搜档网
当前位置:搜档网 › 内部排序算法的实现与比较

内部排序算法的实现与比较

内部排序算法的实现与比较
内部排序算法的实现与比较

内部排序算法的实现与

比较

Company Document number:WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

实验四:内部排序算法的实现与比较

一、问题描述

1.实验题目:在教科书中,各种内部排序算法的时间复杂度分析结果只给出了算法执行时间的阶,或大致执行时间。试通过随机数据比较各算法的关键字比较次数和关键字移动次数,以取得直观感受。

2.基本要求:(1)对常用的内部排序算法进行比较:直接插入排序、简单选择排序、冒泡排序、快速排序、希尔排序、归并排序。

(2利用随机函数产生N(N=30000)个随机整数,作为输入数据作比较;比较的指标为关键字参加的比较次数和关键字的移动次数(关键字交换记为3次移动)。

(3)对结果作出简要分析。

3.测试数据:随机函数产生。

二、需求分析

1.程序所能达到的基本可能:通过随机数据产生N个随机数,作为输入数据作比较;对常用的内部排序算法:直接插入排序、简单选择排序、冒泡排序、快速排序、希尔排序、归并排序进行比较:比较的指标为关键字参加的比较次数和关键字的移动次数(关键字交换记为3次移动)。最后结果输出各种排序算法的关键字参加的比较次数和关键字的移动次数,并按从小到大排列。

2.输入的形式及输入值范围:随机函数产生的N(N=30000)个随机整数。

3.输出的形式:输出各种排序算法的关键字参加的比较次数和关键字的移动次数。并按从小到大排列。

4.测试数据要求:随机函数产生的N(N=30000)个随机整数。

三、概要设计

1. 所用到得数据结构及其ADT

为了实现上述功能,应以一维数组表示集合数据类型。

int s[N];

int compare[6]={0},move[6]={0},D[N]={0},RS[N]={0};

基本操作:

数组赋值:

for(i=1;i

{

s[i]=rand()%100;

printf("%d\t",s[i]);

}

void copys(int S[],int RS[],int n)

实现每个操作的伪码,重点语句加注释

1)void copys(int S[],int RS[],int n)择法 ,2.冒泡法 ,3.插入法 ,4.快速法 , 5.希尔排序法 ,6.归并排序法,7.输出比较信息,8.退出\n");

scanf(" %d",&j);

switch(j)

{

case 1:

SelectSort(RS,N-1);

break;

case 2:

BubbleSort(RS,N-1);

break;

case 3:

InsertSort(RS,N-1);

break;

case 4:

QuickSortprint(RS,N-1);

break;

case 5:

Shellsort(RS,N-1);

break;

case 6:

MSort(RS,1,N-1);

printf("归并排序后的结果:");

for(i=1;i

printf("%d\t",D[i]);

printf("\n");

printf("关键字参加的比较次数:%d,关键字的移动次数:%d\n",compare[5],move[5]);

printf("\n");

break;

case 7:

SelectSort(compare,5);

SelectSort(move,5);

printf("关键字参加的比较次数:\n");

for(i=1;i<=5;i++)

printf("%d\t",compare[i]);

printf("\n");

printf("关键字的移动次数:\n");

for(i=1;i<=5;i++)

printf("%d\t",move[i]);

printf("\n");

break;

case 8:

printf("Current local time and date:%s",asctime(timeinfo));

exit(0);

break;

}

}while(1);

}

五、调试分析

1. 设计与调试过程中遇到的问题分析、体会

调试过程:由于本次程序设计的数据和模块比较多,所以采用分块调试的方法,在编写完一个内部排序算法后,为了验证是否排序成功以及所输出的关键字比较次数和移动次数是否正确,采用先定义一个需要排序9个数字的数组,S[10]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}和S[10]={0,9,8,7,6,5,4,3,2,1},用这两个数组检验程序的正确性与否。调试步骤,程序及相关结果如下:

1)直接选择排序:

#include <>

#include <>

#include <>

void SelectSort(int RS[],int n)

择法 ,2.

冒泡法 ,3.插入法 ,4.快速法 , 5.希尔排序法 ,6.归并排序法,7.输出比较信息,8.退出\n");

scanf(" %d",&j);

switch(j)

{

case 1:

SelectSort(RS,N-1);

break;

case 2:

BubbleSort(RS,N-1);

break;

case 3:

InsertSort(RS,N-1);

break;

case 4:

QuickSortprint(RS,N-1);

break;

case 5:

Shellsort(RS,N-1);

break;

case 6:

MSort(RS,1,N-1);

printf("归并排序后的结果:");

for(i=1;i

printf("%d\t",D[i]);

printf("\n");

printf("关键字参加的比较次数:%d,关键字的移动次数:%d\n",compare[5],move[5]);

printf("\n");

break;

case 7:

SelectSort(compare,5);

SelectSort(move,5);

printf("关键字参加的比较次数:\n");

for(i=1;i<=5;i++)

printf("%d\t",compare[i]);

printf("\n");

printf("关键字的移动次数:\n");

for(i=1;i<=5;i++)

printf("%d\t",move[i]);

printf("\n");

break;

case 8:

printf("Current local time and date:%s",asctime(timeinfo));

exit(0);

break;

