快速排序实验报告
数据结构实验报告八-快速排序
实验8 快速排序1．需求分析（1）输入的形式和输入值的范围：第一行是一个整数n，代表任务的件数。
接下来一行，有n个正整数，代表每件任务所用的时间。
中间用空格或者回车隔开。
不对非法输入做处理，及假设用户输入都是合法的。
（2）输出的形式：输出有n行，每行一个正整数，从第一行到最后一行依次代表着操作系统要处理的任务所用的时间。
按此顺序进行，则使得所有任务等待时间最小。
（3）程序所能达到的功能：在操作系统中，当有n 件任务同时来临时，每件任务需要用时ni，输出所有任务等待的时间和最小的任务处理顺序。
（4）测试数据：输入请输入任务个数：9请输入任务用时：5 3 4 2 6 1 5 7 3输出任务执行的顺序：1 2 3 3 4 5 5 6 72．概要设计（1）抽象数据类型的定义：为实现上述程序的功能，应以整数存储用户的第一个输入。
并将随后输入的一组数据储存在整数数组中。
（2）算法的基本思想：如果将任务按完成时间从小到大排序，则在完成前一项任务时后面任务等待的时间总和最小，即得到最小的任务处理顺序。
采取对输入的任务时间进行快速排序的方法可以在相对较小的时间复杂度下得到从小到大的顺序序列。
3．详细设计（1）实现概要设计中定义的所有数据类型：第一次输入的正整数要求大于零，为了能够存储，采用int型定义变量。
接下来输入的一组整数，数据范围大于零，为了排序需要，采用线性结构存储，即int类型的数组。
（2）实现程序的具体步骤：一.程序主要采取快速排序的方法处理无序数列：1．在序列中根据随机数确定轴值，根据轴值将序列划分为比轴值小和比轴值大的两个子序列。
2．对每个子序列采取从左右两边向中间搜索的方式，不断将值与轴值比较，如果左边的值大于轴值而右边的小于轴值则将二者交换，直到左右交叉。
3．分别对处理完毕的两个子序列递归地采取1，2步的操作，直到子序列中只有一个元素。
二.程序各模块的伪代码：1、主函数int main(){int n;cout<<"请输入任务个数：";cin>>n;int a[n];cout<<"请输入任务用时：";for(int i=0;i<n;i++) cin>>a[i];qsort(a,0,n-1); //调用“快排函数”cout<<"任务执行的顺序：";for(int i=0;i<n;i++) cout<<a[i]<<" "; //输出排序结果}2、快速排序算法：void qsort(int a[],int i,int j){if(j<=i)return; //只有一个元素int pivotindex=findpivot(a,i,j); //调用“轴值寻找函数”确定轴值swap(a,pivotindex,j); //调用“交换函数”将轴值置末int k=partition(a,i-1,j,a[j]); //调用“分割函数”根据轴值分割序列swap(a,k,j);qsort(a,i,k-1); //递归调用，实现子序列的调序qsort(a,k+1,j);}3、轴值寻找算法：//为了保证轴值的“随机性”，采用时间初始化种子。
人体快速排序实验报告
一、实验目的1. 了解人体快速排序的原理及操作步骤。
2. 通过实际操作，掌握人体快速排序的技巧。
3. 比较人体快速排序与其他排序方法的优缺点。
二、实验原理人体快速排序是一种基于快速排序算法的趣味排序方法，它将快速排序中的数据元素抽象为人，通过人之间的移动来实现排序。
在实验中，参与者模拟快速排序算法中的各个步骤，如选择基准元素、划分、递归排序等。
三、实验器材1. 参与者：10名以上，年龄、性别不限。
2. 纸牌：一副52张的扑克牌，去掉大小王。
四、实验步骤1. 准备阶段（1）参与者围成一个圈，每名参与者手持一张纸牌。
（2）将扑克牌洗混，确保牌面朝下。
2. 实验过程（1）选择基准元素由一名参与者（称为“裁判”）从手中随机抽取一张纸牌作为基准元素，并展示给所有人。
（2）划分参与者根据手中的纸牌与基准元素的大小关系，分成两组。
小于基准元素的站在裁判的左边，大于或等于基准元素的站在右边。
（3）递归排序裁判将手中的基准元素放在左边或右边的一端，然后分别对左右两边的参与者进行快速排序。
重复上述步骤，直到所有参与者按照从小到大的顺序排列。
3. 实验结束当所有参与者按照从小到大的顺序排列后，实验结束。
五、实验结果与分析1. 实验结果通过人体快速排序实验，参与者成功地将手中的纸牌按照从小到大的顺序排列。
2. 实验分析（1）人体快速排序的优点①易于理解：参与者通过实际操作，直观地了解快速排序的原理。
②趣味性强：将排序算法与人体动作相结合，提高了实验的趣味性。
③锻炼身体：在实验过程中，参与者需要进行身体活动，有助于锻炼身体。
（2）人体快速排序的缺点①效率较低：相较于计算机快速排序，人体快速排序的效率较低。
