I'm a rookie in data structures .今天上机实习了一下排序着一章向大家汇报。(drmao)

drmao 2003-10-27 09:01:03
//-----------DATA STRUCTURES-------//
//----------2003 10 26 ------------//
//==========BY DRMAO in ChangSha city---------------//
#include <iostream.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define KeyType int
#define InfoType char
#define MAXSIZE 24
#define Status int
typedef struct {
KeyType key;
InfoType info;
}RedType;
typedef struct{
RedType r[MAXSIZE+1];
int length;
}SqList;
/////////////////////////////////
Status Exchange(RedType &a,RedType &b){ //交换两个redType
RedType exchange; exchange=a; a=b; b=exchange; return 1;
}////////////////////////////////////////////////////////////////
Status InitSqList(SqList &A){int i=1;KeyType input;
for(;i<=MAXSIZE;++i){ cin>>input;
if(input) A.r[i].key=input; else break;
}A.length=i-1;
return 1;//初始化SqList
}////////////////////////////////////////////////////////////////
Status PrintSqList(SqList &A){int i=1; cout<<"\n"; for(;i<=A.length;++i) cout<<A.r[i].key<<" ";return 1;
}/////////////////////////////////////////////////
Status HeapAdjust(SqList &A,int i,int j){
int t; RedType temp=A.r[i],rs=A.r[i];
for(t=2*i;t<=j;t*=2){if(t<j&&(A.r[t].key<A.r[t+1].key)) ++t;
if(temp.key>=A.r[t].key)break;
else {A.r[i]=A.r[t]; i=t;}
}A.r[i]=rs;
return 1;///堆排序构造大顶堆
}///////////////////////////////////////
Status HeapSort(SqList &HS){
int i,len=HS.length/2; //RedType exchange;
for(i=len;i>0;--i) HeapAdjust(HS,i,HS.length);
for(i=HS.length;i>1;--i){
Exchange(HS.r[1],HS.r[i]);
HeapAdjust(HS,1,i-1);
} return 1;
}//////////////////////////////////
Status Partition(SqList &QS,int low,int high){ KeyType pivot;
QS.r[0]=QS.r[low]; pivot=QS.r[0].key;
while(low<high){
while((low<high)&&( pivot<=QS.r[high].key )) --high;
QS.r[low]=QS.r[high];
while((low<high)&&( pivot>=QS.r[low].key )) ++low;
QS.r[high]=QS.r[low];
}
QS.r[low]=QS.r[0]; PrintSqList(QS);
return low;
}//////////////////////////////////////////////
Status QSort(SqList &QS,int low,int high){//RedType temp,pivot=QS.r[low];
int i;
if(low<high){
i=Partition(QS,low,high);
QSort(QS,low,i-1); QSort(QS,i+1,high);
} return 1;
}///////////////////////////////////////QSort
Status QuickSort(SqList &QS){QSort(QS,1,QS.length);
return 1;
}///////////////////////////////////////////////////////
Status InsertSort(SqList &IS){ int i=2,j;
for(;i<=IS.length;++i){
if(IS.r[i].key<IS.r[i-1].key){ IS.r[0]=IS.r[i];
for(j=i-1;IS.r[j].key>IS.r[0].key;--j) IS.r[j+1]=IS.r[j];
IS.r[j+1]=IS.r[0]; } //end if;
} return 1;//直接插入排序。
}////////////////////////////////////////

int main(){SqList HS;
InitSqList(HS);PrintSqList(HS);
InsertSort(HS);PrintSqList(HS);

return 1;
}
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CD2006 2003-11-02
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阁下只用了一种排序algorithm, 那 QuickSort,HeapSort怎么不测试呢?

另外,function之间不要用/////////////////////////隔开,可用

//---------------------------------//, 是不是更清爽一点?



jwd_1_cool 2003-10-28
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恩?
canjian 2003-10-27
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不错
zhouqingyuan 2003-10-27
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下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/28492da20c79 依据所提供的文件资料,本资源将系统地探讨FPGA(即现场可编程门阵列)的核心概念、其在视频图像技术领域的入门及进阶知识要点,以及图像处理算法的实现方法。此外,还将对VIPBoardBig这一特定FPGA开发板的详细资料和使用途径进行深入剖析。 FPGA的入门与进阶学习主要涉及以下核心内容: 1. FPGA的基础概念:FPGA是一种能够通过编程进行配置的集成电路,主要目的是达成硬件逻辑的可重构特性。该类芯片由大量的可配置逻辑模块(CLB)、输入输出模块(IOB)以及可编程互连资源共同构成。 2. FPGA开发板与相关套件:FPGA开发板是一种用于FPGA芯片学习和测试的硬件平台,通常配备有基础的外设设备,例如LED指示灯、按键开关、LCD显示屏、串口通信接口等。套件则通常包含硬件板卡、技术文档、相关资源,以及可能的软件工具和示例代码集。VIPBoardBig即为本教程选用的FPGA开发板,拥有特定的硬件配置和功能特性。 3. FPGA的开发流程:FPGA开发一般涉及硬件描述语言(HDL)的设计与仿真阶段,常用语言为Verilog或VHDL。随后,借助综合工具将设计蓝图转化为FPGA内部的逻辑网络,最终通过编程设备将配置文件传输至FPGA芯片中,从而实现设计的预期功能。 4. 外设开发与设计工作:涵盖LED显示控制、键盘驱动、LCD显示驱动、UART串口设计等基础外设的开发任务。这部分知识将引导学习者掌握如何在FPGA平台上管理和运用这些基础外设。 5. VGA驱动显示与字符显示测试:VGA(Video Graphics Array)是一种视频传输接口标准,能够支持640x480...
内容概要:本文系统阐述了企业在搭建官方知识库后如何通过“7步锚定法”实现GEO(生成式引擎优化)的落地,重点在于从知识库走向内容矩阵的战略升级。文章指出知识库仅为起点,真正的核心是让大模型“信任并推荐”企业内容。为此提出“一个主战场+多个品牌布局”的策略,强调需根据行业特性选择高商业流量的大模型(如豆包、文心一言、通义千问等),而非工具性模型(如ChatGPT、Claude)。通过业务场景画像、大模型流量测绘、采信逻辑拆解、内容架构设计、语义关键词埋点、信源建设与效果迭代七步法,构建高质量、高可信度的内容体系,并警惕“全模型覆盖、内容堆砌、一套内容通用、忽视第三方平台”四大误区。最终指出GEO本质是一场认知战,比拼的是对大模型逻辑与客户需求的理解深度及长期主义投入。; 适合人群:已完成官方知识库搭建、希望提升AI引用率与获客效率的企业市场负责人、品牌运营、数字营销从业者及SEO/GEO优化相关人员。; 使用场景及目标:①指导企业科学选择主攻大模型并制定差异化内容策略;②构建符合大模型采信逻辑的高质量内容矩阵;③避免常见GEO落地误区,提升AI搜索下的品牌曝光与转化效果;④建立可持续优化的数据反馈闭环。; 阅读建议:建议结合自身行业特征与客户决策路径,逐步实践“7步法”,优先聚焦单一主战场打透,注重内容质量与第三方权威信源建设,坚持3-6个月持续投入以观察真实效果。

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