}

}while(1);

]

九、实验收获和感想

各种排序算法比较

排序算法 一、插入排序(Insertion Sort) 1. 基本思想: 每次将一个待排序的数据元素,插入到前面已经排好序的数列中的适当位置,使数列依然有序;直到待排序数据元素全部插入完为止。 2. 排序过程: 【示例】: [初始关键字] [49] 38 65 97 76 13 27 49 J=2(38) [38 49] 65 97 76 13 27 49 J=3(65) [38 49 65] 97 76 13 27 49 J=4(97) [38 49 65 97] 76 13 27 49 J=5(76) [38 49 65 76 97] 13 27 49 J=6(13) [13 38 49 65 76 97] 27 49 J=7(27) [13 27 38 49 65 76 97] 49 J=8(49) [13 27 38 49 49 65 76 97] Procedure InsertSort(Var R : FileType); //对R[1..N]按递增序进行插入排序, R[0]是监视哨// Begin for I := 2 To N Do //依次插入R[2],...,R[n]// begin R[0] := R[I]; J := I - 1; While R[0] < R[J] Do //查找R[I]的插入位置// begin R[J+1] := R[J]; //将大于R[I]的元素后移// J := J - 1 end R[J + 1] := R[0] ; //插入R[I] // end End; //InsertSort // 二、选择排序 1. 基本思想: 每一趟从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,顺序放在已排好序的数列的最后,直到全部待排序的数据元素排完。 2. 排序过程: 【示例】: 初始关键字[49 38 65 97 76 13 27 49] 第一趟排序后13 [38 65 97 76 49 27 49] 第二趟排序后13 27 [65 97 76 49 38 49] 第三趟排序后13 27 38 [97 76 49 65 49] 第四趟排序后13 27 38 49 [49 97 65 76] 第五趟排序后13 27 38 49 49 [97 97 76]

中南大学数据结构与算法第10章内部排序课后作业答案

第10章内部排序习题练习答案 1.以关键字序列(265,301,751,129,937,863,742,694,076,438)为例,分别写出执行以下排序算法的各趟排序结束时,关键字序列的状态。 (1) 直接插入排序(2)希尔排序(3)冒泡排序(4)快速排序 (5) 直接选择排序(6) 堆排序(7) 归并排序(8)基数排序 上述方法中,哪些是稳定的排序?哪些是非稳定的排序?对不稳定的排序试举出一个不稳定的实例。 答: (1)直接插入排序:(方括号表示无序区) 初始态: 265[301 751 129 937 863 742 694 076 438] 第一趟:265 301[751 129 937 863 742 694 076 438] 第二趟:265 301 751[129 937 863 742 694 076 438] 第三趟:129 265 301 751[937 863 742 694 076 438] 第四趟:129 265 301 751 937[863 742 694 076 438] 第五趟:129 265 301 751 863 937[742 694 076 438] 第六趟:129 265 301 742 751 863 937[694 076 438] 第七趟:129 265 301 694 742 751 863 937[076 438] 第八趟:076 129 265 301 694 742 751 863 937[438] 第九趟:076 129 265 301 438 694 742 751 863 937

(2)希尔排序(增量为5,3,1) 初始态: 265 301 751 129 937 863 742 694 076 438 第一趟:265 301 694 076 438 863 742 751 129 937 第二趟:076 301 129 265 438 694 742 751 863 937 第三趟:076 129 265 301 438 694 742 751 863 937 (3)冒泡排序(方括号为无序区) 初始态[265 301 751 129 937 863 742 694 076 438] 第一趟:076 [265 301 751 129 937 863 742 694 438] 第二趟:076 129 [265 301 751 438 937 863 742 694] 第三趟:076 129 265 [301 438 694 751 937 863 742] 第四趟:076 129 265 301 [438 694 742 751 937 863] 第五趟:076 129 265 301 438 [694 742 751 863 937] 第六趟:076 129 265 301 438 694 742 751 863 937 (4)快速排序:(方括号表示无序区,层表示对应的递归树的层数)

实验6:至少三种排序算法的程序实现

《数据结构与算法》课程实验报告(6) 实验题目:实验6:至少三种排序算法的程序实现 一、实验目的 1.掌握简单插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、堆排序以及归并排序的算法并加以应用。 2.对各种查找、排序技术的时间、空间复杂性有进一步认识。 二、实验要求 1.认真阅读和掌握和本实验相关的教材内容。 2.编写完整程序完成下面的实验内容并上机运行。 3.整理并上交实验报告。 三、实验内容 编写程序实现下述六种算法至少三种,并用以下无序序列加以验证:49,38,65,97,76,13,27,49 1.简单插入排序 2.希尔排序 3. 冒泡排序 4.快速排序 5.归并排序 6.堆排序 四、源代码与结果: 1、简单插入排序: 源代码:

