大量數據排序演算法

A. 數據量大時，使用什麼排序演算法比較合適

使用的比較多的是快速排序演算法，堆排序也是可以的。
具體的演算法可以網路，網路上應該很清楚的。
http://ke..com/link?url=0UBzo6VXhseibWgpbbjH-sqeVPT7MhvqciUH7548cKkjk-g34bHNsL2iwgu7Y0RjW1lf_FrImCz1ZIbEiy-yP_

B. 「1/2，1，1，（），9/11，11/13，13/17……」怎麼解答

答案是：1

其實是7/7

排列規律是分子是奇數排列，分母是質數排列。這列數是這樣的：

1/2，3/3，5/5，7/7，9/11，11/13，13/17

分子是奇數排列,分母是質數排列。

奇偶排序法的思路是在數組中重復兩趟掃描。第一趟掃描選擇所有的數據項對，a[j]和a[j+1]，j是奇數(j=1, 3, 5……)。如果它們的關鍵字的值次序顛倒，就交換它們。第二趟掃描對所有的偶數數據項進行同樣的操作(j=2, 4,6……)。重復進行這樣兩趟的排序直到數組全部有序。

(2)大量數據排序演算法擴展閱讀：

排序演算法

就是如何使得記錄按照要求排列的方法。排序演算法在很多領域得到相當地重視，尤其是在大量數據的處理方面。一個優秀的演算法可以節省大量的資源。在各個領域中考慮到數據的各種限制和規范，要得到一個符合實際的優秀演算法，得經過大量的推理和分析。

即通過特定的演算法因式將一組或多組數據按照既定模式進行重新排序。這種新序列遵循著一定的規則，體現出一定的規律。

因此，經處理後的數據便於篩選和計算，大大提高了計算效率。對於排序，首先要求其具有一定的穩定性，即當兩個相同的元素同時出現在某個序列之中，則經過一定的排序演算法之後，兩者在排序前後的相對位置不發生變化。

C. 各類排序演算法，實現對海量數據排序額，怎麼做

由於數據范圍在1000萬，因此我們需要一個O(n)時間效率的演算法，然而所有基於比較的演算法最快只能達到O(nlgn)的時間效率，因此，所有的基於比較的演算法都無法達到要求。而數的范圍僅僅是2000000之內的整數，因此能開數組記錄。
這里有一個不基於比較的排序，叫計數排序，具體代碼實現以及備註：

void CountingSort(int a[], int b[], int n)
{
int c[100001], i, max = -MaxInt; //c[i]記錄i出現的次數

memset(c, 0, sizeof(c));

for (i = 1; i <= n; i++)
{
c[a[i]]++;
if (a[i] > max)
max = a[i];
}

for (i = 1; i <= max; i++) //c[i]記錄i現在該出現的位置
{
c[i] += c[i - 1];
}

for (i = n; i >= 1; i--)
{
b[c[a[i]]] = a[i]; //排序
c[a[i]]--; //更新
}
}

D. 海量數據排序，內存足夠大，用哪種排序演算法好為什麼

海量數據排序，內存足夠大，那麼，一般來說用歸並排序比較好，因為他的讀取次數會比較少，但是如果，內存空間不足，就自然要減少次數了，所以也可以用快速排序。

E. 常用的數據排序演算法有哪些,各有什麼特點舉例結合一種排序演算法並應用數組進行數據排序。

排序簡介
排序是數據處理中經常使用的一種重要運算,在計算機及其應用系統中,花費在排序上的時間在系統運行時間中佔有很大比重;並且排序本身對推動演算法分析的發展也起很大作用。目前已有上百種排序方法，但尚未有一個最理想的盡如人意的方法，本章介紹常用的如下排序方法，並對它們進行分析和比較。

1、插入排序（直接插入排序、折半插入排序、希爾排序）；
2、交換排序（起泡排序、快速排序）；
3、選擇排序（直接選擇排序、堆排序）；
4、歸並排序；
5、基數排序；

學習重點
1、掌握排序的基本概念和各種排序方法的特點，並能加以靈活應用；
2、掌握插入排序(直接插入排序、折半插入排序、希爾排序)、交換排序（起泡排序、快速排序）、選擇排序（直接選擇排序、堆排序）、二路歸並排序的方法及其性能分析方法；
3、了解基數排序方法及其性能分析方法。

