冒泡排序算法 将相邻的元素进行两两比较,大的向后"冒", 小的向前"赶". 口诀: N个数字来排队,两两比较小靠前 外层循环N-1(控制需要比较的轮数). 内层循环N-1-i(控制每轮需要比较的次数). ]; int i; //循环接收用户输入的元素 ;i<;i++){ printf(); scanf("%d",&num[i]); } ;i<;i++){ //外层循环,控制排序的轮数 int j; ;j<-i;j++){

知识扩充: 时间复杂度:算法的时间复杂度是一个函数,描述了算法的运行时间.时间复杂度越低,效率越高. 自我理解:一个算法,运行了几次时间复杂度就为多少,如运行了n次,则时间复杂度为O(n). 1.冒泡排序 解析:1.比较相邻的两个元素,如果前一个比后一个大,则交换位置. 2.第一轮的时候最后一个元素应该是最大的一个. 3.按照步骤一的方法进行相邻两个元素的比较,这个时候由于最后一个元素已经是最大的了,所以最后一个元素不用比较. function sort(elements){ for(var i

//100以内与7相关的数   for(int a=1;a<=100;a++){    if(a%7==0||a%10==7||a/10==7){     System.out.print(a+"\t");    }   } //百鸡百钱      for(int a=0;a<=50;a++){    for(int b=0;b<=100;b++){     for(int c=0;c<=200;c++){      if(2*a+b+0.5*c==100){ 

冒泡排序: var arr=[5,0,-56,900,12,9000,-123,-1000]; var flag=false; for(var i=0;i<arr.length-1;i++){ for(var j=0;j<arr.length-1-i;j++){ if(arr[j]>arr[j+1]){ var temp=arr[j]; arr[j]=arr[j+1]; arr[j+1]=temp; flag=true; } } if(flag){ flag=false; }else{

import java.util.Arrays;//冒泡排序 public class Test { public static void main(String[] args) { int[] array = { 31, 22, 15, 77, 52, 32, 18, 25, 16, 7 }; // 冒泡 --> 两两比较 --> 提取出最大的数 在最后一位 //拿第一位和它后面的一位进行 两两比较 System.out.println(Arrays.toString(array)); fo

场景描述:给出一个数据序列长度为N,然后查找 一个数是否在数据序列中,若是,则返回在序列中的第几个位置. 首先可能第一个想到的就是按照顺序,从前到后一个一个进行查找,直到找到为止,若最后都没有,则说明待查找的数据不在数据序列中 顺序查找说明: 优点:实现简单,直接一个一个遍历判断即可 缺点:当数据是有序,并且数据不在数据序列中时,会查询N次才能确定数据不在数据序列中,查询次数较高,效率低. 针对有序的数据序列,可以从中间开始进行比较,因为是有序的,若中间值比目标值小,则目标值一定在前半部分序列或

冒泡排序 int[] arr = {1,7,6,2,8,4}; int temp ; //只需 运行 5次 for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) { //依次比较并排序 for (int j = 0; j < arr.length - i -1; j++) { //如果 第一个数 比 第二数大 则进行判断,否则不进行 if( arr[j] > arr[ j+ 1] ){ //将 大的值 赋给 temp temp = arr[j]; //将 第二

0.数组高级 (1)选择排序 它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的起始位置.以此类推,直到全部待排序的数据元素排完 // 选择排序 /** * asc:升序 desc:降序 * @param arr 要排序的数组 * @param isAsc 是否升序 true:升序 false:降序 */ // 下面是直接交换元素,零一种方法是定义一个最小下角标,如minIndex =

二分查找,代码如下: def binarySearch(l, t): low, high = 0, len(l) - 1 while low < high: 'print low, high' mid = (low + high) / 2 if l[mid] > t: high = mid elif l[mid] < t: low = mid + 1 else: return mid return low if l[low] == t else False 冒泡排序代码如下: def b

下面这个程序是先定义一个整型数组,然后将其中的元素反序赋值,再用冒泡排序进行排序以后用二分查找来查找其中是否有某个数,返回值为-1时表示这个数可能小于这个数组的最小值或大小这个数组的最大值,-2表示这个数比这个数组的最小值大,最大值小,但是数组中不包含这个数,代码如下: package com.jll.sort; public class ErFenSort {    static int[] unsorted;    static int[] sorted; //测试    public st

