《趣学算法》附录B sort函数

这篇博客介绍了C++中sort函数的使用,包括如何进行升序和降序排序。通过引入头文件,可以使用sort函数对数组进行排序。对于降序排序,可以通过自定义compare函数或者利用functional标准库中的greater和less比较函数对象实现。

我们可以利用C++中的排序函数sort,对古董的重量进行从小到大排序。要使用此函数,只需引入头文件:

#include <algorithm>

语法描述为:

sort(begin, end)// 参数begin, end表示一个范围,分别为待排序数组的首地址和尾地址。

例如:

//mysort1
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int main()
{
 int a[10]={7,4,5,23,2,73,41,52,28,60},i;
 for(i=0;i<10;i++)
   cout<<a[i]<<" ";
 cout<<endl;
 sort(a,a+10);
 for(i=0;i<10;i++)
  cout<<a[i]<<" ";
 return 0;
}

输出结果为:

7 4 5 23 2 73 41 52 28 60
2 4 5 7 23 28 41 52 60 73

sort(aa+10)将把数

### 关于最小生成树 Kruskal 算法设计与分析实验 #### 实验目的 了解并掌握Kruskal算法的工作原理及其在构建最小生成树中的应用,熟悉该算法的时间复杂度以及空间复杂度,并能够编写程序实现此算法。 #### 实验环境准备 - 开发平台:可以选用任意支持C++/Python/Java编程的语言环境。 - 数据集:自行创建若干无向加权图作为测试案例,确保覆盖不同规模和密度的情况。 #### 实验内容概述 1. **理论基础** - 习什么是连通图、生成树的概念;理解什么是最小生成树(MST),即在一个给定的带权连通无向图G=(V,E)中找到一棵总权重最低的生成树[^1]。 2. **算法描述** - 掌握Kruskal算法的核心思想——按照边的权重升序排列所有可能加入MST的候选边,在不影响连通性的前提下依次选取最短者直到完成整个MST构造过程。特别注意处理可能出现的循环路径问题[^3]。 3. **伪代码展示** ```cpp // C++版本Kruskal算法示意性代码片段 struct Edge { int u, v; // 边连接的两个节点编号 double weight; // 边上的权重值 }; bool cmp(const Edge& a, const Edge& b){ return a.weight < b.weight; } int find(int parent[], int i){...} // 查找根结点函数 void unionSets(int parent[], int rank[], int x, int y){...}// 合并集合操作 double kruskalMST(vector<Edge> edges, int V){ sort(edges.begin(), edges.end(), cmp); // 对所有的边按重量排序 vector<int> parent(V); vector<int> rank(V); for (size_t i = 0; i != V; ++i) makeSet(parent[i],rank[i]); double result = 0; for(auto &edge : edges){ int rootU = find(parent, edge.u), rootV = find(parent, edge.v); if(rootU != rootV){ result += edge.weight; unionSets(parent, rank,rootU ,rootV ); } } return result; } ``` 4. **性能评估** - 时间复杂度主要取决于排序阶段O(ElogE)(其中E表示边的数量),而后续遍历过程中每次find() 和union() 的平均时间成本接近常数级别; - 空间复杂度则由存储输入数据所需的空间决定,通常为O(V+E)[^2]. 5. **实践环节** - 编写完整的源码实现上述功能,并针对预设的数据集运行调试; - 记录每一步骤耗时情况,对比理论预期结果差异; - 尝试优化现有方案,比如采用更高效的优先队列代替简单数组存取等方式改进效率。 6. **总结讨论** - 总结本次实验收获体会,思考如何进一步提高算法效能; - 分析其他同类方法如Prim算法的特点优劣比较; - 提出未来研究方向或改进建议。 7. **附录部分** - 列举参考资料列表,包括但不限于书籍章节、在线教程链接等辅助材料。
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