数据结构快速排序图解 快速排序的流程图

各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享数据结构快速排序图解，以及快速排序的流程图的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！

rank用法数据结构

RANK函数。

语法结构：RANK（排序的值，排序值所在的范围，排序方式）。

排序的方式为0或1，当为0或省略时，按降序排序。为1时按升序排序。

Rank函数是Excel的基础函数之一，其功能是对数据的位次的排列。

Rank函数是Excel的基础函数之一，其功能就是对数据进行排位。

数据结构各种排序方法总结

数据结构中的排序方法主要有插入排序、选择排序、冒泡排序、快速排序、归并排序、堆排序、计数排序、基数排序等。

这些算法的目的都是将一个无序的序列按照特定的规则进行排列，使其变成一个有序的序列。不同的排序算法有不同的时间复杂度和空间复杂度，不同的应用场景需要选择不同的排序方法来保证算法的效率与可靠性。

其中比较常用的是快速排序和归并排序，它们的时间复杂度为O(nlogn)，在数据量较大时性能较好

数据结构的排序方法有哪些

1.

插入排序:直接插入排序【稳定排序方法】

2.

插入排序:希尔排序【不稳定排序方法】

3.

选择排序:直接选择排序【不稳定排序方法】

4.

选择排序:堆排序【不稳定排序方法】

学习数据结构使用哪种编程语言比较合适

数据结构是学习数据存储方式的一门学科，学习数据结构使用C语言描述更为合适，不过对于数据结构更重要的是注重思维逻辑，用什么实现其实并不重要。

那么，数据存储方式有哪几种呢？在这里将对数据结构的学习内容做一个简要的总结。

数据结构大致包含以下几种存储结构：

下面对各种数据结构做详细讲解。

线性表

线性表结构存储的数据往往是可以依次排列的，就像小朋友手拉手，每位学生的前面和后面都仅有一个小朋友和他拉手，具备这种“一对一”关系的数据就可以使用线性表来存储。

例如，存储类似{1,3,5,7,9}这样的数据时，各元素依次排列，每个元素的前面和后边有且仅有一个元素与之相邻（除首元素和尾元素），因此可以使用线性表存储。

线性表并不是一种具体的存储结构，它包含顺序存储结构和链式存储结构，是顺序表和链表的统称。

顺序表

顺序表，简单地理解，就是常用的数组，只是换了个名字而已，例如使用顺序表存储{1,3,5,7,9}，如图1所示：

图1顺序表结构

由于顺序表结构的底层实现借助的就是数组，因此对于初学者来说，可以把顺序表完全等价为数组，但实则不是这样。数据结构是研究数据存储方式的一门学科，它囊括的都是各种存储结构，而数组只是各种编程语言中的基本数据类型，并不属于数据结构的范畴。

链表

我们知道，使用顺序表（底层实现靠数组）时，需要提前申请一定大小的存储空间，这块存储空间的物理地址是连续的，如图1所示。

链表则完全不同，使用链表存储数据时，是随用随申请，因此数据的存储位置是相互分离的，换句话说，数据的存储位置是随机的。

为了给各个数据块建立“依次排列”的关系，链表给各数据块增设一个指针，每个数据块的指针都指向下一个数据块（最后一个数据块的指针指向NULL），就如同一个个小学生都伸手去拉住下一个小学生的手，这样，看似毫无关系的数据块就建立了“依次排列”的关系，也就形成了链表，如图2所示：

图2链表结构

栈和队列

栈和队列隶属于线性表，是特殊的线性表，因为它们对线性表中元素的进出做了明确的要求。

栈中的元素只能从线性表的一端进出（另一端封死），且要遵循“先入后出”的原则，即先进栈的元素后出栈。

图3栈结构示意图

栈结构如图3所示，像一个木桶，栈中含有3个元素，分别是A、B和C，从在栈中的状态可以看出A最先进的栈，然后B进栈，最后C进栈。根据“先进后出”的原则，3个元素出栈的顺序应该是：C最先出栈，然后B出栈，最后才是A出栈。

队列中的元素只能从线性表的一端进，从另一端出，且要遵循“先入先出”的特点，即先进队列的元素也要先出队列。

图4队列结构示意图

队列结构如图4所示，队列中有3个元素，分别是A、B和C，从在队列中的状态可以看出是A先进队列，然后B进，最后C进。根据“先进先出”的原则，3个元素出队列的顺序应该是A最先出队列，然后B出，最后C出。

树存储结构

树存储结构适合存储具有“一对多”关系的数据。

图5家庭族谱

如图5所示，其中张平只有一个父亲，但他却有两（多）个孩子，这就是“一对多”的关系，满足这种关系的数据可以使用树存储结构。

图存储结构

图存储结构适合存储具有“多对多”关系的数据。

图6图存储结构示意图

如图6所示，从V1可以到达V2、V3、V4，同样，从V2、V3、V4也可以到达V1，这就是“多对多”的关系，满足这种关系的数据可以使用图存储结构。

注意：本文只是对数据结构中包含的各种存储结构做一个简要的介绍，欢迎持续关注。

数据库数据模型的三种基本模式

数据库数据三种基本模式:1.层次模型、2.网状模型、3.关系模型。

层次模型

层次模型是数据库系统最早使用的一种模型，它的数据结构是一棵“有向树”。根结点在最上端，层次最高，子结点在下，逐层排列。层次模型的特征是：

1、有且只有一个根结点；

2、其他结点有且仅有一个父结点。

网状模型

网状模型以网状结构表示实体与实体之间的联系。网中的每一个结点代表一个记录类型，联系用链接指针来实现。网状模型可以表示多个从属关系的联系，也可以表示数据间的交叉关系，即数据间的横向关系与纵向关系，它是层次模型的扩展。网状模型可以方便地表示各种类型的联系，但结构复杂，实现的算法难以规范化。其特征是：

1、允许结点有多于一个父结点；

2、可以有一个以上的结点没有父结点。

关系模型

关系模型以二维表结构来表示实体与实体之间的联系，它是以关系数学理论为基础的。关系模型的数据结构是一个“二维表框架”组成的集合。每个二维表又可称为关系。在关系模型中，操作的对象和结果都是二维表。关系模型是目前最流行的数据库模型。支持关系模型的数据库管理系统称为关系数据库管理系统，Access就是一种关系数据库管理系统。

数据结构的排序算法中，哪些排序是稳定的，哪些排序是不稳定的

一、稳定排序算法1、冒泡排序2、鸡尾酒排序3、插入排序4、桶排序5、计数排序6、合并排序7、基数排序8、二叉排序树排序二、不稳定排序算法1、选择排序2、希尔排序3、组合排序4、堆排序5、平滑排序6、快速排序排序(Sorting)是计算机程序设计中的一种重要操作，它的功能是将一个数据元素（或记录）的任意序列，重新排列成一个关键字有序的序列。一个排序算法是稳定的，就是当有两个相等记录的关键字R和S，且在原本的列表中R出现在S之前，在排序过的列表中R也将会是在S之前。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实现为稳定。做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对象间之比较，就会被决定使用在原先数据次序中的条目，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。

关于数据结构快速排序图解，快速排序的流程图的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。