拓扑排序算法计算代码依赖关系
我们平常所使用的主流编译器,都具有多源代码文件支持.例如把一些类定义在相应的文件中,要使用到这些类时,需要包含定义这个类的文件(如C++),或引用类所在的名字空间(如JAVA),或将这个文件作为单元引用(如Object Pascal)
当我们自己要实现一个支持多源代码文件的编译器时,需要在编译某个源代码文件之前,先编译这个源代码所引用到的文件.例如有一个源文件a.src,里面定义了一个类,内容如下: class List
{
public void Add(Object obj)
{
...
}
}
然后有一个源文件b.src,里面用到了List类,内容如下:
using "a.src"
class Test
{
public static main(String argv[])
{
List objs = new List;
List.Add(10, 20); //有语法错误
}
}
在编译b.src时,如果a.src文件未被预先编译,编译器将无法识别List类,也无法判断List类是否具有成员函数Add,以及对Add的调用参数列表是否正确等.这时就需要先分析b.src引用了哪些文件,这些文件又引用到了其它哪些文件,并优先编译处于引用列表顶端的文件,并以此类推.
例如存在下面几个源代码文件A, B, C, D, E. 引用关系如下:
A引用: B, C
B引用: D, E
C引用: B, E
D引用: E
E没引用其它文件,这里需要的编译顺序应该如下:
E D B C A
另外,在文件引用关系中不能出现互相引用,这样会导至无法编译.
在了解了为什么要计算源代码依赖关系后,就可以开始实现具体的算法了,可以把这一步放在词法分析之后,语法分析之前来做. 因为词法分析之后,可以很容易的分析出一个源文件引用了哪些其它源文件,如果把这一步放在预处理中专门来做的话,同样需要做去注释,拆词等工作,产生了不必要的重复.
计算源代码依赖关系的算法比较简单,可以先把所有源代码文件看成一个个的顶点,一个顶点(源代码文件)如果引用了另一个顶点,就增加一条从当前顶点到被引用顶点的出边,当增加完所有顶点的出边后,正常情况下这些顶点就形成了一个有向无环图如下图:(如果出现了
环,说明源代码文件中产生了错误的循环引用)
此时采用图的无后继顶点优先拓扑排序方法即可,无后继是指出度为0(即没有出边),即每次删除图中出度为0的顶点和顶点的入边,一直删到没有出度为0的顶点为止,如果删除的顶点数小于图中所有的顶点数,则此图有环,并报错.算法描述如下:
//G为图
void FirstT opSort(G)
{
while(G中有出度为0的顶点)
{
从G中找一个出度为0的顶点v且输出v;
从G中删去v及v的所有入边
}
if(输出的顶点数目< G的顶点数)
printf("源代码文件存在循环引用!");
}
示意图如下:
先删除第一个出度为0的顶点E和E的入边,并记录E
此时D出边为0,删除D和D的入边,并记录D
再删除和记录B
再删除和记录C,最后是A
记录的顺序即是结果E D B C A
排序算法汇总(图解加程序代码)
排序算法汇总 第1节排序及其基本概念 一、基本概念 1．什么是排序 排序是数据处理中经常使用的一种重要运算。 设文件由n个记录{R1，R2，……，Rn}组成，n个记录对应的关键字集合为{K1，K2，……，Kn}。所谓排序就是将这n个记录按关键字大小递增或递减重新排列。b5E2RGbCAP 2．稳定性 当待排序记录的关键字均不相同时，排序结果是惟一的，否则排序结果不唯一。 如果文件中关键字相同的记录经过某种排序方法进行排序之后，仍能保持它们在排序之前的相对次序，则称这种排序方法是稳定的；否则，称这种排序方法是不稳定的。p1EanqFDPw 3．排序的方式 由于文件大小不同使排序过程中涉及的存储器不同，可将排序分成内部排序和外部排序两类。整个排序过程都在内存进行的排序，称为内部排序；反之，若排序过程中要进行数据的内、外存交换，则称之为外部排序。DXDiTa9E3d 内排序适用于记录个数不是很多的小文件，而外排序则适用于记录个数太多，不能一次性放人内存的大文件。 内排序是排序的基础，本讲主要介绍各种内部排序的方法。
按策略划分内部排序方法可以分为五类：插入排序、选择排序、交换排序、归并排序和分配排序。 二、排序算法分析 1．排序算法的基本操作 几乎所有的排序都有两个基本的操作： <1）关键字大小的比较。 <2）改变记录的位置。具体处理方式依赖于记录的存储形式，对于顺序型记录，一般移动记录本身，而链式存储的记录则通过改变指向记录的指针实现重定位。RTCrpUDGiT 为了简化描述，在下面的讲解中，我们只考虑记录的关键字，则其存储结构也简化为数组或链表。并约定排序结果为递增。5PCzVD7HxA 2．排序算法性能评价 排序的算法很多，不同的算法有不同的优缺点，没有哪种算法在任何情况下都是最好的。评价一种排序算法好坏的标准主要有两条：jLBHrnAILg <1）执行时间和所需的辅助空间，即时间复杂度和空间复杂度； <2）算法本身的复杂程度，比如算法是否易读、是否易于实现。 第2节插入排序 插入排序的基本思想是：每次将一个待排序的记录，按其关键字大小插入到前面已经排好序的记录集中，使记录依然有序，直到所有待排序记录全部插入完成。xHAQX74J0X 一、直接插入排序 1．直接插入排序的思想
