20182320 2019-2020-1「オブジェクト指向プログラミングとデータ構造」実験報告7
コース：「プログラミングとデータ構造」
クラス：1823
名前：鄭李元
学生ID：20182320
王志強：教師実験
実験日：2019年11月1日
必修/選択科目：必修
1.実験の内容
1.1
検索とソートは、クラスを定義し、実装linearSearch、選択ソートクラスメソッド、そして最後にテストを完了すること。
試験デザイン提出テストケース（正常、異常、境界、正のシーケンス、逆）、10以上が必要で、データは、それらの後の実施例の学生番号4に含まれる
図の提出演算結果。
1.2
あなたのコードのリファクタリング
（例えば：cn.edu.besti.cs1823.G2301）cn.edu.besti.cs1823（イニシャル+ 4桁の学生番号）パッケージにSorting.java Searching.javaにする。
テストコードをテストパッケージを入れて
、再コンパイルしたコードを実行し、コンパイルに提出し、実行ショット（IDEA、コマンドライン）
1.3
参考http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4715035.html、検索を追加することで、検索アルゴリズム検索アルゴリズムの多様性を学び、テスト
のスクリーンショット操作する結果を提出
1.4
ヒルソート、ヒープソート、ソート、バイナリツリー（少なくとも3）：補足授業の実現について話法のソート
アルゴリズムの（通常、異常、境界）テスト実装
しても、複数のソートアルゴリズムを記述する場合（提出業績ショット3ソートプログラム）必要に応じて、また満点を得ることができ、不備
1.5
Androidアプリを見つけてテストするアルゴリズムをソートの様々な達成するために
提出実行結果のスクリーンショット
コードクラウドへプッシュコードを（行うために選出された、ポイント）
2.実験の手順と結果
2.1
最初のステップ：書き込み検索とソートクラス
検索カテゴリ
public class Searching {
private int List[];
private int searchElement;
private int listSize;
private int locate;
public Searching(int[] list, int searchElement) {
List = list;
this.searchElement = searchElement;
listSize= List.length;
}
public boolean linearSearch(){
for (int i=listSize-1;;i--){
if (searchElement==List[i]){
locate=i;
return true;
}
else if (i==0){
return false;
}
}
}
}クラス分類
public class Sorting {
private int List[];
private int size;
public Sorting(int[] list) {
List = list;
size=List.length;
}
public void selectionSort(){
int temp,tempx;
for (int i=0;i<size-1;i++){
temp=i;
for (int j=i+1;j<size;j++){
if (List[temp]>List[j]){
temp=j;
}
}
if (temp == 0) {
continue;
}
else {
tempx=List[i];
List[i]=List[temp];
List[temp]=tempx;
}
}
}
}2クラス上の自分の書き込みを実行するときに最初の配列を作成し、いくつかのそれを埋める、それが元の配列を変更しますソートクラスの使用に言うことである、それを達成するために、配列を実行することです。
ステップ2：2つのクラスを実行するために、main関数を呼び出して記述したコード
コードを実行します。
public class SearchingTest {
public static void main(String[] args) {
int a1[]={1,2,3,4,5,6,7,2320};
int a2[]={9,8,7,6,5,4,3,2320};
System.out.println("线性查找：");
System.out.println(new Searching(a1,4).linearSearch());
System.out.println(new Searching(a1,6).linearSearch());
System.out.println(new Searching(a1,1).linearSearch());
System.out.println(new Searching(a1,2320).linearSearch());
System.out.println(new Searching(a1,999).linearSearch());
System.out.println(new Searching(a2,4).linearSearch());
System.out.println(new Searching(a2,6).linearSearch());
System.out.println(new Searching(a2,9).linearSearch());
System.out.println(new Searching(a2,2320).linearSearch());
System.out.println(new Searching(a2,999).linearSearch());
}
}結果：
2.2
最初のステップ：パッケージcn.edu.besti.cs1823.Z2320、および検索とソートクラスを作成し、パッケージにコードを実行します
ステップ2：Windowsのコマンドラインを開き、その後、コードを実行するために実行するコマンドラインを使用し、クラスを生成した3つの.javaファイルをコンパイルして実行するコマンドを使用します
2.3
ステップ：修飾クラスの検索挿入を見つけるためにバイナリサーチを追加、フィボナッチ探索、検索、以下のようにバイナリハッシュルックアップチェーンアドレスが注釈のそれぞれの機能を説明するために、実装されます
public class Searching {
private int List[];
private int searchElement;
private int listSize;
private int locate;
public Searching(int[] list, int searchElement) {
List = list;
