数据结构各种排序算法的时
数据结构-数据结构内排序
数据结构-数据结构内排序数据结构数据结构内排序在计算机科学中，数据结构内排序是一项至关重要的任务。
简单来说，排序就是将一组数据按照特定的顺序进行排列，比如从小到大或者从大到小。
为什么要进行排序呢？想象一下，如果我们有一堆杂乱无章的数据，要从中找到我们需要的信息，那可真是大海捞针。
但如果这些数据是有序的，我们就能更快更准确地找到目标。
常见的数据结构内排序方法有很多，比如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等等。
下面咱们就来一个个看看。
先来说说冒泡排序。
这就像是水里的泡泡，小的泡泡会往上浮，大的泡泡会往下沉。
在数据中，每次比较相邻的两个元素，如果顺序不对就进行交换，一轮下来，最大的元素就“浮”到了末尾。
然后再对剩下的元素重复这个过程，直到所有元素都有序。
虽然它的原理简单，但是效率可不太高，特别是对于大规模的数据。
插入排序呢，就像是我们在整理扑克牌。
每次拿到一张新牌，就把它插入到已经排好序的牌中合适的位置。
从第二个元素开始，将它与前面已经排好序的元素逐个比较，找到合适的位置插入。
这个方法在数据量较小或者基本有序的情况下表现还不错。
选择排序则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。
它的优点是实现简单，但同样效率不是很高。
接下来是快速排序，这可是个厉害的角色。
它选择一个基准元素，将数据分为比基准小和比基准大的两部分，然后对这两部分分别进行排序。
快速排序的平均性能非常好，是实际应用中经常使用的排序算法之一。
最后说说归并排序。
它的思路是把数据分成两半，分别排序，然后再把排好序的两部分合并起来。
归并排序是一种稳定的排序算法，也就是说相同元素的相对顺序在排序前后不会改变。
那怎么判断一个排序算法的好坏呢？主要看三个方面：时间复杂度、空间复杂度和稳定性。
时间复杂度说的是算法执行所需要的时间与数据规模之间的关系。
比如冒泡排序的时间复杂度是 O(n²)，而快速排序的平均时间复杂度是O(nlogn)。
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引言：数据结构是计算机科学中的重要概念之一，它涉及到数据的组织、存储和操作方式。
排序是数据结构中的基本操作之一，它可以将一组无序的数据按照特定的规则进行排列，从而方便后续的查找和处理。
本实验旨在通过对不同排序算法的实验比较，探讨它们的性能差异和适用场景。
一、实验目的本实验的主要目的是通过实际操作，深入理解不同排序算法的原理和实现方式，并通过对比它们的性能差异，选取合适的排序算法用于不同场景中。
二、实验环境和工具实验环境：Windows 10 操作系统开发工具：Visual Studio 2019编程语言：C++三、实验过程1. 实验准备在开始实验之前，我们需要先准备一组待排序的数据。
为了保证实验的公正性，我们选择了一组包含10000个随机整数的数据集。
这些数据将被用于对比各种排序算法的性能。
2. 实验步骤我们选择了常见的五种排序算法进行实验比较，分别是冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。
- 冒泡排序：该算法通过不断比较相邻元素的大小，将较大的元素逐渐“冒泡”到数组的末尾。
实现时，我们使用了双重循环来遍历整个数组，并通过交换元素的方式进行排序。
- 选择排序：该算法通过不断选择数组中的最小元素，并将其放置在已排序部分的末尾。
实现时，我们使用了双重循环来遍历整个数组，并通过交换元素的方式进行排序。
- 插入排序：该算法将数组分为已排序和未排序两部分，然后逐个将未排序部分的元素插入到已排序部分的合适位置。
实现时，我们使用了循环和条件判断来找到插入位置，并通过移动元素的方式进行排序。
- 快速排序：该算法通过选取一个基准元素，将数组分为两个子数组，并对子数组进行递归排序。
实现时，我们使用了递归和分治的思想，将数组不断划分为更小的子数组进行排序。
- 归并排序：该算法通过将数组递归地划分为更小的子数组，并将子数组进行合并排序。
实现时，我们使用了递归和分治的思想，将数组不断划分为更小的子数组进行排序，然后再将子数组合并起来。
数据结构实验报告——排序
1．实验要求【实验目的】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。
【实验内容】使用简单数组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、希尔排序3、冒泡排序4、快速排序5、简单选择排序6、堆排序（选作）7、归并排序（选作）8、基数排序（选作）9、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2.1 存储结构存储结构：数组2.2 关键算法分析//插入排序void InsertSort(int r[], int n) {int count1=0,count2=0;插入到合适位置for (int i=2; i<n; i++){r[0]=r[i]; //设置哨兵for (int j=i-1; r[0]<r[j]; j--) //寻找插入位置r[j+1]=r[j]; //记录后移r[j+1]=r[0];count1++;count2++;}for(int k=1;k<n;k++)cout<<r[k]<<" ";cout<<endl;cout<<"比较次数为"<<count1<<" 移动次数为"<<count2<<endl; }//希尔排序void ShellSort(int r[], int n){int i;int d;int j;int