比較演算法

1. 如何比較兩個演算法的好壞，有什麼指標

演算法是一個良定義的計算過程，以一個或多個值輸入，並以一個或多個值輸出。
評價演算法的好壞的因素：·演算法是正確的；
·執行演算法的時間；
·執行演算法的存儲空間（主要是輔助存儲空間）；
·演算法易於理解、編碼、調試。
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時間復雜度：是某個演算法的時間耗費，它是該演算法所求解問題規模n的函數。
漸近時間復雜度：是指當問題規模趨向無窮大時，該演算法時間復雜度的數量級。
評價一個演算法的時間性能時，主要標准就是演算法的漸近時間復雜度。
演算法中語句的頻度不僅與問題規模有關，還與輸入實例中各元素的取值相關。
時間復雜度按數量級遞增排列依次為：常數階O(1)、對數階O(log2n)、線性階O(n)、線性對數階O(nlog2n)、平方階O(n^2)、立方階O(n^3)、……k次方階O(n^k)、指數階O(2^n)。
空間復雜度：是某個演算法的空間耗費，它是該演算法所求解問題規模n的函數。
演算法的時間復雜度和空間復雜度合稱演算法復雜度。

2. 演算法的速度如何比較呢

看嵌套循環語句的次數啊。其實現在電腦速度這么快基本上看不出演算法的優劣。應該看演算法本身的編寫。嵌套的循環語句越多演算法越慢。

3. 比較Dijkstra演算法與Floyd演算法。

（1）Dijkstra演算法：在網路中用得多，一個一個節點添加，加一個點刷一次路由表。

Dijkstra演算法是典型的演算法。Dijkstra演算法是很有代表性的演算法。Dijkstra一般的表述通常有兩種方式，一種用永久和臨時標號方式，一種是用OPEN, CLOSE表的方式，這里均採用永久和臨時標號的方式。注意該演算法要求圖中不存在負權邊。

（2）Floyd演算法：把所有已經連接的路徑都標出來，再通過不等式比較來更改路徑。

Floyd演算法又稱為插點法，是一種用於尋找給定的加權圖中多源點之間最短路徑的演算法。該演算法名稱以創始人之一、1978年圖靈獎獲得者、斯坦福大學計算機科學系教授羅伯特·弗洛伊德命名。

4. 兩個數組比較（演算法） 怎樣算最優化

我覺得，如果已知兩個數組元素數目相同，那就對兩個數組分別排序，然後對兩個數組從第一個元素開始進行比較，這樣就能得出結果了。

5. 數據快速比較演算法

你想知道每位相不相同嗎？我看你這是二級制數吧，如果是二進制可以用位運算的異或，相同為0，不同為1，這是最快的了，時間復雜度為O(1)，掩碼的操作都是用位運算的，不用什麼查找。
如果你不知道位運算是啥，還是自己網路一下吧

6. 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);
}
}

7. 怎麼判斷比較各種演算法的好壞

首先，這個演算法必須是正確的
其次，好的演算法應該是友好的，便於人們理解和交流，並且是機器可執行的。
這個演算法還需要足夠健壯，即當輸入的數據非法或不合理時，也能適當的做出正確的反應或進行相應的處理
最後它還必須擁有高效率和低存儲量要求。
也就是樓上幾位說的時間復雜度和空間復雜度
占的地方越小，算得越快的演算法才是好演算法。

8. 演算法設計：比較兩個文件的差別

兩個文件可以比較是否相同，不同在哪裡？
最簡單辦法：comp file1 file2 d/a/l/n=n/c/off n
但是如何進行更改的，就涉及到操作的追溯。這個過程是不可逆的。所以無解。
除非有操作記錄表！可以追溯。

9. 比較兩個演算法的不同

l=l+0/s的位置不一樣，第公式是o和s的值發生了變化。第二個公式，os的值還沒發生變化。