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C语言四种排序算法时间复杂度比较

1、方案设计：

我这次实验通过随机生成30000个随机数，把随机数存到数组中，用这同一组随机数据分别进行四种排序，直接插入排序、直接选择排序、冒泡排序和快速排序。还通过了调用txt文件把运算所需时间导出，分别输出各个算法所需用时并对用时时长再进行冒泡排序算出用时最短的算法。

2、程序代码：

#include

#define N 30000

void Wrong() //输入错误

{

printf("\n语法错误，请重新输入！\n");

getchar();

}

void Disp(int a[]) //清屏

{

int i;

system("cls");

for(i=0; i

{

if((i-1)%10==9)

printf("\n");

printf("%-7d",a[i]);

}

void InsertSort(int a[],int p) //直接插入排序算法

{

int i,j,temp;

for(i=1; i

{

temp=a[i];

for(j=i; j>0&&a[j-1]>temp; j--)

a[j]=a[j-1];

a[j]=temp;

}

void SelectSort(int a[],int p) //选择排序算法

{

int i,j,k;

for(i=0; i

{

k=i;

for(j=i+1; j

if(a[j]

k=j;

if(k!=i)

{

int temp;

temp=a[k];

a[k]=a[i];

a[i]=temp;

}

void BubbleSort(int a[],int p) //冒泡排序算法

{

int i,j,temp;

for (i=0; i

{

for (j=N-1; j>i; j--) //比较,找出本趟最小关键字的记录if (a[j]

{

temp=a[j]; //进行交换,将最小关键字记录前移

a[j]=a[j-1];

a[j-1]=temp;

}

void quicksort(int a[],int n,int p) //快速排序算法{

int i,j,low,high,temp,top=-1;

struct node

{

int low,high;

} st[N];

top++;

st[top].low=0;

st[top].high=n-1;

while(top>-1)

{

low=st[top].low;

high=st[top].high;

top--;

i=low;

j=high;

if(low

{

temp=a[low];

while(i!=j)

{

while(itemp)j--;

if(i

{

a[i]=a[j];

i++;

}

while(i

if(i

{

a[j]=a[i];

j--;

}

a[i]=temp;

top++;

st[top].low=low;

st[top].high=i-1;

top++;

st[top].low=i+1;

st[top].high=high;

}

double TInsertSort(int a[],int p)//计算直接插入排序算法用时

{

int i;

int b[N];

for(i=0; i

b[i]=a[i];

LARGE_INTEGER m_liPerfFreq= {0};

QueryPerformanceFrequency(&m_liPerfFreq);

LARGE_INTEGER m_liPerfStart= {0};

QueryPerformanceCounter(&m_liPerfStart);

InsertSort(b,p);

LARGE_INTEGER liPerfNow= {0};

QueryPerformanceCounter(&liPerfNow);

double time=liPerfNow.QuadPart - m_liPerfStart.QuadPart;

time/=m_liPerfFreq.QuadPart;

if(p!=6)

{

Disp(b);

getchar();

}

printf("\n用直接插入排序法用的时间为%f秒；",time);

FILE *fp;

fp=fopen("直接插入排序.txt","w");

for(i=0; i

fprintf(fp,"%d ",b[i]);

fclose(fp);

return(time);

}

double TSelectSort(int a[],int p)//计算选择排序用时

{

int i;

int b[N];

for(i=0; i

b[i]=a[i];

LARGE_INTEGER m_liPerfFreq= {0};

QueryPerformanceFrequency(&m_liPerfFreq);

LARGE_INTEGER m_liPerfStart= {0};

QueryPerformanceCounter(&m_liPerfStart);

SelectSort(b,p);

if(p!=6)

{

Disp(b);

getchar();

}

LARGE_INTEGER liPerfNow= {0};

QueryPerformanceCounter(&liPerfNow);

double time=liPerfNow.QuadPart - m_liPerfStart.QuadPart;

time/=m_liPerfFreq.QuadPart;

printf("\n用直接选择排序法用的时间为%f秒；",time);

FILE *fp;

fp=fopen("直接选择排序.txt","w");

for(i=0; i

fprintf(fp,"%d ",b[i]);

fclose(fp);

return(time);

}

double TBubbleSort(int a[],int p)//计算冒泡排序算法用时

{

int i;

int b[N];

for(i=0; i

b[i]=a[i];

LARGE_INTEGER m_liPerfFreq= {0};

QueryPerformanceFrequency(&m_liPerfFreq);

LARGE_INTEGER m_liPerfStart= {0};

QueryPerformanceCounter(&m_liPerfStart);

BubbleSort(b,p);

LARGE_INTEGER liPerfNow= {0};

QueryPerformanceCounter(&liPerfNow);

double time=liPerfNow.QuadPart - m_liPerfStart.QuadPart;

time/=m_liPerfFreq.QuadPart;

if(p!=6)

{

Disp(b);

getchar();

}

printf("\n用冒泡排序法用的时间为%f秒；",time);

FILE *fp;

fp=fopen("冒泡排序.txt","w");

for(i=0; i

fprintf(fp,"%d ",b[i]);

fclose(fp);

return(time);

}

double Tquicksort(int a[],int n,int p)//计算快速排序算法用时{

int i;

int b[N];

for(i=0; i

b[i]=a[i];

LARGE_INTEGER m_liPerfFreq= {0};

