算法设计实验一归并排序(分治)和插入排序的比较分析

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程序设计排序算法分析

程序设计排序算法分析
键字的分解法因关键 字的类 型而异 。基数排序分为最高位优先法和最 低位优先法 。
3 算法评价
3 . 1 稳定 性
交换排 序是指通 过在数 据元 素之间互 相交换逆序元素 而进行的排
序。交换排序包括冒泡排序和快速排序。
( 1 )冒泡排序 :通过将相邻 的数据元素进行 比较 , 若 逆序则交 换 ,逐步将无序序列处理成为有序序列。每一趟交换排序都会增加一 个元素到有序 区,整个 冒泡排序过程最多需要进行n 一 1 趟排序。 ( 2 ) 快速排序 :通过一趟排序 将待排序 的数据元 素分割成独立 的两部分 ,其中一部分数据元素的关键字均比另一部分数据元素的关 键字小 。则可分别对这两部分元素继续 进行排序 ,以达 到整个序列有
排序是程序设计的常见问题 ,选择合理高效的排序算法是数据处 理 的最重要 的研究 问题之一 。排序算法 的功能是将一个由一组数据元 素或 记录组成 的无序序列 ,重新排列成一个按关键字有序的序列【 1 ] 。 有序序列可有效地提高记录的查找效率。
1 排序 算法 分类
1 . 1 内部 排序
科学技术
程序 设计排序 算法分析
冯毅宏

杨英翔
刘 冬莉


( 沈 阳建 筑大 学信 息 与控 制工 程 学院 ,辽 宁 沈 阳 1 1 0 1 6 8)
要 :排序算法是计算机程序设计的一个重要内容 ,对排序算法的分析与研究具有广泛的应用价值。本文介绍了常见的排序算法,并通过对比
分析 ,对各种排序算法从算法评价角度给出了综合评价。 关键词:排序算法;内部排序;对比分析;算法评价
2 . 2 交 换排 序
箱 排序是 设置若 干个箱 子 ,依 次扫描 待排序 的数据 元素R 【 O 】 , R [ 1 】 ,… ,R [ n 一 1 】 ,把关键字等于k 的记录全都装入到第k 个箱子里( 分 配) ,然后按序号依次将各非空 的箱子首尾连接起来( 收集) 。 ( 2 ) 基数排序 基数排序 的算法是 :一个逻辑关键字可以看 成由若 干个关键字复 合而成的 ,可把每个排序关键字看成是一个d 元组 ,即例如由关键字K 由d 个关键 字 ( K 0 , K I ,…,K d 一 1 ) 组成 ,排序时先按K 0 的值从小到 大( 或从大到小 ) 将记 录分配到 盒子 中,然后依次收集这些记 录, 再按K 1 的值分配到r 个盒子 中,如此反复 ,直到按I ( d 一 1 的值分配后收集 起来的序列,便是完全排序 的状态 ,其中 为基数 。基数的选择 和关

常用排序算法分析比较

常用排序算法分析比较

常用排序算法分析比较排序算法是计算机科学中的基本概念之一,它主要用于对一组元素进行排序,使得这些元素按照某种规则有序排列。

常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等等,这些算法都有自己的特点和适用场景,下面针对这些排序算法进行分析比较。

1.冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,它的主要思想是依次比较相邻的两个元素,如果它们的顺序不对就交换它们的位置,可以保证每次循环后最后一个元素是已经排序好的。

冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。

2.插入排序插入排序是一种稳定的排序算法,它的基本思想是将待排序的数据分为两个区间,已排序区间和未排序区间,在未排序区间内遍历,将每个元素插入到已排序区间的合适位置。

插入排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。

3.选择排序选择排序是一种比较简单的排序算法,它的主要思想是通过不断选择未排序区间内的最小值,然后和未排序区间的第一个元素交换位置,以此类推,直到排序完毕。

选择排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。

4.快速排序快速排序是一种经典的排序算法,它的思想是采用分治的思想,将序列分为左右两个子序列,通过递归的方式对左右两个子序列进行快速排序,最后合并两个排好序的子序列。

快速排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(logn)。

5.归并排序归并排序是一种稳定的排序算法,它的基本思想是采用分治的思想,将序列分为左右两个子序列,通过递归的方式对左右两个子序列进行排序,最后将两个排好序的子序列合并成一个有序序列。

