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让客户满意是我们工作的目标,不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户,将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴,公司提供的服务项目有:域名注册、网站空间、营销软件、网站建设、珠海网站维护、网站推广。
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void BubbleSort(int a[], const int first, const int last);//冒泡排序
void InsertSort(int a[], const int first, const int last);//插入排序
void SelectSort(int a[], const int first, const int last);//选择排序
void MergeSort(int a[], const int p, const int r);//合并排序
void QuickSort(int a[],const int p,const int r);//快速排序
void ShellSort(int a[],const int p,const int r,const int dlta[],const int t);//希尔排序
void HeapSort(int a[],const int p, int r); //堆排序
void StoogeSort(int a[],const int p,const int r);//Stooge排序(不用)算法复杂度没算清楚
void main()
{
//插入排序算法
int a[11] = {6,4,5,3,2,1};
int dlta[]={9,5,3,2,1};
//BubbleSort(a,0,5);
//InsertSort(a,0,5);
//SelectSort(a,0,5);
//MergeSort(a,0,5);
//QuickSort(a,0,5);
//ShellSort(a,0,5,dlta,5);
HeapSort(a,0,5);
//StoogeSort(a,0,5);
for(int i=0; i=5;i++)
{
printf("%d ",a[i]);
}
}
/************************冒泡排序***********************/
void BubbleSort(int a[], int first, int last)
{
//实现对数组a[]中a[first]到a[last]升序的“冒泡”排序
int i,j,temp;
for(i=first; i=last; i++)
{
for(j=first; j last-i; j++)
{
if(a[j] a[j+1])
{
temp = a[j];
a[j] = a[j+1];
a[j+1] = temp;
}
}
}
}
/************************插入排序***********************/
void InsertSort(int a[], int first, int last)
{
//实现对数组a[]中a[first]到a[last]升序的“插入”排序
//最坏情况为n的平方,,多用于小数组
int i,j,temp;
for(i=first+1; i=last; i++)
{
temp = a[i];
j = i - 1;
while((j = 0) (a[j] temp))
{
a[j+1] = a[j];
j--;
}
a[j+1] = temp;
}
}
/************************选择排序***********************/
void SelectSort(int a[], int first, int last)
{
//实现对数组a[]中a[first]到a[last]升序的“选择”排序
int i, j, temp, num;
for(i=first; ilast; i++)
{
num = i;
for(j=i+1; j=last; j++)
{
if(a[j] a[num])
{
num = j;
}
}
if(i != num)
{
temp = a[num];
a[num] = a[i];
a[i] = temp;
}
}
}
/************************合并排序***********************/
void Merge(int a[],const int p,const int q,const int r)
{
//合并排序算法中的实现合并的子程序
int iLLength,iRLength;
int *L, *R, i, j, k;
iLLength = q - p + 1;
iRLength = r - q;
L = (int *)malloc(iLLength*sizeof(int)); //或者 C++中 new int[iLLength];
R = (int *)malloc(iRLength*sizeof(int)); //或者 C++中 new int[iRLength];
if(L == 0 || R== 0)
{
printf("内存分配失败!!!");
return;
}
for(i=0; iiLLength; i++)
{
L[i] = a[p+i];
}
for(j=0; jiRLength; j++)
{
R[j] = a[q+j+1];
}
i = 0;
j = 0;
for(k=p; k=r; k++)
{
if((iiLLength) (jiRLength) (L[i]=R[j]) || (j == iRLength))
{
a[k] = L[i];
i++;
}
else if(jiRLength)
{
a[k] = R[j];
j++;
}
}
free(R);free(L);
}
void MergeSort(int a[],const int p,const int r)
{
//合并排序算法-主程序
//n*lg(n),系数较小
int q;
if(pr)
{
q = (p+r)/2;
MergeSort(a,p,q);
MergeSort(a,q+1,r);
Merge(a,p,q,r);
}
}
/************************Stooge排序***********************/
void StoogeSort(int a[],const int p,const int r)
{
//Stooge算法
int temp, k;
if(a[p]a[r])
{
temp = a[p];
a[p] = a[r];
a[r] = temp;
}
if((p+1) = r)
{
return;
}
k = (r-p+1)/3;
StoogeSort(a,p,r-k);
StoogeSort(a,p+k,r);
StoogeSort(a,p,r-k);
}
/************************快速排序*********************/
int QuickPartition(int a[],const int p,const int r)
{
//快速排序的(关键)分治过程
int temp, x, i, j;
x = a[r];
i = p - 1;
for(j=p; jr; j++)
{
if(a[j] = x)
{
i = i + 1;
temp = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = temp;
}
}
temp = a[i+1];
a[i+1] = a[r];
a[r] = temp;
return (i+1);
}
/*
void QuickSort(int a[],const int p,const int r)
