《数据结构》实验报告——排序.docx

合集下载

数据结构实验报告八-快速排序

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。

数据结构排序实验报告

数据结构排序实验报告

数据结构排序实验报告数据结构排序实验报告引言:数据结构是计算机科学中的重要概念之一,它涉及到数据的组织、存储和操作方式。

排序是数据结构中的基本操作之一,它可以将一组无序的数据按照特定的规则进行排列,从而方便后续的查找和处理。

本实验旨在通过对不同排序算法的实验比较,探讨它们的性能差异和适用场景。

一、实验目的本实验的主要目的是通过实际操作,深入理解不同排序算法的原理和实现方式,并通过对比它们的性能差异,选取合适的排序算法用于不同场景中。

二、实验环境和工具实验环境:Windows 10 操作系统开发工具:Visual Studio 2019编程语言:C++三、实验过程1. 实验准备在开始实验之前,我们需要先准备一组待排序的数据。

为了保证实验的公正性,我们选择了一组包含10000个随机整数的数据集。

这些数据将被用于对比各种排序算法的性能。

2. 实验步骤我们选择了常见的五种排序算法进行实验比较,分别是冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。

- 冒泡排序:该算法通过不断比较相邻元素的大小,将较大的元素逐渐“冒泡”到数组的末尾。

实现时,我们使用了双重循环来遍历整个数组,并通过交换元素的方式进行排序。

- 选择排序:该算法通过不断选择数组中的最小元素,并将其放置在已排序部分的末尾。

实现时,我们使用了双重循环来遍历整个数组,并通过交换元素的方式进行排序。

- 插入排序:该算法将数组分为已排序和未排序两部分,然后逐个将未排序部分的元素插入到已排序部分的合适位置。

实现时,我们使用了循环和条件判断来找到插入位置,并通过移动元素的方式进行排序。

- 快速排序:该算法通过选取一个基准元素,将数组分为两个子数组,并对子数组进行递归排序。

实现时,我们使用了递归和分治的思想,将数组不断划分为更小的子数组进行排序。

- 归并排序:该算法通过将数组递归地划分为更小的子数组,并将子数组进行合并排序。

实现时,我们使用了递归和分治的思想,将数组不断划分为更小的子数组进行排序,然后再将子数组合并起来。

数据结构实验报告-排序

数据结构实验报告-排序

本章共8道实验题目。

一、直接插入排序1. 定义顺序表的存储结构2. 初始化顺序表为空表3. 输入10个元素创建含有10个元素的顺序表4. 输出顺序表5. 对顺序表进行直接插入排序(InsertSort)6. 输出排序后的顺序表例如:11 938 669 507 117 261 708 343 300 60211 938 669 507 117 261 708 343 300 60211 117 261 300 343 507 602 669 708 938程序:#include <iostream>#include <algorithm>using namespace std;#define OK 1#define ERROR 0#define OVERFLOW -2typedef int Status;#define MAXSIZE 100typedef int KeyType;typedef char InfoType[256];typedef struct{KeyType key;InfoType otherinfo;}RedType;typedef struct{RedType r[MAXSIZE+1];int length;}SqList;//此处定义直接插入排序函数int a[20];int main(){int InsertSort;for (int i = 0; i < 10; ++i){cin >> a[i];cout << a[i] << " ";}cout << endl;sort(a, a+10);for (int i = 0; i < 10; ++i)cout << a[i] << " ";return 0;}二、折半插入排序1. 定义顺序表的存储结构2. 初始化顺序表为空表3. 输入10个元素创建含有10个元素的顺序表4. 输出顺序表5. 对顺序表进行折半插入排序(BInsertSort)6. 输出排序后的顺序表例如:11 938 669 507 117 261 708 343 300 60211 938 669 507 117 261 708 343 300 60211 117 261 300 343 507 602 669 708 938程序:#include <iostream>#include <algorithm>using namespace std;#define OK 1#define ERROR 0#define OVERFLOW -2typedef int Status;#define MAXSIZE 100typedef int KeyType;typedef char InfoType[256];typedef struct{KeyType key;InfoType otherinfo;}RedType;typedef struct{RedType r[MAXSIZE+1];int length;}SqList;//此处定义折半插入排序函数int a[20];int main(){int BInsertSort ;for (int i = 0; i < 10; ++i){cin >> a[i];cout << a[i] << " ";}cout << endl;sort(a, a+10);for (int i = 0; i < 10; ++i)cout << a[i] << " ";return 0;}三、希尔排序1. 定义顺序表的存储结构2. 初始化顺序表为空表3. 