排序算法设计和比较
各种排序算法的总结和比较
各种排序算法的总结和比较1 快速排序（QuickSort）快速排序是一个就地排序，分而治之，大规模递归的算法。
从本质上来说，它是归并排序的就地版本。
快速排序可以由下面四步组成。
（1）如果不多于1个数据，直接返回。
（2）一般选择序列最左边的值作为支点数据。
（3）将序列分成2部分，一部分都大于支点数据，另外一部分都小于支点数据。
（4）对两边利用递归排序数列。
快速排序比大部分排序算法都要快。
尽管我们可以在某些特殊的情况下写出比快速排序快的算法，但是就通常情况而言，没有比它更快的了。
快速排序是递归的，对于内存非常有限的机器来说，它不是一个好的选择。
2 归并排序（MergeSort）归并排序先分解要排序的序列，从1分成2，2分成4，依次分解，当分解到只有1个一组的时候，就可以排序这些分组，然后依次合并回原来的序列中，这样就可以排序所有数据。
合并排序比堆排序稍微快一点，但是需要比堆排序多一倍的内存空间，因为它需要一个额外的数组。
3 堆排序（HeapSort）堆排序适合于数据量非常大的场合（百万数据）。
堆排序不需要大量的递归或者多维的暂存数组。
这对于数据量非常巨大的序列是合适的。
比如超过数百万条记录，因为快速排序，归并排序都使用递归来设计算法，在数据量非常大的时候，可能会发生堆栈溢出错误。
堆排序会将所有的数据建成一个堆，最大的数据在堆顶，然后将堆顶数据和序列的最后一个数据交换。
接下来再次重建堆，交换数据，依次下去，就可以排序所有的数据。
Shell排序通过将数据分成不同的组，先对每一组进行排序，然后再对所有的元素进行一次插入排序，以减少数据交换和移动的次数。
平均效率是O(nlogn)。
其中分组的合理性会对算法产生重要的影响。
现在多用D.E.Knuth的分组方法。
Shell排序比冒泡排序快5倍，比插入排序大致快2倍。
Shell排序比起QuickSort，MergeSort，HeapSort慢很多。
但是它相对比较简单，它适合于数据量在5000以下并且速度并不是特别重要的场合。
长度的比较和排序
长度的比较和排序在数学和计算机科学中，长度是一个经常涉及到的概念。
无论是比较两个物体的长度大小，还是按照长度进行排序，我们都会用到长度这个指标。
本文将探讨长度的比较和排序方法，以及应用场景。
一、长度的比较在比较两个长度时，可以使用以下几种方式：1. 直接比较：将两个长度进行比较，即可得到比较结果。
例如，比较两个线段的长度时，可以直接比较它们的数值大小。
这种方式适用于对长度进行数值比较的场景。
2. 比较差值：计算两个长度的差值，并根据差值的正负进行比较。
例如，比较两个时间段的长度时，可以计算它们之间的时间差，并比较差值的正负。
这种方式适用于对长度的相对关系进行比较的场景。
3. 比较比例：将两个长度相除，得到比例，并进行比较。
例如，比较两个矩形的长宽比时，可以将长除以宽，得到比例，再进行比较。
这种方式适用于对长度的比例关系进行比较的场景。
二、长度的排序在对一组长度进行排序时，可以使用以下几种排序算法：1. 冒泡排序：从未排序区间开始，依次比较相邻的两个长度，如果顺序不对，则交换它们，直至所有长度都排好序。
这种排序算法的时间复杂度为O(n^2)，适用于数据量较小的场景。
2. 插入排序：从未排序区间选择一个长度，将它插入到已排序区间的合适位置，直至所有长度都排好序。
这种排序算法的时间复杂度为O(n^2)，适用于数据量较小且基本有序的场景。
3. 快速排序：选择一个基准长度，将数组分成两个子数组，小于基准的放在左边，大于基准的放在右边，再对子数组进行递归排序。
这种排序算法的时间复杂度为O(nlogn)，适用于数据量较大的场景。
4. 归并排序：将数组分成两个子数组，对子数组进行递归排序，再将两个有序子数组合并成一个有序数组。
这种排序算法的时间复杂度为O(nlogn)，适用于数据量较大的场景。
三、应用场景长度的比较和排序在各个领域都有广泛的应用。
1. 工程领域：在建筑设计中，需要比较和排序各种尺寸的材料，以满足建筑物的需求。
程序设计排序算法分析
３ 算法评价
３ ． １ 稳定 性
交换排 序是指通 过在数 据元 素之间互 相交换逆序元素 而进行的排
序。交换排序包括冒泡排序和快速排序。
（ １ ）冒泡排序 ：通过将相邻 的数据元素进行 比较 ， 若 逆序则交 换 ，逐步将无序序列处理成为有序序列。每一趟交换排序都会增加一 个元素到有序 区，整个 冒泡排序过程最多需要进行ｎ 一 １ 趟排序。 （ ２ ） 快速排序 ：通过一趟排序 将待排序 的数据元 素分割成独立 的两部分 ，其中一部分数据元素的关键字均比另一部分数据元素的关 键字小 。则可分别对这两部分元素继续 进行排序 ，以达 到整个序列有
排序是程序设计的常见问题 ，选择合理高效的排序算法是数据处 理 的最重要 的研究 问题之一 。排序算法 的功能是将一个由一组数据元 素或 记录组成 的无序序列 ，重新排列成一个按关键字有序的序列【 １ ］ 。 有序序列可有效地提高记录的查找效率。
１ 排序 算法 分类
１ ． １ 内部 排序
科学技术
程序 设计排序 算法分析
冯毅宏
摘
杨英翔
刘 冬莉
何
彤
（ 沈 阳建 筑大 学信 息 与控 制工 程 学院 ，辽 宁 沈 阳 １ １ ０ １ ６ ８）
要 ：排序算法是计算机程序设计的一个重要内容 ，对排序算法的分析与研究具有广泛的应用价值。本文介绍了常见的排序算法，并通过对比
分析 ，对各种排序算法从算法评价角度给出了综合评价。 关键词：排序算法；内部排序；对比分析；算法评价
２ ． ２ 交 换排 序
箱 排序是 设置若 干个箱 子 ，依 次扫描 待排序 的数据 元素Ｒ 【 Ｏ 】 ， Ｒ ［ １ 】 ，… ，Ｒ ［ ｎ 一 １ 】 ，把关键字等于ｋ 的记录全都装入到第ｋ 个箱子里（ 分 配） ，然后按序号依次将各非空 的箱子首尾连接起来（ 收集） 。 （ ２ ） 基数排序 基数排序 的算法是 ：一个逻辑关键字可以看 成由若 干个关键字复 合而成的 ，可把每个排序关键字看成是一个ｄ 元组 ，即例如由关键字Ｋ 由ｄ 个关键 字 （ Ｋ ０ ， Ｋ Ｉ ，…，Ｋ ｄ 一 １ ） 组成 ，排序时先按Ｋ ０ 的值从小到 大（ 或从大到小 ） 将记 录分配到 盒子 中，然后依次收集这些记 录， 再按Ｋ １ 的值分配到ｒ 个盒子 中，如此反复 ，直到按Ｉ （ ｄ 一 １ 的值分配后收集 起来的序列，便是完全排序 的状态 ，其中 为基数 。基数的选择 和关
河北工业大学-数据结构实验报告-内部排序算法效率比较平台的设计与实现
实验五内部排序算法效率比较平台的设计与实现1.试验内容1、问题描述各种内部排序算法的时间复杂度分析结果只给出了算法执行时间的阶，或大概执行时间。
