同序對演算法

A. 同序對是什麼意思

如果個案A符合（Xi，Yi）,個案B符合（Xj，Yj）,且Xi>Xj，Yi>Yj，則稱個案A與個案B構成同序對。 可見，同序對只要求X變化與Y變化方向相同，並沒有要求變化量要相等。

是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度，是研究隨機變數之間的相關關系的一種統計方法。
例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系。

B. 異序對和同序對是什麼意思

就是說異序對在兩變數上的排序不一致

C. 幾種排序演算法的比較

一、八大排序演算法的總體比較

4.3、堆的插入：

每次插入都是將新數據放在數組最後。可以發現從這個新數據的父結點到根結點必然為一個有序的數列，然後將這個新數據插入到這個有序數據中

（1）用大根堆排序的基本思想

先將初始數組建成一個大根堆，此對為初始的無序區；

再將最大的元素和無序區的最後一個記錄交換，由此得到新的無序區和有序區，且滿足<=的值；

由於交換後新的根可能違反堆性質，故將當前無序區調整為堆。然後再次將其中最大的元素和該區間的最後一個記錄交換，由此得到新的無序區和有序區，且仍滿足關系的值<=的值，同樣要將其調整為堆；

..........

直到無序區只有一個元素為止；

4.4：應用

尋找M個數中的前K個最小的數並保持有序；

時間復雜度：O(K)[創建K個元素最大堆的時間復雜度] +（M-K）*log(K)[對剩餘M-K個數據進行比較並每次對最大堆進行從新最大堆化]

5.希爾排序

（1）基本思想

先將整個待排序元素序列分割成若乾子序列（由相隔某個「增量」的元素組成的）分別進行直接插入排序，然後依次縮減增量再進行排序，待整個序列中的元素基本有序（增量足夠小）時，再對全體元素進行一次直接插入排序（因為直接插入排序在元素基本有序的情況下，效率很高）；

（2）適用場景

比較在希爾排序中是最主要的操作，而不是交換。用已知最好的步長序列的希爾排序比直接插入排序要快，甚至在小數組中比快速排序和堆排序還快，但在涉及大量數據時希爾排序還是不如快排；

6.歸並排序

（1）基本思想

首先將初始序列的n個記錄看成是n個有序的子序列，每個子序列的長度為1，然後兩兩歸並，得到n/2個長度為2的有序子序列，在此基礎上，再對長度為2的有序子序列進行兩兩歸並，得到若干個長度為4的有序子序列，以此類推，直到得到一個長度為n的有序序列為止；

（2）適用場景

若n較大，並且要求排序穩定，則可以選擇歸並排序；

7.簡單選擇排序

（1）基本思想

第一趟：從第一個記錄開始，將後面n-1個記錄進行比較，找到其中最小的記錄和第一個記錄進行交換；

第二趟：從第二個記錄開始，將後面n-2個記錄進行比較，找到其中最小的記錄和第2個記錄進行交換；

...........

第i趟：從第i個記錄開始，將後面n-i個記錄進行比較，找到其中最小的記錄和第i個記錄進行交換；

以此類推，經過n-1趟比較，將n-1個記錄排到位，剩下一個最大記錄直接排在最後；

D. 誰能給我幾種排序的具體演算法（直接插入，折半插入，冒泡，簡單選擇，快速，堆，歸並排序）

直接插入排序
說明：逐個將後一個數加到前面的排好的序中。在直接插入排序過程中，對其中一個記錄的插入排序稱為一次

排序；直接插入排序是從第二個記錄開始進行的，因此，長度為n的記錄序列需要進行n-1次排序才能完成整個

序列的排序。時間復雜度為O(n2)。
void InsertSort(elemtype x[],int n)
/*用直接插入法對x[0]-x[n-1]排序*/
{
int i,j;
elemtype s;
for(i=0;i<n-1;i++)
{
s=x[i+1];
j=i;
while(j>-1&&s.key<x[j].key)
{
x[j+1]=x[j];
j--;
}
x[j+1]=s;
}
}

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
希爾排序
說明：希爾排序又稱縮小增量排序，增量di可以有各種不同的取法，但最後一次排序時的增量必須為1，最簡

單可取di+1=di/2（取小）。時間復雜度為O(n(log2n)2)。

void ShellSort(elemtype x[],int n,intd[],int Number)
/*用希爾排序法對記錄x[0]-x[n-1]排序，d為增量值數組*/
/*Number為增量值個數，各組內採用直接插入法排序*/
{
int i,j,k,m,Span;
elemtype s;
for(m=0;m<Number;m++)
{
Span=d[m];
for(k=0;k<Span;k++)
{
for(i=k;i<n-1;i+=Span)/*這個for之後的是「組內採用直接插入法排序」*/
{
s=x[i+Span];
j=i;
while(j>-1&&s.key<x[j].key)
{
x[j+Span]=x[j];
j-=Span;
}
x[j+Span]=s;
}
}
}
}

