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数据结构实验报告,关于多关键字排序。

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简介:
直接插入排序、希尔排序、简单选择排序、冒泡排序、快速排序、堆排序以及归并排序等算法的核心在于通过特定的策略,例如移动、选择或交换关键字,从而达成排序目标。为了便于理解和应用,这些算法在关键字的选择上都采用直观的大小比较方式。与之前所讨论的各类排序方法相比,基类排序呈现出截然不同的特征。基数排序,又称桶排序,则基于对关键字本身进行的深入分析,充分利用其内在特性。在基数排序过程中,无需进行关键字之间的直接比较。它本质上是一个分配和收集的过程,由于关键字被分解为十位和个位的二元组,因此需要执行两次分配和收集操作。第一次分配和收集按照关键字的升序排列序列进行;第二次分配和收集则依据主关键字(十位)进行。由于十位不同时能够迅速判断关键字的前后关系,而十位相同时则需考虑个位。鉴于前一轮处理已经按照个位完成了关键字的排序,因此第二次的分配和收集能够有效地最终实现排序效果。按照次关键字(个位)到主关键字的顺序进行基数排序被称为最低位优先法。本实验采用LSD(最低位优先)法来实现该算法。该算法的具体实现思路包含两个结构体的定义以及四个主要的运算步骤:(1) 算法的主流程;(2) 分配操作;(3) 收集操作;(4) 根据……进行操作(此处省略)。该算法采用链式存储结构来完成其实现,因此需要一个链表的定义来支持其运行机制。

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    本实验报告探讨了多种关键字排序的数据结构设计与实现方法,分析了几种常见算法的时间复杂度和空间效率,并通过具体实例验证其性能。文档详细记录了实验过程、结果及结论。 直接插入排序、希尔排序、简单选择排序、冒泡排序、快速排序、堆排序以及归并排序主要通过某种策略移动、选择或交换关键字来实现。为了简便起见,这些算法中使用的都是整型数据的关键字,并且关键字间的比较也仅基于直观的大小关系。 基数排序(又称桶排序)与上述各类排序方法不同,它从关键字本身加以分析,充分利用了关键字的特点,在整个过程中不需要进行任何关键字段之间的直接比较。在基数排序中,通过分配和收集的过程来实现数据的有序化处理。由于实验中的关键字被分为十位数和个位数组成的二元组形式,所以需要执行两次这样的分配与收集过程。 首先从次关键字(即个位)开始进行第一次分配、收集操作后,序列将按照此部分的关键字升序排列;接着根据主关键字(也就是十位)再次进行第二次分配及收集。当两个数字在十位上不同时,可以快速确定它们的前后顺序关系;而如果两者的十位相同,则需要考虑个位数来决定先后次序——由于经过了前一次处理后序列已经按照个位排序过,因此再执行一轮基于主关键字(即十位)的操作即可实现最终完全有序的状态。这种从低位到高位进行的基数排序称为最低有效数字优先法。 整个算法包括两个结构体定义和四个主要操作:一是整体流程控制;二是具体分配步骤;三是相应的收集环节;四是辅助功能处理,共同完成了基于链表存储方式下的LSD(最低位优先)方法实现。
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    本文章介绍在处理包含多个关键字的数据结构时,如何进行有效的排序操作。通过多种算法和方法,帮助读者解决复杂数据排序问题。 数据结构课程设计要求使用多关键字排序,并通过自动生成器生成分数对高考成绩进行排序。
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    多关键字排序是数据结构中一种复杂而高效的排序方法,它通过考虑多个字段来对数据进行有序排列,广泛应用于数据库管理和信息检索等领域。 在处理高考分数时,除了需要对总分进行排序外,不同的专业还要求单科成绩达到特定标准。因此,在总分相同的情况下,还需要根据用户指定的单科分数顺序来确定考生录取次序。为了比较内部排序与多关键字排序所花费的时间长短,我们需要设计相应的程序来进行测试和分析。
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