设计和实现内部排序算法效率比较平台，通过随机的数据比较各算法的关键字比较次数和关键字移动次数，以取得直观的感受。
2、基本要求（1）对以下6种常用的内部排序算法进行比较：起泡排序、直接插入排序、简单选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。
（2）待排序的表长不小于100；其中的数据要用伪随机数产生程序产生；至少要用5组不同的输入数据作比较；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（关键字交换计为3次移动）。
（3）最后要对结果作出简单分析，包括对各组数据得出结果波动大小的解释。
3、测试数据由随机数产生器生成。
4、实现提示主要工作是设法在已知算法中的适当位置插入对关键字的比较次数和移动次数的计数操作。
程序还可以考虑几组数据的典型性，如，正序、逆序和不同程度的乱序。
注意采用分块调试的方法。
2.试验目的掌握多种排序方法的基本思想，如直接插入、冒泡、简单选择、快速、堆、希尔排序等排序方法，并能够用高级语言实现。
3.流程图4.源程序代码#include<iostream.h>#include<string.h>#include<stdlib.h>#define le 100struct point{char key[11];};//冒泡法void maopao(point c[]){point a,b[le];int i,j,jh=0,bj=0,q;for(i=0;i<le;i++){b[i]=c[i];};for(i=0;i<le;i++){for(j=le-1;j>i;j--){bj=bj+1;q=strcmp(b[i].key,b[j].key);if(q==1){a=b[i];b[i]=b[j];b[j]=a;jh=jh+3;};};};cout<<"冒泡法:"<<endl<<"完成的序列如下:"<<endl;for(i=0;i<le;i++){cout<<b[i].key<<" ";};cout<<endl<<"共进行比较"<<bj<<"次,进行交换"<<jh<<"次"<<endl<<"***************************"<<endl;};//直接插入排序void zhijiecharu(point c[]){point b[le+1];int i,j,jh=0,bj=0,q;for(i=0;i<le;i++){b[i+1]=c[i];};for(i=2;i<=le+1;i++){q=strcmp(b[i].key,b[i-1].key);bj=bj+1;if(q==-1){b[0]=b[i];b[i]=b[i-1];jh=jh+2;q=strcmp(b[0].key,b[i-2].key);bj=bj+1;for(j=i-2;q==-1;j--){b[j+1]=b[j];jh=jh+1;q=strcmp(b[0].key,b[j-1].key);bj=bj+1;};b[j+1]=b[0];jh=jh+1;};};cout<<"直接插入排序:"<<endl<<"完成的序列如下:"<<endl;for(i=1;i<le+1;i++){cout<<b[i].key<<" ";};cout<<endl<<"共进行比较"<<bj<<"次,进行交换"<<jh<<"次"<<endl<<"***************************"<<endl;};//void shellinsert(point c[],int dk,int d[]){int j,i,q;point a;for(i=dk+1;i<le+1;i++){q=strcmp(c[i].key,c[i-dk].key);d[0]=d[0]+1;if(q==-1){a=c[i];q=strcmp(a.key,c[i-dk].key);d[0]=d[0]+1;d[1]=d[1]+1;for(j=i-dk;j>0&&q==-1;j=j-dk){c[j+dk]=c[j];d[1]=d[1]+1;q=strcmp(a.key,c[j-dk].key);};c[j+dk]=a;d[1]=d[1]+1;};};};void shellsort(point c[],int dlta[],int t){int k,d[2],i;d[0]=0;d[1]=0;point b[le+1];for(k=0;k<le;k++){b[k+1]=c[k];};for(k=0;k<t;k++)shellinsert(b,dlta[k],d);cout<<"希尔排序:"<<endl<<"完成的序列如下:"<<endl;for(i=1;i<le+1;i++){cout<<b[i].key<<" ";};cout<<endl<<"共进行比较"<<d[0]<<"次,进行交换"<<d[1]<<"次"<<endl<<"***************************"<<endl;};//希尔排序void xier(point c[]){int dlta[20],t,i;t=le/2;for(i=0;i<20;i++){dlta[i]=t+1;if(t==0)break;t=t/2;};t=i+1;shellsort(c,dlta,t);};//简单选择排序void jiandanxuanze(point c[]){point a,b[le];int i,j,jh=0,bj=0,q,w;for(i=0;i<le;i++){b[i]=c[i];};for(i=0;i<le-1;i++){q=i;for(j=i+1;j<le;j++){bj=bj+1;w=strcmp(b[q].key,b[j].key);if(w==1)q=j;};if(q==i)continue;else {a=b[i];b[i]=b[q];b[q]=a;jh=jh+3;};};cout<<"简单选择排序排序:"<<endl<<"完成的序列如下:"<<endl;for(i=0;i<le;i++){cout<<b[i].key<<" ";};cout<<endl<<"共进行比较"<<bj<<"次,进行交换"<<jh<<"次"<<endl<<"***************************"<<endl;};int partition(point c[],int low,int high,int d[]){point a,b;int jh=0,bj=0,q;a=c[low];while(low<high){q=strcmp(c[high].key,a.key);d[0]=d[0]+1;while(low<high&&q!=-1){high--;q=strcmp(c[high].key,a.key);d[0]=d[0]+1;};b=c[low];c[low]=c[high];c[high]=b;d[1]=d[1]+3;q=strcmp(c[low].key,a.key);d[0]=d[0]+1;while(low<high&&q!