qq_54146731的博客

八个排序算法的实现与比较实验1.1 实验内容所谓排序(Sorting)，就是对数据元素集合建立某种有序排列的过程。排序在计算机软件系统设计中占有相当重要的地位，特别是在事务处理系统中，需要经常对有关的数据排序，以便提高检索等操作的效率。本实验将进行以下工作：1、用代码实现排序的8个排序算法（直接插入、希尔、冒泡、快速、简单选择、堆、二路归并、基数）。2、在众多排序方法中，简单地断言哪种方法最好是很困难的。应根据具体应用的需求综合考虑选择排序方法。所以将用不同的数据集（数据的不同规模、初

true，如果当前所访问结点的左孩子指针不为空且flag为true，则继续访问其左子树，如果其双亲的数据域的值k比当前结点的数据大，就说明其中序序列不是有序的，flag被赋值false，同理如果当前所访问结点的右孩子指针不为空且flag为true，则继续访问其右子树。在二叉树类中声明并定义CreatBinaryTree()函数，调用该函数时输入结点p，输入的值为-1时表示该结点为空，若不是-1，则通过递归创建p的左右孩子结点。

创建新的BinTreeNode类的指针p指向新插入的结点，如果通过IsEmpty()判断目前是空二叉树，则新插入的结点就为根结点，如果不是则判断e与插入结点处双亲结点的data大小，如果e较小，则将结点指针赋给f的左孩子指针域，否则赋给f的右孩子指针域。因此，在插入之前，首先在二叉排序树中检查待插入的数据元素，如果查找成功，说明树中已经存在这个数据元素，则不再插入:如果查找不成功，说明树中不存在关键字等于给定值的数据元素。①选择功能2，删除有左右孩子的结点87，并显示查找该元素的过程（前驱为81）

斐波那契数列的定义为:1，1，2，3，5，8，13，…可以看到在这种数据的情况下，折半查找和斐波那契查找的比较次数相差不大，与折半查找相比，斐波那契查找的优点是它只涉及加法和减法运算，而不用除法，而除法比加减法要占用更多的时间，因此，斐波那契查找的运行时间理论上比折半查找小。②若elem[mid]<key，则说明如果数据表中存在要找的数据元素，该数据元素一定在mid的右侧，可把查找区间缩小到数据表的后半部分，得到的子表的长度正好为f(k-2)-1，再继续进行斐波那契查找。

求两点之间最大噪声值最小值。

Tn-1}，以后每一步向F中加入一条边(v, u)，它应是所依附的两个顶点v和u分别在森林F的两棵不同的树上的所有边中具有最小权值的边。由于这条边的加入，使F中的某两棵树合并为一棵，树的棵数减一。5)将边(v，u)加入到最小生成树T中，同时将这两个顶点所在的连通分量合并成一个连通分量(即并查集中的相应两个子集合并成一个子集)，继续步骤2)。1)初始化，在并查集中，连通网络的每一个顶点独立成一个等价类，连通网络的所有的边建立最小堆，最小生成树T中没有任何边，T中边的条数计数器i为0。

第二个for循环是个二重嵌套循环，外循环执行n-1次把n-1个顶点加入U中，对每加入一个顶点到U，有两个并列的for循环分别实现查找具有最小权值的边和修改辅助数组closearc[]。将closearc[v].lowweight改为0，表示顶点i已加入顶点集U中，并将边(closearc[v].ncarvertex，v)加入生成树T的边集合。对图G(V,E)设置集合S，存放已访问的顶点，然后每次从集合V-S中选择与集合S的最短距离最小的一个顶点(记为u)，访问并加入集合S。函数，生成最小生成树。