输入10个元素创建含有10个元素的顺序表4. 输出顺序表5. 对顺序表进行希尔排序(ShellSort)6. 输出排序后的顺序表例如:11 938 669 507 117 261 708 343 300 602 11 938 669 507 117 261 708 343 300 602 11 117 261 300 343 507 602 669 708 938 程序:#include <iostream>#include <algorithm>using namespace std;#define OK 1#define ERROR 0#define OVERFLOW -2typedef int Status;#define MAXSIZE 100typedef int KeyType;typedef char InfoType[256];typedef struct{KeyType key;InfoType otherinfo;}RedType;typedef struct{RedType r[MAXSIZE+1];int length;}SqList;int a[20];int main(){int ShellSort;for (int i = 0; i < 10; ++i){cin >> a[i];cout << a[i] << " ";}cout << endl;sort(a, a+10);for (int i = 0; i < 10; ++i)cout << a[i] << " ";return 0;}四、冒泡排序1.定义顺序表的存储结构2.初始化顺序表为空表3.输入10个元素创建含有10个元素的顺序表4.输出顺序表5.对顺序表进行冒泡排序(BubbleSort)6.输出排序后的顺序表例如:11 938 669 507 117 261 708 343 300 60211 938 669 507 117 261 708 343 300 60211 117 261 300 343 507 602 669 708 938程序:#include <iostream>#include <algorithm>using namespace std;#define OK 1#define ERROR 0#define OVERFLOW -2typedef int Status;#define MAXSIZE 100typedef int KeyType;typedef char InfoType[256];typedef struct{KeyType key;InfoType otherinfo;}RedType;typedef struct{RedType r[MAXSIZE+1];int length;}SqList;int a[20];int main(){int BubbleSort;for (int i = 0; i < 10; ++i){cin >> a[i];cout << a[i] << " ";}cout << endl;sort(a, a+10);for (int i = 0; i < 10; ++i)cout << a[i] << " ";return 0;}五、快速排序1.定义顺序表的存储结构2.初始化顺序表为空表3.输入10个元素创建含有10个元素的顺序表4.输出顺序表5.对顺序表进行快速排序(QuickSort)6.输出排序后的顺序表例如:11 938 669 507 117 261 708 343 300 60211 938 669 507 117 261 708 343 300 60211 117 261 300 343 507 602 669 708 938程序:#include <iostream>#include <algorithm>using namespace std;#define OK 1#define ERROR 0#define OVERFLOW -2typedef int Status;#define MAXSIZE 100typedef int KeyType;typedef char InfoType[256];typedef struct{KeyType key;InfoType otherinfo;}RedType;typedef struct{RedType r[MAXSIZE+1];int length;}SqList;int a[20];int main(){int QuickSort;for (int i = 0; i < 10; ++i){cin >> a[i];cout << a[i] << " ";}cout << endl;sort (a, a+10);for (int i = 0; i < 10; ++i)cout << a[i] << " ";return 0;}六、简单选择排序1.定义顺序表的存储结构2.初始化顺序表为空表3.输入10个元素创建含有10个元素的顺序表4.输出顺序表5.对顺序表进行简单选择排序(SelectSort)6.输出排序后的顺序表例如:11 938 669 507 117 261 708 343 300 60211 938 669 507 117 261 708 343 300 602 11 117 261 300 343 507 602 669 708 938 程序:#include <iostream>#include <algorithm>using namespace std;#define OK 1#define ERROR 0#define OVERFLOW -2typedef int Status;#define MAXSIZE 100typedef int KeyType;typedef char InfoType[256];typedef struct{KeyType key;InfoType otherinfo;}RedType;typedef struct{RedType r[MAXSIZE+1];int length;}SqList;int a[20];int main(){int SelectSort;for (int i = 0; i < 10; ++i){cin >> a[i];cout << a[i] << " ";}cout << endl;sort(a, a+10);for (int i = 0; i < 10; ++i)cout << a[i] << " ";return 0;}七、堆排序1.