#include void InsertSort(int r[],int n); int main() { int r[]={49,38,65,97,76,13,27,49}; cout<<"直接插入排序:"<=0;j--) { r[j+1]=r[j]; } r[j+1]=s; } } 运行结果: 2.希尔排序: #include void ShellSort(int r[],int n); int main() { int r[]={49,38,65,97,76,13,27,49}; cout<<"希尔排序:"<

数据结构课程设计(内部排序算法比较_C语言)

数据结构课程设计 课程名称:内部排序算法比较 年级/院系:11级计算机科学与技术学院 姓名/学号: 指导老师: 第一章问题描述 排序是数据结构中重要的一个部分,也是在实际开发中易遇到的问题,所以研究各种排算法的时间消耗对于在实际应用当中很有必要通过分析实际结合算法的特性进行选择和使用哪种算法可以使实际问题得到更好更充分的解决!该系统通过对各种内部排序算法如直接插入排序,冒泡排序,简单选择排序,快速排序,希尔排序,堆排序、二路归并排序等,以关键码的比较次数和移动次数分析其特点,并进行比较,估算每种算法的时间消耗,从而比较各种算法的优劣和使用情况!排序表的数据是多种不同的情况,如随机产生数据、极端的数据如已是正序或逆序数据。比较的结果用一个直方图表示。

第二章系统分析 界面的设计如图所示: |******************************| |-------欢迎使用---------| |-----(1)随机取数-------| |-----(2)自行输入-------| |-----(0)退出使用-------| |******************************| 请选择操作方式: 如上图所示该系统的功能有: (1):选择1 时系统由客户输入要进行测试的元素个数由电脑随机选取数字进行各种排序结果得到准确的比较和移动次数并 打印出结果。 (2)选择2 时系统由客户自己输入要进行测试的元素进行各种排序结果得到准确的比较和移动次数并打印出结果。 (3)选择0 打印“谢谢使用!!”退出系统的使用!! 第三章系统设计 (I)友好的人机界面设计:(如图3.1所示) |******************************| |-------欢迎使用---------| |-----(1)随机取数-------| |-----(2)自行输入-------| |-----(0)退出使用-------|

数据结构各种排序算法的时间性能

HUNAN UNIVERSITY 课程实习报告 题目:排序算法的时间性能学生姓名 学生学号 专业班级 指导老师李晓鸿 完成日期

设计一组实验来比较下列排序算法的时间性能 快速排序、堆排序、希尔排序、冒泡排序、归并排序(其他排序也可以作为比较的对象) 要求 (1)时间性能包括平均时间性能、最好情况下的时间性能、最差情况下的时间性能等。 (2)实验数据应具有说服力,包括:数据要有一定的规模(如元素个数从100到10000);数据的初始特性类型要多,因而需要具有随机性;实验数据的组数要多,即同一规模的数组要多选几种不同类型的数据来实验。实验结果要能以清晰的形式给出,如图、表等。 (3)算法所用时间必须是机器时间,也可以包括比较和交换元素的次数。 (4)实验分析及其结果要能以清晰的方式来描述,如数学公式或图表等。 (5)要给出实验的方案及其分析。 说明 本题重点在以下几个方面: 理解和掌握以实验方式比较算法性能的方法;掌握测试实验方案的设计;理解并实现测试数据的产生方法;掌握实验数据的分析和结论提炼;实验结果汇报等。 一、需求分析 (1) 输入的形式和输入值的范围:本程序要求实现各种算法的时间性能的比 较,由于需要比较的数目较大,不能手动输入,于是采用系统生成随机数。 用户输入随机数的个数n,然后调用随机事件函数产生n个随机数,对这些随机数进行排序。于是数据为整数 (2) 输出的形式:输出在各种数目的随机数下,各种排序算法所用的时间和 比较次数。 (3) 程序所能达到的功能:该程序可以根据用户的输入而产生相应的随机 数,然后对随机数进行各种排序,根据排序进行时间和次数的比较。 (4)测试数据:略 二、概要设计

编程实现排序算法

学号:044120108 中国地质大学长城学院 实践课程设计 题目编程实现排序算法 学院中国地质大学长城学院 专业电子信息工程 班级电子1201 姓名李月朋 指导教师李润亚 2014 年12 月31 日

一、实验目的 ⑴掌握排序的基本概念⑵熟悉排序中使用的存储结构,掌握多种排序算法,如堆排序、希尔排序、快速排序算法等。 二、实验要求 ⑴几种典型的排序算法⑵计算不同的排序算法的时间复杂性⑶判定某种排序算法是否稳定的标准。 三、实验方法内容 1. 主要内容 本课程设计一共设计到五种排序算法。这五种算法共包括:直接插入排序法,Shell希尔排序法,直接选择排序法,冒泡排序法,快速排序法等。 2. 算法设计及算法流程 (一)、直接插入排序的作法是:每次从无序表中取出第一个元素,把它插入到有序表的合适位置,使有序表仍然有序。第一次比较前两个数,然后把第二个数按大小插入到有序表中;第二次把第三个数据与前两个数从前向后扫描,把第三个数按大小插入到有序表中;依次进行下去,进行了(n-1)趟扫描以后就完成了整个排序过程。直接插入排序属于稳定的排序,时间复杂性为O(n^2),空间复杂度为O(1)。直接插入排序是由两层嵌套循环组成的,外层循环标识并决定待比较的数值,内层循环为待比较数值确定其最终位置。将待比较的数值与它的前一个数值进行比较,即外层循环是从第二个数值开始的。当前一数值比待比较数值大的情况下继续循环比较,直到找到比待比较数值小的并将待比较数值置入其后一位置,结束本次循环。需用一个存储空间来保存当前待比较的数值。每一步将一个待排序的记录按其关键字的大小插到前面已经排序的序列中的适当位置,直到全部记录插入完毕为止。 (二)、Shell排序法:先取一个小于n的整数d1作为第一个增量,把全部记录分成d1个组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插入排序;然后,取第二个增量d2

