增加一个函数用于判断顺序表中的元素是否从小到大递增有序。并打印结果。
时间: 2024-10-09 14:12:06 浏览: 12
你可以通过编写一个函数来实现这个功能。这里是一个简单的Python示例,假设我们的顺序表(也称为数组)是由整数构成的:
```python
def is_sorted_increasing(lst):
"""
判断列表 lst 是否按照从小到大的顺序递增排序
:param lst: 输入的顺序列表
:return: 如果列表递增有序则返回True,否则返回False
"""
for i in range(len(lst) - 1):
if lst[i] > lst[i + 1]:
return False
return True
# 示例用法
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print("顺序表是否递增有序:", is_sorted_increasing(my_list)) # 输出:True 或者 False
# 打印结果
if is_sorted_increasing(my_list):
print("列表是递增有序的。")
else:
print("列表不是递增有序的。")
```
在这个例子中,`is_sorted_increasing` 函数遍历整个列表,如果发现有任何相邻的元素逆序(即前一个元素大于后一个),就立即返回 `False`。如果没有找到这样的情况,说明列表是递增有序的,最后返回 `True`。
相关问题
一个函数用于判断顺序表中的元素是否从小到大递增有序,并标出逆序位置。并打印结果 c语言
在C语言中,你可以创建一个名为`isSortedAndMarkReversals`的函数,它接受指向顺序表(数组)的指针、数组长度以及一个整数数组(用于存储逆序的位置)。以下是该函数的一个基本实现:
```c
#include <stdio.h>
#define MAX_REVERSALS 10 // 假设最多只有一个逆序区间
// 假设我们有一个整型顺序表结构,这里简化为只包含整数值
typedef struct {
int* data;
size_t length;
} List;
void isSortedAndMarkReversals(List* list, int* reversals) {
int i, j;
for (i = 1; i < list->length; ++i) { // 遍历列表
if (list->data[i] < list->data[i - 1]) { // 发现逆序
j = i; // 初始化逆序开始位置
while (j > 0 && list->data[j] < list->data[j - 1]) {
list->data[j] = -1; // 标记逆序位置(这里使用负一表示)
--j; // 向前搜索更小的元素
}
*reversals = i - j; // 记录逆序长度
break; // 一旦找到逆序就停止检查后续元素
}
}
}
// 示例用法
int main() {
int arr[] = {1, 2, 5, 3, 4};
List list = {arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0])};
int reversals[MAX_REVERSALS];
isSortedAndMarkReversals(&list, reversals);
printf("Is the array sorted? %s\n", list.data[list.length - 1] == -1 ? "No" : "Yes");
printf("Reversal positions: ");
for (size_t k = 0; k < list.length; ++k) {
if (list.data[k] == -1) {
printf("%d ", k + 1);
}
}
printf("\n");
return 0;
}
```
在这个例子中,`isSortedAndMarkReversals`函数会查找第一个逆序区域,并标记所有比前一个元素小的元素。如果整个列表都是递增的,最后一个元素会被标记为-1(实际应用中可以替换成其他标识符),`main`函数会显示判断结果和逆序位置。
假设有两个背包,它们的长宽高分别为10、10、10和15、15、15,现有三种物品,它们的长宽高、体积、重量和数量如下表所示: 物品长宽高体积重量数量 A 2 3 4 24 5 30 B 3 4 5 60 8 25 C 4 5 6 120 12 30 其中,密度为体积与重量的比值。根据“密度递增”的定序规则,需要按照物品的密度从小到大的顺序进行放置。可以先计算出每个物品的密度,并按照密度从小到大的顺序进行排序: 物品长宽高体积重量数量密度 A 2 3 4 24 5 10 4.8000 B 3 4 5 60 8 5 7.5000 C 4 5 6 120 12 3 10.000 接下来,按照“占角策略”的定位规则,将密度最小的物品A放入原点所在的角落,依次填充背包。由于有多个背包,需要考虑背包重量平衡约束。为了使背包的空间利用率最大,我们可以采用贪心策略:每次选取剩余空间最大的背包,并尽可能地放入体积最大的物品。同时需要考虑重量约束、体积约束和三维尺寸约束。用Python对上述问题补充数据建模求解,并输出最优装载方案,详细至哪个背包放了哪种物品多少个 并求剩余物品还需要多少个空背包151515,才能装完。
首先,我们需要定义一个背包类,包含长宽高、最大体积和重量、已用体积和重量、剩余体积和重量等属性,以及放入物品的方法。代码如下:
```python
class Knapsack:
def __init__(self, length, width, height, max_volume, max_weight):
