选择法的本质：不想冒泡法一个一个的交换，选择法，是先找出i小的数字找出来，然后，跟第i个数交换一下。...一轮子循环顶多值交换一次 如： 6 3 1 4 2 i=0 ,找出最小的数，再跟第0个数交换 如1和6交换 1 3 6 4 2 i=1,找出第二小的数，再跟第1个数交换，如3和2交换 1 2 5 4...3 i=3,找出第三小的数，在跟第2个数交换，如5和3 交换 1 2 3 4 5 i=4 第四小的数字已经成立，不需要交换 void exchang_sort(int a[],int n) { int
谈到排序的方法，可以说是多种多样，比较常用的是冒泡法，而效率比较高的是快速法，今天给大家介绍的则是选择法 题目描述 用选择法对10个整数从小到大排序。...输入 10个整数 输出 排序好的10个整数 样例输入 4 85 3 234 45 345 345 122 30 12 样例输出 3 4 12 30 45 85 122 234 345 345 希望大家去试试哦...想把自己写的题解分享给大家的同学，记得在公众号回复我们，第二天就会推送哦！...另外，有兴趣的同学还可以加入C语言官方微信群，一起讨论C语言 通过加小编：dotcppcom 备注：想要进群 然后小编就会拉你进群 就让我们 向着更加美好的明天 加油！加油！加油！
例60：C语言实现用选择法对10个整数排序。...个数： for(i=1;i<=10;i++)//将键盘录入的10个数原样输出 { printf("%5d",array[i]); } 第三部分 排序逻辑： for(i=1;i<=9;i...10个数： for(i=1;i<=10;i++)//输出排序后的10个数 { printf("%5d",array[i]); } 源代码演示： #include//头文件...：\n");//提示语句 for(i=1;i<=10;i++)//输出排序后的10个数 { printf("%5d",array[i]); } printf("\n");//...想看快速排序，归并排序各种排序的点赞告诉我啦 C语言 | 选择法对10个数排序 更多案例可以go公众号：C语言入门到精通
package main import "fmt" func select_sort(a []int) { len := len(a) for ...
堆排序的时间复杂度O(N*logN),额外空间复杂度O(1)，是一个不稳定性的排序 目录 一 准备知识 1.1 大根堆和小根堆 二 堆排序基本步骤 2.1 构造堆 2.2 固定最大值再构造堆 三 总结...四 代码 ---- 一 准备知识 堆的结构可以分为大根堆和小根堆，是一个完全二叉树，而堆排序是根据堆的这种数据结构设计的一种排序，下面先来看看什么是大根堆和小根堆 1.1 大根堆和小根堆 性质：每个结点的值都大于其左孩子和右孩子结点的值...) && arr(i)>arr(2*i+2) 小根堆：arr(i)<arr(2*i+1) && arr(i)<arr(2*i+2) 二 堆排序基本步骤 基本思想： 1.首先将待排序的数组构造成一个大根堆...，最终会得到有序数组 三 总结 到这里，大家应该对堆排序都有了自己的见解，我们对上面的流程总结下： 1、首先将无需数组构造成一个大根堆（新插入的数据与其父结点比较） 2、固定一个最大值，将剩余的数重新构造成一个大根堆...，重复这样的过程 四 代码 代码中主要两个方法： 1、将待排序数组构造成一个大根堆（元素上升） 2、固定一个最大值，将剩余的数再构造成一个大根堆（元素下降） //堆排序 public static
C语言的排序法有很多种，目前我只学到了选择法和冒泡法，这两种排序主要考察的就是for循环的嵌套循环和数组，里面还涉及一个交换算法，本文的顺序是 交换算法，选择法排序，冒泡法排序 交换算法 交换算法是一个非常常见的算法...： 这个算法就是将变量a的值和变量b的值进行交换。...选择法排序 选择法排序也是一种很简单的排序，只不过要用for的嵌套循环和条件语句 算法内容： #include int main(void){ int i,j; //定义循环变量...总之：内循环每循环完一次就会就把最小的值给相应的a[i] 冒泡法排序 算法内容： #include int main(void){ int a[10] = {1,23,45,3,443,4432,34,232,4444,432...一趟趟的冒泡，排序也就完成了 怎么说呢，冒泡法排序就像打地鼠一样，第一遍把最大的地鼠打到最后，然后第二遍把第二大的地鼠打到最后，依次类推。
