选择排序法
选择排序法
选择排序的基本思想是：每一趟在n-i+1（i=1，2，…n-1）个记录中选取关键字最小的记录作为有序序列中第i个记录。我们主要介绍简单选择排序、树型选择排序和堆排序。
简单选择排序的基本思想：第i趟简单选择排序是指通过n-i次关键字的比较，从n-i+1个记录中选出关键字最小的记录，并和第i个记录进行交换。共需进行i-1趟比较，直到所有记录排序完成为止。例如：进行第i趟选择时，从当前候选记录中选出关键字最小的k号记录，并和第i个记录进行交换。图9.5给出了一个简单选择排序示例，说明了前三趟选择后的结果。图中大括号内为当前候选记录，大括号外为当前已经排好序的记录。
｛4862 35 77 55 14 35 98｝↑↑i k
14｛62 35 77 55 48 35 98｝↑↑
i k 1435 ｛62 77 55 48 35 98｝↑↑ i k 1435 35 ｛77 55 4
8 62 98｝↑↑ i k 选择排序示例简单选择排序的算法具体描述如下：
void SelectSort(RecordType r[], int length)/*
对记录数组r做简单选择排序，length为数组的长度
*/{n=length;for ( i=1 ; i<= n－１; ++i)
{k=i；for ( j=i+1 ; j<= n ; ++j) if (r[j].key < r[k].key ) k=j；if ( k!=i) { x= r[i]；r[i]= r[k]；r[k]=x; }}} /* SelectSort */
算法
简单选择排序算法分析：在简单选择排序过程中，所需移动记录的次数比较少。最好情况下，即待排序记录初始状态就已经是正序排列了，则不需要移动记录。最坏情况下，即待排序记录初始状态是按逆序排列的，则需要移动记录的次数最多为3（n -1）。简单选择排序过程中需要进行的比较次数与初始状态下待排序的记录序列的排列情况无关。当i=1时，需进行n-1次比较；当i=2时，需进行n-2次比较；依次类推，共需要进行的比较次数是∑ =(n-1)+(n-2)+…+2+1=n(n-1)/2，即进行比较操作的时间复杂度为O(n2)。
选择排序法是对定位比较交换法的一种改进。在讲选择排序法之前我们先来了解一下定位比较交换法。为了便于理解，设有10个数分别存在数组元素a[0]～a[9]中。定位比较交换法是由大到小依次定位a[0]～a[9]中恰当的值（和武林大会中的比武差不多），a[9]中放的自然是最小的数。如定位a[0],先假定a[0]中当前值是最大数，a[0]与后面的元素一一比较，如果a[4]更大，则将a[0]、a[4]交换，a[0]已更新再与后面的a[5]～a[9]比较，如果a[8]还要大，则将a[0]、a[8]交换，a[0]又是新数，再与a[9]比较。一轮比完以后，a[0]就是最大的数了，本次比武的武状元诞生了，接下来从a[1]
开始，因为状元要休息了，再来一轮a[1]就是次大的数，也就是榜眼，然后从a[2]开始，比出探花，真成比武大会了，当比到a[8]以后，排序就完成了。
下面给大家一个例子：
main()
{
int a[10];
int i,j,t;
for ( i = 0; i < 10; i ++ ) scanf("%d",&a[ i ]); /*输入10个数，比武报名，报名费用10000￥^_^*/
for ( i = 0; i < 9; i ++ )
for ( j = i + 1; j < 10; j ++)
if ( a[ i ] < a[ j ] ) { t = a[ i ]; a[ i ] = a[ j ]; a[ j ] = t; } /*打不过就要让出头把交椅，不过a[ i ]比较爱面子，不好意思见a[ j ]，让t帮忙*/ for( i = 0; i < 10; i ++) printf("%4d",a[ i ]); /*显示排序后的结果*/
}
好啦，啰嗦了半天总算把定位比较排序法讲完了，这个方法不错，容易理解，就是有点麻烦，一把椅子换来换去，哎～
所以就有了下面的选择排序法，开始的时候椅子谁也不给，放在一边让大家看着，找个人k记录比赛结果，然后发椅子。具体来讲呢就是，改进定位比较排序法，但是这个改进只是一部分，比较的次数没变，该怎么打还是怎么打，就是不用换椅子了。每次外循环先将定位元素的小标i值记录到K，认为a[k]是最大元素其实k=i还是a[ i ]最大，a[k]与后面的元素一一比较，该交换的也是也不换，就是把K的值改变一下就完了，最后在把a[k]与a[ i ]交换，这样a就是最大的元素了。然后进入下一轮的比较。选择排序法与定位比较排序法相比较，比的次数没变，交换的次数减少了。
下面也写个例子：
由大到小时：
main()
{
int a[10];
int i,j,t,k;
for ( i = 0; i < 10; i ++ ) scanf("%d",&a[ i ]); /*输入10个数，比武报名，报名费用10000￥^_^*/
for ( i = 0; i < 9; i ++ )
{ k = i; /*裁判AND记者实时追踪报道比赛情况*/
for ( j = i + 1; j < 10; j ++)
if ( a[ k ] < a[ j ] ) k = j;
if （k！=i）
t = a[ i ]; a[ i ] = a[ k ]; a[ k ] = t; /* t 发放奖品*/
}
for( i = 0; i < 10; i ++) printf("%4d",a[ i ]); /*显示排序后的结果*/
}
由小到大时：
main()
{
int a[10];
int i,j,t,k;
for ( i = 0; i < 10; i ++ ) scanf("%d",&a[ i ]); /*输入10个数，比武报名，报名费用10000￥^_^*/
for ( i = 0; i < 9; i ++ )
{ k = i; /*裁判AND记者实时追踪报道比赛情况*/
for ( j = i + 1; j < 10; j ++)
if ( a[ k ] < a[ j ] ) k = j;
if （k！=i）
t = a[ i ]; a[ i ] = a[ k ]; a[ k ] = t; /* t 发放奖品*/
}
for( i = 9; i >= 0; i --) printf("%4d",a[ i ]); /*显示排序后的结果*/
}
java选择排序法代码
public static void main(String[] args) {
Random random=new Random();
int[] pData=new int[10];
for(int i=0;i Integer a =random.nextInt(100); pData[i]= a; System.out.print(pData[i]+" "); } System.out.println(); pData=Choose(pData); for(int i=0;i System.out.print(pData[i]+" "); } System.out.println(); } public static int[] Choose(int[] pData){ System.out.println(); for (int i = 0; i < pData.length; i++) { for (int j = i; j < pData.length; j++) { if(pData[j] int a=pData[j]; pData[j]=pData[i]; pData[i]=a; } } } return pData; } 堆排序 堆排序原理及分析 起源 1991年计算机先驱奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德(R obert W．