算法分析与复杂性理论 实验报告 基本排序
深圳大学实验报告
课程名称:算法设计与分析
实验名称:多种排序算法的算法实现及性能比较
学院:计算机与软件学院专业:计算机科学与技术报告人:张健哲学号:2013150372 班级: 3 同组人:无
指导教师:李炎然
实验时间:2015/3/25——2015/4/8
实验报告提交时间:2015/4/8
教务处制
一.实验目的
1.掌握选择排序、冒泡排序、合并排序、快速排序、插入排序算法原理
2.掌握不同排序算法时间效率的经验分析方法,验证理论分析与经验分析的一致性。二.实验步骤与结果
实验总体思路:
利用switch结构来选择实验所要用的排序算法,每一种排序都用相同的计算运行时间的代码,不同的算法就在算法实现部分进行改动(如下代码1至5所示)。不断的改变数据规模,每一个规模在实验时,用循环进行多次实验并作为样本记录消耗的时间。最后输出在不同排序算法下,不同的数据规模的20次实验样本和平均用时(如下图1至5所示)。
各排序算法的实现及实验结果:
(注1:以下代码全部为伪代码,具体代码实现请参照程序中的代码)
(注2:图中显示的时间单位均为毫秒,图中“排序所花时间”一项为平均消耗时间,平均消耗时间结果以20组样本计算平均值后取整得到(并非四舍五入)。)
1、选择排序
代码1:
for i=0 to n-2
min=i
for j= i+1 to n-1
if ele[min]>ele[j] min=j
swap(ele[i],ele[min]) //交换
图1、选择排序在不同数据规模下排序所消耗的时间
2、冒泡排序
代码2:
for i= 0 to n-1
for j=0 to n-1-i
if a[j]>a[j+1]
swap(a[j],a[j+1]) //交换
图2、冒泡排序在不同数据规模下排序所消耗的时间
3、合并排序
代码3:
Merge(ele[1...n],left,right)
middle=(left+right)/2
if right>1eft+1
Merge(ele,left,middle)
Merge(ele,middle+1,right)
l←left r←right i←left
while l<=middle&&r<=right //两组分别一一比较,数据小的放入ele if ele[l]<=ele[r]
t[i++]←ele[l++]
else
t[i++]←ele[r++]
while l>middle&&r<=r //只剩一组还有剩余的时,将剩下的按顺序放入ele[i++]=s[r++]
while l<=middle && r>right
ele[i++]=s[l++];
图3、合并排序在不同数据规模下排序所消耗的时间
4、快速排序
代码4:
quick(ele[0...n-1],left,right)
if l l←left r←right x←ele[l]; while l while l if l ele[l]←ele[r] l++ while l ll++ if l ele[r]←ele[l] r-- ele[l]←x; quick(ele,left,l-1) // 递归调用 quick(ele,l+1,right) 图4、快速排序在不同数据规模下排序所消耗的时间 5、插入排序 代码5: for i=1→n-1 if ele[i] for j= i-1 to 0 && ele[j]>temp ele[j+1]←ele[j] ele[j+1]←temp 图5、插入排序在不同数据规模下排序所消耗的时间 三.实验分析 选择排序: 图6、由图1数据整合而成的折线图 为了更清晰的看到排序的数据规模与排序所需时间之间的影响,我将实验的数据规模进行了一些调整,得到的平均数据依旧是以20组数据样本取平均数算得(如下表1、图7所示):(由于图片占空间大且表达不直白,我将所得数据做成表格分析,下同) 表1、选择排序在不同数据规模下排序所消耗的时间 图7、由表1数据整合而成的折线图 图形上: 形状基本符合n2(二次增长) 数据上: 我们发现当数据规模增大两倍时:当数据规模增大两倍时: 10000→20000: 158*22=632≈634 10000→30000:158*32=1422≈1424 20000→40000: 634*22=2536≈2541 其他倍数也可得到类似的结果。 结论: 我们发现,由于时间复杂度是o(n2)并且该排序的主要操作是比较操作,当数据规模扩大n倍时,相应的在时间的消耗上会扩大n2倍,同时我们发现,理论上乘以n2后的数据普遍会略小于实际数据,这主要原因可能是除了比较操作之外,赋值操作也随着n的增加逐渐增大,并且会在时间上体现出来,此外轻微的误差可能是数据的差异造成或者电脑等其他因素造成。 