count1=0,count2=0;for (d=n/2; d>=1; d=d/2) //以增量为d进行直接插入排序{for (i=d+1; i<n; i++){r[0]=r[i]; //暂存被插入记录for (j=i-d; j>0 && r[0]<r[j]; j=j-d)r[j+d]=r[j]; //记录后移d个位置r[j+d]=r[0];count1++;count2=count2+d;}count1++;}for(i=1;i<n;i++)cout<<r[i]<<" ";cout<<endl;cout<<"比较次数为"<<count1<<" 移动次数为"<<count2<<endl; }//起泡排序void BubbleSort(int r[], int n) {插入到合适位置int temp;int exchange;int bound;int count1=0,count2=0;exchange=n-1; //第一趟起泡排序的范围是r[1]到r[n]while (exchange) //仅当上一趟排序有记录交换才进行本趟排序{bound=exchange;exchange=0;for(int j=0;j<bound;j++) //一趟起泡排序{count1++; //接下来有一次比较if(r[j]>r[j+1]){temp=r[j]; //交换r[j]和r[j+1]r[j]=r[j+1];r[j+1]=temp;exchange=j; //记录每一次发生记录交换的位置count2=count2+3; //移动了3次}}}for(int i=1;i<n;i++)cout<<r[i]<<" ";cout<<endl;cout<<"比较次数为"<<count1<<" 移动次数为"<<count2<<endl;}//快速排序一次划分int Partition(int r[], int first, int end,int &count1,int &count2){int i=first; //初始化int j=end;while (i<j){while (i<j && r[i]<= r[j]){j--; //右侧扫描count1++;}count1++;if (i<j){temp=r[i]; //将较小记录交换到前面r[i]=r[j];r[j]=temp;i++;count2=count2+3;}while (i<j && r[i]<= r[j]){i++; //左侧扫描count1++;}count1++;if (i<j){temp=r[j];r[j]=r[i];r[i]=temp; //将较大记录交换到后面j--;count2=count2+3;}}return i; //i为轴值记录的最终位置}//快速排序void QuickSort(int r[], int first, int end,int &count1,int &count2){if (first<end){ //递归结束int pivot=Partition(r, first, end,count1,count2); //一次划分QuickSort(r, first, pivot-1,count1,count2);//递归地对左侧子序列进行快速排序QuickSort(r, pivot+1, end,count1,count2); //递归地对右侧子序列进行快速排序}}//简单选择排序Array void SelectSort(int r[ ], int n){int i;int j;int index;int temp;int count1=0,count2=0;for (i=0; i<n-1; i++) //对n个记录进行n-1趟简单选择排序{index=i;for(j=i+1;j<n;j++) //在无序区中选取最小记录{count1++; //比较次数加一if(r[j]<r[index]) //如果该元素比现在第i个位置的元素小index=j;}count1++; //在判断不满足循环条件j<n时，比较了一次if(index!=i){temp=r[i]; //将无序区的最小记录与第i个位置上的记录交换r[i]=r[index];r[index]=temp;count2=count2+3; //移动次数加3 }}for(i=1;i<n;i++)cout<<r[i]<<" ";cout<<endl;cout<<"比较次数为"<<count1<<" 移动次数为"<<count2<<endl;}//筛选法调整堆void Sift(int r[],int k,int m,int &count1,int &count2) //s，t分别为比较和移动次数{int i;int j;int temp;i=k;j=2*i+1; //置i为要筛的结点，j为i的左孩子while(j<=m) //筛选还没有进行到叶子{if(j<m && r[j]<r[j+1]) j++; //比较i的左右孩子，j为较大者count1=count1+2; //该语句之前和之后分别有一次比较if(r[i]>r[j])break; //根结点已经大于左右孩子中的较大者else{temp=r[i];r[i]=r[j];r[j]=temp; //将根结点与结点j交换i=j;j=2*i+1; //下一个被筛结点位于原来结点j的位置count2=count2+3; //移动次数加3 }}}//堆排序void HeapSort(int r[],int n){int count1=0,count2=0; //计数器，计比较和移动次数int i;int