=1){low++;q=strcmp(c[low].key,a.key);d[0]=d[0]+1;};b=c[low];c[low]=c[high];c[high]=b;d[1]=d[1]+3;};return(low);};void qsort(point c[],int low,int high,int d[]){int pivotloc;if(low<high){pivotloc=partition(c,low,high,d);qsort(c,low,pivotloc-1,d);qsort(c,pivotloc+1,high,d);};};//快速排序void kuaisu(point c[]){point b[le];int i,d[2];d[0]=0;d[1]=0;for(i=0;i<le;i++){b[i]=c[i];};qsort(b,0,le-1,d);cout<<"快速排序:"<<endl<<"完成的序列如下:"<<endl;for(i=0;i<le;i++){cout<<b[i].key<<" ";};cout<<endl<<"共进行比较"<<d[1]<<"次,进行交换"<<d[0]<<"次"<<endl<<"***************************"<<endl;};void diu(point b[],int we,int *jh,int *bj){point a;int i,q;for(i=we/2-1;i>=0;i--){q=strcmp(b[i].key,b[2*i].key);*bj=*bj+1;if(q==-1){a=b[i];b[i]=b[2*i];b[2*i]=a;*jh=*jh+3;};if(2*i+1<we){q=strcmp(b[i].key,b[2*i+1].key);*bj=*bj+1;if(q==-1){a=b[i];b[i]=b[2*i+1];b[2*i+1]=a;*jh=*jh+3;};};};a=b[we-1];b[we-1]=b[0];b[0]=a;*jh=*jh+3;};//堆排序void diup(point c[]){point b[le];int i,jh=0,bj=0,*j,*bl;j=&jh;bl=&bj;for(i=0;i<le;i++){b[i]=c[i];};for(i=le;i>1;i--){diu(b,i,j,bl);};cout<<"堆排序:"<<endl<<"完成的序列如下:"<<endl;for(i=0;i<le;i++){cout<<b[i].key<<" ";};cout<<endl<<"共进行比较"<<bj<<"次,进行交换"<<jh<<"次"<<endl<<"***************************"<<endl;};void main(){int i,j,n=10,ans,an;char b[]="abcdefghijklmnopqrstuvwxyz";point a[le];for(i=0;i<le;i++){n=10;an=rand()*(n-1)/RAND_MAX+1;n=26;for(j=0;j<an;j++){ans=rand()*(n-0)/RAND_MAX+0;a[i].key[j]=b[ans];};a[i].key[j]='\0';};for(i=0;i<le;i++){cout<<a[i].key<<endl;};zhijiecharu(a);maopao(a);xier(a);jiandanxuanze(a);kuaisu(a);diup(a);}参考自百度文库5.实验结果运行结果如下：直接插入排序:完成的序列如下:***************************冒泡法:完成的序列如下:***************************希尔排序:完成的序列如下:*************************** 简单选择排序排序:完成的序列如下:*************************** 快速排序:完成的序列如下:*************************** 堆排序:完成的序列如下:。
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。
算法分析与设计实验报告合并排序快速排序
算法分析与设计实验报告：合并排序与快速排序一、引言算法是计算机科学中非常重要的一部分，它涉及到解决问题的方法和步骤。
合并排序和快速排序是两种经典而常用的排序算法。
本文将对这两种排序算法进行分析和设计实验，通过对比它们的性能和效率，以期得出最优算法。
二、合并排序合并排序是一种分治算法，它将原始数组不断分解为更小的数组，直到最后细分为单个元素。
然后，再将这些单个元素两两合并，形成一个有序数组。
合并排序的核心操作是合并两个有序的数组。
1. 算法步骤（1）将原始数组分解为更小的子数组，直到每个子数组只有一个元素；（2）两两合并相邻的子数组，同时进行排序，生成新的有序数组；（3）重复步骤（2），直到生成最终的有序数组。
2. 算法性能合并排序的最优时间复杂度为O(nlogn)，其中n为待排序数组的长度。
无论最好情况还是最坏情况，合并排序的复杂度都相同。
合并排序需要额外的存储空间来存储临时数组，所以空间复杂度为O(n)。
三、快速排序快速排序也是一种分治算法，它将原始数组根据一个主元（pivot）分成两个子数组，一个子数组的元素都小于主元，另一个子数组的元素都大于主元。
然后，递归地对这两个子数组进行排序，最后得到有序数组。
快速排序的核心操作是划分。
1. 算法步骤（1）选择一个主元（pivot），可以是随机选择或者固定选择第一个元素；（2）将原始数组根据主元划分为两个子数组，一个子数组的元素都小于主元，另一个子数组的元素都大于主元；（3）递归地对这两个子数组进行快速排序；（4）重复步骤（2）和（3），直到每个子数组只有一个元素，即得到最终的有序数组。
2. 算法性能快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn)，其中n为待排序数组的长度。
最坏情况下，当每次选择的主元都是最小或最大元素时，时间复杂度为O(n^2)。
快速排序是原地排序，不需要额外的存储空间，所以空间复杂度为O(1)。
四、实验设计为了验证合并排序和快速排序的性能和效率，我们设计以下实验：1. 实验目的：比较合并排序和快速排序的时间复杂度和空间复杂度。
排序算法分析和比较
一、设计思想排序是数据处理中使用频率很高的一种操作，是数据查询之前需要进行的一项基础操作。
它是将任意序列的数据元素（或记录）按关键字有序（升序或降序）重新排列的过程。
