c語言常用演算法
❶ c語言冒泡排序法是什麼
冒泡排序法，是C語言常用的排序演算法之一，意思是對一組數字進行從大到小或者從小到大排序的一種演算法。
具體方法是：
相鄰數值兩兩交換。從第一個數值開始，如果相鄰兩個數的排列順序與我們的期望不同，則將兩個數的位置進行交換（對調）；如果其與我們的期望一致，則不用交換。重復這樣的過程，一直到最後沒有數值需要交換，則排序完成。
C語言常見的排序演算法：
1、冒泡排序
基本思想：比較相鄰的兩個數，如果前者比後者大，則進行交換。每一輪排序結束，選出一個未排序中最大的數放到數組後面。
2、快速排序
基本思想:選取一個基準元素，通常為數組最後一個元素（或者第一個元素）。從前向後遍歷數組，當遇到小於基準元素的元素時，把它和左邊第一個大於基準元素的元素進行交換。在利用分治策略從已經分好的兩組中分別進行以上步驟，直到排序完成。
3、直接插入排序
基本思想：和交換排序不同的是它不用進行交換操作，而是用一個臨時變數存儲當前值。當前面的元素比後面大時，先把後面的元素存入臨時變數，前面元素的值放到後面元素位置，再到最後把其值插入到合適的數組位置。
4、直接選擇排序
基本思想：依次選出數組最小的數放到數組的前面。首先從數組的第二個元素開始往後遍歷，找出最小的數放到第一個位置。再從剩下數組中找出最小的數放到第二個位置。以此類推，直到數組有序。
以上內容參考 網路-排序演算法、網路-c語言冒泡排序
❷ c語言（高分）
1.相對於遞歸演算法,遞推演算法免除了數據進出棧的過程，也就是說,不需要函數不斷的向邊界值靠攏,而直接從邊界出發,直到求出函數值.
比如階乘函數：f(n)=n*f(n-1)
在f(3)的運算過程中,遞歸的數據流動過程如下:
f(3){f(i)=f(i-1)*i}-->f(2)-->f(1)-->f(0){f(0)=1}-->f(1)-->f(2)--f(3){f(3)=6}
而遞推如下:
f(0)-->f(1)-->f(2)-->f(3)
由此可見,遞推的效率要高一些,在可能的情況下應盡量使用遞推.但是遞歸作為比較基礎的演算法,它的作用不能忽視.所以,在把握這兩種演算法的時候應該特別注意.
2.所謂排序，就是使一串記錄，按照其中的某個或某些關鍵字的大小，遞增或遞減的排列起來的操作。
分類
在計算機科學所使用的排序演算法通常被分類為：
計算的復雜度（最差、平均、和最好表現），依據串列（list）的大小（n）。一般而言，好的表現是O。(n log n)，且壞的行為是Ω(n2)。對於一個排序理想的表現是O(n)。僅使用一個抽象關鍵比較運算的排序演算法總平均上總是至少需要Ω(n log n)。
記憶體使用量（以及其他電腦資源的使用）
穩定度：穩定排序演算法會依照相等的關鍵（換言之就是值）維持紀錄的相對次序。也就是一個排序演算法是穩定的，就是當有兩個有相等關鍵的紀錄R和S，且在原本的串列中R出現在S之前，在排序過的串列中R也將會是在S之前。
一般的方法：插入、交換、選擇、合並等等。交換排序包含冒泡排序（bubble sort）和快速排序（quicksort）。選擇排序包含shaker排序和堆排序（heapsort）。
當相等的元素是無法分辨的，比如像是整數，穩定度並不是一個問題。然而，假設以下的數對將要以他們的第一個數字來排序。
(4, 1) (3, 1) (3, 7) (5, 6)
在這個狀況下，有可能產生兩種不同的結果，一個是依照相等的鍵值維持相對的次序，而另外一個則沒有：
(3, 1) (3, 7) (4, 1) (5, 6) (維持次序)
(3, 7) (3, 1) (4, 1) (5, 6) (次序被改變)
不穩定排序演算法可能會在相等的鍵值中改變紀錄的相對次序，但是穩定排序演算法從來不會如此。不穩定排序演算法可以被特別地時作為穩定。作這件事情的一個方式是人工擴充鍵值的比較，如此在其他方面相同鍵值的兩個物件間之比較，就會被決定使用在原先資料次序中的條目，當作一個同分決賽。然而，要記住這種次序通常牽涉到額外的空間負擔。
排列演算法列表
在這個表格中，n是要被排序的紀錄數量以及k是不同鍵值的數量。
穩定的
冒泡排序（bubble sort） — O(n2)
雞尾酒排序 (Cocktail sort, 雙向的冒泡排序) — O(n2)