temp;for(i=n/2;i>=0;i--) //初始建堆，从最后一个非终端结点至根结点Sift(r,i,n,count1,count2) ;for(i=n-1; i>0; i--) //重复执行移走堆顶及重建堆的操作{temp=r[i]; //将堆顶元素与最后一个元素交换r[i]=r[0];r[0]=temp; //完成一趟排序，输出记录的次序状态Sift(r,0,i-1,count1,count2); //重建堆}for(i=1;i<n;i++)cout<<r[i]<<" ";cout<<endl;cout<<"比较次数为"<<count1<<" 移动次数为"<<count2<<endl;}//一次归并void Merge(int r[], int r1[], int s, int m, int t){int i=s;int j=m+1;int k=s;while (i<=m && j<=t){if (r[i]<=r[j])r1[k++]=r[i++]; //取r[i]和r[j]中较小者放入r1[k]elser1[k++]=r[j++];}if (i<=m)while (i<=m) //若第一个子序列没处理完，则进行收尾处理r1[k++]=r[i++];elsewhile (j<=t) //若第二个子序列没处理完，则进行收尾处理r1[k++]=r[j++];}//一趟归并void MergePass(int r[ ], int r1[ ], int n, int h){int i=0;int k;while (i<=n-2*h) //待归并记录至少有两个长度为h的子序列{Merge(r, r1, i, i+h-1, i+2*h-1);i+=2*h;}if (i<n-h)Merge(r, r1, i, i+h-1, n); //待归并序列中有一个长度小于h else for (k=i; k<=n; k++) //待归并序列中只剩一个子序列r1[k]=r[k];}//归并排序void MergeSort(int r[ ], int r1[ ], int n ){int h=1;int i;while (h<n){MergePass(r, r1, n-1, h); //归并h=2*h;MergePass(r1, r, n-1, h);h=2*h;}for(i=1;i<n;i++)cout<<r[i]<<" ";cout<<endl;}void Newarray(int a[],int b[],int c[]) {cout<<"新随机数组：";c[0]=0;a[0]=0;b[0]=0;for(int s=1;s<11;s++){a[s]=s;b[s]=20-s;c[s]=rand()%50+1;cout<<c[s]<<" ";}cout<<endl;}2.3 其他3. 程序运行结果void main(){srand(time(NULL));const int num=11; //赋值int a[num];int b[num];int c[num];int c1[num];c[0]=0;a[0]=0;b[0]=0;Newarray(a,b,c);cout<<"顺序数组：";for(int j=1;j<num;j++)cout<<a[j]<<" ";cout<<endl;cout<<"逆序数组：";for(j=1;j<num;j++)cout<<b[j]<<" ";cout<<endl;cout<<endl;cout<<"插入排序结果为："<<"\n";InsertSort(a,num);InsertSort(b,num);InsertSort(c,num);cout<<endl;Newarray(a,b,c);cout<<"希尔排序结果为："<<"\n";ShellSort(a, num);ShellSort(b, num);ShellSort(c, num);cout<<endl;Newarray(a,b,c);cout<<"起泡排序结果为："<<"\n";BubbleSort(a, num);BubbleSort(b, num);BubbleSort(c, num);cout<<endl;int count1=0,count2=0;Newarray(a,b,c);cout<<"快速排序结果为："<<"\n";QuickSort(a,0,num-1,count1,count2);for(int i=1;i<num;i++)cout<<a[i]<<" ";cout<<endl;cout<<"比较次数为"<<count1<<" 移动次数为"<<count2<<endl; count1=0,count2=0;QuickSort(b,0,num-1,count1,count2);for(i=1;i<num;i++)cout<<b[i]<<" ";cout<<endl;cout<<"比较次数为"<<count1<<" 移动次数为"<<count2<<endl; count1=0,count2=0;QuickSort(c,0,num-1,count1,count2);for(i=1;i<num;i++)cout<<c[i]<<" ";cout<<endl;cout<<"比较次数为"<<count1<<" 移动次数为"<<count2<<endl;cout<<endl;cout<<endl;Newarray(a,b,c);cout << "简单选择排序结果为：" << "\n";SelectSort(a,num);SelectSort(b,num);SelectSort(c,num);cout<<endl;Newarray(a,b,c);cout << "堆排序结果为：" << "\n";HeapSort(a, num);HeapSort(b, num);HeapSort(c, num);cout<<endl;Newarray(a,b,c);cout << "归并排序结果为：" << "\n";MergeSort(a, c1,num );MergeSort(b, c1,num );MergeSort(c, c1,num );}。