C语言版的排序方法---基数排序
基数排序 #include
pnCount[i] += pnCount[i - 1]; } int * pnSort = (int*)m alloc(sizeof(int) * nLen); //存放零时的排序结果。 //注意：这里i是从nLen-1到0的顺序排序的，是为了使排序稳定。 for (int i = nLen - 1; i >= 0; --i) { --pnCount[npIndex[i]]; pnSort[pnCount[npIndex[i]]] = npData[i]; } for (int i = 0; i < nLen; ++i) //把排序结构输入到返回的数据中。 { npData[i] = pnSort[i]; } free(pnSort); //记得释放资源。 free(pnCount); return 1; } //基数排序 int RadixSort(int* nPData, int nLen) { //申请存放基数的空间 int* nDataRadix = (int*)m alloc(sizeof(int) * nLen);
排序算法时间复杂度比较
排序算法比较 主要容： 1)利用随机函数产生10000个随机整数，对这些数进行多种方法排序。 2）至少采用4种方法实现上述问题求解（可采用的方法有插入排序、希尔排序、起泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序），并把排序后的结功能果保存在不同的文件里。 3）给出该排序算法统计每一种排序方法的性能（以运行程序所花费的时间为准进行对比），找出其中两种较快的方法。 程序的主要功能： 1.随机数在排序函数作用下进行排序 2.程序给出随机数排序所用的时间。 算法及时间复杂度 （一）各个排序是算法思想： （1）直接插入排序：将一个记录插入到已排好的有序表中，从而得到一个新的，记录数增加1的有序表。 （2）冒泡排序：首先将第一个记录的关键字和第二个记录的关键字进行比较，若为逆序，则将两个记录交换，然后比较第二个记录和第三个记录的关键字。依此类推，直到第N-1和第N个记录的
关键字进行过比较为止。上述为第一趟排序，其结果使得关键字的最大纪录被安排到最后一个记录的位置上。然后进行第二趟起泡排序，对前N-1个记录进行同样操作。一共要进行N-1趟起泡排序。 （3）快速排序：通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，已达到整个序列有序。 （4）选择排序：通过N-I次关键字间的比较，从N-I+1个记录中选出关键字最小的记录，并和第I（1<=I<=N）个记录交换。 时间复杂度分析
10000个数据的时间比较： 程序源代码： /********************************************************************************************** package test; public class SortArray { private static final int Min = 1;//生成随机数最小值 private static final int Max = 10000;//生成随机数最大值 private static final int Length = 10000;//生成随机数组长度(测试的朋友建议不要超过40000,不然你要等很久,如果你电脑配置绝对高的情况下你可以再加个0试试) public static void main(String[] args) { System.out.println("数组长度："+Length+", Min："+Min+", Max："+Max); long begin; long end; int arr[] = getArray(Length);
冒泡排序的算法及其程序实现
