数据结构内部排序比较分析
数据结构-第十章-内部排序

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i=5
MAXINT 49 2 3
MAXINT 49 6 3 MAXINT 49 6 3 MAXINT 49 6 8
38 1
38 1 38 1 38 1
65 97 5 0
65 5 65 5 65 5 97 0 97 0 97 0
76 4
76 4 76 4 76 4
13
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49
i=6
最坏情况下,待排记录按关键字非递增有序 排列(逆序)时,第 i 趟时第 i+1 个对象 必须与前面 i 个对象都做排序码比较, 并且 每做1次比较就要做1次数据移动。总比较 次 数 为 (n+2)(n-1)/2 次 , 总 移 动 次 数 为 (n+4)(n-1)/2。 在平均情况下的排序码比较次数和对象移 动次数约为 n2/4。因此,直接插入排序的 时间复杂度为 O(n2)。 直接插入排序是一种稳定的排序方法。
折半插入排序 (Binary Insertsort)
基本思想 既然每个要插入记录之前的纪录 已经按关键字有序排列,在查找插入位 臵时就没有必要逐个关键字比较,可以 使用折半查找来实现。由此进行的插入 排序称之为折半插入排序。
折半插入排序的算法
void BInsertSort (SqList &L){ for (i=2;i<=L.length;++i){ L.r[0]=L.r[i]; low=1;high=i-1; //查找范围由1到i-1 while(low<=high){ m=(low+high)/2; if LT(L.r[0].key,L.r[m].key) high=m-1; else low=m+1; }//while 折半查找 for (j=i-1;j>=high+1;--j) L.r[j+1]=L.r[j]; //折半查找结束后high+1位臵即为插入位臵 L.r[high+1]=L.r[0]; }//for }//BInsertSort
内部排序比较 (实验报告+源程序)C++

实验报告3实验名称:数据结构与软件设计实习题目:内部排序算法比较专业:生物信息学班级:01 姓名:学号:实验日期:2010.07.24一、实验目的:比较冒泡排序、直接插入排序、简单选择排序、快速排序、希尔排序;二、实验要求:待排序长度不小于100,数据可有随机函数产生,用五组不同输入数据做比较,比较的指标为关键字参加比较的次数和关键字移动的次数;对结果做简单的分析,包括各组数据得出结果的解释;设计程序用顺序存储。
三、实验内容对各种内部排序算法的时间复杂度有一个比较直观的感受,包括关键字比较次数和关键字移动次数。
将排序算法进行合编在一起,可考虑用顺序执行各种排序算法来执行,最后输出所有结果。
四、实验编程结果或过程:1. 数据定义typedef struct { KeyType key; }RedType; typedef struct { RedType r[MAXSIZE+1]; int length;}SqList;2. 函数如下,代码详见文件“排序比较.cpp”int Create_Sq(SqList &L)void Bubble_sort(SqList &L)//冒泡排序void InsertSort(SqList &L)//插入排序void SelectSort(SqList &L) //简单选择排序int Partition(SqList &L,int low,int high) void QSort(SqList &L,int low,int high)//递归形式的快速排序算法void QuickSort(SqList &L)void ShellInsert(SqList &L,int dk)//希尔排序void ShellSort(SqList &L,int dlta[ ])3. 运行测试结果,运行结果无误,如下图语速个数为20元素个数为100错误调试无。
6排序

内排序
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直接选择排序
思想:
从 第 1 趟选择: 1—n 个记录中选择关键字最小的记录,并 和第 1 个记录交换。 从 第 2 趟选择: 2—n 个记录中选择关键字最小的记录,并 和第 2 个记录交换。 ...