冒泡排序: 图8、由图2数据整合而成的折线图 为了更清晰的看到排序的数据规模与排序所需时间之间的影响,我将实验的数据规模进行了一些调整,得到的平均数据依旧是以20组数据样本取平均数算得(如下表2、图9所示): 表2、冒泡排序在不同数据规模下排序所消耗的时间 图9、由表2数据整合而成的折线图 图形上: 形状基本符合n2(二次增长) 数据上: 我们发现当数据规模增大两倍时:当数据规模增大两倍时: 10000→20000:284*22=1136≠1266(误差130) 10000→30000:284*32=2556≠2899(误差343)20000→40000:1266*22=5064≠5313(误差149) 其他倍数也可得到类似的结果。 结论: 我们发现,虽然时间复杂度是o(n2),但当数据规模扩大n倍时,并没有相应的在时间的消耗上扩大n2倍,而是多于n2,同时我们发现,这个误差会随着数据规模的扩大而扩大,这主要原因是除了比较操作之外,赋值操作也随着n的增加逐渐增大,而且事实证明在数据比较极端的情况下,赋值操作已经不能忽略不计(这里的赋值操作发生在数据交换时所需要的操作),最糟糕的情况是每次比较就要进行三次的赋值操作,与此相比,电脑等其他因素造成轻微的误差可以忽略不计。 合并排序: 图10、由图3数据整合而成的折线图 为了更清晰的看到排序的数据规模与排序所需时间之间的影响,我将实验的数据规模进行了一些调整,得到的平均数据依旧是以20组数据样本取平均数算得(如下表3、图11所示): 表3、合并排序在不同数据规模下排序所消耗的时间 图11、由表3数据整合而成的折线图 图形上: 形状基本符合n(线性增长) 数据上: 我们发现当数据规模增大两倍时:当数据规模增大两倍时: 10000→20000: 24*2log22=48≈51 10000→30000:24*3log23=72≈76 20000→40000: 51*2log222=102≈105 其他倍数也可得到类似的结果。 结论: 我们发现,由于时间复杂度是o(nlog2n),当数据规模扩大n倍时,相应的在时间的消耗上会扩大nlog2n倍,同时我们发现,理论上乘以nlog2n后的数据普遍会略小于实际数据,这主要原因快速排序需要递归调用,递归调用需要花费额外的时间,此外轻微的误差可能是数据的差异造成或者电脑等其他因素造成。 快速排序: 图12、由图4数据整合而成的折线图 为了更清晰的看到排序的数据规模与排序所需时间之间的影响,我将实验的数据规模进行了一些调整,得到的平均数据依旧是以20组数据样本取平均数算得(如下表4、图13所示): 图13、由表4数据整合而成的折线图 图形上: 形状基本符合n(线性增长) 数据上: 我们发现当数据规模增大两倍时:当数据规模增大两倍时: 10000→20000: 17*2log22=34≈36 10000→30000:17*3log23≈56 20000→40000: 26*2log22=54≈56 其他倍数也可得到类似的结果。 结论: 我们发现,由于时间复杂度是o(nlog2n),当数据规模扩大n倍时,相应的在时间的消耗上会扩大nlog2n倍,同时我们发现,理论上乘以nlog2n后的数据普遍会略小于实际数据,这主要原因快速排序需要递归调用,递归调用需要花费额外的时间,此外轻微的误差可能是数据的差异造成或者电脑等其他因素造成。 插入排序: 图14、由图5数据整合而成的折线图 为了更清晰的看到排序的数据规模与排序所需时间之间的影响,我将实验的数据规模进行了一些调整,得到的平均数据依旧是以20组数据样本取平均数算得(如下表5、图15所示): 表5、插入排序在不同数据规模下排序所消耗的时间 图15、由表5数据整合而成的折线图 图形上: 形状基本符合n2(二次增长) 数据上: 我们发现当数据规模增大两倍时:当数据规模增大两倍时: 10000→20000: 80*22=320≈319 10000→30000:80*32=720≈723 20000→40000: 319*22=1276≈1283 其他倍数也可得到类似的结果。 结论: 我们发现,由于时间复杂度是o(n2),当数据规模扩大n倍时,相应的在时间的消耗上会扩大n2倍,理论上,如果数据太具有特殊性,那此算法被影响的程度会比较大,他的的比较次数可以从线性次数,到n2次,赋值次数也可能由常数次变成n2总的来说,受数据影响较大,由于我实验基数少,所以无法得出此结论。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 将五种排序的实验汇总在一起,如下图16所示 图16、由图6、8、10、12、14整合而来 从图中以及之前的分析中我们可以得到以下结论 时间复杂度同样为o(n2)的选择、冒泡和合并排序,在数据处理上相差的也比较大,其中1、冒泡排序平均耗时最多,其主要原因是:冒泡排序在比较次数上达到了o(n2),但这种排序同时也受交换次数的影响,而且最多时间复杂度也是o(n2)。