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外部排序算法的实现及分析

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排序 算法Python实现排序算法是数据结构中最基础的一个和算法 。计算机考研:常用数据结构算法分析(9第10章内部排序(在内存中进行排序不访问外部内存)-2排序 ， 最终完成排序)稳定排序、不稳定排序:看同一条记录的相对顺序是否会再次发生变化 。

1、数据结构(八 排序，即重新排列表格中的元素，使表格中的元素满足按关键字排序的过程算法稳定性:对同一关键字使用某个排序 算法后，其相对位置不会改变 。那么算法据说稳定 。对于任意n个关键字排序 ， 比较的次数至少是一条记录要排序按其关键字大小一次插入到前面排列好的序列的子序列中，直到所有记录都插入算法，空间复杂度为O .当时间复杂度为O(n2)时，先找到应该插入的位置 ， 当时间复杂度为直到d1 算法时间复杂度O(n2) 算法时间复杂度O(n2) 算法时间复杂度O(递归层数)但平均时间复杂度O(nlog2n)选择排序:从每一遍要排队的元素中选择关键字最小的元素并添加到有序子序列-中

2、计算机考研:数据结构常用 算法解析(9第十章内部排序(在内存中完成排序无需访问外部内存)外部排序非常大 。主要看排序过程中的比较是否是相邻记录 。如果是相邻比较，那肯定是稳定的排序 。如果不是相邻比较，就是不稳定 。Internal 排序方法到目前为止，各种internal 排序方法可以分为以下五类:(1)Insert排序；(2)交易所排序；(3)选择排序；(4)Merge排序；(5)基数排序 。
【外部排序算法的实现及分析】
3、影响 外部 排序时间效率的主要因素是什么? 算法、码量等 。程序效率是指程序的执行速度和占用的存储空间 。源程序的效率直接关系到详细设计阶段确定的算法的效率，而算法是影响程序效率的重要因素 。在将详细设计阶段生成的算法转换为源代码的过程中 ， 需要考虑以下问题:1 .在编写程序之前，尽可能简化相关的算术表达式和逻辑表达式 。2.仔细检查算法中的嵌套循环 ， 尽可能将一些语句或表达式移到循环之外 。

4、《数据结构》外 排序的基本方法是?merge排序method 。排序的基本方法是合并排序 。数据元素的集合，其数据结构彼此之间有一种或多种特定的关系 。通常，精心选择的数据结构可以带来更高的操作或存储效率 。数据结构往往与高效检索和索引技术有关 。它研究数据的逻辑结构和物理结构以及它们之间的关系，并为这种结构定义相应的操作，设计相应的算法 ， 保证这些操作后得到的新结构仍然保持原来的结构类型 。

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