小_阿_黑的博客_数据结构与算法

快速排序

1、概念快速排序(Quick Sort)的基本思想是：通过一趟排序将待排序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关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，已到达整个序列有序的目的。2、算法介绍设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用中间的数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称为

快速排序优化快速排序

原创 2013-07-03 15:47:13 703 阅读

归并非递归排序

归并排序大量引用了递归，尽管在代码上比较清晰，容易理解，但会造成时间和空间上的性能损耗，所以考虑将递归转化为迭代从而提高性能。1、code/*对顺序表L作归并非递归排序*/ void MergeSort2(SqlList *L) { int* TR=(int*)malloc(L->length*sizeof(int)); /*申请额外空间*/ int k=1;

归并非递归排序

原创 2013-07-03 13:59:31 517 阅读

归并排序

1、概念归并排序(Merging Sort)：将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。2、算法实现第一步：申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列；第二步：设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置；第三步：比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放

归并排序

原创 2013-07-03 11:38:56 280 阅读

堆排序

1、概念堆：堆是具有下列性质的完全二叉树：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大根堆；或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值称为小根堆。堆排序(Heap Sort)：将待排序的序列构造成一个大根堆。此时，整个序列的最大值就是堆顶的根结点。将它移走(其实就是将其与堆数组的末尾元素交换，此时末尾元素就是最大值)，然后将剩余的n-1个序列重新构造成一个堆，这样就会得到n个元

堆排序

原创 2013-07-03 10:38:03 486 阅读

选择排序、直接插入排序、希尔排序

一、简单选择排序简单选择排序(Simple Selection Sort)就是通过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。1、code/*对顺序表L作简单选择排序*/ Void SelectSort(SqList *L) { int i,j,min; for(i=1;i<L->len

选择排序直接插入排序希尔排序

原创 2013-06-27 15:11:23 425 阅读

冒泡排序

一、概念冒泡排序(Bubble Sort)：一种交换排序，它的基本思想是：两两比较相邻记录的关键字，如果反序则交换，直到没有反序的记录为止。二、排序用到的结构与函数#define MAXSIZE 10 /*用于要排序数组个数最大值，可根据需要修改*/ typedef struct { int r[MAXSIZE+1]; /*用于存储要排序数组，r[0]用作哨兵或

冒泡排序

原创 2013-06-26 14:19:44 306 阅读

平衡二叉树（AVL树）

1、概念平衡二叉树：是一种二叉排序树，其中每一个节点的左子树和有字数的高度差之多等于1。平衡因子BF(Balance Factor)：将二叉树上结点的左子树深度减去右子树深度的值。最小不平衡子树：距离插入结点最近的，且平衡因子的绝对值大于1的结点为根的子树。2、作用我们知道，对于一般的二叉搜索树（Binary Search Tree），其期望高度（即为一棵平衡树时）为

构造平衡二叉树

原创 2013-06-25 17:21:00 756 阅读

二叉排序树(二)

一、二叉排序树删除操作1、分析叶子结点的删除：直接删除；仅有左或右子树的结点删除：删除后再连接子树；左右子树都有结点：用该结点的前驱或后继替换该结点位置，再删除该结点； 2、code/*若二叉排序树T中存在关键字等于key的数据元素时，则删除该数据元素结点*/ /*并返回TRUE；否则返回FALSE*/ Stat

二叉排序树的删除

原创 2013-06-24 15:45:39 345 阅读

二叉排序树(一)

1、概念二叉排序树（Binary Sort Tree）：又称二叉查找树。它或者是一棵空树；或者是具有下列性质的二叉树：(1)若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；(2)若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；(3)左、右子树也分别为二叉排序树；2.二叉排序树查找操作 code/*二叉树的二叉链表结点结构定义*/ ty

二叉排序树查找、插入、构造二叉排序树

原创 2013-06-20 17:37:33 293 阅读

图的关键路径

1、概念活动的网(AOE)：在一个表示工程的带权有向图中，用顶点表示事件，用有向边表示活动，用边上的权值表示活动的持续时间，这种有向图的边表示活动的网，我们称之为AOE网(Activity On Edge Network)。AOE网具有以下两个性质：①只有在某顶点所代表的事件发生后，从该顶点出发的各有向边所代表的活动才能开始。②只有在进入一某顶点的各有向边所代表的活动

关键路径

原创 2013-06-19 11:21:47 517 阅读

图的拓扑排序

1、概念活动的网(AOV网)：在一个表示工程的有向图中，用顶点表示活动，用弧表示活动之间的优先关系，这样的有向图为顶点表示活动的网，我们成为AOV网(Activity On Vertext Network)。AOV网中的弧表示活动之间存在的某种制约关系。拓扑序列：设G=(V,E)是一个具有n个顶点的有向图，V中的顶点序列v1,v2,……,vn,满足若从顶点vi到vj有

拓扑排序

原创 2013-06-18 16:04:45 479 阅读

有序表的查找

一、折半查找1、条件：待查表为有序表。2、原理：首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。3、codeint Binary_

有序表查找

原创 2013-06-18 11:18:36 318 阅读

图的顶点间最小路径问题

一、迪杰斯特拉算法(Dijkstra)1、条件：图为邻接矩阵结构(Adjacency List)2、原理：以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。3、code：void ShortestPath_Dijkstra(MGraph G,int v0,Patharc *p) { int v,w,min; int final[MAXVEX]; /*final[

图顶点的最小路径

原创 2013-06-14 16:54:37 503 阅读

构造连通网的最小代价生成树

一、普里姆算法(Prim)1、条件：图为邻接矩阵结构(Adjacency List)2、原理：假设 WN=(V,{E}) 是一个含有 n 个顶点的连通网，TV 是 WN 上最小生成树中顶点的集合，TE 是最小生成树中边的集合。显然，在算法执行结束时，TV=V，而 TE 是 E&n

连通网的最小代价

原创 2013-06-13 17:07:20 959 阅读

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