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。
蜂考数据结构答案
蜂考数据结构答案1.什么是数据结构?数据结构是计算机存储、组织数据的方式。
数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
结构包括逻辑结构和物理结构。
数据的逻辑结构包括4种(1)集合：数据元素之间除了有相同的数据类型再没有其他的关系(2)线性结构：数据元素之间是一对一的关系——线性表、栈、队列(3)树形结构：数据元素之间是一对多的关系(4)图状结构：数据元素之间是多对多的关系。
物理结构包括顺序存储结构和链式存储结构。
2.解释一下顺序存储与链式存储顺序存储结构是用一段连续的存储空间来存储数据元素，可以进行随机访问，访问效率较高。
链式存储结构是用任意的存储空间来存储数据元素，不可以进行随机访问，访问效率较低。
3.头指针和头结点的区别?头指针：是指向第一个节点存储位置的指针，具有标识作用，头指针是链表的必要元素，无论链表是否为空，头指针都存在。
头结点：是放在第一个元素节点之前，便于在第一个元素节点之前进行插入和删除的操作，头结点不是链表的必须元素，可有可无，头结点的数据域也可以不存储任何信息。
4.线性结构的特点(1)集合中必存在唯一的一个"第一个元素";(2)集合中必存在唯一的一个"最后的元素";(3)除最后元素之外，其它数据元素均有唯一的"后继";(4)除第一元素之外，其它数据元素均有唯一的"前驱"。
5.数组和链表的区别?从逻辑结构来看：数组的存储长度是固定的，它不能适应数据动态增减的情况。
链表能够动态分配存储空间以适应数据动态增减的情况，并且易于进行插入和删除操作。
从访问方式来看：数组在内存中是一片连续的存储空间，可以通过数组下标对数组进行随机访问，访问效率较高。
链表是链式存储结构，存储空间不是必须连续的，可以是任意的，访问必须从前往后依次进行，访问效率较数组来说比较低。
如果从第i个位置插入多个元素，对于数组来说每一次插入都需要往后移动元素，每一次的时间复杂度都是O(n)，而单链表来说只需要在第一次寻找i的位置时时间复杂度为O(n)，其余的插入和删除操作时间复杂度均为O(1)，提高了插入和删除的效率。
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。
数据结构试题及答案(免费)
数据结构试卷（十一）一、选择题(30分)1．设某无向图有n个顶点，则该无向图的邻接表中有（）个表头结点。
(A) 2n (B) n (C) n/2 (D) n(n-1)2．设无向图G中有n个顶点，则该无向图的最小生成树上有（）条边。
(A) n (B) n-1 (C) 2n (D) 2n-13．设一组初始记录关键字序列为(60，80，55，40，42，85)，则以第一个关键字45为基准而得到的一趟快速排序结果是（）。
(A) 40，42，60，55，80，85 (B) 42，45，55，60，85，80(C) 42，40，55，60，80，85 (D) 42，40，60，85，55，804．（）二叉排序树可以得到一个从小到大的有序序列。
(A) 先序遍历(B) 中序遍历(C) 后序遍历(D) 层次遍历5．设按照从上到下、从左到右的顺序从1开始对完全二叉树进行顺序编号，则编号为i结点的左孩子结点的编号为（）。
(A) 2i+1 (B) 2i (C) i/2 (D) 2i-16．程序段s=i=0；do {i=i+1；s=s+i；}while(i<=n)；的时间复杂度为（）。
(A) O(n) (B) O(nlog2n) (C) O(n2) (D) O(n3/2)7．设带有头结点的单向循环链表的头指针变量为head，则其判空条件是（）。
(A) head==0 (B) head->next==0(C) head->next==head (D) head!=08．设某棵二叉树的高度为10，则该二叉树上叶子结点最多有（）。
(A) 20 (B) 256 (C) 512 (D) 10249．设一组初始记录关键字序列为(13，18，24，35，47，50，62，83，90，115，134),则利用二分法查找关键字90需要比较的关键字个数为（）。
(A) 1 (B) 2 (C) 3 (D) 410.设指针变量top指向当前链式栈的栈顶，则删除栈顶元素的操作序列为（）。
数据结构与算法分析c语言描述中文答案
数据结构与算法分析c语言描述中文答案一、引言数据结构与算法是计算机科学中非常重要的基础知识，它们为解决实际问题提供了有效的工具和方法。
本文将以C语言描述中文的方式，介绍数据结构与算法分析的基本概念和原理。
二、数据结构1. 数组数组是在内存中连续存储相同类型的数据元素的集合。
在C语言中，可以通过定义数组类型、声明数组变量以及对数组进行操作来实现。
2. 链表链表是一种动态数据结构，它由一系列的节点组成，每个节点包含了数据和一个指向下一个节点的指针。
链表可以是单链表、双链表或循环链表等多种形式。
3. 栈栈是一种遵循“先进后出”（Last-In-First-Out，LIFO）原则的数据结构。
在C语言中，可以通过数组或链表实现栈，同时实现入栈和出栈操作。
4. 队列队列是一种遵循“先进先出”（First-In-First-Out，FIFO）原则的数据结构。
在C语言中，可以通过数组或链表实现队列，同时实现入队和出队操作。
5. 树树是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。
每个节点可以有多个子节点，其中一个节点被称为根节点。
在C语言中，可以通过定义结构体和指针的方式来实现树的表示和操作。
