内部排序算法的性能分析

内部排序算法的性能分析
内部排序算法的性能分析

数据结构

课程设计报告设计题目:内部排序算法的性能分析

专业通信工程

班级0803

学生潘志威

学号2008115020312

指导教师孙玉霞

起止时间2011-2-21~2011-2-27

湖北师范学院

2011 年第一学期

目录

1需求分析 (2)

1.1、选题要求 (2)

1.2、选题的意义及背景 (2)

1.3、课程设计目标 (3)

2概要设计 (3)

2.1原始数据 (3)

2.2输出数据 (3)

2.3数据处理 (4)

3 算法描述 (5)

3.1逻辑结构及存储结构 (5)

3.2系统的模块划分及模块功能 (5)

3.2.1主程序模块 (5)

3.2.2可排序表单元模块 (6)

3.3程序代码 (6)

4 调试分析 0

5 测试结果 (1)

5.1测试用例及选择原因 (1)

5.2 测试结果 (2)

5.3 结论 (2)

5.4 结果分析 (2)

6 心得体会 (3)

7 参考文献 (4)

1需求分析

1.1、选题要求

对各种排序算法进行定量的性能分析。

1.2、选题的意义及背景

排序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的任意序列,重新排列成一个按关键字有序的序列。

内部排序的方法很多,但是就其全面性能而言,很难提出一种被认为是最好的方法,每一种方法都有各自的优缺点,适合在不同的环境下使用。如果按排序过程中依据的不同原则对内部排序方法进行分类,则大致可分为插入排序,交换排序,选择排序,归并排序和记数排序等五类。

此实验通过对起泡排序、直插排序、选择排序、快速排序、归并排序这几种内部排序算法进行比较,能使我们更好的掌握这些排序的基本思想及排序算法。通过该题目的设计过程,可以加深理解各种数据结构的逻辑结构、存储结构及相应上运算的实现,进一步理解和熟练掌握课本中所学的各种数据结构,学会如何把学到的知识用于解决实际问题,培养我们的动手能力。

1.3、课程设计目标

本课程设计对以下内部排序算法进行比较:起泡排序、直插排序、选择排序、快速排序、堆排序。

待排序表的元素关键字为整数,用不同的测试数据做测试比较。比较的指标为关键字的比较次数和关键字的移动次数。最后用图、表格数据汇总数据,以便对这些内部排序算法进行性能分析。

2概要设计

2.1原始数据

用户输入记录的个数,数据由随机数产生器生成。

2.2输出数据

产生的随机数分别用起泡排序、直插排序、选择排序、快速排序、归并排序这些排序方法进行排序,输出关键字的比较次数和移动次数。

2.3数据处理

3 算法描述

3.1逻辑结构及存储结构

以顺序表为存储结构

typedef struct

{

KeyType key;

}DataType;

3.2系统的模块划分及模块功能

系统分为两个模块

3.2.1主程序模块

void main()

3.2.2可排序表单元模块

冒泡排序:

void BubbleSort(DataType a[],int n)

插入排序:

void InsertSort(DataType a[],int n)

直接选择排序:

void SelectSort(DataType a[],int n)

快速排序:

void QuickSort(DataType a[],int low,int high)

希尔排序:

void ShellSort(DataType a[],int n,int d[],int numOfD) 堆排序:

void CreatHeap(DataType a[],int n,int h)

3.3程序代码

头文件:

typedef int KeyType;

typedef struct

{

KeyType key;

}DataType;

static long int count1=0,count2=0; /*冒泡排序*/

void BubbleSort(DataType a[],int n) {

int i,j,flag=1; DataType temp;

for(i=1;i

{

flag=0;

for(j=0;j

{

if(a[j].key>a[j+1].key)

{

count2++;

flag=1;

temp=a[j];count1++;

a[j]=a[j+1];count1++;

a[j+1]=temp;count1++;