QueryPerformanceFrequency(&m_liPerfFreq);

LARGE_INTEGER m_liPerfStart= {0};

QueryPerformanceCounter(&m_liPerfStart);

quicksort(b,N,p);

LARGE_INTEGER liPerfNow= {0};

QueryPerformanceCounter(&liPerfNow);

double time=liPerfNow.QuadPart - m_liPerfStart.QuadPart;

time/=m_liPerfFreq.QuadPart;

if(p!=6)

{

Disp(b);

getchar();

}

printf("\n用快速排序法用的时间为%f秒；",time);

FILE *fp;

fp=fopen("快速排序.txt","w");

for(i=0; i

fprintf(fp,"%d ",b[i]);

fclose(fp);

return(time);

}

void BubleSort(double a[]) //时间数组的冒泡排序

{

int i,j;

double temp;

for(i=1; i<6; i++)

{

for(j=4; j>=i; j--)

if(a[j+1]

{

temp=a[j+1];

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

a[j]=temp;

}

void menu()

{

printf("*********************************\n\n");

printf("(1)显示随机数\n");

printf("(2)直接插入排序\n");

printf("(3)直接选择排序\n");

printf("(4)冒泡排序\n");

printf("(5)快速排序\n");

printf("(6)时间效率比较\n");

printf("\n请在上述序号中选择一个并输入:\n");

printf("*********************************\n"); }

void main()

{

int i,p,a[N];

srand((int)time(NULL)); //随机种子

for(i=0; i

a[i]=rand()%50000+1;

while(1)

{

system("cls");

menu();

scanf("%d",&p);

if(p==0)

{

printf("谢谢使用!\n");

getchar();

break;

}

double TIMES[5],TIMES1[5];//时间数组

switch(p)

{

case 1:

Disp(a);

FILE *fp;

fp=fopen("随机数.txt","w");

for(i=0; i

fclose(fp);

getchar();

printf("\n请按任意键继续!");

getchar();

break;

case 2:

TInsertSort(a,p);

printf("\n请按任意键继续!");

getchar();

break;

case 3:

TSelectSort(a,p);

printf("\n请按任意键继续!");

getchar();

break;

case 4:

TBubbleSort(a,p);

printf("\n请按任意键继续!");

getchar();

break;

case 5:

Tquicksort(a,N,p);

printf("\n请按任意键继续!");

getchar();

break;

case 6:

system("cls");

TIMES1[1]=TIMES[1]=TInsertSort(a,p);

TIMES1[2]=TIMES[2]=TSelectSort(a,p);

TIMES1[3]=TIMES[3]=TBubbleSort(a,p);

TIMES1[4]=TIMES[4]=Tquicksort(a,N,p);

getchar();

BubleSort(TIMES);

printf("\n\n");

{

printf("排序这组数据较快的排序法是：\n");

if(TIMES[1]==TIMES1[1]) printf("直接插入排序:%f 秒!\n",TIMES[1]);

if(TIMES[1]==TIMES1[2]) printf("直接选择排序:%f 秒!\n",TIMES[1]);

if(TIMES[1]==TIMES1[3]) printf("冒泡排序:%f秒!\n",TIMES[1]);

if(TIMES[1]==TIMES1[4]) printf("快速排序:%f秒!\n",TIMES[1]);

if(TIMES[1]!=TIMES[2])

{

if(TIMES[2]==TIMES1[1]) printf("直接插入排序:%f 秒!\n",TIMES[2]);

if(TIMES[2]==TIMES1[2]) printf("直接选择排序%f 秒!\n",TIMES[2]);

if(TIMES[2]==TIMES1[3]) printf("冒泡排序%f秒!\n",TIMES[2]);

if(TIMES[2]==TIMES1[4]) printf("快速排序%f秒!\n",TIMES[2]);

}

printf("\n请按任意键继续!");

srand((int)time(NULL));

for(i=0; i

{

a[i]=rand()%30000+1;

}

getchar();

break;

default:

Wrong();

printf("\n请按任意键继续!");

getchar();

break;

}

3、运行结果与分析：

通过多次运行程序，均显示快速排序算法最快，时间复杂度最低，通过所学的知识来计算，快速排序平均时间复杂度是0(nlog2n)，最好情况0(nlog2n)，最坏情况0(n2)，相对来说，这次实验符合理论规律。

排序算法时间复杂度比较

排序算法比较主要容： 1)利用随机函数产生10000个随机整数，对这些数进行多种方法排序。 2）至少采用4种方法实现上述问题求解（可采用的方法有插入排序、希尔排序、起泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序），并把排序后的结功能果保存在不同的文件里。 3）给出该排序算法统计每一种排序方法的性能（以运行程序所花费的时间为准进行对比），找出其中两种较快的方法。程序的主要功能： 1.随机数在排序函数作用下进行排序 2.程序给出随机数排序所用的时间。算法及时间复杂度（一）各个排序是算法思想：（1）直接插入排序：将一个记录插入到已排好的有序表中，从而得到一个新的，记录数增加1的有序表。（2）冒泡排序：首先将第一个记录的关键字和第二个记录的关键字进行比较，若为逆序，则将两个记录交换，然后比较第二个记录和第三个记录的关键字。依此类推，直到第N-1和第N个记录的