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
直接選擇排序
說明：每次將後面的最小的找出來插入前面的已排好的序中。同理，具有n個記錄的序列要做n-1次排序。
時間復雜度為O(n2)。
void SelectSort(elemtype x[],int n)
/*用直接選擇排序法對x[0]-x[n-1]排序*/
{
int i,j,Small;
elemtype Temp;
for(i=0;i<n-1;i++)
{
Small=i;
for(j=i+1;j<n;j++)
if(x[j].key<x[Small].key)
Small=j;

if(Small!=i)
{
Temp=x[i];
x[i]=x[Small];
x[Small]=Temp;
}
}
}

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
冒泡排序
說明：兩個兩個比較，將大的往後移。通過第一次冒泡排序，使得待排序的n個記錄中關鍵字最大的記錄排到

了序列的最後一個位置上。然後對序列中前n-1個記錄進行第二次冒泡排序。。。對於n個記錄的序列，共需進

行n次冒泡排序。時間復雜度為O(n2)。

void BubbleSort(elemtype x[],int n)
/*用冒泡排序法對x[0]-x[n-1]排序*/
{
int i,j,flag=1;
elemtype Temp;
for(i=1;i<n&&flag==1;i++)
{
flag=0;
for(j=0;j<n-i;j++)
{
if(x[j].key>x[j+1].key)
{
flag=1;
Temp=x[j];
x[j]=x[j+1];
x[j+1]=Temp;
}
}
}
}

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
快速排序
說明：又叫分區交換排序，是對冒泡排序方法的一種改進。時間復雜度為O(nlog2n)。

void QuickSort(elemtype x[],int low,int high)
/*用遞歸方法對記錄x[0]-x[n-1]進行快速排序*/
{
int i,j;
elemtype Temp;

i=low;
j=high;
Temp=x[low];

while(i<j)
{
/*在序列的右端掃描*/
while(i<j&&Temp.key<=x[j].key)j--;
if(i<j)
{
x[i]=x[j];
i++;
}

/*在序列的左端掃描*/
while(i<j&&x[i].key<Temp.key)i++;
if(i<j)
{
x[j]=x[i];
j--;
}
}
x[i]=Temp;

/*對子序列進行快速排序*/
if(low<i-1)QuickSort(x,low,i-1);
if(j+1<high)QuickSort(x,j+1,high);
}

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
歸並排序
說明：所謂歸並排序就是將兩個或兩個以上的有序數據序列合並成一個有序數據序列的過程。
時間復雜度為O(nlog2n)。

void merge(r,l,m,h,r1,r2)/*r[l,m]及r[m+1,h]分別有序，歸並後置於r2中*/
sqlist r,r2;
int l,m,h;
{
int i,j,k;
k=l;/*k是r2的指示器，i、j分別為s1、s2的指示器*/
i=l;
j=m+1;

while(i<=m&&j<=h)
{
if(r[i].key<=r[j].key)
{
r2[k]=r[i];
i++;
}
else
{
r2[k]=r[j];
j++;
}
k++;
}
if(i>m) /*s1結束*/
while(j<=h)
{
r2[k]=r[j];
j++;k++;
}
else
while(i<=m)
{
r2[k]=r[i];
i++;k++;
}
}