}

}

}

}

/*插入排序*/

void InsertSort(DataType a[],int n) {

int i,j;

DataType temp;

for(i=0;i

{

temp=a[i+1];

j=i;

while(j>-1&&temp.key

{

count2++;

a[j+1]=a[j];count1++;

j--;

}

a[j+1]=temp;count1++;

}

}

/*选择排序*/

void SelectSort(DataType a[],int n)

{

int i,j,sm;

DataType temp;

for(i=0;i

{

sm=i;//设第i个数据元素关键字最小

for(j=i+1;j

{

if(a[j].key

{

sm=j;//记住最小元素的下标

count2++;

}

}

if(sm!=i)//当最小元素的下标不为i时交换位置

{

temp=a[i];count1++;

a[i]=a[sm];count1++;

a[sm]=temp;count1++;

}

}

}

/*快速排序*/

void QuickSort(DataType a[],int

low,int high)

//用递归方法对数据元素进行快速排序

{

int i=low,j=high;

DataType temp=a[low];//取第一个元素为标准数据元素

while(i

{

while(i

{

j--;//在数组的右端扫描

count2++;

}

if(i

{

a[i]=a[j];count1++;

i++;

}

while(i

{

i++;//在数组的左端扫描

count2++;

}

if(i

{

a[j]=a[i];count1++;

j--;

}

}

a[i]=temp;count1++;

if(low

if(i

QuickSort(a,j+1,high);//对右端子集合进

行递归

}

/*希尔排序*/

void ShellSort(DataType a[],int n,int d[],int numOfD)

//用希尔排序法对元素a[0]~a[n-1]排序,d[0]~d[m]为希尔增量值

{

int i,j,k,m,span;

DataType temp;

for(m=0;m

{

span=d[m];

for(k=0;k

{

for(i=k;i

{

temp=a[i+span];count1++;

j=i;

while(j>-1&&temp.key

{

count2++;

a[j+span]=a[j];count1++;

j=j-span;

}

a[j+span]=temp;count1++;

}

}

}

}

/*堆排序*/

void CreatHeap(DataType a[],int n,int h)

{

int i,j,flag;

DataType temp;

i=h;//i为要建堆的二叉树根结点下

j=2*i+1;// j为i的左孩子结点的下标

temp=a[i];count1++;

flag=0;

//沿左右孩子中值较大者重复向下筛选

while(j

{

if(j

{

j++;

count2++;

}

if(temp.key>a[j].key)

{

flag=1;//标记结束筛选条件

count2++;

}否则把a[j]上移

else//

{

a[i]=a[j];count1++;

i=j;

j=2*i+1;

}

}

a[i]=temp;count1++;

}

void InitCreatHeap(DataType a[],int n)

{

int i;

for(i=(n-1)/2;i>=0;i--)

CreatHeap(a,n,i);

}

void HeapSort(DataType a[],int n)

{

int i,count=0;

DataType temp;

InitCreatHeap(a,n);//初始化创建最大堆

for(i=n-1;i>0;i--)//当前最大堆个数每次递减1

{

temp=a[0];count1++;

a[0]=a[i];count1++;

a[i]=temp;count1++;

CreatHeap(a,i,0);//调整根结点满足最大堆

}

}

主程序:

#include

#include

#include"Sort.h"

void main()

{

DataType

r[10000],R[10000],A[1000],B[1000],C[1000],E[ 1000],F[1000];

int i,j,s; int p;

int n;

char yn;

int d[5]={500,100,50,10,1};

printf("请输入产生随机数个数\n");

scanf("%d",&p);

n=p;

while(1)

{

int k=0;

for(i=0;i<(p/10);i++)

{

srand((i+GetTickCount()));

for(j=0;j<10;j++)

{

r[k].key=rand();

k++;

printf("%8d",r[k-1].key);

