数据结构——排序

1、基数排序

数据：5 45 81 27 61 91 93 42 28 36

step1:建0~9 的空队列

step2:按个位数放入 取出

取出后：81 61 91 42 93 5 45 36 27 28

step3:按十位数放入 取出

取出后：5 27 28 36 45 61 81 91 93

排序完毕

2、堆排序（只有根节点的值对整个排序过程有意义）

初始数据：75 35 50 20 25 9 60 99 33

step1:向量的堆化

step2：从最下面开始一小堆一小堆排序

每一个小子堆的比较：最上面节点与左右两节点比较，与较大的交换，交换后的位置再与其下的左右节点比较。

排序后：99 75 60 35 25 9 50 20 33 得到最大数据

3、快速排序

取中间数与

时间： 2024-10-15 06:40:36

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数据结构--排序

插入排序(上)     基本思想:每次将一个待排序的的元素,按其关键字大小插入到已经排好序的子表的适当位置,直到全部元素插完为止.直接插入排序    简写排序思路:     假设待排序的元素存放在R[0.....n-1]中,在排序过程中,将R划分为两个区间,分别为R[0.....i-1]和R[i....n-1](刚开始时i=1,有序区只有R[0]一个元素),    其中,前一个子区间即是一个已经排好序的子区间,即有序区,后一个子区间则是一个待排序的无序区.   直接插入排序的操作即是:将当前无序

黑马程序员——数据结构排序算法总结

-----------android培训.java培训.java学习型技术博客.期待与您交流!------------ 下面是几个网上常见的总结图: 有些不同之处:集中在希尔排序的时间复杂度.快速归并的空间复杂度上 个人总结口诀: 选择N方-->选择排序的最好最坏平均都N方 插入冒泡最好N-->插入冒泡的最好是N,其他是N方 归并堆n乘logN-->归并希尔堆的最好最坏平均都是n乘logN 快速最坏N方-->快速排序的最坏是N方,其他是n乘logN 快速选择希尔堆不稳定-->

数据结构排序算法Java实现

闲的无聊又拿起了大学的数据结构的书看起来 <数据结构(c语言版)>严蔚敏 吴伟民编著. 里面有几个排序算法,感觉挺好玩的,就想着写出来玩玩. package test.sort; /** * @Title: TODO * @Description: TODO * @author: * @date: 2014-8-10 上午11:20:43 * */ public class quickSort { private static int datas[] = {23,42,12,45,56,63,

20175314薛勐 数据结构-排序（选做）

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数据结构——排序算法总结

排序(Sorting)就是将一组对象依照规定的次序又一次排列的过程,排序往往是为检索而服务的.它是数据处理中一种非常重要也非经常常使用的运算.比如我们日常学习中的查字典或者书籍的文件夹.这些都事先为我们排好序,因此大大减少了我们的检索时间,提高工作效率. 排序可分为两大类: 内部排序(Internal Sorting):待排序的记录所有存放在计算机内存中进行的排序过程: 外部排序(External Sorting):待排序的记录数量非常大,内存不能存储所有记录.须要对外存进行訪问的排序过程. 外

Python中对复杂数据结构排序（类似C中结构体数据结构）

Python中排序主要有两个函数:sorted和列表成员函数sort,两者除了调用方式有些区别外,最显著的区别是sorted会新建一个排序好的列表并返回,而sort是修改原列表并排好序.sorted的原型是: sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) sort的原型是: list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) 其中cmp和key都是函数引用,即可以传入函数名.这两个函数都是对list里

数据结构-排序算法总结

排序算法 算法分析 算法稳定性 如果一种排序算法不会改变关键码值相同的记录的相对顺序,则称为稳定的(stable) 不稳定的算法在某种条件下可以变为稳定的算法,而稳定的算法在某种条件下也可以变为不稳定的算法.例如,对于冒泡排序算法,原本是稳定的排序算法,如果将记录交换的条件改成a[j].key>=a[j+1].key,则两个相等的记录就会交换位置.再如,快速排序原本是不稳定的排序方法,但若待排序记录中只有一组具有相同关键码的记录,而选择的轴值恰好是这组相同关键码中的一个,此时的快速排序就是稳定的

20175324数据结构-排序

针对下面的Student类,使用Comparator编程完成以下功能: 在测试类StudentTest中新建学生列表,包括自己和学号前后各两名学生,共5名学生,给出运行结果(排序前,排序后) 对这5名同学分别用学号和总成绩进行增序排序,提交两个Comparator的代码 课下提交代码到码云 import java.util.Comparator; public class IDComparator implements Comparator { @Override public int comp

数据结构排序-堆排序

堆排序就是利用了最大堆(或最小堆)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)关键字变得简单.以最大堆为例,它的基本思想就是: 先将初始文件R[1..n]建成一个最大堆,此堆为初始的无序区: 再将关键字最大的记录R[1](即堆顶)和无序区的最后一个记录R[n]交换,由此得到新的无序区R[1..n-1]和有序区R[n],且满足R[1..n-1].keys≤R[n].key: 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