归并排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n)。

通过比较以上五种排序算法,可以发现每种算法都有自己的特点和适用场景,对于元素数量较少的情况下,可以选择冒泡排序、插入排序或选择排序,这些算法思路简单易懂,实现也比较容易;对于大规模数据排序,可以选择归并排序或快速排序,因为它们的时间复杂度比较优秀。

插入排序实验报告

插入排序实验报告

一、实验目的1. 理解插入排序算法的基本原理和步骤。

2. 掌握插入排序算法的编程实现。

3. 分析插入排序算法的性能特点。

4. 比较插入排序算法与其他排序算法的优劣。

二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:Python3.83. 开发工具:PyCharm三、实验原理插入排序(Insertion Sort)是一种简单直观的排序算法。

它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。

插入排序在实现上,通常采用in-place排序(即只需用到O(1)的额外空间的排序)。

插入排序的步骤如下: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后。

6. 重复步骤2~5。

四、实验内容1. 编写插入排序算法的Python代码。

2. 对不同规模的数据进行排序,观察排序效果。

3. 分析插入排序算法的性能特点。

4. 比较插入排序算法与其他排序算法的优劣。

五、实验步骤1. 编写插入排序算法的Python代码。

```pythondef insertion_sort(arr):for i in range(1, len(arr)):key = arr[i]j = i - 1while j >= 0 and key < arr[j]:arr[j + 1] = arr[j]j -= 1arr[j + 1] = keyreturn arr```2. 对不同规模的数据进行排序。

```python# 测试数据data1 = [5, 2, 8, 3, 1]data2 = [3, 6, 2, 7, 4, 1, 5]data3 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # 排序sorted_data1 = insertion_sort(data1)sorted_data2 = insertion_sort(data2)sorted_data3 = insertion_sort(data3)# 打印排序结果print("排序后的data1:", sorted_data1)print("排序后的data2:", sorted_data2)print("排序后的data3:", sorted_data3)```3. 分析插入排序算法的性能特点。

数据结构课程设计—内部排序算法比较

数据结构课程设计—内部排序算法比较

数据结构课程设计—内部排序算法比较在计算机科学领域中,数据的排序是一项非常基础且重要的操作。

内部排序算法作为其中的关键部分,对于提高程序的运行效率和数据处理能力起着至关重要的作用。

本次课程设计将对几种常见的内部排序算法进行比较和分析,包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序。

冒泡排序是一种简单直观的排序算法。

它通过重复地走访要排序的数列,一次比较两个数据元素,如果顺序不对则进行交换,并一直重复这样的走访操作,直到没有要交换的数据元素为止。

这种算法的优点是易于理解和实现,但其效率较低,在处理大规模数据时性能不佳。

因为它在最坏情况下的时间复杂度为 O(n²),平均时间复杂度也为O(n²)。

插入排序的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入,直到整个序列有序。

插入排序在数据量较小时表现较好,其平均时间复杂度和最坏情况时间复杂度也都是 O(n²),但在某些情况下,它的性能可能会优于冒泡排序。

选择排序则是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(或最大)元素,然后放到已排序序列的末尾。

以此类推,直到全部待排序的数据元素排完。

选择排序的时间复杂度同样为O(n²),但它在某些情况下的交换操作次数可能会少于冒泡排序和插入排序。

快速排序是一种分治的排序算法。

它首先选择一个基准元素,将数列分成两部分,一部分的元素都比基准小,另一部分的元素都比基准大,然后对这两部分分别进行快速排序。

快速排序在平均情况下的时间复杂度为 O(nlogn),最坏情况下的时间复杂度为 O(n²)。

然而,在实际应用中,快速排序通常表现出色,是一种非常高效的排序算法。

归并排序也是一种分治算法,它将待排序序列分成若干个子序列,每个子序列有序,然后将子序列合并成一个有序序列。

算法分析与设计实验报告合并排序快速排序

算法分析与设计实验报告合并排序快速排序

算法分析与设计实验报告:合并排序与快速排序一、引言算法是计算机科学中非常重要的一部分,它涉及到解决问题的方法和步骤。

合并排序和快速排序是两种经典而常用的排序算法。

本文将对这两种排序算法进行分析和设计实验,通过对比它们的性能和效率,以期得出最优算法。

二、合并排序合并排序是一种分治算法,它将原始数组不断分解为更小的数组,直到最后细分为单个元素。

然后,再将这些单个元素两两合并,形成一个有序数组。

合并排序的核心操作是合并两个有序的数组。

1. 算法步骤(1)将原始数组分解为更小的子数组,直到每个子数组只有一个元素;(2)两两合并相邻的子数组,同时进行排序,生成新的有序数组;(3)重复步骤(2),直到生成最终的有序数组。

