4个回答
展开全部
开始学的是冒泡排序。
冒泡的思想比较简单,就是比较相邻两数的大小。将大的后移动,这样第一次的结果最大的数就在最后了。然后再从第一个数开始比较。接下来就是同样的处理了。
然后就快排比较实用了。快排没必要用一次写一次,可以直接调用函数。
在调用函数的是时候注意比较函数的写法 可以实现多种数据的排序。很适合结构体排序。
思想是将你要排序的东西分成多个相似的模块进行递归处理。
比如:在R[low..high]中任选一个记录作为基准(Pivot),以此基准将当前无序区划分为左、右两个较小的子区间R[low..pivotpos-1)和R[pivotpos+1..high],并使左边子区间中所有记录的关键字均小于等于基准记录(不妨记为pivot)的关键字pivot.key,右边的子区间中所有记录的关键字均大于等于pivot.key,而基准记录pivot则位于正确的位置(pivotpos)上,它无须参加后续的排序。
冒泡的思想比较简单,就是比较相邻两数的大小。将大的后移动,这样第一次的结果最大的数就在最后了。然后再从第一个数开始比较。接下来就是同样的处理了。
然后就快排比较实用了。快排没必要用一次写一次,可以直接调用函数。
在调用函数的是时候注意比较函数的写法 可以实现多种数据的排序。很适合结构体排序。
思想是将你要排序的东西分成多个相似的模块进行递归处理。
比如:在R[low..high]中任选一个记录作为基准(Pivot),以此基准将当前无序区划分为左、右两个较小的子区间R[low..pivotpos-1)和R[pivotpos+1..high],并使左边子区间中所有记录的关键字均小于等于基准记录(不妨记为pivot)的关键字pivot.key,右边的子区间中所有记录的关键字均大于等于pivot.key,而基准记录pivot则位于正确的位置(pivotpos)上,它无须参加后续的排序。
展开全部
折半查找,冒泡查找,二分查找
已赞过
已踩过<
评论
收起
你对这个回答的评价是?
展开全部
很多种,不要在这里问这些问题
已赞过
已踩过<
评论
收起
你对这个回答的评价是?
展开全部
已赞过
已踩过<
评论
收起
你对这个回答的评价是?
推荐律师服务:
若未解决您的问题,请您详细描述您的问题,通过百度律临进行免费专业咨询