实验六各种排序方法的比较
一、实验目的
1．通过实验掌握排序的基本概念，对排序的稳定性及排序的时间复杂性有深刻的认识。
2．掌握各种排序方法的基本思想和算法实现。
3．能够灵活地选用某种排序方法解决问题。
二、实验要求
1．认真阅读和掌握本实验的参考程序。
2．保存程序的运行结果，并结合程序进行分析。
三、实验内容
编写一个程序，对所给的数据(程序中给出或通过键盘初始化均可)进行排序，要求尽可能多的选择不同的排序算法，并显示排序前和排序后的结果。
源程序：
#include
#define MAXSIZE 100
typedef int KeyType;/* 假定关键字类型为整数类型 */
typedef struct {
KeyType key;/* 关键字项 */
}DataType;/* 数据元素类型 */
typedef struct {
DataType r[MAXSIZE +1];/* r[0]闲置或充当前哨站*/
int length;/* 顺序表长度 */
}SqList;/* 顺序表类型 */
//直接插入排序
void StraightInsertSort(SqList *S)
{
int i,j;
for(i=2;i<=S->length;i++)
{ S->r[0]=S->r[i]; /*复制为哨兵*/
j= i-1;
while (S->r[0].key < S->r[j].key)
{
S->r[j+1]=S->r[j];
j-- ;
} /*记录后移*/
S->r[j+1]=S->r[0]; /*插入到正确位置*/
}
for(i=1;i<=S->length;i++)
printf("%d ",S->r[i].key);
printf("稳定");
}
//折半插入排序
void BinaryInsertSort(SqList *s)
{
int low,high,mid;int i,j;
for(i=2;i<=s->length;i++)
{
s->r[0]=s->r[i];//保存带插入元素
low=1;high=i-1;//设置初始区间
while(low { mid=(low+high)/2; if(s->r[0].key>=s->r[mid].key)//保证稳定性排序算法 else high=mid-1; } for(j=i-1;j>=low+1;j--)//low=high s->r[j+1]=s->r[j]; s->r[low+1]=s->r[0]; for(i=1;i<=s->length;i++) printf("%d ",s->r[i].key); printf("稳定"); } } //希尔排序 void ShellInsert(SqList *S,int gap) { /*一趟增量为gap的插入排序,gap为步长*/ int i,j; for(i=gap+1;i<=S->length;i++) if(S->r[i].key { /*小于时,需将r[i]插入有序表*/ S->r[0]=S->r[i]; /*为统一算法设置监视哨*/ for(j=i-gap;j>0 && S->r[0].key S->r[j+gap]=S->r[j]; /*记录后移*/ S->r[j+gap]=S->r[0]; /*插入到正确位置*/ } /* if */ } void ShellSort(SqList *S,int gaps[],int t) { /*按增量序列gaps[0,1…,t-1]对顺序表S作希尔排序*/ int k;int i; for(k=0;k ShellInsert(S,gaps[k]); for(i=1;i<=S->length;i++) printf("%d ",S->r[i].key); printf("不稳定"); /*一趟增量为gaps[k]的插入排序*/ } //冒泡排序 void BubbleSort(SqList *S) { /* 对顺序表S作冒泡排序 */ int i,j; for (i=1;i<=S->length-1;i++) /*进行n-1趟排序*/ { for (j= 2;j<=1+S->length-i; j++) { if (S->r[j].key < S->r[j-1].key) { S->r[0]=S->r[j]; /* S->r[j]与S->r[j-1]交换 */ S->r[j]=S->r[j-1]; S->r[j-1]=S->r[0]; } } } for(i=1;i<=S->length;i++) printf("%d ",S->r[i].key); printf("稳定"); } int QuickSort1 (SqList *S, int low, int high) { KeyType pivotkey; S->r[0]=S->r[low]; /*以子表的第一个记录作为轴值记录*/ pivotkey=S->r[low].key; /*取轴值记录关键字*/ while(low { while(low high--; S->r[low]=S->r[high]; /*将比轴值记录小的交换到低端*/ while (low low++; S->r[high]=S->r[low]; /*将比轴值记录大的交换到高端*/ } S->r[low]=S->r[0]; /*轴值（支点）记录到位*/ return low; /*返回轴值（支点）记录所在位置*/ } SqList* QuickSort(SqList *S,int low,int high) { /*对顺序表S中的子序列r[low…high]作快速排序*/ int pivotloc; if(low { pivotloc= QuickSort1 (S,low,high); /*将待排序序列一分为二*/ QuickSort(S,low,pivotloc-1); /*对小于轴值序列实现递归排序*/ QuickSort(S,pivotloc+1,high); /*对大于轴值序列实现递归排序*/ } return S; } //简单选择排序 void SelectSort(SqList *S) { int i,j,t;DataType tmp; for(i=1;i { for(j=i+1,t=i;j<=S->length;j++) { /* 在i开始的length-i+1条待排序记录中选关键字最小的记录 */ if (S->r[t].key>S->r[j].key) t=j; /* t中存放关键字最小的记录下标 */ } tmp=S->r[t]; S->r[t]=S->r[i]; S->r[i]=tmp; /* 关键字最小的记录与第i条记录交换 */ } for(i=1;i<=S->length;i++) printf("%d ",S->r[i].key); printf("不稳定"); } //合并排序 void Merge(DataType r[],DataType rf[],int u,int v,int t) { int i,j,k; for(i=u,j=v+1,k=u;i<=v&&j<=t;k++) { if(r[i].key<=r[i].key) rf[k]=r[i];i++; } else { rf[k]=r[j];j++; } } while(i<=v){rf[k++]=r[i++];} while(j<=t){rf[k++]=r[j++];} } void MSort(DataType p[],DataType p1[],int n,int t) { /* 将p[n…t]归并排序为p1[n…t] */ int m; DataType p2[MAXSIZE +1]; /*中间变量,存放部分排序结果*/ if (n==t) p1[n]=p[n]; /* p中只有一个元素,不需要进行归并操作 */ else { m=(n+t)/2; /*平分待排序的序列*/ MSort(p,p2,n,m); MSort(p,p2,m+1,t); Merge(p2,p1,n,m,t); } } void MergeSort(SqList *S) { /*对顺序表S作归并排序*/ int i; MSort(S->r,S->r,1,S->length); for(i=1;i<=S->length;i++) printf("%d ",S->r[i].key); printf("稳定"); } //主函数测试 void main() { //将顺序表中插入数据 SqList s;int a[11]={0,20,14,10,42,37,64,6,7,24,10};int gap[3]={5,3,1}; int i;int k;SqList *S; s.length=0; for(i=1;i<=10;i++) { s.r[i].key=a[i]; //插入元素,顺序表长度++ s.length++; } printf("下面为本程序的功能 129074157 刘伟开发\n"); printf("--------------------------\n"); printf("0：退出程序\n"); printf("1：直接插入排序\n"); printf("2：折半插入排序\n"); printf("3：shell排序\n"); printf("4：冒泡排序\n"); printf("--------------------------\n"); while(1) { scanf("%d",&k); switch(k) { case 0:exit(0);break; case 1: printf("直接插入排序 ");StraightInsertSort(&s);printf("\n");break; case 2: printf("折半插入排序 ");BinaryInsertSort(&s);printf("\n");break; case 3: printf("shell排序 ");ShellSort(&s,gap,3);printf("\n");break; case 4:printf("冒泡排序 "); BubbleSort(&s);printf("\n");break; case 5:printf("快速排序 "); { S=QuickSort(&s,1,10); for(i=1;i<=S->length;i++) printf("%d ",S->r[i].key); printf("不稳定"); printf("\n");break; } case 