数据结构
逻辑结构（关系）：
（1）集合：集合中任何两个结点之间都没有逻辑关系，组织形式松散。
（2）线性结构：元素之间存在着一对一的关系。依次排列形成一条“锁链”。
（3）树形结构：数据元素之间存在着一对多的关系，具有分支、层次特性。
（4）图状结构：数据元素之间存在多对多的关系，元素之间互相缠绕，具有网络特性。
存储结构：逻辑结构及数据元素在计算机中的表示。
（1）顺序存储方式（向量存储）、
（2）链式存储方式
（3）索引存储方式
（4）散列存储方式
抽象数据类型：一个数学模型和定义在这个数学模型的一组操作。
抽象的含义：
★．范围广包括已存在的数据类型和用户自定义数据类型
★★．实现方法不同，但数学特性相同—数学抽象特性
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
数据结构
数据结构就是要研究数据之间的结构关系。具体来说，它包括数据的逻辑结构和物理结构，以及在这些结构上定义的相应的运算。
按照某种逻辑结构组织的一组数据，按一定的存储方式将它们映射到计算机的存储器中，并且在这些数据上定义了一个运算的集合运算的结果保持原来的结构。
结构
结构是指同一数据对象中各数据元素之间存在的关系。
数据结构课程研究的主要内容
【1】研究数据元素之间的客观联系。（逻辑结构）
【2】研究具有某种逻辑关系的数据在计算机存储器内的存储方式。（存储结构）
【3】研究如何在数据的各种结构。（逻辑的和物理的）的基础上对数据实施一系列有效的基本操作。
数据结构举例
例1：一系列整数，我们可以用算术运算“+、—、*、/”等进行运算，此时数据对象是整数集合，那么，数据对象整数再加上“+、—、*、/”等符号的运算就构成了一个数据结构的定义。
数据结构课程研究的主要内容
主要内容可以归纳为三个层次五个要素：
三个层次：抽象实现评价
五个要素：逻辑结构存储结构基本运算算法不同结构的比较及分析
3.算法及算法评价
算法概念
解决问题的方法和步骤，指为解决一个或一类问题给出的一个确定的、有限长的操作序列。
算法特性：【1】有穷性
【2】确定性
【3】可行性
【4】有输入
【5】有输出
算法描述：
【1】程序设计语言描述的算法
【2】伪语言算法
【3】非形式算法（自然语言算法）
算法评价：
【1】算法的正确性
【2】算法是否易读、易改、易写
【3】算法执行速度——较高时间效率
【4】算法所占空间——辅助存储量
算法效率的度量:
时间复杂度：假如随着问题规模n的增长，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，则记作T（n）=O(f(n)),称T（n）为算法的时间复杂性频度统计法：以语句执行的次数的多少作为算法的时间量度的分析方法称为频度统计法。
一条语句的频度是指该语句被执行的次数，而整个算法的频度是指算法中所有语句的频度之和。
例如：
1）X=X+1机器只执行一次，则它的频度为一次，
f(n)=1执行时间复杂度为O（1）。
2）For(i=1;i<=n;i++)其语句执行n次，频度为n次，执行时
间与n成正比，f(n)=n，复杂度为O(n)。
X=X+1
3）For(i=1;i<=n;i++)其语句执行次，频度为次。执行时间与
成正比，f(n)=，复杂度为O()。
For(j=1;j<=n;j++)
X=X+1
关于符号O的数学定义
当n→∞时，有f(n)/g(n)=常数≠0，
则称函数f(n)与g(n)同阶，或者说，f(n)与g(n)同一个数量级，记作
f(n)=O(g(n))
称上式为算法的时间复杂度，或称该算法的时间复杂度为O(g(n))。其
中，n为问题的规模(大小)的量度。
lim(f(n)/g(n))=lim((2n*n*n+3n*n+2n+1)/n*n*n)=2
n→∞n→∞
算法的时间复杂度为O(n*n*n)
空间复杂度
假如随着问题规模n的增长，算法执行所需存储量的增长率和g(n)
的增长率相同，则记作S(n)=O(g(n))，称S(n)为算法的空间复杂性。
算法的存储空间：Ⅰ、输入数据所占的空间
Ⅱ、程序本身所占的空间
Ⅲ、辅助变量所占的空间
时间频度
一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。
计算方法
1.一般情况下，算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f(n)，因此，算法的时间复杂度记做：T(n)=O(f(n))
分析：随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和f(n)的增长率成正比，所以f(n)越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。