C语言查找算法之顺序查找.二分查找(折半查找),最近考试要用到,网上也有很多例子,我觉得还是自己写的看得懂一些. 顺序查找 /*顺序查找 顺序查找是在一个已知无(或有序)序队列中找出与给定关键字相同的数的具体位置. 原理是让关键字与队列中的数从最后一个开始(或第一个)逐个比较,直到找出与给定关键字相同的数为止它的缺点是效率低下 */ #include<stdio.h> void main(){ ]={,,,,,,,,,}; int size = sizeof(arr)/sizeof(int);

[问题描述] 生成一个随机数组A[64] ,在数组中查找是否存在某个数num. [答案] #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> //普通查找: int Search(int *p, int n, int num) //找到返回下标,未找到返回-1 { ; i < n; i++) { if (p[i] == num) retur

一.二维数组 多维数组可以看成以数组为元素的数组.可以有二维.三维.甚至更多维数组,但是实际开发中用的非常少.最多到二维数组(我们一般使用容器代替,二维数组用的都很少). [代码示例] import java.util.*; public class Test_0313_01 { public static void main(String[] args) { //1. Java中多维数组的声明和初始化应按从低维到高维的顺序进行 int a1[][]=new int[][4];//非法 //in

2018-10-29 20:16:46 冒泡排序 例子(对数字排序): 假设有这样一组数字:32, 8, 128, 2, 64 现在对其进行冒泡排序(*表示下次比较的开始数字): 32>8? ture: 将32和8调换位置  8, 32*, 128, 2, 64: 32>128? false:保持原位置不动   8, 32, 128*, 2, 64: 128>2 ? true: 将128和2调换位置  8, 32, 2, 128*, 64: 128>64 ? true:将128和6

参考了C语言中折半查找法(二分法)的实现 二分查找算法(C语言实现) 先附上代码 #include<stdio.h> int BinSearch(int arr[],int len,int key) //折半查找法(二分法) { int low=0; //定义初始最小 int high=len-1; //定义初始最大 int mid; //定义中间值 while(low<=high) { mid=(low+high)/2; //找中间值 if(key==arr[mid]) //判断min

目录 C语言程序设计:二分查找(折半查找) 1.什么是二分查找 2.二分查找的优点 3.二分查找的缺点 4.二分查找原理 5.源代码实现 6.后话 C语言程序设计:二分查找(折半查找) 1.什么是二分查找 二班查找又称折半查找,他是一种高效率的查询方法. 2.二分查找的优点 高效,减少查询次数,查找的速度快,平均性能好(貌似 快速排序 也是),非递归实现(我觉得也是优点吧). 3.二分查找的缺点 1)必须采用顺序存储结构. 2)必须按关键字大小有序排列. 说人话就是 数据得是数组,且从大到小 或

基本问题:使用二分查找的方式,对数组内的值进行匹配,如果成功,返回其下标,否则返回 -1.请使用递归和非递归两种方法说明. 非递归代码如下: #include <stdio.h> int binsearch(int arr[], int len, int src) { ,l = , r = len-; idx = (l + r)/; while(src != arr[idx]) { if(src < arr[idx]) { r = idx - ; } else { l = idx + ;

二分法的适用范围为有序数列,这方面很有局限性. #include<stdio.h> //二分查找法 void binary_search(int a[],int start,int mid,int end); int main() { int iLength,istars,i,iTimes,iNumber,n; ]; printf("please enter the length of the array:\n "); scanf("%d",&i

在很多有关数据结构和算法的书籍或文章中,作者往往是介绍完了什么是树后就直入主题的谈什么是二叉树balabala的.但我今天决定不按这个套路来.我个人觉得,一个东西或者说一种技术存在总该有一定的道理,不是能解决某个问题,就是能改善解决某个问题的效率.如果能够先了解到存在的问题以及已存在的解决办法的不足,那么学习新的知识就更容易接受,也更容易理解. 万幸的是,二叉树的讲解是可以按照上述顺序来进行的.那么,今天在我们讨论二叉树之前,我们先来讨论一种情形.一种操作:假设现在有一个数组,数组中的数据按照某

二分查找时间复杂度O(h)=O(log2n),具备非常高的效率,用R处理数据时有时候需要用到二分查找法以便快速定位 Rbisect <- function(lst, value){ low=1 high=length(lst) mid=length(lst)%/%2 if (lst[low]==value) low else if (lst[high]==value) high else{ while (lst[mid] != value) { if (value > lst[mid]){ l