6:printf("简单选择排序 ");SelectSort(&s);printf("\n");break; case 7: printf("归并排序 ");MergeSort(&s);printf("\n");break; default:printf("输入数字错误\n"); } } } 运行效果： 实验总结： SqList s;s.length=0; for(i=1;i<=10;i++) { s.r[i].key=a[i]; //插入元素,顺序表长度++ s.length++; } 另外定义SqList s;不能定义*s;传到子函数中，传递的是地址&s,因为SqList *s是子函数的形参 排序算法 一、插入排序(Insertion Sort) 1. 基本思想： 每次将一个待排序的数据元素，插入到前面已经排好序的数列中的适当位置，使数列依然有序；直到待排序数据元素全部插入完为止。 2. 排序过程： 【示例】： [初始关键字] [49] 38 65 97 76 13 27 49 J=2(38) [38 49] 65 97 76 13 27 49 J=3(65) [38 49 65] 97 76 13 27 49 J=4(97) [38 49 65 97] 76 13 27 49 J=5(76) [38 49 65 76 97] 13 27 49 J=6(13) [13 38 49 65 76 97] 27 49 J=7(27) [13 27 38 49 65 76 97] 49 J=8(49) [13 27 38 49 49 65 76 97] Procedure InsertSort(Var R : FileType); //对R[1..N]按递增序进行插入排序, R[0]是监视哨// Begin for I := 2 To N Do //依次插入R[2],...,R[n]// begin R[0] := R[I]; J := I - 1; While R[0] < R[J] Do //查找R[I]的插入位置// begin R[J+1] := R[J]; //将大于R[I]的元素后移// J := J - 1 end R[J + 1] := R[0] ; //插入R[I] // end End; //InsertSort // 二、选择排序 1. 基本思想： 每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。 2. 排序过程： 【示例】： 初始关键字[49 38 65 97 76 13 27 49] 第一趟排序后13 ［38 65 97 76 49 27 49] 第二趟排序后13 27 ［65 97 76 49 38 49] 第三趟排序后13 27 38 [97 76 49 65 49] 第四趟排序后13 27 38 49 [49 97 65 76] 第五趟排序后13 27 38 49 49 [97 97 76] 《数据结构》实验报告排序实验题目： 输入十个数，从插入排序，快速排序，选择排序三类算法中各选一种编程实现。 实验所使用的数据结构内容及编程思路： 1. 插入排序：直接插入排序的基本操作是，将一个记录到已排好序的有序表中，从而得到一个新的，记录增一得有序表。 一般情况下，第i 趟直接插入排序的操作为：在含有i-1 个记录的有序子序列r[1..i-1 ]中插入一个记录r[i ]后，变成含有i 个记录的有序子序列r[1..i ]；并且，和顺序查找类似，为了在查找插入位置的过程中避免数组下标出界，在r [0]处设置哨兵。在自i-1 起往前搜索的过程中，可以同时后移记录。整个排序过程为进行n-1 趟插入，即：先将序列中的第一个记录看成是一个有序的子序列，然后从第2 个记录起逐个进行插入，直至整个序列变成按关键字非递减有序序列为止。 2. 快速排序：基本思想是，通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。 假设待排序的序列为{L.r[s] ,L.r[s+1],…L.r[t]}, 首先任意选取一个记录 （通常可选第一个记录L.r[s]）作为枢轴（或支点）（PiVOt ）,然后按下述原则重新排列其余记录：将所有关键字较它小的记录都安置在它的位置之前，将所有关键字较大的记录都安置在它的位置之后。由此可以该“枢轴”记录最后所罗的位置i 作为界线，将序列{L.r[s] ，… ，L.r[t]} 分割成两个子序列{L.r[i+1],L.[i+2], …,L.r[t]}。这个过程称为一趟快速排序，或一次划分。 一趟快速排序的具体做法是：附设两个指针lOw 和high ，他们的初值分别为lOw 和high ，设枢轴记录的关键字为PiVOtkey ，则首先从high 所指位置起向前搜索找到第一个关键字小于PiVOtkey 的记录和枢轴记录互相交换，然后从lOw 所指位置起向后搜索，找到第一个关键字大于PiVOtkey 的记录和枢轴记录互相 交换，重复这两不直至low=high 为止。 具体实现上述算法是，每交换一对记录需进行3 次记录移动(赋值)的操作。而实际上， 《几种排序算法的分析》 摘要: 排序算法是在C++中经常要用到的一种重要的算法。