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| 这个作业的目标 | 了解在哪种情况下可以使用构造数据类型—数组进行数据的处理，掌握用一维数组进行编程，掌握选择排序法和二分查找法 |
| 我的学号 | 20209194 |
2.1PTA作业
2.1.1 题目：
某医院想统计一下某项疾病的获得与否与年龄是否有关，需要对以前的诊断记录进行整理，按照0-18、19-35、36-60、61以上（含61）四个年龄段统计的患病人数占总患病人数的比例。
输入格式:
共2行，第一行为过往病人的数目n（0 < n <= 100)，第二行为每个病人患病时的年龄。
输出格式:
按照0-18、19-35、36-60、61以上（含61）四个年龄段输出该段患病人数占总患病人数的比例，以百分比的形式输出，精确到小数点后两位。每个年龄段占一行，共四行。
2.1.2代码图片：
2.2.1题目：
在主函数中首先输入一个整数N(1<N<=100),然后再输入N个整数存入数组中，然后用选择排序法对数组中的N个元素从小到大排序，最后输出数组所有元素。
2.2.2代码图片：
2.2 题目：快速寻找满足条件的两个数
能否快速找出一个数组中的两个数字，让这两个数字之和等于一个给定的值，为了简化起见，我们假设这个数组中肯定存在至少一组符合要求的解。
解法一：采用穷举法，从数组中任意取出两个数字，计算两者之和是否为给定的数字。
| 输入“和” | 输入“数组” | 输出结果 |
|---|---|---|
| 1 | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | 符合条件的一组数字：0,1 |
| 3 | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | 符合条件的一组数字：0,3 符合条件的一组数字：1,2 |
| 5 | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | 符合条件的一组数字：0,5 符合条件的一组数字：0,1符合条件的一组数字：1,4 符合条件的一组数字：2,3 |
解法二：对数组中的每个数字arr[i]都判别Sum-arr[i]是否在数组中。
| 输入“和” | 输入“数组” | 输出结果 |
|---|---|---|
| 1 | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | 符合条件的一组数字：0,1 |
| 3 | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | 符合条件的一组数字：3,0 符合条件的一组数字：2,1 符合条件的一组数字：1,2 符合条件的一组数字：0,3 |
| 5 | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | 符合条件的一组数字：5,0 符合条件的一组数字：4,1 符合条件的一组数字：3,2 符合条件的一组数字：2,3 符合条件的一组数字：1,4 符合条件的一组数字：0,5 |
解法三：对数组进行排序，然后使用二分查找法针对arr[i]查找Sum-arr[i]。
| 输入“和” | 输入“数组” | 输出结果 |
|---|---|---|
| 1 | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | 符合条件的一组数字：0,1 |
| 3 | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | 符合条件的一组数字：0,3 符合条件的一组数字：1,2 |
| 5 | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | 符合条件的一组数字：0,5 符合条件的一组数字：0,1符合条件的一组数字：1,4 符合条件的一组数字：2,3 |
请说明三种算法的区别是什么？你还可以给出更好的算法吗？
1.不断地添加代码进去，越来越长。第三个二分查找法只能针对有有序列表，且插入删除困难。第一种地穷举法是最简单最直接的算法。
2.不可以，我想不到！
2.3 请搜索有哪些排序算法，并用自己的理解对集中排序算法分别进行描述。
1 快速排序（QuickSort）
快速排序是一个就地排序，分而治之，大规模递归的算法。从本质上来说，它是归并排序的就地版本。快速排序比大部分排序算法都要快。尽管我们可以在某些特殊的情况下写出比快速排序快的算法，但是就通常情况而言，没有比它更快的了。快速排序是递归的，对于内存非常有限的机器来说，它不是一个好的选择。
2 归并排序（MergeSort）
归并排序先分解要排序的序列，从1分成2，2分成4，依次分解，当分解到只有1个一组的时候，就可以排序这些分组，然后依次合并回原来的序列中，这样就可以排序所有数据。合并排序比堆排序稍微快一点，但是需要比堆排序多一倍的内存空间，因为它需要一个额外的数组。
3 堆排序（HeapSort）
堆排序适合于数据量非常大的场合（百万数据）。
堆排序不需要大量的递归或者多维的暂存数组。这对于数据量非常巨大的序列是合适的。比如超过数百万条记录，因为快速排序，归并排序都使用递归来设计算法，在数据量非常大的时候，可能会发生堆栈溢出错误。
堆排序会将所有的数据建成一个堆，最大的数据在堆顶，然后将堆顶数据和序列的最后一个数据交换。接下来再次重建堆，交换数据，依次下去，就可以排序所有的数据。
4 冒泡排序（BubbleSort）
冒泡排序是最慢的排序算法。在实际运用中它是效率最低的算法。它通过一趟又一趟地比较数组中的每一个元素，使较大的数据下沉，较小的数据上升。
5 插入排序（InsertSort）
插入排序通过把序列中的值插入一个已经排序好的序列中，直到该序列的结束。插入排序是对冒泡排序的改进。它比冒泡排序快2倍。一般不用在数据大于1000的场合下使用插入排序，或者重复排序超过200数据项的序列。
6 Shell排序（ShellSort）
Shell排序通过将数据分成不同的组，先对每一组进行排序，然后再对所有的元素进行一次插入排序，以减少数据交换和移动的次数。其中分组的合理性会对算法产生重要的影响。
Shell排序比冒泡排序快5倍，比插入排序大致快2倍。Shell排序比起QuickSort，MergeSort，HeapSort慢很多。但是它相对比较简单，它适合于数据量在5000以下并且速度并不是特别重要的场合。它对于数据量较小的数列重复排序是非常好的。
7 交换排序（ExchangeSort）和选择排序（SelectSort）
都是交换方法的排序算法，只是排序算法发展的初级阶段，在实际中使用较少。
8 基数排序（RadixSort）
只能用于整数的排序，需要较多的存储空间。
2.4 请给出本周学习总结
1.学习进度条
| 周/日期 | 这周所花的时间 | 代码行 | 学到的知识点简介 | 目前比较迷惑的问题 |
|---|---|---|---|---|
| 第一周 | 五天 | 49 | 文件的运用，回顾知识点 | 文件不会灵活运用 |
| 第二周 | 六天 | 109 | 使用构造数据类型—数组进行数据的处理，掌握用一维数组进行编程，掌握选择排序法和二分查找法 | 选择排序法和二分查找法不会用 |
2.累积代码行和博客字数
3.学习内容总结和感悟