6. 图图是由顶点和边组成的数据结构，它可以用来表示各种实际问题，如社交网络、路网等。
在C语言中，可以通过邻接矩阵或邻接表的方式来表示图，并实现图的遍历和查找等操作。
三、算法分析1. 时间复杂度时间复杂度是用来衡量算法的执行时间随着问题规模增长的趋势。
常见的时间复杂度有O(1)、O(log n)、O(n)、O(n^2)等，其中O表示“量级”。
2. 空间复杂度空间复杂度是用来衡量算法的执行所需的额外内存空间随着问题规模增长的趋势。
常见的空间复杂度有O(1)、O(n)等。
3. 排序算法排序算法是对一组数据按照特定规则进行排序的算法。
常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等，它们的时间复杂度和空间复杂度各不相同。
数据结构之的拓扑排序算法拓扑排序算法的实现和性能分析
数据结构之的拓扑排序算法拓扑排序算法的实现和性能分析数据结构之拓扑排序算法拓扑排序算法的实现和性能分析拓扑排序是一种常用的图算法，用于对有向无环图（DAG）进行排序。
拓扑排序的主要应用包括任务调度、编译顺序、依赖关系管理等方面。
本文将介绍拓扑排序算法的实现及其性能分析。
一、拓扑排序算法的实现拓扑排序算法一般采用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）来实现。
下面将以DFS实现为例进行介绍。
1. 创建图数据结构在进行拓扑排序之前，首先需要创建图的数据结构。
可以使用邻接表或邻接矩阵来表示图。
以邻接表为例，可以使用一个字典来表示每个节点和其相邻节点的关系。
2. 初始化标记数组为了保证每个节点只被访问一次，需要使用一个标记数组来记录节点的访问状态。
可以使用布尔数组或整数数组来表示，将未访问的节点标记为false或0，已访问的节点标记为true或1。
3. 实现拓扑排序函数拓扑排序函数的主要功能是对图进行遍历，并将节点按照拓扑排序的顺序输出。
拓扑排序函数通常使用递归的方式实现。
4. 输出排序结果拓扑排序算法完成后，可以将排序的结果输出。
按照拓扑排序的定义，输出的结果应该是一个拓扑有序的节点列表。
二、拓扑排序算法的性能分析拓扑排序算法的性能取决于图的规模和结构。
下面将从时间复杂度和空间复杂度两个方面进行性能分析。
1. 时间复杂度分析拓扑排序算法的时间复杂度主要取决于图的节点数和边数。
在最坏情况下，每个节点都需要遍历一次，而每个节点的边数是有限的，所以拓扑排序的时间复杂度为O(V+E)，其中V表示节点数，E表示边数。
2. 空间复杂度分析拓扑排序算法的空间复杂度主要取决于存储图和标记数组的空间。
在使用邻接表表示图时，需要额外的空间来存储每个节点及其相邻节点的关系。
同时，需要使用标记数组来记录节点的访问状态。
所以拓扑排序的空间复杂度为O(V+E+V)，即O(V+E)，其中V表示节点数，E表示边数。
三、总结拓扑排序是一种常用的图算法，可以对有向无环图进行排序。
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。
全国计算机二级考试数据结构与算法
全国计算机二级考试数据结构与算法数据结构与算法是计算机科学中的重要学科，它涉及着计算机程序设计中的高效数据组织和处理方法。
全国计算机二级考试中的数据结构与算法部分，主要考察考生对数据结构的理解和基本算法的应用能力。
本文将介绍数据结构与算法的相关知识，以及备考技巧和实战经验。
一、数据结构与算法概论数据结构与算法是计算机科学的基础，它们是计算机程序设计的核心内容。
数据结构是指数据的逻辑结构和存储结构，它能够高效地组织和管理数据；算法是指解决问题的思路和步骤，它能够高效地处理数据。
在计算机程序设计中，数据结构和算法相互依存、相互影响，它们的选择和设计直接关系到程序的效率和质量。
二、常见数据结构1. 数组数组是最基本的数据结构之一，它能够以连续的内存空间存储多个相同类型的元素。
数组的查询速度较快，但插入和删除操作相对较慢。
2. 链表链表通过节点之间的引用来存储数据，它可以是单向链表、双向链表或循环链表。
链表的插入和删除操作相对较快，但查询操作需要遍历链表。
3. 栈栈是一种特殊的线性数据结构，它的元素按照后进先出（LIFO）的原则进行插入和删除操作，常用于表达式求值、递归调用和括号匹配等场景。
4. 队列队列也是一种线性数据结构，它的元素按照先进先出（FIFO）的原则进行插入和删除操作，常用于广度优先搜索和任务调度等场景。
5. 树树是一种非线性数据结构，它由节点和边组成，节点之间存在层次关系。
常见的树包括二叉树、二叉搜索树、AVL树和红黑树等，它们用于高效地组织和查询数据。
6. 图图是一种复杂的非线性数据结构，它由顶点和边组成，顶点之间存在多对多的关系。
图的表示方式有邻接矩阵和邻接表等，它们用于解决网络连接、路径搜索和最短路径等问题。
三、常用算法1. 排序算法排序算法是算法设计中最常见的问题之一，常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序和堆排序等。
不同的排序算法有不同的时间和空间复杂度，根据实际情况选择适合的排序算法。
排序的数据结构课程设计
排序的数据结构课程设计一、教学目标本课程旨在让学生理解排序算法的原理和应用，掌握常见的排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序等，培养学生分析问题、解决问题的能力，并提高学生的逻辑思维和编程实践能力。
1.理解排序算法的概念和作用；2.掌握冒泡排序、选择排序、插入排序等常见排序算法的原理和实现；3.了解排序算法的应用场景。
4.能够运用排序算法解决实际问题；5.能够编写程序实现常见的排序算法；6.能够分析排序算法的效率和适用条件。