2. 算法性能合并排序的最优时间复杂度为O(nlogn),其中n为待排序数组的长度。

无论最好情况还是最坏情况,合并排序的复杂度都相同。

合并排序需要额外的存储空间来存储临时数组,所以空间复杂度为O(n)。

三、快速排序快速排序也是一种分治算法,它将原始数组根据一个主元(pivot)分成两个子数组,一个子数组的元素都小于主元,另一个子数组的元素都大于主元。

然后,递归地对这两个子数组进行排序,最后得到有序数组。

快速排序的核心操作是划分。

1. 算法步骤(1)选择一个主元(pivot),可以是随机选择或者固定选择第一个元素;(2)将原始数组根据主元划分为两个子数组,一个子数组的元素都小于主元,另一个子数组的元素都大于主元;(3)递归地对这两个子数组进行快速排序;(4)重复步骤(2)和(3),直到每个子数组只有一个元素,即得到最终的有序数组。

2. 算法性能快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn),其中n为待排序数组的长度。

最坏情况下,当每次选择的主元都是最小或最大元素时,时间复杂度为O(n^2)。

快速排序是原地排序,不需要额外的存储空间,所以空间复杂度为O(1)。

四、实验设计为了验证合并排序和快速排序的性能和效率,我们设计以下实验:1. 实验目的:比较合并排序和快速排序的时间复杂度和空间复杂度。

排序算法问题课程设计

排序算法问题课程设计

排序算法问题课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解排序算法的基本概念,掌握冒泡排序、选择排序、插入排序等常见排序算法的原理和步骤。

2. 能够分析不同排序算法的时间复杂度和空间复杂度,理解其适用场景。

3. 了解排序算法在实际问题中的应用,如查找最大(小)元素、数据去重、有序数组合并等。

技能目标:1. 能够运用所学排序算法解决实际问题,编写相应的程序代码,并进行调试与优化。

2. 培养良好的编程习惯,提高代码的可读性和可维护性。

3. 学会通过分析问题特点,选择合适的排序算法,提高解决问题的效率。

情感态度价值观目标:1. 培养学生对算法学习的兴趣,激发他们主动探索排序算法的优缺点和改进方向的热情。

2. 培养学生的团队协作精神,学会在合作中交流、分享、共同解决问题。

3. 培养学生面对问题时的耐心和毅力,养成良好的学习习惯,形成积极向上的学习态度。

本课程设计针对初中或高中年级学生,结合计算机科学课程中的排序算法部分,注重理论与实践相结合。

课程性质为理论课与实践课相结合,通过讲解、示例、实践等教学手段,使学生掌握排序算法的基本知识,提高编程能力和问题解决能力。

根据学生特点和教学要求,课程目标具体、可衡量,有利于教师进行教学设计和评估。

将目标分解为具体学习成果,有助于学生明确学习目标,提高学习效果。

二、教学内容1. 排序算法基本概念:介绍排序算法的定义、作用和分类,结合教材相关章节,让学生了解排序在计算机科学中的重要性。

2. 常见排序算法原理与步骤:- 冒泡排序:讲解冒泡排序的原理、步骤,分析其时间复杂度和空间复杂度。

- 选择排序:介绍选择排序的原理、步骤,分析其时间复杂度和空间复杂度。

- 插入排序:讲解插入排序的原理、步骤,分析其时间复杂度和空间复杂度。

3. 排序算法的应用场景:结合实际案例,分析不同排序算法在实际问题中的应用,如排序数组查找、有序数组合并等。

4. 排序算法的时间复杂度和空间复杂度分析:讲解如何分析排序算法的复杂度,并通过实例加深理解。

分治法实验心得

分治法实验心得

分治法实验心得分治法实验心得分治法是一种常见的算法设计策略,它将原问题划分成若干个规模较小但结构与原问题相似的子问题,然后递归地求解这些子问题,最终将子问题的解合并得到原问题的解。