2.在计算时间复杂度的时候，先找出算法的基本操作，然后根据相应的各语句确定它的执行次数，再找出T(n)的同数量级（它的同数量级有以下：1，log(2)n，n，n log(2)n，n的平方，n的三次方，2的n次方，n!），找出后，f(n)=该数量级，若T(n)/f(n)求极限可得到一常数c，则时间复杂度T(n)=O(f(n))整个算法的执行时间与基本操作重复执行的次数成正比。基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数f(n)，于是算法的时间量度可以记为：T(n)= O(f(n))
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。
数据结构各种排序算法总结 2009-08-19 11:09 计算机排序与人进行排序的不同：计算机程序不能象人一样通览所有的数据，只能根据计算机的"比较"原理，在同一时间内对两个队员进行比较，这是算法的一种"短视"。 1. 冒泡排序 BubbleSort 最简单的一个 public void bubbleSort() { int out, in; for(out=nElems-1; out>0; out--) // outer loop (backward) for(in=0; in swap(out, min); // swap them } // end for(out) } // end selectionSort() 效率：O(N2) 3. 插入排序 insertSort 在插入排序中，一组数据在某个时刻实局部有序的，为在冒泡和选择排序中实完全有序的。 public void insertionSort() { int in, out; for(out=1; out 数据结构实验总结报告 李博杰PB10000603 一、调试过程中遇到哪些问题？ （1）在二叉树的调试中，从广义表生成二叉树的模块花了较多时间调试。 由于一开始设计的广义表的字符串表示没有思考清晰，处理只有一个孩子的节点时发生了混乱。调试之初不以为是设计的问题，从而在代码上花了不少时间调试。 目前的设计是： Tree = Identifier(Node,Node) Node = Identifier | () | Tree Identifier = ASCII Character 例子：a(b((),f),c(d,e)) 这样便消除了歧义，保证只有一个孩子的节点和叶节点的处理中不存在问题。 （2）Huffman树的调试花了较长时间。Huffman编码本身并不难处理，麻烦的是输入输出。 ①Huffman编码后的文件是按位存储的，因此需要位运算。 ②文件结尾要刷新缓冲区，这里容易引发边界错误。 在实际编程时，首先编写了屏幕输入输出（用0、1表示二进制位）的版本，然后再加入二进制文件的读写模块。主要调试时间在后者。 二、要让演示版压缩程序具有实用性，哪些地方有待改进？ （1）压缩文件的最后一字节问题。 压缩文件的最后一字节不一定对齐到字节边界，因此可能有几个多余的0，而这些多余的0可能恰好构成一个Huffman编码。解码程序无法获知这个编码是否属于源文件的一部分。因此有的文件解压后末尾可能出现一个多余的字节。 解决方案： ①在压缩文件头部写入源文件的总长度（字节数）。需要四个字节来存储这个信息（假定文件长度不超过4GB）。 ②增加第257个字符（在一个字节的0~255之外）用于EOF。对于较长的文件，会造成较大的损耗。 ③在压缩文件头写入源文件的总长度%256的值，需要一个字节。由于最后一个字节存在或不存在会影响文件总长%256的值，因此可以根据这个值判断整个压缩文件的最后一字节末尾的0是否在源文件中存在。 （2）压缩程序的效率问题。 在编写压缩解压程序时 ①编写了屏幕输入输出的版本 ②将输入输出语句用位运算封装成一次一个字节的文件输入输出版本 ③为提高输入输出效率，减少系统调用次数，增加了8KB的输入输出缓存窗口 这样一来，每写一位二进制位，就要在内部进行两次函数调用。如果将这些代码合并起来，再针对位运算进行一些优化，显然不利于代码的可读性，但对程序的执行速度将有一定提高。 习题九排序 一、单项选择题 1．下列内部排序算法中： A．快速排序 B.直接插入排序 C. 二路归并排序 D.简单选择排序 E. 起泡排序 F.堆排序 （1）其比较次数与序列初态无关的算法是（） （2）不稳定的排序算法是（） （3）在初始序列已基本有序（除去n 个元素中的某 k 个元素后即呈有序， k< 这个星期做数据结构课设，涉及到两个基于链表的排序算法，分别是基于链表的选择排序算法和归并排序算法。写出来跟大家一起分享一下，希望对数据结构初学朋友有所帮助，高手就直接忽视它吧。话不多说，下面就看代码吧。 [c-sharp]view plaincopy 1.node *sorted(node *sub_root) 2.