数据结构排序算法时间复杂度总结
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数据结构算法时间复杂度的计算
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时间复杂度的定义
一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数,用T(n)表示,若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时,T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数,则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n))为算法的渐进时间复杂度(O 是数量级的符号),简称时间复杂度。
根据定义,可以归纳出基本的计算步骤
1. 计算出基本操作的执行次数T(n)
基本操作即算法中的每条语句(以;号作为分割),语句的执行次数也叫做语句的频度。在做算法分析时,一般默认为考虑最坏的情况。
2. 计算出T(n)的数量级
求T(n)的数量级,只要将T(n)进行如下一些操作:
忽略常量、低次幂和最高次幂的系数
令f(n)=T(n)的数量级。
3. 用大O来表示时间复杂度
当n趋近于无穷大时,如果lim(T(n)/f(n))的值为不等于0的常数,则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n))。
一个示例:
(1) int num1, num2;
(2) for(int i=0; i<n; i++){
(3) num1 += 1;
(4) for(in
数据结构算法时间复杂度的计算
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时间复杂度的定义
一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数,用T(n)表示,若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时,T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数,则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n))为算法的渐进时间复杂度(O 是数量级的符号),简称时间复杂度。
根据定义,可以归纳出基本的计算步骤
1. 计算出基本操作的执行次数T(n)
基本操作即算法中的每条语句(以;号作为分割),语句的执行次数也叫做语句的频度。在做算法分析时,一般默认为考虑最坏的情况。
2. 计算出T(n)的数量级
求T(n)的数量级,只要将T(n)进行如下一些操作:
忽略常量、低次幂和最高次幂的系数
令f(n)=T(n)的数量级。
3. 用大O来表示时间复杂度
当n趋近于无穷大时,如果lim(T(n)/f(n))的值为不等于0的常数,则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n))。
一个示例:
(1) int num1, num2;
(2) for(int i=0; i<n; i++){
(3) num1 += 1;
(4) for(in
排序算法时间复杂度比较
1
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
1
2
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
排序算法时间复杂度比较
1
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
1
2
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
常用排序算法总结——数据结构
第9章 排序
排序{ R1 , R2 , R3 , . . . , Rn } { K 1 , K2 , K 3 , . . . , Kn }
设 n 个记录的序列为 其相应的关键字序列为
若规定 1 , 2 , 3 , . . . , n 的一个排列 p1 , p2 , p3 , . . . , pn , 使得相应的关键字满足如下非递减关系: Kp ≤ K p ≤ K p ≤ . . . ≤ Kp1 2 3 n
则原序列变为一个按关键字有序的序列: { Rp , Rp , Rp , . . . , Rp }1 2 3n
此操作过程称为排序。
第9章 排序
稳定排序与不稳定排序
假设 Ki = Kj ,且排序前序列中 Ri 领先于 Rj ; 若在排序后的序列中 Ri 仍领先于 Rj ,则称排序方法是 稳定的。 若在排序后的序列中 Rj 仍领先于 Ri ,则称排序方法是 不稳定的。 例,序列 3 15 8 8 6 9
若排序后得 3若排序后得 3
66
88
88
99
1515
稳定的不稳定的
第9章 排序
内部排序与外部排序
内部排序: 指的是待排序记录存放在计算机随机存储 器中进行的排序过程。 外部排序: 指的是待排序记录的数量很大,以致内存 一次不能容纳全部记录,在排序过程
算法复杂度习题
一、选择题
1.个算法应该是( )。
