C语言 链表数据的排序

C 单向链表排序 链表排序链表排序的两种方式一、交换结点的数据域二、断开链表,重新形成方法示例 链表排序的两种方式 一、交换结点的数据域 有很多种方法,比如冒泡排序,选择排序等其他排序方法 struct Node *link_sort(struct Node *head) { int value; struct Node *p = head; struct Node *q = NULL; while(p) { q = p->next; while(q) { if(p->data &g 阅读详情

C语言使用链表时,有些时候会对链表中的数据进行排序。下边介绍使用链表时可用的排序方法,冒泡排序和选择排序。

此链表排序仅对链表中的数据进行排序,如果想进行对整个结构体的排序,也就是利用数据顺序来调整节点中的信息,需要对节点进行交换,但与此方法不同,望读者周知。

测试排序代码请先参考下边完整的测试代码。
编程环境:Visual C++ 6.0.

冒泡排序

NODE* bubblesort(NODE* Head) 
{
    NODE *pfirst=NULL,*psecond=NULL,*pend=NULL;
    pfirst=Head;
	psecond=Head;
	int temp;
    while(pfirst != pend)          //外循环
	{							   //pfirst != pend 很有意思
        while(pfirst->next != pend)//内循环
		{
            if(pfirst->date > pfirst->next->date)
			{
                temp=pfirst->date;  
                pfirst->date=pfirst->next->date;
                pfirst->next->date=temp;
            }
               pfirst=pfirst->next;
        }
        pend=pfirst;//减少最后的已排好的循环
        pfirst=Head;
    }
    return Head;
}

选择排序

/*链表的选择排序*/

NODE* selectsort(NODE* head) 
{
	NODE *pfirst=NULL,*psecond=NULL,*pend=NULL;
    pfirst=head;
	psecond=head;
	int temp;
    while(pfirst != pend)          //外循环
	{
        while(pfirst->next != pend)//内循环
		{
            if(psecond->date > pfirst->next->date)
			{
                temp=psecond->date;  
                psecond->date=pfirst->next->date;
                pfirst->next->date=temp;
            }
               pfirst=pfirst->next;
        }
		psecond=psecond->next;
        pfirst=psecond;
    }
	return head;
} 

测试代码

/*
 *链表排序 Writen by YU
 */
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

/*结果输出查看*/
void endscan()
{
	printf("\n点击回车继续...");
	fflush(stdin);
	getchar();
}

/*结构体*/
struct node
{
    int date;
    struct node *next;
};

typedef struct node NODE;  //把struct node 定义为 NODE
int count = 0;

/*创建链表并输入数据*/
NODE* creat()
{
    NODE *pHead=NULL,*pNew,*pEnd;

    printf("输入数据,当输入0时停止\n");

    pNew=(NODE*)malloc(sizeof(NODE));
    scanf("%d",&pNew->date);
    while(pNew->date != 0)
	{
        count++;
        if(count == 1) //如果为头节点
		{
            pNew->next = NULL;
            pEnd = pNew;
            pHead = pNew;
        }
		else           //如果不是头结点
		{
            pNew->next=NULL;
            pEnd->next=pNew;
            pEnd=pNew;
        }
            pNew=(NODE*)malloc(sizeof(NODE));
            scanf("%d",&pNew->date);
    }
        free(pNew);
    return pHead;
}

/*输出链表*/
void print(NODE* Head)
{
    NODE* p=Head;
    while(p!=NULL)
	{
        printf("%d ",p->date);
        p=p->next;
    }
}

/*链表的冒泡排序*/
NODE* bubblesort(NODE* Head) 
{
    NODE *pfirst=NULL,*psecond=NULL,*pend=NULL;
    pfirst=Head;
	psecond=Head;
	int temp;
    while(pfirst != pend)          //外循环
	{							   //pfirst != pend 很有意思
        while(pfirst->next != pend)//内循环
		{
            if(pfirst->date > pfirst->next->date)
			{
                temp=pfirst->date;  
                pfirst->date=pfirst->next->date;
                pfirst->next->date=temp;
            }
               pfirst=pfirst->next;
        }
        pend=pfirst;//减少最后的已排好的循环
        pfirst=Head;
    }
    return Head;
}