{ 3.if (sub_root->next) 4. { 5. node * second_half = NULL; 6. node * first_half = sub_root; 7. node * temp = sub_root->next->next; 8.while (temp) 9. { 10. first_half = first_half->next; 11. temp = temp->next; 12.if(temp) 13. temp = temp->next; 14. } 15. second_half = first_half->next; 16. first_half->next = NULL; 17. node * lChild = sorted(sub_root); 18. node * rChild = sorted(second_half); 19.if (lChild->data < rChild->data) 20. { 21. sub_root = temp = lChild; 22. lChild = lChild->next; 23. } 24.else 25. { 26. sub_root = temp = rChild; 27. rChild = rChild->next; 28. } 29.while (lChild&&rChild) 30. { 31.if (lChild->data < rChild->data ) 32. { 33. temp->next = lChild; 34. temp = temp->next; 35. lChild = lChild->next; 36. } 37.else 38. { 实验报告 课程名称数据结构实验名称查找与排序的实现 系别专业班级指导教师11 学号实验日期实验成绩 一、实验目的 (1)掌握交换排序算法（冒泡排序）的基本思想； (2)掌握交换排序算法（冒泡排序）的实现方法； (3)掌握折半查找算法的基本思想； (4)掌握折半查找算法的实现方法； 二、实验内容 1.对同一组数据分别进行冒泡排序，输出排序结果。要求： 1)设计三种输入数据序列：正序、反序、无序 2)修改程序： a)将序列采用手工输入的方式输入 b)增加记录比较次数、移动次数的变量并输出其值，分析三种序列状态的算法时间复杂 性 2.对给定的有序查找集合，通过折半查找与给定值k相等的元素。 3.在冒泡算法中若设置一个变量lastExchangeIndex来标记每趟排序时经过交换的最后位置， 算法如何改进？ 三、设计与编码 1.本实验用到的理论知识 2.算法设计 3.编码 package sort_search; import java.util.Scanner; public class Sort_Search { //冒泡排序算法 public void BubbleSort(int r[]){ int temp; int count=0,move=0; boolean flag=true; for(int i=1;i 数据结构-各类排序算法总结 原文转自： https://www.doczj.com/doc/7216387820.html,/zjf280441589/article/details/38387103各类排序算法总结 一. 排序的基本概念 排序(Sorting)是计算机程序设计中的一种重要操作，其功能是对一个数据元素集合或序列重新排列成一个按数据元素 某个项值有序的序列。 有n 个记录的序列{R1，R2，…，Rn}，其相应关键字的序列是{K1，K2，…，Kn}，相应的下标序列为1，2，…，n。通过排序，要求找出当前下标序列1，2，…，n 的一种排列p1，p2，…，pn，使得相应关键字满足如下的非递减（或非递增）关系，即：Kp1≤Kp2≤…≤Kpn，这样就得到一个按关键字有序的记录序列{Rp1，Rp2，…，Rpn}。 作为排序依据的数据项称为“排序码”，也即数据元素的关键码。若关键码是主关键码，则对于任意待排序序列，经排序后得到的结果是唯一的；若关键码是次关键码，排序结果可 能不唯一。实现排序的基本操作有两个： （1）“比较”序列中两个关键字的大小； （2）“移动”记录。 若对任意的数据元素序列，使用某个排序方法，对它按关键码进行排序：若相同关键码元素间的位置关系，排序前与排序后保持一致，称此排序方法是稳定的；而不能保持一致的排序方法则称为不稳定的。 二.插入类排序 1.直接插入排序直接插入排序是最简单的插入类排序。仅有一个记录的表总是有序的，因此，对n 个记录的表，可从第二个记录开始直到第n 个记录，逐个向有序表中进行插入操作，从而得到n个记录按关键码有序的表。它是利用顺序查找实现“在R[1..i-1]中查找R[i]的插入位置”的插入排序。 