文章目录：
- 1、计算机内部如何存储数据，关于源码、补码的问题！
- 2、请教C语言各种数值排序的源码。冒泡、插入等等
- 3、数值型数据的整理和图示方法各有哪些
- 4、数值型数据的分组方法有哪些？简述组距分组的步骤？
- 5、数值型数据的整理和图示方法有哪些
计算机内部如何存储数据，关于源码、补码的问题！
1.
补码
（1）正数的补码
与原码相同。
【例1】+9的补码是00001001。(备注：这个+9的补码说的是用8位的2进制来表示补码的，补码表示方式很多，还有16位2进制补码表示形式，以及32位2进制补码表示形式等。)
（2）负数的补码
符号位为1，其余位为该数绝对值的原码按位取反；然后整个数加1。
同一个数字在不同的补码表示形式里头，是不同的。比方说-15的补码，在8位2进制里头是11110001，然而在16位2进制补码表示的情况下，就成了1111111111110001。在这篇补码概述里头涉及的补码转换默认了把一个数转换成8位2进制的补码形式，每一种补码表示形式都只能表示有限的数字。
原码
原码(true
form)是一种计算机中对数字的二进制定点表示方法。原码表示法在数值前面
原码
增加了一位符号位（即最高位为符号位），该位为0表示正数或者0（当为0时第一位不能为1，因为如果把10000000也当成0会造成和-128原码冲突），该位为1表示负数，其余位表示数值的大小。
反码
所谓原码就是二进制定点表示法，即最高位为符号位，“0”表示正，“1”表示负，其余位表示数值的大小。
反码表示法规定：正数的反码与其原码相同；负数的反码是对其原码逐位取反，但符号位除外。
补码表示法规定：正数的补码与其原码相同；负数的补码是在其反码的末位加1。
2.
(1)、在计算机系统中，数值一律用补码来表示（存储）。
主要原因：使用补码，可以将符号位和其它位统一处理；同时，减法也可按加法来处理。另外，两个用补
码表示的数相加时，如果最高位（符号位）有进位，则进位被舍弃。
(2)、补码与原码的转换过程几乎是相同的
3.
2.^4+2.^1
=
17
表示
17
谢谢
采纳
请教C语言各种数值排序的源码。冒泡、插入等等
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功能：选择排序
输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中元素个数
================================================
*/
/*
====================================================
算法思想简单描述：
在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换；
然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环
到倒数第二个数和最后一个数比较为止。
选择排序是不稳定的。算法复杂度O(n2)--[n的平方]
=====================================================
*/
void select_sort(int *x, int n)
{
int i, j, min, t;
for (i=0; i n-1; i++) /*要选择的次数：0~n-2共n-1次*/
{
min = i; /*假设当前下标为i的数最小，比较后再调整*/
for (j=i+1; j n; j++)/*循环找出最小的数的下标是哪个*/
{
if (*(x+j) *(x+min))
{
min = j; /*如果后面的数比前面的小，则记下它的下标*/
}
}
if (min != i) /*如果min在循环中改变了，就需要交换数据*/
{
t = *(x+i);
*(x+i) = *(x+min);
*(x+min) = t;
}
}
}
/*
================================================
功能：直接插入排序
输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中元素个数
================================================
*/
/*
====================================================
算法思想简单描述：
在要排序的一组数中，假设前面(n-1) [n=2] 个数已经是排
好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数
也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。
直接插入排序是稳定的。算法时间复杂度O(n2)--[n的平方]
=====================================================
*/
void insert_sort(int *x, int n)
{
int i, j, t;
for (i=1; i n; i++) /*要选择的次数：1~n-1共n-1次*/
{
/*
暂存下标为i的数。注意：下标从1开始，原因就是开始时
第一个数即下标为0的数，前面没有任何数，单单一个，认为
它是排好顺序的。
*/
t=*(x+i);
for (j=i-1; j=0 t *(x+j); j--) /*注意：j=i-1，j--，这里就是下标为i的数，在它前面有序列中找插入位置。*/
{
*(x+j+1) = *(x+j); /*如果满足条件就往后挪。最坏的情况就是t比下标为0的数都小，它要放在最前面，j==-1，退出循环*/
}
*(x+j+1) = t; /*找到下标为i的数的放置位置*/
}
}
/*
================================================
功能：冒泡排序
输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中元素个数
================================================
*/
/*
====================================================
算法思想简单描述：
在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上
而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较