几种常见内部排序算法比较

常见内部排序算法比较 排序算法是数据结构学科经典的内容,其中内部排序现有的算法有很多种,究竟各有什么特点呢?本文力图设计实现常用内部排序算法并进行比较。分别为起泡排序,直接插入排序,简单选择排序,快速排序,堆排序,针对关键字的比较次数和移动次数进行测试比较。 问题分析和总体设计 ADT OrderableList { 数据对象:D={ai| ai∈IntegerSet,i=1,2,…,n,n≥0} 数据关系:R1={〈ai-1,ai〉|ai-1, ai∈D, i=1,2,…,n} 基本操作: InitList(n) 操作结果:构造一个长度为n,元素值依次为1,2,…,n的有序表。Randomizel(d,isInverseOrser) 操作结果:随机打乱 BubbleSort( ) 操作结果:进行起泡排序 InserSort( ) 操作结果:进行插入排序 SelectSort( ) 操作结果:进行选择排序 QuickSort( ) 操作结果:进行快速排序 HeapSort( ) 操作结果:进行堆排序 ListTraverse(visit( )) 操作结果:依次对L种的每个元素调用函数visit( ) }ADT OrderableList 待排序表的元素的关键字为整数.用正序,逆序和不同乱序程度的不同数据做测试比较,对关键字的比较次数和移动次数(关键字交换计为3次移动)进行测试比较.要求显示提示信息,用户由键盘输入待排序表的表长(100-1000)和不同测试数据的组数(8-18).每次测试完毕,要求列表现是比较结果. 要求对结果进行分析.

详细设计 1、起泡排序 算法:核心思想是扫描数据清单,寻找出现乱序的两个相邻的项目。当找到这两个项目后,交换项目的位置然后继续扫描。重复上面的操作直到所有的项目都按顺序排好。 bubblesort(struct rec r[],int n) { int i,j; struct rec w; unsigned long int compare=0,move=0; for(i=1;i<=n-1;i++) for(j=n;j>=i+1;j--) { if(r[j].key

几种排序算法的平均性能比较(实验报告)

实验课程:算法分析与设计 实验名称:几种排序算法的平均性能比较(验证型实验) 实验目标: (1)几种排序算法在平均情况下哪一个更快。 (2)加深对时间复杂度概念的理解。 实验任务: (1)实现几种排序算法(selectionsort, insertionsort,bottomupsort,quicksort, 堆排序)。对于快速分类,SPLIT中的划分元素采用三者A(low),A(high),A((low+high)/2)中其值居中者。 (2)随机产生20组数据(比如n=5000i,1≤i≤20)。数据均属于围(0,105)的整数。 对于同一组数据,运行以上几种排序算法,并记录各自的运行时间(以毫秒为单位)。(3)根据实验数据及其结果来比较这几种分类算法的平均时间和比较次数,并得出结论。实验设备及环境: PC;C/C++等编程语言。 实验主要步骤: (1)明确实验目标和具体任务; (2)理解实验所涉及的几个分类算法; (3)编写程序实现上述分类算法; (4)设计实验数据并运行程序、记录运行的结果; (5)根据实验数据及其结果得出结论; (6)实验后的心得体会。 问题分析(包括问题描述、建模、算法的基本思想及程序实现的技巧等): 选择排序:令A[1…n]为待排序数组,利用归纳法,假设我们知道如何对后n-1个元素排序, 即对啊[A…n]排序。对某个j,1<=j<=n,设A[j]是最小值。首先,如果就!=1,我们交换A[1] 和A[j]。然后由假设,已知如何对A[2..n]排序,因此可对在A[2…n]中的元素递归地排序。 可把递归改为迭代。算法程序实现如下: void SelectionSort(int *Array,int n,int &c) { int i,j,k; int aa; c=0; for(i=0;i

各种排序算法的总结和比较

各种排序算法的总结和比较 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。快速排序可以由下面四步组成。 (1)如果不多于1个数据,直接返回。 (2)一般选择序列最左边的值作为支点数据。(3)将序列分成2部分,一部分都大于支点数据,另外一部分都小于支点数据。 (4)对两边利用递归排序数列。 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。

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。平均效率是O(nlogn)。其中分组的合理性会对算法产生重要的影响。现在多用D.E.Knuth的分组方法。 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。 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。

