实验3 归并排序分治策略的设计与实现
# include
# include
# define N 100
void Merge(int A[],int low,int mid,int heigh)
{// 将两个排好序的数组比较大小，按照从小到大的顺序寄存在b[]数组中int b[N],k = 0;
int l = low;
int h = mid+1;
while(l <= mid && h <= heigh)
{
if(A[l] < A[h])
{
b[k++] = A[l];
l++;
}
else
{
b[k++] = A[h];
h++;
}
}
if(l > mid)
{
while(h <= heigh)
{
b[k++] = A[h];
h++;
}
}
else
{
while(l <= mid)
{
b[k++] = A[l];
l++;
}
}
int j = low;
for(int i=0;i {// 将排好序的数组中的数复制到原来的A[]数组中去 A[j] = b[i]; j++; } } void M_sort(int A[],int low,int heigh) { int mid; if(low < heigh) {// 当low 小于heigh的时候，继续分治 mid = (low+heigh)/2; M_sort(A,low,mid); M_sort(A,mid+1,heigh); Merge(A,low,mid,heigh); } } void main() { /*freopen()函数的功能：简单说，就是实现重定向。 freopen("in.txt","r",stdin)的作用就是把stdin（标准输入）重定向到in.txt文件中， 这样在用scanf（）输入时便不会从标准输入流提取数据，而是从in.txt文件中获取输入。 只要把输入数据事先粘贴到in.txt，调试时就方便多了。 freopen("out.txt","w",stdout)的作用就是把stdout（标准输出）重定向到out.txt文件中，使用printf（）输出时便不会在屏幕显示了。*/ freopen("in.txt","r",stdin); freopen("out.txt","w",stdout); int i,n; int A[N];// 储存要排序的数组 scanf("%d",&n);// 数据输入 for(i=0;i scanf("%d",&A[i]); M_sort(A,0,n-1);// 分治排序入口函数 for(i=0;i printf("%d ",A[i]); printf("\n"); } 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] 工作表中的排序 学习目标： 了解Excel在处理数据排序的原理；掌握和使用工作表排序的基本操作步骤和方法。 教学过程： 一、新课导入“ 在日常生活中，我们常常会将一些数据按大小不同，依次排序，以便人们做出比较、判断。这种情况下数据少的情况下我们可以迅速的做出判断和排序，但在数据繁杂的情况下就比较困难的比较出大小排列好顺序，这个时候我们就应该借助一些工具来完成。对于处理数据类的软件工具我们最常用的是Excel，下面我们就以某年意大利足球联赛的积分名次表为例，学习如何借助Excel来对数据进行排序。 二、精细操作 活动一：排序工具 1.单击Excel的菜单栏，找到“数据”选项，再找到“排序”这一工具。———（在此过程中先了解排序工具所在位置）并了解排序工具的含义如下图： 2.对需要排序的数据表大致要了解带着这几个问题： ①、数据表表头中包含哪些“关键字”例如：“积分”、“名次”“进球”等。 ②、我们需求是对那个“关键字”进行排序？ ③、范围选择是哪些？排序是升序还是降序？ 3.弄清上述问题，现在我们对“意大利足球联赛的积分名次表”中关键词“积分”栏进 行降序排序，具体操作如下： ⑴、用鼠标左键单击表格数据中任意一个单元格。 ⑵、在菜单栏的“数据”项中选取“排序”栏，按（如图）选择排序需要的选项。 ⑶、设置好的排序，点击确定按钮，得出以下排序表和原表对比（如图）： 原 表 排 序 后 表 ⑷、在排序后的表格里名次所在列顺序有所变化，我们可以根据表格的“填充”功能把 顺序重新的填充（如图） 填充前填充后 活动二：保存 1、排序完成后需要对数据表保存具体操作： ⑴、单击文件（如图） ⑵、选好文档的格式，之后选择保存路径为桌面（如图） 活动三：练一练 通过电子表格排序功能对“学生成绩表”总分栏进行降序排序。 《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， 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。 比较好的岗位评价的基本方法 目前比较好的岗位评价方法有排序法、分类法、因素比较法、评分法 排序法是根据一些特定的标准（例如工作的复杂程度、对组织的贡献大小等对各个职位的相对价值）进行整体比较，进而将职位按照相对价值的高低排列出一个次序。