从 第n-1趟选择: n-1—n 个记录中选择关键字最小的记录, 并和第 n-1 个记录交换。
内排序
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直接插入排序算法描述
初始,令第 1 个元素作为初始有序表;
依次插入第 2 , 3 , …, k 个元素构造新的有序表; 直至最后一个元素; 例,序列 49 38 65 97 76 13 27
初始,S = { 49 } ; {{13 49 } 49 } 65 } 76 } 97 } 97 } { 38 27 65 49 65 76 13 38 65 97 38 49 38 76 97
移动次数=3+4+„+n+1=(n2+3n-4)/2
平均情况: 比较次数=(n2+n-2)/4 移动次数=(n2+7n-8)/4 直接插入算法的元素移动是顺序的,该方法是稳定的。 12/78 内排序
二分法插入排序
由于直接插入排序算法利用了有序表的插入操作, 故顺序查找操作可以替换为二分法查找操作。 例,序列 49 38 65 97 76 13 27 }
希尔(shell)排序
分析直接插入排序
1. 若待排序记录序列按关键字基本有序,则
排序效率可大大提高;
2. 待排序记录总数越少,排序效率越高;
内排序
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希尔(shell)排序
思想: 先将待排序记录序列分割成为若干子序列分别 进行直接插入排序;
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。
数据结构第9章 排序

数据结构第9章排序数据结构第9章排序第9章排名本章主要内容:1、插入类排序算法2、交换类排序算法3、选择类排序算法4、归并类排序算法5、基数类排序算法本章重点难点1、希尔排序2、快速排序3、堆排序4.合并排序9.1基本概念1.关键字可以标识数据元素的数据项。
如果一个数据项可以唯一地标识一个数据元素,那么它被称为主关键字;否则,它被称为次要关键字。
2.排序是把一组无序地数据元素按照关键字值递增(或递减)地重新排列。
如果排序依据的是主关键字,排序的结果将是唯一的。
3.排序算法的稳定性如果要排序的记录序列中多个数据元素的关键字值相同,且排序后这些数据元素的相对顺序保持不变,则称排序算法稳定,否则称为不稳定。
4.内部排序与外部排序根据在排序过程中待排序的所有数据元素是否全部被放置在内存中,可将排序方法分为内部排序和外部排序两大类。
内部排序是指在排序的整个过程中,待排序的所有数据元素全部被放置在内存中;外部排序是指由于待排序的数据元素个数太多,不能同时放置在内存,而需要将一部分数据元素放在内存中,另一部分放在外围设备上。
整个排序过程需要在内存和外存之间进行多次数据交换才能得到排序结果。
本章仅讨论常用的内部排序方法。
5.排序的基本方法内部排序主要有5种方法:插入、交换、选择、归并和基数。
6.排序算法的效率评估排序算法的效率主要有两点:第一,在一定数据量的情况下,算法执行所消耗的平均时间。
对于排序操作,时间主要用于关键字之间的比较和数据元素的移动。
因此,我们可以认为一个有效的排序算法应该是尽可能少的比较和数据元素移动;第二个是执行算法所需的辅助存储空间。
辅助存储空间是指在一定数据量的情况下,除了要排序的数据元素所占用的存储空间外,执行算法所需的存储空间。
理想的空间效率是,算法执行期间所需的辅助空间与要排序的数据量无关。
7.待排序记录序列的存储结构待排序记录序列可以用顺序存储结构和和链式存储结构表示。
在本章的讨论中(除基数排序外),我们将待排序的记录序列用顺序存储结构表示,即用一维数组实现。
内部排序比较 (实验报告+源程序)C++

实验报告3实验名称:数据结构与软件设计实习题目:内部排序算法比较专业:生物信息学班级:01 姓名:学号:实验日期:2010.07.24一、实验目的:比较冒泡排序、直接插入排序、简单选择排序、快速排序、希尔排序;二、实验要求:待排序长度不小于100,数据可有随机函数产生,用五组不同输入数据做比较,比较的指标为关键字参加比较的次数和关键字移动的次数;对结果做简单的分析,包括各组数据得出结果的解释;设计程序用顺序存储。
三、实验内容对各种内部排序算法的时间复杂度有一个比较直观的感受,包括关键字比较次数和关键字移动次数。
将排序算法进行合编在一起,可考虑用顺序执行各种排序算法来执行,最后输出所有结果。
四、实验编程结果或过程:1. 数据定义typedef struct { KeyType key; }RedType; typedef struct { RedType r[MAXSIZE+1]; int length;}SqList;2. 函数如下,代码详见文件“排序比较.cpp”int Create_Sq(SqList &L)void Bubble_sort(SqList &L)//冒泡排序void InsertSort(SqList &L)//插入排序void SelectSort(SqList &L) //简单选择排序int Partition(SqList &L,int low,int high) void QSort(SqList &L,int low,int high)//递归形式的快速排序算法void QuickSort(SqList &L)void ShellInsert(SqList &L,int dk)//希尔排序void ShellSort(SqList &L,int dlta[ ])3. 运行测试结果,运行结果无误,如下图语速个数为20元素个数为100错误调试无。
《数据结构排序》课件