关键字进行过比较为止。上述为第一趟排序，其结果使得关键字的最大纪录被安排到最后一个记录的位置上。然后进行第二趟起泡排序，对前N-1个记录进行同样操作。一共要进行N-1趟起泡排序。（3）快速排序：通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，已达到整个序列有序。（4）选择排序：通过N-I次关键字间的比较，从N-I+1个记录中选出关键字最小的记录，并和第I（1<=I<=N）个记录交换。时间复杂度分析

10000个数据的时间比较：程序源代码： /********************************************************************************************** package test; public class SortArray { private static final int Min = 1;//生成随机数最小值 private static final int Max = 10000;//生成随机数最大值 private static final int Length = 10000;//生成随机数组长度(测试的朋友建议不要超过40000,不然你要等很久,如果你电脑配置绝对高的情况下你可以再加个0试试) public static void main(String[] args) { System.out.println("数组长度："+Length+", Min："+Min+", Max："+Max); long begin; long end; int arr[] = getArray(Length);

C语言几种常见的排序方法

C语言几种常见的排序方法 2009-04-2219:55 插入排序是这样实现的：首先新建一个空列表，用于保存已排序的有序数列（我们称之为"有序列表"）。从原数列中取出一个数，将其插入"有序列表"中，使其仍旧保持有序状态。重复2号步骤，直至原数列为空。插入排序的平均时间复杂度为平方级的，效率不高，但是容易实现。它借助了"逐步扩大成果"的思想，使有序列表的长度逐渐增加，直至其长度等于原列表的长度。冒泡排序冒泡排序是这样实现的：首先将所有待排序的数字放入工作列表中。从列表的第一个数字到倒数第二个数字，逐个检查：若某一位上的数字大于他的下一位，则将它与它的下一位交换。重复2号步骤，直至再也不能交换。冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序相同，也是平方级的，但也是非常容易实现的算法。选择排序选择排序是这样实现的：设数组内存放了n个待排数字，数组下标从1开始，到n结束。 i=1 从数组的第i个元素开始到第n个元素，寻找最小的元素。将上一步找到的最小元素和第i位元素交换。如果i=n－1算法结束，否则回到第3步选择排序的平均时间复杂度也是O(n²)的。快速排序现在开始，我们要接触高效排序算法了。实践证明，快速排序是所有排序算法中最高效的一种。它采用了分治的思想：先保证列表的前半部分都小于后半部分，然后分别对前半部分和后半部分排序，这样整个列表就有序了。这是一种先进的思想，也是它高效的原因。因为在排序算法中，算法的高效与否与列表中数字间的比较次数有直接的关系，而"保证列表的前半部分都小于后半部分"就使得前半部分的任何一个数从此以后都不再跟后半部分的数进行比较了，大大减少了数字间不必要的比较。但查找数据得另当别论了。堆排序堆排序与前面的算法都不同，它是这样的：首先新建一个空列表，作用与插入排序中的"有序列表"相同。找到数列中最大的数字，将其加在"有序列表"的末尾，并将其从原数列中删除。重复2号步骤，直至原数列为空。堆排序的平均时间复杂度为nlogn,效率高（因为有堆这种数据结构以及它奇妙的特征，使得"找到数列中最大的数字"这样的操作只需要O(1)的时间复杂度，维护需要logn的时间复杂度），但是实现相对复杂（可以说是这里7种算法中比较难实现的）。

C语言9种常用排序法

C语言9种常用排序法 1.冒泡排序 2.选择排序 3.插入排序 4.快速排序 5.希尔排序 6.归并排序 7.堆排序 8.带哨兵的直接插入排序 9.基数排序例子：乱序输入n个数，输出从小到大排序后的结果1.冒泡排序 #include int main() { int i, j, n, a[100], temp; while(scanf("%d",&n)!=EOF) { for(i=0;i

for(i=0;ia[j+1]) //比较a[j]与a[j+1],使a[j+1]大于a[j] { temp = a[j+1]; a[j+1] = a[j]; a[j] = temp; } } } for(i=0;i int main() {

int i, j, n, a[100], t, temp; while(scanf("%d",&n)!=EOF) { for(i=0;ia[j]) t = j; } temp = a[i]; a[i] = a[t]; a[t] = temp; } for(i=0;i

排序算法时间复杂度比较

排序算法比较主要内容： 1)利用随机函数产生10000个随机整数，对这些数进行多种方法排序。 2）至少采用4种方法实现上述问题求解（可采用的方法有插入排序、希尔排序、起泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序），并把排序后的结功能果保存在不同的文件里。 3）给出该排序算法统计每一种排序方法的性能（以运行程序所花费的时间为准进行对比），找出其中两种较快的方法。程序的主要功能： 1.随机数在排序函数作用下进行排序 2.程序给出随机数排序所用的时间。算法及时间复杂度（一）各个排序是算法思想：（1）直接插入排序：将一个记录插入到已排好的有序表中，从而得到一个新的，记录数增加1的有序表。（2）冒泡排序：首先将第一个记录的关键字和第二个记录的关键字进行比较，若为逆序，则将两个记录交换，然后比较第二个记录和第三个记录的关键字。依此类推，直到第N-1和第N个记录的