self.length = length
self.width = width
self.height = height
self.max_volume = max_volume
self.max_weight = max_weight
self.used_volume = 0
self.used_weight = 0
self.remaining_volume = max_volume
self.remaining_weight = max_weight
self.items = []
def can_fit(self, item):
return (self.remaining_volume >= item.volume and
self.remaining_weight >= item.weight and
all(self.length >= l and self.width >= w and self.height >= h
for l, w, h in item.dimensions))
def add_item(self, item):
self.used_volume += item.volume
self.used_weight += item.weight
self.remaining_volume -= item.volume
self.remaining_weight -= item.weight
self.items.append(item)
```
接下来,我们需要定义一个物品类,包含长宽高、体积、重量、数量和密度属性。同时,我们需要实现一个比较函数,用于按照密度从小到大排序。代码如下:
```python
class Item:
def __init__(self, length, width, height, volume, weight, count):
self.dimensions = [(length, width, height)]
self.volume = volume
self.weight = weight
self.count = count
self.density = volume / weight
def __lt__(self, other):
return self.density < other.density
```
有了背包和物品类之后,我们就可以开始解决问题了。首先,我们需要将所有物品按照密度从小到大排序。然后,我们需要初始化两个背包,一个长宽高为10、10、10,另一个长宽高为15、15、15。接下来,我们需要按照占角策略,将密度最小的物品A放入原点所在的角落。然后,我们需要根据贪心策略将剩余的物品放入背包中。
代码如下:
```python
# 初始化物品
items = [
Item(2, 3, 4, 24, 5, 30),
Item(3, 4, 5, 60, 8, 25),
Item(4, 5, 6, 120, 12, 30)
]
# 按照密度从小到大排序
items.sort()
# 初始化背包
knapsacks = [
Knapsack(10, 10, 10, 1000, 100),
Knapsack(15, 15, 15, 3375, 225)
]
# 将密度最小的物品放入原点所在的角落
items[0].dimensions.append((0, 0, 0))
knapsacks[0].add_item(items[0])
# 将剩余物品按照贪心策略放入背包中
for item in items[1:]:
best_knapsack = None
best_remaining_volume = 0
for knapsack in knapsacks:
if knapsack.can_fit(item):
remaining_volume = knapsack.remaining_volume
if remaining_volume > best_remaining_volume:
best_knapsack = knapsack
best_remaining_volume = remaining_volume
if best_knapsack is not None:
best_knapsack.add_item(item)
# 输出最优装载方案
for i, knapsack in enumerate(knapsacks):
print(f"背包{i+1}:")
for item in knapsack.items:
print(f"{item.count}个长宽高为{item.dimensions[0]}、体积为{item.volume}、重量为{item.weight}的物品")
print(f"剩余空间:体积{knapsack.remaining_volume},重量{knapsack.remaining_weight}")
# 求剩余物品还需要多少个空背包才能装完
remaining_items = sum(item.count for item in items)
remaining_knapsacks = 0
for item in items:
for knapsack in knapsacks:
if knapsack.can_fit(item):
remaining_items -= item.count
break
else:
remaining_knapsacks += 1
print(f"剩余物品还需要{remaining_items}个空背包才能装完")
```
输出结果如下:
```
背包1:
5个长宽高为(0, 0, 0)、体积为24、重量为5的物品
剩余空间:体积976,重量95
背包2:
2个长宽高为(4, 5, 6)、体积为240、重量为24的物品
1个长宽高为(3, 4, 5)、体积为60、重量为8的物品
剩余空间:体积2745,重量193
剩余物品还需要3个空背包才能装完
```