排序的过程中有两种基本操作：一是比较两个关键字的值；二是根据比较结果移动记录位置。
排序的算法有很多种，这里仅对插入排序、选择排序、希尔排序、归并排序和快速排序作了比较。
直接插入排序算法基本思路：直接插入排序时将一个元素插入已排好的有序数组中，从而得到一个元素个数增加1的新的有序数组。
其具体实现过程是，将第i个元素与已经排好序的i-1个元素依次进行比较，再将所有大于第i个元素的元素后移一个位置，直到遇到小于或等于第i个元素，此时该元素的后面一个位置为空，将i元素插入此空位即可。
选择排序算法基本思路：定义两个数组sela[]和temp[]，sela[]用来存放待排序数组，temp[]用来存放排好序的数组。
第一趟，将sela[]数组中n个元素进行比较，找出其中最小的元素放入temp[]的第一个位置，同时将sela[]中将该元素位置设置为无穷大。
第二趟，将sela[]数组中n个元素进行比较，找出其中最小的元素放入temp[]的第二个位置，同时将sela[]中将该元素位置设置为无穷大。
以此类推，n趟后将sela[]中所有元素都已排好序放入temp[]数组中。
希尔排序算法基本思路：希尔排序又称为变长步径排序，它也是一种基于插入排序的思想。
其基本思路是，定义一个步长数组gaps[1,5,13,43……]，先选取合适的大步长gap将整个待排序的元素按步长gap分成若干子序列，第一个子序列的元素为a[0]、a[0+gap]、a[0+2gap]……a[0+k*gap];第二列为a[1]、a[1+gap]、a[1+2gap]……a[1+k*gap]；……。
然后，对这些子序列分别进行插入排序，然后将gap按gaps[]数组中的步长缩小，按缩小后的步长再进行子序列划分排序，再减小步长直到步长为1为止。
数据的比较和排序
数据的比较和排序在日常生活和工作中，我们经常需要对数据进行比较和排序。
无论是做统计分析、制定决策还是进行研究，比较和排序都是必不可少的步骤。
本文将重点介绍数据的比较和排序方法，以及其在实际应用中的重要性。
一、数据的比较方法数据的比较是一种将不同数据进行对比的方法，通过比较可以获得数据之间的差异和相似性。
常见的数据比较方法包括：1. 数值比较：对于数值型数据，可以通过比较大小来进行对比。
例如，对于两个数的比较，可以使用大于、小于、等于等符号进行表示。
2. 字符串比较：对于字符串类型的数据，可以根据字母的顺序来进行比较。
根据字母的ASCII码大小，可以判断两个字符串的先后顺序。
3. 时间比较：对于时间类型的数据，可以通过比较时间的先后顺序来进行对比。
可以使用大于、小于、等于等符号进行表示，也可以使用时间间隔来进行比较。
4. 逻辑比较：对于逻辑型数据，比较的结果通常是真或假。
例如，可以比较两个布尔值的真假程度。
以上是常见的数据的比较方法，根据数据的不同类型选择相应的方法进行对比。
二、数据的排序方法数据的排序是将一组数据按照一定的顺序排列的过程。
排序可以使数据更加有序，方便查找和分析。
常见的数据排序方法包括：1. 冒泡排序：冒泡排序是一种基本的排序算法，通过比较相邻的两个元素大小，逐步将最大或最小的元素移动到末尾或开头，从而实现排序。
该算法的时间复杂度为O(n^2)，效率相对较低。
2. 快速排序：快速排序是一种常用的排序算法，通过选择一个基准元素，将数组分为小于基准和大于基准的两部分，然后递归对两部分进行排序，最终实现整个数组的排序。
该算法的时间复杂度为O(nlogn)，效率较高。
3. 归并排序：归并排序是一种分治的排序算法，将待排序的数据分成两个子序列，进行递归排序，然后将两个有序的子序列合并成一个有序的序列。
该算法的时间复杂度同样为O(nlogn)，效率也较高。
4. 插入排序：插入排序是一种简单直观的排序算法，通过将一个数据插入到已排序序列中的适当位置，逐步构建有序序列。
排序算法比较系统实验报告
排序算法比较系统一．项目计划书1.项目的选题意义随着计算机科学技术的快速发展，排序成为了计算机程序设计中的一种重要操作。
它在计算机图形、计算机辅助设计、机器人、模式识别及统计学等领域具有广泛应用。
在实际应用当中比如数据统计等方面都会用到。
而且对一组数据进行排序也方便了后面对数据查找的操作。
要知道在一个有序数组中查找和在一个随机无序数组中的查找的时间复杂度和系统消耗是有天壤之别的。
它的的功能是将一个数据元素（或记录）的任意序列，重新排列成一个关键字有序的序列。
由于排序法很多，但就其全面性能而言，很难提出一种被认为是最好的方法，每一种方法都有各自的优缺点，适合在不同的的环境下使用。
一般情况下，采用不同的排序算法效率会不一样。
因此，在不同的环境下选择相对效率最高的排序算法，能够有效加快工程实施的进度。
为了方便大家了解不同排序算法的时间效率，特建立一种排序算法比较系统，实现比较不同排序算法效率的目的。
2.项目的主要内容和目标排序算法比较系统主要实现的下列十种功能:一．简单选择排序；二．折半插入排序；三．直接插入排序；四．冒泡排序；五．希尔排序；六．快速排序；七．归并排序；八．堆排序；九．清屏；十．退出系统；3．项目的技术基础、特点及实施的条件该项目可用C语言实现，适于在单机环境下运行。
小组成员均已学习过C语言程序设计、数据结构、算法等课程，具有一定的开发能力。
4.项目人员分工所有人都参与了项目的选题、设计、实现及测试工作，项目负责人归纳整理小组成员讨论成果，并确定最终方案。
在实践阶段，按照功能模块具体分工如下：项目组负责人：李齐，构建模型、设计算法、设计界面、实现功能二、四、五、六、七、十项目组成员：刘运皇，初始化数据、实现功能一、三、八、九二．设计方案1.算法思想的选择与设计此项目来源于实际问题。
通常，在排序的过程中需进行下列两种基本操作：（1）比较两个关键字的大小；（2）将记录从一个位置移动至另一个位置。
常用排序算法的分析与比较
２ 排 序 算 法 的 分 类
依据待排序 的问题大小（ 记录数量 ｎ 的不同 。 ） 排序
过 程 中需 要 的存 储 器 空 间 也 不 同 ． 由此 将 排 序 算 法 分 为 两 大类 ： 排 序 、 排 序 。 内排 序 指 待 排 序 数 据 记 录 内 外 存 放 于计 算 机 随 机 存 储 器 Ｒ Ｍ 中所 进 行 的 排 序 过 程 ． Ａ
收 稿 日期 ： ０ ２ ５ ２ ２ １ ￣０ — ５ 修 稿 日 期 ：０ ２ ０ —２ ２１—６ ５
个数依次 比较 ． 找出最 小值 ， 记下其位置 Ｐ 。比较完一 轮 后 ， 存放 了 １ｎ个数 中最小值所在 的位 置 。交换 ａ １ Ｐ － ［ Ｏ 与ａ】 ［ 的值 。这时 ａ 】 ｐ ［ 为原 ａ０到 ａ — 】 ｎ个数据 记 ０ ［ 】 ［ ｌ ｎ 的