几种排序算法的分析与比较--C语言

一、设计思想插入排序：首先，我们定义我们需要排序的数组，得到数组的长度。如果数组只有一个数字，那么我们直接认为它已经是排好序的，就不需要再进行调整，直接就得到了我们的结果。否则，我们从数组中的第二个元素开始遍历。然后，启动主索引，我们用curr当做我们遍历的主索引，每次主索引的开始，我们都使得要插入的位置（insertIndex）等于-1，即我们认为主索引之前的元素没有比主索引指向的元素值大的元素，那么自然主索引位置的元素不需要挪动位置。然后，开始副索引，副索引遍历所有主索引之前的排好的元素，当发现主索引之前的某个元素比主索引指向的元素的值大时，我们就将要插入的位置（insertIndex）记为第一个比主索引指向元素的位置，跳出副索引；否则，等待副索引自然完成。副索引遍历结束后，我们判断当前要插入的位置（insertIndex）是否等于-1，如果等于-1，说明主索引之前元素的值没有一个比主索引指向的元素的值大，那么主索引位置的元素不要挪动位置，回到主索引，主索引向后走一位，进行下一次主索引的遍历；否则，说明主索引之前insertIndex位置元素的值比主索引指向的元素的值大，那么，我们记录当前主索引指向的元素的值，然后将主索引之前从insertIndex位置开始的所有元素依次向后挪一位，这里注意，要从后向前一位一位挪，否则，会使得数组成为一串相同的数字。最后，将记录下的当前索引指向的元素的值放在要插入的位置（insertIndex）处，进行下一次主索引的遍历。继续上面的工作，最终我们就可以得到我们的排序结果。插入排序的特点在于，我们每次遍历，主索引之前的元素都是已经排好序的，我们找到比主索引指向元素的值大的第一个元素的位置，然后将主索引指向位置的元素插入到该位置，将该位置之后一直到主索引位置的元素依次向后挪动。这样的方法，使得挪动的次数相对较多，如果对于排序数据量较大，挪动成本较高的情况时，这种排序算法显然成本较高，时间复杂度相对较差，是初等通用排序算法中的一种。选择排序：选择排序相对插入排序，是插入排序的一个优化，优化的前提是我们认为数据是比较大的，挪动数据的代价比数据比较的代价大很多，所以我们选择排序是追求少挪动，以比较次数换取挪动次数。首先，我们定义我们需要排序的数组，得到数组的长度，定义一个结果数组，用来存放排好序的数组，定义一个最小值，定义一个最小值的位置。然后，进入我们的遍历，每次进入遍历的时候我们都使得当前的最小值为9999，即认为每次最小值都是最大的数，用来进行和其他元素比较得到最小值，每次认为最小值的位置都是0，用来重新记录最小值的位置。然后，进入第二层循环，进行数值的比较，如果数组中的某个元素的值比最小值小，那么将当前的最小值设为元素的值，然后记录下来元素的位置，这样，当跳出循环体的时候，我们会得到要排序数组中的最小值，然后将最小值位置的数值设置为9999，即我们得到了最小值之后，就让数组中的这个数成为最大值，然后将结果数组result[]第主索引值位置上的元素赋值为最小值，进行下一次外层循环重复上面的工作。最终我们就得到了排好序的结果数组result[]。选择排序的优势在于，我们挪动元素的次数很少，只是每次对要排序的数组进行整体遍历，找到其中的最小的元素，然后将改元素的值放到一个新的结果数组中去，这样大大减少了挪动的次序，即我们要排序的数组有多少元素，我们就挪动多少次，而因为每次都要对数组的所有元素进行遍历，那么比较的次数就比较多，达到了n2次，所以，我们使用选择排序的前提是，认为挪动元素要比比较元素的成本高出很多的时候。他相对与插入排序，他的比较次数大于插入排序的次数，而挪动次数就很少，元素有多少个，挪动次数就是多少个。希尔排序：首先，我们定义一个要排序的数组，然后定义一个步长的数组，该步长数组是由一组特定的数字组成的，步长数组具体得到过程我们不去考虑，是由科学家经过很长时间计算得到的，已经根据时间复杂度的要求，得到了最适合希尔排序的一组步长值以及计算

数据结构经典算法 C语言版

//插入排序法 void InsertSort() { int s[100]; int n,m,j,i=0,temp1,temp2; printf("请输入待排序的元素个数："); scanf("%d",&n); printf("请输入原序列："); for (i=0; is[n-1]); s[n]=m; for (i=0; im) { temp1=s[i]; s[i]=m; for (j=i+1; j

//堆排序 static a[8] = {0,25,4,36,1,60,10,58,}; int count=1; void adjust(int i,int n) { int j,k,r,done=0; k = r = a[i]; j = 2*i; while((j<=n)&&(done==0)) { if(j=a[j]) done = 1; else { a[j/2] = a[j]; j = 2* j; } } a[j/2] = r; } void heap(int n) { int i,j,t; for(i =n/2;i>0;i--) adjust(i,n); printf("\n初始化成堆===> "); for(i = 1;i < 8;i++) printf("%5d",a[i]); for(i = n-1;i>0;i--) { t = a[i+1]; a[i+1] = a[1]; a[1] = t; adjust(1,i); printf("\n第%2d步操作结果===>",count++); for(j = 1;j<8;j++) printf("%5d",a[j]); } }