如此,同样是o(n2),但冒泡排序的二次项系数会比另外两个大不少,所以最为耗时。2、选择排序和插入排序相比较,插入排序更快,其原因是:选择排序需要从序列中找到当前最大或最小的值才能进行排序,因此每次都需要与子序列中的全部元素进行比较。而插入排序无需比较子序列全部元素,只需要找到当前序列第一个比自己大或小的元素,将自身插入到其前一个位置即可。 3、同样是o(nlog2n)但快速排序更快:快速排序出现最差的情况并不是由于输入数据,而是选取到的随机数本身,选到极端的情况非常小,所以对于绝大部分数据而言都是能达o (nlog2n),而合并排序需要赋值的语句还是较多,受输入数据的影响比快排大,所以当数据规模较大时,不受输入数据影响的快速排序更快 四.实验心得 本次实验虽然花费很大的心思,但确实让我对这几种排序的认识更加深刻,同样的数据,排序的时间可以相差如此之大,这可能会改变我每次都使用冒泡排序的这一习惯,同时,对算法的优良性不同而导致的结果差异之大,感觉到好的算法是多么的重要,当然合理利用算法也是不可忽视的。这次实验虽然花了很大精力,却收获累累。 注:1、报告内的项目或内容设置,可根据实际情况加以调整和补充。 2、教师批改学生实验报告时间应在学生提交实验报告时间后10日内。 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] 《数据结构》实验报告排序实验题目: 输入十个数,从插入排序,快速排序,选择排序三类算法中各选一种编程实现。 实验所使用的数据结构内容及编程思路: 1. 插入排序:直接插入排序的基本操作是,将一个记录到已排好序的有序表中,从而得到一个新的,记录增一得有序表。 一般情况下,第i 趟直接插入排序的操作为:在含有i-1 个记录的有序子序列r[1..i-1 ]中插入一个记录r[i ]后,变成含有i 个记录的有序子序列r[1..i ];并且,和顺序查找类似,为了在查找插入位置的过程中避免数组下标出界,在r [0]处设置哨兵。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:先将序列中的第一个记录看成是一个有序的子序列,然后从第2 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。 2. 快速排序:基本思想是,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,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[t]}, 首先任意选取一个记录 (通常可选第一个记录L.r[s])作为枢轴(或支点)(PiVOt ),然后按下述原则重新排列其余记录:将所有关键字较它小的记录都安置在它的位置之前,将所有关键字较大的记录都安置在它的位置之后。由此可以该“枢轴”记录最后所罗的位置i 作为界线,将序列{L.r[s] ,… ,L.r[t]} 分割成两个子序列{L.r[i+1],L.[i+2], …,L.r[t]}。这个过程称为一趟快速排序,或一次划分。 一趟快速排序的具体做法是:附设两个指针lOw 和high ,他们的初值分别为lOw 和high ,设枢轴记录的关键字为PiVOtkey ,则首先从high 所指位置起向前搜索找到第一个关键字小于PiVOtkey 的记录和枢轴记录互相交换,然后从lOw 所指位置起向后搜索,找到第一个关键字大于PiVOtkey 的记录和枢轴记录互相 交换,重复这两不直至low=high 为止。 具体实现上述算法是,每交换一对记录需进行3 次记录移动(赋值)的操作。而实际上, 算法设计与分析基础 实验报告 应用数学学院 二零一六年六月 实验一插入排序算法 一、实验性质设计 二、实验学时14学时 三、实验目的 1、掌握插入排序的方法和原理。 2、掌握java语言实现该算法的一般流程。 四、实验内容 1、数组的输入。 2、输入、输出的异常处理。 3、插入排序的算法流程。 4、运行结果的输出。 五、实验报告 Ⅰ、算法原理 从左到右扫描有序的子数组,直到遇到一个大于(或小于)等于A[n-1]的元素,然后就把A[n-1]插在该元素的前面(或后面)。 插入排序基于递归思想。 Ⅱ、书中源代码 算法InsertionSort(A[0..n-1]) //用插入排序对给定数组A[0..n-1]排序 //输入:n个可排序元素构成的一个数组A[0..n-1] //输出:非降序排列的数组A[0..n-1] for i ←1 to n-1 do v ← A[i] j ← i-1 while j ≥0and A[j] > v do A[j+1] ← A[j] j ← j-1 A[j+1] ← v Ⅲ、Java算法代码: import java.util.