冒泡排序的算法及其程序实现 浙江省慈溪中学施迪央 教学分析： 本节课是浙江教育出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《算法与程序设计》第二第3节以及第五章第3节的部分教学内容。 一组不长的数据（如5个），从小到大排序，对学生来说是一件容易的事情，但他们并不知道计算机是怎么实现排序的，同时他们也没见识过计算机对大量数据（如1000个）的排序。学习排序有助于学生对计算机工作原理的认识。冒泡排序对学生来说初次接触，但前面的枚举算法和解析算法的部分内容对学习排序有一定的帮助，如数组变量的定义及使用方法、双重循环的使用方法及特点以及如何通过键盘输入一批数据（即text1_keypress()事件）在前面都已涉及，冒泡排序的学习又可以巩固前面的知识。 关于冒泡排序的算法及程序实现我安排了3个课时，本案例是在教室内完成的2节随堂课，第3课时安排学生上机实践：对键盘输入的一批数据进行冒泡排序。 教学目标： 1、知识与技能： 了解排序及冒泡排序的概念及特点 掌握冒泡排序算法的原理 初步掌握冒泡排序的程序实现 2、过程与方法： 理解冒泡排序的分析过程，并初步掌握用冒泡排序算法来设计解决简单的排序问题 3、情感态度与价值观： 通过冒泡排序算法的分析过程，培养学生思维的严谨性以及用科学方法解决问题的能力使学生深入理解计算机的工作原理，激发了学生学习程序兴趣。 教学重点： 冒泡排序算法的原理 教学难点： 分析冒泡排序的实现过程 教学策略： 讲授法与探究法。教师讲授、学生听讲，教师提问、学生动脑，层层深入，步步为营，一切水到渠成。 教学准备： 编写好手动输入一批的数据的冒泡排序的程序 编写好计算机自动生成数据的冒泡排序的程序 课堂中使用的教学课件 教学过程： 一、问题引入 问题一：什么是排序？ 所谓排序，把杂乱无章的一列数据变为有序的数据,比如7，3，4，8，1这五个数据从小到大排序，结果是1，3，4，7，8，我们很容易排出来。那么电脑是怎么进行排序的呢？问题二：一批数据在VB中如何存储的?比如如何存储六位裁判为一位运动员评出的分数? 用数组变量来存储一批类型、作用相同的数据，如分别用d(1),d(2),d(3),d(4),d(5),d(6)来存储六位裁判给出的分数。 问题三：如果运动员的最后得分是从这6个分数中去掉最高分与最低分后的平均分，你认为
排序算法
一、冒泡排序 冒泡排序（BubbleSort）的基本概念是：依次比较相邻的两个数，将小数放在前面，大数放在后面。即在第一趟：首先比较第1个和第2个数，将小数放前，大数放后。然后比较第2个数和第3个数，将小数放前，大数放后，如此继续，直至比较最后两个数，将小数放前，大数放后。至此第一趟结束，将最大的数放到了最后。在第二趟：仍从第一对数开始比较（因为可能由于第2个数和第3个数的交换，使得第1个数不再小于第2个数），将小数放前，大数放后，一直比较到倒数第二个数（倒数第一的位置上已经是最大的），第二趟结束，在倒数第二的位置上得到一个新的最大数（其实在整个数列中是第二大的数）。如此下去，重复以上过程，直至最终完成排序。 代码实现如下： 二、插入排序 插入排序的基本思想是每步将一个待排序的记录按其排序码值的大小，插到前面已经排好的文件中的适当位置，直到全部插入完为止。插入排序方法主要有直接插入排序和希尔排序。 直接插入排序具体算法描述如下： 1. 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序 2. 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描 3. 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置 4. 重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置 5. 将新元素插入到下一位置中 6. 重复步骤2 伪码描述如下： 代码实现如下：
三、归并排序 归并排序是将两个或两个以上的有序子表合并成一个新的有序表。初始时，把含有n个结点的待排序序列看作由n个长度都为1的有序子表组成，将它们依次两两归并得到长度为2的若干有序子表，再对它们两两合并。直到得到长度为n的有序表，排序结束。 归并操作的工作原理如下： 1、申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列 2、设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置 3、比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置 4、重复步骤3直到某一指针达到序列尾 5、将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾 代码实现如下：
排序算法