Floyd)和威廉姆斯(J．Williams)在1964年共同发明了著名的堆排序算法( Heap Sort ) “堆”定义 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)： (1) ki≤K2i且ki≤K2i+1 或(2)Ki≥K2i且ki≥K2i+1(1≤i≤ n) //ki相当于二叉树的非叶结点，K2i则是左孩子，k2i+1是右孩子 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。 堆的高度 堆可以被看成是一棵树，结点在堆中的高度可以被定义为从本结点到叶子结点的最长简单下降路径上边的数目；定义堆的高度为树根的高度。我们将看到，堆结构上的一些基本操作的运行时间至多是与树的高度成正比，为O（lgn）。 堆排序 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。 （1）用大根堆排序的基本思想 ①先将初始文件R[1..n]建成一个大根堆,此堆为初始的无序区 ②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].key s≤R[n].key 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].ke ys≤R[n-1..n].keys，同样要将R[1..n-2]调整为堆。 …… 直到无序区只有一个元素为止。 （2）大根堆排序算法的基本操作： ①初始化操作：将R[1..n]构造为初始堆； 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)。 注意： ①只需做n-1趟排序，选出较大的n-1个关键字即可以使得文件递增有序。 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 特点 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 堆排序与直接选择排序的区别 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。 堆排序可通过树形结构保存部分比较结果，可减少比较次数。 算法分析 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。 由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。 堆排序是就地排序，辅助空间为O(1)， 它是不稳定的排序方法。 [编辑本段] 算法描述 堆排序算法(C描述) // array是待调整的堆数组,i是待调整的数组元素的位置,length是数组的长度void HeapAdjust(int array[], int i, int nLength)//本函数功能是：根据数组arr ay构建大根堆 { int nChild; int nTemp; for (nTemp = array[i]; 2 * i + 1 < nLength; i = nChild) { // 子结点的位置＝２*(父结点位置）+ 1 nChild = 2 * i + 1; // 得到子结点中较大的结点 if (nChild != nLength - 1 && array[nChild + 1] > array[nChild]) ++nChild; // 如果较大的子结点大于父结点那么把较大的子结点往上移动,替换它的父结点 if (nTemp < array[nChild]) { nTemp= array[nChild]; } else// 否则退出循环 { break; } } // 最后把需要调整的元素值放到合适的位置 array[nChild]= nTemp; } // 堆排序算法 void HeapSort(int array[], int length) { // 调整序列的前半部分元素,调整完之后第一个元素是序列的最大的元素 for (int i = length / 2 - 1; i >= 0; --i) { HeapAdjust(array, i, length); } // 从最后一个元素开始对序列进行调整,不断的缩小调整的范围直到第一个元素 for (int i = length - 1; i > 0; --i) { // 把第一个元素和当前的最后一个元素交换, // 保证当前的最后一个位置的元素都是在现在的这个序列之中最大的 Swap(&array[0], &array); // 不断缩小调整heap的范围,每一次调整完毕保证第一个元素是当前序列的最大值 HeapAdjust(array, 0, i); } } 堆排序算法(C++描述) #define MAX 100//数据元素的最大个数 typedef struct { int r[MAX]; int length; }SqList;//定义一个线性表用于存放数据元素 void HeapAdjust(SqList &L,int s,int m) {//已知L.r[s...m]中记录除L.r[s]外均满足堆的定义，本函数用于使L.r[s...m]成为一个大顶堆 int j; int e=L.r[s]; for(j=2*s;j<=m;j*=2) { if(j if(e>=L.r[j]) break; L.r[s]=L.r[j]; s=j; } L.r[s]=e; } void HeapSort(SqList &L) {//对顺序表L进行堆排序 int i,e; for(i=L.length/2;i>0;i--) HeapAdjust(L,i,L.length); for(i=L.length;i>1;i--) {//将大顶堆的顶记录和最后一个记录相互交换 e=L.r[1]; L.r[1]=L.r; L.r=e; HeapAdjust(L,1,i-1); } } 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)Heapify函数思想方法 每趟排序开始前R[l..i]是以R[1]为根的堆，在R[1]与R交换后，新的无序区R[1.. i-1]中只有R[1]的值发生了变化，故除R[1]可能违反堆性质外，其余任何结点为根的子树均是堆。因此，当被调整区间是R[low..high]时，只须调整以R[low]为根的树即可。 "筛选法"调整堆 R[low]的左、右子树(若存在)均已是堆，这两棵子树的根R[2low]和R[2low+1]分别是各自子树中关键字最大的结点。若R[low].key不小于这两个孩子结点的关键字，则R[low]未违反堆[性质，以R[low]为根的树已是堆，无须调整；否则必须将R[low]和它的两个孩子结点中关键字较大者进行交换，即R[low]与R[large](R[large].key=m ax(R[2low].key，R[2low+1].key))交换。交换后又可能使结点R[large]违反堆性质，同样由于该结点的两棵子树(若存在)仍然是堆，故可重复上述的调整过程，对以R[la rge]为根的树进行调整。此过程直至当前被调整的结点已满足性质，或者该结点已是叶子为止。上述过程就象过筛子一样，把较小的关键字逐层筛下去，而将较大的关键字逐层选上来。因此，有人将此方法称为"筛选法"。 BuildHeap的实现 要将初始文件R[l..n]调整为一个大根堆，就必须将它所对应的完全二叉树中以每一结点为根的子树都调整为堆。 显然只有一个结点的树是堆，而在完全二叉树中，所有序号大于n/2的结点都是叶子，因此以这些结点为根的子树均已是堆。这样，我们只需依次将以序号为n/2，…，1的结点作为根的子树都调整为堆即可。 