算法记录_3

最新推荐文章于 2023-11-27 16:01:53 发布

原创最新推荐文章于 2023-11-27 16:01:53 发布 · 223 阅读

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本文介绍了判断自然数是否为平方数的二分查找方法，判断数是否为2的幂的两种巧妙方式，以及不使用除法操作实现两正整数除法的减法和位移法。深入探讨了数字运算中的高效算法。

第6章基本数字运算

1.如何判断一个自然数是否是某个数的平方

可以运用二分查找的方法，找中间的数字的平方，如果大于这个数，那么在左边找，如果小于，在右边找

2.如何判断一个数是不是2的n次方（有很巧妙的方法）

方法一：当二进制位数左移能够乘以2，位数右移是除以2，当数据从1开始，每一次向左移一位，看是否能够得到最后的数，如果能够得到就是2的n次方

方法二：与操作，因为发现2的次方的二进制只有1个1，分别为1，10，100，...，如果将n与n-进行与操作，那么结果为0

3.如何不使用除法操作符实现两个正整数的除法

第一种方法：利用减法，每次相减

第二种方法：位移法--对应的等价的加法

扩展：不使用

确定要放弃本次机会？

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markolee22

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对N个关键字取整数的记录进行整序

qq_52052302的博客

09-09

412

此程序的优点是算法简单，便于操作和理解其缺点是空间复杂度不是很好。时间复杂度：O（N）,空间复杂度为O（1）。（题中还进行了大小的排序，这样的话时间复杂度会变为O（n^2））排序：从序列开头开始，先找到第一个负数，标记位置后，再从最后一个位置开始找第一个非负数，与前面的负数交换位置，然后再从负数的位置重复上述过程，直到最后一个元素。对N个关键字取整数的记录进行整序，以使所有关键字为非负数的记录排在关键字为负数的记录之前，要求使用最少的附加空间，且算法的时间复杂度为O(N)。输入准备排序的数据，以空格间隔。

编写算法,对n个关键字取整数值的记录序列进行整理,以使所有关键字为负值的记录排在关键字为非负值的记录之前

JxufeCarol的博客

12-06

8641

/*2018.11 *数据结构与算法-第8章习题T3算法设计题 *(4)编写算法,对n个关键字取整数值的记录序列进行整理,以使所有关键字为负值的记录排在关键字为非负值的记录之前 *要求:1.采用顺序存储结构,至多使用一个记录的辅助存储空间; 2.算法的时间复杂度为o(n)(即使用快速排序) */ #include <stdio.h> #include <string....

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编写算法，对n个关键字取整数值的记录序列进行整理。以使所有关键字为负值的记录排在关键字为非负值的记录之前

m0_57180439的博客

11-27

722

负值到正值前面，时间复杂度为O（n）

【数据结构】编写一个算法，对n个关键字取整数值的记录序列进行整理，以使所有关键字为负值的记录排在关键字为非负值的记录之前

m0_67923034的博客

12-25

1747

编写一个算法，对n个关键字取整数值的记录序列进行整理，以使所有关键字为负值的记录排在关键字为非负值的记录之前

3. 堆排序

Jiahua's blog

03-30

2313

成绩 10 开启时间 2018年11月25日星期日 18:00 折扣 0.8 折扣时间 2018年12月15日星期六 23:55 允许迟交否关闭时间 2018年12月25日星期二 23:55 实验要求：用堆排序算法按关键字递减的顺序排序。程序输入：待排序记录数（整数）和待排序记录（整数序列）；程序输出：...

算法题解_LeetCode_OJ_多种解法_学习记录_1741872715.zip

03-16

《算法题解_LeetCode_OJ_多种解法_学习记录》这一系列文档可能是某位学习者在使用LeetCode进行学习和实践时整理的心得体会，其中不仅包含了题目的解决代码，还可能包含了对不同算法思路的比较、分析以及优化建议。...

精选资源

全息_gs全息_GS算法全息_GS算法_全息_全息gs算法_

10-03

全息技术是一种记录和再现物体光波信息的高级光学技术，而GS全息算法是实现这一技术的关键步骤之一。在MATLAB环境中，GS全息算法主要用于处理和重建全息图，以便于研究、分析和应用全息图像。 GS全息算法，即...

计算智能优化算法研究_启发式智能优化_粒子群优化_蚁群算法_遗传算法_狼群算法_哈里斯鹰优化_麻雀搜索算法_萤火虫算法_论文复现与学习笔记_用于记录和复现各类经典和新型启发式优化算.zip

最新发布

07-24

算法_Leetcode_Java刷题_记录点滴_1741872564.zip

03-15

《算法_Leetcode_Java刷题_记录点滴》的内容涵盖了使用Java语言在Leetcode平台上进行算法题目练习的方方面面。该文档不仅包含了对Java语言基础知识点的回顾，还详细记录了作者在解决Leetcode中不同难度题目时的心得...