排序（sort）或分類

所謂排序，就是要整理文件中的記錄，使之按關鍵字遞增(或遞減)次序排列起來。其確切定義如下：
輸入：n個記錄R1，R2，…，Rn，其相應的關鍵字分別為K1，K2，…，Kn。
輸出：Ril，Ri2，…，Rin，使得Ki1≤Ki2≤…≤Kin。(或Ki1≥Ki2≥…≥Kin)。

1．被排序對象--文件
被排序的對象--文件由一組記錄組成。
記錄則由若干個數據項(或域)組成。其中有一項可用來標識一個記錄，稱為關鍵字項。該數據項的值稱為關鍵字(Key)。
注意：
在不易產生混淆時，將關鍵字項簡稱為關鍵字。

2．排序運算的依據--關鍵字
用來作排序運算依據的關鍵字，可以是數字類型，也可以是字元類型。
關鍵字的選取應根據問題的要求而定。
【例】在高考成績統計中將每個考生作為一個記錄。每條記錄包含准考證號、姓名、各科的分數和總分數等項內容。若要惟一地標識一個考生的記錄，則必須用"准考證號"作為關鍵字。若要按照考生的總分數排名次，則需用"總分數"作為關鍵字。

排序的穩定性

當待排序記錄的關鍵字均不相同時，排序結果是惟一的，否則排序結果不唯一。
在待排序的文件中，若存在多個關鍵字相同的記錄，經過排序後這些具有相同關鍵字的記錄之間的相對次序保持不變，該排序方法是穩定的；若具有相同關鍵字的記錄之間的相對次序發生變化，則稱這種排序方法是不穩定的。
注意：
排序演算法的穩定性是針對所有輸入實例而言的。即在所有可能的輸入實例中，只要有一個實例使得演算法不滿足穩定性要求，則該排序演算法就是不穩定的。

排序方法的分類

1．按是否涉及數據的內、外存交換分
在排序過程中，若整個文件都是放在內存中處理，排序時不涉及數據的內、外存交換，則稱之為內部排序(簡稱內排序)；反之，若排序過程中要進行數據的內、外存交換，則稱之為外部排序。
注意：
① 內排序適用於記錄個數不很多的小文件
② 外排序則適用於記錄個數太多，不能一次將其全部記錄放人內存的大文件。

2．按策略劃分內部排序方法
可以分為五類：插入排序、選擇排序、交換排序、歸並排序和分配排序。

排序演算法分析

1．排序演算法的基本操作
大多數排序演算法都有兩個基本的操作：
(1) 比較兩個關鍵字的大小；
(2) 改變指向記錄的指針或移動記錄本身。
注意：
第(2)種基本操作的實現依賴於待排序記錄的存儲方式。

2．待排文件的常用存儲方式
（1） 以順序表(或直接用向量)作為存儲結構
排序過程：對記錄本身進行物理重排（即通過關鍵字之間的比較判定，將記錄移到合適的位置）

（2） 以鏈表作為存儲結構
排序過程：無須移動記錄，僅需修改指針。通常將這類排序稱為鏈表(或鏈式)排序；

（3） 用順序的方式存儲待排序的記錄，但同時建立一個輔助表(如包括關鍵字和指向記錄位置的指針組成的索引表)
排序過程：只需對輔助表的表目進行物理重排（即只移動輔助表的表目，而不移動記錄本身）。適用於難於在鏈表上實現，仍需避免排序過程中移動記錄的排序方法。

3．排序演算法性能評價
（1） 評價排序演算法好壞的標准
評價排序演算法好壞的標准主要有兩條：
① 執行時間和所需的輔助空間
② 演算法本身的復雜程度

（2） 排序演算法的空間復雜度
若排序演算法所需的輔助空間並不依賴於問題的規模n，即輔助空間是O(1)，則稱之為就地排序(In-PlaceSou)。
非就地排序一般要求的輔助空間為O(n)。

