PAT 1035 插入与归并

该博客介绍了如何判断给定的中间序列是由插入排序还是归并排序产生的,并给出了再次排序后的序列。通过分析插入排序和归并排序的特性,博主提供了判断方法和后续排序的解决方案。

题目链接1035 插入与归并
根据维基百科的定义:

插入排序是迭代算法,逐一获得输入数据,逐步产生有序的输出序列。每步迭代中,算法从输入序列中取出一元素,将之插入有序序列中正确的位置。如此迭代直到全部元素有序。

归并排序进行如下迭代操作:首先将原始序列看成 N 个只包含 1 个元素的有序子序列,然后每次迭代归并两个相邻的有序子序列,直到最后只剩下 1 个有序的序列。

现给定原始序列和由某排序算法产生的中间序列,请你判断该算法究竟是哪种排序算法?

输入格式:
输入在第一行给出正整数 N (≤100);随后一行给出原始序列的 N 个整数;最后一行给出由某排序算法产生的中间序列。这里假设排序的目标序列是升序。数字间以空格分隔。

输出格式:
首先在第 1 行中输出Insertion Sort表示插入排序、或Merge Sort表示归并排序;然后在第 2 行中输出用该排序算法再迭代一轮的结果序列。题目保证每组测试的结果是唯一的。数字间以空格分隔,且行首尾不得有多余空格。

输入样例 1:

10
3 1 2 8 7 5 9 4 6 0
1 2 3 7 8 5 9 4 6 0

输出样例 1:

Insertion Sort
1 2 3 5 7 8 9 4 6 0

输入样例 2:

10
3 1 2 8 7 5 9 4 0 6
1 3 2 8 5 7 4 9 0 6

输出样例 2:

Merge Sort
1 2 3 8 4 5 7 9 0 6

题目解读:判断给定序列是插入还是归并的结果,并给出再一次排序后的序列

  1. 判断是哪种排序,归并还是插入
  2. 给出再一次排序后的序列

题解:

  1. 根据插入排序的性质,如果是插入排序的中间序列,序列中无序的部分和最初的序列是一样的。

    如样例1所示,红色右边是一样的,所以这样的序列就是插入排序的结果,否则就是归并排序的结果。

    bool judge(int a[],int b[]){
        for(int i = 0 ; i < n-1 ; i++){
            if(b[i] > b[i+1]){
                pos = i;//pos 为全局变量是无序序列开始的前一个的位置
                break;
            }
        }
    
        for(int i = pos+1 ; i < n ; i++) {
            if(b[i] != a[i]) return false;
        }
        return true;
    }
    
  2. 给出再次排序的结果,插入排序只需将序列从[0,pos+1]进行一个排序就可以了。

  3. 归并排序要判断当前归并的长度在这里插入图片描述
    如图所示接下来进行归并就要两个为一个区间,然后进行归并,但是归并区间的长度不好确定,我们可以通过对原序列进行归并模拟,然后和中间序列进行对比,相同时在进行一步归并输出就可以了。
    注:区间长度不好确定例如如下序列
    1 2 3 8 7 5 9 4 0 6
    1 2 3 8 5 7 4 9 0 6

完整代码

#include <iostream>
#include <algorithm>

using namespace std;

int in[110],temp[120];
int n,pos;

bool judge(int a[],int b[]){
    for(int i = 0 ; i < n-1 ; i++){
        if(b[i] > b[i+1]){
            pos = i;
            break;
        }
    }

    for(int i = pos+1 ; i < n ; i++) {
        if(b[i] != a[i]) return false;
    }
    return true;
}

bool equation(int nums[]){
    for(int i =  0 ; i < n ; i++){
        if(nums[i] != temp[i]) return false;
    }
    return true;
}

int main()
{
    cin>>n;
    for(int i = 0 ; i < n ; i++) cin>>in[i];
    for(int i = 0 ; i < n ; i++) cin>>temp[i];

    if(judge(in,temp)){
        cout<<"Insertion Sort"<<endl;
        sort(temp,temp+min(pos+2,n));
        for(int i = 0 ; i < n-1 ; i++) cout<<temp[i]<<" ";
        cout<<temp[n-1]<<endl;
    }
    else{
        cout<<"Merge Sort"<<endl;
        int cnt=0;
        //利用原数组进行归并排序,与中间序列进行比较
        bool flag = false;
        for(int i = 2 ; i/2 <= n ; i *= 2 ){/归并序列长度2 4 8 ....只要归并长度小于等于区间的一半就可以继续
            if(equation(in)) flag = true;//判断标志

            for (int j = 0; j < n; j += i) {
                sort(in + j, in + min(i + j, n));//防止数组越界
                cnt++;
            }
            cnt = 0;



            if(flag){
                break;
            }
        }
        for(int i = 0 ; i < n-1 ; i++) cout<<in[i]<<" ";
        cout<<in[n-1]<<endl;