E. 排序演算法有多少種

排序(Sorting) 是計算機程序設計中的一種重要操作，它的功能是將一個數據元素（或記錄）的任意序列，重新排列成一個關鍵字有序的序列。
排序就是把集合中的元素按照一定的次序排序在一起。一般來說有升序排列和降序排列2種排序，在演算法中有8中基本排序：
(1)冒泡排序；
(2)選擇排序；
(3)插入排序；
(4)希爾排序；
(5)歸並排序；
(6)快速排序；
(7)基數排序；
(8)堆排序；
(9)計數排序；
(10)桶排序。
插入排序
插入排序演算法是基於某序列已經有序排列的情況下，通過一次插入一個元素的方式按照原有排序方式增加元素。這種比較是從該有序序列的最末端開始執行，即要插入序列中的元素最先和有序序列中最大的元素比較，若其大於該最大元素，則可直接插入最大元素的後面即可，否則再向前一位比較查找直至找到應該插入的位置為止。插入排序的基本思想是，每次將1個待排序的記錄按其關鍵字大小插入到前面已經排好序的子序列中，尋找最適當的位置，直至全部記錄插入完畢。執行過程中，若遇到和插入元素相等的位置，則將要插人的元素放在該相等元素的後面，因此插入該元素後並未改變原序列的前後順序。我們認為插入排序也是一種穩定的排序方法。插入排序分直接插入排序、折半插入排序和希爾排序3類。
冒泡排序
冒泡排序演算法是把較小的元素往前調或者把較大的元素往後調。這種方法主要是通過對相鄰兩個元素進行大小的比較，根據比較結果和演算法規則對該二元素的位置進行交換，這樣逐個依次進行比較和交換，就能達到排序目的。冒泡排序的基本思想是，首先將第1個和第2個記錄的關鍵字比較大小，如果是逆序的，就將這兩個記錄進行交換，再對第2個和第3個記錄的關鍵字進行比較，依次類推，重復進行上述計算，直至完成第(n一1)個和第n個記錄的關鍵字之間的比較，此後，再按照上述過程進行第2次、第3次排序，直至整個序列有序為止。排序過程中要特別注意的是，當相鄰兩個元素大小一致時，這一步操作就不需要交換位置，因此也說明冒泡排序是一種嚴格的穩定排序演算法，它不改變序列中相同元素之間的相對位置關系。
選擇排序
選擇排序演算法的基本思路是為每一個位置選擇當前最小的元素。選擇排序的基本思想是，基於直接選擇排序和堆排序這兩種基本的簡單排序方法。首先從第1個位置開始對全部元素進行選擇，選出全部元素中最小的給該位置，再對第2個位置進行選擇，在剩餘元素中選擇最小的給該位置即可；以此類推，重復進行「最小元素」的選擇，直至完成第(n-1)個位置的元素選擇，則第n個位置就只剩唯一的最大元素，此時不需再進行選擇。使用這種排序時，要注意其中一個不同於冒泡法的細節。舉例說明：序列58539．我們知道第一遍選擇第1個元素「5」會和元素「3」交換，那麼原序列中的兩個相同元素「5」之間的前後相對順序就發生了改變。因此，我們說選擇排序不是穩定的排序演算法，它在計算過程中會破壞穩定性。
快速排序
快速排序的基本思想是:通過一趟排序演算法把所需要排序的序列的元素分割成兩大塊，其中，一部分的元素都要小於或等於另外一部分的序列元素，然後仍根據該種方法對劃分後的這兩塊序列的元素分別再次實行快速排序演算法，排序實現的整個過程可以是遞歸的來進行調用，最終能夠實現將所需排序的無序序列元素變為一個有序的序列。
歸並排序
歸並排序演算法就是把序列遞歸劃分成為一個個短序列，以其中只有1個元素的直接序列或者只有2個元素的序列作為短序列的遞歸出口，再將全部有序的短序列按照一定的規則進行排序為長序列。歸並排序融合了分治策略，即將含有n個記錄的初始序列中的每個記錄均視為長度為1的子序列，再將這n個子序列兩兩合並得到n/2個長度為2(當凡為奇數時會出現長度為l的情況)的有序子序列；將上述步驟重復操作，直至得到1個長度為n的有序長序列。需要注意的是，在進行元素比較和交換時，若兩個元素大小相等則不必刻意交換位置，因此該演算法不會破壞序列的穩定性，即歸並排序也是穩定的排序演算法。

F. 幾種常用的排序演算法比較

排序，從小大，0坐標的在下面，即排序後小的在下面，大的在上面。

1，冒泡Bubble：從第0個開始，一直往上，與相鄰的元素比較，如果下面的大，則交換。
Analysis：
Implementation：
void BubbleSort(int *pData, int iNum)

2，插入Insertion：與打撲克牌時整理牌很想像，假定第一張牌是有序的，從第二張牌開始，拿出這張牌來，往下比較，如果有比這張牌大的，則把它撥到上一個位置，直到找到比手上的這張更小的（或到頂了），
則把手上的這張牌插入到這張更小的牌的後面。
Analysis：
Implementation：
void InsertionSort(int *list, int length)
{
int i, j, temp;
for (i = 1; i < length; i++)
{
temp = list[i];
j = i - 1;
while ((j >= 0) && (list[j] > temp))
{
list[j+1] = list[j];
j--;
}
list[j+1] = temp;
}
}