（3） 排序演算法的時間開銷
大多數排序演算法的時間開銷主要是關鍵字之間的比較和記錄的移動。有的排序演算法其執行時間不僅依賴於問題的規模，還取決於輸入實例中數據的狀態。

文件的順序存儲結構表示

#define n l00 //假設的文件長度，即待排序的記錄數目
typedef int KeyType； //假設的關鍵字類型
typedef struct{ //記錄類型
KeyType key； //關鍵字項
InfoType otherinfo；//其它數據項，類型InfoType依賴於具體應用而定義
}RecType；
typedef RecType SeqList[n+1]；//SeqList為順序表類型，表中第0個單元一般用作哨兵
注意：
若關鍵字類型沒有比較算符，則可事先定義宏或函數來表示比較運算。
【例】關鍵字為字元串時，可定義宏"#define LT(a，b)(Stromp((a)，(b))<0)"。那麼演算法中"a<b"可用"LT(a，b)"取代。若使用C++，則定義重載的算符"<"更為方便。

按平均時間將排序分為四類：

（1）平方階(O(n2))排序
一般稱為簡單排序，例如直接插入、直接選擇和冒泡排序；

（2）線性對數階(O(nlgn))排序
如快速、堆和歸並排序；

（3）O(n1+￡)階排序
￡是介於0和1之間的常數，即0<￡<1，如希爾排序；

（4）線性階(O(n))排序
如桶、箱和基數排序。

各種排序方法比較

簡單排序中直接插入最好，快速排序最快，當文件為正序時，直接插入和冒泡均最佳。

影響排序效果的因素

因為不同的排序方法適應不同的應用環境和要求，所以選擇合適的排序方法應綜合考慮下列因素：
①待排序的記錄數目n；
②記錄的大小(規模)；
③關鍵字的結構及其初始狀態；
④對穩定性的要求；
⑤語言工具的條件；
⑥存儲結構；
⑦時間和輔助空間復雜度等。

不同條件下，排序方法的選擇

(1)若n較小(如n≤50)，可採用直接插入或直接選擇排序。
當記錄規模較小時，直接插入排序較好；否則因為直接選擇移動的記錄數少於直接插人，應選直接選擇排序為宜。
(2)若文件初始狀態基本有序(指正序)，則應選用直接插人、冒泡或隨機的快速排序為宜；
(3)若n較大，則應採用時間復雜度為O(nlgn)的排序方法：快速排序、堆排序或歸並排序。
快速排序是目前基於比較的內部排序中被認為是最好的方法，當待排序的關鍵字是隨機分布時，快速排序的平均時間最短；
堆排序所需的輔助空間少於快速排序，並且不會出現快速排序可能出現的最壞情況。這兩種排序都是不穩定的。
若要求排序穩定，則可選用歸並排序。但本章介紹的從單個記錄起進行兩兩歸並的 排序演算法並不值得提倡，通常可以將它和直接插入排序結合在一起使用。先利用直接插入排序求得較長的有序子文件，然後再兩兩歸並之。因為直接插入排序是穩定的，所以改進後的歸並排序仍是穩定的。