在本次实验中,我们实现了两个基于分治法的算法:归并排序和快速排序,并对它们进行了性能测试和比较。

一、归并排序1. 原理归并排序是一种典型的分治算法。

它将待排序数组不断地二分为两个子数组,直到每个子数组只剩下一个元素。

然后将相邻的两个子数组合并成一个有序数组,再将相邻的两个有序数组合并成一个更大的有序数组,直到最终合并成整个待排序数组。

2. 实现我们采用了自顶向下的递归方式实现了归并排序。

具体来说,我们定义了一个merge函数用于合并两个有序子数组,并定义了一个sort 函数用于递归地对左右两个子数组进行排序和合并。

3. 性能测试与比较我们使用Python内置的time模块对不同规模(10^2 ~ 10^6)的随机整数列表进行了性能测试,并绘制出了运行时间随数组规模增大的变化曲线。

结果表明,归并排序的时间复杂度为O(nlogn),与理论分析相符。

二、快速排序1. 原理快速排序也是一种分治算法。

它选择一个基准元素,将数组中小于等于它的元素放在其左侧,大于它的元素放在其右侧。

然后递归地对左右两个子数组进行同样的操作,直到每个子数组只剩下一个元素。

2. 实现我们实现了两个版本的快速排序:递归版本和非递归版本。

其中,递归版本采用了经典的Lomuto分区方案,而非递归版本则采用了更高效的Hoare分区方案。

3. 性能测试与比较我们同样使用Python内置的time模块对不同规模(10^2 ~ 10^6)的随机整数列表进行了性能测试,并绘制出了运行时间随数组规模增大的变化曲线。

结果表明,快速排序具有很好的平均时间复杂度(O(nlogn)),但最坏情况下时间复杂度会退化到O(n^2)。

三、总结与思考通过本次实验,我们深入理解了分治算法设计策略,并学会了如何实现归并排序和快速排序。

数据结构之各种排序的实现与效率分析

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。

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沈阳化工大学实验报告
课程名称算法设计与分析
项目名称归并排序(分治)和插入排序的比较
学院应用技术学院
专业计中职1401 指导教师张雪
报告人张庭浩学号 ********** 实验时间 2016.11.05 提交时间 2016.11.05
一、实验目的
1.理解和掌握分治算法的相关内容。

2.具体完成插入排序和归并排序性能的比较。

二、实验内容
编写一个真随机函数,随机产生大量数字。

在产生相同的一组大量随机数字后,分别用归并排序和插入排序两种算法进行排序,并通过时间函数分别计算出运行的时间。

三、伪代码
1.归并排序
/*数组a[]是原始数组,数组b[]是目标数组*/
归并排序(数组a[],数组b[]){
`分割与归并(数组a[],0, a.length,数组b[])
}
/*通过递归把要排序的子序列分的足够小*/
分割与归并(数组a[],起始位置,结束位置,数组b[]){
if(结束位置- 起始位置< 2)
返回
中间位置= (起始位置+结束位置)/2
分割与归并(数组a[],起始位置,中间位置,数组b[])
分割与归并(数组a[],中间位置,结束位置,数组b[])
归并(数组a[],起始位置,中间位置,结束位置,数组b[])
拷贝(数组a[],起始位置,结束位置,数组b[])
}
归并(数组a[],起始位置,中间位置,结束位置,数组b[]){
i0 = 起始位置,i1 = 中间位置
for j = 起始位置到结束位置
if(i0 < 中间位置且(i1 > 结束位置或a[i0] <= a[i1]){
//当i0没有超过中间位置时,有两种情况要将a[i0]复制到b[j]上:
//1.i1已经超过结束位置,只要把剩下的复制过来就好;
//2.a[i0]比a[i1]小
b[j]=a[i0]
i0++
} else {
b[j]=a[i1]
i1++
}
}
/*将已经排好序的数组b复制回数组a的相应位置*/
拷贝(数组a[],起始位置,结束位置,数组b[]){
for k = 起始位置到结束位置
a[k] = b[k]
}
2.插入排序
四、理论分析
1.归并算法
Divide的步骤为m=(p+q)/2,因此为O(1),Combine步骤为merge()函数,Conquer步骤为分解为2个子问题,子问题大小为n/2,因此:归并排序的递归式:T(n)=2T(n/2)+O(n) 而求解递归式的三种方法有:
(1)替换法:主要用于验证递归式的复杂度。

