考研数据结构与算法之排序专题二 冒泡排序及优化

考研数据结构——排序 人生哪有最好,把每一个当下做到最好,就很不错了呀。 以下是干货,以考试主要考查的重点内容为主体,讲述过程以方便大家记忆为上,并不面面俱到。 首先得知道排序分内部排序和外部排序。 内部排序:排序整个过程中数据在内存中。 外部排序:排序整个过程中数据会有出现在内、外存之间调动的情况。 考研主要考内部排序。 内部主要排序分三大类(这里是大的类别名不是排序算法的名字):插入排序、交换... 阅读详情

冒泡排序顾名思义就是由于在排序过程中总是小数往前放,大数往后放,相当于气泡上升。
基本思想:依次比较相邻的两个数,将小数放在前面,大数放在后面。即在第一趟:首先比较第1个和第2个数,将小数放前,大数放后。然后比较第2个数和第3个数,将小数放前,大数放后,如此继续,直至比较最后两个数,将小数放前,大数放后。至此第一趟结束,将最大的数放到了最后。然后从头开始比较,比较n-2次,第二次结束,重复以上操作
至排序结束。
测试谭浩强版冒泡排序(B_S_Tan)对随机生成的10000个数的数组进行排序所用时间为0.974s(每次运行所需时间不同)

优化后的冒泡排序(B_S_Op)随机生成100 000个数的数组进行排序所用时间仅为 0.004s(每次运行所需时间较大不同)

设置一个flag个标志,如果这一趟排序发生了交换,则将flag置为true,否则为flase,显然如果一趟排序没有发生交换则说明数组已排好序。
代码如下:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#define bool int
#define true 1
#define false 0
#define SIZE 100000


void B_S(int s[], int n){
	int i,pos,j,temp;
	for ( i = 0; i < n; i++){
		pos = 1;
		for (j = 0; j < n-i-1; j++){
			if (s[j] > s[j + 1]){
				temp = s[j];
				s[j] = s[j + 1];
				s[j + 1] = temp;
				pos = 0;
			}
		}
		if (pos)
			return;
	}
}
void B_S_Tan(int s[],int n)
{
	int i,j,temp;
	for(j=0;j<n-1;j++)
	{
		for(i=0;i<n-1-j;i++)
		{
			if(s[i]>s[i+1])
			{
				temp=s[i];
				s[i]=s[i+1];
				s[i+1]=temp;
			}
		}
	}
	printf("the sorted numbers:\n");
}
void B_S_Op(int s[], int n)  
{  
       int j, k,temp;  
       bool flag;  
  
       k = n;  
       flag = true;  
       while (flag)  
       {  
              flag = false;  
              for (j = 1; j < k; j++)  
                     if (s[j - 1] > s[j])  
                     {  
                            temp=s[j];
							s[j]=s[j-1];
							s[j-1]=s[j];
                            flag = true;  
                     }  
              k--;  
       }  
}  

int main(int argc, char *argv[]){
	int s[SIZE];
	int i;
	clock_t start, finish;
	double Total_time;
	for (i = 0; i < SIZE; i++){
		s[i] = rand() % 100;
	}
	start = clock();
	B_S_Op(s,SIZE);
	//B_S_Tan(s, SIZE);
	//B_S(s,SIZE);
	finish = clock();
	Total_time = (double)(finish - start) / CLOCKS_PER_SEC;
	printf("%d个数的运行时间为%.3f\n", SIZE, Total_time);
	/*for (i = 0; i < SIZE; i++)
		printf("%d ", s[i]);*/
	printf("\n");
	system("pause");
}


(王道408考研数据结构)第八章排序-第四节1:冒泡排序 回到总目录:点击跳转 (1)基本思想 冒泡排序属于交换类排序,简单点来说**,每趟排序不断比较相邻元素的大小然后进行交换**,这样如果按升序排序,那么最大的元素一定就会交换到最后面,次大的元素会交换到倒数第二位,依次类推。 (2)代码 1:完整排序 可以发现,当完成一趟排序之后,无序序列的元素就少了一位,那么需要排序的元素的位数也就少了一位。 所以定义一个变量end,它表示每趟排序指向此时无序序列的最后一个元素,然后对其进行排序,一趟结束之后,无序元素少一位,end向前移动,直到end=0时,表示排序. 阅读详情

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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]); 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2301_76771291的博客 1247

考研数据结构——(排序)

第一趟(d增量设为4;⭐即n(元素个数)/2)⭐排序前(划分成多个子表,按增量d划分,例如1+d,1+2d,1+3d为一个子表)⭐排序后(就是子表内进行直接插入排序)第二趟(d=4/2=2)⭐排序前⭐排序后第三趟(d=4/2/2=1)⭐排序前⭐排序后⭐总览🌙具体步骤本次示例为中间部分,快排的思想是选中一个元素,将其他元素与该元素进行比较,小的在该元素左侧,大的在该元素右侧;建辅助队列数组。...

Seven597的博客 1122

【数据结构】考研真题攻克与重点知识点剖析 - 第 8 篇:排序

将无序序列排成一个有序序列的运算(如果排序的数据结点包含多个数据域,排序针对一个域)根据序列中两个元素关键字的比较结果来对换这两个记录在序列中的位置每一趟(如第i躺)在后面n-i+1(i=1,2,…,n-1)个待排序元素中选取关键字最小的元素,作为有序子序列的第i个元素,直到第n-1趟完成选择排序的时间性能不随记录序列中关键字的分布而改变。

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【考研·数据结构】 内部排序算法 小结

本篇总结了数据结构中各类内部排序算法的特点,适用于考研复习。

Dr_Cheeze的博客 823
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For_dongyang
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