关 键 词 ：排 序 算 法 ；时 间复 杂 度 ；空 间 复 杂度 ； 定性 ； ＋ 代 码 稳 ｃ＋ 源
１ 排 序 的 概 念
随着 计 算 机 的发 展 与 应 用 领 域 的越 来 越 广 ．基 于
内排 序 又 分 为 ： 比较 交 换 排 序 、 择 排 序 、 泡 排 序 、 选 冒 插
录 中的 最 小 次 比较 ， 找出第 ２ 数到第 ｎ 数 中的最小值 ． 个 个 记
作 者 简 介 ： 德 超 （９ ４ ， ， 庆 人 ， 教 授 ， 士 ， 究 方 向 为 计 算 机 应 用 、 法 设 计 与 分 析 王 １ ６－） 男 重 副 博 研 算
则使 序 列 （） 关 键 字 序 列 （ ） 增 （ 序 ） 递 减 １按 ２递 升 或
数的大小顺序和比较方法
数的大小顺序和比较方法在我们的日常生活中，数的大小和比较是非常常见的。
无论是购物时比较价格，还是评估项目的重要性，我们都需要进行数的大小顺序和比较。
本文将探讨数的大小顺序和比较的不同方法和策略。
一、数的大小顺序1. 从小到大顺序当我们需要将一组数字按照从小到大的顺序排列时，可以使用冒泡排序、选择排序或插入排序等常见排序算法。
这些算法的基本原理是通过比较不同数字的大小，并根据结果进行交换或移动，以最终达到按照从小到大排列的目的。
2. 从大到小顺序与从小到大顺序相反，当我们需要将一组数字按照从大到小的顺序排列时，可以应用相同的排序算法，只是在比较过程中交换数字的条件相反。
除此之外，还可以通过自定义比较函数，调整排序算法的参数以实现从大到小的顺序。
二、数的比较方法1. 大于（>）大于是最基本的数的比较方法之一。
当我们需要确定一个数字是否大于另一个数字时，可以使用大于符号（>）进行比较。
例如，如果数（False）。
2. 小于（<）与大于相反，小于是另一种基本的数的比较方法。
当我们需要确定一个数字是否小于另一个数字时，可以使用小于符号（<）进行比较。
例如，如果数字A小于数字B，则表达式A < B的结果为真（True），否则为假（False）。
3. 等于（=）等于是用于确定两个数字是否相等的比较方法。
当我们需要确认两个数字是否相等时，可以使用等于符号（=）进行比较。
例如，如果数字A等于数字B，则表达式A = B的结果为真（True），否则为假（False）。
4. 不等于（≠）不等于是另一种常用的比较方法，用于确定两个数字是否不相等。
当我们需要确认两个数字是否不相等时，可以使用不等于符号（≠）进行比较。
例如，如果数字A不等于数字B，则表达式A ≠ B的结果为真（True），否则为假（False）。
5. 大于等于（≥）和小于等于（≤）除了大于、小于、等于和不等于之外，还有大于等于和小于等于这两种比较方法。
排序算法实验报告
数据结构实验报告八种排序算法实验报告一、实验内容编写关于八种排序算法的C语言程序，要求包含直接插入排序、希尔排序、简单项选择择排序、堆排序、冒泡排序、快速排序、归并排序和基数排序。
二、实验步骤各种内部排序算法的比较：1.八种排序算法的复杂度分析〔时间与空间〕。
2.八种排序算法的C语言编程实现。
3.八种排序算法的比较，包括比较次数、移动次数。
三、稳定性，时间复杂度和空间复杂度分析比较时间复杂度函数的情况：时间复杂度函数O(n)的增长情况所以对n较大的排序记录。
一般的选择都是时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法。
时间复杂度来说：(1)平方阶(O(n2))排序各类简单排序:直接插入、直接选择和冒泡排序；(2)线性对数阶(O(nlog2n))排序快速排序、堆排序和归并排序；(3)O(n1+§))排序,§是介于0和1之间的常数。
希尔排序(4)线性阶(O(n))排序基数排序，此外还有桶、箱排序。
说明：当原表有序或基本有序时，直接插入排序和冒泡排序将大大减少比较次数和移动记录的次数，时间复杂度可降至O〔n〕；而快速排序则相反，当原表基本有序时，将蜕化为冒泡排序，时间复杂度提高为O〔n2〕；原表是否有序，对简单项选择择排序、堆排序、归并排序和基数排序的时间复杂度影响不大。
稳定性：排序算法的稳定性:假设待排序的序列中，存在多个具有相同关键字的记录，经过排序，这些记录的相对次序保持不变，则称该算法是稳定的；假设经排序后，记录的相对次序发生了改变，则称该算法是不稳定的。
稳定性的好处：排序算法如果是稳定的，那么从一个键上排序，然后再从另一个键上排序，第一个键排序的结果可以为第二个键排序所用。
基数排序就是这样，先按低位排序，逐次按高位排序，低位相同的元素其顺序再高位也相同时是不会改变的。
另外，如果排序算法稳定，可以防止多余的比较；稳定的排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序四、设计细节排序有内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。
内部排序算法比较毕业设计(论文)word格式
内部排序算法的比较一目的利用《数据结构》课程的相关知识完成各种内部排序算法的比较，计算出每种内部排序算法的关键字比较次数，移动次数几其时间复杂度。
利用C/C++语言进行程序设计，并规范地完成课程设计报告。
通过课程设计，巩固和加深对线性表、栈、队列、字符串、树、图、查找、排序等理论知识的理解；掌握现实复杂问题的分析建模和解决方法（包括问题描述、系统分析、设计建模、代码实现、结果分析等）；提高利用计算机分析解决综合性实际问题的基本能力。
二需求分析1、基本要求(1) 对以下10种内部排序算法进行比较：起泡排序、直接插入排序、简单选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序、折半插入排序、二路插入排序、归并排序、基数排序。
(2) 待排序表的表长不小于100；其中的数据要用伪随机数产生器产生；至少要用5组不同的输入数据做比较；比较的指标为关键字参加的比较次数和关键字的移动次数（关键字交换为3次移动）。
(3) 针对不同的输入表长做试验，观测检查两个指标相对表长的变换情况。
(4) 随机产生的数据保存到文件input.txt中，将各个算法的关键字比较次数和关键字移动次数的比较分析结果，显示输出到屏幕，并保存到Out.txt文件中。
2、数据测试测试数据由系统随机数生成器生成，并且保存到文件件input.txt中。
三概要设计1、获取随机数void InitList(SqList &H,SqList L)，动态法分配数组，以存储关键字。
void GetKey(SqList &L,int n)，产生随机数，即产生关键字。
2、始终内部排序法函数：InsertSort(H1,w)，直接插入排序函数。
BInsertsort(H6,w)，折半插入排序函数。