如何进行排序，特别是高效率的排序是是计算机应用中的一个重要课题。同一个问题可以构造不同的算法，最终选择哪一个好呢？这涉及如何评价一个算法好坏的问题，算法分析就是评估算法所消耗资源的方法。可以对同一问题的不同算法的代价加以比较，也可以由算法设计者根据算法分析判断一种算法在实现时是否会遇到资源限制的问题。排序的目的之一就是方便数据的查找。在实际生活中，应根据具体情况悬着适当的算法。一般的，对于反复使用的程序，应选取时间短的算法；对于涉及数据量较大，存储空间较小的情况则应选取节约存储空间的算法。本论文重点讨论时间复杂度。时间复杂度就是一个算法所消耗的时间。算法的效率指的是最坏情况下的算法效率。 排序分为内部排序和外部排序。本课程结业论文就内部排序算法（插入排序，选择排序，交换排序，归并排序和基数排序）的基本思想，排序步骤和实现算法等进行介绍。 本论文以较为详细的文字说明，表格对比，例子阐述等方面加以比较和总结，通过在参加数据的规模，记录说带的信息量大小，对排序稳定的要求，关键字的分布情况以及算法的时间复杂度和空间复杂度等方面进行比较，得出它们的优缺点和不足，从而加深了对它们的认识和了解，进而使自己在以后的学习和应用中能够更好的运用。 1.五种排序算法的实例： 1.1.插入排序 1.1.1.直接插入排序 思路：将数组分为无序区和有序区两个区，然后不断将无序区的第一个元素按大小顺序插入到有序区中去，最终将所有无序区元素都移动到有序区完成排序。 要点：设立哨兵，作为临时存储和判断数组边界之用。 实现： Void InsertSort(Node L[],int length) { Int i,j;//分别为有序区和无序区指针 for(i=1;i 各种排序算法的总结和比较 1 快速排序（QuickSort） 快速排序是一个就地排序，分而治之，大规模递归的算法。从本质上来说，它是归并排序的就地版本。快速排序可以由下面四步组成。 （1）如果不多于1个数据，直接返回。 （2）一般选择序列最左边的值作为支点数据。（3）将序列分成2部分，一部分都大于支点数据，另外一部分都小于支点数据。 （4）对两边利用递归排序数列。 快速排序比大部分排序算法都要快。尽管我们可以在某些特殊的情况下写出比快速排序快的算法，但是就通常情况而言，没有比它更快的了。快速排序是递归的，对于内存非常有限的机器来说，它不是一个好的选择。 2 归并排序（MergeSort） 归并排序先分解要排序的序列，从1分成2，2分成4，依次分解，当分解到只有1个一组的时候，就可以排序这些分组，然后依次合并回原来的序列中，这样就可以排序所有数据。合并排序比堆排序稍微快一点，但是需要比堆排序多一倍的内存空间，因为它需要一个额外的数组。 3 堆排序（HeapSort） 堆排序适合于数据量非常大的场合（百万数据）。 堆排序不需要大量的递归或者多维的暂存数组。这对于数据量非常巨大的序列是合适的。比如超过数百万条记录，因为快速排序，归并排序都使用递归来设计算法，在数据量非常大的时候，可能会发生堆栈溢出错误。 堆排序会将所有的数据建成一个堆，最大的数据在堆顶，然后将堆顶数据和序列的最后一个数据交换。接下来再次重建堆，交换数据，依次下去，就可以排序所有的数据。 Shell排序通过将数据分成不同的组，先对每一组进行排序，然后再对所有的元素进行一次插入排序，以减少数据交换和移动的次数。平均效率是O(nlogn)。其中分组的合理性会对算法产生重要的影响。现在多用D.E.Knuth的分组方法。 Shell排序比冒泡排序快5倍，比插入排序大致快2倍。Shell排序比起QuickSort，MergeSort，HeapSort慢很多。但是它相对比较简单，它适合于数据量在5000以下并且速度并不是特别重要的场合。它对于数据量较小的数列重复排序是非常好的。 5 插入排序（InsertSort） 插入排序通过把序列中的值插入一个已经排序好的序列中，直到该序列的结束。插入排序是对冒泡排序的改进。它比冒泡排序快2倍。一般不用在数据大于1000的场合下使用插入排序，或者重复排序超过200数据项的序列。 电子科技大学实验报告 课程名称：数据结构与算法 学生姓名： 学号： 点名序号： 指导教师： 实验地点：基础实验大楼 实验时间： 5月20日 2014-2015-2学期 信息与软件工程学院 实验报告（二） 学生姓名学号：指导教师： 实验地点：基础实验大楼实验时间：5月20日 一、实验室名称：软件实验室 二、实验项目名称：数据结构与算法—排序与查找 三、实验学时：4 四、实验原理： 快速排序的基本思想是：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（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（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。 