/*链表的选择排序*/

NODE* selectsort(NODE* head) 
{
	NODE *pfirst=NULL,*psecond=NULL,*pend=NULL;
    pfirst=head;
	psecond=head;
	int temp;
    while(pfirst != pend)          //外循环
	{
        while(pfirst->next != pend)//内循环
		{
            if(psecond->date > pfirst->next->date)
			{
                temp=psecond->date;  
                psecond->date=pfirst->next->date;
                pfirst->next->date=temp;
            }
               pfirst=pfirst->next;
        }
		psecond=psecond->next;
        pfirst=psecond;
    }
	return head;
} 

int main()
{
    NODE* pHead=NULL;
    pHead=creat();
    printf("排序前:\n");
    print(pHead);
//	pHead=bubblesort(pHead); //冒泡排序
	pHead=selectsort(pHead); //选择排序
    printf("\n排序后:\n");
    print(pHead);
	endscan();
    return 0;
}
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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C语言数据结构:链表、栈与队列、排序算法与查找算法深度解析

在计算机科学中,C语言数据结构和算法是程序设计的核心。它们不仅影响程序的正确性,还决定了程序的效率。掌握常用的数据结构和算法,是每个开发者必备的技能。本文将系统地介绍四个重要的基础知识点:链表、栈与队列、排序算法(冒泡排序、快速排序、插入排序)以及查找算法(线性查找、二分查找)。这些基础内容是构建高效程序的基石。链表是非常基础且常用的数据结构,在处理动态内存时尤为重要;栈与队列则是许多经典问题的基础,能够帮助我们高效地处理数据流;排序算法和查找算法则是对数据集合进行处理和查询的基础工具。

吴师兄大模型的博客 2052

c语言 静态链表插入排序,数据结构C语言版 表插入排序

数据结构C语言版 表插入排序/**/#include #include // 静态链表类型#define SIZE 100 // 静态链表容量typedef int KeyType; // 定义关键字类型为整型typedef int InfoType; // 定义其他信息的类型typedef struct{KeyType key; // 关键字项InfoType otherinfo; // 其它数...

weixin_32956805的博客 244

【数据结构】C语言判断链表是否为空,计算链表长度及链表排序算法

今天继续学习了链表,这次是检测链表是否为空,计算链表长度,这都是蛮简单的,最后就是给链表排序,这里的链表排序是当然是最简单的冒泡排序。还是希望和新手一起学习,希望得到大牛指点······ 这次代码还是基于上次C语言实现链表的创建及遍历链表这个文章中的代码,直接在这上面写的,添加的,检测是否为空函数,计算链表长度函数,和链表排序函数,好了,上代码了。/*...

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数据结构--单向链表及其增、删、改、查、排序等操作的实现(C语言)

文章目录🎃链表🎃单向链表的实现(C语言)📌结点类型描述📌1.创建初始化一个链表结点📌2.从链表尾部插入数据📌3.链表遍历打印📌4.查找链表:按结点序号查找📌5.查找链表:按数据内容查找📌6.在任意位置插入一个数据📌7.删除链表:按结点序号删除📌8.删除链表:按数据内容删除📌9.free释放内存📌10.求链表数据个数🎃单向链表总结 本章内容:单链表的概念;单链表结点模型;单链表的各运算实现。 本文涉及实现单链表完整代码已提交至码云Gitee中,供读者参考。 🎃链表 我们之前实现了数据结构中第一个结构–顺序

羟基与苯的博客 2833

求两个已排序单链表中相同的数据(C语言)

PSListNode ByeNode(DataType data) { PSListNode pNewNode = (PSListNode)malloc(sizeof(struct SListNode)); if (NULL != pNewNode) { pNewNode->data = data; //注意使开辟的新节点的指向为空

ljx_5489464的博客 1115

链表排序c语言交换多个数据,C语言链表排序 如果输入的数据不是5个 不确定多少个 怎么弄?...

得分:20 我以前写的一个关于链表 创建 输入 排序的程序 你看看吧#include#include#include#includeint win; //用于存放节点个数//struct s{int a;//存放有效数据//struct s *zzy;//存放下一个节点的地址//};int main(void){void lianbiao(st...

weixin_39801879的博客 240

C语言编程题—函数fun的功能是将不带头节点的单向链表结点数据域中的数据从小到大排序。即若原链表结点数据域从头至尾的数据为:10、4、2、8、6,排序后链表结点数据域从头至尾的数据为

C语言编程题 ** 设计程序,给定程序中,函数fun的功能是将不带头节点的单向链表结点数据域中的数据从小到大排序。即若原链表结点数据域从头至尾的数据为:10、4、2、8、6,排序后链表结点数据域从头至尾的数据为:2、4、6、8、10。 ** #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define N 6 typedef struct node { int data; struct node *next; } NODE; void

量子君的blog 3041
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