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英文网站建设注意什么,seo就业前景,设计网站推荐理由,网站建设会面临些什么问题文章目录 交换排序简单选择排序堆排序归并排序 交换排序 冒泡排序的算法分析: 冒泡排序最好的时间复杂度是O(n)冒泡排序最好的时间复杂度是O(n平方)冒泡排序平均时间复杂度为O(n的平方)冒泡排…

文章目录

  • 交换排序
  • 简单选择排序
  • 堆排序
  • 归并排序

交换排序

冒泡排序的算法分析:

  • 冒泡排序最好的时间复杂度是O(n)
  • 冒泡排序最好的时间复杂度是O(n平方)
  • 冒泡排序平均时间复杂度为O(n的平方)
  • 冒泡排序算法中增加一个辅助空间temp,辅助空间为S(n)=O(1)。
  • 冒泡排序是稳定的。
void bubble_sort(int arr[],int n);
void printArr(int arr[]);#define MAXSIZE 20	//设记录的值不超过20个
#define  KeyType int//设关键字为整型量
#define InfoType int //定义InfoType的其他数据项typedef struct {KeyType key;//定义每个记录(数据元素)的结构InfoType otherinfo;//其他数据项
}RedType;typedef struct SqList {RedType r[MAXSIZE + 1];//存储顺序表的结构//r[0]一般做哨兵或者缓冲区int length;//顺序表的长度
}SqList;//void bubble_sort(SqList& L) {
//	//使用flag作为是否有交换的标记
//	int i,n,i,j;
//	int flag = 1;
//	RedType x;
//	for (i = 1; i <= n - 1 && flag == 1; i++) {
//		flag = 0;
//		for (j = 1; j <= i; j++) {
//			if (arr[] > L.r[j + 1][]) {
//				//发生逆序
//				flag = 1;//发生交换,flag置为1,若本趟没发生交换,flag保持为0.
//				x = arr;
//				arr = L.r[j + 1];
//				L.r[j + 1] = x;
//			}
//		}
//	}
//}void bubble_sort(int arr[],int n) {//使用flag作为是否有交换的标记int i, j;int flag = 1;int x;for (i = 1; i <= n - 1 && flag == 1; i++) {flag = 0;for (j = 1; j <= i; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {//发生逆序flag = 1;//发生交换,flag置为1,若本趟没发生交换,flag保持为0.x = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = x;}printf("第%d趟 ", i);}}
}

简单选择排序

选择最小的值,进行排序。
在这里插入图片描述

堆排序

堆的定义:
若n个元素的序列{a1,a2…an}满足
在这里插入图片描述则该序列分为小根堆大根堆
从堆的定义可以看出,堆实质是满足如下性质的完全二叉树,二叉树中任一非叶子节点均小于(大于)他的孩子结点。
在这里插入图片描述
堆排序:
若在输出堆顶的最小值(最大值)后,使得剩余n-1个元素的序列重新又建成一个堆,则得到n个元素的次小值(次大值)…如此反复,则有能得到一个有序序列,这个过程称之为堆排序。

实现堆排序需解决的两个问题:

  1. 如何由一个无序序列建成一个堆?
    单结点的二叉树是堆;
    在完全二叉树中所有以叶子结点(序号为i>n/2)为根的子树是堆。
    由于堆实质上是一个线性表,那么我们可以顺序存储一个堆。
    在这里插入图片描述
    步骤:
    从最后一个非叶子结点开始向前调整:
    ①调整从第n/2个元素开始,将以该元素为根的二叉树调整为堆。
    ②将以序号n/2-1的结点为根的二叉树调整为堆;
    ③将以序号n/2-2的结点为根的二叉树调整为堆;
    ④将以序号n/2-3的结点为根的二叉树调整为堆;
    在这里插入图片描述

  2. 如何输出堆顶元素后,调整剩余元素为一个新的堆?
    小根堆:
    1.输出堆顶元素之后,以堆中最后一个元素替代之
    在这里插入图片描述

2.然后将根结点值与左右子树的根结点值进行比较,并与其中小者进行交换
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.重复上述操作,直至叶子结点,将得到新的堆,称这个从堆顶至叶子的调整过程为“筛选”。
在这里插入图片描述
下一次再输出堆顶元素27,再将最后一个元素97向上调整。再选左,右子树较小的那一个就是38,再将38调上去,再比较左右子树的大小。

算法性能分析:
在这里插入图片描述

归并排序

基本思想:将两个或两个以上的有序子序列“归并”成一个。
例:二路归并,归并树。
![

  • [ ]

  • 在这里插入图片描述

](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/14c3d5b0f8d24c278f889998ec61ac28.png)

在这里插入图片描述

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