常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度

排序法最差时间分析平均时间复杂度稳定度空间复杂度冒泡排序()() 稳定() 快速排序()(*) 不稳定()() 选择排序()() 稳定() 二叉树排序()(*) 不一顶() 插入排序()() 稳定() 堆排序(*) (*) 不稳定() 希尔排序不稳定() 、时间复杂度（）时间频度一个算法执行所耗费地时间，从理论上是不能算出来地，必须上机运行测试才能知道.但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费地时间多，哪个算法花费地时间少就可以了.并且一个算法花费地时间与算法中语句地执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多.一个算法中地语句执行次数称为语句频度或时间频度.记为(). （）时间复杂度在刚才提到地时间频度中，称为问题地规模，当不断变化时，时间频度()也会不断变化.但有时我们想知道它变化时呈现什么规律.为此，我们引入时间复杂度概念. 一般情况下，算法中基本操作重复执行地次数是问题规模地某个函数，用()表示，若有某个辅助函数(),使得当趋近于无穷大时，（)()地极限值为不等于零地常数，则称()是()地同数量级函数.记作()Ｏ(()),称Ｏ(()) 为算法地渐进时间复杂度，简称时间复杂度. 在各种不同算法中，若算法中语句执行次数为一个常数，则时间复杂度为(),另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如()与()它们地频度不同，但时间复杂度相同，都为(). 按数量级递增排列，常见地时间复杂度有：常数阶(),对数阶(),线性阶(), 线性对数阶(),平方阶()，立方阶(),...，次方阶(),指数阶().随着问题规模地不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法地执行效率越低. 、空间复杂度与时间复杂度类似，空间复杂度是指算法在计算机内执行时所需存储空间地度量.记作: ()(()) 我们一般所讨论地是除正常占用内存开销外地辅助存储单元规模.讨论方法与时间复杂度类似，不再赘述. （）渐进时间复杂度评价算法时间性能主要用算法时间复杂度地数量级(即算法地渐近时间复杂度)评价一个算法地时间性能. 、类似于时间复杂度地讨论，一个算法地空间复杂度( )()定义为该算法所耗费地存储空间，它也是问题规模地函数.渐近空间复杂度也常常简称为空间复杂度. 空间复杂度( )是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小地量度.一个算法在计算机存储器上所占用地存储空间，包括存储算法本身所占用地存储空间，算法地输入输出数据所占用地存储空间和算法在运行过程中临时占用地存储空间这三个方面.算法地输入输出数据所占用地存储空间是由要解决地问题决定地，是通过参数表由调用函数传递而来地，它不随本算法地不同而改变.存储算法本身所占用地存储空间与算法书写地长短成正比，要压缩这方面地存储空间，就必须编写出较短地算法.算法在运行过程中临时占用地存储空间随算法地不同而异，有地算法只需要占用少量地临时工作单元，而且不随问题规模地大小而改变，我们称这种算法是“就地"进行地，是节省存储地算法，如这一节介绍过地几个算法都是如此；有地算法需要占用地临时工作单元数与解决问题地规模有关，它随着地增大而增大，当较大时，将占用较多地存储单元，例如将在第九章介绍地快速排序和归并排序算法就属于这种情况.文档收集自网络，仅用于个人学习如当一个算法地空间复杂度为一个常量，即不随被处理数据量地大小而改变时，可表示为()；当一个算法地空间复杂度与以为底地地对数成正比时，可表示为()；当一个算法地空司复杂度与成线性比例关系时，可表示为().若形参为数组，则只需要为它分配一个存储由实参传送

基于C语言的多种排序方法的实现

基于C语言地多种排序方法地实现 1 引言 1.1 课题背景排序问题源远流长，一直是数学地重要组成部分.随着各种信息地快速更新，排序问题也走进了其他领域以及我们地日常生活.如何高效地排序一直困扰着我们. 1.2 课程设计目地排序是数学地重要组成部分，工作量大是其存在地问题.如何高效地排序？本程序就是解决这个问题而设计.程序中，把数列储存在数组中，采用插入排序等十种排序方法对数组元素进行排序，高效地解决了排序问题.本软件开发地平台为最新地微软公司出版地市面最新系统Windows 2000，而且可以作为自身地运行平台非常广泛，包括 Windows 98/2000/XP/Vista等等. 1.3课程设计内容本程序把对数列地排序转化为对数组元素地排序，用户可以根据自己地实际问题选择系统提供地七种排序方法地任意一种进行排序.程序通过自身地判断以及处理实现排序.程序最后输出每趟排序及初始排序结果. 2 系统分析与设计方案 2.1 系统分析设计一个排序信息管理系统，使之能够操作实现以下功能： 1) 显示需要输入地排序长度及其各个关键字 2) 初始化输入地排序序列 3) 显示可供选择地操作菜单

4) 显示输出操作后地移动次数和比较次数 5) 显示操作后地新序列 5) 可实现循环继续操 2.2 设计思路通过定义C语言顺序表来存储排序元素信息，构造相关函数，对输入地元素进行相应地处理. [2] 2.3 设计方案设计方案如图2.1所示图2.1 设计方案具体流程见图2.2

图 2.2 程序流程图

3功能设计 3.1 SqList顺序表其中包括顺序表长度，以及顺序表.源代码如下：[1] typedef struct { KeyType key。 //关键字项 InfoType otherinfo。 //其他数据项 }RedType。 typedef struct { RedType r[MaxSize+1]。 //r[0]作为监视哨 int length。 //顺序表长度 }SqList。 3.2 直接插入排序直接插入排序是将一个记录插入到已排好序地有序表中，从而得到一个新地、记录数增1地有序表图3.1 直接插入排序示意图将第i个记录地关键字r[i].key顺序地与前面记录地关键字r[i-1].key,r[i-2].key,……，r[1].key进行比较，把所有关键字大于r[i].key地记录依次后移一位，直到关键字小于或者等于r[i].key地记录

