Advertisement

链表操作、快速排序和归并排序,并提供可运行的代码示例。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
我亲自编写了这段代码,并经过了严格的测试,确认其能够正常运行。虽然此代码的算法可能仍存在提升空间,但希望能够为广大网络社区的同仁们提供一个有价值的参考,并鼓励大家积极参与讨论,共同寻求更优化的方案。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • (含
    优质
    本教程深入讲解了链表的基本操作,并提供了实现快速排序和归并排序算法的完整源码,适合编程爱好者实践学习。 这段代码由本人亲自编写并已通过测试验证其正确性。由于个人创作的局限性,算法可能存在改进的空间,在此提供给广大网友参考与讨论,希望能起到抛砖引玉的作用。
  • OpenMP-Sort: 利用 OpenMP 实现、基数
    优质
    OpenMP-Sort项目采用OpenMP技术实现多种经典排序算法的并行版本,包括快速排序、归并排序和基数排序,并创新性地提出并实现了高效的并行快速排序方法。 该程序是在 gcc 4.7.3 和 openmp 3.1 上开发的。
  • C++中(附带测试用
    优质
    本文详细介绍了C++中实现归并排序与快速排序的方法,并提供了相应的测试用例以验证算法正确性。 本段落介绍了快速排序、归并排序以及改进的归并排序算法的C++代码实现,并提供了测试用例以验证其正确性。这些代码逻辑清晰且可以直接运行。具体而言,这些排序算法通过划分子区间的方式进行操作:先分别对左右两个子区间执行排序处理,然后开始合并已排好序的数据范围从low到high之间的元素;改进后的归并排序则为数组中的每个元素添加了下标标记以优化性能。
  • C++中时间对比分析
    优质
    本文详细探讨了C++编程语言环境下,归并排序与快速排序两种算法在实际应用中的性能差异,重点分析了它们的时间复杂度,并通过实验数据展示了两者在不同规模数组上的运行效率。通过比较研究帮助读者理解各自适用场景。 为了比较归并排序与快速排序的性能优劣,笔者使用了大小分别为1000、2000、3000……直至10000的随机数组进行测试。
  • C++中实现.zip
    优质
    本资源提供了C++语言中归并排序与快速排序的具体实现代码。内含详细注释帮助理解算法原理及操作流程,适用于学习与实践数据结构与算法相关课程。 本段落介绍如何用C++实现归并排序与快速排序两种算法。
  • C++中对比.rar_算法解析及实现_c++算法
    优质
    本资源深入剖析了C++中快速排序与归并排序两种经典排序算法,重点讲解了归并排序的工作原理及其在C++语言下的具体实现方法。 本程序涉及快速排序算法与归并排序的比较,并分析两者所需的时间。
  • C++中插入、冒泡实现
    优质
    本文章深入探讨了四种常见的排序算法在C++中的具体实现方法,包括插入排序、冒泡排序、归并排序以及快速排序。通过详细的代码示例展示每种排序方式的工作原理与特点,适用于编程学习者和技术爱好者深入了解和掌握这些基础却重要的数据处理技巧。 插入排序、冒泡排序、归并排序和快速排序这四种排序方式的C++实现分别被编写成了独立的函数,在主函数中可以选择调用这些函数中的任意一个。初始化数组时使用了随机种子`srand((int)time(0))`,并且在宏定义中设置了数组大小。
  • Matlab中算法
    优质
    本篇文章探讨了在MATLAB环境中实现快速排序和归并排序的具体方法及优化策略,旨在帮助读者理解这两种经典排序算法的实际应用。 使用MATLAB实现快速排序和归并排序的方法可以应用于各种数据处理场景。这两种算法都是高效的排序技术,在不同的应用场景下各有优势。快速排序以其平均情况下的高效性能著称,而归并排序则因其稳定的性质在某些情况下更为适用。通过编写相应的MATLAB代码,用户能够更好地理解和应用这些基本的但又非常重要的计算机科学概念。
  • 算法
    优质
    并行快速排序算法是一种高效的排序方法,通过利用多线程或分布式计算技术,将大型数据集分割成多个部分进行同时处理,大幅提高了大规模数据排序的速度和效率。 快速排序的并行实现可以提高效率。一个简单的思想是,在每次划分后得到两个序列时,使用两个处理器分别完成这两个序列的递归排序过程。
  • JavaScript--实
    优质
    本示例详细介绍和展示了使用JavaScript实现归并排序算法的过程及效果。通过具体代码帮助读者理解该算法的工作原理及其应用。 归并排序(Merge Sort)是一种基于分治策略的高效排序算法。在JavaScript中实现归并排序可以帮助我们更好地理解和应用这种算法。以下是归并排序的基本原理、步骤以及一个JavaScript示例代码的详细解析。 **归并排序原理:** 1. **分割(Divide)**:将待排序的数组分为两个子数组,每个子数组包含大约一半的元素。 2. **征服(Conquer)**:递归地对每个子数组进行归并排序。 3. **合并(Combine)**:将已排序的子数组合并为一个完全排序的数组。 **归并排序步骤:** 1. 当数组长度为1时,认为它已经排序,结束递归。 2. 将数组分为两半,分别对左右两个子数组进行归并排序。 3. 创建一个临时数组用于存储合并后的有序结果。 4. 比较左右子数组的首元素,选择较小的元素放入临时数组,并移动对应指针。 5. 重复第4步直到某一个子数组为空,然后将另一个非空子数组的所有元素复制到临时数组中。 6. 将临时数组复制回原数组,完成合并。 **JavaScript归并排序示例代码(main.js):** ```javascript function mergeSort(arr) { if (arr.length < 2) return arr; // 数组长度为1或空,已排序 const mid = Math.floor(arr.length / 2); const left = arr.slice(0, mid); const right = arr.slice(mid); return merge(mergeSort(left), mergeSort(right)); } function merge(left, right) { let result = []; let i = 0, j = 0; while (i < left.length && j < right.length) { if (left[i] <= right[j]) { result.push(left[i++]); } else { result.push(right[j++]); } } while (i < left.length) { result.push(left[i++]); } while (j < right.length) { result.push(right[j++]); } return result; } // 测试代码 const unsortedArray = [5, 3, 8, 1, 9, 2, 7]; console.log(原始数组:, unsortedArray); const sortedArray = mergeSort(unsortedArray); console.log(排序后数组:, sortedArray); ``` 在这个示例中,`mergeSort`函数是主要的排序函数。它首先检查数组长度,如果长度小于2,则直接返回该数组(这是递归的基础)。然后将数组一分为二,并分别对左右两部分进行归并排序。`merge`函数负责合并两个已排序的子数组,在合并过程中比较两个子数组的首元素,选择较小的元素放入结果数组中,直到其中一个子数组为空。接着将非空子数组剩余的所有元素添加到结果数组。 在文档或README文件中可以提供关于这个代码的简短介绍,包括其用途、归并排序的工作原理以及如何运行和测试代码。这有助于其他开发者理解并利用此示例。 通过学习和实践归并排序的JavaScript实现不仅可以提高编程能力,还能深入了解分治策略在解决复杂问题中的应用。此外,由于归并排序具有稳定的排序性质及优秀的平均时间复杂度O(n log n),它成为处理大数据量时的理想选择。