}

}

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

printf("1.测试冒泡排序\n");

printf("2.测试直接插入排序\n");

printf("3.测试选择排序\n");

printf("4.测试快速排序\n");

printf("5.测试希尔排序\n");

printf("6.测试堆排序\n");

printf("**************************\n"); label_1: printf("请选择");

scanf("%d",&s);

switch(s)

{

case 1 :

count1=0;count2=0;

for(i=0;i<10000;i++)

{

R[i].key=r[i].key;

}

{

BubbleSort(R,n);

printf("冒泡排序移动次数%d\n",count1);

printf("冒泡排序比较次数%d\n",count2);

}

break;

case 2:

count1=0;count2=0;

for(i=0;i<10000;i++)

{

A[i].key=r[i].key;

}

{

InsertSort(A,n);

printf("直接插入排序移动次数%d\n",count1);

printf("直接插入排序比较次数%d\n",count2);

}break;

case 3:

count1=0;count2=0;

for(i=0;i<10000;i++)

{

B[i].key=r[i].key;

}

{

SelectSort(B,n);

printf("选择排序移动次数%d\n",count1);

printf("选择排序比较次数%d\n",count2);

}break;

case 4:

count1=0;count2=0;

for(i=0;i<10000;i++)

{

C[i].key=r[i].key;

}

{

QuickSort(C,0,n-1);

printf("快速排序移动次数%d\n",count1);

printf("快速排序比较次数%d\n",count2);

}break;

case 5:

count1=0;count2=0;

for(i=0;i<10000;i++)

{

E[i].key=r[i].key;

}

{

ShellSort(E,n,d,5);

printf("希尔排序移动次数%d\n",count1);

printf("希尔排序比较次数%d\n",count2);

}break;

case 6:

count1=0;count2=0;

for(i=0;i<10000;i++)

{

F[i].key=r[i].key;

}

{

HeapSort(F,n,0);

printf("堆排序移动次数%d\n",count1);

printf("堆排序比较次数%d\n",count2);

}break;

default:

{

printf("选择出错!\n");

}

}

getchar();

printf("是否继续测试其他测试方法(y/n):\n");

scanf("%c",&yn);

if(yn=='Y'||yn=='y')

goto label_1;

printf("是否换数据重新测试(y/n):\n");

getchar();

scanf("%c",&yn);

if(yn!='Y'&&yn!='y')

break;

}

}

4 调试分析

进入调试界面后选择要测试排序算法的序号,比如选择1,就对随机产生的1000个数据用冒泡法进行测试,结果是冒泡排序执行次数726450,然后选择是否继续,若继续选择y,若退出测试选择n。

5 测试结果

5.1测试用例及选择原因

记录数分别输入1000、10000、100000,之所以想用这三个记录数测试,是想测试用选择排序、起泡排序、直插排序、快速排序、归并排序这五种排序方法,在记录较小和较大时,关键字的比较次数和移动次数,用以直观的分析它们的性能。

5.2 测试结果

5.3 结论

5.4 结果分析

(1)选择排序的比较次数较少且为定值,但由于它在排序过程中要先查询、再安置,所以性能上不够稳定。

(2)起泡排序的比较次数和移动次数在这五种排序方式中最多,所以起泡排序的排序性能相对于其他排序要低好多。

(3)直插排序的比较次数和移动次数相比较于其他几种排序次数要少,所以效率相比较而言较

高,性能较高,且较稳定。从整体上来讲性能较其他几种排序较高。

(4)快速排序在这几种排序当中从比较次数较少的,移动次数多于选择排序但低于其他三种排序,且其过程是先定一个基准,大小各放一边,再分别对两边多次操作,达到整体有序,所以性能上来看是最快最好的,但是不够稳定。

由此可见上述内部排序方法,每一种方法都有各自的优缺点,适合在不同的环境下使用。通过这个结论,我们可以找到一些内部排序方法选择的规则。

规则如下:

(1)当n较小时:可采用直接插入排序和直接选择排序。

(2)当记录规模小时,可选择直接插入排序;当记录规模大时,可选择直接选择排序,因为直接插入排序所需的记录移动操作比直接选择排序多。

(3)当记录基本有序时:可采用直接插入排序和冒泡排序。

(4)当n较大时:可采用快速排序。

6 心得体会

1、巩固和加深了对数据结构的理解,提高综合运用本课程所学知识的能力。

2、培养了我选用参考书,查阅手册及文献资料的能力。培养独立思考,深入研究,分析问题、解决问题的能力。

3、通过实际编译系统的分析设计、编程调试,掌握应用软件的分析方法和工程设计方法。

4、通过课程设计,培养了我严肃认真的工作作风,逐步建立正确的生产观念、经济观念和全局观念。

根据我在实习中遇到得问题,我将在以后的学习过程中注意以下几点:

1、认真上好专业实验课,多在实践中锻炼自己。

2、写程序的过程中要考虑周到,严密。

3、在做设计的时候要有信心,有耐心,切勿浮躁。

4、认真的学习课本知识,掌握课本中的知识点,并在此基础上学会灵活运用。

5、在课余时间里多写程序,熟练掌握在调试程序的过程中所遇到的常见错误,以便能节省调试程序的时间。

7 参考文献

1.朱战立编著,《数据结构(C 语言版)》,西安交通大学出版2004年第3版

2.严蔚敏吴伟民著,《数据结构(C 语言版)》,清华大学出版1999 年第1版

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]

各种查找算法性能分析

项目名称:各种查找算法的性能测试 项目成员: 组编号: 完成时间: 目录 前言 (2) 正文 (2) 第一章简介 (2) 1.1顺序查找问题描述 (2) 1.2二分查找问题描述 (2) 第二章算法定义 (2) 2.1顺序查找算法定义 (2) 2.2二分查找算法定义 (3) 第三章测试结果(Testing Results) (5) 3.1 实验结果表 (5) 3.2 散点图记录 (5) 第四章分析和讨论 (6) 4.1顺序查找分析 (6) 4.2二分查找分析 (6) 附录:源代码(基于C语言的) (7) 声明 (13)

前言 查找问题就是在给定的集合(或者是多重集,它允许多个元素具有相同的值)中找寻一个给定的值,我们称之为查找键。 对于查找问题来说,没有一种算法在任何情况下是都是最优的。有些算法速度比其他算法快,但是需要较多的存储空间;有些算法速度非常快,但仅适用于有序数组。查找问题没有稳定性的问题,但会发生其他的问题(动态查找表)。 在数据结构课程中,我们已经学过了几种查找算法,比较有代表性的有顺序查找(蛮力查找),二分查找(采用分治技术),哈希查找(理论上来讲是最好的查找方法)。 第一章:简介(Introduction) 1.1顺序查找问题描述: 顺序查找从表中最后一个记录开始,逐个进行记录的关键字和给定值的比较,若某个记录的关键字和给定值比较相等,则查找成功,找到所查记录;反之,若直至第一个记录,其关键字和给定值比较都不等,则表明表中没有所查记录,查找不成功。 1.2二分查找问题描述: (1)分析掌握折半查找算法思想,在此基础上,设计出递归算法和循环结构两种实现方法的折半查找函数。 (2)编写程序实现:在保存于数组a[i]有序数据元素中查找数据元素k是否存在。数元素k要包含两种情况:一种是数据元素k包含在数组中;另一种是数据元素k不包含在数组中 (3)数组中数据元素的有序化既可以初始赋值时实现,也可以设计一个排序函数实现。(4)根据两种方法的实际运行时间,进行两种方法时间效率的分析对比。 第二章:算法定义(Algorithm Specification) 2.1顺序查找 从表的一端向另一端逐个进行记录的关键字和给定值(要查找的元素)的比较,若某个记录的关键字和给定值比较相等,则查找成功,找到所查找记录;反之,若直至第一个记录,其关键