排序的定义： 输入：n个数：a1,a2,a3,...,an 输出：n个数的排列:a1',a2',a3',...,an'，使得a1'<=a2'<=a3'<=...<=an'。 In-place sort（不占用额外内存或占用常数的内存）：插入排序、选择排序、冒泡排序、堆排序、快速排序。 Out-place sort：归并排序、计数排序、基数排序、桶排序。 当需要对大量数据进行排序时，In-place sort就显示出优点，因为只需要占用常数的内存。设想一下，如果要对10000个数据排序，如果使用了Out-place sort，则假设需要用200G的额外空间，则一台老式电脑会吃不消，但是如果使用In-place sort，则不需要花费额外内存。 stable sort：插入排序、冒泡排序、归并排序、计数排序、基数排序、桶排序。 unstable sort：选择排序(5 8 5 2 9)、快速排序、堆排序。 为何排序的稳定性很重要？ 在初学排序时会觉得稳定性有这么重要吗？两个一样的元素的顺序有这么重要吗？其实很重要。在基数排序中显得尤为突出，如下：
算法导论习题8.3-2说：如果对于不稳定的算法进行改进，使得那些不稳定的算法也稳定？其实很简单，只需要在每个输入元素加一个index，表示初始时的数组索引，当不稳定的算法排好序后，对于相同的元素对index排序即可。 基于比较的排序都是遵循“决策树模型”，而在决策树模型中，我们能证明给予比较的排序算法最坏情况下的运行时间为Ω(nlgn)，证明的思路是因为将n个序列构成的决策树的叶子节点个数至少有n!，因此高度至少为nlgn。 线性时间排序虽然能够理想情况下能在线性时间排序，但是每个排序都需要对输入数组做一些假设，比如计数排序需要输入数组数字范围为[0,k]等。 在排序算法的正确性证明中介绍了”循环不变式“，他类似于数学归纳法，"初始"对应"n=1"，"保持"对应"假设n=k成立，当n=k+1时"。 一、插入排序
常见经典排序算法(C语言)1希尔排序 二分插入法 直接插入法 带哨兵的直接排序法 冒泡排序 选择排序 快速排
常见经典排序算法（C语言） 1.希尔排序 2.二分插入法 3.直接插入法 4.带哨兵的直接排序法 5.冒泡排序 6.选择排序 7.快速排序 8.堆排序 一.希尔（Shell）排序法（又称宿小增量排序，是1959年由D.L.Shell提出来的） /* Shell 排序法*/ #include
} } 二.二分插入法 /* 二分插入法*/ void HalfInsertSort(int a[], int len) { int i, j,temp; int low, high, mid; for (i=1; i
几种排序算法的分析与比较--C语言
一、设计思想 插入排序：首先，我们定义我们需要排序的数组，得到数组的长度。如果数组只有一个数字，那么我们直接认为它已经是排好序的，就不需要再进行调整，直接就得到了我们的结果。否则，我们从数组中的第二个元素开始遍历。然后，启动主索引，我们用curr当做我们遍历的主索引，每次主索引的开始，我们都使得要插入的位置（insertIndex）等于-1，即我们认为主索引之前的元素没有比主索引指向的元素值大的元素，那么自然主索引位置的元素不需要挪动位置。然后，开始副索引，副索引遍历所有主索引之前的排好的元素，当发现主索引之前的某个元素比主索引指向的元素的值大时，我们就将要插入的位置（insertIndex）记为第一个比主索引指向元素的位置，跳出副索引；否则，等待副索引自然完成。副索引遍历结束后，我们判断当前要插入的位置（insertIndex）是否等于-1，如果等于-1，说明主索引之前元素的值没有一个比主索引指向的元素的值大，那么主索引位置的元素不要挪动位置，回到主索引，主索引向后走一位，进行下一次主索引的遍历；否则，说明主索引之前insertIndex位置元素的值比主索引指向的元素的值大，那么，我们记录当前主索引指向的元素的值，然后将主索引之前从insertIndex位置开始的所有元素依次向后挪一位，这里注意，要从后向前一位一位挪，否则，会使得数组成为一串相同的数字。最后，将记录下的当前索引指向的元素的值放在要插入的位置（insertIndex）处，进行下一次主索引的遍历。继续上面的工作，最终我们就可以得到我们的排序结果。插入排序的特点在于，我们每次遍历，主索引之前的元素都是已经排好序的，我们找到比主索引指向元素的值大的第一个元素的位置，然后将主索引指向位置的元素插入到该位置，将该位置之后一直到主索引位置的元素依次向后挪动。这样的方法，使得挪动的次数相对较多，如果对于排序数据量较大，挪动成本较高的情况时，这种排序算法显然成本较高，时间复杂度相对较差，是初等通用排序算法中的一种。 选择排序：选择排序相对插入排序，是插入排序的一个优化，优化的前提是我们认为数据是比较大的，挪动数据的代价比数据比较的代价大很多，所以我们选择排序是追求少挪动，以比较次数换取挪动次数。首先，我们定义我们需要排序的数组，得到数组的长度，定义一个结果数组，用来存放排好序的数组，定义一个最小值，定义一个最小值的位置。然后，进入我们的遍历，每次进入遍历的时候我们都使得当前的最小值为9999，即认为每次最小值都是最大的数，用来进行和其他元素比较得到最小值，每次认为最小值的位置都是0，用来重新记录最小值的位置。