其基本步骤是： 1、对排序的标准达成共识。虽然排序法是对岗位的整体价值进行评价而排序，但也需要参与评估的人员对什么样的“整体价值”更高达成共识，如责任更大，知识技能更高，工作更加复杂，环境因素恶劣等。 2、选定参与排序的职位。如果公司较小可以选取全部职位进行排序。 3、评定人员根据事先确定评判标准，对公司同类岗位的重要性逐一作出评判，最重要的排在第一位，次要的、再次要的顺次往下排列。 4、将经过所有评定人员评定的每个岗位的结果加以汇总，得到序号和。然后将序号和除以评定人数，得到每一岗位的平均序数。最后，按平均序数的大小，由小到大评定出各岗位的相对价值的次序。 分类法是在岗位分析的基础上，对组织中全部或规定范围内岗位进行多层次的划分，即先确定等级结构，然后再根据工作内容对工作岗位进行归类。其基本步骤是： 1、按照经营过程中各类岗位的作用和特征，将公司的全部岗位分成几个大的系统。 2、将各个系统中的各岗位分成若干层次，最少分为5-6档，最多的可分为15-20档。 3、明确规定各档次岗位的工作内容、责任和权限。 4、明确各系统各档次（等级）岗位的资格要求。 5、评定出不同系统不同岗位之间的相对价值和关系。 因素比较法是一种量化的工作评估方法，它实际上是对职位排序法的一种改进。这种方法选择多种报酬因素，按照各种因素分别进行排序。其基本步骤是： 1、选择基准岗位。选择一些在不同企业中普遍存在的、工作内容相对稳定的、具有得到公认的市场工资水平的职位做为基准岗位。 2、分析这些基准岗位，找出一系列共同的报酬因素。这些报酬因素应该是一些能够体现职位之间本质区别的因素。如责任、工作的复杂程度等。 3、将每个基准职位的工资分配到相应的报酬因素上。 4、将待评估的职位在每个报酬因素上分别与基准职位相比较，确定待评估职位在各个因素上的工资率。将待评估职位在各个报酬因素上的工资率或者分数相加汇总，得到待评估职位的工资水平。 评分法也称点数法，该法首先是选定岗位的主要影响因素，并采用一定点数（分值）表示每一因素，然后按预先规定的衡量标准，对现有岗位的各个因素逐一评比、估价，求得点数，经过加权求和，最后得到各个岗位的总点数。其基本步骤是： 1、确定岗位评价的主要因素。四个方面：责任因素，知识技能因素，岗位性质因素，环境因素。并确定主要因素的权重。 2、对各评价因素区分出不同档别，并赋予一定的点数（分值）。 3、对各岗位进行评价。对各岗位每一因素打分，然后汇总，计算出各岗位的总点数。 4、根据各岗位的总点数进行排序，得到相对价值的高低。 上述各种方法之间有一定传承关系，目前，评分法是岗位评价的主流方法。如果需要评价的岗位数很少，前三种方法倒也不失为简单可行的选择。 《排序问题求解》实验报告 一、算法的基本思想 1、直接插入排序算法思想 直接插入排序的基本思想是将一个记录插入到已排好序的序列中，从而得到一个新的， 记录数增1 的有序序列。 直接插入排序算法的伪代码称为InsertionSort，它的参数是一个数组A[1..n]，包含了n 个待排序的数。用伪代码表示直接插入排序算法如下： InsertionSort (A) for i←2 to n do key←A[i] //key 表示待插入数 //Insert A[i] into the sorted sequence A[1..i-1] j←i-1 while j>0 and A[j]>key do A[j+1]←A[j] j←j-1 A[j+1]←key 2、快速排序算法思想 快速排序算法的基本思想是，通过一趟排序将待排序序列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。 假设待排序序列为数组A[1..n]，首先选取第一个数A[0]，作为枢轴（pivot），然后按照下述原则重新排列其余数：将所有比A[0]大的数都排在它的位置之前，将所有比A[0]小的数都排在它的位置之后，由此以A[0]最后所在的位置i 作为分界线，将数组A[1..n]分成两个子数组A[1..i-1]和A[i+1..n]。这个过程称作一趟快速排序。通过递归调用快速排序，对子数组A[1..i-1]和A[i+1..n]排序。 一趟快速排序算法的伪代码称为Partition,它的参数是一个数组A[1..n]和两个指针low、high,设枢轴为pivotkey，则首先从high 所指位置起向前搜索，找到第一个小于pivotkey 的数，并将其移到低端，然后从low 所指位置起向后搜索，找到第一个大于pivotkey 的数，并将其移到高端，重复这两步直至low=high。最后，将枢轴移到正确的位置上。用伪代码表示一趟快速排序算法如下： Partition ( A, low, high) A[0]←A[low] //用数组的第一个记录做枢轴记录 privotkey←A[low] //枢轴记录关键字 while low 算法分析与设计习题集整理 第一章算法引论 一、填空题： 1、算法运行所需要的计算机资源的量，称为算法复杂性，主要包括时间复杂度和空间复杂度。 2、多项式10()m m A n a n a n a =+++L 的上界为O(n m )。 