0) { find(arr,key,N); //调用折半查找函数 printf(\"\\n请输入要查询的数字(-,输入小于等于零的数字退出验证程序):\"); scanf(\"%d\输入KEY } }6、折半查找-运行结果
输入一个数值为1至15的有序一维数据,查询2,7,8的结果的截屏。
Page 3 of 8
数据结构协同上机实验
第三组
7、折半查找-时间性能
折半算法的时间复杂度O(N)≤log2n,即每经过一次比较,查找范围就缩小一半。经log2n 次计较可以完成查找过程。 四、折半查找-小结
折半查找是一种高效的查找方法。它可以明显减少比较次数,提高查找效率,而且程序实现也较为简单。但是,折半查找的先决条件是查找表中的数据元素必须有序,而对所有数据元素按大小排序是非常费时的操作,因而,还需撑握更高效的排序与查询方法。
Page 4 of 8
数据结构协同上机实验
第三组
协同作业试验四-直方图
2008年11月
一、实验要求-直方图
1. 关键码的数据类型是整型,且用数组存储; 2. 求出每个关键码在数组中出现的次数; 3. 输出直方图。 二、实验流程-直方图
初始化 输入数据是否为1~5整数是否满足个数统计出现次数输出结果三、算法思想-直方图
1. 建立一个与关键码个数相同的数组,数组元素为一个结构体,包含关键码及频率累加计数器。利用数组下标与关键码的对应关系(本例中,数组下标对应关键码减1),把输入的需统计关键码对应到相应的数组元素,并对该元素中的频率累加器进行计数,统计其出现频率。
Page 5 of 8
数据结构协同上机实验
第三组
2. 使用冒泡排序法,对数组以频率数为序进行降序排列,输出整个数组内容,使用此算法能非常简洁的表示直方图。 四、算法说明-直方图
说明:使用结构体,是为了确保排序时关键码与频率之间的对应关系,可以以少量空量换取较简洁的程序设计与时间性能。 五、算法设计概要-直方图
➢ data 自定义结构,用于存放关键码及关键码出现的次数 ➢ data.datanumber ➢ data.datatimes ➢ number ➢ t ➢ i ➢ j ➢ key 六、步骤
1) 初始化直方图结构,定义每个关键码,初始化关键码频率累加计数器为0 2) 循环接受关键码,并且根据输入的关键码找到相对应的元素, 对关键码频率累加计数器累加计数 3) 对直方图中进行排序,排序规则根据关键码出现的频率降序 4) 输出直方图 七、时间性能-直方图
本程序中,使用了冒泡算法对数组进行了排序,这也是本程序中最大的时间复杂度,所以本程序与冒泡排序算法的时间复杂度一致为O(n^2 )。
关键码
关键码出现的次数 直方图结构数组
临时结构体,用于排序交换的临时变量 循环变量 循环变量
关键码,对应直方图结构数组下标
Page 6 of 8
数据结构协同上机实验
第三组
八、运行结果-直方图
九、直方图――程序代码
// 直方图
#include \"stdafx.h\" #include \"stdio.h\"
#define N 10 //输入次数10次 #define R 5 //统计数字1-5 struct data { int datanumber; //存放预定数据(1-5) 如果仅用数组,无法解决排序后,被统计数与频率的对应关系 int datatimes; //存放出现次数 };
void main() { struct data number[R],t; int key=0,j,i; for(i=0;iPage 7 of 8数据结构协同上机实验
第三组
while(i5) { printf(\"输入数据有误,请重新输入\\n\"); continue; } number[key-1].datatimes++; i++; } for(i=0;ii;j--) { if(number[j-1].datatimesprintf(\"%8d %8d\\n\ }十、小结-直方图
本实验,我们小组采用了一维结构数组,比较好的解决了关键码与频率在排序后,无法对应的问题。如果采用一维数组,关键码由数组下标承担,数组元素表示频率,这样,排完序后,关键码与频率完全对不上号,频率高的永远是1,所以无法采用;如果采用二维数组,空间与时间复杂度都会增加,解决方法也会更复杂些。一维结构数组较好地解决了该问题,在牺牲极有限空间的情况下,换取了简洁的程序设计与比较好的时间性能。
附:《数据结构》协同作业第三组组员表(略)
Page 8 of 8