然后，进入第二层循环，进行数值的比较，如果数组中的某个元素的值比最小值小，那么将当前的最小值设为元素的值，然后记录下来元素的位置，这样，当跳出循环体的时候，我们会得到要排序数组中的最小值，然后将最小值位置的数值设置为9999，即我们得到了最小值之后，就让数组中的这个数成为最大值，然后将结果数组result[]第主索引值位置上的元素赋值为最小值，进行下一次外层循环重复上面的工作。最终我们就得到了排好序的结果数组result[]。选择排序的优势在于，我们挪动元素的次数很少，只是每次对要排序的数组进行整体遍历，找到其中的最小的元素，然后将改元素的值放到一个新的结果数组中去，这样大大减少了挪动的次序，即我们要排序的数组有多少元素，我们就挪动多少次，而因为每次都要对数组的所有元素进行遍历，那么比较的次数就比较多，达到了n2次，所以，我们使用选择排序的前提是，认为挪动元素要比比较元素的成本高出很多的时候。他相对与插入排序，他的比较次数大于插入排序的次数，而挪动次数就很少，元素有多少个，挪动次数就是多少个。 希尔排序：首先，我们定义一个要排序的数组，然后定义一个步长的数组，该步长数组是由一组特定的数字组成的，步长数组具体得到过程我们不去考虑，是由科学家经过很长时间计算得到的，已经根据时间复杂度的要求，得到了最适合希尔排序的一组步长值以及计算
十 大 经 典 排 序 算 法 总 结 超 详 细
数据挖掘十大经典算法，你都知道哪些？ 当前时代大数据炙手可热，数据挖掘也是人人有所耳闻，但是关于数据挖掘更具体的算法，外行人了解的就少之甚少了。 数据挖掘主要分为分类算法，聚类算法和关联规则三大类，这三类基本上涵盖了目前商业市场对算法的所有需求。而这三类里又包含许多经典算法。而今天，小编就给大家介绍下数据挖掘中最经典的十大算法，希望它对你有所帮助。 一、分类决策树算法C4.5 C4.5，是机器学习算法中的一种分类决策树算法，它是决策树(决策树，就是做决策的节点间的组织方式像一棵倒栽树)核心算法ID3的改进算法，C4.5相比于ID3改进的地方有： 1、用信息增益率选择属性 ID3选择属性用的是子树的信息增益，这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵（shang），一种不纯度度量准则，也就是熵的变化值，而 C4.5用的是信息增益率。区别就在于一个是信息增益，一个是信息增益率。 2、在树构造过程中进行剪枝，在构造决策树的时候，那些挂着几个元素的节点，不考虑最好，不然容易导致过拟。 3、能对非离散数据和不完整数据进行处理。 该算法适用于临床决策、生产制造、文档分析、生物信息学、空间数据建模等领域。 二、K平均算法
K平均算法（k-means algorithm）是一个聚类算法，把n个分类对象根据它们的属性分为k类（kn）。它与处理混合正态分布的最大期望算法相似，因为他们都试图找到数据中的自然聚类中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 从算法的表现上来说，它并不保证一定得到全局最优解，最终解的质量很大程度上取决于初始化的分组。由于该算法的速度很快，因此常用的一种方法是多次运行k平均算法，选择最优解。 k-Means 算法常用于图片分割、归类商品和分析客户。 三、支持向量机算法 支持向量机(Support Vector Machine)算法，简记为SVM，是一种监督式学习的方法，广泛用于统计分类以及回归分析中。 SVM的主要思想可以概括为两点： (1)它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分； (2)它基于结构风险最小化理论之上，在特征空间中建构最优分割超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。 四、The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，其核心是基于两阶段“频繁项集”思想的递推算法。其涉及到的关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支
选择排序的算法实现
课题：选择排序的算法实现 授课教师：钱晓峰 单位：浙江金华第一中学 一、教学目标 1．知识目标： （1）进一步理解和掌握选择排序算法思想。 （2）初步掌握选择排序算法的程序实现。 2．能力目标：能使用选择排序算法设计程序解决简单的问题。 3．情感目标：培养学生的竞争意识。 二、教学重点、难点 1. 教学难点：选择排序算法的VB程序实现。 2. 教学重点：对于选择排序算法的理解、程序的实现。 三、教学方法与教学手段 本节课使用教学辅助网站开展游戏竞技和其他教学活动，引导学生通过探究和分析游戏中的玩法，得出“选择排序”的基本思路，进而使用VB来实现该算法。让学生在玩游戏的过程中学到知识，然后再以这些知识为基础，组织学生进行又一个新的游戏。“从生活中来、到生活中去、寓教于乐”便是这堂课的主导思想。
四、教学过程