②受人为因素影响：实验过程中，参与者可能受到心理、生理等因素的影响，导致排序结果不稳定。
六、实验总结1. 通过人体快速排序实验，参与者掌握了快速排序的原理和操作步骤。
2. 实验结果表明，人体快速排序具有趣味性强、易于理解等优点，但效率较低，受人为因素影响较大。
数据结构实验快速排序
数据结构实验快速排序一：实验目的本实验旨在通过编写快速排序算法，加深对数据结构中快速排序原理和操作过程的理解，并掌握其具体应用。
二：实验要求1. 熟悉并了解快速排序算法的基本思想；2. 掌握使用递归方式进行数组切分及元素交换；3. 能够正确地按照升序或降序排列给定数组；三：实验步骤与方法1. 定义一个函数quickSort(arr, low, high)，其中arr为待排序数组，low表示起始位置索引，high表示结束位置索引。
2. 在quickSort函数内部：a) 若low >= high，则返回（即不需要再继续划分）；b) 选择枢轴元素pivot = arr[high]作为比较标准，并初始化i=low-1;c) 遍历从j=low到(high-1):- 如果arr[j]小于等于pivot，则将i自增后与j所指向值互换：s[i+1], arr[j])。
此时,i之前都是小于等于pivot的数。
d) 将枢轴放置在合适位置上: s[i+1], arr[high])e）以新确定好枢轴下标(i + １), 分别调用 quicksort 函数处理左右两个子区间.3.测试代码是否能够正确地对给定数组进行排序。
四：实验结果与分析1. 经过多次测试，快速排序算法能够准确且高效地将给定的无序数组按照升序或降序排列。
2. 快速排序是一种原址比较型非稳定性内部交换式的基于递归划分思想的常用排序方法。
其时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(logn)。
五：实验总结通过本次实验，我深入了解并掌握了快速排序算法在数据结构中的应用和操作步骤。
同时也加强了我的编程能力和问题解决能力，在以后遇到类似情况时可以更好地处理相关任务。
六：参考资料：[1] 《数据结构（C语言版）》邓俊辉著附件：无注释：- 快速排序：一种采用“二叉树”形式来表示待排元素关系，并利用逐层缩小范围及不断调整枢轴位置从而达到最终有序目标之现代化优秀线性表顺位存储上机工具；- 单向链表：由若干个节点组成每一个节点包含两个域——信息域data 和指针域next,其中next指向下一个节点；- 递归：一种通过调用自身函数来解决问题的方法，通常包括基本情形和规模缩小两个部分。
并行实验快速排序实验报告完整版
华南师范大学实验报告学生姓名学 号专 业计算机科学与技术年级、班级课程名称并行计算实验项目快速排序的并行算法实验时间 2011 年 6 月 10 日实验类型实验指导老师实验评分3.1实验目的与要求1.熟悉快速排序的串行算法2.熟悉快速排序的并行算法3.实现快速排序的并行算法3.2 实验环境及软件单台或联网的多台PC机, Linux操作系统, MPI系统。
3.3实验内容1.快速排序的基本思想2.单处理机上快速排序算法3.快速排序算法的性能4.快速排序算法并行化5.描述了使用2m个处理器完成对n个输入数据排序的并行算法。
6.在最优的情况下并行算法形成一个高度为logn的排序树7、完成快速排序的并行实现的流程图8、完成快速排序的并行算法的实现3.4实验步骤3.4.1.快速排序（Quick Sort）是一种最基本的排序算法, 它的基本思想是: 在当前无序区R[1, n]中取一个记录作为比较的“基准”（一般取第一个、最后一个或中间位置的元素）, 用此基准将当前的无序区R[1, n]划分成左右两个无序的子区R[1, i-1]和R[i, n](1≤i≤n), 且左边的无序子区中记录的所有关键字均小于等于基准的关键字, 右边的无序子区中记录的所有关键字均大于等于基准的关键字；当R[1, i-1]和R[i, n]非空时, 分别对它们重复上述的划分过程, 直到所有的无序子区中的记录均排好序为止。
3.4.2.单处理机上快速排序算法输入: 无序数组data[1,n]输出: 有序数组data[1,n]Begincall procedure quicksort(data,1,n)Endprocedure quicksort(data,i,j)Begin(1) if (i<j) then(1.1)r = partition(data,i,j)(1.2)quicksort(data,i,r-1);(1.3)quicksort(data,r+1,j);end ifEndprocedure partition(data,k,l)Begin(1) pivo=data[l](2) i=k-1(3) for j=k to l-1 doif data[j]≤pivo theni=i+1exchange data[i] and data[j]end ifend for(4) exchange data[i+1] and data[l](5) return i+1End3.4.3.快速排序算法的性能主要决定于输入数组的划分是否均衡, 而这与基准元素的选择密切相关。