十 大 经 典 排 序 算 法 总 结 超 详 细

数据挖掘十大经典算法,你都知道哪些? 当前时代大数据炙手可热,数据挖掘也是人人有所耳闻,但是关于数据挖掘更具体的算法,外行人了解的就少之甚少了。 数据挖掘主要分为分类算法,聚类算法和关联规则三大类,这三类基本上涵盖了目前商业市场对算法的所有需求。而这三类里又包含许多经典算法。而今天,小编就给大家介绍下数据挖掘中最经典的十大算法,希望它对你有所帮助。 一、分类决策树算法C4.5 C4.5,是机器学习算法中的一种分类决策树算法,它是决策树(决策树,就是做决策的节点间的组织方式像一棵倒栽树)核心算法ID3的改进算法,C4.5相比于ID3改进的地方有: 1、用信息增益率选择属性 ID3选择属性用的是子树的信息增益,这里可以用很多方法来定义信息,ID3使用的是熵(shang),一种不纯度度量准则,也就是熵的变化值,而 C4.5用的是信息增益率。区别就在于一个是信息增益,一个是信息增益率。 2、在树构造过程中进行剪枝,在构造决策树的时候,那些挂着几个元素的节点,不考虑最好,不然容易导致过拟。 3、能对非离散数据和不完整数据进行处理。 该算法适用于临床决策、生产制造、文档分析、生物信息学、空间数据建模等领域。 二、K平均算法

K平均算法(k-means algorithm)是一个聚类算法,把n个分类对象根据它们的属性分为k类(kn)。它与处理混合正态分布的最大期望算法相似,因为他们都试图找到数据中的自然聚类中心。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解,最终解的质量很大程度上取决于初始化的分组。由于该算法的速度很快,因此常用的一种方法是多次运行k平均算法,选择最优解。 k-Means 算法常用于图片分割、归类商品和分析客户。 三、支持向量机算法 支持向量机(Support Vector Machine)算法,简记为SVM,是一种监督式学习的方法,广泛用于统计分类以及回归分析中。 SVM的主要思想可以概括为两点: (1)它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分; (2)它基于结构风险最小化理论之上,在特征空间中建构最优分割超平面,使得学习器得到全局最优化,并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。 四、The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法,其核心是基于两阶段“频繁项集”思想的递推算法。其涉及到的关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支

各种排序算法性能比较

毕业论文 各种排序算法性能比较 系 专业姓名 班级学号 指导教师职称 设计时间

目录 摘要 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 研究的背景及意义 (3) 1.2 研究现状 (3) 1.3 本文主要内容 (4) 第二章排序基本算法 (5) 2.1 直接插入排序 (5) 2.1.1基本原理 (5) 2.1.2排序过程 (5) 2.1.3时间复杂度分析 (5) 2.2 直接选择排序 (6) 2.2.1基本原理 (6) 2.2.2 排序过程 (6) 2.2.3 时间复杂度分析 (6) 2.3冒泡排序 (7) 2.3.1基本原理 (7) 2.3.2排序过程 (7) 2.3.3 时间复杂度分析 (8) 2.4 Shell排序 (8) 2.4.1基本原理 (8) 2.4.2排序过程 (9) 2.4.3时间复杂度分析 (9) 2.5堆排序 (9) 2.5.1基本原理 (9) 2.5.2排序过程 (10) 2.5.3时间复杂度分析 (13) 2.6快速排序 (13) 2.6.1基本原理 (13) 2.6.2排序过程 (14) 2.6.3时间复杂度分析 (15) 第三章系统设计 (16) 3.1数据定义 (16) 3.2 程序流程图 (16) 3.3 数据结构设计 (17) 3.4 系统的模块划分及模块功能实现 (17) 3.4.1系统模块划分 (17) 3.4.2各排序模块功能实现 (18) 第四章运行与测试 (29) 第五章总结 (31) 致谢 (32) 参考文献 (33)

江苏信息职业技术学院毕业论文 摘要 排序算法是数据结构这门课程核心内容之一。它是计算机程序设计、数据库、操作系统、编译原理及人工智能等的重要基础,广泛应用于信息学、系统工程等各种领域。学习排序算法是为了将实际问题中涉及的对象在计算机中进行处理。本毕业论文对直接插入排序、直接选择排序、起泡排序、Shell排序、快速排序以及堆排序算法进行比较。 我们设置待排序表的元素为整数,用不同的测试数据做测试比较,长度取固定的三种,对象由随机数生成,无需人工干预来选择或者输入数据。比较的指标为关键字的比较次数和关键字的移动次数。 经过比较可以看到,当规模不断增加时,各种算法之间的差别是很大的。这六种算法中,快速排序比较和移动的次数是最少的。也是最快的一种排序方法。堆排序和快速排序差不多,属于同一个数量级。直接选择排序虽然交换次数很少,但比较次数较多。 关键字:直接插入排序;直接选择排序;起泡排序;Shell排序;快速排序;堆排序;

内部排序算法的实现与比较

内部排序算法的实现与 比较 Company Document number:WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

