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gecimao 发表于 2019-08-10 03:02 | 查看: | 回复:

  归并排序 :归并排序是多次将两个或两个以上的有序表合并成一个新的有序表。最简单的归并是直接将两个有序的子表合并成一个有序的表。

  int* temp = new int [r-p+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

  while((m=q)&&( n=r)) //比较两个下标所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动下标到下一位置

  while(m=q) //若第一个序列有剩余,直接拷贝出来粘到合并序列尾

  while(n=r) //若第二个序列有剩余,直接拷贝出来粘到合并序列尾

  快速排序:快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进。由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是:通过一趟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部分的所有数据都要小,然后再按此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。

  }while(i=j);//如果两边扫描的下标交错,就停止(完成一次)

  n个关键字序列Kl,K2,…,Kn称为(Heap),当且仅当该序列满足如下性质(简称为堆性质):

  若将此序列所存储的向量R[1..n]看做是一棵完全二叉树的存储结构,则堆实质上是满足如下性质的完全二叉树:树中任一非叶结点的关键字均不大于(或不小于)其左右孩子(若存在)结点的关键字。 (即如果按照线性存储该树,可得到一个不下降序列或不上升序列)

  【例】关键字序列(10,15,56,25,30,70)和(70,56,30,25,15,10)分别满足堆性质(1)和(2),故它们均是堆,其对应的完全二叉树分别如小根堆示例和大根堆示例所示。

  大根堆和小根堆:根结点(亦称为堆顶)的关键字是堆里所有结点关键字中最小者的堆称为小根堆,又称最小堆。根结点(亦称为堆顶)的关键字是堆里所有结点关键字中最大者,称为大根堆,又称最大堆。注意:①堆中任一子树亦是堆。②以上讨论的堆实际上是二叉堆(Binary Heap),类似地可定义k叉堆。

  堆排序利用了大根堆(或小根堆)堆顶记录的关键字最大(或最小)这一特征,使得在当前无序区中选取最大(或最小)关键字的记录变得简单。

  ③由于交换后新的根R[1]可能违反堆性质,故应将当前无序区R[1..n-1]调整为堆。然后再次将R[1..n-1]中关键字最大的记录R[1]和该区间的最后一个记录R[n-1]交换,由此得到新的无序区R[1..n-2]和有序区R[n-1..n],且仍满足关系R[1..n-2].keys≤R[n-1..n].keys,同样要将R[1..n-2]调整为堆。

  ② 每一趟排序的基本操作:将当前无序区的堆顶记录R[1]和该区间的最后一个记录交换,然后将新的无序区调整为堆(亦称重建堆)。

  ②用小根堆排序与利用大根堆类似,只不过其排序结果是递减有序的。堆排序和直接选择排序相反:在任何时刻堆排序中无序区总是在有序区之前,且有序区是在原向量的尾部由后往前逐步扩大至整个向量为止

  堆排序(HeapSort)是一树形选择排序。堆排序的特点是:在排序过程中,将R[l..n]看成是一棵完全二叉树的顺序存储结构,利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系(参见二叉树的顺序存储结构),在当前无序区中选择关键字最大(或最小)的记录

  直接选择排序中,为了从R[1..n]中选出关键字最小的记录,必须进行n-1次比较,然后在R[2..n]中选出关键字最小的记录,又需要做n-2次比较。事实上,后面的n-2次比较中,有许多比较可能在前面的n-1次比较中已经做过,但由于前一趟排序时未保留这些比较结果,所以后一趟排序时又重复执行了这些比较操作。

  堆[排序的时间,主要由建立初始]堆和反复重建堆这两部分的时间开销构成,它们均是通过调用Heapify实现的。

  堆排序的最坏时间复杂度为O(nlog2n)。堆序的平均性能较接近于最坏性能。

  因为构造初始堆必须使用到调整堆的操作,先讨论Heapify的实现,再讨论如何构造初始堆(即BuildHeap的实现)

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