4)在基於比較的排序方法中，每次比較兩個關鍵字的大小之後，僅僅出現兩種可能的轉移，因此可以用一棵二叉樹來描述比較判定過程。
當文件的n個關鍵字隨機分布時，任何藉助於"比較"的排序演算法，至少需要O(nlgn)的時間。
箱排序和基數排序只需一步就會引起m種可能的轉移，即把一個記錄裝入m個箱子之一，因此在一般情況下，箱排序和基數排序可能在O(n)時間內完成對n個記錄的排序。但是，箱排序和基數排序只適用於像字元串和整數這類有明顯結構特徵的關鍵字，而當關鍵字的取值范圍屬於某個無窮集合(例如實數型關鍵字)時，無法使用箱排序和基數排序，這時只有藉助於"比較"的方法來排序。
若n很大，記錄的關鍵字位數較少且可以分解時，採用基數排序較好。雖然桶排序對關鍵字的結構無要求，但它也只有在關鍵字是隨機分布時才能使平均時間達到線性階，否則為平方階。同時要注意，箱、桶、基數這三種分配排序均假定了關鍵字若為數字時，則其值均是非負的，否則將其映射到箱(桶)號時，又要增加相應的時間。
(5)有的語言(如Fortran，Cobol或Basic等)沒有提供指針及遞歸，導致實現歸並、快速(它們用遞歸實現較簡單)和基數(使用了指針)等排序演算法變得復雜。此時可考慮用其它排序。
(6)本章給出的排序演算法，輸人數據均是存儲在一個向量中。當記錄的規模較大時，為避免耗費大量的時間去移動記錄，可以用鏈表作為存儲結構。譬如插入排序、歸並排序、基數排序都易於在鏈表上實現，使之減少記錄的移動次數。但有的排序方法，如快速排序和堆排序，在鏈表上卻難於實現，在這種情況下，可以提取關鍵字建立索引表，然後對索引表進行排序。然而更為簡單的方法是：引人一個整型向量t作為輔助表，排序前令t[i]=i(0≤i<n)，若排序演算法中要求交換R[i]和R[j]，則只需交換t[i]和t[j]即可；排序結束後，向量t就指示了記錄之間的順序關系：
R[t[0]].key≤R[t[1]].key≤…≤R[t[n-1]].key
若要求最終結果是：
R[0].key≤R[1].key≤…≤R[n-1].key
則可以在排序結束後，再按輔助表所規定的次序重排各記錄，完成這種重排的時間是O(n)。

F. 從10000個數據元素中選10個最小的，用什麼排序方法最好

C。

堆排序不需要大量的遞歸或者多維的暫存數組。這對於數據量非常巨大的序列是合適的。比如超過數百萬條記錄，因為快速排序，歸並排序都使用遞歸來設計演算法，在數據量非常大的時候，可能會發生堆棧溢出錯誤。

例如：

排序，用最大（小）交換法排序，只排序10個數，這樣計算100000*10次循環就可以：

int a[1000000];

int i,j,max,t;

for(i=0;i<10;i++)

{

max=i;

for(j=i;j<1000000;j++)

if(a[max]<a[j])

max=j;

t=a[i];

a[i]=a[max];

a[max]=t;

}

這樣，前10個就是最大的。

(6)大量數據排序演算法擴展閱讀：

在堆的數據結構中，堆中的最大值總是位於根節點（在優先隊列中使用堆的話堆中的最小值位於根節點）。堆中定義以下幾種操作：

最大堆調整（Max Heapify）：將堆的末端子節點作調整，使得子節點永遠小於父節點。

創建最大堆（Build Max Heap）：將堆中的所有數據重新排序。

堆排序（HeapSort）：移除位在第一個數據的根節點，並做最大堆調整的遞歸運算。

G. 大量數據用哪種演算法排序最好

七種排序演算法：冒泡、選擇、插入、快速、Bucket、Shell、Heap
其中冒泡是最簡單、也是效率最低的一種排序方法，老師要求我們掌握的是選擇排序法。
快速排序法可以說是最好的排序演算法：首先選一個分界值，把大於分界值和小於分界值的數據分成兩部分；對於分開的部分，不斷重復這個過程，直到結束。

H. 大數據用什麼排序演算法

大數據一般是用資料庫的策略來解決排序問題的，可以建立索引和視圖。

I. 對數組排序,如果排序數據量很大,排序演算法仍然適用嗎

#include<stdio.h>

intmain()

{

inti=0;

inta[10]={0,5,2,3,6,9,8,7,4,1};

intj=0;

inttmp=0;

intm=sizeof(a)/sizeof(a[0]);//s數組大小

for(i=0;i<m-1;i++)//比較m-1次

{

for(j=0;j<m-i-1;j++)//最後一次比較a[m-i-1]與a[m-i-2]

{

if(a[j]>a[j+1])//如果a[j]比a[j+1]大則交換內容

{

tmp=a[j+1];

a[j+1]=a[j];

a[j]=tmp;

}

}

}

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

{

printf("%d",a[i]);//列印

}

printf(" ");

return0;

}

J. 對大量數據排序，多種排序方法中，哪種最快，效率最高

直接選擇排序>快速排序>基數排序>歸並排序 >堆排序>Shell排序>冒泡排序=冒泡排序2 =直接插入排序