3，選擇Selection：從所有元素中找到最小的放在0號位置，從其它元素（除了0號元素）中再找到最小的，放到1號位置，......。
Analysis：
Implementation：
void SelectionSort(int data[], int count)
{
int i, j, min, temp;
for (i = 0; i < count - 1; i++)
{
/* find the minimum */
min = i;
for (j = i+1; j < count; j++)
{
if (data[j] < data[min])
{
min = j;
}
}
/* swap data[i] and data[min] */
temp = data[i];
data[i] = data[min];
data[min] = temp;
}
}

4，快速Quick：先拿出中間的元素來（值保存到temp里），設置兩個索引（index or pointer），一個從0號位置開始往最大位置尋找比temp大的元素；一個從最大號位置開始往最小位置尋找比temp小的元素，找到了或到頂了，則將兩個索引所指向的元素
互換，如此一直尋找交換下去，直到兩個索引交叉了位置，這個時候，從0號位置到第二個索引的所有元素就都比temp小，從第一個索引到最大位置的所有元素就都比temp大，這樣就把所有元素分為了兩塊，然後採用前面的辦法分別排序這兩個部分。總的來
說，就是隨機找一個元素（通常是中間的元素），然後把小的放在它的左邊，大的放右邊，對左右兩邊的數據繼續採用同樣的辦法。只是為了節省空間，上面採用了左右交換的方法來達到目的。
Analysis：
Implementation：
void QuickSort(int *pData, int left, int right)
{
int i, j;
int middle, iTemp;
i = left;
j = right;

middle = pData[(left + right) / 2]; //求中間值
do
{
while ((pData[i] < middle) && (i < right)) //從左掃描大於中值的數
i++;

while ((pData[j] > middle) && (j > left)) //從右掃描小於中值的數
j--;

if (i <= j) //找到了一對值
{
//交換
iTemp = pData[i];
pData[i] = pData[j];
pData[j] = iTemp;
i++;
j--;
}
} while (i <= j); //如果兩邊掃描的下標交錯，就停止（完成一次）

//當左邊部分有值(left<j)，遞歸左半邊
if(left < j)
QuickSort(pData, left, j);

//當右邊部分有值(right>i)，遞歸右半邊
if(right > i)
QuickSort(pData, i, right);
}

5，希爾Shell：是對Insertion Sort的一種改進，在Insertion Sort中，從第2個位置開始取出數據，每次都是與前一個（step/gap==1）進行比較。Shell Sort修改為，在開始時採用較大的步長step，
從第step位置開始取數據，每次都與它的前step個位置上的數據進行比較（如果有8個數據，初始step==4，那麼pos(4)與pos(0)比較，pos(0)與pos(-4)，pos(5)與pos(1)，pos(1)與pos(-3)，
...... pos(7)與pos(3)，pos(3)與pos(-1)），然後逐漸地減小step，直到step==1。step==1時，排序過程與Insertion Sort一樣，但因為有前面的排序，這次排序將減少比較和交換的次數。
Shell Sort的時間復雜度與步長step的選擇有很大的關系。Shell排序比冒泡排序快5倍，比插入排序大致快2倍。Shell排序比起QuickSort，MergeSort，HeapSort慢很多。但是它相對比較簡單，它適合
於數據量在5000以下並且速度並不是特別重要的場合。它對於數據量較小的數列重復排序是非常好的。
Analysis：
Implementation：
template<typename RandomIter, typename Compare>
void ShellSort(RandomIter begin, RandomIter end, Compare cmp)
{
typedef typename std::iterator_traits<RandomIter>::value_type value_type;
typedef typename std::iterator_traits<RandomIter>::difference_type diff_t;

diff_t size = std::distance(begin, end);
diff_t step = size / 2;
while (step >= 1)
{

for (diff_t i = step; i < size; ++i)
{
value_type key = *(begin+i);
diff_t ins = i; // current position

while (ins >= step && cmp(key, *(begin+ins-step)))
{
*(begin+ins) = *(begin+ins-step);
ins -= step;
}

*(begin+ins) = key;
}

if(step == 2)
step = 1;
else
step = static_cast<diff_t>(step / 2.2);
}
}

template<typename RandomIter>
void ShellSort(RandomIter begin, RandomIter end)
{
typedef typename std::iterator_traits<RandomIter>::value_type value_type;
ShellSort(begin, end, std::less<value_type>());
}