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。

几种排序算法分析

《几种排序算法的分析》 摘要: 排序算法是在C++中经常要用到的一种重要的算法。如何进行排序,特别是高效率的排序是是计算机应用中的一个重要课题。同一个问题可以构造不同的算法,最终选择哪一个好呢?这涉及如何评价一个算法好坏的问题,算法分析就是评估算法所消耗资源的方法。可以对同一问题的不同算法的代价加以比较,也可以由算法设计者根据算法分析判断一种算法在实现时是否会遇到资源限制的问题。排序的目的之一就是方便数据的查找。在实际生活中,应根据具体情况悬着适当的算法。一般的,对于反复使用的程序,应选取时间短的算法;对于涉及数据量较大,存储空间较小的情况则应选取节约存储空间的算法。本论文重点讨论时间复杂度。时间复杂度就是一个算法所消耗的时间。算法的效率指的是最坏情况下的算法效率。 排序分为内部排序和外部排序。本课程结业论文就内部排序算法(插入排序,选择排序,交换排序,归并排序和基数排序)的基本思想,排序步骤和实现算法等进行介绍。 本论文以较为详细的文字说明,表格对比,例子阐述等方面加以比较和总结,通过在参加数据的规模,记录说带的信息量大小,对排序稳定的要求,关键字的分布情况以及算法的时间复杂度和空间复杂度等方面进行比较,得出它们的优缺点和不足,从而加深了对它们的认识和了解,进而使自己在以后的学习和应用中能够更好的运用。

1.五种排序算法的实例: 1.1.插入排序 1.1.1.直接插入排序 思路:将数组分为无序区和有序区两个区,然后不断将无序区的第一个元素按大小顺序插入到有序区中去,最终将所有无序区元素都移动到有序区完成排序。 要点:设立哨兵,作为临时存储和判断数组边界之用。 实现: Void InsertSort(Node L[],int length) { Int i,j;//分别为有序区和无序区指针 for(i=1;i=1)//直到增量缩小为1 { Shell(L,d); d=d/2;//缩小增量 } } Void Shell(Node L[],int d) {

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。

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

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

排序算法与性能分析

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

数据结构各种排序方法的综合比较

数据结构各种排序方法的综合比较 结论: 排序方法平均时间最坏时间辅助存储 简单排序O(n2) O(n2) O(1) 快速排序O(nlogn)O(n2)O(logn) 堆排序O(nlogn)O(nlogn)O(1) 归并排序O(nlogn)O(nlogn)O(n) 基数排序O(d(n+rd))O(d(n+rd))O(rd) PS:直接插入排序、冒泡排序为简单排序,希尔排序、堆排序、快速排序为不稳定排序 一、时间性能 按平均的时间性能来分,有三类排序方法: 时间复杂度为O(nlogn)的方法有:快速排序、堆排序和归并排序,其中以快速排序为最好;时间复杂度为O(n2)的有:直接插入排序、起泡排序和简单选择排序,其中以直接插入为 最好,特别是对那些对关键字近似有序的记录序列尤为如此; 时间复杂度为O(n)的排序方法只有,基数排序。 当待排记录序列按关键字顺序有序时,直接插入排序和起泡排序能达到O(n)的时间复杂度;而对于快速排序而言,这是最不好的情况,此时的时间性能蜕化为O(n2),因此是应该尽量避免的情况。简单选择排序、堆排序和归并排序的时间性能不随记录序列中关键字的分布而改变。 二、空间性能 指的是排序过程中所需的辅助空间大小。 1. 所有的简单排序方法(包括:直接插入、起泡和简单选择)和堆排序的空间复杂度为O(1); 2. 快速排序为O(logn),为栈所需的辅助空间; 3. 归并排序所需辅助空间最多,其空间复杂度为O(n ); 4.链式基数排序需附设队列首尾指针,则空间复杂度为O(rd)。 三、排序方法的稳定性能 1. 稳定的排序方法指的是,对于两个关键字相等的记录,它们在序列中的相对位置,在排序之前和经过排序之后,没有改变。 2. 当对多关键字的记录序列进行LSD方法排序时,必须采用稳定的排序方法。 3. 对于不稳定的排序方法,只要能举出一个实例说明即可。 4. 快速排序和堆排序是不稳定的排序方法

内部排序算法实现与性能分析课程设计.

