数据结构中的内部排序算法及性能分析
数据结构中的排序算法及性能分析
一、引言
排序（sorting ）是计算机程序设计中的一种重要操作，它的功能是将一个数据元素（或记录）的任意序列，重新排列成一个按关键字有序的序列。为了查找方便通常希望计算机中的表是按关键字有序的。因为有序的顺序表可以使用查找效率较高的折半查找法。
在此首先明确排序算法的定义：
假设n 个记录的序列为
{ 1R ，2R ，…n R } （1）
关键字的序列为：
{ 1k ，2k ，…，n k }
需要确定1，2，…，n 的一种排列：12,n p p p ，…，使（1）式的序列成为一个按关键字有序的序列：
12p p pn k k k ≤≤≤…
上述定义中的关键字Ki 可以是记录Ri （i=1,2，…，n ）的主关键字，也可以是记录i R 的次关键字，甚至是若干数据项的组合。若在序列中有关键字相等的情况下，即存在i k =j k （1,1,i n j n i j ≤≤≤≤≠），且在排序前的序列中i R 领先于j R 。若在排序后的序列中Ri 仍领先于j R ，则称所用的排
序方法是稳定的；反之若可能使排序后的序列中j R 领先于i R ，则称所用的排序方法是不稳定的。
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。并且一个算法的时间与算法中语句执行次数成正比，那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)。
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。
通常，在排序的过程中须进行下列两种基本操作:(1)比较两个关键字的大小；（2）将记录从一个位置移动到另一个位置。前一个操作对大多数排序方法来说都是必要的，而后一个操作可以通过改变记录的存储方式来
予以避免。待排记录有三种存储方式：（1）待排的一组记录存储在地址连续的一组存储单元上；（2）待排记录存储在静态链表中；（3）待排记录
存储在地址连续的存储空间内，但同时另设一个指示各个记录存储位置的
地址向量，在排序过程中不移动记录本身，而移动地址向量中这些记录的
“地址”。在此我们讨论待排序00的记录存储在一组地址连续的存储单元的情况。在这种存储方式中，记录之间的次序关系由其存储位置决定，子
序列中相邻的两个记录它们的存储位置也相邻，实现排序必须移动记录。
在以后的讨论中这记录的关键字均为整数
二、插入排序
2.1直接插入排序
直接插入排序（Straight Insertion Sort）是一种最简单的排序方法，它的基本操作是将一个记录插入到已经排好序的有序列表中，从而得到一
个新的、记录曾数1的有序表。
例如，已知待排序的一组记录的初始排列如下所示：
R(49),R(38),R(65),R(97),R(76),R(13)R(27)R(49)…（2-1）
设在排序过程中，前4个记录已按关键字递增的次序重新排列，构成含4个记录的有序序列
{R(38)R(49)R(65)R(97)} (2-2)
现要将式（2-1）中的关键字为76的记录插入到上述序列，以得到一个新的含5个记录的有序序列，则首先要在式（2-2）中查找以确定R（76）所应插入的位置，然后进行插入。假设从R(97)开始从左向右比较，由于
65<76<97，所以R(76)应插入到R(65)和R(97)之间从而形成新的有序序列
{R(38),R(49),R(65),R(76),R(97)} (2-3)
一般情况下，第i趟直接排序的操作为：在含有i-1个记录的有序子序列r[1…i-1]中插入一个r[i]后，变成一个含有i个记录的有序子序列
r[1…i]；并且，为了在查找插入位置的过程中避免数组下标出界，在r[0]处设置监视哨。在自i-1起往前搜索的过程中，可以同时后移记录。整个
排序过程为进行n-1趟插入，即：先将序列中的第1个记录看成是一个有
序的子序列，然后从第二个记录起逐个进行插入，直至整个序列变成按关
键字非递减有序序列为止。
以（2-1）中的关键字为例，按照以上算法进行直接插入排序的过程如图:
[初始关键字]：（49） 38 65 97 76 13 27 49
i=2: (38) (38 49) 65 97 76 13 27 49
i=3: (65) (38 49 65) 97 76 13 27 49
i=4: (97) (38 49 65 97) 76 13 27 49
i=5: (76) (38 49 65 76 97) 13 27 49
i=6: (13) (13 38 49 65 76 97) 27 49
i=7: (27) (13 27 38 49 49 65 76) 49
i=8: (49) (13 27 38 49 49 49 65 76)
2.3希尔排序
希尔排序又称为“缩小增量排序”（Diminishing Increment Sort），也是一种属于插入排序类的方法，但在时间效率上较上述有较大的改进。
希尔排序的基本思想是：先将整个待排记录序列分割成为若干子序列
分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录“基本有序”时，再对全体
记录进行一次直接插入排序。
即希尔排序是首先在直接插入排序以前加入了分出子列的直接插入排序，使得原纪录具有以下特性
