树形选择排序 (tree selection sort) 具体解释 及 代码(C++) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 算法逻辑: 依据节点的大小, 建立树, 输出树的根节点, 并把此重置为最大值, 再重构树. 由于树中保留了一些比較的逻辑, 所以降低了比較次数. 也称锦标赛排序, 时间复杂度为O(nlogn), 由于每一个值(共n个)须要进行树的深度(logn)次比較. 參考<数据结构>(严蔚敏版) 第278-279页. 树形选择排序(tr

选择排序 Selection Sort 选择排序的基本思想是:每一趟在剩余未排序的若干记录中选取关键字最小的(也可以是最大的,本文中均考虑排升序)记录作为有序序列中下一个记录. 如第i趟选择排序就是在n-i+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. 这样,整个序列共需要n-1趟排序. 简单选择排序 一趟简单选择排序的操作为:通过n-i次关键字的比较,从n-i+1个记录中选择出关键字最小的记录,并和第i个记录交换之. 代码如下:(假设记录为整型,并且关键字为其本身) Selecti

文字描述 树形选择排序又称锦标赛排序; 比如,在8个运动员中决出前3名至多需要11场比赛, 而不是7+6+5=18场比赛(它的前提是甲胜乙,乙胜丙,则甲必能胜丙) 首先对n个记录的关键字进行两两比较,然后在(n/2)个较小者之间再进行两两比较,直至选出最小关键字的记录为止,这个过程可用一颗有n个叶子结点的完全二叉树表示.关于完全二叉树的定义和与本排序算法用到的性质见附录1 示意图 算法分析 由于含n个叶子结点的完全二叉树的深度为[log2n]+1, 则在树形选择排序中,除了最小关键字外,每选择一

基本思想: 在要排序的一组数中,选出最小(或者最大)的一个数与第1个位置的数交换:然后在剩下的数当中再找最小(或者最大)的与第2个位置的数交换,依次类推,直到第n-1个元素(倒数第二个数)和第n个元素(最后一个数)比较为止. 简单选择排序的示例: 操作方法: 第一趟,从n 个记录中找出关键码最小的记录与第一个记录交换: 第二趟,从第二个记录开始的n-1 个记录中再选出关键码最小的记录与第二个记录交换: 以此类推..... 第i 趟,则从第i 个记录开始的n-i+1 个记录中选出关键码最小的记录与

基本思想: 在要排序的一组数中,选出最小(或者最大)的一个数与第1个位置的数交换:然后在剩下的数当中再找最小(或者最大)的与第2个位置的数交换,依次类推,直到第n-1个元素(倒数第二个数)和第n个元素(最后一个数)比较为止. 简单选择排序的示例: 操作方法: 第一趟,从n 个记录中找出关键码最小的记录与第一个记录交换: 第二趟,从第二个记录开始的n-1 个记录中再选出关键码最小的记录与第二个记录交换: 以此类推..... 第i 趟,则从第i 个记录开始的n-i+1 个记录中选出关键码最小的记录与

基本思想: 在要排序的一组数中,选出最小(或者最大)的一个数与第1个位置的数交换:然后在剩下的数当中再找最小(或者最大)的与第2个位置的数交换,依次类推,直到第n-1个元素(倒数第二个数)和第n个元素(最后一个数)比较为止. 简单选择排序的示例: 操作方法: 第一趟,从n 个记录中找出关键码最小的记录与第一个记录交换: 第二趟,从第二个记录开始的n-1 个记录中再选出关键码最小的记录与第二个记录交换: 以此类推..... 第i 趟,则从第i 个记录开始的n-i+1 个记录中选出关键码最小的记录与

文字描述 简单排序的基本思想是:每一趟在n-i+1(i=1,2,…,n)个记录中选取关键字最小的记录作为有序列表中的第i个记录. 示意图 略 算法分析 简单排序算法中,所需进行记录移动的操作次数较少,其最小值为0,最大值为3(n-1).所需进行的关键字的比较次数相同,都为n(n-1)/2.因此总的时间复杂度为n*n,辅助空间为1,是不稳定的排序方法. 代码实现 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define DEBUG #define

为了易用,我编写排序函数,这和直接在主调函数中用是差不多的. 我认为选择排序法更好理解!请注意 i 和 j ,在写代码时别弄错了,不然很难找到错误! 冒泡排序法 void sort(int * ar,int k) //ar指向数组名,k是元素个数 { int i,j,temp; ; i < k - ; i++){ //比较k-1趟就可以了 ; j < k - i -; j++){ ]){ temp = ar[j]; ar[j] = ar[j + ]; ar[j + ] = temp; } }

/** * 选择排序 * * 原理:将最小值与数组第1个即array[0]交换,第二次则忽略array[0],直接从array[1]至array[array.length-1]中 * 选择出最小值与array[1]交换,以此类推 * * 与冒泡排序法区别在于交换次数减少 * @param a * @return */ public long[] SelectSort(long[] a){ for(int i=0 ; i < a.length ; i++){ int minIndex = i; f

简单选择排序:(选出最小值,放在第一位,然后第一位向后推移,如此循环)第一位与后面每一个逐个比较,每次都使最小的置顶,第一位向后推进(即刚选定的第一位是最小值,不再参与比较,比较次数减1) 复杂度: 所需进行记录移动的操作次数较少 0--3(n-1) ,无论记录的初始排列如何,所需的关键字间的比较次数相同,均为n(n-1)/2,总的时间复杂度为O(n2):空间复杂度 O(1) 算法改进:每次对比,都是为了将最小的值放到第一位,所以可以一比到底,找出最小值,直接放到第一位,省去无意义的调换移动操作