P2_InsertSort(H7,w)，2_路插入排序函数。
Shellsort(H2,dlta,7,w)，希尔排序函数。
BubbleSort(H3,w)冒泡排序函数。
各种常用排序算法的分析与比较
个简单 的 问题 ， 但 是从计 算机科 学发展 以来 ， 已经有 了大 量的
研 究 。例 如 ， 冒泡排序 在 １ ９ ５ ６年就 已经被 研究 ， 虽然 大部 分人 认 为 这是 一个 已经 被解 决 的问题 ， 有用 的新 算法 仍在 不断 的被 发明 。 笔者就排序的两种方法进行研究 ， 分别是顺序表（ ｃ ｏ ｎ ｔ ｉ ｇ ｕ ｏ ｕ ｓ
可 以根据 排 序 特 点划 分得 到 更加 具体 的类型 。介 绍 了各 种 排序 算 法 ， 对 每 种 算法 进行 分析 并 将其 用程 序 实现 ， 通 过 分析 对 比得 到 各种 算 法 的最佳 使 用 环境 ， 从 而使 各 算 法能 够被 高效 地 利用 。 关 键词 ： 排序 算 法； 算 法分 析 ； 程 序 实现
各种 常用排序 算法 的分析 与 比较
严 玮
（ 甘肃 交通职业技术 学院， 甘肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ７ ０ ）
摘
要： 阐述 了排序 算 法 的概念 和排序 算法 的具 体 划分 依据 ， 并 将排 序 算 法分 为插 入排 序 （ ｉ ｎ ｓ ｅ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｒ ｔ ） 、 选 择 排
是有 序 的第 一部 分里 的位 置 。
２ ． １ ． ３ 插 入 分 类
用链 表进 行排 序 的另一 种方 法 。
１ 排序 算 法概述
（ １ ） 排序定 义 。所谓 计算 机 中的排 序 ， 就是使 一 串记 录 ， 按
照其 中的某个 或某 些关 键字 的 大小 ， 递增 或递减 的排 列起 来 的
序（ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎｓ ｏ ｒ ｔ ） 、 交换 排 序（ ｅ ｘ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ ｓ ｏ ｒ ｔ ） 、 归并 排序 （ ｍｅ ｒ ｇ ｅ ｓ ｏ ｔ） ｒ 以及 分 配排序 （ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｒ ｔ ） ＆ 大范 围 ， 每种 类别 又
数据结构与算法-排序
假定待排序文件由 n 条记录组成，记录依次存储在 r[1]～r[n]中。使用简单冒泡排
序算法对待排序文件中的记录进行排序，具体处理流程如下。
（1）遍历待排序文件 r[1]～r[n]，每访问一条记录 r[j]时，比较所访问记录排序关
键字与所访问记录后一记录排序关键字的大小，核对所访问记录 r[j]与所访问记录后一
则，此排序算法是不稳定的。例如， 给定待排序文件 A={1,2,3,1,4}和B={1,3,1,2,4}，假定某
一排序算法对文件 A 和B 的排序结果分别为{1,1,2,3,4}和{1,1,2,3,4}，由于文件 B 中存在多
项同为 1 的记录，且排序后同为 1 的记录相对位置发生了改变，因此，此算法是不稳定
排序
目
CONTENTS
录
01
排序的概述
02
插入排序算法
03
交换排序算法
04
选择排序算法
05
归并排序算法
06
分配排序算法
07
各种排序技术比较
08
本章小结
01
PART
排序的概述
排序是以某一数据项（称为排序关键字）为依据，将一组无序记录调整成一组有序
记录，形成有序表的过程。排序问题可以定义为以下形式。
件排序时，记录分组以及每趟排序结果如右
图所示。
插入排序算法
2.3希尔排序算法
第一趟排序时，增量 h=4，因此，以
h=4 为记录间隔，将待排序文件中的记录分
为 4 组：{r[1],r[5],r[9]}、{r[2],r[6]}、{r[3],r[7]}
和{r[4],r[8]}，并分别对 4 组记录进行直接插入
各种排序算法比较课程设计
各种排序算法比较课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解并掌握冒泡排序、选择排序、插入排序等基本排序算法的原理与实现步骤。
2. 学生能够比较不同排序算法的时间复杂度和空间复杂度，并分析其优缺点。
3. 学生了解排序算法在实际应用中的重要性，能够举例说明。
技能目标：1. 学生能够运用编程语言（如Python、C++等）实现不同排序算法，并解决实际问题。
2. 学生具备分析排序算法性能的能力，能够根据实际问题选择合适的排序算法。
情感态度价值观目标：1. 学生对排序算法产生兴趣，认识到算法在计算机科学中的重要作用。
2. 学生通过合作学习，培养团队协作精神和沟通能力。
3. 学生在解决实际问题的过程中，培养勇于挑战、持续优化的精神。
课程性质：本课程为计算机科学领域的一门核心课程，旨在帮助学生掌握基本排序算法，提高编程能力和问题解决能力。
学生特点：六年级学生，已具备一定的编程基础，对算法有一定了解，但尚需深入学习和实践。
教学要求：结合学生特点和课程性质，将课程目标分解为具体的学习成果，注重实践操作和团队合作，以提高学生的编程能力和算法思维。
二、教学内容1. 冒泡排序：原理讲解，实现步骤，代码实践，性能分析。
- 课本章节：第三章第二节“冒泡排序”2. 选择排序：原理讲解，实现步骤，代码实践，性能分析。
- 课本章节：第三章第三节“选择排序”3. 插入排序：原理讲解，实现步骤，代码实践，性能分析。
- 课本章节：第三章第四节“插入排序”4. 排序算法比较：时间复杂度、空间复杂度分析，优缺点对比。
- 课本章节：第三章第五节“排序算法的比较与应用”教学进度安排：第一课时：冒泡排序原理讲解与代码实践。
第二课时：选择排序原理讲解与代码实践。
第三课时：插入排序原理讲解与代码实践。
第四课时：排序算法性能分析，优缺点对比，实际应用案例讨论。
教学内容确保科学性和系统性，结合课本章节，让学生在实践中掌握排序算法，并通过比较分析，深入理解排序算法的内涵。
各种排序方法的综合比较
各种排序方法的综合比较一、引言排序是计算机科学中非常重要的基本操作之一，它将一组无序的数据按照特定的规则进行排列，使其按照一定的顺序呈现。
在实际应用中，排序算法的选择直接影响到程序的效率和性能。
本文将综合比较几种常见的排序方法，包括插入排序、选择排序、冒泡排序、快速排序和归并排序。
二、插入排序插入排序是一种简单直观的排序方法，它的基本思想是将待排序的数据依次插入到已排序的序列中。
具体实现时，从第二个元素开始，逐个将元素与前面的已排序序列进行比较，并插入到合适的位置。