五、教学设计说明 在各种游戏活动、娱乐活动中，人们都会不知不觉地使用各种基础算法的思想来解决问题。通过这类课堂活动，可以帮助学生更加容易地理解和接受这些算法。“从生活中来、到生活中去、寓教于乐”便是这堂课的主导思想。
本节课以教学辅助网站为依托，以游戏活动“牛人争霸赛”为主线，将教学内容融入到游戏活动中，让学生从中领悟知识、学到知识，然后又把学到的知识应用到新的游戏活动中。 本节课所使用的教学辅助站点记录了每一个学生的学习任务的完成情况，通过这个站点，我们可以实时地了解每一个学生学习任务的完成情况，也解决了《算法与程序设计》课程如何进行课堂评价的问题。 本节课的重点和难点是对选择排序算法思想的理解和选择排序算法的程序实现。如何解决这两个难点是一开始就需要考虑的问题，本节课通过玩游戏的方式，让学生不知不觉地进入一种排序思维状态，然后引导学生分析玩游戏的步骤，这样就可以很顺畅地让学生体验到选择排序的算法思想。然后，进一步分析这种方法第I步的操作，让学生根据理解完成第二关的“流程图游戏”，这又很自然地引导学生朝算法实现的方向前进了一步，接着让学生分析游戏中完成的流程图，得出选择排序的程序。为了巩固学生的学习效果，最后以游戏的方式让学生巩固知识、强化理解。 六、个人简介 钱晓峰，男，中共党员，出生于1981年12月，浙江湖州人。2004年6月毕业于浙江师范大学计算机科学与技术专业，同年应聘到浙江金华第一中学任教信息技术课。在开展日常教学工作的同时，开设的校本课程《网站设计与网页制作》、《常用信息加密与解密》，深受学生好评；与此同时，还根据学校实际情况开发了《金华一中网络选课系统》、《金华信息学奥赛专题网》等网络应用程序；教学教研方面，也多次在省、市、学校的各项比赛中获奖。
排序算法时间复杂度比较
排序算法比较 主要内容： 1)利用随机函数产生10000个随机整数，对这些数进行多种方法排序。 2）至少采用4种方法实现上述问题求解（可采用的方法有插入排序、希尔排序、起泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序），并把排序后的结功能果保存在不同的文件里。 3）给出该排序算法统计每一种排序方法的性能（以运行程序所花费的时间为准进行对比），找出其中两种较快的方法。 程序的主要功能： 1.随机数在排序函数作用下进行排序 2.程序给出随机数排序所用的时间。 算法及时间复杂度 （一）各个排序是算法思想： （1）直接插入排序：将一个记录插入到已排好的有序表中，从而得到一个新的，记录数增加1的有序表。 （2）冒泡排序：首先将第一个记录的关键字和第二个记录的关键字进行比较，若为逆序，则将两个记录交换，然后比较第二个记录和第三个记录的关键字。依此类推，直到第N-1和第N个记录的
关键字进行过比较为止。上述为第一趟排序，其结果使得关键字的最大纪录被安排到最后一个记录的位置上。然后进行第二趟起泡排序，对前N-1个记录进行同样操作。一共要进行N-1趟起泡排序。 （3）快速排序：通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，已达到整个序列有序。 （4）选择排序：通过N-I次关键字间的比较，从N-I+1个记录中选出关键字最小的记录，并和第I（1<=I<=N）个记录交换。 时间复杂度分析 排序算法最差时间时间复杂度是否稳定？ 插入排序O(n2) O(n2) 稳定冒泡排序O(n2) O(n2) 稳定快速排序O(n2) O(n*log n) 不稳定 2 选择排序O(n2) O(n2) 稳定
高中信息技术_冒泡排序算法教学设计学情分析教材分析课后反思
高一冒泡排序教学设计 基本路线：数组-排序-冒泡排序【冒泡排序原理--流程图-算法优化】-小结 一、教材分析：本节内容选自浙江教育出版社《算法与程序设计》第五章第三节。本节课主要讲解冒泡排序思想。排序算法是使用频率最高的算法之一，而冒泡排序是其中一种很典型而且相对简单的方法。它的学习同时为后面的选择排序做了铺垫。 教学目标 知识目标：掌握冒泡排序的原理；掌握冒泡排序的流程图； 能力目标：学会使用冒泡排序思想设计解决简单排序问题的算法；进一步理解程序设计的基本方法，体会程序设计在现实中的作用； 进一步学习流程框图的使用。 情感目标：增强分析问题、发现规律的能力，激发学习热情； 学情分析 通过前面的学习，学生已经了解vb算法设计的基本知识，学会 利用自然语言和流程图描述解决问题的算法，对排序中循环语句以有了一定的基础。但数组变量的使用方法尚未接触，程序设计思想比较弱，在实际生活中往往忽视运用排序算法来处理实际问题，这就要求学生通过本节课的学习，学会运用冒泡排序算法来处理实际问题，并为以后学习其它排序算法打下基础。 二、重点难点 重点：理解冒泡排序原理及它的流程图