情感态度价值观目标：1.培养学生对计算机科学和编程的兴趣和热情；2.培养学生勇于探索、积极思考的科学精神；3.培养学生团队协作、相互帮助的良好学习习惯。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括排序算法的原理、实现和应用。
具体安排如下：第1课时：排序算法概述1.1 排序的概念和作用1.2 排序算法的分类和评价指标第2课时：冒泡排序2.1 冒泡排序的原理2.2 冒泡排序的实现2.3 冒泡排序的效率分析第3课时：选择排序3.1 选择排序的原理3.2 选择排序的实现3.3 选择排序的效率分析第4课时：插入排序4.1 插入排序的原理4.2 插入排序的实现4.3 插入排序的效率分析第5课时：排序算法的应用5.1 排序算法在实际问题中的应用5.2 排序算法的选择和优化三、教学方法本课程采用讲授法、讨论法和实验法相结合的教学方法。
1.讲授法：通过教师的讲解，让学生掌握排序算法的原理和实现；2.讨论法：通过小组讨论，让学生深入理解排序算法，提高解决问题的能力；3.实验法：通过编写程序，让学生动手实践，培养学生的编程能力和实际应用能力。
四、教学资源1.教材：《数据结构与算法》；2.参考书：《算法导论》、《排序与搜索》；3.多媒体资料：课件、教学视频；4.实验设备：计算机、编程环境。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业和考试三个部分，以全面、客观、公正地评价学生的学习成果。
1.平时表现：通过课堂参与、提问、小组讨论等环节，评估学生的学习态度和理解能力，占总评的30%。
数据结构(C语言版)实验报告 (内部排序算法比较)
《数据结构与算法》实验报告一、需求分析问题描述：在教科书中，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。
试通过随机数据比较各算法的关键字比较次数和关键字移动次数，以取得直观感受。
基本要求：（l）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）待排序表的表长不小于100000；其中的数据要用伪随机数程序产生；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）最后要对结果作简单分析，包括对各组数据得出结果波动大小的解释。
数据测试：二．概要设计1.程序所需的抽象数据类型的定义：typedef int BOOL; //说明BOOL是int的别名typedef struct StudentData { int num; //存放关键字}Data; typedef struct LinkList { int Length; //数组长度Data Record[MAXSIZE]; //用数组存放所有的随机数} LinkList int RandArray[MAXSIZE]; //定义长度为MAXSIZE的随机数组void RandomNum() //随机生成函数void InitLinkList(LinkList* L) //初始化链表BOOL LT(int i, int j,int* CmpNum) //比较i和j 的大小void Display(LinkList* L) //显示输出函数void ShellSort(LinkList* L, int dlta[], int t,int* CmpNum, int* ChgNum) //希尔排序void QuickSort (LinkList* L, int* CmpNum, int* ChgNum) //快速排序void HeapSort (LinkList* L, int* CmpNum, int* ChgNum) //堆排序void BubbleSort(LinkList* L, int* CmpNum, int* ChgNum) //冒泡排序void SelSort(LinkList* L, int* CmpNum, int* ChgNum) //选择排序void Compare(LinkList* L,int* CmpNum, int* ChgNum) //比较所有排序2 .各程序模块之间的层次（调用）关系：二、详细设计typedef int BOOL; //定义标识符关键字BOOL别名为int typedef struct StudentData //记录数据类型{int num; //定义关键字类型}Data; //排序的记录数据类型定义typedef struct LinkList //记录线性表{int Length; //定义表长Data Record[MAXSIZE]; //表长记录最大值}LinkList; //排序的记录线性表类型定义int RandArray[MAXSIZE]; //定义随机数组类型及最大值/******************随机生成函数********************/void RandomNum(){int i; srand((int)time(NULL)); //用伪随机数程序产生伪随机数for(i=0; i小于MAXSIZE; i++) RandArray[i]<=(int)rand(); 返回;}/*****************初始化链表**********************/void InitLinkList(LinkList* L) //初始化链表{int i;memset(L,0,sizeof(LinkList));RandomNum();for(i=0; i小于<MAXSIZE; i++)L->Record[i].num<=RandArray[i]; L->Length<=i;}BOOL LT(int i, int j,int* CmpNum){(*CmpNum)++; 若i<j) 则返回TRUE; 否则返回FALSE;}void Display(LinkList* L){FILE* f; //定义一个文件指针f int i;若打开文件的指令不为空则//通过文件指针f打开文件为条件判断{ //是否应该打开文件输出“can't open file”;exit(0); }for (i=0; i小于L->Length; i++)fprintf(f,"%d\n",L->Record[i].num);通过文件指针f关闭文件;三、调试分析1.调试过程中遇到的问题及经验体会:在本次程序的编写和调试过程中，我曾多次修改代码，并根据调试显示的界面一次次调整代码。
