C++排序算法总结及性能大致分析
这里讲的排序默认为内排序。
参考书籍：数据结构(C语言版)
秦玉平马靖善主编
冯佳昕周连秋副主编
清华大学出版社
按照排序过程中依据的原则不同划分为：
（1）插入排序包括直接插入排序，折半插入排序，2_路插入排序，shell排序
（2）交换排序包括简单交换排序，冒泡排序，快速排序
（3）选择排序包括简单选择排序，*树形选择排序，*堆排序
（4）归并排序
（5）计数排序包括*计数排序，基数排序
*上面打星号的代码没有添加*
下面代码修改自
https://www.360docs.net/doc/453090891.html,/%D0%E3%B2%C5%CC%AB%CA%D8/blog/item/5ad1f372177b21 158701b093.html
主要修改了快速排序的错误，添加了折半插入排序和2_路插入排序，而且按照以上(1)~(5)重新改写了程序的结构。
代码如下：
排序头文件：sort.h
#ifndef __SORT_H__
#define __SORT_H__
/******************************************************************** ****/
/* 排序头文件 */
/******************************************************************** ****/
/******************************************************************** ****/
/* 头文件包含 */
#include "insertSort.h"
#include "exchangeSort.h"
#include "selectSort.h"
#include "mergeSort.h"
#include "countSort.h"
/********************************************************************
****/
#endif
（1）插入排序：insertSort.h
#ifndef __INSERTSORT_H__
#define __INSERTSORT_H__
/******************************************************************** ****/
/*常用头文件包含*/
#include
using namespace std;
/******************************************************************** ****/
/******************************************************************** ****/
/*插入排序的思想
插入排序属于插入方法的排序算法，它的想法是从第一个元素开始，创建
有序序列，把未排序序列依次插入到有序序列中，以此类推
*/
/******************************************************************** ****/
/*函数实现，按从小到大排序*/
template
void insertSort(vector
{
/*直接插入排序*/
for (unsigned int i = 1; i < v.size(); i++)
{
T tmp = v[i];
int j = i - 1;
while (j >= 0 && v[j] > tmp)
{
v[j+1] = v[j];
j--;
}
v[j+1] = tmp;
}
}
template
void biInsertSort(vector
{
/*折半插入排序*/
for (unsigned int i = 1; i < v.size(); i++) {
T tmp = v[i];
int low = 0;
int high = i - 1;
while (low <= high)
{
int mid = (low + high) / 2;
if (tmp > v[mid])
{
low = mid + 1;
}
else
{
high = mid - 1;
}
}
int j = i - 1;
while (j >= 0 && v[j] > tmp)
{
v[j+1] = v[j];
j--;
}
v[j+1] = tmp;
}
}
template
void binInsertSort(vector
{
/*2_路查找排序*/
vector
int first,final,low,high,mid,k,j;
unsigned int i,siz;
siz = v.size();
first = final = 0;
for (i = 1; i < siz; i++)
{
T tmp = v[i];
if (tmp >= vecTmp[0])
{
low = 0;
high = final;
while (low <= high)
{
mid = (low + high) / 2;
if (v[i] > vecTmp[mid])
{
low = mid + 1;
}
else
{
high = mid - 1;
}
}
for (j = final; j >= low; j--) {
vecTmp[j+1] = vecTmp[j];
}
vecTmp[low] = tmp;
final++;
}
else
{
if (first == 0)
{
first = siz - 1;
vecTmp[siz-1] = tmp;
}
else
{
low = first;
high = siz - 1;
while (low <= high)
{
mid = (low + high) / 2;
if (tmp > vecTmp[mid])
{
low = mid + 1;
}
else
{
high = mid - 1;
}
}
for (j = first; j <= high; j++)
{
vecTmp[j-1] = vecTmp[j];
}
vecTmp[high] = tmp;
first--;
}
}
}
for (i = 0,j = first; j < siz; i++,j++)
{
v[i] = vecTmp[j];
}
for (k = 0; k <= final; k++)
{
v[i++] = vecTmp[k];
}
}
/******************************************************************** ****/
/* 希尔排序 */
/*希尔排序的思想
希尔排序属于插入方法的排序算法，可以说是插入排序算法的改进版本，
它的想法是把数据分组，在分组内进行插入排序，以此类推，分组的大小
跟数据量有关系，D. E. Knuth建议数据量很大时按3*n+1分组，例如100