this.searchElement = searchElement;
listSize= List.length;
}
//线性查找
public String linearSearch(){
for (int i=listSize-1;;i--){
if (searchElement==List[i]){
locate=i;
return "Element found! At List["+locate+"].";
}
else if (i==0){
return "Element not found!";
}
}
}
//二分法查找
public String binarySearch(){
int high=listSize-1;
int low=0;
int middle=(high+low)/2;
//调用Sorting方法排序
Sorting sorting=new Sorting(List);
while (low<=high){
if (List[middle]==searchElement){
locate=middle;
return "Element found! At List["+locate+"].";
}
else {
if (searchElement<List[middle]){
high=middle-1;
}
else {
low=middle+1;
}
}
}
return "Element not found!";
}
//插入查找
public String insertionSearch(int low,int high){
//调用Sorting方法排序
Sorting sorting=new Sorting(List);
if (low>high){
return "Element not found!";
}
int mid=low+(searchElement-List[low])/(List[high]-List[low])*(high-low);
if (List[mid]==searchElement){
locate=mid;
return "Element found! At List["+locate+"].";
}
else if (searchElement>List[mid]){
low=mid+1;
}
else if (searchElement<List[mid]){
high=mid-1;
}
return insertionSearch(low,high);
}
//斐波那契查找
//先建立斐波那契数组
private int maxSize=20;
public void Fibonacci(int F[]){
F[0]=0;
F[1]=1;
for (int i=2;i<maxSize;i++){
F[i]=F[i-1]+F[i-2];
}
}
//斐波那契查找方法
public int fibonacciSearching(){
int low=0;
int high=listSize-1;
//创建斐波那契数组
int F[]=new int[maxSize];
Fibonacci(F);
//计算n位于斐波那契数列的位置
int k=0;
while (listSize>F[k]-1){
k++;
}
int temp[]= Arrays.copyOf(List,F[k]);
for(int i=listSize;i<F[k]-1;++i){
temp[i]=List[listSize-1];
}
while(low<=high) {
int mid = low + F[k - 1] - 1;
if (searchElement < temp[mid]) {
high = mid - 1;
k -= 1;
} else if (searchElement > temp[mid]) {
low = mid + 1;
k -= 2;
} else {
if (mid < listSize)
return mid; //若相等则说明mid即为查找到的位置
else
return listSize - 1; //若mid>=n则说明是扩展的数值,返回n-1
}
}
return -1;
}
//二叉树查找
public boolean BinaryTreeSearching(){
//建立二叉树
BSTNode root=new BSTNode(List[0]);
BSTree bsTree=new BSTree(root);
locate=0;
for (int i=0;i<List.length;i++){
bsTree.add(List[i],root);
}
//开始查找
return bsTree.search(searchElement,root);
}
public void BlockSearch(){
int[] index = new int[]{10, 20, 30,2321};
BlockSearch blockSearch=new BlockSearch(index);
for (int i=0;i<List.length;i++){
blockSearch.insert(List[i]);
}
blockSearch.search(searchElement);
}
//哈希查找
public void hash_Chain(){
int defaultCapacity=100;
LinearNode<Integer>[] temp;
temp=new LinearNode[defaultCapacity];
//把数组用链地址法放入另一个数组中
for (int i=0;i<List.length;i++){
int locate=List[i]%11;
//检测扩容
if (locate>=defaultCapacity){
defaultCapacity=defaultCapacity*2;
LinearNode<Integer>[] larger=new LinearNode[defaultCapacity];
for (int j=0;i<temp.length;i++){
larger[j]=temp[j];
}
temp=larger;
}
LinearNode<Integer> b;
b=temp[locate];
if (b==null){
LinearNode<Integer> tempx=new LinearNode(List[i]);
temp[locate]=tempx;
}
else {
while (b!=null){
if (b.getNext()==null){
break;
}
b=b.getNext();
}
b.setNext(new LinearNode(List[i]));
}
}
//开始查找
int locate2=searchElement%11;
LinearNode<Integer>[] temp3=temp;
while (temp3[locate2]!=null){