插入排序 （insertion sort）— O(n2)
桶排序 （bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 額外 記憶體
計數排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 額外 記憶體
歸並排序 （merge sort）— O(n log n); 需要 O(n) 額外記憶體
原地歸並排序 — O(n2)
二叉樹排序 （Binary tree sort） — O(n log n); 需要 O(n) 額外記憶體
鴿巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 額外記憶體
基數排序 （radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 額外記憶體
Gnome sort — O(n2)
Library sort — O(n log n) with high probability, 需要 (1+ε)n 額外記憶體
不穩定
選擇排序 （selection sort）— O(n2)
希爾排序 （shell sort）— O(n log n) 如果使用最佳的現在版本
Comb sort — O(n log n)
堆排序 （heapsort）— O(n log n)
Smoothsort — O(n log n)
快速排序 （quicksort）— O(n log n) 期望時間, O(n2) 最壞情況; 對於大的、亂數串列一般相信是最快的已知排序
Introsort — O(n log n)
Patience sorting — O(n log n + k) 最外情況時間, 需要 額外的 O(n + k) 空間, 也需要找到最長的遞增子序列（longest increasing subsequence）
不實用的排序演算法
Bogo排序 — O(n × n!) 期望時間, 無窮的最壞情況。
Stupid sort — O(n3); 遞回版本需要 O(n2) 額外記憶體
Bead sort — O(n) or O(√n), 但需要特別的硬體
Pancake sorting — O(n), 但需要特別的硬體
排序的演算法
排序的演算法有很多，對空間的要求及其時間效率也不盡相同。下面列出了一些常見的排序演算法。這裡面插入排序和冒泡排序又被稱作簡單排序，他們對空間的要求不高，但是時間效率卻不穩定；而後面三種排序相對於簡單排序對空間的要求稍高一點，但時間效率卻能穩定在很高的水平。基數排序是針對關鍵字在一個較小范圍內的排序演算法。
插入排序
冒泡排序
選擇排序
快速排序
堆排序
歸並排序
基數排序
希爾排序
插入排序
插入排序是這樣實現的：
首先新建一個空列表，用於保存已排序的有序數列（我們稱之為"有序列表"）。
從原數列中取出一個數，將其插入"有序列表"中，使其仍舊保持有序狀態。
重復2號步驟，直至原數列為空。
插入排序的平均時間復雜度為平方級的，效率不高，但是容易實現。它藉助了"逐步擴大成果"的思想，使有序列表的長度逐漸增加，直至其長度等於原列表的長度。
冒泡排序
冒泡排序是這樣實現的：
首先將所有待排序的數字放入工作列表中。
從列表的第一個數字到倒數第二個數字，逐個檢查：若某一位上的數字大於他的下一位，則將它與它的下一位交換。
重復2號步驟，直至再也不能交換。
冒泡排序的平均時間復雜度與插入排序相同，也是平方級的，但也是非常容易實現的演算法。
選擇排序
選擇排序是這樣實現的：
設數組內存放了n個待排數字，數組下標從1開始，到n結束。
i=1
從數組的第i個元素開始到第n個元素，尋找最小的元素。
將上一步找到的最小元素和第i位元素交換。
如果i=n－1演算法結束，否則回到第3步
選擇排序的平均時間復雜度也是O(n²)的。
快速排序
現在開始，我們要接觸高效排序演算法了。實踐證明，快速排序是所有排序演算法中最高效的一種。它採用了分治的思想：先保證列表的前半部分都小於後半部分，然後分別對前半部分和後半部分排序，這樣整個列表就有序了。這是一種先進的思想，也是它高效的原因。因為在排序演算法中，演算法的高效與否與列表中數字間的比較次數有直接的關系，而"保證列表的前半部分都小於後半部分"就使得前半部分的任何一個數從此以後都不再跟後半部分的數進行比較了，大大減少了數字間不必要的比較。但查找數據得另當別論了。