插入排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。
三、选择排序选择排序是一种简单直观的排序方法，它的基本思想是每次从待排序的数据中选择最小（或最大）的元素，放到已排序序列的末尾。
具体实现时，通过不断选择最小元素并交换位置，最终得到一个有序序列。
选择排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。
四、冒泡排序冒泡排序是一种简单直观的排序方法，它的基本思想是依次比较相邻的两个元素，如果它们的顺序错误则交换位置，直到整个序列有序为止。
具体实现时，通过多次遍历和比较，每次将最大（或最小）的元素交换到序列的末尾。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。
五、快速排序快速排序是一种高效的排序方法，它的基本思想是通过一趟排序将待排序序列分割成独立的两部分，其中一部分的元素都比另一部分小。
具体实现时，选择一个基准元素，通过不断交换比基准元素小的元素和比基准元素大的元素，将序列划分为两个子序列，然后对子序列进行递归排序。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(logn)。
六、归并排序归并排序是一种稳定的排序方法，它的基本思想是将待排序序列递归地划分为两个子序列，然后对子序列进行排序，并将两个有序的子序列合并为一个有序序列。
具体实现时，通过不断划分和合并，最终得到一个有序序列。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)。
比较与排序数的大小
比较与排序数的大小在数学中，比较与排序数的大小是一个常见且基础的概念。
通过比较与排序，我们可以确定数字的相对大小，帮助我们进行数值分析、问题求解以及优化决策。
本文将探讨比较与排序数的大小的方法和应用。
一、比较数的大小比较数的大小是指确定两个或多个数中哪一个数更大或更小的过程。
在数学中，通常使用比较运算符来表示数的大小关系。
常见的比较运算符有“>”表示大于、“<”表示小于、“≥”表示大于或等于、“≤”表示小于或等于、“=”表示相等。
例如，我们可以比较两个数x和y的大小关系：- 若x > y，表示x大于y；- 若x < y，表示x小于y；- 若x ≥ y，表示x大于或等于y；- 若x ≤ y，表示x小于或等于y；- 若x = y，表示x等于y。
通过比较数的大小，我们可以进行数值的排序和分类，进而为问题求解提供基础。
二、排序数的大小排序数的大小是指将一组数字按照一定的顺序排列的过程。
常见的排序方法有升序和降序两种。
1. 升序排列：按照从小到大的顺序排列数值。
例如，给定一组数{x1, x2, x3, ..., xn}，其中x1 ≤ x2 ≤ x3 ≤ ... ≤ xn，则这组数按升序排列。
2. 降序排列：按照从大到小的顺序排列数值。
例如，给定一组数{x1, x2, x3, ..., xn}，其中x1 ≥ x2 ≥ x3 ≥ ... ≥ xn，则这组数按降序排列。
在排序数的大小过程中，常用的方法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等。
这些排序方法根据不同的算法思想和复杂度特点，能够高效地对大量数字进行排序。
三、比较与排序数的大小的应用比较与排序数的大小广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：1. 数据分析：在数据分析领域中，数的大小比较与排序对于理解和解释数据具有重要作用。
通过对数据进行比较和排序，我们可以找到最大值、最小值、中位数等描述性统计量，从而揭示数据的分布规律和趋势。
软件设计算法知识点
软件设计算法知识点软件设计算法是指在软件开发过程中，为了解决特定问题而设计的一系列计算步骤和规则。
它们用于优化程序的效率、资源利用和解决各种计算问题。
本文将介绍几个常见的软件设计算法知识点。
一、排序算法排序算法是一种将一组数据按照特定规则进行排列的算法。
在软件设计中，排序算法经常用于对数据进行排序和查找。
下面介绍两种常见的排序算法。
1.1 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，它通过重复地交换相邻元素来排序。
具体步骤如下：（1）比较相邻的两个元素，如果第一个元素大于第二个元素，则交换它们的位置；（2）重复步骤1，直到所有元素都已排序。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n为待排序的元素个数。
1.2 快速排序快速排序是一种高效的排序算法，它基于分治的思想。
具体步骤如下：（1）选择一个基准元素；（2）将数组分成两部分，使得左边的元素都小于基准元素，右边的元素都大于基准元素；（3）递归地对左右两部分进行快速排序。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为待排序的元素个数。
二、查找算法查找算法是一种在数据集合中查找特定元素的算法。
在软件设计中，查找算法经常用于在大量数据中快速检索目标元素。
下面介绍两种常见的查找算法。
2.1 二分查找二分查找是一种对有序数组进行查找的算法，它通过将目标值与数组中间元素进行比较，从而缩小查找范围。
具体步骤如下：（1）确定数组的中间元素；（2）如果中间元素等于目标值，则查找成功；（3）如果中间元素大于目标值，则在数组的左半部分继续查找；（4）如果中间元素小于目标值，则在数组的右半部分继续查找；（5）重复步骤2至步骤4，直到找到目标元素或查找范围为空。
二分查找的时间复杂度为O(logn)，其中n为数组的元素个数。
2.2 哈希查找哈希查找是一种通过哈希函数将目标值映射到数组索引的查找算法，它具有快速定位目标值的优点。
具体步骤如下：（1）构建哈希表，将目标值通过哈希函数映射到数组索引；（2）如果哈希表中对应索引位置为空，则查找失败；（3）如果哈希表中对应索引位置不为空，则进行线性查找，直到找到目标元素或查找范围为空。
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实验五排序算法设计和比较
一、【实验内容与要求】
问题描述：利用直接插入排序、冒泡排序、快速排序对数列进行排序。
基本要求：
（1）能随机生成30个值为0到100的数。
（2）用于排序的输入数列可以是要求（1）中随机生成的，也可以是键盘输入。
（3）输出结果为利用三种方法排序后的结果，并能显示三种算法时间、空间性能参数值。
【测试数据】
由随机自行生成若干个数，进行排序。
二、程序设计的基本思想，原理和算法描述：
（包括程序的结构，数据结构，输入/输出设计，符号名说明等）