数据结构课程设计-学生-21个题目
选题一：迷宫与栈问题【问题描述】以一个mXn的长方阵表示迷宫，0和1分别表示迷宫中的通路和障碍。
设计一个程序，对任意设定的迷宫，求出一条从入口到出口的通路，或得出没有通路的结论。
【任务要求】1)首先实现一个以链表作存储结构的栈类型，然后编写一个求解迷宫的非递归程序。
求得的通路以三元组（i，j，d）的形式输出。
其中：（i，j）指示迷宫中的一个坐标，d表示走到下一坐标的方向。
如，对于下列数据的迷宫，输出一条通路为：（1，1，1），（1，2，2），（2，2，2），（3，2，3），（3，1，2），…。
2)编写递归形式的算法，求得迷宫中所有可能的通路。
3)以方阵形式输出迷宫及其通路。
【测试数据】迷宫的测试数据如下：左上角（0，1）为入口，右下角（8，9）为出口。
出口出口选题二：算术表达式与二叉树【问题描述】一个表达式和一棵二叉树之间，存在着自然的对应关系。
写一个程序，实现基于二叉树表示的算术表达式的操作。
【任务要求】假设算术表达式Expression内可以含有变量（a～z）、常量（0～9）和二元运算符（+，-，*，/，^(乘幂)）。
实现以下操作：1)ReadExpre(E)—以字符序列的形式输入语法正确的前缀表达式并构造表达式E。
2)WriteExpre(E)—用带括弧的中缀表达式输出表达式E。
3)Assign(V,c)—实现对变量V的赋值（V=c），变量的初值为0。
4)Value(E)—对算术表达式E求值。
5)CompoundExpr（P，E1，E2）--构造一个新的复合表达式（E1）P（E2）【测试数据】1)分别输入0；a；-91；+a*bc；+*5^x2*8x；+++*3^x3*2^x2x6并输出。
2)每当输入一个表达式后，对其中的变量赋值，然后对表达式求值。
选题三：银行业务模拟与离散事件模拟【问题描述】假设某银行有4个窗口对外接待客户，从早晨银行开门（开门9：00am，关门5：00pm）起不断有客户进入银行。
数据结构与算法(12)：排序
int[] data = new int[] {10,30,20,60,40,50};
mergesort(data);
for(int i:data) {
System.out.println(i);
}
}
public static void mergesort(int[] arr){
sort(arr, 0, arr.length-1);
例例如，假设有这样一一组数[ 13 14 94 33 82 25 59 94 65 23 45 27 73 25 39 10 ]，如果我们以步⻓长 为5开始进行行行排序，我们可以通过将这列列表放在有5列列的表中来更更好地描述算法，这样他们就应该 看起来是这样：
13 14 94 33 82 25 59 94 65 23 45 27 73 25 39 10
坏的情况下，移动次数为n(n − 1)/2
冒泡排序的时间复杂度为O(n2)。冒泡排序不不需要辅助存储单元，其空间复杂度为O(1)。如果关
键字相等，则冒泡排序不不交换数据元素，他是一一种稳定的排序方方法。
时间复杂度：最好O(n)；最坏O(n2)；平均O(n2) 空间复杂度：O(1)
稳定性：稳定
二二、选择排序（Selection Sort）
排好序时，元素的移动次数为0。当每一一趟都需要移动数据元素时，总的移动次数为n − 1
选择排序的时间复杂度为O(n2)。选择排序不不需要辅助的存储单元，其空间复杂度为O(1)。选择
排序在排序过程中需要在不不相邻的数据元素之间进行行行交换，它是一一种不不稳定的排序方方法。
时间复杂度：O(n2) 空间复杂度：O(1)
地方方增量量和差值都是delta temp = arr[j-delta]; arr[j-delta] = arr[j]; arr[j] = temp;
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
数据结构课程的内容
空间效率： O（1） 稳定性：稳定
23
折半插入排序算法
void BiInsertSort(SqList *L)
{ int i,j, low,high,m;
for(i=2;i<=L->length;i++)
{ L->r[0]=L->r[i]; low=1; high=i-1;
（KCN）和对象移动次数（RMN）分别为：
比较次数：n i = (n +2)(n -1)
i=2
2
移动次数：n（i +1）= (n +4)(n -1)
i=2
2
时间复杂度为O(n2)。
54 32 1 44 5 3 2 1 33 4 5 2 1 22 3 4 5 1 11 2 3 4 5
比较i次（依次与前面的i-1个记录进行比较，并和哨兵比较1次），移动i+1次（前面的i-1个记录依次向后移动，另外开始 19
13
*表示后一个25
例2：关键字序列T= （21，25，49，25*，16，08），
请写出直接插入排序的具体实现过程。 解：假设该序列已存入一维数组V[7]中，将V[0]作为缓冲或
暂存单元（Temp）。则程序执行过程为：
初态：
完成!