二分法查找（折半查找）的基本思想： （1）确定该区间的中点位置：mid=（low+high）/2 min代表区间中间的结点的位置，low代表区间最左结点位置，high代表区间最右结点位置（2）将待查a值与结点mid的关键字（下面用R[mid].key）比较，若相等，则查找成功，否则确定新的查找区间： A)如果R[mid].key>a，则由表的有序性可知，R[mid].key右侧的值都大于a，所以等于a的关键字如果存在，必然在R[mid].key左边的表中,这时high=mid-1; B)如果R[mid].key 常见内部排序算法比较 排序算法是数据结构学科经典的内容，其中内部排序现有的算法有很多种，究竟各有什么特点呢？本文力图设计实现常用内部排序算法并进行比较。分别为起泡排序，直接插入排序，简单选择排序，快速排序，堆排序，针对关键字的比较次数和移动次数进行测试比较。 问题分析和总体设计 ADT OrderableList { 数据对象：D={ai| ai∈IntegerSet,i=1,2,…,n,n≥0} 数据关系：R1={〈ai-1，ai〉|ai-1, ai∈D, i=1,2,…,n} 基本操作： InitList(n) 操作结果：构造一个长度为n，元素值依次为1，2，…，n的有序表。Randomizel(d,isInverseOrser) 操作结果：随机打乱 BubbleSort( ) 操作结果：进行起泡排序 InserSort( ) 操作结果：进行插入排序 SelectSort( ) 操作结果：进行选择排序 QuickSort( ) 操作结果：进行快速排序 HeapSort( ) 操作结果：进行堆排序 ListTraverse(visit( )) 操作结果：依次对L种的每个元素调用函数visit( ) }ADT OrderableList 待排序表的元素的关键字为整数.用正序,逆序和不同乱序程度的不同数据做测试比较,对关键字的比较次数和移动次数(关键字交换计为3次移动)进行测试比较.要求显示提示信息,用户由键盘输入待排序表的表长(100-1000)和不同测试数据的组数(8-18).每次测试完毕,要求列表现是比较结果. 要求对结果进行分析. 详细设计 1、起泡排序 算法：核心思想是扫描数据清单，寻找出现乱序的两个相邻的项目。当找到这两个项目后，交换项目的位置然后继续扫描。重复上面的操作直到所有的项目都按顺序排好。 bubblesort(struct rec r[],int n) { int i,j; struct rec w; unsigned long int compare=0,move=0; for(i=1;i<=n-1;i++) for(j=n;j>=i+1;j--) { if(r[j].key 数据结构各种排序方法的综合比较 结论: 排序方法平均时间最坏时间辅助存储 简单排序O(n2) O(n2) O(1) 快速排序O(nlogn)O(n2)O(logn) 堆排序O(nlogn)O(nlogn)O(1) 归并排序O(nlogn)O(nlogn)O(n) 基数排序O(d(n+rd))O(d(n+rd))O(rd) PS:直接插入排序、冒泡排序为简单排序，希尔排序、堆排序、快速排序为不稳定排序 一、时间性能 按平均的时间性能来分，有三类排序方法： 时间复杂度为O(nlogn)的方法有：快速排序、堆排序和归并排序，其中以快速排序为最好；时间复杂度为O(n2)的有：直接插入排序、起泡排序和简单选择排序，其中以直接插入为 最好，特别是对那些对关键字近似有序的记录序列尤为如此； 时间复杂度为O(n)的排序方法只有，基数排序。 当待排记录序列按关键字顺序有序时，直接插入排序和起泡排序能达到O(n)的时间复杂度;而对于快速排序而言，这是最不好的情况，此时的时间性能蜕化为O(n2)，因此是应该尽量避免的情况。简单选择排序、堆排序和归并排序的时间性能不随记录序列中关键字的分布而改变。 二、空间性能 指的是排序过程中所需的辅助空间大小。 1. 所有的简单排序方法(包括：直接插入、起泡和简单选择)和堆排序的空间复杂度为O(1)； 2. 快速排序为O(logn)，为栈所需的辅助空间; 3. 归并排序所需辅助空间最多，其空间复杂度为O(n ); 4.链式基数排序需附设队列首尾指针，则空间复杂度为O(rd)。 三、排序方法的稳定性能 1. 稳定的排序方法指的是，对于两个关键字相等的记录，它们在序列中的相对位置，在排序之前和经过排序之后，没有改变。 2. 当对多关键字的记录序列进行LSD方法排序时，必须采用稳定的排序方法。 3. 对于不稳定的排序方法，只要能举出一个实例说明即可。 4. 快速排序和堆排序是不稳定的排序方法 实验七查找、排序的应用 一、实验目的 1、本实验可以使学生更进一步巩固各种查找和排序的基本知识。 2、学会比较各种排序与查找算法的优劣。 3、学会针对所给问题选用最适合的算法。 4、掌握利用常用的排序与选择算法的思想来解决一般问题的方法和技巧。 二、实验内容 [问题描述] 对学生的基本信息进行管理。 [基本要求] 设计一个学生信息管理系统，学生对象至少要包含：学号、姓名、性别、成绩1、成绩2、总成绩等信息。要求实现以下功能：1．总成绩要求自动计算； 2．查询：分别给定学生学号、姓名、性别，能够查找到学生的基本信息（要求至少用两种查找算法实现）； 3．排序：分别按学生的学号、成绩1、成绩2、总成绩进行排序（要求至少用两种排序算法实现）。 [测试数据] 由学生依据软件工程的测试技术自己确定。 三、实验前的准备工作 1、掌握哈希表的定义，哈希函数的构造方法。 