几种排序的算法时间复杂度比较

几种排序的算法时间复杂度比较 1.选择排序：不稳定，时间复杂度 O(n^2) 选择排序的基本思想是对待排序的记录序列进行n-1遍的处理，第i遍处理是将L[i..n]中最小者与L[i]交换位置。这样，经过i遍处理之后，前i个记录的位置已经是正确的了。 2.插入排序：稳定，时间复杂度 O(n^2) 插入排序的基本思想是，经过i-1遍处理后,L[1..i-1]己排好序。第i遍处理仅将L[i]插入L[1..i-1]的适当位置，使得L[1..i] 又是排好序的序列。要达到这个目的，我们可以用顺序比较的方法。首先比较L[i]和L[i-1]，如果L[i-1]≤ L[i]，则L[1..i]已排好序，第i遍处理就结束了；否则交换L[i]与L[i-1]的位置，继续比较L[i-1]和L[i-2]，直到找到某一个位置j(1≤j≤i-1)，使得L[j] ≤L[j+1]时为止。图1演示了对4个元素进行插入排序的过程，共需要(a),(b),(c)三次插入。 3.冒泡排序：稳定，时间复杂度 O(n^2) 冒泡排序方法是最简单的排序方法。这种方法的基本思想是，将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”，较小的元素比较轻，从而要往上浮。在冒泡排序算法中我们要对这个“气泡”序列处理若干遍。所谓一遍处理，就是自底向上检查一遍这个序列，并时刻注意两个相邻的元素的顺序是否正确。如果发现两个相邻元素的顺序不对，即“轻”的元素在下面，就交换它们的位置。显然，处理一遍之后，“最轻”的元素就浮到了最高位置；处理二遍之后，“次轻”的元素就浮到了次高位置。在作第二遍处理时，由于最高位置上的元素已是“最轻”元素，所以不必检查。一般地，第i遍处理时，不必检查第i高位置以上的元素，因为经过前面i-1遍的处理，它们已正确地排好序。 4.堆排序：不稳定，时间复杂度 O(nlog n) 堆排序是一种树形选择排序，在排序过程中，将A[n]看成是完全二叉树的顺序存储结构，利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系来选择最小的元素。 5.归并排序：稳定，时间复杂度 O(nlog n)

C语言常用排序算法

/* ===================================================================== ======== 相关知识介绍（所有定义只为帮助读者理解相关概念，并非严格定义）： 1、稳定排序和非稳定排序简单地说就是所有相等的数经过某种排序方法后，仍能保持它们在排序之前的相对次序，我们就说这种排序方法是稳定的。反之，就是非稳定的。比如：一组数排序前是a1,a2,a3,a4,a5，其中a2=a4，经过某种排序后为 a1,a2,a4,a3,a5，则我们说这种排序是稳定的，因为a2排序前在a4的前面，排序后它还是在a4的前面。假如变成a1,a4, a2,a3,a5就不是稳定的了。 2、内排序和外排序在排序过程中，所有需要排序的数都在内存，并在内存中调整它们的存储顺序，称为内排序；在排序过程中，只有部分数被调入内存，并借助内存调整数在外存中的存放顺序排序方法称为外排序。 3、算法的时间复杂度和空间复杂度所谓算法的时间复杂度，是指执行算法所需要的计算工作量。一个算法的空间复杂度，一般是指执行这个算法所需要的内存空间。 ===================================================================== =========== */ /* ================================================ 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：

算法时间复杂度

算法时间复杂度 The final edition was revised on December 14th, 2020.

实验一算法的时间复杂度一、实验目的与要求熟悉C/C++语言的集成开发环境；通过本实验加深对算法分析基础知识的理解。二、实验内容: 掌握算法分析的基本方法，并结合具体的问题深入认识算法的时间复杂度分析。三、实验题定义一个足够大的整型数组，并分别用起泡排序、简单选择排序、快速排序和归并排序对数组中的数据进行排序（按从小到大的顺序排序），记录每种算法的实际耗时，并结合数据结构中的知识对算法的时间复杂度分析进行说明。实验数据分两种情况： 1、数组中的数据随机生成； 2、数组中的数据已经是非递减有序。四、实验步骤理解算法思想和问题要求；编程实现题目要求；上机输入和调试自己所编的程序；验证分析实验结果；整理出实验报告。五、实验程序 #include #include<> #include<> using namespace std; void SelectSort(int r[ ], int n) { int i; int j; int index; int temp; for (i=0; i

快速排序法(C语言)