L.r[i].key>max{L.r[j].key} (1≤j 然后再对整个记录序列进行一次直接插入排序。 以（2-1）中的关键字序列为例，说明希尔排序的过程。首先将此序列 分为5个子序列{R1，R6},{R2，R7},{R3，R8},{R4，R9},{R5，R10},分别 进行插入排序，产生第一趟希尔排序。然后进行第二趟希尔排序，即分别 对下列三个子序列：{R1,R4,R7，R10}，{R2,R5,R8}，{R3,R6,R9}，进行直 接插入排序，最后对整个序列进行直接插入排序。其过程如下图： 49 38 65 97 76 13 27 49 55 04 49 13 38 27 65 49 97 55 76 04 一趟排序结果： 13 27 4955 04 49 38 65 97 76 13 55 38 76 27 04 65 49 49 97 二趟排序结果： 13 04 49 38 27 49 55 65 97 76 三趟排序结果： 04 13 27 38 49 49 55 65 76 97 至此，希尔排序结束，整个序列的记录已按关键字非递减有序排列。 希尔排序的特点是：子序列的构成不是简单地逐段分割，而是将某个增量的记录组成一个子序列。例如上述过程中，第一趟排序的增量是5，第二趟排序中的增量是3。 三、快速排序 3.1冒泡排序 快速排序是一类借助交换进行排序的方法，其中最简单的一种就是人们所熟知的冒泡排序（Bubble Sort）冒泡排序的过程很简单。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（即 L.r[1]key>L.r[2].key），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。依次类推，直至第n-1个记录和第n个记录的关键字进行过比较为止。上述过程称为第一趟冒泡排序，其结果使得关键字最大的记录被安置到最后一个记录的位置上。然后对前n-1个记录进行同样的操作。一般地，第i趟冒泡排序是从L.r[1]到L.r[n-i+1]依次比较相邻两个记录的关键字，并在逆序时交换相邻记录。整个排序过程需进行k（1≤k ＜n）趟冒泡排序，判别冒泡排序结束的条件是“在一趟排序过程中没有进行过交换记录的操作”。 以下是冒泡排序的过程示意图： 初始关键字： 49 38 65 97 76 13 27 49 第一趟排序后： 38 49 65 76 13 27 4997 第二趟排序后： 38 49 65 13 27 4976 97 第三趟排序后： 38 49 13 27 4965 76 97 第四趟排序后： 38 13 27 49 49 65 76 97 第五趟排序后： 13 27 38 49 49 65 76 97 第六趟排序后： 13 27 38 49 4965 76 97 3.2快速排序 快序排序（Quick Sort）是对冒泡排序的一种改进。它的基本思想是：通过一趟排序将待排序记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键 字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分的纪录继续进行排序， 以达到整个序列有序。 假设待排序的序列为{L.r[s],L.r[s+1],…，L.r[r]}，们首先任意选 取一个记录作为支点，然后按照以下原则重新排列其余记录：将所有关键 字教它小的记录都安置在它的位置之前，将所有关键字教它大的记录都放 在它的位置之后。由此可将以上序列分割成两个子序列 {L.[s],L.r[s+1],…，L.r[i-1]}和{L.r[i+1],L.r[i+2],…，L.r[t]}。这 个过程称作一趟快速排序。 一趟快速排序的具体算法是：设置两个指针low和high，它们的初始 值分别是low和high，设支点记录的关键字为pointkey，首先从high所 指位置向前搜索找到第一个关键字小于pointkey的记录和支点交换，然后 从low所指位置起向后搜索，找到第一个关键字大于pointkey的记录和支 点交换，重复这两部直至low=high为止。但是在排序过程中对支点记记录 的赋值是不必要的，因为只有在一趟排序结束时low=high的位置才是pointkey的最后位置，所以先将pointkey的值赋给r[0],一趟排序结束时 在赋给相应位置 整个快速排序可以递归进行，子进行一趟快速排序之后再分别对得到 的两组子序列进行快速排序。其过程如下图： Pivotkey 初始关键字 49 38 65 97 76 13 27 49 第一次交换后 27 38 65 97 76 13 （49）49 Low high 第二次交换后 27 38 （49） 97 76 13 65 49 Low high 第三次交换后 27 38 13 97 76 （49） 65 49 Low high 第四次交换后 27 38 13 （49） 76 97 65 49 Low high 第五次交换后 27 38 13 （49） 76 97 65 49 Low=high 完成第一趟排序 27 38 13 （49） 76 97 65 49 一次划分之后 {27 38 13} 49 {76 97 65 49} 分别进行排序 {13 38 27} {49 97 65 76} low high low high {13 27 38} {49 76 65 97} low high low high {13 27 38} {49 65 76 97} low=high low high {49 65 76 97} low=high 有序序列 {13 27 38 49 49 65 76 97} 四、选择排序 4.1直接选择排序 选择排序（Selection Sort）的基恩思想是：每一趟在n-i+1个记录中选取关键字最小的记录作为有序序列中第i个记录。