王道计算机数据结构+插入排序、冒泡排序、希尔排序、快速排序、简单选择排序

本内容是基于王道计算机数据结构的插入排序、冒泡排序、希尔排序、快速排序、简单选择排序整理。

文章目录

  • 插入排序
    • 算法
    • 性能
    • 代码
  • 冒泡排序
    • 算法
    • 性能
    • 代码
  • 希尔排序
    • 算法
    • 性能
    • 代码
  • 快速排序
    • 算法
    • 性能
    • 代码
  • 简单选择排序
    • 算法
    • 性能
    • 代码

插入排序

算法

算法思想:每次将一个待排序的记录按其关键字大小插入到前面已排好序的子序列中,直到全部记录插入完成。

性能

  • 空间复杂度:O(1)
  • 时间复杂度:
    • 最好:原本就有序;O(n)
    • 最坏:原本为逆序;O(n2);
    • 平均:O(n2);
  • 稳定性:稳定;

代码

image.png
image.png
image.png

#include <iostream>
using namespace std;

void InsertSort(int a[],int n) {
    int i, j, temp;
    for(i = 1; i < n; i++) {
        if (a[i] < a[i - 1]) {
            temp = a[i];
            for (j = i - 1; j >= 0 && a[j] > temp; j--) {
                a[j + 1] = a[j];
            }
            a[j + 1] = temp;
        }
    }
}

void printfarray(int a[], int n) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cout << a[i] << " ";
    }
    cout << endl;
}

int main() {
    int a[8] = {38, 49, 65, 97, 76, 13, 27, 49};
    int n = 8;
    cout << "插入排序前的数组为: ";
    printfarray(a, n);
    cout << endl;

    InsertSort(a,n);
    cout << "插入排序后的数组为: ";
    printfarray(a, n);
    cout << endl;
}

image.png

冒泡排序

算法

  • 从后往前(或从前往后)两两比较相邻元素的值,若为逆序(即A[i-1]>A[i]),则交换它们,直到序列比较完。称这样过程为“一趟”冒泡排序。
  • 第一趟排序使关键字值最小的一个元素“冒”到最前面;
  • 每一趟排序都可以使一个元素移动到最终位置,已经确定最终位置的元素在之后的处理中无需再对比;
  • 若某一趟排序没有发生“交换”,说明此时已经整体有序。

性能

  • 空间复杂度:O(1)
  • 时间复杂度:
    • 最好:原本就有序;O(n)
    • 最坏:原本为逆序;O(n2);
    • 平均:O(n2);
  • 稳定性:稳定;

代码

image.png

#include <iostream>
using namespace std;

void swap(int &a, int &b){
    int temp = a;
    a = b;
    b = temp;
}

void BubbleSort(int a[],int n) {
    for(int i = 0; i < n-1; i++) {
        bool flag = false; // 表示本趟冒泡是否发生交换的标志
        for (int j = n - 1; j > i; j--) {
            if (a[j-1] > a[j]) {
                swap(a[j-1],a[j]);
                flag = true;
            }
        }
        if (flag == false) {
            return;
        }
    }
}

void printfarray(int a[], int n) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cout << a[i] << " ";
    }
    cout << endl;
}

int main() {
    int a[8] = {38, 49, 65, 97, 76, 13, 27, 49};
    int n = 8;
    cout << "冒泡排序前的数组为: ";
    printfarray(a, n);
    cout << endl;

    BubbleSort(a,n);
    cout << "冒泡排序后的数组为: ";
    printfarray(a, n);
    cout << endl;
}

image.png

希尔排序

算法

  • 先将待排序表分割成若干形如L[i, i+d, i+2d, … ,i + kd]的“特殊”子表,对各个子表分别进行直接插入排序。缩小增量d,重复上述过程,直到d=1为止。
  • 先追求表中元素部分有序,再逐渐逼近全局有序。

性能

  • 空间复杂度:O(1)
  • 时间复杂度:未知,但优于直接插入排序
  • 稳定性:不稳定;