数据结构总结 -标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII 一、单项选择（每题2分，共 20 分） 1、分析下面程序段的时间复杂度： ( ) i=1;j=1; while(i<=n) i=i*3; while(j<=n) j++; A、O(n+log3n) B、O(n) C、O(log3n) D、O(n*log3n) 2、下面关于串的的叙述中，哪一个是不正确的： （） A、串是字符的有限序列 B、空串是由空格构成的串 C、模式匹配是串的一种重要运算 D、串既可以采用顺序存储，也可以 采用链式存储 3、从逻辑上可以把数据结构分为两大类（） A．动态结构、静态结构B．顺序结构、链式结构 C．线性结构、非线性结构D．初等结构、构造型结构 4、若某线性表最常用的操作是存取任一指定序号的元素和在最后进行插入和删 除运算，则利用（）存储方式最节省时间。 A．顺序表B．双链表C．带头结点的双循环链表 D．单循环链表 5、有六个元素6，5，4，3，2，1 的顺序进栈，问下列哪一个不是合法的出栈 序列？（） A. 5 4 3 6 1 2 B. 4 5 3 1 2 6 C. 3 4 6 5 2 1 D. 2 3 4 1 5 6 6、最大容量为n的循环队列，队尾指针是rear，队头是front，则队满的条件是（） A. (rear+1) MOD n=front B. rear=front C．rear+1=front D. (rear-l) MOD n=front 7、在一个长度为n的顺序表中删除第i个元素，需向前移动（）个元素。 A. n B.i-1 C.n-i D.n-i+1 8、对一颗具有n个节点的树，其中所有度之和等于（）。 A. n B.n-1 C.n-2 D.n+1 9、某二叉树的前序和后序序列正好相反，则该二叉树一定是： ( ) A、高度等于其结点数 B、任意一个二叉树 C、所有节点均无左孩子 D、所有节点均无右孩子 10、已知一棵完全二叉树的第6层（根节点为第一层）有8个叶子节点，则完 全二叉树的节点个数至多是： A、39 B、52 C、111 D、119 ( ) 11、以下数据结构中，（）是非线性数据结构。 A．树 B．字符串 C．队 D．栈 12、设栈N和队列M初始状态为空，元素1,2,3,4,5,6依次通过栈N，一个元素 出栈后进队列M，若6个元素出队的序列是2,4,3,6,5,1,则栈N的容量至少应该 是： ( ) A、2 B、3 C、4 D、5 13、一棵完全二叉树上有100个结点，其中叶子结点的个数是 （） A． 50 B． 51 C．52 D．49 14、有关二叉树下列说法正确的是（） A．二叉树的度为2 B．一棵二叉树的度可以小于2 数据与结构知识点总结 数据结构概述 定义 我们如何把现实中大量而复杂的问题以特定的数据类型（比如：结构体等）和特定 的存储结构（比如：数组，链表等）保存到主存储器（内存）中，以及在此基础上 为实现某个功能（比如：查找某个元素，删除某个元素，对所有元素进行排序）而 执行的相应操作，这个相应的操作也叫算法。 数据结构= 个体+ 个体的关系 算法= 对存储数据的操作 理解：如果数据都无法保存的话，如何对数据进行操作呢？这时候数据的存储是一个很关键的问题，那么我们就要通过特定的数据类型和特定的存储 结构保存到内存中。那么问题来了： 问题1：保存一个省的人事之间的关系就不能用链表或数组来实现， 因为那样不能得知哪个是老大老二，谁是领导和属下，所以 它无法体现，那么怎么办呢？ ——利用用树来实现，做一个人事管理系统 问题2：如果是个交通图，开辟很多站点，那么我要在各站点间修路 每个站点相同，或者说给出两个站点，系统能给出两站点间 最短路径，那又该怎么办呢？ ——利用图来实现，使各个点之间相关联 发现：把一个实际的问题如何保存在计算机里面，这是第一步要解决的问题。如果数据都不能保存，那还怎么对它操作呢？ 那么该如何保存呢？ 保存个体（特定的数据类型）； 保存个体和个体之间的关系（特定的存储结构）。 算法：解题的方法和步骤 衡量算法的标准（前2条最关键） 1、时间复杂度：大概程序要执行的次数，而非执行的时间 2、空间复杂度：算法执行过程中大概所占用的最大内存 3、难易程度 4、健壮性：不能出现当给一个非法的数整个程序就挂了 数据结构的地位： 数据结构是软件中最核心的课程，几乎所有的编程语言都能找到数据结构的影子 程序= 数据的存储+ 数据的操作+ 可被计算机执行的语言 排序算法操作 课程名称：数据结构研究 论文题目：排序算法操作 院系： 学生姓名： 学号： 专业班级： 年月日 数据结构之排序算法操作 摘要：本文通过对数据结构中排序算法深入研究,实现了排序算法中的直接插入排序、快速排序和简单选择排序操作，进一步加深了对数据结构中排序算法的理解，得到的算法可以应用到以后的编程实践中。 关键词：排序时间复杂度空间复杂度稳定性 1.引言 排序是日常生活和工作中的一个常见问题，其目的是将一组原本无序的数据元素（或记录）序列，按照人们所需要的顺序，排列成有规律的按关键字有序的序列。 在现实生活中，人们要用到排序。如：学生成绩往往需要按照成绩高低或按学号从前到后排序；在图书馆众多的图书中，需要按照各个学科将书籍归类；排队时从高到低的顺序排队等问题。