oj 3058: 算法设计:直接插入排序

博客内容介绍了如何用C语言实现直接插入排序算法,提供了一个包括输入、输出、示例的完整程序。在主函数中读取整数并进行排序,然后输出排序前后的序列。注意,题目提示需使用C++编译器进行提交,但提供的代码是C语言的,可能导致编译错误。

问题:

Description

算法设计:实现直接插入排序。void InsertSort(RecType R[],int n)为对R[0..n-1]按递增有序进行直接插入排序。主函数已经给出。

注意:只提交void InsertSort(RecType R[],int n) //R[0..n-1]部分。


#include <stdio.h>
#define MAXE 20         //线性表中最多元素个数
typedef int KeyType;
typedef char InfoType[10];
typedef struct          //记录类型
{
    KeyType key;        //关键字项
    InfoType data;      //其他数据项,类型为InfoType
} RecType;

int main()
{
    int i,k,n;
    KeyType a[100];
    RecType R[MAXE];
    scanf("%d",&n);
    for (i=0; i<n; i++)
        scanf("%d",&a[i]);
 
    for (i=0; i<n; i++)
        R[i].key=a[i];
    printf("初始关键字: ");      //输出初始关键字序列
    for (k=0; k<n; k++)
        printf("%3d",R[k].key);
    printf("\n");
    InsertSort(R,n);
    printf("最后结果: ");       //输出初始关键字序列
    for (k=0; k<n; k++)
        printf("%3d",R[k].key);
    printf("\n");
    return 0;
}

Input

输入带排序元素的个数

输入待排序的整数

Output

输出初识数据

输出排序后的数据

Sample Input

10 9 2 7 5 6 4 8 3 1 0

Sample Output

初始关键字:   9  2  7  5  6  4  8  3  1  0最后结果:   0  1  2  3  4  5  6  7  8  9

HINT

请使用C++编译并提交


Source

zsp

直接插入排序思路:先将第一个元素作为有序组,后面的元素作无序组,然后不断从无序组中拿出元素,插入到有序组中,并保证有序组中是有序的,最后得到有序序列。

图示(来自百度百科):


此题代码:

#include <stdio.h>
#define MAXE 20         //线性表中最多元素个数
typedef int KeyType;
typedef char InfoType[10];
typedef struct          //记录类型
{
    KeyType key;        //关键字项
    InfoType data;      //其他数据项,类型为InfoType
} RecType;
void InsertSort(RecType R[],int n);
void InsertSort(RecType R[],int n)
{
    int t,i,j;
    for(i=1; i<n; i++)
    {
        if(R[i].key<R[i-1].key)
        {
            t=R[i].key;
            for(j=i-1; j>=0 && R[j].key>t; j--)
            {
                R[j+1].key=R[j].key;
            }
            R[j+1].key=t;
        }
    }
}
int main()
{
    int i,k,n;
    KeyType a[100];
    RecType R[MAXE];
    scanf("%d",&n);
    for (i=0; i<n; i++)
        scanf("%d",&a[i]);
    for (i=0; i<n; i++)
        R[i].key=a[i];
    printf("初始关键字: ");      //输出初始关键字序列
    for (k=0; k<n; k++)
        printf("%3d",R[k].key);
    printf("\n");
    InsertSort(R,n);
    printf("最后结果: ");       //输出初始关键字序列
    for (k=0; k<n; k++)
        printf("%3d",R[k].key);
    printf("\n");
    return 0;
}

运行:


兴致勃勃的去提交,结果被告知编译错误。。。。。。

仔细一看才发现。。。。


我能怎么办......我也很无奈啊.......

小结:学习了直接插入排序。

### OJ 算法题目 '200和整数对之间的情缘' 的设计与解题思路分析 #### 题目背景 假设该题目名为 "200 and the Pair of Integers",其核心在于处理特定条件下的整数对关系。这类问题通常涉及离散数学中的组合优化、动态规划或者贪心算法等领域。 #### 问题描述 给定一组整数集合 \( S \),以及目标值 \( T=200 \),要求找到满足某些约束条件的整数对数量或具体配对方案。常见的约束可能包括但不限于: - 整数对之和等于某个固定值; - 整数对之间的差值小于某一阈值; - 或者其他更复杂的逻辑运算规则。 此类问题可以被抽象成图论模型、数组遍历操作或者是基于哈希表的数据结构应用等问题[^1]。 #### 解决方法概述 以下是几种常见解决策略: 1. **暴力枚举** 对于较小规模输入数据集来说,最简单直接的方法就是通过双重循环逐一比较每一对元素是否符合条件。然而这种方法时间复杂度较高\(O(n^2)\)[^1],因此仅适用于非常有限的情况。 2. **双指针技巧** 如果能够先将原始列表排序,则可以通过设置两个分别指向开头结尾位置的游标来高效查找匹配项。此方式的时间效率大约为线性级别即\(O(n\log n)+O(n)=O(n\log n)\)(考虑初始排序过程)。代码实现如下所示: ```python def count_pairs_with_sum(nums, target): nums.sort() left, right = 0, len(nums)-1 result = [] while left < right: current_sum = nums[left]+nums[right] if current_sum == target: result.append((nums[left], nums[right])) left +=1 right -=1 elif current_sum<target: left+=1 else: right-=1 return result example_list=[...]; #填充实际数值 pairs=count_pairs_with_sum(example_list,200) ``` 3. **利用Hash Map加速查询** 另一种有效手段是借助字典存储已访问过的节点及其补充分量信息,在单次扫描过程中完成判定工作。这样做的好处是可以显著降低平均情况下的运行耗时至接近常数阶\[O(1)]每次插入/检索动作所需成本加总起来大致维持在线性范围内。\[Python示例:\] ```python from collections import defaultdict def find_complementary_numbers(array,target_value): seen_elements=defaultdict(int) valid_combinations=[] for num in array: complement=target_value-num if seen_elements[complement]>0: valid_combinations.append([num,complement]) seen_elements[num]+=1 return valid_combinations sample_data=[...] ;#替换真实测试用列 outcomes=find_complementary_numbers(sample_data ,200 ) print(outcomes ) ``` 以上三种途径各有优劣之处,需依据具体情况选取最适合的技术路线加以实施。 #### 结果验证与性能考量 无论采用何种算法框架都需要经过严格的功能性和压力测验环节确保最终产出既准确又稳定可靠。同时也要关注内存占用率等因素以免因资源瓶颈引发异常状况发生。
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