Heapify函数算法实例 #include #include inline int LEFT(int i); inline int RIGHT(int i); inline int PARENT(int i); void MAX_HEAPIFY(int A[],int heap_size,int i); void BUILD_MAX_HEAP(int A[],int heap_size); void HEAPSORT(int A[],int heap_size); void output(int A[],int size); int main() { FILE *fin; int m,size,i; fin = fopen("array.in","r"); int* a; fscanf(fin," %d",&size); a = (int *)malloc(size + 1); a[0]=size; for(i = 1;i <= size; i++ ) { fscanf(fin," %d",&m); a= m; } HEAPSORT(a,a[0]); printf("$$$$$$$$$$The Result$$$$$$$$\n"); output(a,a[0]); free(a); return 0; } inline int LEFT(int i) { return 2 * i; } inline int RIGHT(int i) { return 2 * i + 1; } inline int PARENT(int i) { return i / 2; } void MAX_HEAPIFY(int A[],int heap_size,int i) { int temp,largest,l,r; largest = i; l = LEFT(i); r = RIGHT(i); if ((l <= heap_size) && (A[l] > A[largest])) largest = l; if ((r<= heap_size) && (A[r] > A[largest])) largest = r; if (largest != i) { temp = A[largest]; A[largest] = A; A= temp; MAX_HEAPIFY(A[],heap_size,largest); } } void BUILD_MAX_HEAP(int A[],int heap_size) { int i; for (i = heap_size / 2;i >= 1;i--) MAX_HEAPIFY(A,heap_size,i); } void HEAPSORT(int A[],int heap_size) { int i; BUILD_MAX_HEAP(A,heap_size); for (i = heap_size;i >= 2; i--) { int temp; temp = A[1]; A[1] = A; A= temp; MAX_HEAPIFY(A,i-1,1); } } void output(int A[],int size) { int i = 1; FILE *out = fopen("result.in","w+"); for (; i <= size; i++) { printf("%d ",A); fprintf(out,"%d ",A); } printf("\n"); } 堆排序(Pascal/Delphi描述) Const FI = 'Heap.In' ; FO = 'Heap.Out' ; MaxSize = 10000 ; Type TIndex = Longint ; TDat = Array [ 0 .. MaxSize ] Of TIndex ; Var N , M : TIndex ; D : TDat ; Procedure Swap ( A, B : TIndex ) ; Var Tmp : TIndex ; Begin Tmp := D [ A ] ; D [ A ] := D [ B ] ; D [ B ] := Tmp ; End ; Procedure DownSift ( Node : TIndex ) ; Var LSon , RSon : TIndex ; Father : TIndex ; Change : Boolean ; Begin Repeat Change := False ; If Node Shl 1 > N Then Exit ; LSon := Node Shl 1 ; RSon := LSon + 1 ; Father := Node ; If ( LSon <= N ) And ( D [ Father ] < D [ LSon ] ) Then Father := LSon ; If ( RSon <= N ) And ( D [ Father ] < D [ RSon ] ) Then Father := RSon ; If ( Father <> Node ) Then Begin Swap ( Father , Node ) ; Node := Father ; Change := True ; End ; Until Not Change ; End ; Procedure HeapReset ; Var I : TIndex ; Begin For I := ( N Shr 1 ) DownTo 1 Do DownSift ( I ) ; End ; Procedure Init ; Var I : TIndex ; Begin FillChar ( D , SizeOf ( D ) , 0 ) ; Readln ( N ) ; For I := 1 To N Do Read ( D [ I ] ) ; End ; Procedure Main ; Var I : TIndex ; Begin M := N ; HeapReset ; For I := M DownTo 2 Do Begin Swap ( 1 , N ) ; Dec ( N ) ; DownSift ( 1 ) ; End ; End ; Procedure Final ; Var I : TIndex ; Begin For I := 1 To M Do Write ( D [ I ] , ' ' ) ; End ; Begin Assign ( Input , FI ) ; Assign ( Output , FO ) ; Reset ( Input ) ; Rewrite ( Output ) ; Init ; Main ; Final ; Close ( Input ) ; Close ( Output ) ; End . C#描述 #region 堆 /// /// 建成大堆 /// /// /// /// void HeapAdjust(int[] arr, int i, int length) { int child = 2 * i + 1; //左节点 int temp = arr[i]; //中间变量保存当前根节点 while (child < length) { //如果有右节点，判断是否大于左节点 if (child < length - 1 && arr[child] < arr[child + 1]) child++; //双亲节点大于子节点 if (temp >= arr[child]) break; //不需调整，结束调整 arr[i] = arr[child]; //双亲结点值设置为大的子节点值 i = child; child = 2 * i + 1; } arr[i] = temp; } public void Heap(int[] arr) { //第一次创建大堆 for (int i = arr.Length / 2 - 1; i >= 0; i--) { HeapAdjust(arr, i, arr.Length); } //元素位置调换 