6，歸並Merge：先將所有數據分割成單個的元素，這個時候單個元素都是有序的，然後前後相鄰的兩個兩兩有序地合並，合並後的這兩個數據再與後面的兩個合並後的數據再次合並，充分前面的過程直到所有的數據都合並到一塊。
通常在合並的時候需要分配新的內存。
Analysis：
Implementation：
void Merge(int array[], int low, int mid, int high)
{
int k;
int *temp = (int *) malloc((high-low+1) * sizeof(int)); //申請空間，使其大小為兩個已經排序序列之和，該空間用來存放合並後的序列
int begin1 = low;
int end1 = mid;
int begin2 = mid + 1;
int end2 = high;

for (k = 0; begin1 <= end1 && begin2 <= end2; ++k) //比較兩個指針所指向的元素，選擇相對小的元素放入到合並空間，並移動指針到下一位置
{
if(array[begin1]<=array[begin2])
{
temp[k] = array[begin1++];
}
else
{
temp[k] = array[begin2++];
}
}
if(begin1 <= end1) //若第一個序列有剩餘，直接拷貝出來粘到合並序列尾
{
memcpy(temp+k, array+begin1, (end1-begin1+1)*sizeof(int));
}
if(begin2 <= end2) //若第二個序列有剩餘，直接拷貝出來粘到合並序列尾
{
memcpy(temp+k, array+begin2, (end2-begin2+1)*sizeof(int));
}
memcpy(array+low, temp, (high-low+1)*sizeof(int));//將排序好的序列拷貝回數組中
free(temp);
}

void MergeSort(int array[], unsigned int first, unsigned int last)
{
int mid = 0;
if (first < last)
{
mid = (first+last)/2;
MergeSort(array, first, mid);
MergeSort(array, mid+1,last);
Merge(array,first,mid,last);
}
}

G. 序列比對的演算法過程

實際操作中利用計算機程序實現序列比對的基本演算法。序列比對不僅需要考慮子序列之間的匹配，而且需要對整個序列進行比較。也就是說，必須考慮兩個序列中所有殘基的匹配。這就意味著，不可能使所有殘基都能嚴格匹配。在這種情況下，序列比對中確定空位的過程變得十分復雜。
在進行序列兩兩比對時，有兩方面問題直接影響相似性分值：取代矩陣和空位罰分。 空位罰分是為了補償插入和缺失對序列相似性的影響，由於沒有什麼合適的理論模型能很好地描述空位 問題，因此空位罰分缺乏理論依據而更多的帶有主觀特色。一般的處理方法是用兩個罰分值，一個對插入的第一個空位罰分，如10－15；另一個對空位的延伸罰分，如1－2。對於具體的比對問題，採用不同的罰分方法會取得不同的效果。
對於比對計算產生的分值，到底多大才能說明兩個序列是同源的，對此有統計學方法加以說明，主要的思想是把具有相同長度的隨機序列進行比對，把分值與最初的比對分值相比，看看比對結果是否具有顯著性。相關的參數E代表隨機比對分值不低於實際比對分值的概率。對於嚴格的比對，必須E值低於一定閾值才能說明比對的結果具有足夠的統計學顯著性，這樣就排除了由於偶然的因素產生高比對得分的可能。

H. 排序演算法的排序演算法

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 插入排序是這樣實現的：
1、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）。
2、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。
3、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。
插入排序的基本思想是在遍歷數組的過程中，假設在序號 i 之前的元素即 [0..i-1] 都已經排好序，本趟需要找到 i 對應的元素 x 的正確位置 k ，並且在尋找這個位置 k 的過程中逐個將比較過的元素往後移一位，為元素 x 「騰位置」，最後將 k 對應的元素值賦為 x ，一般情況下，插入排序的時間復雜度和空間復雜度分別為 O(n2 ) 和 O(1)。 冒泡排序是這樣實現的：
1、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。
2、重復1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，但冒泡排序是原地排序的，也就是說它不需要額外的存儲空間。 選擇排序是這樣實現的：
1、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。
2、初始化i=1
3、從數組的第i個元素開始到第n個元素，尋找最小的元素。
4、將上一步找到的最小元素和第i位元素交換。
5、i++,直到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(n^2)的。
舉例：
564
比如說這個，我想讓它從小到大排序，怎麼做呢？
第一步：從第一位開始找最小的元素，564中4最小，與第一位交換。結果為465
第二步：從第二位開始找最小的元素，465中5最小，與第二位交換。結果為456
第三步：i=2，n=3，此時i=n-1，演算法結束
完成 平均時間復雜度
插入排序 O(n^2）
冒泡排序 O(n^2）
選擇排序 O(n^2）
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(n^1.25）

I. 排序演算法中對於同一個問題若有一個演算法是穩定的另一個演算法是不穩定的,哪一個

這演算法的一個結果都算是穩定的，一個標准都是非常好的基本面

J. 各種排序演算法比較

插入排序 n*n、希爾排序 <=n*n、起泡排序 <=n* n、快速排序 n *log 2 n、選擇排序=n * n、堆排序n * log2 n、歸並排序 n * n