A.程序 B.问题求解步骤的描述 C.要满足五个基本特性 D. A和C 2.某算法的时间复杂度为O(n2),表明该算法的( )。 A.问题规模是n2 B.执行时间等于n2
C.执行时间与n2成正比 D.问题规模与n2成正比
3.以下算法的时间复杂度为( )。 void fun(int n) { int i=l;
while(i<=n) i=i*2; }
A. O(n) B. O(n2) C. O(nlog2n) D. O(log2n)
4.【2011年计算机联考真题】
设n是描述问题规模的非负整数,下面程序片段的时间复杂度是()。 x=2;
while(x A. O(log2n) B. O(n) C. O(nlog2n) D. O(n2) 5.【2012年计算机联考真题】 求整数n (n>=0)阶乘的算法如下,其时间复杂度是( )。 int fact(int n){ if (n<=l) return 1; return n*fact(n-1); } A. O(log2n) B. O(n) C. O(nlog2n) D. O(n2) 6.有以下算法,其时间复杂度为( )。 void fu
Java数组排序总结(冒泡,选择,插入,希尔) 递归算法的复杂度
Java数组排序总结(冒泡,选择,插入,希尔) public class SortAll { /**
* 冒泡排序,选择排序,插入排序,希尔(Shell)排序 Java的实现 * 2008.11.09
* @author YangL. (http://www.idcn.org) */
public static void main(String[] args) {
int[] i = { 1, 5, 6, 12, 4, 9, 3, 23, 39, 403, 596, 87 }; System.out.println(\冒泡排序的结果:\ maoPao(i);
System.out.println();
System.out.println(\选择排序的结果:\ xuanZe(i);
System.out.println();
System.out.println(\插入排序的结果:\ chaRu(i);
System.out.println();
System.out.println(\希尔(Shell
数据结构之编写冒泡排序算法
错误!未找到引用源。
void BubbleSortDec ( DataType a[], int n ) {
for ( i=0; i for( j=0; j 错误!未找到引用源。 分析:计算语句频度是计算时间复杂度的基础。可以用观察和归纳进行简单的计算。 1) 问题规模n 执行次数 1 1 2 2+1 3 3+2+1 ... ... n n+...+2+1=n(n+1)/2 结论:语句频度为n(n+1)/2。 2) 问题规模n 执行次数 1 1 2 2 3 2 4 3 ... ... k 2 k+1 结论:语句频度为?logn??1。 错误!未找到引用源。 void Reverse ( SqList& L ) { for ( i=0; i 错误!未找到引用源。 思路1:先查找适合插入的位置i 向后移动元素(从后向前处理) 插入元素,表长加1 思路2:从后向前查找插入位置,同时向后移动大于x的元素 插入元素,表长加1 注意:表满时不能插入。 // 顺序表结构
数据结构课程设计内部排序算法
课程设计(论文)任务书
软 件 学 院 学 院 软 件+桥梁 专 业 2013—2 班
一、课程设计(论文)题目 内部排序算法比较 二、课程设计(论文)工作自 2014 年 12 月 22 日起至 2014 年 12 月 26 日止
三、课程设计(论文) 地点: 创新大楼软件实训中心机房 四、课程设计(论文)内容要求: 1.本课程设计的目的
⑴训练学生灵活应用所学数据结构知识,独立完成问题分析,结合课程的理论知识, 编写程序求解指定问题;
⑵初步掌握软件开发过程的问题分析、系统设计、编码、测试等基本方法和技能; ⑶提高综合运用所学的理论知识和方法独立分析和解决问题的能力,巩固、深化学 生的理论知识,提升编程水平。 2.课程设计的任务及要求 1)基本要求:
⑴要求从分析题目的需求入手,按设计抽象数据类型、构思算法、通过设计实现抽 象数据类型、编写上机程序和上机调试等若干步骤完成题目,最终写出完整的报告; ⑵在
数据结构 各种排序算法性能比拼
07121011 各种排序算法性能比拼
各种排序算法性能比拼
吴元平
(数学与应用数学,07121011)
摘要:排序算法是数据结构这门课程核心内容之一,它是计算机程序设计、数据库、操作系统、编译原理及人工智能等的重要基础,广泛的应用于信息学、系统工程等各种领域。学习排序算法是为了将实际问题中涉及的对象在计算机中对它们进行处理。我将利用Visual Studio 2012开发程序对各种算法进行测试。该测试系统可以通过操作把数据结构中的主要排序常见的排序算法(直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、冒泡排序、快速排序、堆排序、归并排序)的性能用时间的长短表现出来。
引言
排序是计算机程序设计中的一种重要操作。它的功能是将一个数据元素的任意序列,重新排列成一个按关键字有序的序列。
排序算法是在整个计算机科学与技术领域上广泛被使用的术语。排序算法是计算机程序设计、数据库、操作系统、编译原理及人工智能等的重要基础,广泛的应用于信息学、系统工程等各种领域。排序是计算机科学中最重要的研究问题之一, 它在计算机图形、计算机辅助设计