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

五种排序算法的分析与比较

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

南邮数据结构上机实验四内排序算法的实现以及性能比较

实验报告 (2015 / 2016学年第二学期) 课程名称数据结构A 实验名称内排序算法的实现以及性能比较 实验时间2016 年 5 月26 日 指导单位计算机科学与技术系 指导教师骆健 学生姓名耿宙班级学号B14111615 学院(系) 管理学院专业信息管理与信息系统

—— 实习题名:内排序算法的实现及性能比较 班级 B141116 姓名耿宙学号 B14111615 日期2016.05.26 一、问题描述 验证教材的各种内排序算法,分析各种排序算法的时间复杂度;改进教材中的快速排序算法,使得当子集合小于10个元素师改用直接插入排序;使用随即数发生器产生大数据集合,运行上述各排序算法,使用系统时钟测量各算法所需的实际时间,并进行比较。系统时钟包含在头文件“time.h”中。 二、概要设计 文件Sort.cpp中包括了简单选择排序SelectSort(),直接插入排序InsertSort(),冒泡排序BubbleSort(),两路合并排序Merge(),快速排序QuickSort()以及改进的快速排序GQuickSort()六个内排序算法函数。主主函数main的代码如下图所示: 三、详细设计 1.类和类的层次设计 在此次程序的设计中没有进行类的定义。程序的主要设计是使用各种内排序算法对随机 生成的数列进行排列,并进行性能的比较,除此之外还对快速排序进行了改进。下图为主函 数main的流程图:

——

main() 2.核心算法 1)简单选择排序: 简单选择排序的基本思想是:第1趟,在待排序记录r[1]~r[n]中选出最小的记录,将它与r[1]交换;第2趟,在待排序记录r[2]~r[n]中选出最小的记录,将它与r[2]交换;以此类推,第i趟在待排序记录r[i]~r[n]中选出最小的记录,将它与r[i]交换,使有序序列不断增长直到

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

各种排序法比较

各种排序法的比较 按平均时间将排序分为四类: (1)平方阶(O(n2))排序 一般称为简单排序,例如直接插入、直接选择和冒泡排序; (2)线性对数阶(O(nlgn))排序 如快速、堆和归并排序; (3)O(n1+£)阶排序 £是介于0和1之间的常数,即0<£<1,如希尔排序; (4)线性阶(O(n))排序 如桶、箱和基数排序。 各种排序方法比较: 简单排序中直接插入最好,快速排序最快,当文件为正序时,直接插入和冒泡均最佳。 影响排序效果的因素: 因为不同的排序方法适应不同的应用环境和要求,所以选择合适的排序方法 应综合考虑下列因素: ①待排序的记录数目n; ②记录的大小(规模); ③关键字的结构及其初始状态; ④对稳定性的要求; ⑤语言工具的条件; ⑥存储结构; ⑦时间和辅助空间复杂度等。 不同条件下,排序方法的选择 (1)若n较小(如n≤50),可采用直接插入或直接选择排序。 当记录规模较小时,直接插入排序较好;否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人,应选直接选择排序为宜。 (2)若文件初始状态基本有序(指正序),则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜; (3)若n较大,则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法:快速排序、堆排序或归并排序。 快速排序是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短; 堆排序所需的辅助空间少于快速排序,并且不会出现快速排序可能出现的最坏情况。这两种排序都是不稳定的。 若要求排序稳定,则可选用归并排序。从单个记录起进行两两归并,排序算法并不值得提倡,通常可以将它和直接插入排序结合在一起使用。先利用直接插入排序求得较长的有序子文件,然后再两两归并之。因为直接插入排序是稳定的,所以改进后的归并排序仍是稳定的。