同样，排序也是计算机程序设计中的一个非常重要的操作，在计算机软件设计中占有极其重要的地位。本文将对排序算法中直接插入排序、快速排序和简单选择排序三种算法的实现做一些研究。 2.算法的实现 直接插入排序算法中，第i趟进行的操作为：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]处设置监视哨，在自i-1起往前搜索的过程中，可以同时后移记录。 算法1 直接插入排序算法 Step1:从第二个记录起逐个进行关键字与前面关键字的比较并判断是否把该记录作为哨兵 for ( i=2; i<=L.length; ++i ) if(LT(L.r[i].key, L.r[i-1].key)) 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： (1) 直接插入排序 (2) 折半插入排序(3) 冒泡排序 (4) 简单选择排序 (5) 快速排序(6) 堆排序 (7) 归并排序 【算法分析】 （1）直接插入排序；它是一种最简单的排序方法，它的基本操作是将一个记录插入到已排好的序的有序表中，从而得到一个新的、记录数增加1的有序表。 （2）折半插入排序：插入排序的基本操作是在一个有序表中进行查找和插入，我们知道这个查找操作可以利用折半查找来实现，由此进行的插入排序称之为折半插入排序。折半插入排序所需附加存储空间和直接插入相同，从时间上比较，折半插入排序仅减少了关键字间的比较次数，而记录的移动次数不变。 （3）冒泡排序：比较相邻关键字，若为逆序（非递增），则交换，最终将最大的记录放到最后一个记录的位置上，此为第一趟冒泡排序；对前n-1记录重复上操作，确定倒数第二个位置记录；……以此类推，直至的到一个递增的表。 (4)简单选择排序：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）个记录交换之。 (5)快速排序:它是对冒泡排序的一种改进，基本思想是，通过一趟排序将待排序的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。 (6)堆排序: 使记录序列按关键字非递减有序排列，在堆排序的算法中先建一个“大顶堆”，即先选得一个关键字为最大的记录并与序列中最后一个记录交换，然后对序列中前n-1记录进行筛选，重新将它调整为一个“大顶堆”，如此反复直至排序结束。 (7)归并排序:归并的含义是将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。假设初始序列含有n个记录，则可看成是n个有序的子序列，每个子序列的长度为1，然后两两归并，得到n/2个长度为2或1的有序子序列；再两两归并，……，如此重复，直至得到一个长度为n的有序序列为止，这种排序称为2-路归并排序。 【算法实现】 （1）直接插入排序： void InsertSort(SqList &L){ for(i=2;i<=L.length ;i++) if(L.elem[i] #include"stdio.h" #define LT(a,b) ((a)<(b)) #define LQ(a,b) ((a)>(b)) #define maxsize 20 typedef int keytype; typedef struct{ keytype key; }RedType; typedef struct{ RedType r[maxsize+1]; int length; }Sqlist; //直接插入排序 void insertsort(Sqlist &L){ int i,j; for(i=2;i<=L.length;++i) if(LT(L.r[i].key,L.r[i-1].key)){ L.r[0]=L.r[i]; L.r[i]=L.r[i-1]; for(j=i-2;LT(L.r[0].key,L.r[j].key);--j) L.r[j+1]=L.r[j]; L.r[j+1]=L.r[0]; }//if }//insertsort //折半插入排序 void BInsertSort(Sqlist &L) { int i,j,low,high,m; for(i=2;i<=L.length;++i) { L.r[0]=L.r[i]; low=1; high=i-1; while(low<=high){ m=(low+high)/2; if(LT(L.r[0].key,L.r[m].key)) high=m-1; else low=m+1; }//while for(j=i-1;j>=high+1;--j) L.r[j+1]=L.r[j]; L.r[high+1]=L.r[0]; }//for 课程总结(提要) 一、数据结构和抽象数据类型ADT 定义：一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。 