编程题——两种排序方法

博客围绕编程题展开,考拉有n个长度不同的字符串,需验证其排列顺序是否符合字典序和长度排序两种方法。给出输入输出描述及多个示例,还提及程序代码和运行结果,但未展示具体代码。

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编程题——两种排序方法


题目描述:
考拉有n个字符串字符串,任意两个字符串长度都是不同的。考拉最近学习到有两种字符串的排序方法: 1.根据字符串的字典序排序。例如:
“car” < “carriage” < “cats” < “doggies < “koala”
2.根据字符串的长度排序。例如:
“car” < “cats” < “koala” < “doggies” < “carriage”
考拉想知道自己的这些字符串排列顺序是否满足这两种排序方法,考拉要忙着吃树叶,所以需要你来帮忙验证。
输入描述:
输入第一行为字符串个数n(n ≤ 100)
接下来的n行,每行一个字符串,字符串长度均小于100,均由小写字母组成
输出描述:
如果这些字符串是根据字典序排列而不是根据长度排列输出"lexicographically”,

如果根据长度排列而不是字典序排列输出"lengths",

如果两种方式都符合输出"both",否则输出"none"

示例1:
输入
3
a
aa
bbb
输出
both

示例2:
输入
4
a
aaaa
bbb
c
输出
lexicographically

示例3:
输入
4
b
aa
ccc
bbbb
输出
lengths

示例4:
输入
5
a
cc
ddd
bb
aaaa
输出
none


程序代码如下:



#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
using namespace std;

/*两个问题:
 *	1.如何读取并保存这些字符串---存到vector里
 *	2.如何排序?
 *		长度用size();
 *		字典序用string的operator>=运算符重载(按ASCLL码比较字符串)*/
int main()
{
	int n;
	cin >> n;
	vector<string> v;
	v.resize(n);
	for (auto& e : v)
		cin >> e;
	bool lensort = true, dictsort = true;
	for (int i = 1; i < v.size(); ++i) //i从1开始,比较当前字符串和上一字符串长度
	{
		if (v[i - 1].size() >= v[i].size())
		{
			lensort = false;
			break;
		}
	}
	for (int i = 1; i < v.size(); ++i) //i从1开始,比较当前字符串和上一字符串的ASCLL码
	{
		if (v[i - 1] >= v[i])
		{
			dictsort = false;
			break;
		}
	}

	if (lensort && dictsort)
		cout << "both" << endl;
	else if (!lensort && dictsort)
		cout << "lexicographically" << endl;
	else if (lensort && !dictsort)
		cout << "lengths" << endl;
	else
		cout << "none" << endl;
	return 0;
}


程序运行结果如下:


在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

### 关于 Python 排序算法的实训题目与教程 在 Python 编程语言中,排序是一个非常重要的主题。无论是通过内置函数还是手动实现各种经典排序算法,掌握这些技能对于提高编程能力至关重要。 #### 使用 `sorted()` 和 `.sort()` 方法 Python 提供了两种简单易用的方法来完成排序操作:`sorted()` 函数和列表对象自带的 `.sort()` 方法[^1]。 - **`sorted(iterable)`**: 返回一个新的已排序列表,不会修改原始数据结构。 - **`.sort()`**: 对原列表进行就地排序,不创建新列表。 以下是两者的对比示例: ```python data = [3, 1, 4, 1, 5] # 使用 sorted() new_data = sorted(data) print(new_data) # 输出: [1, 1, 3, 4, 5] print(data) # 原始 data 不变: [3, 1, 4, 1, 5] # 使用 .sort() data.sort() print(data) # 数据被直接修改为: [1, 1, 3, 4, 5] ``` #### 手动实现常见排序算法 除了利用现成工具外,理解并实践经典的排序算法也是必要的。下面列举了一些常见的排序方法及其基本原理: ##### 1. 冒泡排序 (Bubble Sort) 冒泡排序是一种简单的比较交换类排序算法,其核心思想是比较相邻两个元素的位置关系,并逐步将较大的值移动至数组末端[^2]。 ```python def bubble_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): swapped = False for j in range(0, n-i-1): if arr[j] > arr[j+1]: arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] swapped = True if not swapped: break ``` ##### 2. 插入排序 (Insertion Sort) 插入排序的工作方式类似于人们整理扑克牌的方式——每次取一张新的卡片插入到已经排好序的部分之中。 ```python def insertion_sort(arr): for i in range(1, len(arr)): key = arr[i] j = i - 1 while j >= 0 and key < arr[j]: arr[j + 1] = arr[j] j -= 1 arr[j + 1] = key ``` ##### 3. 快速排序 (Quick Sort) 快速排序采用分治法策略,在整个序列上选取一个“基准”元素,将其余部分划分为小于等于该基准以及大于它的子集,之后递归处理这两个分区[^1]。 ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr else: pivot = arr[len(arr)//2] left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) ``` ##### 4. 计数排序 (Counting Sort) 当待排序的数据范围有限时,可以考虑使用计数排序这种线性复杂度 O(n+k) 的高效算法[^2]。 ```python from collections import defaultdict def counting_sort(arr): max_val = max(arr) count_dict = defaultdict(int) for num in arr: count_dict[num] += 1 result = [] for value in range(max_val + 1): if count_dict[value]: result.extend([value]*count_dict[value]) return result ``` #### 练习题推荐 为了巩固所学知识,可以通过解决实际问题加深印象。这里提供几个适合练习的经典题目[^2][^3]: 1. **统计频率**:给定一组字符串组成的列表,计算其中每个单词出现的频次,并找出最常出现的那个词。 2. **随机抽样**:编写程序模拟抽奖活动,从指定范围内抽取若干个互异号码作为获奖者名单。 3. **逆序对数量**:定义一对索引(i,j),满足i<j且arr[i]>arr[j]则称为一次逆序现象;设计一种有效手段统计任意整数列中存在的全部此类配对数目总和。 4. **稳定性的检验**:分别运用多种不同类型的排序技术针对同一份初始状态相同的测试样本实施运算过程观察最终结果是否存在差异从而判断它们各自的稳定性特征表现如何? 问题
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