LeetCode算法刷题与面试准备全记录_每日打卡_数据结构与算法详解_代码实现与优化笔记_解题思路分析_高频面试题整理_个人成长轨迹_编程能力提升指南_适用于计算机专业学生与求职.zip

07-19

LeetCode算法刷题与面试准备全记录_每日打卡_数据结构与算法详解_代码实现与优化笔记_解题思路分析_高频面试题整理_个人成长轨迹_编程能力提升指南_适用于计算机专业学生与求职

关键字排序

06-02

多关键字排序

堆排序代码

01-13

实验要求：用堆排序算法按关键字递减的顺序排序。程序输入：待排序记录数（整数）和待排序记录（整数序列）；程序输出：建堆结果和建堆后第一、第二次筛选结果。（注：待排序记录数大于等于3）

单词的词频统计，按出现的频率递减的次序输出

06-15

单词的词频统计基本功能要求：（1）从文件中读出一篇英文文章，将不同的单词存入堆中，建立相应的索引表确定各单词在堆中存储的位置及出现的次数。（2）按出现的频率递减的次序输出。

（数据结构）堆排序

What_If_I的博客

07-23

649

（数据结构）堆排序实验要求：用堆排序算法按关键字递减的顺序排序。程序输入：待排序记录数（整数）和待排序记录（整数序列）；程序输出：建堆结果和建堆后第一、第二次筛选结果。（注：待排序记录数大于等于3）测试用例1：测试输入： 6↵ 11↵ 12↵ 16↵ 14↵ 15↵ 10↵ 期待的输出： 16 15 11 14 12 10 ↵ 15 14 11 10 12 ↵ 14 12 11 10 ↵ 测试用例2：测试输入： 9↵ 9↵ 8↵ 7↵ 6↵ 5↵ 4↵ 3↵ 2↵ 1↵ 期待的输出： 9 8

2. 堆排序

记录计算机学习路程

10-31

200

将所有取负值的关键字放在所有取非负值的关键字之前(快速排序的变形)

happy_bigqiang的博客

11-27

2738

题目：将所有取负值的关键字放在所有取非负值的关键字之前———-代码参考/* auther :colin 2016.11.27 将所有取负值的关键字放在所有取非负值的关键字之前 */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define N 6 void resort(int a[],int n);int main() { int a[N] = {0,-

《数据结构》实验报告

地球村非著名程序员

06-28

3650

实验一线性表实验记录：题目：设有n个人围坐在一个圆桌周围，现从第s个人开始报数，数到第m的人出列，然后从出列的下一个人重新开始报数，数到m的人又出列，如此重复，直到所有的人全部出列为止。Josephus问题是：对于任意给定的n，m，s，求出按出列次序得到的n 个人员的顺序表。题目要解决的问题是：创建一个有n个元素的循环链表，程序开始是从第s个元素开始依次向后计数，计到第m个数时

算法排序之堆排序

Ct_the_world的博客

02-14

293

#include <iostream> using namespace std; void Swap(int &a, int &b) { a ^= b; b ^= a; a ^= b; } void MinHeap(int *a, int i,int n) { int j, temp; j = 2 * i + 1; temp = a[i]; while...

排序负数排在左边非负数排在右边

weixin_34034261的博客

12-11

508

前言：把一堆整数负数排在左边非负数排在右边思想：从两端同时扫描待排序列，左边的关键字为负数的时候则扫描下一个关键字；直到第一个非负数，同理扫描右端的关键字；把两端的关键字进行相应的交换的操作，直到左右扫描的索引碰头代码： 1 /** 2 把负数放到左边非负数放到右边 3 4 @param R 待排数组 5 @param len 数组中关键字的个数...

实现等值连接操作可以采用____________算法、____________算法、____________算法、hash连接算法。

06-12

实现等值连接操作可以采用以下四种算法： 1. 嵌套循环连接算法（Nested-Loop Join Algorithm）：对于其中一个关系的每一条记录，都和另一个关系的所有记录进行比较，找出符合等值条件的记录。 2. 排序合并连接算法（Sort-Merge Join Algorithm）：将两个关系按照连接属性进行排序，然后按照顺序将它们合并，找出符合等值条件的记录。 3. 哈希连接算法（Hash Join Algorithm）：将其中一个关系的连接属性值作为哈希函数的输入，将记录分别分配到多个桶中，然后扫描另一个关系，将符合等值条件的记录从对应的桶中取出来。 4. 索引连接算法（Index Join Algorithm）：对于其中一个关系的连接属性建立索引，然后扫描另一个关系，对于每一条记录，在索引中查找符合等值条件的记录。以上四种算法各有优劣，选择哪种算法应该根据具体的应用场景和数据特点进行考虑。例如，如果其中一个关系比较小，而另一个关系比较大并且已经按照连接属性排序，那么排序合并连接算法可能是比较合适的选择；如果两个关系都非常大，那么哈希连接算法可能是更好的选择。