的数据时，可以取1，4，13，40。
*/
template
void shellSort(vector
{
for (unsigned int count = (unsigned int)v.size()/2; count > 0; count /= 2)
{
for(unsigned int group = 0; group < count; group++)
{
for (unsigned int i = group; i < v.size(); i += count)
{
T tmp = v[i];
int j = i - count;
while (j >=0 && v[j] > tmp)
{
v[j+count] = v[j];
j -= count;
}
v[j+count] = tmp;
}
}
}
}
/******************************************************************** ****/
/******************************************************************** ****/
#endif
（2）交换排序：exchangeSort.h
#ifndef __EXCHANGESORT_H__
#define __EXCHANGESORT_H__
/******************************************************************** ****/
/*常用头文件包含*/
#include
/*要用template
#include
#include
using namespace std;
/******************************************************************** ****/
/******************************************************************** ****/
/*交换排序的思想
交换排序属于比较法的排序算法，它的想法是扫描整个数据，从第0个元素
开始，跟以后的元素逐个比较，按照排序规则(从小到大或者从大到小)交换
顺序，比较完第a后再去比较第a+1个元素，以此类推
*/
/*函数实现，按从小到大排序*/
template
void exchageSort(vector
{
for (unsigned int i = 0; i < v.size()-1; i++)
{
for (unsigned int j = i + 1; j < v.size(); j++)
{
if (v[i]>v[j])
{
swap(v[i],v[j]);
}
}
}
}
/******************************************************************** ****/
/*冒泡排序的思想
冒泡排序属于比较法的排序算法，它的想法是比较相邻的两个数据，按照排序规则(从小到大或者从大到小)交换顺序，再去比较下一组相邻元素，以此类推*/
/******************************************************************** ****/
/*函数实现，按从小到大排序*/
template
void bubbleSort(vector
{
bool flag = true;
for (unsigned int i = 0; (i < v.size()-1) && (flag); i++)
{
flag = false;
for (unsigned int j = 0; j < v.size() - i - 1; j++)
{
if (v[j]>v[j+1])
{
swap(v[j],v[j+1]);
flag = true;
}
}
}
}
/******************************************************************** ****/
/******************************************************************** ****/
/*快速排序的思想
快速排序的想法是尽可能的减少每次排序的数据量以提高效率，那么对于
任意从数据中取出的数据，可以按照大小把比它小的放在它的左边，比它
大的放在它的右边，那么这个数的位置就确定了，再在它的左右两边分别
按此排序，这就是快速排序。
*/
/*函数实现，按从小到大排序*/
template
void quickSort(vector
if (left < right)
{
unsigned int pivot = left;
unsigned int low = left + 1;
unsigned int high = right;
while (low < high)
{
while(low < high && v[low] <= v[pivot])
{
low++;
}
while(low < high && v[high] >= v[pivot])
{
high--;
}
if (low < high)
{
swap(v[low],v[high]);
}
}
if (v[pivot] > v[high])
{
swap(v[pivot],v[high]);
}
if (high > left)
{
quickSort(v,left,high-1);
}
if (low < right)
{
quickSort(v,low,right);
}
}
}
/******************************************************************** ****/
#endif
（3）选择排序：selectSort.h
#ifndef __SELECTSORT_H__
#define __SELECTSORT_H__
/******************************************************************** ****/
/*常用头文件包含*/
#include
/*要用template
#include
using namespace std;
/******************************************************************** ****/
/******************************************************************** ****/
/*选择排序的思想
选择排序属于选择法的排序算法，它的想法是按照排序规则(从小到大或者
从大到小)查找最小(大)的元素，并与第一个元素交换，再在剩下的元素中
重复此过程以此类推
*/