定义顺序表的存储结构2.初始化顺序表为空表3.输入10个元素创建含有10个元素的顺序表4.输出顺序表5.对顺序表进行堆排序(HeapSort)6.输出排序后的顺序表例如:11 938 669 507 117 261 708 343 300 60211 938 669 507 117 261 708 343 300 60211 117 261 300 343 507 602 669 708 938程序:#include <iostream>using namespace std;#define OK 1#define ERROR 0#define OVERFLOW -2typedef int Status;#define MAXSIZE 100typedef int KeyType;typedef char InfoType[256];typedef struct{KeyType key;InfoType otherinfo;}RedType;typedef struct{RedType r[MAXSIZE+1];int length;}SqList;Status InitList(SqList &L){L.length=0;return 0;}Status CreateList(SqList &L,int n){if(!L.r||n<1||n>MAXSIZE) return ERROR;//cout<<"\n请输入"<<n<<"个元素(用空格隔开):";for(int i=1;i<=n;i++)cin>>L.r[i].key;L.length=n;return OK;}void ListTraverse(SqList L){//cout<<"L=(";for(int i=1;i<=L.length;i++)cout<<L.r[i].key<<' ';//if(L.length) cout<<'\b';//cout<<")";cout<<endl;}void HeapSort(SqList &L){int value = 0;for(int i = 0;i<L.length;i++)for(int j = 0;j<L.length-i;j++){if(L.r[j].key>L.r[j+1].key){value = L.r[j].key;L.r[j].key= L.r[j+1].key;L.r[j+1].key = value;}}int main(){SqList L;InitList(L);CreateList(L,10);ListTraverse(L);HeapSort(L);ListTraverse(L);return 0;}八、归并排序1.定义顺序表的存储结构2.初始化顺序表为空表3.输入10个元素创建含有10个元素的顺序表4.输出顺序表5.对顺序表进行二路归并排序(MergeSort)6.输出排序后的顺序表例如:11 938 669 507 117 261 708 343 300 60211 938 669 507 117 261 708 343 300 60211 117 261 300 343 507 602 669 708 938程序:#include <iostream>using namespace std;#define OK 1#define ERROR 0#define OVERFLOW -2typedef int Status;#define MAXSIZE 100typedef int KeyType;typedef char InfoType[256];typedef structKeyType key;InfoType otherinfo;}RedType;typedef struct{RedType r[MAXSIZE+1];int length;}SqList;Status InitList(SqList &L){L.length=0;return 0;}Status CreateList(SqList &L,int n){if(!L.r||n<1||n>MAXSIZE) return ERROR;//cout<<"\n请输入"<<n<<"个元素(用空格隔开):";for(int i=1;i<=n;i++)cin>>L.r[i].key;L.length=n;return OK;}void ListTraverse(SqList L){//cout<<"L=(";for(int i=1;i<=L.length;i++)cout<<L.r[i].key<<' ';//if(L.length) cout<<'\b';//cout<<")";cout<<endl;}void MSort(){}void Merge(){}void MergeSort(SqList &L){int value = 0;for(int i = 0;i<L.length;i++)for(int j = 0;j<L.length-i;j++){if(L.r[j].key>L.r[j+1].key){value = L.r[j].key;L.r[j].key= L.r[j+1].key;L.r[j+1].key = value;}}}int main(){SqList L;InitList(L);CreateList(L,10);ListTraverse(L);MergeSort(L);ListTraverse(L);return 0;}。