for (int i = arr.Length - 1; i > 0; i--) { //堆顶与当前堆的最后一个堆元素交换位置 int tmp = arr[0]; arr[0] = arr[i]; arr[i] = tmp; //将剩下的无序堆部分重新建堆处理 HeapAdjust(arr, 0, i); foreach (int v in arr) { Console.Write(v.ToString() + " "); } Console.WriteLine(""); } } #endregion [编辑本段] 实现 Pascal中的较简单实现 var i,j,k,n:integer; a:array[0..100] of integer; procedure swap(var a,b:integer); var t:integer; begin t:=a;a:=b;b:=t; end; procedure heapsort(i,m:integer); begin while i*2<=m do begin i:=i*2; if (i else break; end; end; begin readln(n); for i:=1 to n do read(a); for i:=n div 2 downto 1 do heapsort(i,n); for i:=n downto 2 do begin swap(a,a[1]); heapsort(1,i-1); end; for i:=1 to n do write(a,' '); end 堆排序的JAVA实现 public class Test { public static int[] Heap = { 10, 32, 1, 9, 5, 7, 12, 0, 4, 3 }; // 预设数据数组 public static void main(String args[]) { int i; // 循环计数变量 int Index = Heap.length; // 数据索引变量 System.out.print("排序前: "); for (i = 1; i < Index - 1; i++) System.out.printf("%3s", Heap); System.out.println(""); HeapSort(Index - 2); // 堆排序 System.out.print("排序后: "); for (i = 1; i < Index - 1; i++) System.out.printf("%3s", Heap); System.out.println(""); } /** * 建立堆 public static void CreateHeap(int Root, int Index) { int i, j; // 循环计数变量 int Temp; // 暂存变量 int Finish; // 判断堆是否建立完成 j = 2 * Root; // 子节点的Index Temp = Heap[Root]; // 暂存Heap的Root 值 Finish = 0; // 预设堆建立尚未完成 while (j <= Index && Finish == 0) { if (j < Index) // 找最大的子节点 if (Heap[j] < Heap[j + 1]) j++; if (Temp >= Heap[j]) Finish = 1; // 堆建立完成 else { Heap[j / 2] = Heap[j]; // 父节点= 目前节点 j = 2 * j; } } Heap[j / 2] = Temp; // 父节点= Root值 } public static void HeapSort(int Index) { int i, j, Temp; // 将二叉树转成Heap for (i = (Index / 2); i >= 1; i--) CreateHeap(i, Index); // 开始进行堆排序 for (i = Index - 1; i >= 1; i--) { Temp = Heap; // Heap的Root值和最后一个值交换Heap = Heap[1]; Heap[1] = Temp; CreateHeap(1, i); // 对其余数值重建堆 System.out.print("排序中: "); for (j = 1; j <= Index; j++) System.out.printf("%3s",Heap[j]); System.out.println(""); } } 1、冒泡排序 1.1、简介与原理 冒泡排序算法运行起来非常慢，但在概念上它是排序算法中最简单的，因此冒泡排序算法在刚开始研究排序技术时是一个非常好的算法。 冒泡排序原理即：从数组下标为0的位置开始，比较下标位置为0和1的数据，如果0号位置的大，则交换位置，如果1号位置大，则什么也不做，然后右移一个位置，比较1号和2号的数据，和刚才的一样，如果1号的大，则交换位置，以此类推直至最后一个位置结束，到此数组中最大的元素就被排到了最后，之后再根据之前的步骤开始排前面的数据，直至全部数据都排序完成。 1.2、代码实现 public class ArraySort { public static void main(String[] args) { int[] array = {1, 7, 3, 9, 8, 5, 4, 6}; array = sort(array); for (int i = 0; i < array.length; i++) { System.out.println(array[i]); } } public static int[] sort(int[] array) { for (int i = 1; i < array.length; i++) { for (int j = 0; j < array.length-i; j++) { if (array[j] > array[j+1]) { int temp = array[j]; array[j] = array[j+1]; array[j+1] = temp; } } } return array; } } 1.3、效率 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。 题目: 链式简单选择排序 初始条件： 理论：学习了《数据结构》课程，掌握了基本的数据结构和常用的算法； 实践：计算机技术系实验室提供计算机及软件开发环境。 要求完成的主要任务:（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求） 1、系统应具备的功能： （1）用户自己输入数据的个数和数据； （2）建立链表； （3）基于链表的排序算法实现。 2、数据结构设计； 3、主要算法设计； 4、编程及上机实现； 5、撰写课程设计报告，包括： （1）设计题目； （2）摘要和关键字； （3）正文，包括引言、需求分析、数据结构设计、算法设计、程序实现及测试、结果分析、设计体会等； （4）结束语； （5）参考文献。 时间安排：2007年7月2日－7日（第18周） 7月2日查阅资料 7月3日系统设计，数据结构设计，算法设计 7月4日-5日编程并上机调试 7月6日撰写报告 7月7日验收程序，提交设计报告书。 指导教师签名： 2007年7月2日 系主任（或责任教师）签名： 2007年7月2日 链式简单选择排序 摘要：单链表为存储结构，并在这个基础上实现简单选择排序。一趟简单选择排序的操作为：通过n-1次关键字之间的比较，从n-i+1个记录中选出最小的记录并将这个记录并入 一个新的链表中，在原链表中将这个结点删除。 关键字：单链表，简单选择排序，结点，记录 0. 