堆排序
堆排序與前面的演算法都不同，它是這樣的：
首先新建一個空列表，作用與插入排序中的"有序列表"相同。
找到數列中最大的數字，將其加在"有序列表"的末尾，並將其從原數列中刪除。
重復2號步驟，直至原數列為空。
堆排序的平均時間復雜度為nlogn,效率高（因為有堆這種數據結構以及它奇妙的特徵，使得"找到數列中最大的數字"這樣的操作只需要O(1)的時間復雜度，維護需要logn的時間復雜度），但是實現相對復雜（可以說是這里7種演算法中比較難實現的）。
看起來似乎堆排序與插入排序有些相像，但他們其實是本質不同的演算法。至少，他們的時間復雜度差了一個數量級，一個是平方級的，一個是對數級的。
平均時間復雜度
插入排序 O(n2)
冒泡排序 O(n2)
選擇排序 O(n2)
快速排序 O(n log n)
堆排序 O(n log n)
歸並排序 O(n log n)
基數排序 O(n)
希爾排序 O(n1.25)
3.索引查找是在索引表和主表(即線性表的索引存儲結構)上進行的查找。索引查找的過程是：首先根據給定的索引值K1，在索引表上查找出索引值等於KI的索引項，以確定對應予表在主表中的開始位置和長度，然後再根據給定的關鍵字K2，茬對應的子表中查找出關鍵字等於K2的元素(結點)。對索引表或子表進行查找時，若表是順序存儲的有序表，則既可進行順序查找，也可進行二分查找，否則只能進行順序查找。
設數組A是具有mainlist類型的一個主表，數組B是具有inde)dist類型的在主表A 上建立的一個索引表，m為索引表B的實際長度，即所含的索引項的個數，KI和K2分別為給定待查找的索引值和關鍵字(當然它們的類型應分別為索引表中索引值域的類型和主表中關鍵字域在索引存儲中，不僅便於查找單個元素，而且更便於查找一個子表中的全部元素。當需要對一個子袁中的全部元素依次處理時，只要從索引表中查找出該子表的開始位
置即可。由此開始位置可以依次取出該子表中的每一個元素，所以整個查找過程的時間復雜度為，若不是採用索引存儲，而是採用順序存儲，即使把它組織成有序表而進行二分查找時，索引查找一個子表中的所有元素與二分查找一個子表中的所有元素相比。
若在主表中的每個子表後都預留有空閑位置，則索引存儲也便於進行插入和刪除運算，因為其運算過程只涉及到索引表和相應的子表，只需要對相應子表中的元素進行比較和移動，與其它任何子表無關，不像順序表那樣需涉及到整個表中的所有元素，即牽一發而動全身。
在線性表的索引存儲結構上進行插入和刪除運算的演算法，也同查找演算法類似，其過程為：首先根據待插入或刪除元素的某個域(假定子表就是按照此域的值劃分的)的值查找索引表，確定出對應的子表，然後再根據待插入或刪除元素的關鍵字，在該子表中做插入或刪除元素的操作。因為每個子表不是順序存儲，就是鏈接存儲，所以對它們做插入或刪除操作都是很簡單的。
4.插入法排序
#define N 10
#include"stdio.h"
main()
{ int i,j,k,t,a[N];
clrscr();
printf("Please input %d numbers:\n",N);
for(i=0;i<N;i++)
scanf("%d",&a[i]);
for(i=1;i<N;i++)
{
for(j=0;j<i;j++)
{if(a[j]>a[i])
{t=a[i];
for(k=i;k>=j;k--)
a[k]=a[k-1];
a[j]=t;
}
}
}
printf("small to big order:\n");
for(i=0;i<N;i++)
printf("%-2d",a[i]);
printf("\n");
getch();
}
❸ c語言的兩種排序
1、選擇排序法
要求輸入10個整數，從大到小排序輸出
輸入：2 0 3 -4 8 9 5 1 7 6
輸出：9 8 7 6 5 3 2 1 0 -4
代碼：
#include<stdio.h>
int main(int argc,const char*argv[]){
int num[10],i,j,k,l,temp;
//用一個數組保存輸入的數據