3、算法的基本特征：输入、输出、确定性、有限性 、可行性 。 4、如何从两个方面评价一个算法的优劣：时间复杂度、空间复杂度。 5、计算下面算法的时间复杂度记为： O(n 3) 。 for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=n;j++) {c[i][j]=0; for(k=1;k<=n;k++) c[i][j]= c[i][j]+a[i][k]*b[k][j]; } 6、描述算法常用的方法：自然语言、伪代码、程序设计语言、流程图、盒图、PAD 图。 7、算法设计的基本要求：正确性 和 可读性。 8、计算下面算法的时间复杂度记为： O(n 2) 。 for （i ＝1；i 信息学部算法分析 上机报告 学号0901******** 姓名陈龙 指导老师秦明 时间2011.11.1~11.23 一．上机实验题目 实验1 比较归并排序和快速排序的区别。 实验2 利用贪心算法对背包问题进行求解。 二．算法设计思路 归并排序： 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，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，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，重复步骤直到某一指针达到序列尾，将另一序列剩下的所 有元素直接复制到合并序列尾。 快速排序： 设置两个变量I、J，排序开始的时候：I=0，J=N-1；以第一个数组元素作为关键数据，赋值给key，即key=A[0]；从J开始向前搜索，即由后开始向前搜索（J=J-1），找到第一个小于key的值A[J]，并与key交换；从I开始向后搜索，即由前开始向后搜索（I=I+1），找到第一个大于key的A[I]，与key交换；重复第3、4、5步，直到I=J；(3,4步是在程序中没找到时候j=j-1，i=i+1，直至找到为止。找到并交换的时候i，j指针位置不变。另外当i=j这过程一定正好是i+或j-完成的最后另循环结束。) 背包问题： 用子问题定义状态：即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是：f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]} 。可以压缩空间，f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]} 三. 源程序 归并排序 #include 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 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 《数据结构》课程设计报告 专业 班级 姓名 学号 指导教师 起止时间 课程设计：排序综合 一、任务描述 利用随机函数产生n个随机整数（20000以上），对这些数进行多种方法进行排序。（1）至少采用三种方法实现上述问题求解（提示，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）。并把排序后的结果保存在不同的文件中。 （2）统计每一种排序方法的性能（以上机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。 要求：根据以上任务说明，设计程序完成功能。 二、问题分析 1、功能分析 分析设计课题的要求，要求编程实现以下功能： （1）随机生成N个整数，存放到线性表中； （2）起泡排序并计算所需时间； （3）简单选择排序并计算时间； （4）希尔排序并计算时间； （5）直接插入排序并计算所需时间； （6）时间效率比较。 2、数据对象分析 存储数据的线性表应为顺序存储。 三、数据结构设计 使用顺序表实现，有关定义如下： typedef int Status; typedef int KeyType ; //设排序码为整型量 typedef int InfoType; typedef struct { //定义被排序记录结构类型 KeyType key ; //排序码 I nfoType otherinfo; //其它数据项 } RedType ; typedef struct { RedType * r; //存储带排序记录的顺序表 //r[0]作哨兵或缓冲区 int length ; //顺序表的长度 } SqList ; //定义顺序表类型 四、功能设计 （一）主控菜单设计 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 数据结构与算法设计 实验报告 （2016 — 2017 学年第1 学期） 实验名称： 年级： 专业： 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 成都信息工程大学通信工程学院 一、实验目的 验证各种简单的排序算法。