堆排序的时间复杂度O(N*logN),额外空间复杂度O(1)，是一个不稳定性的排序 目录 一 准备知识 1.1 大根堆和小根堆 二 堆排序基本步骤 2.1 构造堆 2.2 固定最大值再构造堆 三 总结...四 代码 一 准备知识 堆的结构可以分为大根堆和小根堆，是一个完全二叉树，而堆排序是根据堆的这种数据结构设计的一种排序，下面先来看看什么是大根堆和小根堆 1.1 大根堆和小根堆 性质：每个结点的值都大于其左孩子和右孩子结点的值...) && arr(i)>arr(2*i+2) 小根堆：arr(i)<arr(2*i+1) && arr(i)<arr(2*i+2) 二 堆排序基本步骤 基本思想： 1.首先将待排序的数组构造成一个大根堆...，最终会得到有序数组 三 总结 到这里，大家应该对堆排序都有了自己的见解，我们对上面的流程总结下： 1、首先将无需数组构造成一个大根堆（新插入的数据与其父结点比较） 2、固定一个最大值，将剩余的数重新构造成一个大根堆...，重复这样的过程 四 代码 代码中主要两个方法： 1、将待排序数组构造成一个大根堆（元素上升） 2、固定一个最大值，将剩余的数再构造成一个大根堆（元素下降） //堆排序 public static
package main import "fmt" func select_sort(a []int) { len := len(a) for i:=0; ...
/** * 排序算法-选择排序 * 选择排序（Selection Sort）算法也是比较简单的排序算法，其思路比较直观。选择排序算法在每一步中选取最小值来重新排列，从而达到排序的目的。...* 选择排序算法通过选择和交换来实现排序，其排序流程如下： * （1）首先从原始数组中选择最小的1个数据，将其和位于第1个位置的数据交换。...* （2）接着从剩下的n-1个数据中选择次小的1个数据，将其和第2个位置的数据交换。 * （3）然后不断重复上述过程，直到最后两个数据完成交换。至此，便完成了对原始数组的从小到大的排序。...* * 选择排序算法在对n个数据进行排序时，无论原数据有无顺序，都需要进行n-1步的中间排序。 * 这种排序方法思路很简单直观，但是缺点是执行的步骤稍长，效率不高。...size; i++) { ints[i] = (int)(Math.random() * 100 ); } System.out.println("排序前的数组
/** * 排序算法-希尔排序 * 冒泡排序算法、选择排序算法和插入排序算法，虽然思路比较直观，但是排序的效率比较低。 * 对于大量的数据需要排序时，往往需要寻求其他更为高效的排序算法。...Shell排序算法便是其中一种 * Shell排序算法严格来说基于插入排序的思想，其又称为希尔排序或者缩小增量排序，思路如下： * （1）将有n个元素的数组分成n/2个数字序列，第1个数据和第n/2...size; i++) { ints[i] = (int)(Math.random() * 100 ); } System.out.println("排序前的数组...ints[j+r] = temp; } x++; System.out.println("第" + x + "步排序的结果...：" + Arrays.toString(ints)); } System.out.println("排序后的数组：" + Arrays.toString(ints))
/** * 排序算法-快速排序 * 快速排序（Quick Sort）算法和冒泡排序算法类似，都是基于交换排序思想的。快速排序算法对冒泡排序算法进行了改进，从而具有更高的执行效率。...* 快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序，过程如下： * （1）首先设定一个分界值，通过该分界值将数组分成左右两部分。...* （3）然后，左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据，又可以取一个分界值，将该部分数据分成左右两部分，同样将左边放置较小值，右边放置较大值。右侧的数组数据也可以做类似处理。...通过递归将左侧部分排好序后，再递归排好右侧部分的顺序。当左、右两部分各数据排序完成后，整个数组的排序也就完成了。...：" + Arrays.toString(ints)); quickSortFun(ints, 0, size - 1); System.out.println("排序后的数组
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 常见几种java排序算法 1.插入排序 2.分治排序法,快速排序法 3.冒泡排序 low版 4.冒泡排序 bigger版 5.选择排序 6....快速排序法 简单的说, 就是设置一个标准值, 将大于这个值的放到右边(不管排序), 将小于这个值的放到左边(不管排序), 那么这样只是区分了左小右大, 没有排序, 没关系, 左右两边再重复这个步骤.直到不能分了为止...层层细分 接下来，我们通过示图来展示上述分区算法思路的过程： public class QuickSort { public static void sort(int[] arr...选择排序也是一种简单直观的排序算法，实现原理比较直观易懂： 首先在未排序数列中找到最小元素，然后将其与数列的首部元素进行交换，然后，在剩余未排序元素中继续找出最小元素，将其与已排序数列的末尾位置元素交换...这也容易理解为什么选择排序为啥比插入排序慢了. 插入排序是摸一张牌, 然后直接插入到手中已经排好序的牌,再摸下一张牌. 选择排序相当于在一堆牌中, 不断的找到最小的牌往前面放.