其中最简单的就是 直接选择排序（Straight Selection sort）。具体过程是第1次从R[0]到R[n-1]中选取最小值，与R[0]交换，第二次从R[1]到R[n-1]中选取最 小值，与R[1]交换，....，第i次从R[i-1]~R[n-1]中选取最小值，与 R[i-1]交换，.....，第n-1次从R[n-2]到R[n-1]中选取最小值，与R[n-2]交换,总共通过n-1次,得到一个按排序码从小到大排列的有序序列。 设有6个数的排序为例： 初始状态 [ 6 8 7 3 5 4] 6 -- 3 第一次 [ 3 8 7 6 5 4] 8 -- 4 第二次 [ 3 4 7 6 5 8] 7 --5 第三次 [ 3 4 5 6 7 8] 排序完成 4.2堆排序 堆排序（Heap Sort）堆排序是利用堆的性质进行的一种选择排序。在讨论堆排序之前首先了解一下堆。 堆的定义如下：n个元素的序列{k1,k2,…kn}当且仅当满足以下关系时，称之为堆{ki≤k2i，ki≤k2i+1}或{ki≥k2i，ki≥k2i+1}i为整数且小于 n/2。用一维数组作此序列的存储结构则可将这个一维数组看成是一个完全二叉树，且堆的含义表明，完全二叉树中所有非终端节点的值均不大于 （或不小于）其左右孩子节点的值。由此，序列{k1，k2，…kn}是堆，则 堆顶元素（即完全二叉树的根）必为列中的最大值或最小值 例如下列两个堆，对应得完全二叉树如图所示： {96,83,27,38,11,09} {12,36,24,85,47,30,53,91} 以上的图左为的大顶堆右图为小顶堆。堆排序的思想是：利用大顶堆(小顶堆)（根结点(亦称为堆顶)的关键字是堆里所有结点关键字中最大者，称为大根堆,又称最大堆）堆顶记录的是最大关键字(最小关键字)这一特性，使得每次从无序中选择最大记录(最小记录)变得简单。 排序的基本方法是（以大顶堆为例）：（1）先将初始序列按照关 键字{R[1]，R[2]，…R[n]}排列为大顶堆，这就是初始的无序区；（2） 将堆顶元素和序列中的最后一个元素交换，这时形成了新的无序堆 {R[1],R[2],…R[n-1]}和新的有序堆{R[n]}；（3）将新的无序堆排列 成有序堆并重复第二步。 下面以（2-1）中的待排序列为例说明堆排序的过程： 初始记录为{R[49],R[38],R[65],R[97],R[76],R[13],R[27],R[49]} 首先将初始待排序列建为大顶堆： 原始待排序列 第一次交换（97大于38所以交换之） 第二次交换（38换下后导致49和38不符合规则故换之） 第三次交换（38和97换后导致97和49不符合规则故换之） 第四次交换（97和49交换之后导致49和76不符合规则故交换之） 自此原始待排序列已成为一个大顶堆。下面就将这个大顶堆排列成为 按关键字非递减有序序列。 第一次交换（将97与38交换） （将交换后剩余的堆排为大顶堆） 第二次交换（将76与27交换） （将交换后剩余的堆排为大顶堆） 第三次交换（将65与13交换） （将交换之后的堆排为大顶堆） 第四次交换（将49与38交换） （将交换之后的堆排为大顶堆） 第五次交换（将49和13交换） （将交换之后的堆排为大顶堆） 第六次交换（将38和27交换） （将交换之后的堆排为大顶堆） 第七次交换（将27和13交换） （将交换之后的堆排为大顶堆并将 13并入有序序列） 至此，已经用堆排序的方法将（2-1）中的待排序序列排为了按关键字 非递减的有序序列。 五、归并排序 5.1归并排序 归并排序（Merge Sort）的含义是将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表，即把待排子列分成若干个子列，将每一个子列分别排序，再把子序列合成整个序列。利用归并的分治法很容易实现排序。假设初始 序列含有n个记录，则可看成是n个有序的子序列，每个子序列的长度为 一，然后两两归并，再两两归并，……，如此重复直到得到一个长度为n 的有序序列位置，这种方法称为2-路归并排序。 2-路归并操作中的核心操作是将一位数组中前后相邻的两个有序序列归并为一个有序序列。 下面以{R[49],R[39],R[65],R[97],R[76],R[13],R[27]}为例说明归并排序的过程： 初始关键字 [49] [38] [65] [97] [76] [13] [27] 一趟归并之后 [38 49] [65 97] [13 76] [27] 二趟归并之后 [38 49 36 97] [13 27 69] 三趟归并之后 [13 27 38 49 65 76 97] 至此就用归并排序将以上所示的待排序列排为了按关键字有序序列。 六、各种排序方法的比较讨 6.1稳定性 （1）插入排序 插入排序是在一个已经有序的小序列的基础上，一次插入一个元素。当然，刚开始这个有序的小序列只有1个元素，就是第一个元素。 比较是从有序序列的末尾开始，也就是想要插入的元素和已经有序的最大 者开始比起，如果比它大则直接插入在其后面，否则一直往前找直到找到 它该插入的位置。如果碰见一个和插入元素相等的，那么插入元素把想插 入的元素放在相等元素的后面。所以，相等元素的前后顺序没有改变，从 原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序，所以插入排序是稳定的。 (2)希尔排序 希尔排序是按照不同步长对元素进行插入排序，当刚开始元素 很无序的时候，步长最大，所以插入排序的元素个数很少，速度很快；当 元素基本有序了，步长很小，插入排序对于有序的序列效率很高。所以， 希尔排序的时间复杂度会比o(n^2)好一些。由于多次插入排序，我们知道 一次插入排序是稳定的，不会改变相同元素的相对顺序，但在不同的插入 排序过程中，相同的元素可能在各自的插入排序中移动，最后其稳定性就 会被打乱，所以shell排序是不稳定的。 （3）冒泡排序 冒泡排序就是把小的元素往前调或者把大的元素往后调。比较是相邻 的两个元素比较，交换也发生在这两个元素之间。所以，如果两个元素相等，我想你是不会再无聊地把他们俩交换一下的；如果两个相等的元素没 有相邻，那么即使通过前面的两两交换把两个相邻起来，这时候也不会交换，所以相同元素的前后顺序并没有改变，所以冒泡排序是一种稳定排序 算法。 (4)快速排序 快速排序有两个方向，左边的i下标一直往右走，当a[i] <= a[center_index]，其中center_index是中枢元素的数组下标，一般取为 数组第0个元素。而右边的j下标一直往左走，当a[j] > a[center_index]。如果i和j都走不动了，i <= j, 交换a[i]和a[j],重 复上面的过程，直到i>j。交换a[j]和a[center_index]，完成一趟快速 排序。在中枢元素和a[j]交换的时候，很有可能把前面的元素的稳定性打乱，比如序列为 5 3 3 4 3 8 9 10 11，现在中枢元素5和3(第5个元素，下标从1开始计)交换就会把元素3的稳定性打乱，所以快速排序是一个不 稳定的排序算法，不稳定发生在中枢元素和a[j]交换的时刻。 (5)选择排序 选择排序是给每个位置选择当前元素最小的，比如给第一个位置选择 最小的，在剩余元素里面给第二个元素选择第二小的，依次类推，直到第 n-1个元素，第n个元素不用选择了，因为只剩下它一个最大的元素了。那么，在一趟选择，如果当前元素比一个元素小，而该小的元素又出现在一 个和当前元素相等的元素后面，那么交换后稳定性就被破坏了。比较拗口，举个例子，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。 (6)堆排序 我们知道堆的结构是节点i的孩子为2*i和2*i+1节点，大顶堆 要求父节点大于等于其2个子节点，小顶堆要求父节点小于等于其2个子 节点。在一个长为n的序列，堆排序的过程是从第n/2开始和其子节点共3个值选择最大(大顶堆)或者最小(小顶堆),这3个元素之间的选择当然不会 破坏稳定性。但当为n/2-1, n/2-2, ...1这些个父节点选择元素时，就会 破坏稳定性。有可能第n/2个父节点交换把后面一个元素交换过去了，而 第n/2-1个父节点把后面一个相同的元素没有交换，那么这2个相同的元 素之间的稳定性就被破坏了。所以，堆排序不是稳定的排序算法。 (7)归并排序 归并排序是把序列递归地分成短序列，递归出口是短序列只有1个元素(认为直接有序)或者2个序列(1次比较和交换),然后把各个有序的段序列合并成一个有序的长序列，不断合并直到原序列全部排好序。可以 发现，在1个或2个元素时，1个元素不会交换，2个元素如果大小相等也没有人故意交换，这不会破坏稳定性。那么，在短的有序序列合并的过程 中，稳定是是否受到破坏？没有，合并过程中我们可以保证如果两个当前 元素相等时，我们把处在前面的序列的元素保存在结果序列的前面，这样 就保证了稳定性。所以，归并排序也是稳定的排序算法。 综上，得出结论: 选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序不是稳定的排序算法，而冒泡排序、插入排序、归并排序是稳定的排序算法。 6.2时间复杂度 （1）插入排序 直接插入排序算法必须进行n-1趟。最好情况下，即初始序列有序，执行n-1趟，但每一趟只比较一次，移动元素两次，总的比较次数是(n-1)，移动元素次数是2(n-1)。因此最好情况下的时间复杂度就是O (n)。最坏情况(非递增)下，最多比较i次，因此需要的比较次数是：所以，时间复 杂度为O(2n)。 (2)希尔排序 希尔排序是按照不同步长对元素进行插入排序，当刚开始元素很无序的时候，步长最大，所以插入排序的元素个数很少，速度很快；当元素基 本有序了，步长很小，插入排序对于有序的序列效率很高。所以，希尔排 序的时间复杂度会比O(2n)好一些。由于多次插入排序，我们知道一次插 入排序是稳定的，不会改变相同元素的相对顺序，但在不同的插入排序过 程中，相同的元素可能在各自的插入排序中移动，最后其稳定性就会被打 乱，所以shell排序是不稳定的。所以希尔排序是不稳定的，其时间复杂 度为O(2n)。 （3）冒泡排序 当原始数据正向有序时，冒泡排序出现最好情况。此时，只需进行一趟排序，作n-1次关键字比较，因此最好情况下的时间复杂度是O (n)。当原始数 据反向有序时，冒泡排序出现最坏情况。此时，需进行n-1趟排序，第i趟作(n-i)次关键字间的比较，并且需执行(n -i)次元素交换，所以，比较次数为：因此,最坏情况下的时间复杂度为O(2n)。 （4）快速排序 如果每一次分划操作后，左、右两个子序列的长度基本相等，则快速排序的效率最高，其最好情况时间复杂度为O(log n n)；反之，如果每次分划操作所产生的两个子序列，其中之一为空序列，此时，快速排序效率 最低，其最坏情况时间复杂度为O(2n )。如果选择左边第一个元素为主元，则快速排序的最坏情况发生在原始序列正向有序或反向有序时。