/******************************************************************** ****/
/******************************************************************** ****/
/*函数实现，按从小到大排序*/
template
void selectSort(vector
{
for (unsigned int i = 0; i < v.size()-1; i++)
{
unsigned int min = i;
for (unsigned int j = i + 1; j < v.size(); j++)
{
if (v[min]>v[j])
{
min = j;
}
}
swap(v[i],v[min]);
}
}
///////////////////////////////////////////////////////////////////// /////
#endif
（4）归并排序：mergeSort.h
#ifndef __MERGESORT_H__
#define __MERGESORT_H__
/******************************************************************** ****/
/*常用头文件包含*/
#include
/*要用template
#include
using namespace std;
/******************************************************************** ****/
/******************************************************************** ****/
/*归并排序的思想
归并排序的思想跟快排序类似，即先不断地把数据分割至每组只有一个数据，然后在按大小归并成一组有序数。
*/
/*函数实现，按从小到大排序*/
template
void mergeSort(vector
unsigned int half;
if (left < right)
{
half = (left + right) / 2;
mergeSort(v,left,half);
mergeSort(v,half + 1,right);
merge(v,left,v,left,half,v,half+1,right);
}
}
template
void merge(vector
vector
vector
{
//归并，把向量A按始末位置leftA，rightA，
// 向量B按始末位置leftB，rightB ,
// 排序归并到v中
unsigned int indexA = leftA;
unsigned int indexB = leftB;
while (indexA <= rightA && indexB <= rightB)
{
if (A[indexA] > B[indexB])
{
v[left++] = B[indexB++];
}
else
{
v[left++] = A[indexA++];
}
}
while (indexA <= rightA)
{
v[left++] = A[indexA++];
}
while (indexB <= rightB)
{
v[left++] = B[indexB++];
}
}
/******************************************************************** ****/
#endif
（5）计数排序：countSort.h
#ifndef __COUNTSORT_H__
#define __COUNTSORT_H__
/******************************************************************** ****/
/*常用头文件包含*/
#include
#include
using namespace std;
/******************************************************************** ****/
/******************************************************************** ****/
/*基数排序的思想
基数排序是根据数字的性质来进行的排序算法，它首先分离出个位数，并把
原数据按照个位数大小依次排序，得到一个排序结果，再将这个排序结果按
照十位数的大小在进行排序，以此类推，知道最高位排序即完成。
基数排序必须是正整数。
*/
/*函数实现，按从小到大排序*/
unsigned int findMax(vector
unsigned int findk(unsigned int num,unsigned int kth);
void radixSort(vector
{
unsigned int no;
unsigned int count = findMax(v);
vector
for (unsigned int i = 1; i <= count; i++)
{
int noCount[10] = {0};
for (unsigned int j = 0; j < v.size(); j++)
{
no = findk(v[j],i);
vTmp[no][noCount[no]] = v[j];
noCount[no]++;
}
int index = 0;
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
for (int k = 0; k < noCount[i]; k++)
{
v[index++] = vTmp[i][k];
}
}
}
}
unsigned int findMax(vector
{
//函数查找最大数的位数
unsigned int maxx = v[0];
for (unsigned int i = 1; i < v.size(); i++)
{
if (maxx < v[i])
{
maxx = v[i];
}
}
return (unsigned int)log10((float)maxx) + 1;
}
unsigned int findk(unsigned int num,unsigned int kth)
{
//函数查找正整数的第k位上的数字 kth = 1,2,3,...个位，十位，百位
int m = 1;
for (unsigned int i = 1; i <= kth; i++)
{
m *= 10;
}
return (num * 10 / m) % 10;
}
/******************************************************************** ****/