构成一个抽象数据类型的三个要素是： 数据对象、数据关系、基本操作 数据结构(非数值计算程序设计问题中的数学模型) ·逻辑结构（描述数据元素之间的关系） 线性结构——线性表、栈、队列、串、数组、广义表 非线性结构——树和森林、二叉树、图 集合结构——查找表、文件 ·存储结构（逻辑结构在存储器中的映象） 按“关系”的表示方法不同而分： 顺序结构—以数据元素在存储器中的一个固定的相对位置来表示“关系” 链式结构—以指针表示数据元素的“后继”或“前驱” ·基本操作(三类) 结构的建立和销毁 查找——引用型操作（不改变元素间的关系） 按“关系”进行检索 按给定值进行检索 遍历——访问结构中的每一个数据元素，且对每个元素只访问一次修改——加工型操作（改变元素间的关系） 插入 删除 更新（删除+插入） 二、线性结构 ·线性表和有序表 ——不同存储结构的比较 顺序表：可以实现随机存取；O(1) 插入和删除时需要移动元素；O(n) 需要预分配存储空间; 适用于“不常进行修改操作、表中元素相对稳定”的场合。 链表：只能进行顺序存取；O(n) 插入和删除时只需修改指针; O(1) 不需要预分配存储空间; 适用于“修改操作频繁、事先无法估计最大表长”的场合。 ——应用问题的算法时间复杂度的比较 例如，以线性表表示集合进行运算的时间复杂度为O(n2), 而以有序表表示集合进行运算的时间复杂度为O(n) ·栈和队列——数据类型的特点及其应用范畴 ·串——和线性表的差异： 数据对象不同（数据元素限定为单个字符）、基本操作集不同（串整体作为操作对象）、存储结构不同 ??串的模式匹配算法 ·数组——只有引用型的操作，∴只需要顺序存储结构 多维到一维的不同映象方法： 以行序为主序（低下标优先） 以列序为主序（高下标优先） ·广义表——多层次的线性结构 特性：次序性、长度、层次性、深度、递归等 独有的特性：共享 存储结构的特点 数据结构各种排序算法总结 计算机排序与人进行排序的不同：计算机程序不能象人一样通览所有的数据，只能根据计算机的"比较"原理，在同一时间内对两个队员进行比较，这是算法的一种"短视"。 1. 冒泡排序BubbleSort 最简单的一个 public void bubbleSort() { int out, in; for(out=nElems-1; out>0; out--) // outer loop (backward) for(in=0; in 3. 插入排序insertSort 在插入排序中，一组数据在某个时刻实局部有序的，为在冒泡和选择排序中实完全有序的。public void insertionSort() { int in, out; for(out=1; out 排序算法学习报告 一、学习内容 所谓排序，就是要整理文件中的记录，使之按关键字递增(或递减)次序排列起来。当待 排序记录的关键字都不相同时，排序结果是惟一的，否则排序结果不惟一。 在待排序的文件中，若存在多个关键字相同的记录，经过排序后这些具有相同关键字的记录之间的相对次序保持不变，该排序方法是稳定的；若具有相同关键字的记录之间的相对次序发生改变，则称这种排序方法是不稳定的。 要注意的是，排序算法的稳定性是针对所有输入实例而言的。即在所有可能的输入实例中，只要有一个实例使得算法不满足稳定性要求，则该排序算法就是不稳定的。 常见的排序算法 2.1插入排序 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。 【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] 2.2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。 数据结构排序超级总结 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] 1 2Procedure InsertSort(Var R : FileType); 3//对R[1..N]按递增序进行插入排序, R[0]是监视哨// 4Begin 5for I := 2 To N Do //依次插入 R[2],...,R[n]// 6begin 7R[0] := R; J := I - 1; 8While R[0] < R[J] Do //查找R的插入位置// 9begin 10R[J+1] := R[J]; //将大于R的元素后移// 11J := J - 1 12end 13R[J + 1] := R[0] ; //插入R // 14end 15End; //InsertSort // 复制代码 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。 这里讲的排序默认为内排序。 