if (temp3[locate2].getElement()==searchElement){
System.out.println("哈希链式查找：true");
break;
}
temp3[locate2]=temp3[locate2].getNext();
}
if (temp[locate2]==null){
System.out.println("哈希链式查找：false");
}
}
}ステップ2：追加のテストコードと実行
2.4
手順：以下のように変更ソートクラスサプリメントヒルは二分法のソート、ヒープソートを、ソート
public class Sorting {
private static int List[];
private static int size;
private static String list="";
public Sorting(int[] list) {
List = list;
size=List.length;
}
//选择排序
public String selectionSort(){
int temp,tempx;
for (int i=0;i<size-1;i++){
temp=i;
for (int j=i+1;j<size;j++){
if (List[temp]>List[j]){
temp=j;
}
}
if (temp == 0) {
continue;
}
else {
tempx=List[i];
List[i]=List[temp];
List[temp]=tempx;
}
}
String string="";
for (int i=0;i<size;i++){
string=string+List[i]+" ";
}
return string;
}
//希尔排序
public String shellSort(){
int temp=List.length/2;
int first,last;
while (temp>0){
for (int i=0;i+temp<List.length-1;i++){
first=i;
last=i+temp;
if (List[first]>List[last]){
int temp2=List[first];
List[first]=List[last];
List[last]=temp2;
}
}
temp=temp/2;
}
String result="";
for (int i=0;i<List.length;i++){
result=result+List[i]+" ";
}
return result;
}
//二叉树排序
public void binarySort() throws Exception {
BSTNode roots = new BSTNode();
for (int number : List) {
roots.add(number);
}
System.out.println(roots.values());
}
//堆排序
public static void heapify(int[] arrays, int currentRootNode, int size) {
if (currentRootNode < size) {
//左子树和右字数的位置
int left = 2 * currentRootNode + 1;
int right = 2 * currentRootNode + 2;
//把当前父节点位置看成是最大的
int max = currentRootNode;
if (left < size) {
//如果比当前根元素要大，记录它的位置
if (arrays[max] < arrays[left]) {
max = left;
}
}
if (right < size) {
//如果比当前根元素要大，记录它的位置
if (arrays[max] < arrays[right]) {
max = right;
}
}
//如果最大的不是根元素位置，那么就交换
if (max != currentRootNode) {
int temp = arrays[max];
arrays[max] = arrays[currentRootNode];
arrays[currentRootNode] = temp;
//继续比较，直到完成一次建堆
heapify(arrays, max, size);
}
}
}
public static void maxHeapify(int[] arrays, int size) {
// 从数组的尾部开始，直到第一个元素(角标为0)
for (int i = size - 1; i >= 0; i--) {
heapify(arrays, i, size);
}
}
public static String dui(int[] arrays) {
for (int i = 0; i < arrays.length; i++) {
//每次建堆就可以排除一个元素了
maxHeapify(arrays, arrays.length - i);
//交换
int temp = arrays[0];
arrays[0] = arrays[(arrays.length - 1) - i];
arrays[(arrays.length - 1) - i] = temp;
}
String result="";
for(int i=0;i<arrays.length;i++)
{
result =result+ " "+arrays[i];
}
return result;
}
}ステップ2：変更とテストコードを実行
2.5
最初のステップ：レイアウトを作ります
ステップ2：アイデアは、テストコードに加えて、コードに転送されAndroidStudio
第三段階：MainActivityのレイアウトを実現するには、リスナー、入力および出力試験結果を実現し、ラン
3.実験過程で発生した問題や決済処理
質問1：
実行するには、システムへの完全なコードフィットのアイデアは、現象によってそこにコンパイルされることはありません実験では、7.2。
この問題を解決するために1：
コードをインポートおよびパッケージのステートメントを含んでいることが分かっているので、先生に尋ねることで、転送パッケージの包装に問題がありました。正常に実行するコードのすべてのインポートおよびパッケージのステートメントを削除します。
その他（知覚、思考、など）
私たちは、より高いレベルを必要とするとき、実験方法はそう、異なるロジックと効率性、一般的には、単純な、方法のより良い理解を持って、効率が非常に高いではありません検索し、さまざまな方法でソートの様々な関係しますプログラミング作業は、我々は、論理的思考能力を発揮する必要があるときに、より複雑な習得するが、アルゴリズムのプログラムのパフォーマンスを向上させることができます。