实验四:内部排序算法的实现与比较 一、问题描述 1.实验题目:在教科书中,各种内部排序算法的时间复杂度分析结果只给出了算法执行时间的阶,或大致执行时间。试通过随机数据比较各算法的关键字比较次数和关键字移动次数,以取得直观感受。 2.基本要求:(1)对常用的内部排序算法进行比较:直接插入排序、简单选择排序、冒泡排序、快速排序、希尔排序、归并排序。 (2利用随机函数产生N(N=30000)个随机整数,作为输入数据作比较;比较的指标为关键字参加的比较次数和关键字的移动次数(关键字交换记为3次移动)。 (3)对结果作出简要分析。 3.测试数据:随机函数产生。 二、需求分析 1.程序所能达到的基本可能:通过随机数据产生N个随机数,作为输入数据作比较;对常用的内部排序算法:直接插入排序、简单选择排序、冒泡排序、快速排序、希尔排序、归并排序进行比较:比较的指标为关键字参加的比较次数和关键字的移动次数(关键字交换记为3次移动)。最后结果输出各种排序算法的关键字参加的比较次数和关键字的移动次数,并按从小到大排列。 2.输入的形式及输入值范围:随机函数产生的N(N=30000)个随机整数。 3.输出的形式:输出各种排序算法的关键字参加的比较次数和关键字的移动次数。并按从小到大排列。 4.测试数据要求:随机函数产生的N(N=30000)个随机整数。 三、概要设计 1. 所用到得数据结构及其ADT 为了实现上述功能,应以一维数组表示集合数据类型。 int s[N]; int compare[6]={0},move[6]={0},D[N]={0},RS[N]={0}; 基本操作: 数组赋值: for(i=1;i

排序算法性能比较报告

排序算法性能之比较 ----19090107 李萍 ?课程题目: 编程实现希尔、快速、堆排序、归并排序算法。要求随机产生待排数据存入磁盘文件,然后读入数据文件,实施排序后将数据写入另一个文件。 ?开发平台: ?算法描述: ◆希尔排序: 希尔排序(Shell Sort)是对直接插入排序的一种改进,其基本思想为:先将整个待排序列划分成若干子序列,在子序列内分别进行直接插入排序,然后重复上述的分组和排序;只是分组方法不同;最后对整个序列进行直接插入排序。 ◆快速排序: 快速排序几乎是最快的排序算法,被称为20世纪十大算法之一。其基本思想为:从待排序记录序列中选取一个记录(通常选取第一个记录为枢轴),其关键字值设为k,将关键字值小于k的记录移到前面,而将关键字值大于k的记录移到后面,结果将待排序记录序列分成两个子表,最后将关键字值为k的记录插入到分界线处。这是一次“划分”。对划分后的子表继续按上述原则进行划分,直到所有子表的表长不超过1为止,此时待排序记录序列就变成了一个有序序列。 ◆堆排序: 堆排序是选择排序的一种改进。堆是具有下列性质的完全二叉树:每个结点的值都小于或等于其左、右孩子结点的值(小顶堆);或者每个结点都大于或等于其左、右孩子的值(大顶堆)。堆排序基本思想为(采用大顶堆):首先待排序的记录序列构造成一个堆,此时选出堆中所有记录的最大者,即堆顶记录,然后将它从堆中移走(通常将堆顶记录和堆中最后一个记录交换),并将剩余的记录再调整成堆,这样又找出了次大的记录,依此类推,直到堆中只有一个记录为止。 ◆归并排序: 归并就是将两个或两个以上的有序序列合并成一个有序序列。归并排序的主要思想是:将若干有序序列逐步归并,最终归并为一个有序序列。

10.1几种基本排序算法的实现

数据结构实验 报告 实验题目:几种基本排序算法的实现 :耀 班级:计嵌151 学号:1513052017

一、实验目的 实现直接插入排序,冒泡排序,简单选择排序,快速排序,希尔排序,堆排序等6种常用部排序算法,比较各算法的比较次数和移动次数。 二、数据结构设计 (1)设计待排序记录的存储结构。 (2)设计待排序数据的存储结构。 (3)输入:待排序数据的数据个数和数据可由键盘输入,也可由程 序生成伪随机数,以菜单方式选择上述排序方法中的一个,并指明输出第几趟排序的结果。 (4)输出:各趟排序结果或指定趟的排序结果,以及对应的关键字 比较次数和移动次数。 三、算法设计与N-S图 算法设计: 编写一个主函数main(),在主函数中设计一个简单的菜单,分别调用6种部排序算法。 为了对各种排序算法的性能进行比较,算法中的主要工作是在已知算法的适当位置插入对关键字的比较次数和移动次数的计数操作。为

