常用的算法表示形式有哪些

算法的常用表示方法有三种：

1、使用自然语言描述算法；

2、使用流程图描述算法；

3、使用伪代码描述算法。

算法是指对解决方案的准确、完整的描述，是解决问题的一系列清晰的指令。该算法代表了描述解决问题的策略和机制的系统方式。也就是说，对于某个标准输入，可以在有限的时间内获得所需的输出。

如果一个算法有缺陷或不适合某个问题，执行该算法将无法解决该问题。不同的算法可能使用不同的时间、空间或效率来完成相同的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度和时间复杂度来衡量。

算法就是计算机处理解决问题的计算机能理解的方法。

比如算一个阶乘 , 计算机的算法就是写一个循环,从高到底, 一直乘下去,直到 1 为止。

复杂的算法比如一个强连通带权网络,求两点间的最短路径,这个很有用啊比如采用广度优先算法,或深度优先算法

数据结构指数据在计算机中存储存在的方式。

比如文件在硬盘中,有二进制,文本等形式存放, 程序中的一组数字可能放在数组里面,也可能在栈里面,也肯能在链表里面

摘要：在计算机科学领域中，软件工程程序设计是一项重要的研究内容，而程序设计的核心就是算法的选择，最佳的算法不仅能够降低程序的复杂性，而且要能够达到程序设计的要求。在软件工程中对于程序设计算法的方法有很多种，该文主要对软件工程程序设计的几种常用算法进行比较研究，从而能够为软件工程程序设计提供一些参照条件。（剩余0字）

1相对于递归算法,递推算法免除了数据进出栈的过程，也就是说,不需要函数不断的向边界值靠拢,而直接从边界出发,直到求出函数值

比如阶乘函数：f(n)=nf(n-1)

在f(3)的运算过程中,递归的数据流动过程如下:

f(3){f(i)=f(i-1)i}-->f(2)-->f(1)-->f(0){f(0)=1}-->f(1)-->f(2)--f(3){f(3)=6}

而递推如下:

f(0)-->f(1)-->f(2)-->f(3)

由此可见,递推的效率要高一些,在可能的情况下应尽量使用递推但是递归作为比较基础的算法,它的作用不能忽视所以,在把握这两种算法的时候应该特别注意

2所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的 *** 作。

分类

在计算机科学所使用的排序算法通常被分类为：

计算的复杂度（最差、平均、和最好表现），依据串列（list）的大小（n）。一般而言，好的表现是O。(n log n)，且坏的行为是Ω(n2)。对於一个排序理想的表现是O(n)。仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要Ω(n log n)。

记忆体使用量（以及其他电脑资源的使用）

稳定度：稳定排序算法会依照相等的关键（换言之就是值）维持纪录的相对次序。也就是一个排序算法是稳定的，就是当有两个有相等关键的纪录R和S，且在原本的串列中R出现在S之前，在排序过的串列中R也将会是在S之前。

一般的方法：插入、交换、选择、合并等等。交换排序包含冒泡排序（bubble sort）和快速排序（quicksort）。选择排序包含shaker排序和堆排序（heapsort）。

当相等的元素是无法分辨的，比如像是整数，稳定度并不是一个问题。然而，假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。

(4, 1) (3, 1) (3, 7) (5, 6)

在这个状况下，有可能产生两种不同的结果，一个是依照相等的键值维持相对的次序，而另外一个则没有：

(3, 1) (3, 7) (4, 1) (5, 6) (维持次序)

(3, 7) (3, 1) (4, 1) (5, 6) (次序被改变)

不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序，但是稳定排序算法从来不会如此。不稳定排序算法可以被特别地时作为稳定。作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较，如此在其他方面相同键值的两个物件间之比较，就会被决定使用在原先资料次序中的条目，当作一个同分决赛。然而，要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。

排列算法列表

在这个表格中，n是要被排序的纪录数量以及k是不同键值的数量。

稳定的

冒泡排序（bubble sort） — O(n2)

鸡尾酒排序 (Cocktail sort, 双向的冒泡排序) — O(n2)

插入排序 （insertion sort）— O(n2)

桶排序 （bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 额外 记忆体

计数排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外 记忆体

归并排序 （merge sort）— O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体

原地归并排序 — O(n2)

二叉树排序 （Binary tree sort） — O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体

鸽巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 额外记忆体

基数排序 （radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 额外记忆体

Gnome sort — O(n2)

Library sort — O(n log n) with high probability, 需要 (1+ε)n 额外记忆体

不稳定

选择排序 （selection sort）— O(n2)

希尔排序 （shell sort）— O(n log n) 如果使用最佳的现在版本

Comb sort — O(n log n)

堆排序 （heapsort）— O(n log n)

Smoothsort — O(n log n)

快速排序 （quicksort）— O(n log n) 期望时间, O(n2) 最坏情况; 对於大的、乱数串列一般相信是最快的已知排序

Introsort — O(n log n)

Patience sorting — O(n log n + k) 最外情况时间, 需要 额外的 O(n + k) 空间, 也需要找到最长的递增子序列（longest increasing subsequence）

不实用的排序算法

Bogo排序 — O(n × n!) 期望时间, 无穷的最坏情况。

Stupid sort — O(n3); 递回版本需要 O(n2) 额外记忆体

Bead sort — O(n) or O(√n), 但需要特别的硬体

Pancake sorting — O(n), 但需要特别的硬体

排序的算法

排序的算法有很多，对空间的要求及其时间效率也不尽相同。下面列出了一些常见的排序算法。这里面插入排序和冒泡排序又被称作简单排序，他们对空间的要求不高，但是时间效率却不稳定；而后面三种排序相对于简单排序对空间的要求稍高一点，但时间效率却能稳定在很高的水平。基数排序是针对关键字在一个较小范围内的排序算法。