代码

image.png
image.png
image.png
image.png

#include <iostream>
using namespace std;

void ShellSort(int a[],int n) {
    int i, j, d, temp;
    for (d = n / 2; d >= 1; d = d / 2) {
        for(i = d; i < n; i++) {
            if(a[i] < a[i-d]) {
                temp = a[i];
                for(j = i - d; j >= 0 && a[j] > temp; j-=d) {
                    a[j + d] = a[j];
                }
                a[j + d] = temp;
            }
        }
    }
}

void printfarray(int a[], int n) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cout << a[i] << " ";
    }
    cout << endl;
}

int main() {
    int a[11] = {38, 6, 9, 3, 49, 65, 97, 76, 13, 27, 49};
    int n = 11;
    cout << "希尔排序前的数组为: ";
    printfarray(a, n);
    cout << endl;

    ShellSort(a,n);
    cout << "希尔排序后的数组为: ";
    printfarray(a, n);
    cout << endl;
}

image.png

快速排序

算法

算法思想:在待排序表L[1 … n]中任取一个元素pivot作为枢轴(或基准,通常取首元素),通过一趟排序将待排序表划分为独立的两部分L[1 … k-1]和L[k+1 … n],使得L[1 … k-1]中的所有元素小于pivot,L[k+1 … n]中的所有元素大于等于pivot,则pivot放在了其最终位置L(k) 上,这个过程称为一次“划分”。然后分别递归地对两个子表重复上述过程,直至每部分内只有一个元素或空为止,即所有元素放在了其最终位置上。
算法表现主要取决于递归深度,若每次“划分”越均匀,则递归深度越低。“划分”越不均匀,递归深度越深。

性能

  • 空间复杂度:
    • 最好:O(n)
    • 最坏:O(log(n))
  • 时间复杂度:
    • 最好:每次划分很均匀;O(n2)
    • 最坏:原本为正序或逆序;O(n log(n));
    • 平均:O(n log(n));
  • 稳定性:不稳定;

代码

image.png
image.png

#include <iostream>
using namespace std;

int Partition(int a[],int low, int high) {
    int pivot = a[low];
    while (low < high) {
        while(low < high && a[high] >= pivot) high--;
        a[low] = a[high];
        while(low < high && a[low] <= pivot) low++;
        a[high] = a[low];
    }
    a[low] = pivot;
    return low;
}

void QuickSort(int a[],int low, int high) {
    if (low < high) {
        int pivotpos = Partition(a,low,high); // 划分
        QuickSort(a, low, pivotpos-1); // 划分左子表
        QuickSort(a, pivotpos + 1, high); // 划分右子表
    }
}

void printfarray(int a[], int n) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cout << a[i] << " ";
    }
    cout << endl;
}

int main() {
    int a[11] = {38, 6, 9, 3, 49, 65, 97, 76, 13, 27, 49};
    int n = 11;
    cout << "快速排序前的数组为: ";
    printfarray(a, n);
    cout << endl;

    QuickSort(a,0,n-1);
    cout << "快速排序后的数组为: ";
    printfarray(a, n);
    cout << endl;
}

image.png

简单选择排序

算法

  • 每一趟在待排序元素中选取关键字最小的元素加入有序子序列
  • 必须进行总共 n - 1 趟处理;

性能

  • 空间复杂度:O(1)
  • 时间复杂度:O(n2)
  • 稳定性:不稳定;

代码

image.png

#include <iostream>
using namespace std;

void swap(int &a, int &b){
    int temp = a;
    a = b;
    b = temp;
}

void SelectSort(int a[],int n) {
   for (int i = 0; i < n-1; i++) {
       int min = i;
       for(int j = i + 1; j < n; j++) {
           if (a[j] < a[min])
                min = j;
       }
       if (min != i) {
           swap(a[i],a[min]);
       }
   }
}

void printfarray(int a[], int n) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cout << a[i] << " ";
    }
    cout << endl;
}

int main() {
    int a[11] = {38, 6, 9, 3, 49, 65, 97, 76, 13, 27, 49};
    int n = 11;
    cout << "选择排序前的数组为: ";
    printfarray(a, n);
    cout << endl;

    SelectSort(a,n);
    cout << "选择排序后的数组为: ";
    printfarray(a, n);
    cout << endl;
}

image.png

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/792043.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