2013-08-22 14:55:33 八大排序方法汇总(选择排序-简单选择排序.堆排序,插入排序-简单插入排序.shell排序,交换排序-冒泡排序.快速排序,归并排序,计数排序). 插入排序还可以和折半查找相结合,提高查找插入位置的速度,也就是折半插入排序,此处没有给出这种方法的相应代码. 对排序算法,可从以下几个方面评价: 时间复杂度: 空间复杂度: 稳定性. 代码(测试暂未发现问题,欢迎交流指正!): #include <iostream> #include <cassert>

今天来总结一下常用的内部排序算法.内部排序算法们需要掌握的知识点大概有:算法的原理,算法的编码实现,算法的时空复杂度的计算和记忆,何时出现最差时间复杂度,以及是否稳定,何时不稳定. 首先来总结下常用内部排序算法: 类别 名称 时间复杂度(默认最坏情况) 空间复杂度 稳定性 备注 插入排序 直接插入排序  O(n^2)  O(1) 稳定   插入排序 希尔排序  最坏O(n^2),平均O(n^1.3)  O(1) 不稳定    交换排序 冒泡排序  O(n^2)  O(1) 稳定    交换排序

程序员必知的8大排序(一)-------直接插入排序,希尔排序(java实现) 程序员必知的8大排序(二)-------简单选择排序,堆排序(java实现) 程序员必知的8大排序(三)-------冒泡排序,快速排序(java实现) 程序员必知的8大排序(四)-------归并排序,基数排序(java实现) 程序员必知的8大排序(五)-------总结 3.简单选择排序 (1)基本思想:在要排序的一组数中,选出最小的一个数与第一个位置的数交换: 然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换,

选择类排序包括: (1)  简单选择排序 (2)树形选择排序 (3)堆排序 简单选择排序: [算法思想]:在第 i 趟简单选择排序中,从第 i 个记录开始,通过 n - i 次关键字比较,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 时间复杂度:O(n^2) //此函数中a[0]不用,即对 a[1] ~ a[length-1] 排序: //如果对a[0]~a[length-1]排序,将 for 循环中的 i = 1 改为 i = 0 即可,注意输出 void

目录 八大排序 基数排序 归并排序 堆排序 简单选择排序 直接插入排序 希尔排序 快速排序 冒泡排序 时间测试 八大排序 大概了解了一下八大排序,发现排序方法的难易程度相差很多,相应的,他们计算同一列表的时间也不尽相同.今天,我就准备了八种排序的python代码,并且准备测试一下他们计算的时间 基数排序 基数排序的基本思想是先将数字按照个位数上数字的大小进行排序,排序之后再将已经排过序的数字再按照十位数上数字的大小进行排序,依次推类 # 统计这个列表中数字最大的数字有几位 def radix_s

本篇博客中的代码实现依然采用Swift3.0来实现.在前几篇博客连续的介绍了关于查找的相关内容, 大约包括线性数据结构的顺序查找.折半查找.插值查找.Fibonacci查找,还包括数结构的二叉排序树以及平衡二叉树的构建与查找,然后还聊了哈希表的构建与查找.接下来的几篇博客中我们就集中的聊一下常见的集中排序方式,并并给出相应的时间复杂度.本篇博客我们将会详细的介绍冒泡排序.插入排序.希尔排序以及选择排序,下篇博客将继续介绍堆排序.归并排序以及快速排序的相关内容.当然上述内容的代码实现我们依然采用S

一 .java结构与算法之选择排序(冒择路兮快归堆) 什么事选择排序:从一组无序数据中选择出中小的的值,将该值与无序区的最左边的的值进行交换. 简单的解释:假设有这样一组数据 12,4,23,5,找到最小值 4 放在最右边,然后找到 5 放在  4 的后面,重复该操作. 选择排序参考代码: public class ChooseSort { int[] array = null; @Test public void testPopSort() { array = new int[5]; arra

文字描述 堆排序中,待排序数据同样可以用完全二叉树表示, 完全二叉树的所有非终端结点的值均不大于(或小于)其左.右孩子结点的值.由此,若序列{k1, k2, …, kn}是堆,则堆顶元素(或完全二叉树的根)必为序列中n个元素的最小值(或最大值). 若在输出堆顶的最小值之后,使得剩余n-1个元素的序列重又建成一个堆,则得到n个元素中的次小值.如此反复执行,便能得到一个有序序列,这个过程称之为堆排序. 由此,实现堆排序需要解决两个问题:(1)如何由一个无序序列建成一个堆?(2)如何在输出堆顶元素之后

一.基本思想 每一趟找到未排序序列的最小(大)值,把它存放在已排序序列末尾,直到把所有的数据排序完,即是第k趟找到剩余未排序数据的最小(大)值,然后把这个最小(大)值存放在数组的第k(k=1,2...n)位置(对应数组元素下标为k-1),直到把所有的数据排序完,一共需要进行n-1趟(n表示数组的长度),每一趟进行n-k次比较,找到该趟的最小值,比较总次数位n (n- 1) / 2次,所以时间复杂度位O(n2).空间复杂度为O(1). 二.实现步骤 首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放在排序

堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序的有效改进. 基本思想: 堆的定义如下:具有n个元素的序列(k1,k2,...,kn),当且仅当满足 时称之为堆.由堆的定义可以看出,堆顶元素(即第一个元素)必为最小项(小顶堆). 若以一维数组存储一个堆,则堆对应一棵完全二叉树,且所有非叶结点的值均不大于(或不小于)其子女的值,根结点(堆顶元素)的值是最小(或最大)的.如: (a)大顶堆序列:(96, 83,27,38,11,09) (b)  小顶堆序列:(12,36,24,85,47,30,53,91