根据实际需求选择时间复杂度和空间 复杂度最优的排序算法,例如快速排 序在平均情况下具有较好的性能,但 最坏情况下其时间复杂度为O(n^2)。
排序算法的适用场景问题
适用场景考虑因素
选择排序算法时需要考虑实际应 用场景的特点,如数据量大小、 数据类型、是否需要稳定排序等 因素。
不同场景适用不同
算法
例如,对于小规模数据,插入排 序可能更合适;对于大规模数据 ,快速排序或归并排序可能更优 。
排序的算法复杂度
时间复杂度
衡量排序算法执行时间随数据量增长而增长的速率。时间复杂度越低,算法效 率越高。常见的时间复杂度有O(n^2)、O(nlogn)、O(n)等。
空间复杂度
衡量排序算法所需额外空间的大小。空间复杂度越低,算法所需额外空间越少 。常见的空间复杂度有O(1)、O(logn)、O(n)等。
在数据库查询中,经常需要对结果进行排序,以便用户能够快速找到所需信息。排序算 法的效率直接影响到查询的响应时间。
索引与排序
数据库索引能够提高查询效率,但同时也需要考虑到排序的需求。合理地设计索引结构 ,可以加速排序操作。
搜索引擎中的排序
相关性排序
搜索引擎的核心功能是根据用户输入的 关键词,返回最相关的网页。排序算法 需要综合考虑网页内容、关键词密度、 链接关系等因素。
VS
广告与排序
搜索引擎中的广告通常会根据关键词的竞 价和相关性进行排序,以达到最佳的广告 效果。
程序中的排序应用
数组排序
在程序中处理数组时,经常需要对其进行排 序。不同的排序算法适用于不同类型的数据 和场景,如快速排序、归并排序等。
数据可视化中的排序
在数据可视化中,需要对数据进行排序以生 成图表。例如,柱状图、饼图等都需要对数 据进行排序处理。
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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数据结构实训报告实验名称:数据结构题目:内部排序比较专业:班级:姓名:学号:实验日期:一、实验目的:通过随机数据比较各内部排序算法的关键字比较次数和关键字移动的次数,以取得直观感受。
训练学生综合设计算法能力。
二、实验要求:待排序长度不小于100,数据可有随机函数产生,用五组不同输入数据做比较,比较的指标为关键字参加比较的次数和关键字移动的次数;对结果做简单的分析,包括各组数据得出结果的解释;设计程序用顺序存储。
三、实验内容1、待排序表的表长不小于100;至少要用5组不同的输入数据作比较;排序算法不少于3种;2 、待排序的元素的关键字为整数;3 、比较的指标为有关键字参加的比较次数和关键字的移动次数(关键字交换以3次计)。
4、演示程序以人机对话的形式进行。
每次测试完毕显示各种比较指标的列表,以便比较各种排序的优劣。
5、最后要对结果作简单的分析。
6、测试数据:用伪随机数产生程序产生。
四、实验编程结果或过程:1. 数据定义typedef struct { KeyType key; }RedType; typedef struct { RedType r[MAXSIZE+1]; int length;}SqList;2. 函数如下,代码详见文件“排序比较.cpp”int Create_Sq(SqList &L)void Bubble_sort(SqList &L)//冒泡排序void InsertSort(SqList &L)//插入排序void SelectSort(SqList &L) //简单选择排序int Partition(SqList &L,int low,int high) void QSort(SqList &L,int low,int high)//递归形式的快速排序算法void QuickSort(SqList &L)void ShellInsert(SqList &L,int dk)//希尔排序void ShellSort(SqList &L,int dlta[ ])3. 运行测试结果,运行结果无误,如下图语速个数为20元素个数为100错误调试无。
影响排序的因素:1、待排序的记录数目n 的大小。
2、记录本身数据量的大小,也就是记录中除关键字外的其他信息量的大小。
3、关键字的结构及其分布情况。
4、对排序稳定性的要求五、实验总结:(1)实验中的存在问题和提高1、存在问题:程序有待增强。
2、提高:界面处理简洁。
(2)收获与体会:1、随机数的生成;2、排序的算法的比较次数与移动次数的计算3、各种排序的算法附录源程序/*一.选择排序算法:算法基本原理:一次选定数组中的每一个数,记下当前位置并假设它是从当前位置开始后面数中的最小数min=i,从这个数的下一个数开始扫描直到最后一个数,并记录下最小数的位置min,扫描结束后如果min不等于i,说明假设错误,否则交换min与i位置上数。
算法实现:*/#include <stdio.h>//选择排序,如果第一个数字小于后面的则向后移动,依次类推//该排序时不稳定的,时间复杂度是N平方int main(){int array[10] = {112,4,2,3,5,33,6,7,8,9};//定义一个数组int length = sizeof(array)/sizeof(array[0]);//得到数组的长度{min=i;for(j=i+1;j<length;j++){if(array[i]>array[j]){min=j;}if(min!=i){k=array[i];array[i]=array[j];array[j]=k;}}}//选择排序结束,输出显示排序的结果for(s=0; s<length; s++){printf("%d \n",array[s]);}return 0;}/*二.冒泡排序算法基本原理:对尚未排序的各元素从头到尾依次比较相邻的两个元素是否逆序(与欲排顺序相反),若逆序就交换这两元素,经过第一轮比较排序后便可把最大(或最小)的元素排好,然后再用同样的方法把剩下的元素逐个进行比较,就得到了你所要的顺序。