LLM代理应用实战:构建Plotly数据可视化代理

如果你尝试过像ChatGPT这样的LLM&#xff0c;就会知道它们几乎可以为任何语言或包生成代码。但是仅仅依靠LLM是有局限的。对于数据可视化的问题我们需要提供一下的内容 描述数据:模型本身并不知道数据集的细节&#xff0c;比如列名和行细节。手动提供这些信息可能很麻烦&#…

zigbee笔记:七、zigbee系统电源管理与睡眠唤醒

zigbee的低功耗、近距离无线传输的特点使得其在一众近距离无线传输方案中备受青睐。而zigbee低功耗优势是通过根据不同工况选择运行在不同的运行模式&#xff08;供电模式&#xff09;实现的&#xff0c;因此&#xff0c;掌握zigbee的系统电源管理与睡眠唤醒的相关知识&#xf…

发挥储能系统领域优势,海博思创坚定不移推动能源消费革命

随着新发展理念的深入贯彻&#xff0c;我国正全面落实“双碳”目标任务&#xff0c;通过积极转变能源消费方式&#xff0c;大幅提升能源利用效率&#xff0c;实现了以年均约3.3%的能源消费增长支撑了年均超过6%的国民经济增长。这一成就的背后&#xff0c;是我国能源结构的持续…

c#调用c++ dll库报错System.BadImageFormatException

System.BadImageFormatException:“试图加载格式不正确的程序。 (异常来自 HRESULT:0x8007000B)” 1. dll需要选择release模式进行编译 2.选择相同位数&#xff0c;比如x64平台&#xff0c;c#也需要x64 3.不要设置c#不支持的函数供调用 比如&#xff1a; c可以输出到控制台…

昇思学习打卡-16-热门LLM及其他AI应用/K近邻算法实现红酒聚类

文章目录 算法原理距离定义模型构建 算法原理 K近邻算法可以用在分类问题和回归问题上&#xff0c;它的原理如下&#xff1a;要确定一个样本的类别&#xff0c;可以计算它与所有训练样本的距离&#xff0c;然后找出和该样本最接近的k个样本&#xff0c;统计出这些样本的类别并…

中职综合布线实训室

一、中职综合布线实训室建设背景 在数字化转型的大潮中&#xff0c;计算机网络技术作为支撑数字中国建设的基石&#xff0c;其重要性不言而喻。面对汹涌而来的数字时代&#xff0c;中等职业学校&#xff08;简称中职&#xff09;作为技术技能型人才培养的重要基地&#xff0c;…

如何使用Vger对已经过身份验证的Jupyter实例进行安全检测

关于Vger Vger是一款功能强大的交互式命令行应用程序&#xff0c;广大研究人员可以利用Vger与已经过身验证的Jupyter实例进行交互&#xff0c;并对其执行人工智能或机器学习方面的安全检测操作。 使用场景 1、作为红队研究人员&#xff0c;当我们寻找到了Jupyter凭证之后&…

单例模式的简单理解

单例模式 前言一、单例模式是什么二、单例模式的使用饿汉模式单线程下的懒汉模式多线程下的懒汉模式&#xff08;优化懒汉模式&#xff09;加锁 三、总结 前言 设计模式是将一些经典的问题场景进行整合归纳&#xff0c;并提供一些解决方案&#xff0c;相当于一种“套路”。 熟…

政企单位光纤资源高效管理与优化策略

引言 随着信息技术的飞速发展&#xff0c;政企单位对于通信基础设施的管理要求日益提高。然而&#xff0c;传统的管理模式&#xff0c;如Excel表格记录和纸质审批流程&#xff0c;已难以满足当前复杂多变的业务需求。在此背景下&#xff0c;我们实施了光纤管理的数字化转型项目…

LLMs的基本组成:向量、Tokens和嵌入

编者按&#xff1a;随着人工智能技术的不断发展&#xff0c;大模型&#xff08;语言、视觉&#xff0c;或多模态模型&#xff09;已成为当今AI应用的核心组成部分。这些模型具有处理和理解自然语言等模态输入的能力&#xff0c;推动了诸如聊天机器人、智能助手、自动文本生成等…

