1.
將2個各有n個元素的有序表歸併成乙個有序表，其最少的比較次數是：n
分析：歸併排序最少比較n，最多比較2n-1.
當第乙個有序表中所有的元素都小於（或大於）第二個表中的元素，只需要用第二個表中的第乙個元素依次與第乙個表的元素比較，總計比較n次。
分析二：
a（a0,a1,...an）、b（b0,b1,...bn）為長度為n的有序表。
假設a中元素都比b中要小，則先比較n次將a中元素取完，然後再依次取b中元素。所以，最小比較次數為n。
2. 在下列排序方法中，（d）方法可能出現這種情況，在最後一趟開始之前，所有元素都不在其最終應在的正確位置上。 a
快排 b 冒泡 c 堆排序 d 插入
分析：插入排序中， 如果最後乙個數最小， 前面所有的數字都要移動位置。
3. 用鄰接表表示圖時，拓撲排序演算法時間複雜度為o(n+e)
分析：嚴蔚敏的書上演算法、分析。
求各頂點入度的時間複雜度是o(e)，即邊的個數。
建零入度頂點棧的時間複雜度是o(n)，即頂點的個數。
每個頂點都需要進一次棧，出一次棧，然後把入度減一。執行的總次數也是邊的個數。所以時間複雜度是o(n+e)。
分析二：
增設乙個儲存入度的陣列,乙個用以組織入度為0的節點的棧s,則每個節點都需要入棧一次,一共n次,每個節點入度減1的操作一共e次,因此為o(n+e)。
4. 以下哪種排序演算法需要開闢額外的儲存空間？
a 選擇排序
b 歸併排序
c 快排 d堆排序
概念： 將已有序的子串行合併，得到完全有序的序列；即先使每個子串行有序，再使子串行段間有序。若將兩個有序表合併成乙個有序表，稱為二路歸併。
特點： 歸併排序的最好、最壞和平均時間複雜度都是 o(nlogn) ，而空間複雜度是 o(n)， 比較次數介於(nlogn)/2和(nlogn)-n+1，賦值操作的次數是(2nlogn)。
點評： 歸併排序演算法比較占用記憶體，但卻是效率高且穩定的排序演算法。
分析：需要額外空間的排序演算法：
*桶排序 （bucketsort）— o(n);需要o(k)額外空間 *
計數排序 (countingsort) — o(n+k);需要o(n+k)額外空間
*合併排序 （mergesort）— o(n log n);需要o(n)額外空間
*二叉排序樹排序 （binarytree sort）— o(n log n)期望時間
;o(n²)
最壞時間;需要o(n)額外空間
*基數排序 （radixsort）— o(n·k);需要o(n)額外空間 5.
為實現快排演算法，待排序序列宜採用的儲存方式是：順序儲存。
演算法學習 5
快速排序也是一種採用分治策略的演算法，它與歸併排序不同的是，它是原址排序，不需要額外的空間。如果把要排序的陣列簡單從任何位置切成兩個子陣列，對子陣列排序後，又因為是原址排序，排序後的兩個子陣列分別都是有序的，但是作為乙個整體很顯然未必就是是有序的呢 所以分解肯定就不能是簡單的把陣列切斷成兩個子陣列。...
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一直都想把排序和搜尋類的演算法總結一下，一直拖著沒寫，主要是太懶了，現在決定還是要再好好學習下這些基本的演算法。畢竟基礎真的是很重要。好了現在開始學習第乙個排序演算法 插入排序 我記得插入排序在我們以前的資料結構教程上是第乙個介紹的 插入排序 聽這個排序名字就是將乙個什麼數要插入到某個地方，不錯，他...