快速排序实验报告
快速排列实验报告
一、实验目的1. 理解快速排序算法的基本原理和步骤。
2. 掌握快速排序算法的代码实现。
3. 通过实验验证快速排序算法的效率和稳定性。
二、实验原理快速排序是一种高效的排序算法，它采用分而治之的策略，将待排序的序列分为较小的子序列，然后递归地对这些子序列进行排序。
快速排序的基本步骤如下：1. 选择一个基准元素（pivot）。
2. 将序列分为两个子序列，一个包含小于基准元素的元素，另一个包含大于基准元素的元素。
3. 递归地对两个子序列进行快速排序。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 开发环境：PyCharm四、实验步骤1. 编写快速排序算法的Python代码。
2. 编写一个函数，用于生成测试数据。
3. 编写一个函数，用于测试快速排序算法的效率。
4. 对不同规模的数据进行排序，记录排序时间。
5. 分析实验结果，比较不同数据规模下的排序效率。
五、实验代码```pythondef quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = arr[len(arr) // 2]left = [x for x in arr if x < pivot]middle = [x for x in arr if x == pivot]right = [x for x in arr if x > pivot]return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)def generate_test_data(n):return [i for i in range(n, 0, -1)]def test_quick_sort(n):test_data = generate_test_data(n)start_time = time.time()sorted_data = quick_sort(test_data)end_time = time.time()return end_time - start_timeif __name__ == "__main__":data_sizes = [10, 100, 1000, 10000, 100000]for size in data_sizes:time_taken = test_quick_sort(size)print(f"Data size: {size}, Time taken: {time_taken:.6f} seconds") ```六、实验结果与分析1. 当数据规模为10时，排序时间为0.000019秒。
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。
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。
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。
快速排序实验报告
快速排序实验报告实验目的：通过实现快速排序算法，掌握分治思想及其在排序算法中的应用；并比较快速排序和插入排序的性能。
实验内容：1. 实现快速排序算法。
2. 设计实验，比较快速排序和插入排序的性能差异。
实验方法：本实验使用C++语言编写程序，在Visual Studio 2019开发环境中进行。
快速排序算法的基本思想是通过让一个元素进行递归地归为有序的序列来对数据进行排序的。
我们先选出一个基准值（通常是序列中的第一个元素）来作为枢轴，通过交换位置将小于基准值的元素移动到其左侧，将大于基准值的元素移动到其右侧，然后递归地排序左右两个子序列。
```cppvoid quickSort(int arr[], int low, int high) {if (low < high) {int pivotPos = partition(arr, low, high);quickSort(arr, low, pivotPos - 1);quickSort(arr, pivotPos + 1, high);}}为了比较快速排序和插入排序的性能差异，我们需要对两种算法进行时间复杂度分析，并在同一数据集上分别测试两种算法的运行时间。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为数据集大小。
而插入排序的时间复杂度为O(n²)。
为了进行性能测试，我们选择随机生成10万个整数作为测试数据。
首先，我们使用快速排序进行排序并记录时间，然后使用插入排序进行排序并记录时间，最后比较两种算法的运行时间。
实验结果：运行快速排序算法的运行时间为0.011秒，运行插入排序算法的运行时间为17.037秒。
因此，我们可以看出，快速排序的性能要比插入排序要好得多，尤其是在处理大型数据集时。
结论：通过本次实验，我们成功地实现了快速排序算法，并比较了快速排序和插入排序的性能。
我们发现，在处理大型数据集时，快速排序算法的性能要远高于插入排序算法。
快速排序算法实验报告
快速排序算法实验报告快速排序算法实验报告引言快速排序算法是一种高效的排序算法，它的时间复杂度为O(nlogn)，在实际应用中被广泛使用。
本实验旨在通过实际的实验数据，验证快速排序算法的效果和性能，并对其进行分析和总结。
实验设计本实验采用C++语言编写快速排序算法，并通过随机生成的数据进行排序实验。
实验中使用了不同规模的数据集，并记录了排序所需的时间和比较次数。
实验步骤1. 实现快速排序算法快速排序算法的核心思想是通过选取一个基准元素，将待排序的序列分为两部分，一部分比基准元素小，一部分比基准元素大，然后对这两部分继续进行快速排序。
具体实现时，可以选择序列的第一个元素作为基准元素，然后使用分治法递归地对子序列进行排序。
2. 生成测试数据为了验证快速排序算法的性能，我们生成了不同规模的随机数序列作为测试数据。
测试数据的规模分别为1000、10000、100000和1000000。
3. 进行排序实验使用生成的测试数据，对快速排序算法进行实验。
记录每次排序所需的时间和比较次数，并将结果进行统计和分析。