在调试中体会排序过程。 二、实验要求 （1）从键盘读入一组无序数据，按输入顺序先创建一个线性表。 （2）用带菜单的主函数任意选择一种排序算法将该表进行递增排序，并显示出每一趟排序过程。 三、实验步骤 1、创建工程（附带截图说明） 2、根据算法编写程序（参见第六部分源代码） 3、编译 4、调试 四、实验结果图 图1-直接输入排序 图2-冒泡排序 图3-直接选择排序 五、心得体会 与哈希表的操作实验相比，本次实验遇到的问题较大。由于此次实验中设计了三种排序方法导致我在设计算法时混淆了一些概念，设计思路特别混乱。虽然在理清思路后成功解决了直接输入和直接选择两种算法，但冒泡 排序的算法仍未设计成功。虽然在老师和同学的帮助下完成了冒泡排序的算法，但还需要多练习这方面的习题，平时也应多思考这方面的问题。而且，在直接输入和直接选择的算法设计上也有较为复杂的地方，对照书本做了精简纠正。 本次实验让我发现自己在算法设计上存在一些思虑不周的地方，思考问题过于片面，逻辑思维能力太过单薄，还需要继续练习。 六、源代码 要求：粘贴个人代码，以便检查。 #include 《计算机算法设计与分析》习题及答案 一．选择题 1、二分搜索算法是利用（A ）实现的算法。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 2、下列不是动态规划算法基本步骤的是（A ）。 A、找出最优解的性质 B、构造最优解 C、算出最优解 D、定义最优解 3、最大效益优先是（ A ）的一搜索方式。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 4. 回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是（ A ）。 A、子集树 B、排列树 C、深度优先生成树 D、广度优先生成树 5．下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是（ B ）。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 6、衡量一个算法好坏的标准是（C ）。 A 运行速度快 B 占用空间少 C 时间复杂度低 D 代码短 7、以下不可以使用分治法求解的是（D ）。 A 棋盘覆盖问题 B 选择问题 C 归并排序 D 0/1背包问题 8. 实现循环赛日程表利用的算法是（ A ）。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 9．下面不是分支界限法搜索方式的是（ D ）。 A、广度优先 B、最小耗费优先 C、最大效益优先 D、深度优先 10．下列算法中通常以深度优先方式系统搜索问题解的是（ D ）。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 11.备忘录方法是那种算法的变形。（B ） A、分治法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 12．哈夫曼编码的贪心算法所需的计算时间为（ B ）。 A、O（n2n） B、O（nlogn） C、O（2n） D、O（n） 13．分支限界法解最大团问题时，活结点表的组织形式是（ B ）。 A、最小堆 B、最大堆 C、栈 D、数组 14．最长公共子序列算法利用的算法是（ B ）。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 15．实现棋盘覆盖算法利用的算法是（ A ）。 A、分治法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 16.下面是贪心算法的基本要素的是（ C ）。 A、重叠子问题 B、构造最优解 C、贪心选择性质 D、定义最优解 17.回溯法的效率不依赖于下列哪些因素（ D ） A.满足显约束的值的个数 B. 计算约束函数的时间 C.计算限界函数的时间 D. 确定解空间的时间 18.下面哪种函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略（ B ） A．递归函数 B.剪枝函数C。随机数函数 D.搜索函数 19. （ D ）是贪心算法与动态规划算法的共同点。 现场管理的几个基本方法 现场管理，简言之，就是生产现场的基础管理、综合管理。现场管理有那些特点由那些要素组成有那些基本的管理方法下面就现场管理的“一个定义、五个特点、五大要素、两个基本观念、九个基本方法”作简要介绍。 1 现场管理的定义现场管理就是运用科学的管理思想、管理方法和管理手段，对现场的各种生产要素，如人(操作者和管理者)、机(机器设备)、料(原料和零部件)、法(工艺和监测方法)、环(环境)、资(资金)、能(能源)、信(信息)等，进行合理配置和优化组合的动态过程，通过计划、组织、领导、协调和控制等管理职能，以保证现场按预定的目标，实现优质、高效、低耗、均衡、安全、文明的生产作业。 