数据结构:常见排序与查找算法详解
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更新于2024-08-03
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本资源主要涵盖了数据结构中的排序和查找两大核心主题。首先,关于排序部分,它详细介绍了几种常见的排序算法:
1. **插入排序**:
- **直接插入排序**:这是一种简单直观的排序方法,通过将每个元素与已排序的部分进行比较,逐步找到正确的位置插入。
- **希尔排序(缩小增量排序)**:基于直接插入排序,通过设定一系列的增量序列,使得排序过程更为高效。
2. **交换排序**:
- **冒泡排序**:每次比较相邻元素,如果顺序错误则交换,直到没有再发生交换,整个过程重复。
- **快速排序**:一种分治法,选取一个基准值,将数组分为两部分,一部分所有元素都小于基准,另一部分都大于或等于,然后递归地对这两部分进行排序。
3. **选择排序**:
- **直接选择排序**:每次从未排序部分选择最小(或最大)的元素放到已排序部分的末尾。
- **堆排序**:利用堆这种数据结构实现的选择排序,时间复杂度为O(nlogn)。
4. **归并排序**:采用分治策略,将数组不断划分为两半,直至每个子数组只剩一个元素,然后合并这些有序子数组。
其次,查找部分主要包括静态表查找和动态表查找:
- **静态表查找**:
- **顺序查找**:线性遍历查找目标值,适用于小规模或无规律的数据。
- **二分查找**:
- **递推方式实现**:通过比较中间元素来缩小查找范围,效率较高,但需要预先知道数据已经排序。
- **递归方式实现**:同样的原理,通过函数调用进行查找,适用于已排序数组。
- **分块查找**:将数据分块,针对不同大小的块采用不同的查找策略。
- **动态表查找**:
- **二叉排序树**:一种特殊的二叉树,节点值总是大于或等于左子树所有节点值,小于或等于右子树所有节点值,常用于高效的查找、插入和删除操作。
- **二叉排序树查找、插入和删除**:分别涉及根据比较操作在树中定位特定位置,以及维护树的性质。
掌握这些基本概念和算法是理解和解决许多IT问题的基础,无论是面试还是日常编程任务,熟练掌握排序和查找算法都能显著提升效率和解决问题的能力。
2019-07-11 上传
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