参考书籍：数据结构(C语言版) 秦玉平马靖善主编 冯佳昕周连秋副主编 清华大学出版社 按照排序过程中依据的原则不同划分为： （1）插入排序包括直接插入排序，折半插入排序，2_路插入排序，shell排序 （2）交换排序包括简单交换排序，冒泡排序，快速排序 （3）选择排序包括简单选择排序，*树形选择排序，*堆排序 （4）归并排序 （5）计数排序包括*计数排序，基数排序 *上面打星号的代码没有添加* 下面代码修改自 https://www.doczj.com/doc/7216387820.html,/%D0%E3%B2%C5%CC%AB%CA%D8/blog/item/5ad1f372177b21 158701b093.html 主要修改了快速排序的错误，添加了折半插入排序和2_路插入排序，而且按照以上(1)~(5)重新改写了程序的结构。 代码如下： 排序头文件：sort.h #ifndef __SORT_H__ #define __SORT_H__ /******************************************************************** ****/ /* 排序头文件 */ /******************************************************************** ****/ /******************************************************************** ****/ /* 头文件包含 */ #include "insertSort.h" #include "exchangeSort.h" #include "selectSort.h" #include "mergeSort.h" #include "countSort.h" /******************************************************************** 算法与数据结构总结 算法与数据结构这一门课程，就是描述了数据的逻辑结构，数据的存储结构，以及数据的运算集合在计算机中的运用和体现。数据的逻辑结构就是数据与数据之间的逻辑结构；数据的存储结构就包含了顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储。在这学期当中，老师给我们主要讲了顺序存储和链式存储。最后数据的运算集合就是对于一批数据，数据的运算是定义在数据的逻辑结构之上的，而运算的具体实现依赖于数据的存储结构。 通过这学期的学习，让我在去年C语言的基础上对数据与数据之间的逻辑关系有了更深的理解和认识。以前在学Matlab这一课程的时候，我们如果要实现两个数的加减乘除，或者一系列复杂的数据运算，就直接的调用函数就行，套用规则符号和运算格式，就能立马知道结果。在学习C语言这一课程时，我们逐渐开始了解函数的调用的原理，利用子函数中包含的运算规则，从而实现函数的功能。现今学习了算法，让我更深层次的知道了通过顺序表、指针、递归，能让数据算法的实现更加的简洁，明了，更易于理解。摒弃了数据的冗杂性。 在本书第二章中，主要介绍了顺序表的实现以及运用。顺序表中我认为最重要的是一个实型数组，和顺序表的表长，不论是在一个数据的倒置、插入、删除以及数据的排序过程中，都能将数据依次存入数组当中，利用数组下标之间的关系，就能实现数据的一系列操作 了。在存储栈中，给我留下最深刻的映像就是“先进后出”，由于它特殊的存储特性，所以在括号的匹配，算术表达式中被大量应用。在存储队列之中，数据的删除和存储分别在表的两端进行操作，所以存储数据很方便。为节省队列浪费闲置空间的这一大缺点，所以引入了循环队列这一概念，很好用。 在第三章中，主要讲的是链式存储特性。它最突出的优点就是可以选择连续或者不连续的存储空间都行。所以，不管是数据在插入或者删除一个数据时，会很方便，不会像顺序表那样，要移动数组中的诸多元素。所以链表利用指针能很方便的进行删除或者插入操作。而链式在栈和队列的基础上，也有了多方面的应用，所以在这些方面有了更多的应用。 第四章字符串中，基本的数组内部元素的排序和字符串的匹配大部分代码自己还是能够理解，能够看懂，如果真的要将所学的大量运用于实践的话，那就要多花些功夫和时间了。在对称矩阵的压缩，三角矩阵的压缩，稀疏矩阵在存储中能够合理的进行，能大大提高空间的开支。 在第五章递归当中，就是在函数的定义之中出现了自己本身的调用，称之为递归。而递归设计出来的程序，具有结构清晰，可读性强，便于理解等优点。但是由于递归在执行的过程中，伴随着函数自身的多次调用，因而执行效率较低。如果要在追求执行效率的情况下，往往采用非递归方式实现问题的算法程序。 在第六章数型结构当中，这是区别于线性结构的另一大类数据数据结构实验总结报告
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