(2)递归树:能够大致估算递归式的复杂度,估算完后可以用替换法验证。

(3)主定理:用于解一些常见的递归式。

最坏情况运行时间:O(nlgn)
最佳运行时间:O(nlgn)
2.插入排序(非递归)
在最坏情况下,数组完全逆序,插入第2个元素时要考察前1个元素,插入第3个元素时,要考虑前2个元素,……,插入第N个元素,要考虑前N - 1 个元素。

因此,最坏情况下的比较次数是1 + 2 + 3 + ... + (N - 1),等差数列求和,结果为N^2 / 2,所以最坏情况下的复杂度为O(N^2)。

3.结论
通过理论分析我们可以知道归并排序的效率高于插入排序,接下来我们将进行实际算法的实现用实践来论证我们的理论。

首先我们先测试一下程序的正确性。

1.插入排序测试数据:49,38,65,97,76,13,27,49
2.归并排序测试数据:49,38,65,97,76,13,27,100
相同的三万个随机数进行排序证明了我们之前理论是正确的。

通过实践,结果是归并运行0.01秒,直接插入排序运行时间0.56秒。

七、源代码
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<time.h>
#define N 30000
typedef int RecType;//要排序元素类型
void Merge(RecType *R,int low,int m,int high)
{
//将两个有序的子文件R[low..m)和R[m+1..high]归并成一个有序的子文件R[low..high]
int i=low,j=m+1,p=0; //置初始值
RecType *R1; //R1是局部向量
R1=(RecType *)malloc((high-low+1)*sizeof(RecType));
if(!R1)
{
return; //申请空间失败
}
while(i<=m&&j<=high) //两子文件非空时取其小者输出到R1[p]上
{
R1[p++]=(R[i]<=R[j])?R[i++]:R[j++];
}
while(i<=m) //若第1个子文件非空,则复制剩余记录到R1中
{
R1[p++]=R[i++];
}
while(j<=high) //若第2个子文件非空,则复制剩余记录到R1中
{
R1[p++]=R[j++];
}
for(p=0,i=low;i<=high;p++,i++)
{
R[i]=R1[p]; //归并完成后将结果复制回R[low..high] }
}
void MergeSort(RecType R[],int low,int high)
{
//用分治法对R[low..high]进行二路归并排序
int mid;
if(low<high)
{ //区间长度大于1
mid=(low+high)/2; //分解
MergeSort(R,low,mid); //递归地对R[low..mid]排序
MergeSort(R,mid+1,high); //递归地对R[mid+1..high]排序
Merge(R,low,mid,high); //组合,将两个有序区归并为一个有序区}
}
void main()
{
int low=0,high=N; //初始化low和high的值
clock_t start, end,s,e;
int a[N],i,num,flag,j,b[N],l[N],c,save,v;
srand((unsigned)time(NULL));
for(i=0;i<N;++i)
{
num=rand()%N+1;
flag=1;
for(j=0;j<i;++j)//判断随机数是否重复
{
if(num==a[j])
{
flag=0;
break;
}
}
if(flag) //对随机数进行复制
a[i]=num;
else
--i;
}
for(int k=0;k<N;k++)
{
b[k]=a[k];
l[k]=a[k];
}
start=clock();
MergeSort(b,low,high);
end=clock();
for(i=low;i<high;i++)
{
printf("%d ",b[i]); //输出测试
}
s=clock();
for(c=1;c<N;++c) //默认第一个元素已经有序,从第二个元素开始,把每个元素插入到前面有序的合适位置
{
save=l[c]; //保存当前的值,如果移动元素,可能会被覆盖
for(v=c-1;v>=0;v--)
{
if(l[v]<save) break;
l[v+1]=l[v]; //移动元素
}
if(v+1!=c)
l[v+1]=save; //在合适位置放上之前保存的数
}
e=clock();
for(c=0;c<N;c++)
{
printf("%8d",l[c]);
}
printf("\n");
printf("归并排序时间:%0.2f秒\n", (end-start)/1000.0);
printf("直接插入排序时间:%0.2f秒\n", (e-s)/1000.0);
}
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。

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