难点：理解冒泡排序中的遍、次等概念（即对变量使用的理解）以及用流程图描述冒泡排序的过程 三、教学策略与手段 采用讲解法、演示法、分析归纳法引导学生参与思考，用逐步求精的方式降低学生的理解难度，化抽象为具体，由特殊到一般，有效地突出重点、突破难点。 四、课前准备 1．教师的教学准备：冒泡排序的课件、学案、素材 2．教学环境的设计与布置：多媒体网络教室、电子白板、多媒体教学平台等 五、教学过程 课前学习【设计意图】学生能自己学会的不讲。排序数组知识点相对简单，由学生自学完成，之前的知识点学生可能会有所遗忘，通过这个方式让学生回顾。冒泡排序算法原理比较容易也由学生自学完成。 已给出的素材，完成学案关于数组、冒泡排序和循环结构的基本模式的相关部分的内容，。 请同学们学习学习网站上的课前学习，并完成学案的相关部分的内容。 上课！ 对答案。
c语言排序算法总结(主要是代码实现)
冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 #include
选择法排序的教学设计
VB 程序设计之十大算法-------“选择排序”教学设计 姓名：XXX 邮箱：XXX
本节课取自《Visual Basic 语言程序设计基础》，因本书中涉及到排序类的题型不多，而且知识点比较单一，例题没有很好的与控件结合起来，因此在课堂中将引入形式各样的题型，让学生通过读题、分步解题来掌握知识点，得出一类题型的解题规律，提高课堂教学的有效性。 【学情分析】 本课教学对象是中职二年级计算机应用技术专业班级，班级由33名同学组成。他们大部分突显出拿到编程题无从下手的窘况，缺乏分析问题的能力，由于英语底子薄，在编写代码方面有时即使知道该如何书写，但也总因为单词写错而影响整题得分。 【考纲分析】 对于这一算法，在考纲中只有这样一句话：“掌握选择排序法的编程方法”。但是对于这个知识点是高职高考中操作设计大分题，因此必须让学生引起高度的重视。例如在2016年的高职高考中，最后一题设计题16分就是关于排序题。【教学目标】 知识与技能 1．通过简单排序题，得出读题的方法和解题“三步走”模块化的概念。 2．能够将长代码进行分块化编写，从而解决复杂题型。 过程与方法 1．读题时学会抓住其中的关键字，知道解题思路 2．边讲边练的教学法，帮助学生自主学习 情感与态度 1．以简单易懂题入手，激发学生学习的热情，树立信心 2．培养学生处理复杂问题的耐心 【教学重点】 1．清楚选择排序的固定代码 2．对编程类题型形成“输入、处理、输出”三步走的概念 3．养成高职高考解题的规范性。 【教学难点】 1．能够学会捕捉题中的关键字 2．能够书写选择排序与控件相结合的代码 【教学方法】 分析法、举例法
排序算法题目及其代码
排序算法题目及其代码 1、明明的随机数（Noip2006） 【问题描述】 明明想在学校中请一些同学一起做一项问卷调查，为了实验的客观性，他先用计算机生成了N个1到1000之间的随机整数（N≤100），对于其中重复的数字，只保留一个，把其余相同的数去掉，不同的数对应着不同的学生的学号。然后再把这些数从小到大排序，按照排好的顺序去找同学做调查。请你协助明明完成“去重”与“排序”的工作。 【输入文件】 输入文件random.in 有2行， 第1行为1个正整数，表示所生成的随机数的个数：N 第2行有N个用空格隔开的正整数，为所产生的随机数。 【输出文件】 输出文件random.out 也是2行，第1行为1个正整数M，表示不相同的随机数的个数。第2行为M个用空格隔开的正整数，为从小到大排好序的不相同的随机数。 【输入样例】 10 20 40 32 67 40 20 89 300 400 15 【输出样例】 8 15 20 32 40 67 89 300 400 【参考程序】 var n,s:byte; i,min,max,x:word; b:array[1..1000]of boolean; begin assign(input,'random.in');reset(input); assign(output,'random.out');rewrite(output); readln(n); fillchar(b,sizeof(b),false); min:=1000;max:=0;s:=0; for i:=1 to n do begin read(x); b[x]:=true; if x
各个排序算法及其代码
常见排序算法的实现(一)→插入排序 插入排序是最简单最直观的排序算法了，它的依据是：遍历到第N个元素的时候前面的N-1个元素已经是排序好的了，那么就查找前面的N-1个元素把这第N 个元素放在合适的位置，如此下去直到遍历完序列的元素为止。 算法的复杂度也是简单的，排序第一个需要1的复杂度，排序第二个需要2的复杂度，因此整个的复杂度就是 1 + 2 + 3 + …… + N = O（N ^ 2）的复杂度。[详细内容] void insert_sort(int s[],int n) { int i,j,temp; for(i=1;i
选择排序法教案