小的往上冒。即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要
求相反时，就将它们互换。
下面是一种改进的冒泡算法，它记录了每一遍扫描后最后下沉数的
位置k，这样可以减少外层循环扫描的次数。
冒泡排序是稳定的。算法时间复杂度O(n2)--[n的平方]
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*/
void bubble_sort(int *x, int n)
{
int j, k, h, t;
for (h=n-1; h0; h=k) /*循环到没有比较范围*/
{
for (j=0, k=0; j h; j++) /*每次预置k=0，循环扫描后更新k*/
{
if (*(x+j) *(x+j+1)) /*大的放在后面，小的放到前面*/
{
t = *(x+j);
*(x+j) = *(x+j+1);
*(x+j+1) = t; /*完成交换*/
k = j; /*保存最后下沉的位置。这样k后面的都是排序排好了的。*/
}
}
}
}
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功能：希尔排序
输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中元素个数
================================================
*/
/*
====================================================
算法思想简单描述：
在直接插入排序算法中，每次插入一个数，使有序序列只增加1个节点，
并且对插入下一个数没有提供任何帮助。如果比较相隔较远距离（称为
增量）的数，使得数移动时能跨过多个元素，则进行一次比较就可能消除
多个元素交换。D.L.shell于1959年在以他名字命名的排序算法中实现
了这一思想。算法先将要排序的一组数按某个增量d分成若干组，每组中
记录的下标相差d.对每组中全部元素进行排序，然后再用一个较小的增量
对它进行，在每组中再进行排序。当增量减到1时，整个要排序的数被分成
一组，排序完成。
下面的函数是一个希尔排序算法的一个实现，初次取序列的一半为增量，
以后每次减半，直到增量为1。
希尔排序是不稳定的。
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*/
void shell_sort(int *x, int n)
{
int h, j, k, t;
for (h=n/2; h0; h=h/2) /*控制增量*/
{
for (j=h; j n; j++) /*这个实际上就是上面的直接插入排序*/
{
t = *(x+j);
for (k=j-h; (k=0 t *(x+k)); k-=h)
{
*(x+k+h) = *(x+k);
}
*(x+k+h) = t;
}
}
}
/*
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功能：快速排序
输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中起止元素的下标
================================================
*/
/*
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算法思想简单描述：
快速排序是对冒泡排序的一种本质改进。它的基本思想是通过一趟
扫描后，使得排序序列的长度能大幅度地减少。在冒泡排序中，一次
扫描只能确保最大数值的数移到正确位置，而待排序序列的长度可能只
减少1。快速排序通过一趟扫描，就能确保某个数（以它为基准点吧）
的左边各数都比它小，右边各数都比它大。然后又用同样的方法处理
它左右两边的数，直到基准点的左右只有一个元素为止。它是由
C.A.R.Hoare于1962年提出的。
显然快速排序可以用递归实现，当然也可以用栈化解递归实现。下面的
函数是用递归实现的，有兴趣的朋友可以改成非递归的。
快速排序是不稳定的。最理想情况算法时间复杂度O(nlog2n)，最坏O(n2)
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*/
void quick_sort(int *x, int low, int high)
{
int i, j, t;
if (low high) /*要排序的元素起止下标，保证小的放在左边，大的放在右边。这里以下标为low的元素为基准点*/
{
i = low;
j = high;
t = *(x+low); /*暂存基准点的数*/
while (i j) /*循环扫描*/
{
while (i j *(x+j)t) /*在右边的只要比基准点大仍放在右边*/
{
j--; /*前移一个位置*/
}
if (i j)
{
*(x+i) = *(x+j); /*上面的循环退出：即出现比基准点小的数，替换基准点的数*/
i++; /*后移一个位置，并以此为基准点*/
}
while (i j *(x+i) =t) /*在左边的只要小于等于基准点仍放在左边*/
{
i++; /*后移一个位置*/
}
if (i j)
{
*(x+j) = *(x+i); /*上面的循环退出：即出现比基准点大的数，放到右边*/
j--; /*前移一个位置*/
}
}
*(x+i) = t; /*一遍扫描完后，放到适当位置*/
quick_sort(x,low,i-1); /*对基准点左边的数再执行快速排序*/
quick_sort(x,i+1,high); /*对基准点右边的数再执行快速排序*/
}
}
/*
================================================
功能：堆排序
输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中元素个数
================================================
*/
/*
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算法思想简单描述：
堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。
堆的定义如下：具有n个元素的序列（h1,h2,...,hn),当且仅当
满足（hi=h2i,hi=2i+1）或（hi =h2i,hi =2i+1）(i=1,2,...,n/2)
时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。