*; public class Charu { public static void main(String[] args) { int n = 5; int a[] = new int[n]; int s = a.length; int i = 0, j = 0, v = 0; System.out.println("请输入若干个数字:"); Scanner sc = new Scanner(System.in); try { while (i < s) { a[i] = sc.nextInt(); i++; } for (i = 1; i 数据结构与算法设计 实验报告 (2016 — 2017 学年第1 学期) 实验名称: 年级: 专业: 班级: 学号: 姓名: 指导教师: 成都信息工程大学通信工程学院 一、实验目的 验证各种简单的排序算法。在调试中体会排序过程。 二、实验要求 (1)从键盘读入一组无序数据,按输入顺序先创建一个线性表。 (2)用带菜单的主函数任意选择一种排序算法将该表进行递增排序,并显示出每一趟排序过程。 三、实验步骤 1、创建工程(附带截图说明) 2、根据算法编写程序(参见第六部分源代码) 3、编译 4、调试 四、实验结果图 图1-直接输入排序 图2-冒泡排序 图3-直接选择排序 五、心得体会 与哈希表的操作实验相比,本次实验遇到的问题较大。由于此次实验中设计了三种排序方法导致我在设计算法时混淆了一些概念,设计思路特别混乱。虽然在理清思路后成功解决了直接输入和直接选择两种算法,但冒泡 排序的算法仍未设计成功。虽然在老师和同学的帮助下完成了冒泡排序的算法,但还需要多练习这方面的习题,平时也应多思考这方面的问题。而且,在直接输入和直接选择的算法设计上也有较为复杂的地方,对照书本做了精简纠正。 本次实验让我发现自己在算法设计上存在一些思虑不周的地方,思考问题过于片面,逻辑思维能力太过单薄,还需要继续练习。 六、源代码 要求:粘贴个人代码,以便检查。 #include 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 《排序问题求解》实验报告 一、算法的基本思想 1、直接插入排序算法思想 直接插入排序的基本思想是将一个记录插入到已排好序的序列中,从而得到一个新的, 记录数增1 的有序序列。 直接插入排序算法的伪代码称为InsertionSort,它的参数是一个数组A[1..n],包含了n 个待排序的数。用伪代码表示直接插入排序算法如下: InsertionSort (A) for i←2 to n do key←A[i] //key 表示待插入数 //Insert A[i] into the sorted sequence A[1..i-1] j←i-1 while j>0 and A[j]>key do A[j+1]←A[j] j←j-1 A[j+1]←key 2、快速排序算法思想 快速排序算法的基本思想是,通过一趟排序将待排序序列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,则可对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序。 假设待排序序列为数组A[1..n],首先选取第一个数A[0],作为枢轴(pivot),然后按照下述原则重新排列其余数:将所有比A[0]大的数都排在它的位置之前,将所有比A[0]小的数都排在它的位置之后,由此以A[0]最后所在的位置i 作为分界线,将数组A[1..n]分成两个子数组A[1..i-1]和A[i+1..n]。这个过程称作一趟快速排序。通过递归调用快速排序,对子数组A[1..i-1]和A[i+1..n]排序。 一趟快速排序算法的伪代码称为Partition,它的参数是一个数组A[1..n]和两个指针low、high,设枢轴为pivotkey,则首先从high 所指位置起向前搜索,找到第一个小于pivotkey 的数,并将其移到低端,然后从low 所指位置起向后搜索,找到第一个大于pivotkey 的数,并将其移到高端,重复这两步直至low=high。最后,将枢轴移到正确的位置上。用伪代码表示一趟快速排序算法如下: Partition ( A, low, high) A[0]←A[low] //用数组的第一个记录做枢轴记录 privotkey←A[low] //枢轴记录关键字 while low 实验七查找、排序的应用 一、实验目的 1、本实验可以使学生更进一步巩固各种查找和排序的基本知识。 2、学会比较各种排序与查找算法的优劣。 3、学会针对所给问题选用最适合的算法。 4、掌握利用常用的排序与选择算法的思想来解决一般问题的方法和技巧。 