引言 《数据结构》是计算机科学与技术、软件工程及相关学科的专业基础课，也是软件设计的技术基础。《数据结构》课程的教学要求之一是训练学生进行复杂的程序设计的技能和培养良好程序设计的风格，其重要程度决不亚于理论知识的传授，因此课程设计环节是一个至关重要的环节，是训练学生从事工程科技的基本能力，是培养创新意识和创新能力的极为重要的环节。基本要求如下： (1) 熟练掌握基本的数据结构； (2) 熟练掌握各种算法； (3) 运用高级语言编写质量高、风格好的应用程序。 因此在这个课程设计中我选择的是链式简单选择排序。这个实验的实验要求是利用单链表作为记录（数据）的存储结构，并且在记录好用户输入了数据之后对这组数据进行输出，然后对其进行排序，并且输出排序好的数据。 1.需求分析 （1）在这个实验中的数据的存储结构要求是用单链表，不是用数组，也不是循环链表也不是循环链表。 （2）这组数据的大小（即这组数据的个数）是由用户输入的。 （3）用户输入完数据之后，程序能自动的将这些数据（记录）用单链表存储起来。（4）用户输入完数据之后，程序要输出这些数据，以便用户查看自己是否输入错误。（5）对用户输入的数据要自动进行排序操作。 （6）排序完了之后，程序可以自动的输出排序好的数据。 2.数据结构设计 在这个程序中用的存储结构是单链表，对于单链线性表的声明和定义如下： #define datatype int typedef struct Lnode { datatype data;//结点的数据域 struct Lnode *next;//结点的指针域 课题：选择排序的算法实现 授课教师：钱晓峰 单位：浙江金华第一中学 一、教学目标 1．知识目标： （1）进一步理解和掌握选择排序算法思想。 （2）初步掌握选择排序算法的程序实现。 2．能力目标：能使用选择排序算法设计程序解决简单的问题。 3．情感目标：培养学生的竞争意识。 二、教学重点、难点 1. 教学难点：选择排序算法的VB程序实现。 2. 教学重点：对于选择排序算法的理解、程序的实现。 三、教学方法与教学手段 本节课使用教学辅助网站开展游戏竞技和其他教学活动，引导学生通过探究和分析游戏中的玩法，得出“选择排序”的基本思路，进而使用VB来实现该算法。让学生在玩游戏的过程中学到知识，然后再以这些知识为基础，组织学生进行又一个新的游戏。“从生活中来、到生活中去、寓教于乐”便是这堂课的主导思想。 四、教学过程 五、教学设计说明 在各种游戏活动、娱乐活动中，人们都会不知不觉地使用各种基础算法的思想来解决问题。通过这类课堂活动，可以帮助学生更加容易地理解和接受这些算法。“从生活中来、到生活中去、寓教于乐”便是这堂课的主导思想。 本节课以教学辅助网站为依托，以游戏活动“牛人争霸赛”为主线，将教学内容融入到游戏活动中，让学生从中领悟知识、学到知识，然后又把学到的知识应用到新的游戏活动中。 本节课所使用的教学辅助站点记录了每一个学生的学习任务的完成情况，通过这个站点，我们可以实时地了解每一个学生学习任务的完成情况，也解决了《算法与程序设计》课程如何进行课堂评价的问题。 本节课的重点和难点是对选择排序算法思想的理解和选择排序算法的程序实现。如何解决这两个难点是一开始就需要考虑的问题，本节课通过玩游戏的方式，让学生不知不觉地进入一种排序思维状态，然后引导学生分析玩游戏的步骤，这样就可以很顺畅地让学生体验到选择排序的算法思想。然后，进一步分析这种方法第I步的操作，让学生根据理解完成第二关的“流程图游戏”，这又很自然地引导学生朝算法实现的方向前进了一步，接着让学生分析游戏中完成的流程图，得出选择排序的程序。为了巩固学生的学习效果，最后以游戏的方式让学生巩固知识、强化理解。 六、个人简介 钱晓峰，男，中共党员，出生于1981年12月，浙江湖州人。2004年6月毕业于浙江师范大学计算机科学与技术专业，同年应聘到浙江金华第一中学任教信息技术课。在开展日常教学工作的同时，开设的校本课程《网站设计与网页制作》、《常用信息加密与解密》，深受学生好评；与此同时，还根据学校实际情况开发了《金华一中网络选课系统》、《金华信息学奥赛专题网》等网络应用程序；教学教研方面，也多次在省、市、学校的各项比赛中获奖。 VB 程序设计之十大算法-------“选择排序”教学设计 姓名：XXX 邮箱：XXX 本节课取自《Visual Basic 语言程序设计基础》，因本书中涉及到排序类的题型不多，而且知识点比较单一，例题没有很好的与控件结合起来，因此在课堂中将引入形式各样的题型，让学生通过读题、分步解题来掌握知识点，得出一类题型的解题规律，提高课堂教学的有效性。 【学情分析】 本课教学对象是中职二年级计算机应用技术专业班级，班级由33名同学组成。他们大部分突显出拿到编程题无从下手的窘况，缺乏分析问题的能力，由于英语底子薄，在编写代码方面有时即使知道该如何书写，但也总因为单词写错而影响整题得分。 【考纲分析】 对于这一算法，在考纲中只有这样一句话：“掌握选择排序法的编程方法”。但是对于这个知识点是高职高考中操作设计大分题，因此必须让学生引起高度的重视。例如在2016年的高职高考中，最后一题设计题16分就是关于排序题。【教学目标】 知识与技能 1．通过简单排序题，得出读题的方法和解题“三步走”模块化的概念。 2．能够将长代码进行分块化编写，从而解决复杂题型。 过程与方法 1．读题时学会抓住其中的关键字，知道解题思路 2．边讲边练的教学法，帮助学生自主学习 情感与态度 1．以简单易懂题入手，激发学生学习的热情，树立信心 2．培养学生处理复杂问题的耐心 【教学重点】 1．清楚选择排序的固定代码 2．对编程类题型形成“输入、处理、输出”三步走的概念 3．养成高职高考解题的规范性。 【教学难点】 1．能够学会捕捉题中的关键字 2．能够书写选择排序与控件相结合的代码 【教学方法】 分析法、举例法 实验六各种排序方法的比较 一、实验目的 1．通过实验掌握排序的基本概念，对排序的稳定性及排序的时间复杂性有深刻的认识。 2．掌握各种排序方法的基本思想和算法实现。 3．能够灵活地选用某种排序方法解决问题。 二、实验要求 1．认真阅读和掌握本实验的参考程序。 2．保存程序的运行结果，并结合程序进行分析。 三、实验内容 编写一个程序，对所给的数据(程序中给出或通过键盘初始化均可)进行排序，要求尽可能多的选择不同的排序算法，并显示排序前和排序后的结果。 #include while ((temp.key < pvector->record[j].key) && (j >= 0)) { pvector->record[j + 1] = pvector->record[j]; j--; } if (j != (i - 1)) pvector->record[j + 1] = temp; } } /*二分法插入排序*/ void binSort(SortObject * pvector) { int i, j, left, mid, right; RecordNode temp; for (i = 1; i < pvector->n; i++) { temp = pvector->record[i]; left = 0; right = i - 1; while (left <= right) { mid = (left + right) / 2; if (temp.key 实践冒泡排序 1、实践目标 （1）理解冒泡排序算法。 （2）初步掌握冒泡排序算法的程序实现。 2、任务描述 （1）用随机数函数生成一批数据，存放在数组d(1 to 8)中，生成的数据显示在待排序列表框中。 （2）用冒泡排序算法，对d中的数据进行排序，结果显示在已排序列表框中。 3、操作提示 （1）算法分析对数组d进行冒泡排序的算法流程图所示 （2）界面设计。(已经设计好) （3）数据生成。初始化随机数发生器，清空待排序列表框。取一个随机数，添加至街排序列表框，保存到数组d中，直到数组中存满数据。