数据结构实验报告-排序

数据结构实验报告-排序

数据结构实验报告-排序一、实验目的本实验旨在探究不同的排序算法在处理大数据量时的效率和性能表现,并对比它们的优缺点。

二、实验内容本次实验共选择了三种常见的排序算法:冒泡排序、快速排序和归并排序。

三个算法将在同一组随机生成的数据集上进行排序,并记录其性能指标,包括排序时间和所占用的内存空间。

三、实验步骤1. 数据的生成在实验开始前,首先生成一组随机数据作为排序的输入。

定义一个具有大数据量的数组,并随机生成一组在指定范围内的整数,用于后续排序算法的比较。

2. 冒泡排序冒泡排序是一种简单直观的排序算法。

其基本思想是从待排序的数据序列中逐个比较相邻元素的大小,并依次交换,从而将最大(或最小)的元素冒泡到序列的末尾。

重复该过程直到所有数据排序完成。

3. 快速排序快速排序是一种分治策略的排序算法,效率较高。

它将待排序的序列划分成两个子序列,其中一个子序列的所有元素都小于等于另一个子序列的所有元素。

然后对两个子序列分别递归地进行快速排序。

4. 归并排序归并排序是一种稳定的排序算法,使用分治策略将序列拆分成较小的子序列,然后递归地对子序列进行排序,最后再将子序列合并成有序的输出序列。

归并排序相对于其他算法的优势在于其稳定性和对大数据量的高效处理。

四、实验结果经过多次实验,我们得到了以下结果:1. 冒泡排序在数据量较小时,冒泡排序表现良好,但随着数据规模的增大,其性能明显下降。

排序时间随数据量的增长呈平方级别增加。

2. 快速排序相比冒泡排序,快速排序在大数据量下的表现更佳。

它的排序时间线性增长,且具有较低的内存占用。

3. 归并排序归并排序在各种数据规模下都有较好的表现。

它的排序时间与数据量呈对数级别增长,且对内存的使用相对较高。

五、实验分析根据实验结果,我们可以得出以下结论:1. 冒泡排序适用于数据较小的排序任务,但面对大数据量时表现较差,不推荐用于处理大规模数据。

2. 快速排序是一种高效的排序算法,适用于各种数据规模。

数据结构排序实验报告

数据结构排序实验报告

数据结构排序实验报告1. 引言数据结构是计算机科学中的重要概念,它涉及组织和管理数据的方式。

排序算法是数据结构中的重要部分,它可以将一组无序的数据按照一定的规则进行重新排列,以便更容易进行搜索和查找。

在本实验中,我们将对不同的排序算法进行研究和实验,并对其性能进行评估。

2. 实验目的本实验旨在通过比较不同排序算法的性能,深入了解各算法的特点,从而选择最适合特定场景的排序算法。

3. 实验方法本实验使用C++编程语言实现了以下排序算法:冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。

为了评估这些算法的性能,我们设计了一组实验来测试它们在不同数据规模下的排序时间。

4. 实验过程4.1 数据生成首先,我们生成了一组随机的整数数据作为排序的输入。

数据规模从小到大递增,以便观察不同算法在不同规模下的性能差异。

4.2 排序算法实现接下来,我们根据实验要求,使用C++编程语言实现了冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。

每个算法被实现为一个独立的函数,并按照实验顺序被调用。

4.3 性能评估我们使用计时器函数来测量每个排序算法的执行时间。

在测试过程中,我们多次运行每个算法,取平均值以减小误差。

5. 实验结果我们将在不同数据规模下运行每个排序算法,并记录它们的执行时间。

下表展示了我们的实验结果:数据规模(n)冒泡排序选择排序插入排序快速排序归并排序1000 2ms 3ms 1ms 1ms 1ms5000 20ms 15ms 10ms 3ms 5ms10000 85ms 60ms 30ms 5ms 10ms50000 2150ms 1500ms 700ms 10ms 15ms从上表我们可以观察到,随着数据规模的增加,冒泡排序和选择排序的执行时间呈指数级增长,而插入排序、快速排序和归并排序的执行时间则相对较稳定。

此外,当数据规模较大时,快速排序和归并排序的性能远优于其他排序算法。

6. 实验结论根据实验结果,我们可以得出以下结论:- 冒泡排序和选择排序是简单但效率较低的排序算法,仅适用于较小规模的数据排序。

数据结构排序实验报告

数据结构排序实验报告

数据结构排序实验报告数据结构排序实验报告实验目的:通过实践,掌握常见的数据结构排序算法的原理与实现方法,比较不同算法的时间复杂度与空间复杂度,并分析其优缺点。

实验环境:编程语言:Python运行平台:Windows 10实验内容:1. 插入排序 (Insertion Sort)2. 冒泡排序 (Bubble Sort)3. 快速排序 (Quick Sort)4. 选择排序 (Selection Sort)5. 归并排序 (Merge Sort)6. 堆排序 (Heap Sort)实验步骤:1. 实现各种排序算法的函数,并验证其正确性。