#endif
测试代码：test.h
#include "sort.h"
#include "timer.h"
#include "randomNumber.h"
#include
#include
using namespace std;
const int SIZ = 10000;
const int MAX = 10*SIZ;
const int TESTTIME = 20;
int main()
{
vector
ofstream out("c:\\averageTime.txt");
for (int i = 0; i < TESTTIME; i++)
{
cout << "这是第" << i+1 << "次测试！" << endl;
out << "这是第" << i+1 << "次测试！" << endl;
timer t0,t1,t2,t3,t4,t5,t6,t7,t8,t9;
vector
randomNumber rnd;
for (int j = 0; j < SIZ; j++)
{
v.push_back(rnd.random(MAX));
}
vector
vector
vector
vector
vector
vector
vector
vector
vector
vector
t0.start();
insertSort(v0);
t0.stop();
aver[0][i] += t0.timeElapse();
out << "insertSort:" << aver[0][i] << endl;
cout << "***insertSort over***" << endl;
t1.start();
biInsertSort(v1);
t1.stop();
aver[1][i] += t1.timeElapse();
out << "biInsertSort:" << aver[1][i] << endl; cout << "***biInsertSort over***" << endl;
t2.start();
binInsertSort(v2);
t2.stop();
aver[2][i] += t2.timeElapse();
out << "binInsertSort:" << aver[2][i] << endl; cout << "***binInsertSort over***" << endl;
t3.start();
shellSort(v3);
t3.stop();
aver[3][i] += t3.timeElapse();
out << "shellSort:" << aver[3][i] << endl;
cout << "***shellSort over***" << endl;
t4.start();
exchageSort(v4);
t4.stop();
aver[4][i] += t4.timeElapse();
out << "exchageSort:" << aver[4][i] << endl; cout << "***exchageSort over***" << endl;
t5.start();
bubbleSort(v5);
t5.stop();
aver[5][i] += t5.timeElapse();
out << "bubbleSort:" << aver[5][i] << endl;
cout << "***bubbleSort over***" << endl;
t6.start();
quickSort(v6,0,v6.size()-1);
t6.stop();
aver[6][i] += t6.timeElapse();
out << "quickSort:" << aver[6][i] << endl; cout << "***quickSort over***" << endl;
t7.start();
selectSort(v7);
t7.stop();
aver[7][i] += t7.timeElapse();
out << "selectSort:" << aver[7][i] << endl; cout << "***selectSort over***" << endl;
t8.start();
mergeSort(v8,0,v8.size()-1);
t8.stop();
aver[8][i] += t8.timeElapse();
out << "mergeSort:" << aver[8][i] << endl; cout << "***mergeSort over***" << endl;
t9.start();
radixSort(v9);
t9.stop();
aver[9][i] += t9.timeElapse();
out << "radixSort:" << aver[9][i] << endl; cout << "***radixSort over***" << endl;
}
for (int j = 0; j < 10; j++)
{
for (int k = 0; k < TESTTIME; k++)
{
out << aver[j][k] << " ";
}
out << endl;
}
for (int j = 0; j < 10; j++)
{
for (int k = 0; k < TESTTIME; k++)
{
averTime[j] += aver[j][k];
}
averTime[j] /= TESTTIME;
out << averTime[j] << endl;
}
out.close();
return 0;
}
计时器代码以及随机数产生代码请分别参阅：
https://www.360docs.net/doc/453090891.html,/%D0%E3%B2%C5%CC%AB%CA%D8/blog/item/a0421781846ea8 de9123d9fa.html
https://www.360docs.net/doc/453090891.html,/%D0%E3%B2%C5%CC%AB%CA%D8/blog/item/d3f21efca0061f 4cd6887d28.html
程序运行结果：
这是第1次测试！
insertSort:8063
biInsertSort:8109
binInsertSort:4828
shellSort:94
exchageSort:18468
bubbleSort:18672
quickSort:63
selectSort:12593
mergeSort:641
radixSort:63
这是第2次测试！
insertSort:8031
biInsertSort:8110
binInsertSort:4859
shellSort:94
exchageSort:18469
bubbleSort:18703
quickSort:62
selectSort:12531