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

数据结构之各种排序的实现与效率分析

各种排序的实现与效率分析 一、排序原理 (1)直接插入排序 基本原理:这是最简单的一种排序方法,它的基本操作是将一个记录插入到已排好的有序表中,从而得到一个新的、记录增1的有序表。 效率分析:该排序算法简洁,易于实现。从空间来看,他只需要一个记录的辅助空间,即空间复杂度为O(1).从时间来看,排序的基本操作为:比较两个关键字的大小和移动记录。当待排序列中记录按关键字非递减有序排列(即正序)时,所需进行关键字间的比较次数达最小值n-1,记录不需移动;反之,当待排序列中记录按关键字非递增有序排列(即逆序)时,总的比较次数达最大值(n+2)(n-1)/2,记录移动也达到最大值(n+4)(n-2)/2.由于待排记录是随机的,可取最大值与最小值的平均值,约为n2/4.则直接插入排序的时间复杂度为O(n2).由此可知,直接插入排序的元素个数n越小越好,源序列排序度越高越好(正序时时间复杂度可提高至O(n))。插入排序算法对于大数组,这种算法非常慢。但是对于小数组,它比其他算法快。其他算法因为待的数组元素很少,反而使得效率降低。插入排序还有一个优点就是排序稳定。 (2)折半插入排序 基本原理:折半插入是在直接插入排序的基础上实现的,不同的是折半插入排序在将数据插入一个有序表时,采用效率更高的“折半查找”来确定插入位置。 效率分析:由上可知该排序所需存储空间和直接插入排序相同。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,为O(nlogn)。而记录的移动次数不变。因此,折半查找排序的时间复杂度为O(nlogn)+O(n2) = O(n2)。排序稳定。 (3)希尔排序 基本原理:希尔排序也一种插入排序类的方法,由于直接插入排序序列越短越好,源序列的排序度越好效率越高。Shell 根据这两点分析结果进行了改进,将待排记录序列以一定的增量间隔dk 分割成多个子序列,对每个子序列分别进行一趟直接插入排序, 然后逐步减小分组的步长dk,对于每一个步长dk 下的各个子序列进行同样方法的排序,直到步长为1 时再进行一次整体排序。因为不管记录序列多么庞大,关键字多么混乱,在先前较大的分组步长dk下每个子序列的规模都不大,用直接插入排序效率都较高。尽管在随后的步长dk 递减分组中子序列越来越大,但由于整个序列的有序性也越来越明显,则排序效率依然较高。这种改进抓住了直接插入排序的两点本质,大大提高了它的时间效率。 效率分析:希尔排序有以下几个关键特性: (1) 希尔排序的核心是以某个增量dk 为步长跳跃分组进行插入排序,由于分组的步长dk 逐步缩小,所以也叫“缩小增量排序”插入排序。其关键是如何选取分组的步长序列才能使得希尔方法的时间效率最高; (2) 待排序列记录的个数n 、跳跃分组步长逐步减小直到为1时所进行的扫描次数T、增量的和、记录关键字比较的次数以及记录移动的次数或各子序列中的反序数等因素都影响希尔算法的时间复杂度:其中记录关键字比较的次数是重要因素,它主要取决于分组步长序列的选择; (3) 希尔方法是一种不稳定排序算法,因为其排序过程中各趟的步长不同,在第k 遍用dk 作为步长排序之后,第k +1 遍排序时可能会遇到多个逆序存在,影响排序的稳定性。

