了Dijkstra算法和Bellman-Ford算法的基本 思想、算法步骤和时间复杂度分析。
最小生成树算法
详细描述了Prim算法和Kruskal算法的基本思想、算 法步骤和时间复杂度分析。
详细描述
给定一个整数数组，求出该数组中最大的 子段和。子段和是指数组中连续的若干个 元素相加得到的和。这个问题可以通过构 建状态转移方程，利用动态规划的方法求 解。
旅行商问题
总结词
这是一个经典的NP完全问题，通过使用动 态规划的方法，可以求解最优解。
详细描述
旅行商问题是一个经典的NP完全问题，给 定一组城市和每对城市之间的距离，寻找一 条最短路径，使得旅行商能够遍历所有城市 并回到原点。这个问题可以使用动态规划的
Floyd-Warshall算法
总结词
Floyd-Warshall算法是一种用于解决任 意两点间最短路径问题的图算法。
VS
详细描述
Floyd-Warshall算法用于计算图中所有节 点对之间的最短路径。它采用动态规划的 思想，通过逐步更新距离矩阵来找到最短 路径。算法的主要步骤包括初始化距离矩 阵、逐步更新距离矩阵和输出最短路径。
0-1背包问题
总结词
这是一个经典的动态规划问题，通过构建状态转移方程，寻找最优解。
详细描述
0-1背包问题是一种常见的最优化问题，给定一组物品，每个物品都有自己的 重量和价值，物品只能取或者不放，目标是在不超过背包总重量的前提下， 使得背包中物品的总价值最大。
数据结构与算法(12)：排序
int[] data = new int[] {10,30,20,60,40,50};
mergesort(data);
for(int i:data) {
System.out.println(i);
}
}
public static void mergesort(int[] arr){
sort(arr, 0, arr.length-1);
例例如，假设有这样一一组数[ 13 14 94 33 82 25 59 94 65 23 45 27 73 25 39 10 ]，如果我们以步⻓长 为5开始进行行行排序，我们可以通过将这列列表放在有5列列的表中来更更好地描述算法，这样他们就应该 看起来是这样：
13 14 94 33 82 25 59 94 65 23 45 27 73 25 39 10
坏的情况下，移动次数为n(n − 1)/2
冒泡排序的时间复杂度为O(n2)。冒泡排序不不需要辅助存储单元，其空间复杂度为O(1)。如果关
键字相等，则冒泡排序不不交换数据元素，他是一一种稳定的排序方方法。
时间复杂度：最好O(n)；最坏O(n2)；平均O(n2) 空间复杂度：O(1)
稳定性：稳定
二二、选择排序（Selection Sort）
排好序时，元素的移动次数为0。当每一一趟都需要移动数据元素时，总的移动次数为n − 1
选择排序的时间复杂度为O(n2)。选择排序不不需要辅助的存储单元，其空间复杂度为O(1)。选择
排序在排序过程中需要在不不相邻的数据元素之间进行行行交换，它是一一种不不稳定的排序方方法。
时间复杂度：O(n2) 空间复杂度：O(1)
地方方增量量和差值都是delta temp = arr[j-delta]; arr[j-delta] = arr[j]; arr[j] = temp;