#include #include #include #include #define randx(x) (rand()%x) typedef int KeyType; typedef int DataType; typedef struct { KeyType key;/*排序码字段*/ DataType info; /*记录的其它字段*/ }RecordNode; typedef struct { int n; /*文件中的记录个数,可以视为常量*/ RecordNode *record; }SortObject; void creatsort(SortObject * pvector, int &l, int &r)//新建二叉排序树{ int i; int k; printf("您即将要创建一个序列\n");

printf("\n请输入该序列元素的个数\n"); scanf("%d", &pvector->n); pvector->record = (RecordNode*)malloc((sizeof(RecordNode))*(pvector->n)); printf("\n你要以什么方式创建序列？\n方式1：自动创建请输入1，方式2：手动创建请输入0\n"); scanf("%d", &k); if (k) { srand((int)time(0)); for (i = 0; i < pvector->n; i++) { if(pvector->n<100) pvector->record[i].key = randx(100); else if((pvector->n<1000)) pvector->record[i].key = randx(1000); else pvector->record[i].key = randx(pvector->n); } } else { printf("\n请输入%d个大小不一样的整数\n", pvector->n);

典型比较排序法时间复杂度对比

典型比较排序法时间复杂度对比 2008-09-12 13:56 平均情况最好情况最坏情况归并排序O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn) 快速排序O(nlogn)O(nlogn)O(n2) 希尔排序O(n1.5)O(n)O(n1.5) 插入排序O(n2)O(n)O(n2) 选择排序O(n2)O(n2)O(n2) 堆排序：时间复杂度O(n log n) 选择排序：时间复杂度O（n2）冒泡排序：时间复杂度O（n2）归并排序占用附加存储较多，需要另外一个与原待排序对象数组同样大小的辅助数组。这是这个算法的缺点。基数排序：时间复杂度是O ( d ( n+radix ) ),但d一般不能取常数，d=logn，所以时间复杂度为O(n log n)，当k=n时，为O(n) 线性时间排序的有：计数、基数、桶排序。在前面几节中讨论了内部排序和外部排序的方法。对于内部排序主要介绍了五大类排序方法：插入排序（直接插入排序、折半插入排序和希尔排序）、交换排序（冒泡排序和快速排序）、选择排序（简单选择排序和堆排序）、归并排序和基数排序。详细讨论了各种排序方法的基本原理，并从时间复杂性、空间复杂性以及排序的稳定性三方面

讨论了各种排序方法的时效性，介绍了各排序方法的实现算法及其存在的优缺点。如果待排序的数据量很小，最好选择编程简单的排序算法，因为在这种情况下采用编程复杂、效率较高的排序方法所能节约的计算机时间是很有限的。反之，如果待处理的数据量很大，特别是当排序过程作为应用程序的一部分需要经常执行时，就应该认真分析和比较各种排序方法，从中选出运行效率最高的方法。下面具体比较一下各种排序方法，以便实现不同的排序处理。 (1) 插入排序的原理：向有序序列中依次插入无序序列中待排序的记录，直到无序序列为空，对应的有序序列即为排序的结果，其主旨是“插入”。 (2) 交换排序的原理：先比较大小，如果逆序就进行交换，直到有序。其主旨是“若逆序就交换”。 (3) 选择排序的原理：先找关键字最小的记录，再放到已排好序的序列后面，依次选择，直到全部有序，其主旨是“选择”。 (4) 归并排序的原理：依次对两个有序子序列进行“合并”，直到合并为一个有序序列为止，其主旨是“合并”。 (5) 基数排序的原理：按待排序记录的关键字的组成成分进行排序的一种方法，即依次比较各个记录关键字相应“位”的值，进行排序，直到比较完所有的“位”，即得到一个有序的序列。各种排序方法的工作原理不同，对应的性能也有很大的差别，下面通过一个表格可以看到各排序方法具体的时间性能、空间性能等方面的区别。依据这些因素，可得出如下几点结论： (1) 若n较小（如n值小于50），对排序稳定性不作要求时，宜采用选择排序方法，若关键字的值不接近逆序，亦可采用直接插入排序法。但如果规模相同，且记录本身所包含的信息域比较多的情况下应首选简单选择排序方法。因为直接插入排序方法中记录位置的移动操作次数比直接选择排序多，所以选用直接选择排序为宜。 (2) 如果序列的初始状态已经是一个按关键字基本有序的序列，则选择直接插入排序方法和冒泡排序方法比较合适，因为“基本”有序的序列在排序时进行记录位置的移动次数比较少。 (3) 如果n较大，则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法，即快速排序、堆排序或归并排序方法。快速排序是目前公认的内部排序的最好方法，当待排序的关键字是随机分布时，快速排序所需的平均时间最少；堆排序所需的时间与快速排序相同，但辅助空间少于快速排序，并且不会出现最坏情况下时间复杂性达到O(n2)的状况。这两种排

C语言常用排序算法

1、稳定排序和非稳定排序简单地说就是所有相等的数经过某种排序方法后，仍能保持它们在排序之前的相对次序，我们就说这种排序方法是稳定的。反之，就是非稳定的。比如：一组数排序前是a1,a2,a3,a4,a5，其中a2=a4，经过某种排序后为a1,a2,a4,a3,a5，则我们说这种排序是稳定的，因为a2排序前在a4的前面，排序后它还是在a4的前面。假如变成a1,a4,a2,a3,a5就不是稳定的了。 2、内排序和外排序在排序过程中，所有需要排序的数都在内存，并在内存中调整它们的存储顺序，称为内排序；在排序过程中，只有部分数被调入内存，并借助内存调整数在外存中的存放顺序排序方法称为外排序。 3、算法的时间复杂度和空间复杂度所谓算法的时间复杂度，是指执行算法所需要的计算工作量。一个算法的空间复杂度，一般是指执行这个算法所需要的内存空间。 ================================================ 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