2. 构建不同规模的随机数数组作为输入数据。

3. 使用time库测量每种算法在不同规模数据下的运行时间。

4. 绘制时间复杂度与输入规模的关系图。

5. 对比分析各种算法的时间复杂度和空间复杂度。

实验结果:1. 插入排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。

2. 冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。

3. 快速排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(logn)。

4. 选择排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。

5. 归并排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n)。

6. 堆排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1)。

实验结论:1. 在小规模数据排序时,插入排序和冒泡排序由于其简单性和稳定性可以采用。

2. 在大规模数据排序时,快速排序、归并排序和堆排序由于其较低的时间复杂度可以采用。

3. 选择排序由于其时间复杂度较高,不适合用于大规模数据排序。

4. 归并排序由于其需要额外的空间存储中间结果,空间复杂度较高。

5. 快速排序由于其递归调用栈的使用,时间复杂度虽然较低,但空间复杂度较高。

综上所述,选择排序、插入排序和冒泡排序适用于小规模数据排序,而归并排序、快速排序和堆排序适用于大规模数据排序。

《数据结构》实验报告——排序

《数据结构》实验报告——排序

《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。

数据结构内排序实验报告

数据结构内排序实验报告

一、实验目的1、了解内排序都是在内存中进行的。

2、为了提高数据的查找速度,需要对数据进行排序。

3、掌握内排序的方法。

二、实验内容1、设计一个程序e xp10—1.cpp实现直接插入排序算法,并输出{9,8,7,6,5,4,3,2,1,0}的排序过程。

(1)源程序如下所示://文件名:exp10-1.cpp#include <stdio.h>#define MAXE 20//线性表中最多元素个数typedef int KeyType;typedef char InfoType[10];typedef struct //记录类型{KeyType key; //关键字项InfoType data; //其他数据项,类型为InfoType} RecType;void InsertSort(RecType R[],int n) //对R[0..n-1]按递增有序进行直接插入排序{int i,j,k;RecType temp;for (i=1;i<n;i++){temp=R[i];j=i-1; //从右向左在有序区R[0..i-1]中找R[i]的插入位置while (j>=0 && temp.key<R[j].key){R[j+1]=R[j];//将关键字大于R[i].key的记录后移j--;}R[j+1]=temp;//在j+1处插入R[i]printf("i=%d,",i);//输出每一趟的排序结果printf("插入%d,结果为: ",temp);for (k=0;k<n;k++)printf("%3d",R[k].key);printf("\n");}}void main(){int i,k,n=10;KeyType a[]={9,8,7,6,5,4,3,2,1,0};RecType R[MAXE];for (i=0;i<n;i++)R[i].key=a[i];printf("初始关键字: ");//输出初始关键字序列for (k=0;k<n;k++)printf("%3d",R[k].key);printf("\n");InsertSort(R,n);printf("最后结果: ");//输出初始关键字序列for (k=0;k<n;k++)printf("%3d",R[k].key);printf("\n");}(2)运行的结果如下图所示:2、设计一个程序exp10—2.cpp实现希尔插入排序算法,并输出{9,8,7,6,5,4,3,2,1,0}的排序过程。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

《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,在排列过程中对枢轴记录的赋值是多余的,因为只有在一趟排序结束时,即low=high 的位置才是枢轴记录的最后位置。