实验结果通过对不同规模的数据集进行排序实验，我们得到了以下结果：数据规模排序时间（ms）比较次数1000 2 872810000 12 114846100000 124 13564771000000 1483 15737267分析与讨论从实验结果可以看出，随着数据规模的增大，排序所需的时间和比较次数也呈指数级增长。
这符合快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn)的特性。
另外，通过观察实验结果，我们可以发现快速排序算法的性能受到多个因素的影响。
首先，基准元素的选择对算法的效率有很大的影响。
如果选择的基准元素恰好是序列的中位数，那么排序的效率会更高。
其次，数据的初始顺序也会影响排序的效果。
如果数据已经是有序的，那么快速排序算法的效率将大大降低。
此外，快速排序算法还存在一些优化的空间。
例如，可以通过随机选择基准元素来避免最坏情况的发生。
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南京邮电大学通达学院
实验报告
实验名称：快速排序算法
课程名称：微型计算机原理与接口技术
姓名班级学号：钱煜中
142501
14250120
实验时间：2016.12.2
快速排序原理
一、实验原理：
快速排序算法quick sort主要是利用分治递归的思想进行排序的方法。
它的原理是首先从待排序的原始序列a[p,…,r]中选取一个元素a[q]作为分界点（pivot），然后将序列分为两个子序列，左边子序列a[p,…,q-1]元素的值都小于分界点m，右边子序列a[q+1,…,r]元素值都大于分界点的值，此时得到的序列命名为a’，而a[q]应该处于其排好序后的正确位置。
然后利用递归的思想，对左右两个子序列a[p,…,q-1]和a[q+1,…,r]再分别进行排序，直到子序列的长度为1结束，序列有序。
其中，选取a中的基准分界点的方式有多种，或者选择序列的首元素a[p]，或者选择序列的尾元素a[r]，或者选择序列中间位置的元素a[(p+r)/2]，或者取这三个元素按照大小排序后的中间值。
例子：
a = [38, 81, 22, 48, 13, 69, 93, 14, 45, 58, 79, 72]，取[(left+right)/2]处的元素作为分界点（pivot）的值。
具体第一次分区过程如下：
因此，第一次分区，以69为分界点，结果为:
a’= [14, 58, 22, 48, 13, 38, 45, 69, 93, 81, 79, 72]。
二、实验代码
#include <stdio.h>
int fast_sort(int *a,int i,int j,int *p,int **b)
{
int k,temp,f,g;
g=*p;
g=(12*g)-12;
//intf("成功进入快速排序 g=%d\n",g);
k=i;
i++;
for(;i<j;)
{
for(;a[j]>a[k]&&i<j;)
{
j--;
}
for(;a[i]<a[k]&&i<j;)
{
i++;
}
//intf("i=%d\n",i);
if(i==j)
break;
if(i<j);
{
temp=a[i];
a[i]=a[j];
a[j]=temp;
}
}
if(a[k]>a[j])
{
temp=a[k];
a[k]=a[j];
a[j]=temp;
}
//r(f=0;f<12;f++)
//
//intf("%3d",a[f]); //
//printf("排序成功 \n");
for(f=0;f<12;f++)
{
*(b+g+f)=a[f];
}
return j;
}
void digui(int *a,int i,int j,int *p,int **b,int *z)
{
int k;
if(i<j)
{
//intf("成功进入递归 p=%d\n",*p);
*p=*p+1;
k=fast_sort(a,i,j,p,b);
digui(a,i,k-1,p,b,z);
digui(a,k+1,j,p,b,z);
if(*p>*z)
*z=*p;
//printf("z=%d\np=%d",*z,*p);
*p=*p-1;
}
}
void main()
{
int a[]={38, 81, 22, 48, 13, 69, 93, 14, 45, 58, 79, 72};
int b[10][12];
int y=0,k,x=0,z=0;
printf(" 初始序列为 ");
for(k=0;k<12;k++)
{
printf("%3d",a[k] );
}
printf("\n");
digui(a,0,11,&x,b,&z);
for(y=1;y<z+1;y++)
{
printf("第%2d次后的数组为",y);
for(k=0;k<12;k++)
printf("%3d",b[y-1][k]);
printf("\n");
}
}
三、实验数据（给出实验结果）
对序列a = [38, 81, 22, 48, 13, 69, 93, 14, 45, 58, 79, 72] 38 81 22 48 13 69 93 14 45 58 79 72
38 14 22 48 13 69 93 81 45 58 79 72
38 14 22 13 48 69 93 81 45 58 79 72
进行快速排序，其中，以序列的首元素作为排序的分界点。
输出结果要求：输出每一次分区后的结果以及最终排序结果。
四、实验总结（问题、解决方法、心得体会等）
这次实验我做了很久，重新编写了算法很多次。
最开始我对算法的理解不够深，在递归自调用的时候没有想通上下界其实在递归下一层的时候下一层是知道上一层的上下界的，只要排序算法里返还一个最好作为比较值的位置就可以了。
一开始排序算法写完就把每次数输出出来，知道后来和同学讨论正确答案是排序了多少次，才想想到我是把每个区排完后的情况，而其实我想输出的是每次排序后数组情况。
可是一开始进入的就是左半区的左半区的左半区。
反正一次是无法输出全部的，因为右半区还没有算。
思考了很久，我决定建立一个二维数组，第一行是第一次后的数组，第二行是第二次后的数组。
可是如何确定现在是第几次？我建立了一个指针，每次进入递归一层就会+1，每次出递归就会-1，这样就知道这次排序后的数是放在第几次也就是第几层。
但是输出的时候还是不知道到底有几行被写入了数，于是又建立了一个指针，储存递归层数最多的时候是几，最后终于完成了算法。