    }

    return 0;
}
<think>好的,用户想查找关于PAT题目1035的Python相关内容。首先,我需要确认用户提到的PAT题目的具体内容。根据引用[3],PAT 1035是关于插入排序归并排序的题目。用户需要根据原始序列和中间序列判断使用的是哪种排序算法,并输出下一步的结果。 接下来,我需要分析用户的查询需求。用户可能希望得到解决这个问题的Python代码示例,以及相关的思路解释。此外,用户可能还需要了解如何区分插入排序和归并排序的中间步骤,这是该题的关键点。 根据引用中的信息,引用[3]提到了输入格式:第一行是N,接着是原始序列和中间序列。题目要求判断是插入还是归并排序,并输出下一步结果。因此,我需要确保提供的代码能正确处理这些输入,并实现相应的逻辑。 首先,区分插入排序和归并排序的方法。插入排序的特点是前k个元素有序,后面原序列相同。而归并排序是分组排序,每次归并的子数组长度为2的幂次。因此,代码需要遍历中间序列,找到第一个不满足递增的位置,然后检查后面的元素是否原序列一致。如果符合,则是插入排序,否则是归并排序。 然后,对于插入排序,下一步需要将下一个元素插入到正确位置。对于归并排序,需要确定当前的归并子数组长度,并执行下一轮归并。 需要处理可能的边界情况,例如当N=1时的处理,或者归并排序中子数组长度超过N的情况。代码需要确保正确模拟排序过程,并找到正确的中间步骤。 此外,用户可能希望代码有注释解释关键步骤,以便理解。同时,可以参考引用[1]和引用[2]中的代码结构,保持一致的风格,例如使用输入处理和循环结构。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步巩固相关知识,例如插入排序归并排序的区别、如何实现归并排序的迭代步骤等。 总结来说,需要提供一个结构清晰、注释详细的Python代码,解释解题思路,并生成相关问题,确保用户能够理解并应用所学内容。</think>### PAT 1035 插入归并排序的Python实现 #### 题目分析 题目要求根据原始序列和某排序算法的中间序列,判断是插入排序还是归并排序,并输出下一步排序结果[^3]。 --- #### 解题思路 1. **区分插入排序归并排序**: - **插入排序**:前$k$个元素有序,后续元素原序列一致。 - **归并排序**:通过分组排序(子数组长度按$2^k$增长)逐步合并。 2. **算法步骤**: - 遍历中间序列,找到第一个无序的位置。 - 检查后续元素是否原序列一致,确定是否为插入排序。 - 若为归并排序,计算当前归并的子数组长度并执行下一步归并。 --- #### Python代码实现 ```python def is_insertion_sort(original, temp): k = 0 # 找到第一个无序的位置 while k < len(temp)-1 and temp[k] <= temp[k+1]: k += 1 # 检查后续元素是否原序列一致 if temp[k+1:] == original[k+1:]: return True, k+1 # 返回插入排序的下一个处理位置 return False, 0 def next_merge_step(arr, step): n = len(arr) res = [] i = 0 # 按当前步长分组并排序 while i < n: # 每组长度为 2*step,但需处理剩余元素 end = min(i + 2*step, n) mid = min(i + step, end) res.extend(sorted(arr[i:end])) i = end return res def main(): n = int(input()) original = list(map(int, input().split())) temp = list(map(int, input().split())) # 判断是否为插入排序 is_insert, pos = is_insertion_sort(original.copy(), temp.copy()) if is_insert: # 执行下一步插入排序 next_arr = temp[:pos+1] next_arr.sort() next_arr += temp[pos+1:] print("Insertion Sort") print(" ".join(map(str, next_arr))) else: # 寻找归并排序的当前步长 step = 1 while True: current = original.copy() step *= 2 # 模拟归并过程 i = 0 while i < n: end = min(i + step, n) current[i:end] = sorted(current[i:end]) i = end if current == temp: next_step = next_merge_step(current, step) print("Merge Sort") print(" ".join(map(str, next_step))) break step = step // 2 # 回退到实际步长 if __name__ == "__main__": main() ``` --- #### 代码说明 1. **插入排序判断**:通过比较中间序列后半部分是否原序列一致,快速确定排序类型[^3]。 2. **归并排序模拟**:通过逐步增加归并子数组长度($2^k$)并验证中间结果,确定当前排序阶段。 3. **边界处理**:对剩余元素的分组排序使用`sorted()`简化实现,确保逻辑清晰。 ---
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