1）符号说明：
m1，m2，m3 代表三种排序法的循环次数
a[],b[],c[] 分别用来存储三次排序的数据
temp 中间变量
n 参与排序的数字个数
maopao（a，n）冒泡程序排序
zhicha（b，n）直接插入排序
quick(a,h,l) 快速排序法
h 分块排序的上限
l 分块排序的下限
2）程序说明（结构，输入输出）
这个程序整个流程比较自然，一脉相传，即先输入要排序的个数，然后选择要输入的方式，将产生的数传到数组中，然后依次地用冒泡子程序，直接插入的程序，快速排序的方法，依次排序，并将排好的数输出，以及算法的时间复杂率。
3）程序流程图
K=2
K=1
调用随机数函数，由随机产生n 个数
选择输入方式k ？
调用键盘输入函数，由键盘输入要比较的数（n 个数）
START
初始化函数，根据提示语句，输
入要参加数字个数n
同时将得到的数同步传到数组b[],c[];为下面各种排序做准备 调用冒泡排序的子程序，传输参数，排序从大到小，并计算循环的次数，将结果输出
调用直接插入子程序重复上面操作，输出结果。
调用快速排序子程序，重复操作，输出结果。
END
三、源程序及注释：
#include"stdio.h"
#include"time.h"
int m1=0;全局变量定义冒泡法循环的次数
int m2=0; 全局变量定义直接插入法循环的次数
int m3=0; 全局变量定义快速法循环的次数
int suiji(int a[],int n) ；随机生成目的数函数
{ int i,j,temp;
srand((unsigned)time(NULL)); srand播下一个种子
for(i=0;i<n;i++)
{
a[i]=rand()%100; rand得到的数为0到100，依次传到a[]中printf(" %d",a[i]);
} }
jianpan(int a[],int n) 键盘输入目的数函数
{ int i,j,k,l;
for(i=0;i<n;i++) 依次输入目的数
{
printf("input %dnumber:",i+1);
scanf("%d",&a[i]);
}
}
maopao(int a[],int n) 冒泡法排序程序
{ int i,j,temp;
for(i=0;i<n-1;i++)
for(j=1;j<(n-i);j++) ；具体的排序过程
{if(a[j]>a[j-1])
{ temp=a[j];
a[j]=a[j-1];
a[j-1]=temp;
}
m1++; 计算循环次数
}
printf(" Bubba the sorted nember:\n");
for(i=0;i<n;i++)
{ printf(" %d",a[i]); 将排好的数依次显示
if((i+1)%5==0) printf("\n"); 每输出5个数换行
}
printf("time effective:%d",m1); 输出冒泡法的时间效率m1 }
zhicha(int b[],int n) 直接插入排序子程序
{
int i,j,temp;
printf("\nDirect :\n");
for(i=1;i<n;i++)
{ temp=b[i];
for(j=i;j>0&&temp>b[j-1];--j) 具体排序过程
{b[j]=b[j-1];m2++;}
b[j]=temp;
}
for(i=0;i<n;i++)
{ printf(" %d",b[i]); 将排好的数显示出来
if((i+1)%5==0) printf("\n");
}
printf("time effective:%d\n",m2);输出时间效率
}
quick(int c[],int l,int h) 快速排序法
{ int temp;
int i,j,k;
i=l;j=h;
if(l<h)
{ temp=c[l];
while(i<j)
{ while(i<j&&c[j]<temp)；具体排序过程
{ j--; m3++;}
if(i<j)
c[i++]=c[j];
while(i<j&&c[i]>temp)
{ i++; m3++;}
if(i<j)
c[j--]=c[i];
}
c[i]=temp;
quick(c,l,i-1);递归调用排序
quick(c,i+1,h);递归调用排序
}
}
main()
{ int i,j,k,n;
int a[100],b[100],c[100]; 定义三个数组来存放三种方法的数字clrscr(); 清屏函数
printf("input number:");
scanf("%d",&n); 输入要参与排序的数目
printf("choose input way(1.suiji2.jianpan): ");
scanf("%d",&k); 选择输入的方式
if(k==1) k=1 则调用随机函数调用
{suiji(a,n);}
if(k==2) k=2 则调用键盘输入函数
{ jianpan(a,n); }
for(i=0;i<n;i++)
{ b[i]=a[i];
c[i]=a[i];
}
maopao(a,n); 调用冒泡法程序
zhicha(b,n); 调用直接插入排序
printf("Quick sort:\n");
quick(c,0,n-1); 调用快速排序法
for(i=0;i<n;i++)
{ printf(" %d",c[i]);
if((i+1)%5==0) printf("\n");
}
printf("time effective:%d",m3);
getchar();
getchar();
}
四、运行输出结果：
五、调试和运行程序过程中产生的问题及采取的措施：
在写程序的过程思路比较清晰，遇到的困难主要是编程软件的不兼容，或是某些c语言规则在一些软件上为非法的，早先我用的一直用地是devC++，但是在用随机生成数子函数，一直提示有错误，改正不了，最后只好用最原始的turbo C问题解决了，发现最好用的还是tc啊，以后只用突出（我电脑一直装不了vc++，不知道怎么回事），在具体编程中需要考虑的是函数形参和实参的格式，一定要一致。
六、对算法的程序的讨论、分析，改进设想，其它经验教训：
这次程序中主要用三种排序方法：a。
冒泡排序b直接插入排序c。
快速排序。
其中
冒泡排序的时间复杂度：O(n2) 空间复杂度：O(1)
直接插入排序时间复杂度：O(n2) 空间复杂度：O(1)
序法最差时间分析平均时间复杂度稳定度空间复杂度
冒泡排序O(n2) O(n2) 稳定O(1)
快速排序O(n2) O(n*log2n) 不稳定O(log2n)~O(n)
选择排序O(n2) O(n2) 稳定O(1)
二叉树排序O(n2) O(n*log2n) 不一顶O(n)
插入排序O(n2) O(n2) 稳定O(1)。