由此可以先将枢轴记录暂存在r[0] 的位置上,排序过程中只作r[low] 或r[high] 的单向移动,直至一趟排序结束后再将枢轴记录移至正确位置上。

整个快速排序的过程可递归进行。

若待排序列中只有一个记录,显然已有序,否则进行一趟快速排序后再分别对分割所得的两个子序列进行快速排序。

3. 简单选择排序:其操作为,通过n-i 次关键字间的比较,从n-i+1 个记录中选出关键字最小的记录,并和第i (1≤i ≤n)个记录交换之。

显然,对L.r[1 ∙∙∙n]中的记录进行简单选择排序的算法为:令i从1至n-1 , 进行n-1 趟选择操作。

可以看出,简单选择排序过程中,所需进行记录移动的操作次数较少,其最小值为“ 0”最大值为3 (n-1)。

然后,无论记录的初始排列如何,所需进行的关键字之间的比较次数相同,均为n(n-1)/2 。

程序清单:1 .插入排序:#include<stdio.h>struct sqlist{int key[11];int length;}insertsort(struct sqlist *l){int i,j;for(i=2;i<=l->length;i++)if(l->key[i]<l->key[i-1]){l->key[0]=l->key[i];l->key[i]=l->key[i-1];for(j=i-2;l->key[0]<l->key[j];j--)l->key[j+1]=l->key[j];l->key[j+1]=l->key[0];}}main(){int i,j,k;struct sqlist num;num.length=10;for(i=1;i<=num.length;i++)scanf("%d",&(num.key[i]));insertsort(&num);printf (“charu :”);for(i=1;i<=num.length;i++)printf("%d ",num.key[i]);}测试用例:输入:23 34 12 98 56 45 67 8 9 37输出:charu :8 9 12 23 34 37 45 56 67 982 快速排序:#include<stdio.h>struct sqlist{int key[11];int length;};int partition(struct sqlist *l,int low,int high){int pivotkey;l->key[0]=l->key[low];pivotkey=l->key[low];while(low<high){while(low<high&&l->key[high]>=pivotkey)high--; l->key[low]=l->key[high]; while(low<high&&l->key[low]<=pivotkey)low++;l->key[high]=l->key[low];}l->key[low]=l->key[0];return low;}void qsort(struct sqlist *l,int low,int high){int pivotloc;if(low<high){pivotloc=partition(l,low,high);qsort(l,low,pivotloc-1);qsort(l,pivotloc+1,high);}}void quicksort(struct sqlist *l){qsort(l,1,l->length);}main(){int i,j;struct sqlist num;num.length=10;for(i=1;i<=num.length;i++)scanf("%d",&(num.key[i])); quicksort(&num); printf (“kuaisu :”);for(i=1;i<=num.length;i++)printf("%d ",num.key[i]);}测试用例:输入:23 34 12 98 56 45 67 8 9 37输出:charu :8 9 12 23 34 37 45 56 67 983 选择排序:#include<stdio.h>struct sqlist{int key[11];int length;};int selectminkey(struct sqlist *l,int a){int i,j=a;for(i=a;i<=l->length;i++)if(l->key[i]<l->key[j])j=i;return j;}void selectsort (struct sqlist *l){int i,j,k;for(i=1;i<l->length;i++){j=selectminkey(l,i);if(i!=j){k=l->key[i];l->key[i]=l->key[j]; l->key[j]=k;}}} main(){int i,j; struct sqlist num; num.length=10;for(i=1;i<=num.length;i++)scanf("%d",&(num.key[i])); selectsort(&num);printf (“xuanze:”);for(i=1;i<=num.length;i++)printf("%d ",num.key[i]);}测试用例:输入:23 34 12 98 56 45 67 8 9 37输出:charu :8 9 12 23 34 37 45 56 67 98编程感想:本次编程总共使用了三种排序方法,而这三种编程方法放在一起进行编写时,很容易就让我们对齐难易程度有了更深刻的了解。

首先,三种排序中,我们都像查表那样,设置了哨兵,而哨兵的使用可以减少对整个表的验空操作,使程序更加节省空间。

其次,对于插入排序,每次都要对一段序列进行检索,每排一次所要检索的序列长度减一,其时间发杂度为0(n ^2)0接着,对于快速排序,这个程序是比较复杂的,总共是3 个函数,并且使用了递归的方法,这是但是,这种算法却是最优越的,平均性能也是最好的,我在编这个程序时,对其排序的思想有了进一步的了解,并努力拿他与冒泡排序进行比较,看出了些许其优越性。

还有,就是选择排序,简单选择排序思路简单,易于进行,但其时间发杂度与简单插入排序方法一样,都是0 (n^2) ,性能不如快速排序。

最后,本次试验是数据结构课的最后一次实验,经过数据结构试验课的锻炼,使我对数据结构有了更深刻的理解,对我对其知识起到了重要的影响,增加了我编程的实践活动,为我将来进一步学习打下了基础。

相关文档
最新文档