算法实现:*/#include <stdio.h>//冒泡排序,开始的时候两个数进行比较,大的向后小的向前,第一次比较很容易的就把最大的一个数字放到了最后小的呢,继续向前,第二次当然也找到了第二个大的,放到倒数第二的位置,如此下去便可。
这个是优化的冒泡排序方法,让k=j保存最后的那个数的下标,这样k后面的数都是排序好的了,这个排序是稳定的,时间复杂度是N平方int main(){int array[10] = {1,2,11,22,33,4,23,234,4,6};int length = sizeof(array)/sizeof(array[0]);int k=0, s=0, i=0, j=0, m=0;//冒泡排序开始for(i = length-1;i>0;i=k){for(j=0, k=0;j<i;j++){if(array[j]>array[j+1])//把比较出来大的数据向后移动{m=array[j];array[j]=array[j+1];array[j+1]=m;k=j;//冒泡排序结束,输出显示排序的结果for(s=0; s<length; s++){printf("%d \n",array[s]);}return 0;}/*三.快速排序算法基本原理:快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进。
由C. A. R. Hoare在1962年提出。
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。
算法实现:*/#include <stdio.h>//快速排序开始,使用递归方法,取其中一个数(任意基本上都是以第一个为准),先从后面比较,如果这个数比后面的大交换之,如果不大继续比较直到大为止,如果大,则交换之,再到前面比较,如果前面的比这个数小交换之再和后面的比较,第一趟下来比它小的就在前面了,比它大的就在后面喽,然后再把该数组分成两部分使用递归,直到最后排序完成void paixu(int array[], int low, int hight){int i,j,t,m;if(low<hight){i = low;j = hight;t = array[low];while(i<j){while(i<j && array[j]>t)//开始和后面的比较,如果后面的比他大继续,如果后面的比它小交换之{j--;}if(i<j)//在没有越界(i是从前面开始,j是从后面开始)的情况下进行交换{m=array[i];array[i]=array[j];array[j]=m;i++;//让前面的向后移动一个继续比较}while(i<j && array[i]<=t)//和前面的比较,如果前面的小于等于该关键数据继续,如果大于交换之{i++;}if(i<j)}}array[i]=t;//第一次比较结束,把i放到中间的位置,也即在i前面都比i小,在i后面都比i大paixu(array, low, i-1);//前面部分实现递归paixu(array, i+1, hight);//后面部分实现递归}}int main(){int s=0;int array[] = {10,22,3,21,45,67,2,11,110,453};int length = sizeof(array)/sizeof(array[0]);paixu(array,s,length-1);for(s=0;s<length;s++){printf("%d \n",array[s]);}return 0;}/*四.插入排序概述:有一个已经有序的数据序列,要求在这个已经排好的数据序列中插入一个数,但要求插入后此数据序列仍然有序,这个时候就要用到一种新的排序方法——插入排序法,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⊙(㎡)。
是稳定的排序方法。
插入算法(insertion sort)把要排序的数组分成两部分:第一部分包含了这个数组的所有元素,但将最后一个元素除外,而第二部分就只包含这一个元素。
在第一部分排序后,再把这个最后元素插入到此刻已是有序的第一部分里的正确位置中。
包括:直接插入排序,折半插入排序,链表插入排序,Shell排序算法基本原理:假定这个数组的序是排好的,然后从头往后,如果有数比当前外层元素的值大,则将这个数的位置往后挪,直到当前外层元素的值大于或等于它前面的位置为止.这具算法在排完前k个数之后,可以保证a[1…k]是局部有序的,保证了插入过程的正确性.算法描述:一般来说,插入排序都采用in-place在数组上实现。
具体算法描述如下: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如果比较操作的代价比交换操作大的话,可以采用二分查找法来减少比较操作的数目。
该算法可以认为是插入排序的一个变种,称为二分查找排序。
//插入排序开始for(i=1;i<length;i++)//默认下标为0的已经是排序好的,所以从1开始{t = array[i];j=i;while((j>0)&&(array[j-1]>t))//如果前面的数比它大交换之{m=array[j-1];array[j-1]=array[j];array[j]=m;j--;//交换完毕继续比较}}//插入排序结束for(i=0;i<length;i++){printf("%d \n",array[i]);}return 0;}/*五.希尔排序希尔排序是基于插入排序的一种算法,在此算法基础之上增加了一个新的特性,提高了效率。