此,可设立一个实现排序算法中的关键字比较的函数;设立一个实现排序算法中的关键字移动的函数;设立一个实现排序算法中的关键字交换的函数,从而解决比较次数和移动次数的统计问题。 数据的输入也可以通过菜单选择输入方式:键盘输入或由伪随机数程序生成数据,以便随时更换排序数据,并按照不同要求对排序数据进行排序,输出排序的结果以及对应的关键字比较次数和移动次数。对于测试数据,算法中可以考虑几组数据的典型性,如正序,逆序和不同程度等,以取得直观的感受,从而对不同算法进行比较。 四、程序清单 #include using namespace std; void showMenu() { cout << " * 菜单* " << endl; cout << " 1.直接插入排序" << endl; cout << " 2.冒泡排序" << endl; cout << " 3.简单选择排序" << endl; cout << " 4.快速排序" << endl; cout << " 5.希尔排序" << endl; cout << " 6.堆排序" << endl; cout << " 7.退出程序" << endl; } struct SqList{ int * key; int length; }; void CreateSqList(SqList &sl)//type为int { int n; cout << "建立顺序表" << endl << "请输入顺序表的长度" << endl;

内部排序算法的实现与比较

实验四:内部排序算法的实现与比较 一、问题描述 1.实验题目:在教科书中,各种内部排序算法的时间复杂度分析结果只给出了算法执行时间的阶,或大致执行时间。试通过随机数据比较各算法的关键字比较次数和关键字移动次数,以取得直观感受。2.基本要求:(1)对常用的内部排序算法进行比较:直接插入排序、简单选择排序、冒泡排序、快速排序、希尔排序、归并排序。 (2利用随机函数产生N(N=30000)个随机整数,作为输入数据作比较;比较的指标为关键字参加的比较次数和关键字的移动次数(关键字交换记为3次移动)。 (3)对结果作出简要分析。 3.测试数据:随机函数产生。 二、需求分析 1.程序所能达到的基本可能:通过随机数据产生N个随机数,作为输入数据作比较;对常用的内部排序算法:直接插入排序、简单选择排序、冒泡排序、快速排序、希尔排序、归并排序进行比较:比较的指标为关键字参加的比较次数和关键字的移动次数(关键字交换记为3次移动)。最后结果输出各种排序算法的关键字参加的比较次数和关键字的移动次数,并按从小到大排列。 2.输入的形式及输入值范围:随机函数产生的N(N=30000)个随机整数。 3.输出的形式:输出各种排序算法的关键字参加的比较次数和关键字的移动次数。并按从小到大排列。 4.测试数据要求:随机函数产生的N(N=30000)个随机整数。 三、概要设计 1. 所用到得数据结构及其ADT 为了实现上述功能,应以一维数组表示集合数据类型。 int s[N]; int compare[6]={0},move[6]={0},D[N]={0},RS[N]={0}; 基本操作: 数组赋值: for(i=1;i

排序算法稳定性

各种排序算法稳定性的探讨 首先,排序算法的稳定性大家应该都知道,通俗地讲就是能保证排序前2个相等的数其在序列的前后位置顺序和排序后它们两个的前后位置顺序相同。在简单形式化一下,如果Ai = Aj, Ai原来在位置前,排序后Ai还是要在Aj位置前。为了简便下面讨论的都是不降序排列的情形,对于不升序排列的情形讨论方法和结果完全相同。 其次,说一下稳定性的好处。排序算法如果是稳定的,那么从一个键上排序,然后再从另一个键上排序,第一个键排序的结果可以为第二个键排序所用。基数排序就是这样,先按低位排序,逐次按高位排序,低位相同的元素其顺序再高位也相同时是不会改变的。另外,如果排序算法稳定,对基于比较的排序算法而言,元素交换的次数可能会少一些(个人感觉,没有证实)。 回到主题,现在分析一下常见的排序算法的稳定性,每个都给出简单的理由。 (1)冒泡排序 冒泡排序是通过相邻比较、实时交换、缩小范围实现排序的。第1次操作n个元素,通过相邻比较将0~n-1中的最大元素交换到位置n-1上,第2次操作n-1个元素,通过相邻比较将0~n-2中的最大元素交换到位置n-2上……第n-1次操作2个元素,通过相邻比较将0~1上的最大元素交换到位置1上完成排序。在相邻比较时如果两个元素相等,一般不执行交换操作,因此冒泡排序是一种稳定排序算法。 (2)选择排序 选择排序是通过不断缩小排序序列长度来实现的。第1次操作n个元素,选择0~n-1中的最小者交换到位置0上,第2次操作n-1个元素,选择1~n-1中的最小者交换到位置1上……第n-1次操作2个元素,选择n-2~n-1上的最小者交换到位置n-2上完成排序。在每次选择最小元素进行交换时,可能破坏稳定性。这种情况可以描述为:约定要发生交换的位置称为当前位置,被交换的位置称为被交换位置,被交换位置上的元素为选中的最小元素。如果当前位置之后和被交换位置之前存在与当前位置相等的元素,执行交换后就破坏了稳定性。如序列5 8 5 2 9,我们知道第一遍选择第1个元素5会和2交换,那么原序列中2个5的相对前后顺序就被破坏了,所以选择排序不是一个稳定的排序算法。 (3)插入排序 插入排序是通过不断扩大排序序列的长度来实现的。第1次操作1个元素,直接放到位置0上即可;第2次操作2个元素,在0~1上为当前元素找到合适位置并插入;第3次操作3个元素,用在0~2上为当前元素找到合适位置并插入它……第n次操作n个元素,在0~n-1上为当前元素找到合适位置并插入完成排序。讨论元素的插入过程,假设当前是第n次操作,要在0~n-1上为当前元素寻找合适位置,设置一个工作指针初始化为n-1,向前移动工作指针直到遇到一个不大于当前元素的元素,就在这个元素的后面插入当前元素,仔细体会这个插入过程,不难理解插入排序是稳定的。 (4)快速排序 快速排序有两个方向,左边的i下标当a[i] <= a[center]时一直往右走,其中center是中枢元素的数组下标,一般取为当前排序段的第一个元素。而右边的j下标当a[j] > a[center]时一直往左走。如果i和j都走不动了,这时必有结论a[i] > a[center] >= a[j],我们的目的是将a 分成不大于a[center]和大于a[center]的两个部分,其中前者位于左半部分后者位于右半部分。所以如果i>j(i不能等于j,为什么?)表明已经分好,否则需要交换两者。当左右分好时,j 指向了左侧的最后一个元素,这时需要将a[center]与a[j],交换,这个时侯可能会破坏稳定性。