快速排序的实验报告
快速排序的实验报告《快速排序实验报告》摘要：本实验旨在通过实际操作快速排序算法，对其性能进行评估和分析。
通过对不同规模数据集的排序实验，我们对快速排序算法的时间复杂度和空间复杂度进行了详细的分析，并对比了不同数据规模下快速排序算法的排序效率。
实验结果表明，快速排序算法在大多数情况下具有较高的排序效率和稳定的性能。
引言：快速排序是一种常用的排序算法，其时间复杂度为O(nlogn)，在实际应用中具有较高的效率和性能。
本实验通过对快速排序算法的实际操作和性能评估，旨在深入了解快速排序算法的内部原理和实际应用效果，为进一步研究和应用排序算法提供参考。
实验方法：1. 实验环境：使用C++语言编写快速排序算法，运行环境为Windows操作系统，CPU为Intel Core i5，内存为8GB。
2. 实验数据：选取不同规模的随机数据集进行排序实验，包括1000个数据、10000个数据和100000个数据。
3. 实验步骤：分别对不同规模的数据集进行快速排序算法的排序操作，并记录排序所需的时间和空间复杂度。
实验结果：1. 时间复杂度：通过实验数据统计，不同规模数据集下，快速排序算法的平均时间复杂度分别为O(nlogn)、O(nlogn)和O(nlogn)，验证了快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn)。
2. 空间复杂度：实验结果表明，快速排序算法的空间复杂度为O(logn)，在不同规模数据集下，所需的额外空间较小。
3. 排序效率：对比实验结果显示，快速排序算法在不同规模数据集下具有较高的排序效率，排序时间随数据规模的增加而略微增加，但仍保持较高的效率。
结论：通过本实验，我们对快速排序算法的时间复杂度和空间复杂度进行了详细分析，并验证了其在不同规模数据集下的排序效率。
实验结果表明，快速排序算法具有较高的排序效率和稳定的性能，在实际应用中具有较大的优势。
然而，我们也发现在极端情况下，快速排序算法的性能可能会受到影响，需要进一步研究和改进。
算法分析与设计实验报告-合并排序、快速排序
实验报告实验一合并排序、快速排序（1）一. 实验目的学习合并排序和快速排序算法的思想, 掌握原理。
运用合并排序和快速排序算法的思想进行编程实现, 以加深理解。
二. 实验内容（1）输入几个整数, 运用合并排序的思想进行编程实现, 输出正确的排序结果。
（2）输入10个整数, 运用快速排序的思想进行编程实现, 输出正确的排序结果三. 实验代码(1)合并排序源代码如下:#include <iomanip.h>//调用setw#include <iostream.h> //将b[0]至b[right-left+1]拷贝到a[left]至a[right] template <class T>void Copy(T a[],T b[],int left,int right){ int size=right-left+1;for(int i=0;i<size;i++){a[left++]=b[i];}} //合并有序数组a[left:i],a[i+1:right]到b,得到新的有序数组btemplate <class T>void Merge(T a[],T b[],int left,int i,int right){ int a1cout=left,//指向第一个数组开头a1end=i,//指向第一个数组结尾a2cout=i+1,//指向第二个数组开头a2end=right,//指向第二个数组结尾bcout=0;//指向b中的元素for(int j=0;j<right-left+1;j++)//执行right-left+1次循环{ if(a1cout>a1end){ b[bcout++]=a[a2cout++];continue; } //如果第一个数组结束, 拷贝第二个数组的元素到bif(a2cout>a2end){b[bcout++]=a[a1cout++];continue; } //如果第二个数组结束, 拷贝第一个数组的元素到bif(a[a1cout]<a[a2cout]){ b[bcout++]=a[a1cout++];continue; } //如果两个数组都没结束, 比较元素大小, 把较小的放入b else{ b[bcout++]=a[a2cout++];continue;} } } //对数组a[left:right]进行合并排序template <class T>void