/** * 排序算法-冒泡排序 * 冒泡排序（Bubble Sort）算法是所有排序算法中最简单、最基本的一种。 * 冒泡排序算法的思路就是交换排序，通过相邻数据的交换来达到排序的目的。...* 冒泡排序的思路： * （1）对数组中的各数据，依次比较相邻的两个元素的大小。 * （2）如果前面的数据大于后面的数据，就交换这两个数据。经过第一轮的多次比较排序后，便可将最小的数据排好。...* 冒泡排序算法在对n个数据进行排序时，无论原数据有无顺序，都需要进行（i = n-1）次的外层循环。...* 每次内部的排序随着步骤的递增，需要排序的数据逐步减少，所以需要 （n - i）次的内层循环，注意：i从1开始 */ import java.util.*; public class BubbleSort...：" + Arrays.toString(ints)); } System.out.println("最终排序后的数组：" + Arrays.toString(ints)
堆排序概述Heapsort类似于 选择排序我们反复选择最大的项目并将其移动到列表的末尾。...）最小堆堆排序原理堆排序就是把最大堆堆顶的最大数取出，将剩余的堆继续调整为最大堆，再次将堆顶的最大数取出，这个过程持续到剩余数只有一个时结束。...）是堆排序的接口算法，Heap-Sort先调用Build-Max-Heap将数组改造为最大堆，然后将堆顶和堆底元素交换，之后将底部上升，最后重新调用Max-Heapify保持最大堆性质。...)算法学习Sorting Algorithm Animationshttps://godbasin.github.io/2017/07/23/heap-sort/排序算法--堆排序--详解与代码实例https...：堆排序算法流程步骤透解—最大堆构建原理》,请注明出处：https://www.zhoulujun.cn/html/theory/algorithm/SortingAlgorithms/8072.html
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、概念 快速排序算法由 C. A. R. Hoare 在 1960 年提出。...它的时间复杂度也是 O(nlogn)，但它在时间复杂度为 O(nlogn) 级的几种排序算法中，大多数情况下效率更高，所以快速排序的应用非常广泛。...快速排序的一次划分算法从两头交替搜索，直到low和high重合，因此其时间 复杂度是O(n) ; 而整个快速排序算法的时间复杂度与划分的趟数有关。...这样，长度为n的数据表的快速排序需要经过n趟划分，使得整个排序算法的时间复杂度为O(n2)。 如果需要优化，那么我们希望每次区分的时候都取到中间数。...JavaScript实现五种排序算法 关于快速排序的不稳定性说明 JavaScript实现十大排序算法（附有更好理解的GIF动态图） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
(由小到大) 返回：指向链表表头的指针 ========================== */ /* 选择排序的基本思想就是反复从还未排好序的那些节点中， 选出键值（就是用它排序的字段...=========== */ /* 直接插入排序的基本思想就是假设链表的前面n-1个节点是已经按键值 （就是用它排序的字段，我们取学号num为键值）排好序的，对于节点n在 这个序列中找插入位置...在排序中，实质只增加了一个用于指向剩下需要排序节点的头指针first罢了。 这一点请读者务必搞清楚，要不然就可能认为它和上面的选择排序法一样了。...即：每当两相邻的节点比较后发现它们的排序与排序要求相反时， 就将它们互换。...,排序后图16中p1->next->next要指的是p2->next,所以p1->next->next=p2->next; 3、在图15中p2->next原是q发出来的指向，排序后图16中q的指向要变为指向