需要合使用的语句、函数功能说明如下：主要代码实现如下： Private Sub Command2_Click() '产生8个随机数，范围为0<=X<=1000 Randomize '随机数初始化 List1.Clear '原始数据清空 List2.Clear '将排序后的列表数据清空 For i = 1 To _____ d(i) = __________ 'Rnd 函数返回的随机数介于0 和1 之间，可等于0，但不等于1 List1.AddItem Str(d(i)) '将数据显示到原始数据列表中 Next End Sub （4）冒泡排序算法。根据冒泡算法流程图填写完善下面的程序代码。 Private Sub Command1_Click() '对8个数进行冒泡法排序 List2.Clear '将排序后的列表数据清空 For i = 1 To_____ '选择第i个最小的数 Min = i For_________ '如果找到更小的，用min记住它的编号If d(Min) > d(j) Then ________ Next j If Min <> i Then '如果最小的数所在的位置不是i，则交换 k = d(i) d(i) = d(Min) __________ End If Next i For i = 1 To 8 List2.AddItem Str(d(i)) '在列表2中显示排序后的数据Next i End Sub （5）调试运行程序。 (6) （观赏FLASH流程图）并完成课本35页的体验 课程设计 题目链式简单选择排序 学院计算机科学与技术 专业计算机科学与技术 班级 姓名 指导教师 2012 年 6 月22 日 武汉理工大学《数据结构》课程设计说明书 课程设计任务书 学生姓名：专业班级： 指导教师：工作单位：计算机科学系 题目:链式简单选择排序 初始条件： 试写一个程序，以单链表作为存储结构，实现简单选择排序。 （1）待排序表的数据不得少于100项；其中的数据要用伪随机数产生程序产生；至少要用5组不同的输入数据作比较；比较的指标为有关键字参加的比较次数。 （2）在课程设计报告中应对你的算法进行时间复杂度分析； （3）自行设计测试用例。 要求完成的主要任务:（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求） 课程设计报告按学校规定格式用A4纸打印（书写），并应包含如下内容： 1. 问题描述 简述题目要解决的问题是什么。 2. 设计 存储结构设计、主要算法设计（用类C/C++语言或用框图描述）、测试用例设计； 3. 调试报告 调试过程中遇到的问题是如何解决的；对设计和编码的讨论和分析。 4. 经验和体会（包括对算法改进的设想） 5. 附源程序清单和运行结果。源程序要加注释。如果题目规定了测试数据，则运行结果要包含这些测试数据和运行输出。 说明： 1. 设计报告、程序不得相互抄袭和拷贝；若有雷同，则所有雷同者成绩均为0分。 2. 凡拷贝往年任务书或课程设计充数者，成绩一律无效，以0分记。 时间安排： 1、6月15日～6月21日完成。 2、6月22日上午和下午在实验中心检查程序、交课程设计报告、源程序（U盘）。 指导教师签名： 2012年6月14日 系主任（或责任教师）签名：年月日 选择排序法教案 教学目标： 掌握选择排序的算法，并会用选择排序法解决实际问题 教学重点： 选择排序算法的实现过程 教学难点： 选择排序算法的实际应用 教学过程： 一、引入 我们在实际生活中经常会产生一系列的数字，比如考试的成绩，运动会跑步的成绩，并对这些数据按一定的顺序排列得到我们所需要的数据，那么怎么样来实现这些排序呢?引入今天的课题。 二、新课 1.给出10个数，怎么实现排序呢？ 78，86，92，58，78，91，72，68，35，74 学生回答：依次找出其中的最大数，找9次后能完成排序。 ●排第一个数时，用它和其后的所有数逐个进行比较，如果比其它数要大，则 进行交换，否则保持不变。经过一轮比较后，我们得到最大数，并置于第一位置。 相应的程序代码为： For i=2 to 10 if a(1) a(i)=tmp end if next i 以此类推，我们得到一个通式，用于排第j个数For i=j+1 to 10 if a(j) 选择排序原理证明及Java实现 简单介绍 ? 选择排序是较为简单的排序算法之一，它的原理就是每次把剩余元素中最小的那个挑选出来放在这些剩余元素的首位置，举个栗子： 长度为5的一个数组：3，0，-5，1，8 第一次选择后： -5，0，3，1，8 第二次选择后： -5，0，3，1，8 第三次选择后： -5，0，1，3，8 第四次选择后： -5，0，1，3，8 最后一次选择： -5，0，1，3，8 注：标记红色字体的为发生交换的元素，下划线标记的为剩余元素 简单证明 ? 设数组a共有N个元素，对其进行选择排序： ?第一次选择将最小元素放在的位置，即此刻最小 ? 第二次选择将上一步操作后的剩余元素中的最小元素放在?的位置，因此必然小于等于，由于此刻的是从上一步操作后的剩余元素中选出的，必然也大于等于 同理，共经过N次选择后： Java代码实现 public class SelectionSort { public static void sort(Comparable[] a){ --排序操作 int min,i,j; for (i=0;i=a.length-1;i++){ --从头到尾选择length次 for (j=i+1;j=a.length-1;j++){ if (isLess(a[j],a[min])) } --采用打擂原理获取最小值的索引 exchange(a,i,min); public static boolean isLess(Comparable x,Comparable y){ return https://www.sodocs.net/doc/663366534.html,pareTo(y)0; } --判断x是否小于y public static void exchange(Comparable[] a,int i,int j){ --交换数组a中索引i和j所指的元素的值 Comparable t=a[i]; a[i]=a[j]; public static boolean isOrdered(Comparable[] a){ --判断数组是否有序 for (int i=0;i=a.length-2;i++){ if (a[i].compareTo(a[i+1])=0) continue; return false; return true; 一、交替排序法 交替排序法是根据绩效考评要素，将员工从绩效最好到最差进行交替排序，最后根据序列值来计算得分的一种考评方法。这种方法的倡导者认为，在一般情况下，从员工中挑选出最好的和最差的，要比对他们绝对的绩效的好坏差异进行评分评价要容易得多。因此，这种方法在西方企业员工绩效评价中运用得也很广泛。 但谁是最好，谁是最差，仍完全由上司主管凭其主观判断来选定，这为上司主管凭主观臆断评价也留下了空间。主管面对的是具体的个人，他个人的利益、情感和偏好不可能不搀杂到这种优劣评价中去。 ●操作方法： （1）列举出进行评估的所有员工名单，之后将不是很熟悉因而无法对其进行评估的员工名字划去； （2）运用表格，来确定在评定的某些绩效要素上，哪位员工表现是最好的，将他排在第一个位置上，哪位员工表现是最差的，将他排在最后一个位置上； （3）在剩下的员工中挑出最好和最差的，将他们分别排在第二个位置与倒数第二个为位置上。 以此类推，直到所有必须被评估的员工都排列到表格中为止。 交替排序法示例 ●优点： ●简单实用，其评估结果一目了然； ●能够为员工培训奠定良好的基础。 ●缺点： ●（1）当个人的绩效水平相近时难以进行准确排序； ●（2）对于存在工作性质差异则该方法不适用。 ●（3）容易对员工造成心理压力 ●（4）只能根据较少的指标进行排序 二、配对比较法 ●也叫对偶比较法或两两对比法 配对比较法也称相互比较法、两两比较法、成对比较法或相对比较法。就是将所有要进行评价的职务列在一起，两两配对比较，其价值较高者可得１分，最后将各职务所得分数相加， 其中分数最高者即等级最高者，按分数高低顺序将职务进行排列，即可划定职务等级，由于两种职务的困难性对比不是十分容易，所以在评价时要格外小心。 配对比较法的应用编辑本段 配对比较法与序列比较法不同的是，它采用配对比较的方法，将所有参加考评的教师逐一进行比较。譬如，有10位教师，考评时，把每一位教师与另外9位教师逐一进行配对比较，总共进行9次配对比较。每一次配对比较之后，工作表现好的教师得“1”分，工作表现较差的教师“0”分。配对比较完毕后，将每个人的分数进行相加。分数越高，考评成绩越好。参加配对比较法的教师人数不宜过多，范围在5至10名教师为宜。 基本做法是，在每一个评估因素上将每一个员工与其它所有的员工进行比较，根据配对比较的结果，排列出他们的绩效名次 配对比较法使得排序型的工作绩效评价法变得更为有效。其基本作法是：将每一位雇员按照所有的评价要素与所有其他雇员进行比较。在运用配对比较法时首先要列出一个如图这样的表格，其中要标明所有需要被评价的雇员姓名及需要评价的所有工作要素。然后将所有雇员依据某一类要素进行配对比较，然后用加和减也就是好和差标明谁好一些，谁差一些。最后，将每一位雇员得到的好的次数相加。 示例：运用配对比较法对员工工作绩效进行评估 ●优点： ●评估结果更为可靠 ●缺点： ●收到被评估者人数的制约，当有大量员工需要评估时，这种方法显得复杂和浪费时 间 ●这种方法一般适用于10人左右的绩效评估 算法与程序设计——选择排序Algorithm and program design -- selective sor ting 算法与程序设计——选择排序 前言：小泰温馨提醒，数学是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科，从某种角度看属于形式科学的一种，在人类历史发展和社会生活中，数学发挥着不可替代的作用，是学习和研究现代科学技术必不可少的基本工具。本教案根据数学课程标准的要求和针对教学对象是高中生群体的特点，将教学诸要素有序安排，确定合适的教学方案的设想和计划、并以启迪发展学生智力为根本目的。便于学习和使用，本文下载后内容可随意修改调整及打印。 一、学情分析 通过上学期《算法与编程》部分的学习，学生初步了解算法及其表示、比较熟悉流程图设计； 本学期课程为《算法与程序设计》，对算法的理解更加深入，要求能通过visual basic实现简单算法； 在本课之前，学生应了解了流程图的应用，熟悉在一组数中求极值算法，对于排序及冒泡排序，学生比较熟练。 对于本部分，学生可能会对选择排序算法的原理理解较为困难，需要教师的引导学习。学生应当在学习过程中认真听取教师对于算法的分析，在教师指导下能解释该算法的流程图，进而实现程序。 二、教学目标 知识性目标： 了解排序的概念、能在现实生活中列举出关于排序的实例 能对照冒泡排序，解释选择排序的优势，指出选择排序的策略，找出数字之间的逻辑联系 有迁移应用能力，能由此及彼，归纳排序中的数字规律，探索更有效率的排序算法 技能性目标： 具有模仿水平，在教师指导下可以表达出选择排序的思想，能对流程图作出解释 能独立完成流程图的绘制，对选择排序的各个环节比较熟练，并能在visual basic环境中规范地编写程序 情感、态度、价值观目标： 学生在学习过程中，通过亲身经历体验选择排序的实现过程，获得对此算法的感性认识 利用信息技术手段，开展交流合作，把自己对此算法的心得与他人交流，培养良好的信息素养，提升热爱科学的理念 三、重点难点 重点：对选择排序原理的理解，绘制流程图，数据交换，调试程序 排序算法比较 主要内容： 1)利用随机函数产生10000个随机整数，对这些数进行多种方法排序。 2）至少采用4种方法实现上述问题求解（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），并把排序后的结功能果保存在不同的文件里。 3）给出该排序算法统计每一种排序方法的性能（以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。 程序的主要功能： 1.随机数在排序函数作用下进行排序 2.程序给出随机数排序所用的时间。 算法及时间复杂度 （一）各个排序是算法思想： （1）直接插入排序：将一个记录插入到已排好的有序表中，从而得到一个新的，记录数增加1的有序表。 （2）冒泡排序：首先将第一个记录的关键字和第二个记录的关键字进行比较，若为逆序，则将两个记录交换，然后比较第二个记录和第三个记录的关键字。依此类推，直到第N-1和第N个记录的 关键字进行过比较为止。上述为第一趟排序，其结果使得关键字的最大纪录被安排到最后一个记录的位置上。然后进行第二趟起泡排序，对前N-1个记录进行同样操作。一共要进行N-1趟起泡排序。 （3）快速排序：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，已达到整个序列有序。 （4）选择排序：通过N-I次关键字间的比较，从N-I+1个记录中选出关键字最小的记录，并和第I（1<=I<=N）个记录交换。 时间复杂度分析 排序算法最差时间时间复杂度是否稳定？ 插入排序O(n2) O(n2) 稳定冒泡排序O(n2) O(n2) 稳定快速排序O(n2) O(n*log n) 不稳定 2 选择排序O(n2) O(n2) 稳定 /******************************************************* 三种基本排序演示程序 说明：此程序适用于理解三种基本排序原理（简单排序，选择排序，插入排序）2使用随机数。 时间：2012年12月3日 更新时间：2012年12月11日 更新说明：在同学的询问下，增加了随机数代码，排序数组增加到10个，增加了条件编译。 编译环境：VS2010 Windows XP 并且在重要部分有注释 本程序是自己按照原理写的原创代码，所以定为1分吧（辛苦费吧，一般我搜集的都是免费的，望大家支持下） 此程序我调试运行成功的，如果你复制到编译器不成功，可能是编译器区别造成的，请发信息给我。 请参考 C语言三种基本排序（简单排序，选择排序，插入排序）演示程序(含注释、每一个步骤，原创) ********************************************************/ #define SJS//编译带随机数的，如果不想使用随机数，请改为Normal（为5个，可自行修改个数） #ifdef SJS//原始的 #include 课程名称：数据结构实验 实验项目：排序方法的比较 姓名： 专业：计算机科学与技术 班级： 学号： 计算机科学与技术学院 20 17年12 月12 日 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院实验报告 实验项目名称：排序方法的比较 一、实验目的 熟练掌握常用的内排序方法并加以比较。 二、实验内容 设一组数据，分别用直接插入排序，冒泡排序法，快速排序法，希尔排序，简单选择排序法。 三、实验操作步骤 1.直接插入排序 在前一段有序条件下将下一个元素插入这个序列，每次将这个有序列的长度增加，以此最终实现排序。但是本方法每次插入元素所需移动步数较大，执行起来较慢。具体实现如下：void insert1(Sqlist &L,int a,int b,int c) { int i; for(i=0;i void Buttel(Sqlist &L)//冒泡排序 { for(int i=0;i 生活中的算法____选择排序 排序有个前提，就是将要排序的是同一数据类型，选择排序算法类似于打麻将整理清一色麻将的过程，假如麻将不能移动，只能交换的话，玩家会从头到尾部找一张最小的牌，然后与第一位置的牌交换位置，然后从剩下牌中依次找到最小的放到i张牌中，使之从小到大排好序。 