选择排序法教案 教学目标： 掌握选择排序的算法，并会用选择排序法解决实际问题 教学重点： 选择排序算法的实现过程 教学难点： 选择排序算法的实际应用 教学过程： 一、引入 我们在实际生活中经常会产生一系列的数字，比如考试的成绩，运动会跑步的成绩，并对这些数据按一定的顺序排列得到我们所需要的数据，那么怎么样来实现这些排序呢?引入今天的课题。 二、新课 1.给出10个数，怎么实现排序呢？ 78，86，92，58，78，91，72，68，35，74 学生回答：依次找出其中的最大数，找9次后能完成排序。 ●排第一个数时，用它和其后的所有数逐个进行比较，如果比其它数要大，则 进行交换，否则保持不变。经过一轮比较后，我们得到最大数，并置于第一位置。 相应的程序代码为： For i=2 to 10 if a(1) a(i)=tmp end if next i 以此类推，我们得到一个通式，用于排第j个数For i=j+1 to 10 if a(j) 排序法最差时间分析平均时间复杂度稳定度空间复杂度 冒泡排序()() 稳定() 快速排序()(*) 不稳定()() 选择排序()() 稳定() 二叉树排序()(*) 不一顶() 插入排序()() 稳定() 堆排序(*) (*) 不稳定() 希尔排序不稳定() 、时间复杂度 （）时间频度一个算法执行所耗费地时间，从理论上是不能算出来地，必须上机运行测试才能知道.但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费地时间多，哪个算法花费地时间少就可以了.并且一个算法花费地时间与算法中语句地执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多.一个算法中地语句执行次数称为语句频度或时间频度.记为(). （）时间复杂度在刚才提到地时间频度中，称为问题地规模，当不断变化时，时间频度()也会不断变化.但有时我们想知道它变化时呈现什么规律.为此，我们引入时间复杂度概念. 一般情况下，算法中基本操作重复执行地次数是问题规模地某个函数，用()表示，若有某个辅助函数(),使得当趋近于无穷大时，（)()地极限值为不等于零地常数，则称()是()地同数量级函数.记作()Ｏ(()),称Ｏ(()) 为算法地渐进时间复杂度，简称时间复杂度. 在各种不同算法中，若算法中语句执行次数为一个常数，则时间复杂度为(),另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如()与()它们地频度不同，但时间复杂度相同，都为(). 按数量级递增排列，常见地时间复杂度有：常数阶(),对数阶(),线性阶(), 线性对数阶(),平方阶()，立方阶(),...，次方阶(),指数阶().随着问题规模地不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法地执行效率越低. 、空间复杂度与时间复杂度类似，空间复杂度是指算法在计算机内执行时所需存储空间地度量.记作: ()(()) 我们一般所讨论地是除正常占用内存开销外地辅助存储单元规模.讨论方法与时间复杂度类似，不再赘述. （）渐进时间复杂度评价算法时间性能主要用算法时间复杂度地数量级(即算法地渐近时间复杂度)评价一个算法地时间性能. 、类似于时间复杂度地讨论，一个算法地空间复杂度( )()定义为该算法所耗费地存储空间，它也是问题规模地函数.渐近空间复杂度也常常简称为空间复杂度. 空间复杂度( )是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小地量度.一个算法在计算机存储器上所占用地存储空间，包括存储算法本身所占用地存储空间，算法地输入输出数据所占用地存储空间和算法在运行过程中临时占用地存储空间这三个方面.算法地输入输出数据所占用地存储空间是由要解决地问题决定地，是通过参数表由调用函数传递而来地，它不随本算法地不同而改变.存储算法本身所占用地存储空间与算法书写地长短成正比，要压缩这方面地存储空间，就必须编写出较短地算法.算法在运行过程中临时占用地存储空间随算法地不同而异，有地算法只需要占用少量地临时工作单元，而且不随问题规模地大小而改变，我们称这种算法是“就地"进行地，是节省存储地算法，如这一节介绍过地几个算法都是如此；有地算法需要占用地临时工作单元数与解决问题地规模有关，它随着地增大而增大，当较大时，将占用较多地存储单元，例如将在第九章介绍地快速排序和归并排序算法就属于这种情况.文档收集自网络，仅用于个人学习 如当一个算法地空间复杂度为一个常量，即不随被处理数据量地大小而改变时，可表示为()；当一个算法地空间复杂度与以为底地地对数成正比时，可表示为()；当一个算法地空司复杂度与成线性比例关系时，可表示为().若形参为数组，则只需要为它分配一个存储由实参传送常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度