数据结构中几种常见的排序算法之比较

几种常见的排序算法之比较 2010-06-20 14:04 数据结构课程 摘要: 排序的基本概念以及其算法的种类,介绍几种常见的排序算法的算法:冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、希尔排序的算法和分析它们各自的复杂度,然后以表格的形式,清晰直观的表现出它们的复杂度的不同。在研究学习了之前几种排序算法的基础上,讨论发现一种新的排序算法,并通过了进一步的探索,找到了新的排序算法较之前几种算法的优势与不足。 关键词:排序算法复杂度创新算法 一、引言 排序算法,是计算机编程中的一个常见问题。在日常的数据处理中,面对纷繁的数据,我们也许有成百上千种要求,因此只有当数据经过恰当的排序后,才能更符合用户的要求。因此,在过去的数十载里,程序员们为我们留下了几种经典的排序算法,他们都是智慧的结晶。本文将带领读者探索这些有趣的排序算法,其中包括介绍排序算法的某些基本概念以及几种常见算法,分析这些算法的时间复杂度,同时在最后将介绍我们独创的一种排序方法,以供读者参考评判。 二、几种常见算法的介绍及复杂度分析 1.基本概念 1.1稳定排序(stable sort)和非稳定排序 稳定排序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,。反之,就是非稳定的排序。 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。 1.2内排序( internal sorting )和外排序( external sorting) 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。

各种排序算法性能比较(DOC)

课程设计报告 课程名称:《数据结构》课程设计课程设计题目:各种排序算法性能比较 姓名:学习 院(系):计算机学院 专业:计算机科学与技术 年级:11级 学号:学习 指导教师:王爱平

数据结构课程设计报告 目录 1 课程设计的目的 (2) 2 需求分析 (2) 3 课程设计报告内容 (2) 3.1概要设计 (2) 3.2详细设计 (2) 3.3调试分析 (6) 4 总结 (7) 5 程序清单 (8) 6 参考文献 (8) 7 程序运行结果 (8) 附录 (10)

1 课程设计的目的 (1) 熟练使用C 语言编写程序,解决实际问题; (2) 了解并掌握数据结构与算法的设计方法,具备初步的独立分析和设计能力; (3) 初步掌握软件开发过程的问题分析、系统设计、程序编码、测试等基本方法 和技能; (4) 提高综合运用所学的理论知识和方法独立分析和解决问题的能力; 2 需求分析 (1)使用数组来存放产生的40000个随机数 (2)编写统计程序运行时间的函数 (3)编写快速排序、冒泡排序、插入排序、梳排序四种排序算法的函数 (4 ) 编写主函数,控制程序运行 3 课程设计报告内容 3.1 概要设计 (1)使用四种排序算法:插入排序、冒泡排序、快速排序、梳排序 (2)使用clock()函数来统计时间 3.2 详细设计 (1)主函数:

int main() { int number[MAX] = {0}; int number1[MAX] = {0}; int number2[MAX] = {0}; int number3[MAX] = {0}; int number4[MAX] = {0}; int i; srand((unsigned) time(NULL)); /*播种子*/ for(i = 0; i < MAX; i++) { number[i] = rand() % 20000; /*产生101以内的随机整数*/ number1[i]=number2[i]=number3[i]=number4[i]=number[i]; while(number[i]==0) { number[i] = rand() % 20000; number1[i]=number2[i]=number3[i]=number4[i]=number[i]; } } //快速排序并计算时间 clock_t begin1, end1; double cost1; begin1 = clock(); quicksort(number1,MAX); end1 = clock(); cost1 = (double)(end1 - begin1) / CLOCKS_PER_SEC; //冒泡排序并计算时间 clock_t begin2, end2; double cost2; begin2 = clock(); Bubble(number2,MAX); end2 = clock(); cost2 = (double)(end2 - begin2) / CLOCKS_PER_SEC; //插入排序并计算时间 clock_t begin3, end3; double cost3; begin3 = clock(); insertSort(number3,MAX); end3 = clock(); cost3 = (double)(end3 - begin3) / CLOCKS_PER_SEC;

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