数据结构各种排序算法的时

数据结构各种排序算法的时间性能.

HUNAN UNIVERSITY 课程实习报告 题目:排序算法的时间性能 学生姓名 学生学号 专业班级

指导老师李晓鸿完成日期

设计一组实验来比较下列排序算法的时间性能 快速排序、堆排序、希尔排序、冒泡排序、归并排序(其他排序也可以作为比较的对象) 要求 (1)时间性能包括平均时间性能、最好情况下的时间性能、最差情况下的时间性能等。 (2)实验数据应具有说服力,包括:数据要有一定的规模(如元素个数从100到10000);数据的初始特性类型要多,因而需要具有随机性;实验数据的组数要多,即同一规模的数组要多选几种不同类型的数据来实验。实验结果要能以清晰的形式给出,如图、表等。 (3)算法所用时间必须是机器时间,也可以包括比较和交换元素的次数。 (4)实验分析及其结果要能以清晰的方式来描述,如数学公式或图表等。 (5)要给出实验的方案及其分析。 说明 本题重点在以下几个方面: 理解和掌握以实验方式比较算法性能的方法;掌握测试实验方案的设计;理解并实现测试数据的产生方法;掌握实验数据的分析和结论提炼;实验结果汇报等。 一、需求分析 (1) 输入的形式和输入值的范围:本程序要求实现各种算法的时间性能的比 较,由于需要比较的数目较大,不能手动输入,于是采用系统生成随机数。 用户输入随机数的个数n,然后调用随机事件函数产生n个随机数,对这些随机数进行排序。于是数据为整数 (2) 输出的形式:输出在各种数目的随机数下,各种排序算法所用的时间和 比较次数。 (3) 程序所能达到的功能:该程序可以根据用户的输入而产生相应的随机 数,然后对随机数进行各种排序,根据排序进行时间和次数的比较。 (4)测试数据:略

数据结构课程设计(内部排序算法比较 C语言)

课题:内部排序算法比较 第一章问题描述 排序是数据结构中重要的一个部分,也是在实际开发中易遇到的问题,所以研究各种排算法的时间消耗对于在实际应用当中很有必要通过分析实际结合算法的特性进行选择和使用哪种算法可以使实际问题得到更好更充分的解决!该系统通过对各种内部排序算法如直接插入排序,冒泡排序,简单选择排序,快速排序,希尔排序,堆排序、二路归并排序等,以关键码的比较次数和移动次数分析其特点,并进行比较,估算每种算法的时间消耗,从而比较各种算法的优劣和使用情况!排序表的数据是多种不同的情况,如随机产生数据、极端的数据如已是正序或逆序数据。比较的结果用一个直方图表示。 第二章系统分析 界面的设计如图所示: |******************************| |-------欢迎使用---------| |-----(1)随机取数-------|

|-----(2)自行输入-------| |-----(0)退出使用-------| |******************************| 请选择操作方式: 如上图所示该系统的功能有: (1):选择 1 时系统由客户输入要进行测试的元素个数由电脑随机选取数字进行各种排序结果得到准确的比较和移动次数并打印出结果。 (2)选择 2 时系统由客户自己输入要进行测试的元素进行各种排序结果得到准确的比较和移动次数并打印出结果。 (3)选择0 打印“谢谢使用!!”退出系统的使用!! 第三章系统设计 (I)友好的人机界面设计:(如图3.1所示) |******************************| |-------欢迎使用---------| |-----(1)随机取数-------| |-----(2)自行输入-------| |-----(0)退出使用-------| |******************************| (3.1) (II)方便快捷的操作:用户只需要根据不同的需要在界面上输入系统提醒的操作形式直接进行相应的操作方式即可!如图(3.2所示) |******************************| |-------欢迎使用---------| |-----(1)随机取数-------| |-----(2)自行输入-------| |-----(0)退出使用-------|

相关主题