简单选择排序的基本思想： 第1趟，在待排序记录r[1]~r[n]中选出最小的记录，将它与r[1]交换； 第2趟，在待排序记录r[2]~r[n]中选出最小的记录，将它与r[2]交换； 以此类推，第i趟在待排序记录r[i]~r[n]中选出最小的记录，将它与r[i]交换， 使有序序列不断增长直到全部排序完毕。 以下为简单选择排序的存储状态，其中大括号内为无序区，大括号外为有序序列： 初始序列：{ 49 27 65 97 76 12 38 } 第1趟：12与49交换：12 { 27 65 97 76 49 38 } 第2趟：27不动：12 27 { 65 97 76 49 38 } 第3趟：65与38交换：12 27 38 { 97 76 49 65 } 第4趟：97与49交换：12 27 38 49 { 76 97 65 } 第5趟：65与76交换：12 27 38 49 65 { 97 76 } 第6趟：97与76交换：12 27 38 49 65 76 97 完成 #include int i,j,index,h; int temp; for(i=0;i 10.4 选择排序 选择排序(Selection Sort)的基本思想是：每一趟在n-i+1(i=1,2, …,n-1)个记录中选取关键字最小的记录作为有序序列中的第 i个记录。 10.4.1 简单选择排序 10.4.2 树形选择排序 10.4.3 堆排序 10.4.1 简单选择排序 假设排序过程中，待排记录序列的状态为： 有序序列R[1..i-1] 无序序列 R[i..n] 从中选出关键字最小的记录第 i 趟 简单选择排序 有序序列R[1..i] 无序序列 R[i+1..n] 简单选择排序的算法描述如下： void SelectSort (Sqlist &L ) { // 对顺序表&L作简单选择排序。 for (i=1; i 时间性能分析 对 n 个记录进行简单选择排序，所需进行的关键字间的比较次数总计为： 2 ) 1 ( ) ( 1 1 - = - ∑ - = n n i n n i 移动记录的次数，最小值为 0, 最大值为3(n-1) 。 10.4.3 堆排序（Heap Sort） 堆的定义: 堆是满足下列性质的数列{r1, r2, …，r n}： r i<=r2i r i<=r2i+1 或 r i>=r2i r i>=r2i+1 (小顶堆) (大顶堆) 例如: {12, 36, 27, 65, 40, 34, 98, 81, 73, 55, 49} 是小顶堆{12, 36, 27, 65, 40, 14, 98, 81, 73, 55, 49} 不是堆 常见经典排序算法 1.希尔排序 2.二分插入法 3.直接插入法 4.带哨兵的直接排序法 5.冒泡排序 6.选择排序 7.快速排序 8.堆排序 一.希尔（Shell）排序法（又称宿小增量排序，是1959年由D.L.Shell提出来的） /* Shell 排序法 */ #include v[j]=v[j+gap]; v[j+gap]=temp; } } } } 二.二分插入法 /* 二分插入法 */ void HalfInsertSort(int a[], int len) { int i, j,temp; int low, high, mid; for (i=1; i 实验八: 排序的基础实验 完成起泡、直接插入排序、简单选择排序、快速排序、希尔排序和堆排序中的三种排序方法，写成函数的形式 程序代码如下： #include"stdafx.h" #include { int i,m,j,low,high; for(i=2;i<=n;i++) { L[0]=L[i]; low=1; high=i-1; while(low<=high) { m=(low+high)/2; if(L[0].elem int i,j,t; for(i=1;i 蛮力算法：选择排序冒泡排序（详解） 2015/10/26 1 蛮力法：蛮力法(brute force)是一种简单直接地解决问题的方法，常常直接基于问题的描述和所涉及的概念定义。虽然巧妙而高效的算法很少来自于蛮力法，但它还是具有重要地位。因为它能解决几乎任何问题，如果要解决的问题的规模不大，或者对性能没有很高的要求，那么花大工夫涉及复杂的算法显然是不值得的。下面就来介绍一下2大蛮力排序算法，然后是它们的分析。 ?框架介绍：在介绍算法之前，有必要介绍一些以后会用到的方法。使用前2个方法，我们就可以生成随机数组，然后方便地判断数列是否被正确排序了，以此验证排序算法的正确性。第3个方法从标准输入中读取数据（通过重定向），进行大规模排序，以此比较不同算法的性能。 ?/** * 生成一个长度为0~600的数组，每个元素的值为0~99999的整数。* * @return */ public static Integer[] randomArray() { Integer[] r = new Integer[(int) (600 * Math.random())]; for (int i = 0; i r.length; i++) r[i] = (int) (99999 * Math.random()); return r; } /** * 返回一个数组是否是有序的。* @param r * @return */ public static boolean isSorted(Integer[] r) { for (int i = 1; i r.length; i++) if (r[i]pareTo(r[i - 1]) 0) return false; return true; } /** * 从标准输入中读取1000000个整数的数组。* @return */ public static Integer[] arrayIn(){ Scanner in = new Scanner(System.in); Integer[] r = new Integer[1000000]; for(int i=0;i 1000000;i++) r[i] = in.nextInt(); return r; }选择排序：选择排序开始的时候，我们扫描整个列表，找到它的最小元素，然后和第一个元素交换（如果第一个元素就是最小元素，那么它就和自己交换。）。再次，在剩下的元素中找到最小元素，将它和数组的第二个元素交换位置，以此往复，直到整个数组有序。这种算法叫做选择排序，因为它每次都选择剩余元素之中最小的元素放在正确位置。 public static void selection(Integer[] r) { int N = r.length; for (int i = 0; i N - 1; i++) { int min = i;//已知最小元素的索引for (int j = i + 1; j j++) if (r[min] r[j])//如果找到更小的元素，更新索引min = j; int temp = r[i];//交换位置r[i] = r[min]; r[min] = temp; } }基础排序总结(冒泡排序、选择排序)
各种排序法比较
链式简单选择排序
选择排序的算法实现
选择法排序的教学设计
实验 各种排序方法的比较
实践 选择法排序 练习题
链式简单选择排序 数据结构课程设计
选择排序法教案
选 择 排 序 算 法 原 理
交替排序法与配对比较法
算法与程序设计——选择排序
排序算法时间复杂度比较
三种基本排序原理(简单排序,选择排序,插入排序)2使用随机数-原创
数据结构排序方法的比较
生活中的算法之选择排序
10.4选择排序
常见的八种经典排序方法
起泡、直接插入排序、 简单选择排序、快速排序、希尔排序和堆排序
【IT专家】蛮力算法： 选择排序 冒泡排序(详解)