快速排序的平均情况时间复杂度为O(log n n )。 （5）直接选择排序 该算法运行时间与元素的初始排列无关。不论初始排列如何，该算法都必须执行n-1趟，每趟执行n-i-1次关键字的比较，这样总的比较次数为：所以，简单选择排序的最好、最坏和平均情况的时间复杂度都为O(2n )。 （6）堆排序 堆排序的时间，主要由建立初始堆和反复重建堆这两部分的时间开销 构成，堆排序的最坏时间复杂度为O(log n n )。堆排序的平均性能较接近于最坏性能。由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。堆排序是不稳定的，算法时间复杂度O(log n n )。 （7）归并排序 一趟归并排序的操作是，调用2n h ???? 次算法merge 将SR[1…n]中前后相邻且长度为h 的有序段进行两两归并，得到前后相邻、长度为2h 的有序字段，并存放在TR[1…n]中，整个归并排序需进行2log n ????趟。可见，实现归 并排序和待排记录等数量的辅助空间，其时间复杂度为O(log n n )。但是，归并排序的实用性很差，并且，需要占用较大的辅助存储空间。 根据以上分析可以用一下表格比较各种排序算法的性能： 七、总结 本文详细介绍了数据结构中的一些主要的排序算法，并对它们的稳定 性及时间复杂度进行了比较，得到了插入排序、冒泡排序、归并排序是稳定的，而希尔排序、快速排序、选择排序、堆排序是不稳定的排序算法。在完成毕业论文的过程中使我对数据结构以及排序算法有了更深的理解， 排序是数据结构的灵魂，对计算机编程来说更是意义重大，所以很好的理解排序算法对我们专业来说是很重要的。在写论文以及修改中我的论文导师王慧琴老师一直都悉心指导，在此感谢王老师。 参考文献： [1] 严蔚敏，吴伟民.数据结构（c语言版）.清华大学出版社 [2] 李春宝.数据结构习题与解析.清华大学出版社 [3] 范策.算法与数据结构（c语言版）.机械工业出版社 [4] 李文书.数据结构与算法应用实践教程.北京大学出版社 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] 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。 数据结构各种排序算法总结 2009-08-19 11:09 计算机排序与人进行排序的不同：计算机程序不能象人一样通览所有的数据，只能根据计算机的"比较"原理，在同一时间内对两个队员进行比较，这是算法的一种"短视"。 1. 冒泡排序 BubbleSort 最简单的一个 public void bubbleSort() { int out, in; for(out=nElems-1; out>0; out--) // outer loop (backward) for(in=0; in swap(out, min); // swap them } // end for(out) } // end selectionSort() 效率：O(N2) 3. 插入排序 insertSort 在插入排序中，一组数据在某个时刻实局部有序的，为在冒泡和选择排序中实完全有序的。 public void insertionSort() { int in, out; for(out=1; out 数据结构中的排序算法及性能分析 一、引言 排序（sorting ）是计算机程序设计中的一种重要操作，它的功能是将一个数据元素（或记录）的任意序列，重新排列成一个按关键字有序的序列。为了查找方便通常希望计算机中的表是按关键字有序的。因为有序的顺序表可以使用查找效率较高的折半查找法。 在此首先明确排序算法的定义： 假设n 个记录的序列为 { 1R ，2R ，…n R } （1） 关键字的序列为： { 1k ，2k ，…，n k } 需要确定1，2，…，n 的一种排列：12,n p p p ，…，使（1）式的序列成为一个按关键字有序的序列： 12p p pn k k k ≤≤≤… 上述定义中的关键字Ki 可以是记录Ri （i=1,2，…，n ）的主关键字，也可以是记录i R 的次关键字，甚至是若干数据项的组合。若在序列中有关键字相等的情况下，即存在i k =j k （1,1,i n j n i j ≤≤≤≤≠），且在排序前的序列中i R 领先于j R 。若在排序后的序列中Ri 仍领先于j R ，则称所用的排 序方法是稳定的；反之若可能使排序后的序列中j R 领先于i R ，则称所用的排序方法是不稳定的。 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。并且一个算法的时间与算法中语句执行次数成正比，那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)。 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。 07排序 【单选题】 1. 从未排序序列中依次取出一个元素与已排序序列中的元素依次进行比较，然后将其放在已排序序列的合适位置，该排序方法称为（A）排序法。 A、直接插入 B、简单选择 C、希尔 D、二路归并 2. 直接插入排序在最好情况下的时间复杂度为（B）。 A、O(logn) B、O(n) C、O(n*logn) D、O(n2) 3. 设有一组关键字值（46,79,56,38,40,84），则用堆排序的方法建立的初始堆为（B）。 