北邮数据结构实验四-排序

2008级数据结构实验报告实验名称：实验四排序学生姓名：班级：班内序号：学号：日期：实验要求a. 实验目的通过实现下述实验内容，学习、实现、对比各种排序算法，掌握各种排序算法的优劣，以及各种算法使用的情况。

b. 实验内容2 题目2使用链表实现下面各种排序算法，并进行比较。

排序算法：1、插入排序2、冒泡排序3、快速排序4、简单选择排序5、其他要求：1、测试数据分成三类：正序、逆序、随机数据2、对于这三类数据，比较上述排序算法中关键字的比较次数和移动次数（其中关键字交换计为3次移动）。

3、对于这三类数据，比较上述排序算法中不同算法的执行时间，精确到微秒（选作）4、对2和3的结果进行分析，验证上述各种算法的时间复杂度编写测试main()函数测试线性表的正确性2.程序分析：1.存储结构：单链表结点结构体为： struct Node｛ int data ； Node * next ｝ 2. 核心算法思想：1. 利用教材讲述的基本算法思想，实现四种排序算法，统计其运行相关数据。

2. 将四种排序函数入口地址作为函数头指针，实现快速调用和统计。

使得程序代码可读性增、结构更加优化。

3. 关键算法的实现： 关键算法1：实现四种算法的基本排序功能。

1、插入排序：依次将待排序的序列中的每一个记录插入到先前排序好的序列中，直到全部记录排头结点，排序完毕。

具体实现为：每次将s 赋值为头结点，而p 最初赋值为第一个含有data 的指针。

每次比较p 和s 的后继的数据大小，若是p 的数据小于s 的数据则将p 的后继结点插入到s 结点的后面同时s 返回到头结点重新比较插入，直至p 到达链表的尾部。

void LinkSort::InsertSort()//插入排序{Node * P = front->next; //要插入的节点的前驱while(P->next){Node * S = front; //用来比较的节点的前驱while(1){ CompareCount++;if( P->next->data < S->next->data ) // P后继比S后继小则把p的后继结点插入到s后继结点的后面，同时跳出这一层循环，将s重新赋值为front结点指针。

{ insert(P, S); break; }S = S->next; //若p的后继不比s后继小，则将s指针后移，继续比较。

if(S==P){ P = P->next; break; }//若是s和p成为同一个指针，则将p指针后移，将进行下一次比较。

}} }2、冒泡排序：两两比较相邻记录的关键码，如果反序则交换，直到没有反序记录为止。

本代码使用链表结构，并且用改良版的冒泡排序。

每次用指针pos记录排序进行的最后位置，即为尾部正序链表的首个结点，从而实现了算法的简洁，节省了时间。

void LinkSort::BubbleSort(){Node * P = front->next;//p是front结点的后继while(P->next) //第一趟排序并查找无序范围{CompareCount++;if( P->data > P->next->data)//如果p的data比其后继的data大，则将两者的data交换swap(P, P->next);P = P->next;}Node * pos = P; P = front->next;//用指针pos记录比较的最后位置while(pos != front->next){Node * bound = pos;pos = front->next;while(P->next != bound){CompareCount++;if( P->data > P->next->data){ swap(P, P->next); pos = P->next;}P = P->next;}P = front->next;}}3、快速排序：首先选择一个基准，将记录分割为两部分，左支小于或等于基准，右支则大于基准，然后对两部分重复上述过程，直至整个序列排序完成。

由于使用链表结构，使用递归函数进行递归调用，每次将原链表再分成两个小的链表，将排序函数递归调用实现快速排序。

而单链表每个节点只能记录其后一个结点，故而每次轴结点都为递归函数节点参量的头结点。

void LinkSort::Quicksort(){Node * End = front;while(End->next){ End = End->next; }Partion(front, End);//找到链表的最后一个节点定义为End}void LinkSort::Partion(Node * Start, Node * End){if(Start->next==End || Start==End) //如果实参的结点就是尾结点，那么直接返回，不进行下面的操作。

return;Node * Axis = Start; //将实参的结点定义为轴结点Node * P = Axis->next; //P是轴结点的后继while(P!=End && P!=End->next)//如果轴结点的后继不是End结点，并且也不是End结点的后继结点。

{CompareCount++; //比较次数加1if( Axis->next->data > P->next->data ) //元素值小于轴点值，则将该元素插在轴点之前{if( P->next == End ) //若该元素为End，则将其前驱设为EndEnd = P;insert(P, Axis);Axis = Axis->next;}else P = P->next;}Partion(Start, Axis); //继续处理轴点左侧链表Partion(Axis->next, End); //继续处理轴点右侧链表}4、简单选择排序：从待排序的记录序列中选择关键码最小（或最大）的记录并将它与序列中的第一个记录交换位置；然后从不包括第一个位置上的记录序列中选择关键码最小（或最大）的记录并将它与序列中的第二个记录交换位置；如此重复，直到序列中只剩下一个记录为止。

void LinkSort::SelectSort(){Node * S = front;while(S->next->next){Node * P = S;Node * Min = P;while(P->next){CompareCount++;if(P->next->data < Min->next->data)Min = P;P = P->next;}insert(Min, S);S = S->next;}}关键算法2：获取当前系统时间，精确到微秒，分别在代码运行前后调用记录前后时间，再相减即可得到代码运行时间。

此处调用函数QueryPerformanceCounter()用于得到高精度计时器的值。

void printResult(LinkSort &a, LinkSort &b, LinkSort &c, LinkSort &d){int TimeCount;LARGE_INTEGER large_interger;double dff;__int64 c1, c2;a.print();CompareCount = 0; MoveCount = 0; TimeCount = 0;QueryPerformanceCounter(&large_interger); c1 = large_interger.QuadPart;a.InsertSort();QueryPerformanceCounter(&large_interger); c2 = large_interger.QuadPart;TimeCount = c2-c1;cout << "排序结果为："<<endl;a.print();cout << "1.快速插入排序：Compare：" << setw(3) << CompareCount << "; Move：" << setw(3) << MoveCount << "; Time: " << TimeCount << endl;CompareCount = 0; MoveCount = 0; TimeCount = 0;QueryPerformanceCounter(&large_interger); c1 = large_interger.QuadPart;b.BubbleSort();QueryPerformanceCounter(&large_interger); c2 = large_interger.QuadPart;TimeCount = c2-c1;cout << "2.冒泡排序：Compare：" << setw(3) << CompareCount << "; Move：" << setw(3) << MoveCount << "; Time: " << TimeCount << endl;CompareCount = 0; MoveCount = 0; TimeCount = 0;QueryPerformanceCounter(&large_interger); c1 = large_interger.QuadPart;c.Quicksort();QueryPerformanceCounter(&large_interger); c2 = large_interger.QuadPart;TimeCount = c2-c1;cout<< "3.快速排序：Compare：" << setw(3) << CompareCount << "; Move：" << setw(3) << MoveCount << "; Time: " << TimeCount << endl;CompareCount = 0; MoveCount = 0; TimeCount = 0;QueryPerformanceCounter(&large_interger); c1 = large_interger.QuadPart;d.SelectSort();QueryPerformanceCounter(&large_interger); c2 = large_interger.QuadPart;TimeCount = c2-c1;cout << "4.选择排序：Compare：" << setw(3) << CompareCount << "; Move：" << setw(3) << MoveCount << "; Time: " << TimeCount << endl;}各种排序方法理论值统计结果：3. 程序运行结果实际测试和分析：（实际数据量都是10000）对于运行结果作如下分析：1.多次运行之后统计，从随机数列的时间消耗来看，基本符合理论分析。