数据结构实验快速排序汇编

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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。

快速排序实验报告

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。

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。

快速排序实验总结

快速排序实验总结

快速排序实验总结快速排序是一种常用的排序算法,其基本思想是通过分治的方法将待排序的序列分成两部分,其中一部分的所有元素均小于另一部分的元素,然后对这两部分分别进行递归排序,直到整个序列有序。

下面是我在实验中对于快速排序算法的一些总结和思考。

一、算法步骤快速排序的基本步骤如下:1.选择一个基准元素(pivot),将序列分成两部分,一部分的所有元素均小于基准元素,另一部分的所有元素均大于等于基准元素。

2.对于小于基准元素的部分和大于等于基准元素的部分,分别递归地进行快速排序,直到两部分都有序。

3.合并两部分,得到完整的排序序列。

二、算法优缺点优点:1.快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn),在排序大数据集时表现优秀。

2.快速排序是一种原地排序算法,不需要额外的空间,因此空间复杂度为O(logn)。

3.快速排序具有较好的可读性和可维护性,易于实现和理解。

缺点:1.快速排序在最坏情况下的时间复杂度为O(n^2),此时需要选择一个不好的基准元素,例如重复元素较多的序列。

2.快速排序在处理重复元素较多的序列时,会出现不平衡的分割,导致性能下降。

3.快速排序在递归过程中需要保存大量的递归栈,可能导致栈溢出问题。

三、算法实现细节在实现快速排序时,以下是一些需要注意的细节:1.选择基准元素的方法:通常采用随机选择基准元素的方法,可以避免最坏情况的出现。

另外,也可以选择第一个元素、最后一个元素、中间元素等作为基准元素。

2.分割方法:可以采用多种方法进行分割,例如通过双指针法、快速选择算法等。

其中双指针法是一种常用的方法,通过两个指针分别从序列的两端开始扫描,交换元素直到两个指针相遇。

3.递归深度的控制:为了避免递归过深导致栈溢出问题,可以设置一个递归深度的阈值,当递归深度超过该阈值时,转而使用迭代的方式进行排序。

4.优化技巧:在实现快速排序时,可以使用一些优化技巧来提高性能。

例如使用三数取中法来选择基准元素,可以减少最坏情况的出现概率;在递归过程中使用尾递归优化技术,可以减少递归栈的使用等。

数据结构实验快速排序

数据结构实验快速排序

实验报告实验名称排序课程名称数据结构与算法实验||专业班级:信息安全学号:姓名:一、实验目的掌握快速排序二、实验内容1、快速排序编写程序,实现快速排序。

从键盘上输入10个整数,存放在数组中,然后用快速排序法对其从小到大进行排序,并输出排序结果。

2、堆排序编写程序,实现堆排序。

从键盘上输入10个整数,存放在数组中,然后用堆排序法对其从小到大进行排序,并输出排序结果。

三、主要算法与结构//快速排序int 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--;}}//堆排序void sift (int a[],int size ,int p){int tmp= a[p];int child=2*p+1;while(child<size){if((child<size-1)&&(a[child] <a[child+1]))child++;if(tmp<a[child]){a[p]=a[child];p=child;child=2*p+1;}else break;}a[p]=tmp;}void heapsort( int a[], int n){ int i, tmp;for(i=n/2-1;i>=0;i--) sift(a, n,i);for( i=n-1;i>0;i--){tmp=a[0];a[0]=a[i];a[i]=tmp;sift(a, i,0);}}四、实验代码//快速排序#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;}//堆排序#include<iostream>#define MAX 10using namespace std;void sift (int a[],int size ,int p){int tmp= a[p];int child=2*p+1;while(child<size){if((child<size-1)&&(a[child] <a[child+1]))child++;if(tmp<a[child]){a[p]=a[child];p=child;child=2*p+1;}else break;}a[p]=tmp;}void heapsort( int a[], int n){ int i, tmp;for(i=n/2-1;i>=0;i--) sift(a, n,i);for( i=n-1;i>0;i--){tmp=a[0];a[0]=a[i];a[i]=tmp;sift(a, i,0);}}void main (){ int i;int a[MAX];cout<<"请输入"<<MAX<<"个整数"<<endl;for( i=0;i<MAX;i++)cin>>a[i];heapsort(a,MAX);cout<<"经堆排序后:"<<endl; for( i=0;i<MAX;i++)cout<<a[i]<<" ";}五、实验结果//快速排序//堆排序六、实验总结通过本次试验,让我更深刻理解了快速排序法与其应用,因为快速排序是对冒泡排序的一种改进,所以在冒泡排序的原有基础上再学习快速排序就显得不是很困难。

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。

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实验报告实验名称排序
课程名称数据结构与算法实验
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专业班级:信息安全
学号:
姓名:
一、实验目的
掌握快速排序
二、实验内容
1、快速排序
编写程序,实现快速排序。

从键盘上输入10个整数,存放在数组中,然后用快速排序法对其从小到大进行排序,并输出排序结果。

2、堆排序
编写程序,实现堆排序。

从键盘上输入10个整数,存放在数组中,然后用堆排序法对其从小到大进行排序,并输出排序结果。

三、主要算法与结构
//快速排序
int 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--;
}
}
//堆排序
void sift (int a[],int size ,int p)
{
int tmp= a[p];
int child=2*p+1;
while(child<size)
{
if((child<size-1)&&(a[child] <a[child+1]))
child++;
if(tmp<a[child])
{
a[p]=a[child];
p=child;
child=2*p+1;
}
else break;
}
a[p]=tmp;
}
void heapsort( int a[], int n)
{ int i, tmp;
for(i=n/2-1;i>=0;i--) sift(a, n,i);
for( i=n-1;i>0;i--)
{
tmp=a[0];
a[0]=a[i];
a[i]=tmp;
sift(a, i,0);
}
}
四、实验代码
//快速排序
#include <iostream.h>
#define MAX 10
int 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;
}
//堆排序
#include<iostream>
#define MAX 10
using namespace std;
void sift (int a[],int size ,int p)
{
int tmp= a[p];
int child=2*p+1;
while(child<size)
{
if((child<size-1)&&(a[child] <a[child+1]))
child++;
if(tmp<a[child])
{
a[p]=a[child];
p=child;
child=2*p+1;
}
else break;
}
a[p]=tmp;
}
void heapsort( int a[], int n)
{ int i, tmp;
for(i=n/2-1;i>=0;i--) sift(a, n,i);
for( i=n-1;i>0;i--)
{
tmp=a[0];
a[0]=a[i];
a[i]=tmp;
sift(a, i,0);
}}
void main ()
{ int i;
int a[MAX];
cout<<"请输入"<<MAX<<"个整数"<<endl; for( i=0;i<MAX;i++)
cin>>a[i];
heapsort(a,MAX);
cout<<"经堆排序后:"<<endl;
for( i=0;i<MAX;i++)
cout<<a[i]<<" ";
}
五、实验结果
//快速排序
//堆排序
六、实验总结
通过本次试验,让我更深刻理解了快速排序法与其应用,因为快速排序是对冒泡排序的一种改进,所以在冒泡排序的原有基础上再学习快速排序就显得不是很困难。

但在上机的操作过场中,发现了自己平时疏忽的细节,以后的学习过程中要多加注意。

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