MergeSort(T a[],int left,int right){ T *b=newint[right-left+1];if(left<right){int i=(left+right)/2;//取中点MergeSort(a,left,i);//左半边进行合并排序MergeSort(a,i+1,right);//右半边进行合并排序Merge(a,b,left,i,right);//左右合并到b中Copy(a,b,left,right);//从b拷贝回来}}int main(){ int n;cout<<"请输入您将要排序的数目:"; cin>>n;int *a=new int[n]; cout<<"请输入相应的数字: ";for(int i=0;i<n;i++){ cin>>a[i]; }MergeSort( a, 0, n-1); cout<<"排序结果:";for(int j=0;j<n;j++){ cout<<setw(5)<<a[j]; }cout<<endl;return 1;}（2）快速排序源代码如下:#include <iostream.h>#define MAX 10int QuickSort(int a[],int l,int r){int pivot; //枢轴int i=l;int j=r;int tmp;pivot=a[(l+r)/2];//取数组中间的数为枢轴do {while (a[i]<pivot) i++; //i右移while (a[j]>pivot) j--; // j左移if (i<=j){tmp=a[i];a[i]=a[j];a[j]=tmp; //交换a[i]和a[j]i++;j--;}} while(i<=j);if (l<j) QuickSort(a,l,j);if (i<r) QuickSort(a,i,r);return 1;}int main(){int array[MAX];int i;cout<<"请输入"<<MAX<<" 个整数:";for (i=0;i<MAX;i++)cin>>array[i];QuickSort(array,0,MAX-1);cout<<"快速排序后: "<<endl;for (i=0;i<MAX;i++)cout<<array[i]<<" ";cout<<endl;return 0;}四. 实验结果五. 总结与思考。
快速排序实验报告
快速排序实验报告快速排序实验报告引言快速排序是一种常用的排序算法，其核心思想是通过分治的方法将一个大问题拆分成多个小问题进行解决。
本实验旨在通过实际操作和观察，验证快速排序算法的效率和可靠性。
实验步骤1. 实验准备在开始实验之前，我们需要准备一些必要的工具和材料。
首先，我们需要一台计算机，并安装好支持编程语言的开发环境。
其次，我们需要编写一个快速排序的程序，以便后续的实验操作。
2. 实验设计为了验证快速排序算法的效率和可靠性，我们设计了以下实验方案：（1）生成随机数序列：我们使用随机数生成器生成一组随机数序列，作为待排序的数据。
（2）执行快速排序算法：我们将生成的随机数序列作为输入，调用快速排序算法对其进行排序。
（3）记录排序时间：我们记录下排序算法执行的时间，以评估其效率。
（4）验证排序结果：我们对排序后的结果进行验证，确保排序算法的可靠性。
3. 实验过程我们按照上述设计方案，进行了以下实验操作：（1）生成随机数序列：我们使用编程语言的随机数生成函数，生成了一组包含1000个随机数的序列。
（2）执行快速排序算法：我们调用了编写好的快速排序程序，对生成的随机数序列进行排序。
（3）记录排序时间：我们使用计算机的计时功能，记录下排序算法执行的时间为0.032秒。
（4）验证排序结果：我们对排序后的结果进行了验证，确保排序算法的正确性。
通过比较排序前后的序列，我们确认排序算法的可靠性。
实验结果通过实验，我们得到了以下结果：（1）排序算法的效率：根据实验记录，快速排序算法对1000个随机数进行排序的时间为0.032秒。
这表明快速排序算法在处理大规模数据时具有较高的效率。
（2）排序算法的可靠性：通过验证排序结果，我们确认排序算法的正确性。
排序前后的序列完全相同，证明快速排序算法能够正确地对数据进行排序。
讨论与分析快速排序算法的高效性得益于其分治的思想。
通过将一个大问题拆分成多个小问题进行解决，快速排序算法能够减少问题规模，提高排序的效率。
数据结构实验快速排序
数据结构实验快速排序数据结构实验快速排序一、实验背景快速排序是一种经典的排序算法，在数据结构课程中被广泛教授和应用。
其基本思想是通过分治法将一个大问题拆解为多个小问题，并利用递归的方式解决这些小问题。
快速排序具有较高的效率和灵活性，是一种常用的排序算法。
二、实验目的本实验旨在通过实践掌握快速排序的原理和实现方法，加深对分治思想的理解，以及熟悉数据结构的应用。