mergeSort:625
radixSort:63
这是第3次测试！
insertSort:8062
biInsertSort:8141
binInsertSort:2719
shellSort:94
exchageSort:18546
bubbleSort:18813
selectSort:12625 mergeSort:641 radixSort:47
这是第4次测试！insertSort:8047 biInsertSort:8109 binInsertSort:5328 shellSort:94 exchageSort:18531 bubbleSort:18735 quickSort:63 selectSort:12562 mergeSort:641 radixSort:62
这是第5次测试！insertSort:8062 biInsertSort:8125 binInsertSort:4625 shellSort:94 exchageSort:18641 bubbleSort:18781 quickSort:78 selectSort:12594 mergeSort:640 radixSort:47
这是第6次测试！insertSort:8093 biInsertSort:8172 binInsertSort:3078 shellSort:93 exchageSort:18563 bubbleSort:18829 quickSort:78 selectSort:13468 mergeSort:688 radixSort:47
这是第7次测试！insertSort:8797 biInsertSort:8671 binInsertSort:2813 shellSort:93 exchageSort:19094 bubbleSort:19578
selectSort:13156 mergeSort:656 radixSort:63
这是第8次测试！insertSort:8313 biInsertSort:8422 binInsertSort:4125 shellSort:109 exchageSort:19125 bubbleSort:19328 quickSort:63 selectSort:13188 mergeSort:672 radixSort:62
这是第9次测试！insertSort:8266 biInsertSort:8391 binInsertSort:3937 shellSort:94 exchageSort:19141 bubbleSort:18703 quickSort:78 selectSort:12562 mergeSort:657 radixSort:46
这是第10次测试！insertSort:8312 biInsertSort:8360 binInsertSort:3500 shellSort:94 exchageSort:19187 bubbleSort:19484 quickSort:62 selectSort:13266 mergeSort:703 radixSort:62
这是第11次测试！insertSort:8313 biInsertSort:8500 binInsertSort:3593 shellSort:94 exchageSort:19015 bubbleSort:19078
selectSort:13047 mergeSort:656 radixSort:47
这是第12次测试！insertSort:8422 biInsertSort:8375 binInsertSort:2813 shellSort:109 exchageSort:18906 bubbleSort:19094 quickSort:63 selectSort:12656 mergeSort:641 radixSort:47
这是第13次测试！insertSort:8016 biInsertSort:8109 binInsertSort:4360 shellSort:78 exchageSort:18266 bubbleSort:18547 quickSort:63 selectSort:12750 mergeSort:640 radixSort:47
这是第14次测试！insertSort:8000 biInsertSort:8109 binInsertSort:2953 shellSort:94 exchageSort:18438 bubbleSort:18562 quickSort:63 selectSort:12547 mergeSort:641 radixSort:47
这是第15次测试！insertSort:7906 biInsertSort:8078 binInsertSort:3547 shellSort:94 exchageSort:18391 bubbleSort:18656
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。
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。
Python学习笔记：八大排序算法!
一、插入排序 介绍 插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数据。 算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为O(n^2)。 插入排算法是稳定的排序方法。 步骤 ①从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序 ②取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描 ③如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置 ④重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置 ⑤将新元素插入到该位置中 ⑥重复步骤2 排序演示
算法实现 二、冒泡排序 介绍 冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法，时间复杂度为O(n^2)。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。原理 循环遍历列表，每次循环找出循环最大的元素排在后面； 需要使用嵌套循环实现：外层循环控制总循环次数，内层循环负责每轮的循环比较。 步骤 ①比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 ②对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。 ③针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。 ④持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。