二、实验内容 [问题描述] 对学生的基本信息进行管理。 [基本要求] 设计一个学生信息管理系统,学生对象至少要包含:学号、姓名、性别、成绩1、成绩2、总成绩等信息。要求实现以下功能:1.总成绩要求自动计算; 2.查询:分别给定学生学号、姓名、性别,能够查找到学生的基本信息(要求至少用两种查找算法实现); 3.排序:分别按学生的学号、成绩1、成绩2、总成绩进行排序(要求至少用两种排序算法实现)。 [测试数据] 由学生依据软件工程的测试技术自己确定。 三、实验前的准备工作 1、掌握哈希表的定义,哈希函数的构造方法。 2、掌握一些常用的查找方法。 1、掌握几种常用的排序方法。 2、掌握直接排序方法。 四、实验报告要求 1、实验报告要按照实验报告格式规范书写。 2、实验上要写出多批测试数据的运行结果。 3、结合运行结果,对程序进行分析。 五、算法设计 a、折半查找 设表长为n,low、high和mid分别指向待查元素所在区间的下界、上界和中点,key为给定值。初始时,令low=1,high=n,mid=(low+high)/2,让key与mid指向的记录比较, 若key==r[mid].key,查找成功 若key 五种排序算法的分析与比较 广东医学院医学信息专业郭慧玲 摘要:排序算法是计算机程序设计广泛使用的解决问题的方法,研究排序算法具有重要的理论意义和广泛的应用价值。文章通过描述冒泡、选择、插入、归并和快速5种排序算法,总结了它们的时间复杂度、空间复杂度和稳定性。通过实验验证了5种排序算法在随机、正序和逆序3种情况下的性能,指出排序算法的适用原则,以供在不同条件下选择适合的排序算法借鉴。 关键词:冒泡排序;选择排序;插入排序;归并排序;快速排序。 排序是计算机科学中基本的研究课题之一,其目的是方便记录的查找、插入和删除。随着计算机的发展与应用领域的越来越广,基于计算机硬件的速度和存储空间的有限性,如何提高计算机速度并节省存储空间一直成为软件设计人员的努力方向。其中,排序算法已成为程序设计人员考虑的因素之一[1],排序算法选择得当与否直接影响程序的执行效率和内外存储空间的占用量,甚至影响整个软件的综合性能。排序操作[2,3],就是将一组数据记录的任意序列,重新排列成一个按关键字有序的序列。而所谓排序的稳定性[4]是指如果在排序的序列中,存在前后相同的两个元素,排序前和排序后他们的相对位臵不发生变化。 1 算法与特性 1.1冒泡排序 1.1.1冒泡排序的基本思想 冒泡排序的基本思想是[5,6]:首先将第1个记录的关键字和第2个记录的关键字进行比较,若为逆序,则将2个记录交换,然后比较第2个和第3个记录的关键字,依次类推,直至n-1个记录和第n个记录的关键字进行过比较为止。然后再按照上述过程进行下一次排序,直至整个序列有序为止。 1.1.2冒泡排序的特性 容易判断冒泡排序是稳定的。可以分析出它的效率,在最好情况下,只需通过n-1次比较,不需要移动关键字,即时间复杂度为O(n)(即正序);在最坏情况下是初始序列为逆序,则需要进行n-1次排序,需进行n(n-1)/2次比较,因此在最坏情况下时间复杂度为O(n2),附加存储空间为O(1)。 1.2选择排序 1.2.1选择排序的基本思想 选择排序的基本思想是[5,6]:每一次从待排序的记录中选出关键字最小的记录,顺序放在已排好序的文件的最后,直到全部记录排序完毕.常用的选择排序方法有直接选择排序和堆排序,考虑到简单和易理解,这里讨论直接选择排序。直接选择排序的基本思想是n个记录的文件的直接排序可经过n-1次直接选择排序得到有序结果。 1.2.2选择排序的特性 容易得出选择排序是不稳定的。在直接选择排序过程中所需进行记录移动的操作次数最少为0,最大值为3(n-1)。然而,无论记录的初始排序如何,所需进行的关键字间的比较次数相同,均为n(n-1)/2,时间 电子科技大学实验报告 课程名称:数据结构与算法 学生姓名: 学号: 点名序号: 指导教师: 实验地点:基础实验大楼 实验时间: 5月20日 2014-2015-2学期 信息与软件工程学院各种排序算法比较
《数据结构》实验报告——排序.docx
插入排序算法实验报告
= 0 && a[j] > v) { a[j + 1] = a[j]; j--; } a[j + 1] = v; } System.out.println("插入排序结果显示:"); for (i = 0; i < s; i++) { System.out.println(a[i]); } } catch (Exception es) { System.out.println(es); } } } Ⅳ、运行结果显示:排序操作实验报告
几种常见内部排序算法比较
算法排序问题实验报告
(完整word版)查找、排序的应用 实验报告
五种排序算法的分析与比较
实验报告-排序与查找