桶排序

本文介绍了一种简单直观的排序算法——桶排序,并通过一个具体的例子详细展示了其工作原理及步骤。通过对一组学生分数的排序过程,阐述了桶排序的具体实现方式。

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桶排序

例:给班上五位同学的考试成绩排序,成绩分别是2,3,3,5,8(满分十分),将分数从大到小进行排序,排序后:8 5 3 3 2
解题思路:
1、首先申请一个大小为11的数组int a[11],初始化数组a[0]~a[10]为0,表示这些分数还没人得过。
这里写图片描述
2、开始处理得分情况:第一个人分数是5,将a[5]的值在原来的基础上加1,即a[5]=1
这里写图片描述
3、第二个人的得分情况是3分
这里写图片描述
4、以此类推,最后发现a[0]~a[10]的数值也就是没个分数出现的次数,接下来只需要打印出来就好了
这里写图片描述
代码实现:

#include <stdio.h>
int main()
{
    int a[11],i,j,t;
    for (i=0; i<=10; i++)
        a[i]=0;//初始化为0
    for(i=1; i<=5; i++)//循环输入5个数
    {
        scanf("%d",&t);
        a[t]++;//计数
    }
    for(i=10; i>=0; i--)//依次判断
        for(j=1; j<=a[i]; j++)//打印
            printf("%d",i);
    getchar();//暂停程序
    getchar();
    return 0;
}
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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