排序算法时间复杂度分析

算法分析与设计实验报告姓名：龚一帆班级：04011404 学号：2014211849 专业：计算机科学与技术一．实验题目排序问题求解二．实验目的 1）以排序（分类）问题为例，掌握分治法的基本设计策略。 2）熟练掌握一般插入排序算法的实现； 3）熟练掌握快速排序算法的实现； 4) 理解常见的算法经验分析方法；三．实验环境计算机、C语言程序设计环境四．实验内容与步骤 1.生成实验数据: 代码： int main() { freopen("/Users/shana/Desktop/实验课/算法实验课/1/Data.txt","w",stdout); srand(static_cast(time(0))); cout<<2000<

for(int j=i-1;j>=0;j--) { if(a[j]>a[j+1]) { swap(a[j],a[j+1]); } } } 3.实现快速排序算法. 思路：使用了二分的思想，将每段数组以与该数组的第一个数比较大小的关系分类并改变它们的位置，实现这段数组总所有比第一个数大的数都在第一个数的后面，比第一个小的数都在第一个数前面，再将本次划分的两段数组再进行本次操作，直到每段数组只有一个数代码： void sway(int n,int m) { int temp=a[n]; a[n]=a[m]; a[m]=temp; } int partition(int p,int q) { int n=q,s=1; while(p!=q) { if( s&&a[n]=a[p]) { n=--q; } elseif( !s &&a[n]>a[q]) {

各种排序的时间复杂度

排序算法所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。分类在计算机科学所使用的排序算法通常被分类为：计算的复杂度（最差、平均、和最好表现），依据串列（list）的大小（n）。一般而言，好的表现是O。(n log n)，且坏的行为是Ω(n2)。对於一个排序理想的表现是O(n)。仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要Ω(n log n)。记忆体使用量（以及其他电脑资源的使用）稳定度：稳定排序算法会依照相等的关键（换言之就是值）维持纪录的相对次序。也就是一个排序算法是稳定的，就是当有两个有相等关键的纪录R和S，且在原本的串列中R出现在S之前，在排序过的串列中R也将会是在S之前。一般的方法：插入、交换、选择、合并等等。交换排序包含冒泡排序（bubble sort）和快速排序（quicksort）。选择排序包含shaker排序和堆排序（heapsort）。当相等的元素是无法分辨的，比如像是整数，稳定度并不是一个问题。然而，假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。 (4, 1) (3, 1) (3, 7) (5, 6) 在这个状况下，有可能产生两种不同的结果，一个是依照相等的键值维持相对的次序，而另外一个则没有： (3, 1) (3, 7) (4, 1) (5, 6) (维持次序) (3, 7) (3, 1) (4, 1) (5, 6) (次序被改变) 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时作为稳定。作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物件间之比较，就会被决定使用在原先资料次序中的条目，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。排列算法列表

常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度

常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度排序法最差时间分析平均时间复杂度稳定度空间复杂度冒泡排序O(n2) O(n2) 稳定O(1) 快速排序O(n2) O(n*log2n) 不稳定O(log2n)~O(n) 选择排序O(n2) O(n2) 稳定O(1) 二叉树排序O(n2) O(n*log2n) 不一顶O(n) 插入排序O(n2) O(n2) 稳定O(1) 堆排序O(n*log2n) O(n*log2n) 不稳定O(1) 希尔排序O O 不稳定O(1) 1、时间复杂度（1）时间频度一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。（2）时间复杂度在刚才提到的时间频度中，n称为问题的规模，当n不断变化时，时间频度T(n)也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。为此，我们引入时间复杂度概念。一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T（n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=Ｏ(f(n)),称Ｏ(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。在各种不同算法中，若算法中语句执行次数为一个常数，则时间复杂度为O(1),另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如T(n)=n2+3n+4与T(n)=4n2+2n+1它们的频度不同，但时间复杂度相同，都为O(n2)。按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n), 线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n2)，立方阶 O(n3),...，k次方阶O(nk),指数阶O(2n)。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。2、空间复杂度与时间复杂度类似，空间复杂度是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量。记作: S(n)=O(f(n)) 我们一般所讨论的是除正常占用内存开销外的辅助存储单元规模。讨论方法与时间复杂度类似，不再赘述。（3）渐进时间复杂度评价算法时间性能主要用算法时间复杂度的数量级(即算法的渐近时间复杂度)评价一个算法的时间性能。 2、类似于时间复杂度的讨论，一个算法的空间复杂度(Space Complexity)S(n)定义为该算法所耗费的存储空间，它也是问题规模n的函数。渐近空间复杂度也常常简称为空间复杂度。空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。一个算法在计算机存储器上所占用的存储空间，包括存储算法本身所占用的存储空间，算法的输入输出数据所占用的存储空间和算法在运行过程中临时占用的存储空间这三个方面。算法的输入输出数据所占用的存储空间是由要解决的问题决定的，是通过参数表由调用函数传递而来的，它不随本算法的不同而改变。存储算法本身所占用的存储空间与算法书写的长短成正比，要压缩这方面的存储空间，就必须编写出较短的算法。算法在运行过程中临时占用的存储空间随算法的不同而异，有的算法只需要占用少量的临时工作单元，而且不随问题规模的大小而改变，我们称这种算法是“就地/"进行的，是节省存储的算法，如这一节介绍过