算法实现： 三、快速排序 介绍 快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进，借用了分治的思想，由C. A. R. Hoare在1962年提出。 基本思想 快速排序的基本思想是：挖坑填数+ 分治法。 首先选出一个轴值(pivot，也有叫基准的)，通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，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记录继续进行排序，以达到整个序列有序。 实现步骤
数据结构 各种排序算法
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 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. { 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-各类排序算法总结 原文转自： https://www.360docs.net/doc/453090891.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。 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 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 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 一插入排序 1.1 直接插入排序 基本思想：每次将一个待排序额记录按其关键码的大小插入到一个已经排好序的有序序列中，直到全部记录排好序。 图解： 1.//直接顺序排序 2.void InsertSort(int r[], int n) 3.{ 4.for (int i=2; i 代码实现： [cpp]view plain copy 1.//希尔排序 2.void ShellSort(int r[], int n) 3.{ 4.int i; 5.int d; 6.int j; 7.for (d=n/2; d>=1; d=d/2) //以增量为d进行直接插入排序 8. { 9.for (i=d+1; i //1. 希尔排序, 时间复杂度：O(nlogn)~ O(n^2) // 另称：缩小增量排序(Diminishing Increment Sort) void ShellSort(int v[],int n) { int gap, i, j, temp; for(gap=n/2; gap>0; gap /= 2) /* 设置排序的步长，步长gap每次减半，直到减到1 */ { for(i=gap; i } else /* 如果中间元素比当前元素小，但前元素要插入到中间元素的右侧 */ { low = mid+1; } } /* 找到当前元素的位置，在low和high之间 */ for (j=i-1; j>high; j--)/* 元素后移 */ { a[j+1] = a[j]; } a[high+1] = temp; /* 插入 */ } } //3. 插入排序 //3.1 直接插入排序, 时间复杂度：O(n^2) void StraightInsertionSort(int input[],int len) { int i, j, temp; for (i=1; i 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 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。 【一】需求分析 课程题目是排序算法的实现，课程设计一共要设计八种排序算法。这八种算法共包括：堆排序，归并排序，希尔排序，冒泡排序，快速排序，基数排序，折半插入排序，直接插入排序。 为了运行时的方便，将八种排序方法进行编号，其中1为堆排序，2为归并排序，3为希尔排序，4为冒泡排序，5为快速排序，6为基数排序，7为折半插入排序8为直接插入排序。 【二】概要设计 1.堆排序 ⑴算法思想：堆排序只需要一个记录大小的辅助空间，每个待排序的记录仅占有一个存储空间。将序列所存储的元素A[N]看做是一棵完全二叉树的存储结构，则堆实质上是满足如下性质的完全二叉树：树中任一非叶结点的元素均不大于(或不小于)其左右孩子(若存在)结点的元素。算法的平均时间复杂度为O(N log N)。 ⑵程序实现及核心代码的注释： for(j=2*i+1; j<=m; j=j*2+1) { if(j temp=su[i]; su[i]=su[0]; su[0]=temp; head(0,i-1); } cout<<"排序之后的数组为："< C/C++笔试面试题目汇总3——各种排序算法 原文:https://www.360docs.net/doc/453090891.html,/u/1222/showart_318070.html 排序算法是一种基本并且常用的算法。由于实际工作中处理的数量巨大，所以排序算法对算法本身的速度要求很高。而一般我们所谓的算法的性能主要是指算法的复杂度，一般用O方法来表示。在后面我将给出详细的说明。对于排序的算法我想先做一点简单的介绍，也是给这篇文章理一个提纲。 我将按照算法的复杂度，从简单到难来分析算法。 第一部分是简单排序算法，后面你将看到他们的共同点是算法复杂度为O(N*N)（因为没有使用word,所以无法打出上标和下标）。 第二部分是高级排序算法，复杂度为O(Log2(N))。这里我们只介绍一种算法。另外还有几种算法因为涉及树与堆的概念，所以这里不于讨论。 第三部分类似动脑筋。这里的两种算法并不是最好的（甚至有最慢的），但是算法本身比较奇特，值得参考（编程的角度）。同时也可以让我们从另外的角度来认识这个问题。 第四部分是我送给大家的一个餐后的甜点——一个基于模板的通用快速排序。由于是模板函数可以对任何数据类型排序（抱歉，里面使用了一些论坛专家的呢称）。 一、简单排序算法 由于程序比较简单，所以没有加什么注释。所有的程序都给出了完整的运行代码，并在我的VC环境下运行通过。因为没有涉及MFC和WINDOWS的内容，所以在BORLAND C++的平台上应该也不会有什么问题的。在代码的后面给出了运行过程示意，希望对理解有帮助。 1.冒泡法：（Gilbert：点这里有视频） 这是最原始，也是众所周知的最慢的算法了。他的名字的由来因为它的工作看来象是冒泡： #include 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;链表排序算法总结
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