for(i=0;i<=9;i++)
{
scanf("%d",&num<i>);
}
//用兩個for嵌套循環來進行數據大小比較進行排序
for(j=0;j<9;j++)
{
for(k=j+1;k<=9;k++)
{
if(num[j]<num[k])//num[j]<num[k]
{
temp=num[j];
num[j]=num[k];
num[k]=temp;
}
}
}
//用一個for循環來輸出數組中排序好的數據
for(l=0;l<=9;l++)
{
printf("%d",num[l]);
}
return 0;
}
2、冒泡排序法
要求輸入10個整數，從大到小排序輸出
輸入：2 0 3-4 8 9 5 1 7 6
輸出：9 8 7 6 5 3 2 1 0-4
代碼：
#include<stdio.h>
int main(int argc,const char*argv[]){
//用一個數組來存數據
int num[10],i,j,k,l,temp;
//用for來把數據一個一個讀取進來
for(i=0;i<=9;i++)
{
scanf("%d",&num<i>);
}
//用兩次層for循環來比較數據，進行冒泡
for(j=0;j<9;j++)
{
for(k=0;k<9-j;k++)
{
if(num[k]<num[k+1])//num[k]<num[k+1]
{
temp=num[k];
num[k]=num[k+1];
num[k+1]=temp;
}
}
}
//用一個for循環來輸出數組中排序好的數據
for(l=0;l<=9;l++)
{
printf("%d",num[l]);
}
return 0;
}
(3)c語言常用演算法擴展閱讀：
return 0代表程序正常退出。return是C++預定義的語句，它提供了終止函數執行的一種方式。當return語句提供了一個值時，這個值就成為函數的返回值。
return語句用來結束循環，或返回一個函數的值。
1、return 0，說明程序正常退出，返回到主程序繼續往下執行。
2、return 1，說明程序異常退出，返回主調函數來處理，繼續往下執行。return 0或return 1對程序執行的順序沒有影響，只是大家習慣於使用return(0)退出子程序而已。
❹ c語言常用演算法有哪些
0） 窮舉法
窮舉法簡單粗暴，沒有什麼問題是搞不定的，只要你肯花時間。同時對於小數據量，窮舉法就是最優秀的演算法。就像太祖長拳，簡單，人人都能會，能解決問題，但是與真正的高手過招，就頹了。
1） 貪婪演算法
貪婪演算法可以獲取到問題的局部最優解，不一定能獲取到全局最優解，同時獲取最優解的好壞要看貪婪策略的選擇。特點就是簡單，能獲取到局部最優解。就像打狗棍法，同一套棍法，洪七公和魯有腳的水平就差太多了，因此同樣是貪婪演算法，不同的貪婪策略會導致得到差異非常大的結果。
2） 動態規劃演算法
當最優化問題具有重復子問題和最優子結構的時候，就是動態規劃出場的時候了。動態規劃演算法的核心就是提供了一個memory來緩存重復子問題的結果，避免了遞歸的過程中的大量的重復計算。動態規劃演算法的難點在於怎麼將問題轉化為能夠利用動態規劃演算法來解決。當重復子問題的數目比較小時，動態規劃的效果也會很差。如果問題存在大量的重復子問題的話，那麼動態規劃對於效率的提高是非常恐怖的。就像斗轉星移武功，對手強它也會比較強，對手若，他也會比較弱。
3）分治演算法
分治演算法的邏輯更簡單了，就是一個詞，分而治之。分治演算法就是把一個大的問題分為若干個子問題，然後在子問題繼續向下分，一直到base cases，通過base cases的解決，一步步向上，最終解決最初的大問題。分治演算法是遞歸的典型應用。
4） 回溯演算法
回溯演算法是深度優先策略的典型應用，回溯演算法就是沿著一條路向下走，如果此路不同了，則回溯到上一個
分岔路，在選一條路走，一直這樣遞歸下去，直到遍歷萬所有的路徑。八皇後問題是回溯演算法的一個經典問題，還有一個經典的應用場景就是迷宮問題。
5） 分支限界演算法
回溯演算法是深度優先，那麼分支限界法就是廣度優先的一個經典的例子。回溯法一般來說是遍歷整個解空間，獲取問題的所有解，而分支限界法則是獲取一個解（一般來說要獲取最優解）。