2 现场管理的五个特点 现场管理具有基础性、系统性、群众性、规范性和动态性五个特点。 基础性。企业管理一般可分三个层次，即最高领导层的决策性管理、中间管理层的执行性与协调性管理、作业层的控制性现场管理。现场管理属于基层管理，是企业管理的基础。基础工作健全与否，直接影响现场管理的水平。通过加强现场管理，又可以进一步健全基础工作。加强现场管理要从基层建设、基本功训练、基本素质的提高来开展。 系统性。现场管理是从属于企业管理这个大系统的一个子系统。人、机、料、法、环、资、能、信等生产要素，通过生产现场有机的转换过程，向环境输出各种合格的产品或服务。同时，反馈转换中的各种信息，以促进各方面工作的改善。系统性特点要求生产现场必须实行统一指挥，不允许各行其是。各项专业管理虽自成体系，但在生产现场必须协调配合，服从现场整体优化的要求。 群众性。现场管理的核心是人。人与人、人与物的组合是现场生产要素最基本的组合，不能见物不见人。现场的一切生产活动、各项管理工作都要现场的人去掌握、去操作、去完成。 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 十大排序法对大量数据综合排序的设计和实现 文档信息 开发小组： 组长：于微 成员：郑鸿、张雪莹、杨宝英 单位：软件设计工作室文档类型：软件开发用技术文档当前版本：Microsoft Word 作者：杨宝英、郑鸿 完成时间：2010年10月10日软件信息 系统名称：十大排序法对大量数据综合排序 运行环境Windows Seven 环境下Visual C+ + 6.0版本 参与编写：于微、郑鸿、张雪莹、杨宝英 日期：2010年10月5号-2010年10月10号 系统简介：系统面向大众人群，囊括了起泡排序、插入排序、二分排序、选择排序、希尔排序、快速排序、堆排序、桶排序、基数排序、 二路归并排序这十个常用排序，此系统可对一百万个随机数进 行综合排序，计算各排序时间，以比较各排序工作的效率。 一、序言 (3) 二、需求分析说明书 (3) 2.1系统介绍 (3) 2.2系统面向的用户群体 (3) 2.3系统的功能性需求 (3) 2.4系统的非功能性需求 (4) 2.4.1用户界面需求 (4) 2.4.2软硬件环境需求 (4) 三、可行性分析报告 (4) 四、概要设计 (5) 五、详细设计 (5) 5.1主函数于各模块的关系 (5) 5.2各模块功能函数 (6) 5.2.1基数排序函数的实现 (6) 5.2.2起泡排序函数的实现 (8) 5.2.3选择排序函数的实现 (9) 5.2.4插入排序函数的实现 (10) 5.2.5希尔排序函数的实现 (11) 5.2.6二分排序函数的实现 (11) 5.2.7快速排序函数的实现 (13) 5.2.8桶排序函数的实现 (14) 5.2.9堆排序函数的实现 (16) 5.2.10二路归并排序函数的实现 (18) 5.2.11过滤重复数据的实现 (20) 六、使用说明 (20) 七、心得体会 (23) 参考资料 (23) 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。 沈阳化工大学实验报告 课程名称算法设计与分析 项目名称归并排序(分治)和插入排序的比较 学院应用技术学院 专业计中职1401 指导教师张雪 报告人张庭浩学号 1422030125 实验时间 2016.11.05 提交时间 2016.11.05 一、实验目的 1.理解和掌握分治算法的相关内容。 2.具体完成插入排序和归并排序性能的比较。 二、实验内容 编写一个真随机函数，随机产生大量数字。在产生相同的一组大量随机数字后，分别用归并排序和插入排序两种算法进行排序，并通过时间函数分别计算出运行的时间。 三、伪代码 1.归并排序 /*数组a[]是原始数组，数组b[]是目标数组*/ 归并排序（数组a[],数组b[]）{ `分割与归并（数组a[],0, a.length,数组b[]) } /*通过递归把要排序的子序列分的足够小*/ 分割与归并（数组a[],起始位置,结束位置,数组b[]){ if(结束位置- 起始位置< 2) 返回 中间位置= （起始位置+结束位置）/2 分割与归并（数组a[],起始位置,中间位置,数组b[]) 分割与归并（数组a[],中间位置,结束位置,数组b[]) 归并（数组a[],起始位置，中间位置，结束位置，数组b[]) 拷贝（数组a[],起始位置，结束位置，数组b[]) } 归并（数组a[],起始位置，中间位置，结束位置，数组b[]){ i0 = 起始位置，i1 = 中间位置 for j = 起始位置到结束位置 if(i0 < 中间位置且（i1 > 结束位置或a[i0] <= a[i1]){ //当i0没有超过中间位置时，有两种情况要将a[i0]复制到b[j]上： //1.i1已经超过结束位置，只要把剩下的复制过来就好； //2.a[i0]比a[i1]小 b[j]=a[i0] i0++ } else { b[j]=a[i1] i1++ } }各种排序算法比较
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