A、79,46,56,38,40,80 B、84,79,56,38,40,46 C、84,79,56,46,40,38 D、84,56,79,40,46,38 4. 设有一组关键字值（46,79,56,38,40,84），则用快速排序的方法，以第一个记录为基准得到的一次划分结果为（C）。 A、38,40,46,56,79,84 B、40,38,46,79,56,84 C、40,38,46,56,79,84 D、40,38,46,84,56,79 5. 将两个各有n个元素的有序表归并成一个有序表，最少进行（A）次比较。 A、n B、2n-1 C、2n D、n-1 6. 下列排序方法中，排序趟数与待排序列的初始状态有关的是（C）。 A、直接插入 B、简单选择 C、起泡 D、堆 7. 下列排序方法中，不稳定的是（D）。 A、直接插入 B、起泡 C、二路归并 D、堆 8. 若要在O(nlog2n)的时间复杂度上完成排序，且要求排序是稳定的，则可选择下列排序方法中的（C）。 A、快速 B、堆 C、二路归并 D、直接插入 9. 设有1000个无序的数据元素，希望用最快的速度挑选出关键字最大的前10个元素，最好选用（C）排序法。 A、起泡 B、快速 C、堆 D、基数 10. 若待排元素已按关键字值基本有序，则下列排序方法中效率最高的是（A）。 A、直接插入 B、简单选择 C、快速 D、二路归并 11. 数据序列（8，9，10，4，5，6，20，1，2）只能是下列排序算法中的（C）的两趟排序后的结果。 A、选择排序 B、冒泡排序 C、插入排序 D、堆排序 12. （A）占用的额外空间的空间复杂性为Ｏ(1)。 A、堆排序算法 B、归并排序算法 C、快速排序算法 D、以上答案都不对 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 这个星期做数据结构课设，涉及到两个基于链表的排序算法，分别是基于链表的选择排序算法和归并排序算法。写出来跟大家一起分享一下，希望对数据结构初学朋友有所帮助，高手就直接忽视它吧。话不多说，下面就看代码吧。 [c-sharp]view plaincopy 1.node *sorted(node *sub_root) 2.{ 3.if (sub_root->next) 4. { 5. node * second_half = NULL; 6. node * first_half = sub_root; 7. node * temp = sub_root->next->next; 8.while (temp) 9. { 10. first_half = first_half->next; 11. temp = temp->next; 12.if(temp) 13. temp = temp->next; 14. } 15. second_half = first_half->next; 16. first_half->next = NULL; 17. node * lChild = sorted(sub_root); 18. node * rChild = sorted(second_half); 19.if (lChild->data < rChild->data) 20. { 21. sub_root = temp = lChild; 22. lChild = lChild->next; 23. } 24.else 25. { 26. sub_root = temp = rChild; 27. rChild = rChild->next; 28. } 29.while (lChild&&rChild) 30. { 31.if (lChild->data < rChild->data ) 32. { 33. temp->next = lChild; 34. temp = temp->next; 35. lChild = lChild->next; 36. } 37.else 38. { 实验报告 课程名称数据结构实验名称查找与排序的实现 系别专业班级指导教师11 学号实验日期实验成绩 一、实验目的 (1)掌握交换排序算法（冒泡排序）的基本思想； (2)掌握交换排序算法（冒泡排序）的实现方法； (3)掌握折半查找算法的基本思想； (4)掌握折半查找算法的实现方法； 二、实验内容 1.对同一组数据分别进行冒泡排序，输出排序结果。要求： 1)设计三种输入数据序列：正序、反序、无序 2)修改程序： a)将序列采用手工输入的方式输入 b)增加记录比较次数、移动次数的变量并输出其值，分析三种序列状态的算法时间复杂 性 2.对给定的有序查找集合，通过折半查找与给定值k相等的元素。 3.在冒泡算法中若设置一个变量lastExchangeIndex来标记每趟排序时经过交换的最后位置， 算法如何改进？ 三、设计与编码 1.本实验用到的理论知识 2.算法设计 3.编码 package sort_search; import java.util.Scanner; public class Sort_Search { //冒泡排序算法 public void BubbleSort(int r[]){ int temp; int count=0,move=0; boolean flag=true; for(int i=1;i 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-------| 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 数据结构-各类排序算法总结 原文转自： https://www.sodocs.net/doc/203295703.html,/zjf280441589/article/details/38387103各类排序算法总结 一. 