數據結構演算法快速排序

① 數據結構的排序方法有哪些

冒泡排序，快速排序，堆排序。

② 數據結構有哪些基本演算法

數據結構是一門研究非數值計算的程序設計問題中的操作對象，以及它們之間的關系和操作等相關問題的學科。

可以理解為：程序設計 = 數據結構 + 演算法

數據結構演算法具有五個基本特徵：輸入、輸出、有窮性、確定性和可行性。

1、輸入：一個演算法具有零個或者多個輸出。以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件。後面一句話翻譯過來就是，如果一個演算法本身給出了初始條件，那麼可以沒有輸出。比如，列印一句話：NSLog(@"你最牛逼！");

2、輸出：演算法至少有一個輸出。也就是說，演算法一定要有輸出。輸出的形式可以是列印，也可以使返回一個值或者多個值等。也可以是顯示某些提示。

3、有窮性：演算法的執行步驟是有限的，演算法的執行時間也是有限的。

4、確定性：演算法的每個步驟都有確定的含義，不會出現二義性。

5、可行性：演算法是可用的，也就是能夠解決當前問題。

數據結果的基本演算法有：

1、圖搜索（廣度優先、深度優先）深度優先特別重要

2、排序

3、動態規劃

4、匹配演算法和網路流演算法

5、正則表達式和字元串匹配

6、三路劃分-快速排序

7、合並排序（更具擴展性，復雜度類似快速排序）

8、DF/BF 搜索 （要知道使用場景）

9、Prim / Kruskal （最小生成樹）

10、Dijkstra （最短路徑演算法）

11、選擇演算法

③ 數據結構快速排序演算法

void QSort(SeqList L,int low,int high）
改成
void QSort(SeqList &L,int low,int high）
試一下，應該就可以了，就是加個&

④ 數據結構里的快速排序怎樣理解誰知道

快速排序法的基本精神是在數列中找出適當的軸心，然後將數列一分為二，分別對左邊與右邊數列進行排序，而影響快速排序法效率的正是軸心的選擇。

⑤ 數據結構中快速排序演算法的不足以及改進

一般快速排序演算法都是以最左元素作為劃分的基準值，這樣當數據元素本身已經完全有序（不管正序或者逆序）時，每一趟劃分只能將一個元素分割出來，其效率很低：時間復雜度O(n^2)，空間復雜度為O(n)
所以改進方法就是找尋合適的基準值，保證不至於在關鍵字有序或者接近有序時發生這個情況，一般可以使用三者取中（就是待劃分序列的頭元素、尾元素、中間元素三者的中間值）、或者隨機選擇等方法，這樣即使關鍵字完全有序，也可以保證時間復雜度O(nlogn)，空間復雜度O(logn)

⑥ 數據結構 第6題快速排序前兩趟 第一趟寫對了，但第二趟我寫的與答案不一樣 求解釋

第二趟排序以25為分割，將15、10、20、18、5、3、16和44、64、100、81、38、40、31分成兩組分別進行快速排序即得到第二趟的正確排序。不是將整個一組數據進行排序演算法，不然就得到排序結果了。

快速排序：設要排序的數組是A[0]……A[N-1]，首先任意選取一個數據（通常選用第一個數據）作為關鍵數據，然後將所有比它小的數都放到它前面，所有比它大的數都放到它後面，這個過程稱為一趟快速排序。

(6)數據結構演算法快速排序擴展閱讀：

快速排序演算法通過多次比較和交換來實現排序，其排序流程如下：

(1)首先設定一個分界值，通過該分界值將數組分成左右兩部分。

(2)將大於或等於分界值的數據集中到數組右邊，小於分界值的數據集中到數組的左邊。此時，左邊部分中各元素都小於或等於分界值，而右邊部分中各元素都大於或等於分界值。

(3)然後，左邊和右邊的數據可以獨立排序。對於左側的數組數據，又可以取一個分界值，將該部分數據分成左右兩部分，同樣在左邊放置較小值，右邊放置較大值。右側的數組數據也可以做類似處理。