{
//快速排序算法-主程序
//与下面的“尾递归实现方法”比较,缺点:右边数组的递归不是必须的,增加了运行堆栈深度和调用开销
int q;
if(p r)
{
q = QuickPartition(a, p, r);
QuickSort(a, p, q-1);
QuickSort(a, q+1, r);
}
}
*/
void QuickSort(int a[],int p,const int r)
{
//快速排序算法-主程序
//“尾递归实现方法”是对上面的快速排序主程序实现的一种优化
//系数较小,常用大数组
int q;
while(p r)
{
q = QuickPartition(a, p, r);
QuickSort(a, p, q-1);
p = q + 1;
}
}
/************************希尔排序**********************/
void ShellInsert(int a[],const int p,const int r, int dk)
{
//希尔排序算法的关键子程序-插入排序子程序
int i, j, temp;
for(i=p+dk; i=r; i++)
{
if(a[i] a[i-dk])
{
temp = a[i];
for(j=i-dk; ((j=0) (temp a[j])); j -= dk)
{
a[j+dk] = a[j];
}
a[j+dk] = temp;
}
}
}
void ShellSort(int a[],const int p,const int r,const int dlta[],const int t)
{
//希尔排序算法-主程序
//按增量序列dlta[]中的前t个增量,实现对数组a[]中a[p]到a[r]的排序
//dlta[]可能取值如:1,2,3,5,9 dala[k]=2^(t-k+1)-1 其中0=k=t=ld(b-1)
//增量序列的最后一个值必须是1
//增量序列中的值没有除1以外的因子, 其精确时间复杂度:数学上尚未解决的难题
int k;
for(k=0; kt; k++)
{
ShellInsert(a,p,r,dlta[k]);
}
}
/************************堆排序***********************/
//堆排序,不如快速排序
//但是可用其来实现“优先级队列”
int Parent(int i)
{
return ((i+1)/2-1);
}
int Right(int i)
{
return (2*(i+1)-1);
}
int Left(int i)
{
return (2*(i+1));
}
void Max_Heapify(int a[],const int hplast,const int i)
{
int l, r,largest,temp;
l = Left(i);
r = Right(i);
largest = ((l=hplast) (a[l]a[i])) ? l:i;
if((r=hplast) (a[r]a[largest]))
{
largest = r;
}
if(largest != i)
{
temp = a[i];
a[i] = a[largest];
a[largest] = temp;
Max_Heapify(a,hplast,largest);
}
}
void Build_Max_Heap(int a[],const int p, const int r)
{
int i;
for(i = (p+r)/2; i=p; i--)
{
Max_Heapify(a,r,i);
}
}
void HeapSort(int a[],const int p, int r)
{
int i,temp;
Build_Max_Heap(a,p,r);
for(i = r; i p; i--)
{
temp = a[p];
a[p] = a[i];
a[i] = temp;
r -= 1;
Max_Heapify(a,r,0);
}
}
结构体无法初始化值,你可以用类实现,或者写一个构造函数,把值传进去。
Public Structure wheelmodel
Public ID As Short
Public swapway() As Short
Public start As Short
Public Sub New(ByVal Size As UShort) 'Size就是传入的数组的大小
swapway = New Short(Size) {}
End Sub
End Structure
调用的时候:
Dim x As wheelmodel = New wheelmodel(10)
看了你说递归的效率低。那么你可以不用的。
给出的方法就是先生成第一个排列,然后每次调用下面的函数给出下一个排列,这样生成的效率很高,这个函数可以内联。
这个是很经典的排列组合算法啊?在网上能搜到一大堆。
大概是那种带指向的移动的算法。我给你搜一个吧。
我找了几个,这个是我觉得说的比较清楚的,你可以仔细参考一下,看不懂的话再搜点别的好了。。
全排列的算法跟这个不太一样的。需要有点改动的。
至于语言的话,应该不会有太大问题吧。。basic版的确实比较少,现在我也比较懒不想动手写。。还是要靠你自己啦。
★生成排列的算法:
比如要生成5,4,3,2,1的全排列,首先找出一个最小的排列12345, 然后依次调用n!次STL算法中的next_permutation()即可输出所有的全排列情况。所以这种算法的细节就是STL algorithm中next_permutation()的实现机制。详细的实现代码,大伙可以参考侯捷的《STL源代码剖析》,在这里我只说一下我的理解:
1 首先从最尾端开始往前寻找两个相邻元素,令第一个元素为*i,第二个元素为*ii,且满足*i*ii,找到这样一组相邻的元素后。
2 再从最尾端开始往前检验,找出第一个大于*i的元素,令为*k,将i,k元素对调。
3 再将ii及ii之后的所有元素颠倒排列,此即所求之"下一个"排列。
prev_permutation()算法的思路也基本相同,只不过它们寻找的"拐点"不同,在next_permutation()算法中寻找的是峰值拐点,而在prev_permutation()算法中寻找的是谷值拐点。另外,在第二步中,prev_permutation()要找的是第一个小于*i的元素而不是第一个大于*i的元素。
具体例子,有空再举,现在时间太晚了:)
★生成组合的算法:
如下面截图所示,分全组合和r-组合两种情况。
这里有一段核心代码:
//--------------------------------------------------------
// Generate next combination (algorithm from Rosen p. 286)
//--------------------------------------------------------
public int[] getNext () {
if (numLeft.equals (total)) {
numLeft = numLeft.subtract (BigInteger.ONE);
return a;
}
int i = r - 1;
while (a[i] == n - r + i) {
i--;
}
a[i] = a[i] + 1;
for (int j = i + 1; j r; j++) {
a[j] = a[i] + j - i;
}
numLeft = numLeft.subtract (BigInteger.ONE);
return a; //这里返回的a数组,存储的就是下标的排列组合。
}
到这里,也许大伙会有一个疑问,假如要求的不是数字的排列组合,而是字符或字符串的排列组合呢?怎么办?其实很简单,你只要拿数组的下标来做排列组合,返回他们下标的排列组合,然后再到原数组中读取字符串值,就可以输出全部的排列组合结果。
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