排序的基本概念 排序(Sorting)是计算机程序设计中的一种重要操作，其功能是对一个数据元素集合或序列重新排列成一个按数据元素 某个项值有序的序列。 有n 个记录的序列{R1，R2，…，Rn}，其相应关键字的序列是{K1，K2，…，Kn}，相应的下标序列为1，2，…，n。通过排序，要求找出当前下标序列1，2，…，n 的一种排列p1，p2，…，pn，使得相应关键字满足如下的非递减（或非递增）关系，即：Kp1≤Kp2≤…≤Kpn，这样就得到一个按关键字有序的记录序列{Rp1，Rp2，…，Rpn}。 作为排序依据的数据项称为“排序码”，也即数据元素的关键码。若关键码是主关键码，则对于任意待排序序列，经排序后得到的结果是唯一的；若关键码是次关键码，排序结果可 能不唯一。实现排序的基本操作有两个： （1）“比较”序列中两个关键字的大小； （2）“移动”记录。 若对任意的数据元素序列，使用某个排序方法，对它按关键码进行排序：若相同关键码元素间的位置关系，排序前与排序后保持一致，称此排序方法是稳定的；而不能保持一致的排序方法则称为不稳定的。 二.插入类排序 1.直接插入排序直接插入排序是最简单的插入类排序。仅有一个记录的表总是有序的，因此，对n 个记录的表，可从第二个记录开始直到第n 个记录，逐个向有序表中进行插入操作，从而得到n个记录按关键码有序的表。它是利用顺序查找实现“在R[1..i-1]中查找R[i]的插入位置”的插入排序。 王吉玉《算法与数据结构》课程设计—排序算法性能分析 目录 摘要 (1) 前言 (2) 正文 (3) 1.采用类C语言定义相关的数据类型 (3) 2.各模块的伪码算法 (3) 3.函数的调用关系图 (7) 4.调试分析 (7) 5.测试结果 (8) 6.源程序（带注释） (11) 总结 (20) 参考文献 (21) 致谢 (22) 附件Ⅰ部分源程序代码 (23) 摘要 计算机的日益发展，其应用早已不局限于简单的数值运算，而涉及到问题的分析、数据结构框架的设计以及插入、删除、排序、查找等复杂的非数值处理和操作。算法与数据结构的学习就是为以后利用计算机资源高效地开发非数值处理的计算机程序打下坚实的理论、方法和技术基础。 算法与数据结构旨在分析研究计算机加工的数据对象的特性，以便选择适当的数据结构和存储结构，从而使建立在其上的解决问题的算法达到最优。 数据结构是在整个计算机科学与技术领域上广泛被使用的术语。它用来反映一个数据的内部构成，即一个数据由哪些成分数据构成，以什么方式构成，呈什么结构。数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。逻辑上的数据结构反映成分数据之间的逻辑关系，而物理上的数据结构反映成分数据在计算机内部的存储安排。数据结构是数据存在的形式。 《算法与数据结构》主要介绍一些最常用的数据结构及基本算法设计，阐明各种数据结构内在的逻辑关系，讨论其在计算机中的存储表示，以及在其上进行各种运算时的实现算法，并对算法的效率进行简单的分析和讨论。数据结构是介于数学、计算机软件和计算机硬件之间的一门计算机专业的核心课程。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，广泛的应用于信息学、系统工程等各种领域。 学习数据结构是为了将实际问题中所涉及的对象在计算机中表示出来并对它们进行处理。通过课程设计可以提高学生的思维能力，促进学生的综合应用能力和计算机编程技能，找出自己的不足，在以后的学习中更加努力！ 本次的课程设计主要是对《算法与数据结构》的所有内部排序算法进行了一个汇总、集合，并通过算法设计实现对其性能的分析和评价。在设计过程中重温了C语言中的基本语法以及个别函数的用法，巩固了设计思维方向。 关键词：排序算法；性能分析；排序算法性能分析；C语言 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； 目录 1、问题描述： (2) 1.1题目内容: (2) 1.2基本要求: (2) 1.3测试数据: (2) 2、需求分析： (2) 2.1程序的基本功能: (2) 2.2输入值、输出值以及输入输出形式: (2) 2.3各个模块的功能要求： (2) 3、概要设计： (3) 3.1所需的ADT，每个程序中使用的存储结构设计说明 (3) 3.2主程序流程以及模块调用关系 (3) 3.3每个模块的算法设计说明（流程图） (4) 3.3.1气泡排序： (4) 3.3.2直插排序 (5) 3.3.3选择排序 (6) 3.3.4希尔排序 (7) 3.3.5快速排序 (8) 4、详细设计： (9) 4.1函数调用关系图 (9) 5、各个算法实现的源程序： (9) 5.1、冒泡排序及其主要算法 (9) 5.2、直接插入排序及其主要算法 (10) 5.3、选择排序及其主要算法 (10) 5.4、希尔排序及其主要算法 (11) 6、调试分析： (12) 7、使用说明： (13) 8、测试结果： (14) 9、主要参考文献 (14) 1、问题描述： 1.1题目内容: 内部排序算法实现与性能分析 1.2基本要求: （1）数据结构定义 （2）利用随机函数产生30000个随机整数，利用插入排序、起泡排序、选择排序、快速排序、希尔等排序方法进行排序，并统计每一种排序上机所花费的时间,对各种排序算法做分析比较. 