插入排序

冒泡排序

选择排序

快速排序

堆排序

归并排序

基数排序

希尔排序

插入排序

插入排序是这样实现的：

首先新建一个空列表，用于保存已排序的有序数列（我们称之为"有序列表"）。

从原数列中取出一个数，将其插入"有序列表"中，使其仍旧保持有序状态。

重复2号步骤，直至原数列为空。

插入排序的平均时间复杂度为平方级的，效率不高，但是容易实现。它借助了"逐步扩大成果"的思想，使有序列表的长度逐渐增加，直至其长度等于原列表的长度。

冒泡排序

冒泡排序是这样实现的：

首先将所有待排序的数字放入工作列表中。

从列表的第一个数字到倒数第二个数字，逐个检查：若某一位上的数字大于他的下一位，则将它与它的下一位交换。

重复2号步骤，直至再也不能交换。

冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序相同，也是平方级的，但也是非常容易实现的算法。

选择排序

选择排序是这样实现的：

设数组内存放了n个待排数字，数组下标从1开始，到n结束。

i=1

从数组的第i个元素开始到第n个元素，寻找最小的元素。

将上一步找到的最小元素和第i位元素交换。

如果i=n－1算法结束，否则回到第3步

选择排序的平均时间复杂度也是O(n²)的。

快速排序

现在开始，我们要接触高效排序算法了。实践证明，快速排序是所有排序算法中最高效的一种。它采用了分治的思想：先保证列表的前半部分都小于后半部分，然后分别对前半部分和后半部分排序，这样整个列表就有序了。这是一种先进的思想，也是它高效的原因。因为在排序算法中，算法的高效与否与列表中数字间的比较次数有直接的关系，而"保证列表的前半部分都小于后半部分"就使得前半部分的任何一个数从此以后都不再跟后半部分的数进行比较了，大大减少了数字间不必要的比较。但查找数据得另当别论了。

堆排序

堆排序与前面的算法都不同，它是这样的：

首先新建一个空列表，作用与插入排序中的"有序列表"相同。

找到数列中最大的数字，将其加在"有序列表"的末尾，并将其从原数列中删除。

重复2号步骤，直至原数列为空。

堆排序的平均时间复杂度为nlogn,效率高（因为有堆这种数据结构以及它奇妙的特征，使得"找到数列中最大的数字"这样的 *** 作只需要O(1)的时间复杂度，维护需要logn的时间复杂度），但是实现相对复杂（可以说是这里7种算法中比较难实现的）。

看起来似乎堆排序与插入排序有些相像，但他们其实是本质不同的算法。至少，他们的时间复杂度差了一个数量级，一个是平方级的，一个是对数级的。

平均时间复杂度

插入排序 O(n2)

冒泡排序 O(n2)

选择排序 O(n2)

快速排序 O(n log n)

堆排序 O(n log n)

归并排序 O(n log n)

基数排序 O(n)

希尔排序 O(n125)

3索引查找是在索引表和主表(即线性表的索引存储结构)上进行的查找。索引查找的过程是：首先根据给定的索引值K1，在索引表上查找出索引值等于KI的索引项，以确定对应予表在主表中的开始位置和长度，然后再根据给定的关键字K2，茬对应的子表中查找出关键字等于K2的元素(结点)。对索引表或子表进行查找时，若表是顺序存储的有序表，则既可进行顺序查找，也可进行二分查找，否则只能进行顺序查找。

设数组A是具有mainlist类型的一个主表，数组B是具有inde)dist类型的在主表A 上建立的一个索引表，m为索引表B的实际长度，即所含的索引项的个数，KI和K2分别为给定待查找的索引值和关键字(当然它们的类型应分别为索引表中索引值域的类型和主表中关键字域在索引存储中，不仅便于查找单个元素，而且更便于查找一个子表中的全部元素。当需要对一个子袁中的全部元素依次处理时，只要从索引表中查找出该子表的开始位

置即可。由此开始位置可以依次取出该子表中的每一个元素，所以整个查找过程的时间复杂度为，若不是采用索引存储，而是采用顺序存储，即使把它组织成有序表而进行二分查找时，索引查找一个子表中的所有元素与二分查找一个子表中的所有元素相比。

若在主表中的每个子表后都预留有空闲位置，则索引存储也便于进行插入和删除运算，因为其运算过程只涉及到索引表和相应的子表，只需要对相应子表中的元素进行比较和移动，与其它任何子表无关，不像顺序表那样需涉及到整个表中的所有元素，即牵一发而动全身。

在线性表的索引存储结构上进行插入和删除运算的算法，也同查找算法类似，其过程为：首先根据待插入或删除元素的某个域(假定子表就是按照此域的值划分的)的值查找索引表，确定出对应的子表，然后再根据待插入或删除元素的关键字，在该子表中做插入或删除元素的 *** 作。因为每个子表不是顺序存储，就是链接存储，所以对它们做插入或删除 *** 作都是很简单的。

4插入法排序

#define N 10

#include"stdioh"

main()

{ int i,j,k,t,a[N];

clrscr();

printf("Please input %d numbers:\n",N);

for(i=0;i<N;i++)

scanf("%d",&a[i]);

for(i=1;i<N;i++)

{

for(j=0;j<i;j++)

{if(a[j]>a[i])

{t=a[i];

for(k=i;k>=j;k--)

a[k]=a[k-1];

a[j]=t;

}

}

}

printf("small to big order:\n");

for(i=0;i<N;i++)

printf("%-2d",a[i]);

printf("\n");

getch();

}

以上就是关于常用的算法表示形式有哪些全部的内容，包括:常用的算法表示形式有哪些、网络与编程中常用的算法与数据结构有哪些、软件工程程序设计中几种常用算法的比较研究等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！