防火墙安全策略练习

实验拓扑 实验要求 1.DMZ区内的服务器&#xff0c;办公区仅能在办公时间内&#xff08;9&#xff1a;00 — 18&#xff1a;00&#xff09;可以访问&#xff0c;生产区的设备全天可以访问 2.生产区不允许访问互联网&#xff0c;办公区和游客区允许访问互联网 3.办公区设备10.…

C++初学者指南-5.标准库(第一部分)--顺序视图

C初学者指南-5.标准库(第一部分)–顺序视图 文章目录 C初学者指南-5.标准库(第一部分)--顺序视图std::string_view (C17)避免不必要的内存分配类似字符串的函数参数创建string_viewsstring_view接口 std::span &#xff08;C20&#xff09;作为参数&#xff08;主要用例&#x…

笔记本硬盘数据恢复的6种方法!简单易懂

可以从笔记本电脑硬盘恢复已删除的数据吗&#xff1f; “我不小心删除了笔记本电脑硬盘上的重要数据。请问我可以在笔记本电脑硬盘上恢复已删除的数据吗&#xff1f;如果可以&#xff0c;我应该怎么做才能恢复数据呢&#xff1f;” 很多笔记本电脑用户可能会不小心地从电脑中…

翻译|解开LLMs的神秘面纱:他们怎么能做没有受过训练的事情?

大语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;通过将深度学习技术与强大的计算资源结合起来&#xff0c;正在彻底改变我们与软件互动的方式。 虽然这项技术令人兴奋&#xff0c;但许多人也担忧LLMs可能生成虚假的、过时的或有问题的信息&#xff0c;他们有时甚至会产生令人信服的幻…

顶顶通呼叫中心中间件-打电话没声音检查步骤(mod_cti基于FreeSWITCH)

顶顶通呼叫中心中间件-电话没声音检查步骤(mod_cti基于FreeSWITH) 检查步骤 1、检查配置文件 检查配置文件&#xff1a;打开ccadmin -> 配置文件 -> vars -> external_ip$${local_ip_v4}看一下这个有没有配置正确的外网IP&#xff0c;如果没有配置正确就需要配置正…

方格验证码输入框实现方式

引言 在实际开发过程中验证码输入框是一个很常见UI界面。通常来讲有简单的输入框&#xff0c;也有方格的输入框&#xff0c;其中相对较为棘手就是这种方格输入框里面还需要显示光标的情况。本篇博客我们就来主要讨论一下方格带光标的验证码输入框样式。 实现方案 在着手实现…

顺序结构 ( 六 ) —— 顺序结构实例 【互三互三】

&#x1f680;欢迎互三&#x1f449;&#xff1a;程序猿方梓燚 &#x1f48e;&#x1f48e;&#x1f680;所属专栏&#xff1a;C教程&#x1f48e; &#x1f680;关注博主&#xff0c;后期持续更新系列文章 &#x1f680;如果有错误感谢请大家批评指出&#xff0c;及时修改 &am…

什么是RLHF(基于人类反馈的强化学习)?

什么是RLHF&#xff08;基于人类反馈的强化学习&#xff09;&#xff1f; 基于人类反馈的强化学习&#xff08;Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF&#xff09;是一种结合强化学习和人类反馈的技术&#xff0c;用于训练智能体&#xff0c;使其行为更符合人类期…

农牧行业CRM洞察:打造营、销、服一体化数字营销平台

01、行业应用背景 保持企业活力&#xff0c;支撑业务单元协调发展&#xff0c;稳定核心产品竞争力&#xff0c;将成为农牧行业企业数字化、数智化建设的指导方向。 积极发挥数据在生产、流通、消费各个环节的决策支撑&#xff0c;为农牧企业特别是多业态集团型企业&#xff0…

1.浅谈蓝牙BLE的总体框架

这里只展开BLE这一部分&#xff0c; 框图如下所示 蓝牙也是使用分层的结构组织代码。 Application&#xff1a;是自己的业务逻辑实现的地方。当然应用程序需要根据BLE的规定&#xff0c;实现配置文件&#xff08;profile&#xff09;、服务&#xff08;service&#xff09;和…