/** * 排序算法-插入排序 * 插入排序（Insertion Sort）算法通过对未排序的数据执行逐个插入至合适的位置而完成排序工作。 * 插入排序算法的思路比较简单，应用比较多。...* 插入排序算法通过比较和插入来实现排序，其排序流程如下： * （1）首先对数组的前两个数据进行从小到大的排序。 * （2）接着将第3个数据与排好序的两个数据比较，将第3个数据插入合适的位置。...* （3）然后，将第4个数据插入已排好序的前3个数据中 * （4）不断重复上述过程，直到把最后一个数据插入合适的位置。最后，便完成了对原始数组从小到大的排序。...* * 插入排序算法在对n个数据进行排序时，无论原数据有无顺序，都需要进行n-1步的中间排序。 * 这种排序方法思路简单直观，在数据已有一定顺序的情况下，排序效率较好。...但如果数据无规则，则需要移动大量的数据，其排序效率也不高。
，则进行交换，第二步完成的数组是arr={35,99,12,18,76}，以此类推，接着比较剩下来的数，最后最小的数12将来到数组的最后一位，第一次冒泡排序完的数组是arr={35,99,18,76,12...12已经在数组的最后一位了，那么第二次冒泡则不需要比较数组最后一位数，第二次冒泡完成 第三次冒泡：排序后结果：arr={99,76,35,18,12} 第四次冒泡：排序后结果：arr={99,76,35,18,12...： 原理：每一次循环从未排序的数中找出最小的数，然后与已经排好序的数的下一个数进行交换，直到全部记录排序完毕 基本思想：给定数组：int[] arr={里面n个数据}，第一次排序从arr[0]~arr[...n-1]中找出最小的数据，然后将这个最小的数与arr[0]交换；第二次排序从arr[1]~arr[n-1]找出最小的数，然后将这个最小的数与arr[1]交换，以此类推，第i次排序在arr[i-1]~arr...[n-1]中找出最小的数与arr[i-1]交换，直到全部排序完毕。
从《基于比较的排序结构总结 》中我们知道：全依赖“比较”操作的排序算法时间复杂度的一个下界O(N*logN)。但确实存在更快的算法。...这些算法并不是不用“比较”操作，也不是想办法将比较操作的次数减少到 logN。而是利用对待排数据的某些限定性假设 ，来避免绝大多数的“比较”操作。桶排序就是这样的原理。...(2) 利用先进的比较排序算法对每个桶内的所有数据进行排序，其时间复杂度为 ∑ O(Ni*logNi) 。其中Ni 为第i个桶的数据量。 很显然，第(2)部分是桶排序性能好坏的决定因素。...此外，桶排序是稳定的。 其实我个人还有一个感受：在查找算法中，基于比较的查找算法最好的时间复杂度也是O(logN)。比如折半查找、平衡二叉树、红黑树等。...，我们使用了基于单链表的直接插入排序算法。
堆与一维数组 建立堆与一维数组的联系 堆排序并不是直接对堆节点Node类型排序，而是通过建立索引之间的关系，对一维数组排序。...这一关系是由“堆是一个完全二叉树”决定的。 堆排序的思路就是，在堆的根节点与左右孩子之间排序，然后递归地分别对左右孩子对应的子树实行相同的排序。...如果我们对红框内的子树排序完成之后，再对紫框进行排序，那么根节点4的左右孩子都将比根节点要大，我们还需要回头对红框进行一次排序。那么第一趟对红框的排序就显得很多余。...需要注意的是，堆排序仍然是对线性序列的排序，我们称这一算法为堆排序，是因为这一过程中，元素索引值之间的关系与完全二叉树非常类似。...总结概括 堆排序是对线性序列的排序，而不是真的对一个完全二叉树进行排序，用完全二叉树的形式解释堆排序的过程是出于直观的需要。
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