由堆的定义可以看出，堆顶元素（即第一个元素）必为最大项。完全二叉树可以
很直观地表示堆的结构。堆顶为根，其它为左子树、右子树。
初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树，调整它们的存储顺序，
使之成为一个堆，这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点
交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推，直到只有两个节点
的堆，并对它们作交换，最后得到有n个节点的有序序列。
从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素
交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数
实现排序的函数。
堆排序是不稳定的。算法时间复杂度O(nlog2n)。
*/
/*
功能：渗透建堆
输入：数组名称（也就是数组首地址）、参与建堆元素的个数、从第几个元素开始
*/
void sift(int *x, int n, int s)
{
int t, k, j;
t = *(x+s); /*暂存开始元素*/
k = s; /*开始元素下标*/
j = 2*k + 1; /*右子树元素下标*/
while (j n)
{
if (j n-1 *(x+j) *(x+j+1))/*判断是否满足堆的条件：满足就继续下一轮比较，否则调整。*/
{
j++;
}
if (t *(x+j)) /*调整*/
{
*(x+k) = *(x+j);
k = j; /*调整后，开始元素也随之调整*/
j = 2*k + 1;
}
else /*没有需要调整了，已经是个堆了，退出循环。*/
{
break;
}
}
*(x+k) = t; /*开始元素放到它正确位置*/
}
/*
功能：堆排序
输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中元素个数
*/
void heap_sort(int *x, int n)
{
int i, k, t;
int *p;
for (i=n/2-1; i=0; i--)
{
sift(x,n,i); /*初始建堆*/
}
for (k=n-1; k=1; k--)
{
t = *(x+0); /*堆顶放到最后*/
*(x+0) = *(x+k);
*(x+k) = t;
sift(x,k,0); /*剩下的数再建堆*/
}
}
void main()
{
#define MAX 4
int *p, i, a[MAX];
/*录入测试数据*/
p = a;
printf("Input %d number for sorting :\n",MAX);
for (i=0; i MAX; i++)
{
scanf("%d",p++);
}
printf("\n");
数值型数据的整理和图示方法各有哪些
一、数据的分组：观察数据的分布特征：
1、单变量值分组：适用于离散变量，其变量值较少。
2、组距分组：适用于连续性型变量，其变量值较多。
二、数值型数据的图示：
1、分组数据：直方图。
2、未分组数据：茎叶图，箱线图。
3、茎叶图：反映原始数据分布形状，离散状况（是否对称，集中，存在离群点）。
扩展资料：
注意事项：
1、负数能否录入，若录入是否合法。
2、 0能否录入，若录入是否合法。
3、 数据上限检查：能否录入超出上限值的数据；能否录入上限值。
4、 数据关系检测：若各项数据之间有关联，如等值，检查数据关系是否还满足。
5、 实数定义后，小数位是否能满足。
6、 数据类型检查：整型数据能否录入小数，实数型数据能否录入小数。
参考资料来源：百度百科-数值型数据
数值型数据的分组方法有哪些？简述组距分组的步骤？
数值型数据的分组方法主要有两种，分别是单变量值分组、组距分组。
组距分组的步骤：
1、确定组数。一组数据的组数一般与数据本身的特点及数据的多少有关。由于分组的目的之一是为了观察数据分布的特征，因此组数的多少应适中。如组数太少，数据的分布就会过于集中，组数太多，数据的分布就会过于分散，这都不便于观察数据分布的特征和规律。组数的确定应以能够显示数据的分布特征和规律为目的。
2、确定各组的组距。组距是一个组的上限与下限的差，可根据全部数据的最大值和最小值（即极差）及所分的组数来确定，即组距=（最大值－最小值）/组数。
3、根据分组整理成频数分布表。
扩展资料：
采用组距分组时，需要遵循“不重不漏”的原则。“不重”是指一项数据只能分在其中的某一组，不能在其他组中重复出现；“不漏”是指组别能够穷尽，即在所分的全部组别中每项数据都能分在其中的某一组，不能遗漏。
在组距分组中，如果全部数据中的最大值和最小值与其他数据相差悬殊，为避免出现空白组（即没有变量值的组）或个别极端值被漏掉，第一组和最后一组可以采取“××以下”及“××以上”这样的开口组。
参考资料来源：
百度百科-组距分组
百度百科-数据分组
数值型数据的整理和图示方法有哪些
对于分类数据： （1）数据的整理方法有列出所分的类别，计算每一类别的频数、频率、比例、比率等 （2）图示方法有条形图和圆形图 对于顺序数据： （1）数据的整理方法中包括所有的处理分类数据的方法，同时还可以计算累积频数和累积频率
之间有关联，如等值，检查数据关系是否还满足。5、 实数定义后，小数位是否能满足。6、 数据类型检查：整型数据能否录入小数，实数型数据能否录入小数。参考资料来源：百度百科-数值型数据数值型数据的分组方法有哪些？简述组距分组的步骤？数值型数据的分组方法
====================================== */ /* =====================================
原则。“不重”是指一项数据只能分在其中的某一组，不能在其他组中重复出现；“不漏”是指组别能够穷尽，即在所分的全部组别中每项数据都能分在其中的某一组，不能遗漏。在组距分组中，如果全部数据中的最大值和最小值与其他数据相差悬殊，为避免出现空白组（即没有变量值的组）或个别极端值被漏掉，第一组和最后一组可
一个组的上限与下限的差，可根据全部数据的最大值和最小值（即极差）及所分的组数来确定，即组距=（最大值－最小值）/组数。3、根据分组整理成频数分布表。扩展资料：采用组距分组时，需要遵循“不重不漏”的原则。“不重”是指一项数据只能
======================================= 算法思想简单描述： 在直接插入排序算法中，每次插入一个数，使有序序列只增加1个节点， 并且对插入下一个数没有提供任何帮助。如果比较相隔较远距离（称为 增量）的数，使得数移动时能跨过多个元素，则进行