2、掌握一些常用的查找方法。 1、掌握几种常用的排序方法。 2、掌握直接排序方法。 四、实验报告要求 1、实验报告要按照实验报告格式规范书写。 2、实验上要写出多批测试数据的运行结果。 3、结合运行结果，对程序进行分析。 五、算法设计 a、折半查找 设表长为n，low、high和mid分别指向待查元素所在区间的下界、上界和中点,key为给定值。初始时，令low=1,high=n,mid=(low+high)/2，让key与mid指向的记录比较， 若key==r[mid].key，查找成功 若key 《数据结构》实验报告一 学院：班级： 学号：姓名： 日期：程序名 一、上机实验的问题和要求： 顺序表的查找、插入与删除。设计算法，实现线性结构上的顺序表的产生以及元素的查找、插入与删除。具体实现要求： 1.从键盘输入10个整数，产生顺序表，并输入结点值。 2.从键盘输入1个整数，在顺序表中查找该结点的位置。若找到，输出结点的位置；若找 不到，则显示“找不到”。 3.从键盘输入2个整数，一个表示欲插入的位置i，另一个表示欲插入的数值x，将x插 入在对应位置上，输出顺序表所有结点值，观察输出结果。 4.从键盘输入1个整数，表示欲删除结点的位置，输出顺序表所有结点值，观察输出结果。 二、源程序及注释： #include 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 排序算法比较 主要容： 1)利用随机函数产生10000个随机整数，对这些数进行多种方法排序。 2）至少采用4种方法实现上述问题求解（可采用的方法有插入排序、希尔排序、起泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序），并把排序后的结功能果保存在不同的文件里。 3）给出该排序算法统计每一种排序方法的性能（以运行程序所花费的时间为准进行对比），找出其中两种较快的方法。 程序的主要功能： 1.随机数在排序函数作用下进行排序 2.程序给出随机数排序所用的时间。 算法及时间复杂度 （一）各个排序是算法思想： （1）直接插入排序：将一个记录插入到已排好的有序表中，从而得到一个新的，记录数增加1的有序表。 （2）冒泡排序：首先将第一个记录的关键字和第二个记录的关键字进行比较，若为逆序，则将两个记录交换，然后比较第二个记录和第三个记录的关键字。依此类推，直到第N-1和第N个记录的 关键字进行过比较为止。上述为第一趟排序，其结果使得关键字的最大纪录被安排到最后一个记录的位置上。然后进行第二趟起泡排序，对前N-1个记录进行同样操作。一共要进行N-1趟起泡排序。 （3）快速排序：通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，已达到整个序列有序。 （4）选择排序：通过N-I次关键字间的比较，从N-I+1个记录中选出关键字最小的记录，并和第I（1<=I<=N）个记录交换。 时间复杂度分析 10000个数据的时间比较： 程序源代码： /********************************************************************************************** package test; public class SortArray { private static final int Min = 1;//生成随机数最小值 private static final int Max = 10000;//生成随机数最大值 private static final int Length = 10000;//生成随机数组长度(测试的朋友建议不要超过40000,不然你要等很久,如果你电脑配置绝对高的情况下你可以再加个0试试) public static void main(String[] args) { System.out.println("数组长度："+Length+", Min："+Min+", Max："+Max); long begin; long end; int arr[] = getArray(Length); 实验四：查找与排序 【实验目的】 1.掌握顺序查找算法的实现。 2.掌握折半查找算法的实现。 【实验内容】 1.编写顺序查找程序，对以下数据查找37所在的位置。 5，13，19，21，37，56，64，75，80，88，92 2.编写折半查找程序，对以下数据查找37所在的位置。 5，13，19，21，37，56，64，75，80，88，92 【实验步骤】 1.打开VC++。 2.建立工程：点File->New，选Project标签，在列表中选Win32 Console Application，再在右边的框里为工程起好名字，选好路径，点OK->finish。 至此工程建立完毕。 3.创建源文件或头文件：点File->New，选File标签，在列表里选C++ Source File。给文件起好名字，选好路径，点OK。至此一个源文件就被添加到了你刚创建的工程之中。 4．写好代码 5．