1.3测试数据: 由函数随机产生的数据，由于是随机产生的，所以在此不一一写出。 2、需求分析： 2.1程序的基本功能: 输入30000个随机整数，对这些数进行多种方法进行排序，并对这些排序做比较，在屏幕上输出每种排序方法所比较的次数，交换的次数，和时间复杂度。 2.2输入值、输出值以及输入输出形式: 由于程序中所需的数据都是有函数随机生成的整形数，不需要用户自己输入，用户只需要对演示程序中的一些提示做一些必要的选择以便于程序的执行。 程序输出的是对六种排序做的一些比较，即输出六种排序各排序过程中所比较的数据的个数，交换的数据的次数，和排序完成所用的时间。六种排序依次在计算机终端上显示，便于用户观察。 2.3各个模块的功能要求： 一、随机函数：产生随机数 二、选择排序函数：对随机数进行选择排序 三、起泡排序函数：对随机数进行气泡排序 四、直接插入函数：对随机数进行直接插入排序 五、希尔排序函数：对随机数进行希尔排序 六、快速排序函数：对随机数进行快速排序 七、主函数 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。 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 排序算法： (1) 直接插入排序 (2) 折半插入排序(3) 冒泡排序 (4) 简单选择排序 (5) 快速排序(6) 堆排序 (7) 归并排序 【算法分析】 （1）直接插入排序；它是一种最简单的排序方法，它的基本操作是将一个记录插入到已排好的序的有序表中，从而得到一个新的、记录数增加1的有序表。 （2）折半插入排序：插入排序的基本操作是在一个有序表中进行查找和插入，我们知道这个查找操作可以利用折半查找来实现，由此进行的插入排序称之为折半插入排序。折半插入排序所需附加存储空间和直接插入相同，从时间上比较，折半插入排序仅减少了关键字间的比较次数，而记录的移动次数不变。 （3）冒泡排序：比较相邻关键字，若为逆序（非递增），则交换，最终将最大的记录放到最后一个记录的位置上，此为第一趟冒泡排序；对前n-1记录重复上操作，确定倒数第二个位置记录；……以此类推，直至的到一个递增的表。 (4)简单选择排序：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）个记录交换之。 (5)快速排序:它是对冒泡排序的一种改进，基本思想是，通过一趟排序将待排序的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，以达到整个序列有序。 (6)堆排序: 使记录序列按关键字非递减有序排列，在堆排序的算法中先建一个“大顶堆”，即先选得一个关键字为最大的记录并与序列中最后一个记录交换，然后对序列中前n-1记录进行筛选，重新将它调整为一个“大顶堆”，如此反复直至排序结束。 (7)归并排序:归并的含义是将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。假设初始序列含有n个记录，则可看成是n个有序的子序列，每个子序列的长度为1，然后两两归并，得到n/2个长度为2或1的有序子序列；再两两归并，……，如此重复，直至得到一个长度为n的有序序列为止，这种排序称为2-路归并排序。 【算法实现】 （1）直接插入排序： void InsertSort(SqList &L){ for(i=2;i<=L.length ;i++) if(L.elem[i] 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。 #include"stdio.h" #define LT(a,b) ((a)<(b)) #define LQ(a,b) ((a)>(b)) #define maxsize 20 typedef int keytype; typedef struct{ keytype key; }RedType; typedef struct{ RedType r[maxsize+1]; int length; }Sqlist; //直接插入排序 void insertsort(Sqlist &L){ int i,j; for(i=2;i<=L.length;++i) if(LT(L.r[i].key,L.r[i-1].key)){ L.r[0]=L.r[i]; L.r[i]=L.r[i-1]; for(j=i-2;LT(L.r[0].key,L.r[j].key);--j) L.r[j+1]=L.r[j]; L.r[j+1]=L.r[0]; }//if }//insertsort //折半插入排序 void BInsertSort(Sqlist &L) { int i,j,low,high,m; for(i=2;i<=L.length;++i) { L.r[0]=L.r[i]; low=1; high=i-1; while(low<=high){ m=(low+high)/2; if(LT(L.r[0].key,L.r[m].key)) high=m-1; else low=m+1; }//while for(j=i-1;j>=high+1;--j) L.r[j+1]=L.r[j]; L.r[high+1]=L.r[0]; }//for各种排序算法比较
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