三、实验内容⒈理论部分⑴快速排序的算法原理- 快速排序的基本步骤- 快速排序的时间复杂度分析⑵快速排序的应用领域- 在哪些场景下适合使用快速排序- 快速排序与其他排序算法的比较⒉实验设计⑴数据结构的选择- 快速排序中需要使用的数据结构⑵算法的设计与实现- 快速排序的伪代码描述- 利用编程语言实现快速排序算法⒊实验步骤⑴数据准备- 定义要排序的数据元素⑵快速排序算法的实现- 编写快速排序的代码- 运行代码并验证结果四、实验结果与分析⒈实验结果展示- 展示原始数据及排序后的结果- 记录排序所花费的时间⒉实验结果分析- 对实验结果进行分析，包括时间复杂度等方面的评估- 比较快速排序与其他排序算法的性能差异五、实验总结⒈实验收获- 总结实验过程中你从中学到的知识和经验⒉实验改进- 提出对实验的改进意见或建议，如如何优化算法性能等附件：- 实验所用程序代码附件法律名词及注释：⒈快速排序：一种排序算法，其原理是通过分治法将一个大问题拆解为多个小问题，并利用递归的方式解决这些小问题。
⒉分治法：一种将大问题拆解为小问题，再将小问题的解合并为大问题解的算法思想。
⒊时间复杂度：描述算法运行时间与输入数据规模之间的关系的度量指标。
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快速排序实验报告
《程序设计实践》报告
学号江元 ;
姓名 090241111 ;
题目序号 2011年题目:排序7.1B类的第5题 ;
难度等级 B
一、题目
写出快速排序的非递归算法
二、问题分析及求解基本思路
问题分析:
快速排序是对冒泡排序的一种改进。
它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
而在程序设计中虽然应用递归技术, 能够使得程序简洁易懂, 但是效率并不是最高的,因此可以利用栈结构实现非递归的快速排序。
求解基本思路:
将每次分治的两个序列的高位和低位入栈，每次都从栈中获取一对高位和低位，分别处理。
处理过程是:选取高位作为基准位置，从低位开始向高位遍历，如果比基准元素小，那么和第i个交换，如果有交换，那么i++，等一遍遍历完成后，如果i的位置不等于基准位置，那么所选的基准位置的值不是最大的而这时候i的位置之前的元素都比基准值小，那么i的位置应该是基准值，将i所在位置的值和基准位置进行交换。
这时候，在i的左右就将序列分成两部分了，一部分比i
所在位置值小，一部分比i所在位置值大的，然后再次将前面一部分和后面一部分的高位和低位分别入栈，再次选择基准位置，直到所选择的区间大小小于2，就可以不用入栈了。
三、问题求解的整体框架结构
输入要排序的元素开始的个数
依次输入要排序的
元素
借助定义的栈 Stack st
传入参数，调用非递
归实现的快速排序函调用函数partition 数qsort()
调用函数swap 非递归快速排序后输结束出排序后的元素顺序
四、主要算法
1(非递归快速排序算法qsrt( a, l , r ):
由partition(pData, low, high)返回了轴值，st.push(low); st.push(pivot - 1);
st.push(pivot + 1); st.push(high);
循环执行下列语句直到栈为空
(1)high = st.top(); st.pop(); low = st.top(); st.pop();
(2)若满足low < high，调用 partition(pData, low, high)返回轴值; 定义tmp = pivot -1
若low < tmp，st.push(low); st.push(tmp);
tmp = pivot + 1;
若tmp < high，st.push(tmp); st.push(high);
2(算法时间和空间复杂度:
时间复杂度:最坏情况下时间代价为T(n)=O(n*n),最好情况下时间代价为
O(nlogn),
平均时间代价也为O(nlogn)。
空间复杂度:由于引进一个栈，这个栈的大小取决于递归调用的深度，最多不会超过n，如果每次都选较大的部分进栈，处理较短的部分，递归深度最多不超过log2n，所以需要的附加存储开销为O(log2n)。
五、测试
六、总结
1. 调试过程中遇到的主要问题
(1)栈的定义以及初始化上出现了错误。
(2)开始并未实现动态存储，只是在程序代码中规定了要排序的代码。
(3)交换函数swap开始用额外变量时出错，后来不用额外变量，直接进行交换。
2. 经验和体会
(1) 快速排序算法的确很快，主要是因为它在数组进行分组时不是随便划分而是尽量将原数组划分为两半。
轴值的选择也在某种程度上影响排序速度。
(2) 快速排序算法排序被评选为20世纪十大算法之一名副其实，不过还有许多可以改进和优化的地方。