编译－＞链接－＞调试 #include "stdio.h" #include "malloc.h" #define OVERFLOW -1 #define OK 1 #define MAXNUM 100 typedef int Elemtype; typedef int Status; typedef struct { Elemtype *elem; int length; }SSTable; Status InitList(SSTable &ST ) { int i,n; ST.elem = (Elemtype*) malloc (MAXNUM*sizeof (Elemtype)); if (!ST.elem) return(OVERFLOW); printf("输入元素个数和各元素的值:"); scanf("%d\n",&n); for(i=1;i<=n;i++) { scanf("%d",&ST.elem[i]); } ST.length = n; return OK; } int Seq_Search(SSTable ST,Elemtype key) { int i; ST.elem[0]=key; for(i=ST.length;ST.elem[i]!=key;--i); return i; } int BinarySearch(SSTable ST,Elemtype key) { int low,high,mid; low=1; high=ST.length; .1 算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类： ?比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。 ?非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此也称为线性时间非比较类排序。 0.2 算法复杂度 0.3 相关概念 ?稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。 ?不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a 可能会出现在b 的后面。 ?时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。 ?空间复杂度：是指算法在计算机 内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。 1、冒泡排序（Bubble Sort） 冒泡排序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，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。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。 1.1 算法描述 ?比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个； ?对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在最后的元素应该会是最大的数； ?针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个； ?重复步骤1~3，直到排序完成。 1.2 动图演示 1.3 代码实现 ? 2、选择排序（Selection Sort） 选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理：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。 2.1 算法描述 n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下： ?初始状态：无序区为R[1..n]，有序区为空； ?第i趟排序(i=1,2,3…n-1)开始时，当前有序区和无序区分别为R[1..i-1]和R(i..n）。该趟排序从当前无序区中-选出关键字最小的记录R[k]，将它与无序区的第1个记录R交换，使R[1..i]和R[i+1..n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区； ?n-1趟结束，数组有序化了。 2.2 动图演示 2.3 代码实现 ? 实验六各种排序方法的比较 一、实验目的 1．通过实验掌握排序的基本概念，对排序的稳定性及排序的时间复杂性有深刻的认识。 2．掌握各种排序方法的基本思想和算法实现。 3．能够灵活地选用某种排序方法解决问题。 二、实验要求 1．认真阅读和掌握本实验的参考程序。 2．保存程序的运行结果，并结合程序进行分析。 三、实验内容 编写一个程序，对所给的数据(程序中给出或通过键盘初始化均可)进行排序，要求尽可能多的选择不同的排序算法，并显示排序前和排序后的结果。 #include while ((temp.key < pvector->record[j].key) && (j >= 0)) { pvector->record[j + 1] = pvector->record[j]; j--; } if (j != (i - 1)) pvector->record[j + 1] = temp; } } /*二分法插入排序*/ void binSort(SortObject * pvector) { int i, j, left, mid, right; RecordNode temp; for (i = 1; i < pvector->n; i++) { temp = pvector->record[i]; left = 0; right = i - 1; while (left <= right) { mid = (left + right) / 2; if (temp.key 各种排序法的比较 按平均时间将排序分为四类： （1）平方阶(O(n2))排序 一般称为简单排序，例如直接插入、直接选择和冒泡排序； （2）线性对数阶(O(nlgn))排序 如快速、堆和归并排序； （3）O(n1+￡)阶排序 ￡是介于0和1之间的常数，即0<￡<1，如希尔排序； （4）线性阶(O(n))排序 如桶、箱和基数排序。 各种排序方法比较： 简单排序中直接插入最好，快速排序最快，当文件为正序时，直接插入和冒泡均最佳。 影响排序效果的因素： 因为不同的排序方法适应不同的应用环境和要求，所以选择合适的排序方法 应综合考虑下列因素： ①待排序的记录数目n； ②记录的大小(规模)； ③关键字的结构及其初始状态； ④对稳定性的要求； ⑤语言工具的条件； ⑥存储结构； ⑦时间和辅助空间复杂度等。 不同条件下，排序方法的选择 (1)若n较小(如n≤50)，可采用直接插入或直接选择排序。 当记录规模较小时，直接插入排序较好；否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人，应选直接选择排序为宜。 (2)若文件初始状态基本有序(指正序)，则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜； (3)若n较大，则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序。 快速排序是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法，当待排序的关键字是随机分布时，快速排序的平均时间最短； 堆排序所需的辅助空间少于快速排序，并且不会出现快速排序可能出现的最坏情况。这两种排序都是不稳定的。 若要求排序稳定，则可选用归并排序。从单个记录起进行两两归并，排序算法并不值得提倡，通常可以将它和直接插入排序结合在一起使用。先利用直接插入排序求得较长的有序子文件，然后再两两归并之。因为直接插入排序是稳定的，所以改进后的归并排序仍是稳定的。 实验四——查找 一、实验目的 1.掌握顺序表的查找方法，尤其是折半查找方法； 2.掌握二叉排序树的查找算法。 二、实验内容 1.建立一个顺序表，用顺序查找的方法对其实施查找； 2.建立一个有序表，用折半查找的方法对其实施查找； 3.建立一个二叉排序树，根据给定值对其实施查找； 4.对同一组数据，试用三种方法查找某一相同数据，并尝试进行性能分析。 三、实验预习内容 实验一包括的函数有：typedef struct ，创建函数void create(seqlist & L)，输出函数void print(seqlist L)，顺序查找int find(seqlist L,int number)，折半查找int halffind(seqlist L,int number) 主函数main(). 实验二包括的函数有：结构体typedef struct，插入函数void insert(bnode * & T,bnode * S)，void insert1(bnode * & T)，创建函数void create(bnode * & T)，查找函数bnode * search(bnode * T,int number)，主函数main(). 四、上机实验 实验一： 1.实验源程序。 #include<> #define N 80 typedef struct { int number; umber; for(i=1;[i].number!=0;) { cin>>[i].name>>[i].sex>>[i].age; ++; cout< 常见经典排序算法 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 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 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各种排序算法比较
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几种排序算法分析
各种排序算法的总结和比较
实验报告-排序与查找
几种常见内部排序算法比较
数据结构各种排序方法的综合比较
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