22410暂存59685*
021816
21516
2425951*
2459*
定义：
设有记录序列：{ R1、R2………Rn } 其相应的 关键字序列为： { K1、K2………Kn }; 若存在一种 确定的关系：Kx<=Ky<=…<= Kz则将记录序列 { R1、 R2……….Rn}排成按该关键字有序的序列： { Rx、 Ry……….Rz}的操作，称之为排序。
数据结构中的树、图、查找、排序
数据结构中的树、图、查找、排序在计算机科学中，数据结构是组织和存储数据的方式，以便能够有效地对数据进行操作和处理。
其中，树、图、查找和排序是非常重要的概念，它们在各种算法和应用中都有着广泛的应用。
让我们先来谈谈树。
树是一种分层的数据结构，就像是一棵倒立的树，有一个根节点，然后从根节点向下延伸出许多分支节点。
比如一个家族的族谱，就可以用树的结构来表示。
最上面的祖先就是根节点，他们的后代就是分支节点。
在编程中，二叉树是一种常见的树结构。
二叉树的每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。
二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它具有特定的性质，即左子树中的所有节点值都小于根节点的值，而右子树中的所有节点值都大于根节点的值。
这使得在二叉搜索树中查找一个特定的值变得非常高效。
二叉搜索树的插入和删除操作也相对简单。
插入时，通过比较要插入的值与当前节点的值，确定往左子树还是右子树移动，直到找到合适的位置插入新节点。
删除节点则稍微复杂一些，如果要删除的节点没有子节点，直接删除即可；如果有一个子节点，用子节点替换被删除的节点；如果有两个子节点，通常会找到右子树中的最小节点来替换要删除的节点，然后再删除那个最小节点。
接下来，我们聊聊图。
图是由顶点（也称为节点）和边组成的数据结构。
顶点代表对象，边则表示顶点之间的关系。
比如，社交网络中的用户可以看作顶点，用户之间的好友关系就是边。
图可以分为有向图和无向图。
有向图中的边是有方向的，就像单行道；无向图的边没有方向，就像双向车道。
图的存储方式有邻接矩阵和邻接表等。
邻接矩阵用一个二维数组来表示顶点之间的关系，如果两个顶点之间有边，对应的数组元素为 1，否则为 0。
邻接表则是为每个顶点建立一个链表，链表中存储与该顶点相邻的顶点。
图的遍历是图算法中的重要操作，常见的有深度优先遍历和广度优先遍历。
深度优先遍历就像是沿着一条路一直走到底，然后再回头找其他路；广度优先遍历则是先访问距离起始顶点近的顶点，再逐步扩展到更远的顶点。
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数据结构各种排序算法的时间性能.HUNAN UNIVERSITY 课程实习报告题目：排序算法的时间性能学生姓名学生学号专业班级指导老师李晓鸿完成日期设计一组实验来比较下列排序算法的时间性能快速排序、堆排序、希尔排序、冒泡排序、归并排序(其他排序也可以作为比较的对象）要求(1)时间性能包括平均时间性能、最好情况下的时间性能、最差情况下的时间性能等。
(2)实验数据应具有说服力，包括：数据要有一定的规模（如元素个数从100到10000）；数据的初始特性类型要多，因而需要具有随机性；实验数据的组数要多，即同一规模的数组要多选几种不同类型的数据来实验。
实验结果要能以清晰的形式给出，如图、表等。
(3)算法所用时间必须是机器时间，也可以包括比较和交换元素的次数。
(4)实验分析及其结果要能以清晰的方式来描述，如数学公式或图表等。
(5)要给出实验的方案及其分析。
说明本题重点在以下几个方面：理解和掌握以实验方式比较算法性能的方法；掌握测试实验方案的设计；理解并实现测试数据的产生方法；掌握实验数据的分析和结论提炼；实验结果汇报等。
一、需求分析(1) 输入的形式和输入值的范围：本程序要求实现各种算法的时间性能的比较，由于需要比较的数目较大，不能手动输入，于是采用系统生成随机数。
用户输入随机数的个数n，然后调用随机事件函数产生n个随机数，对这些随机数进行排序。
于是数据为整数(2) 输出的形式：输出在各种数目的随机数下，各种排序算法所用的时间和比较次数。
(3) 程序所能达到的功能：该程序可以根据用户的输入而产生相应的随机数，然后对随机数进行各种排序，根据排序进行时间和次数的比较。
（4）测试数据：略二、概要设计1.抽象数据类型ADT List数据对象D＝{ ai | ai ∈ElemSet, i=1,2,...,n, n≥0 }数据关系R1＝{ <ai-1 ,ai >|ai-1 ,ai∈D, i=2,...,n }基本操作virtual void clear() = 0;bool insert(const Elem&) = 0;bool append(const Elem&) = 0;lbool remove(Elem&) = 0;void setStart() = 0;void setEnd() = 0;void prev() = 0;void next() = 0;int leftLength() const = 0;int rightLength()const = 0;bool setPos(int pos) = 0;bool getValue(Elem&) const = 0;void print() const = 0;2.程序的流程（1）输入模块：输入要排序的数的数量n（2）处理模块：系统产生n个随机数，对随机数进行排序（3）输出模块：将排序的结果输出3.算法的基本思想1、随机数的产生：利用srand()产生随机数。
2、快速排序：选定一记录R，将所有其他记录关键字k’与记录R的关键字k比较, 若k’<k则将记录换至R之前,若k’ >k 则将记录换至R之后，继续对R前后两部分记录进行快速排序，直至排序范围为13、插入排序：逐个处理待排序的记录，每个新记录与前面已排序的子序列进行比较，将它插入到子序列中正确的位置4、冒泡排序：比较并交换相邻的元素对，直到所有元素都被放到正确的地方为止。
5、归并排序：将两个或者多个有序表归并成一个有序表6、堆排序：首先将数组转化为一个满足堆定义的序列，然后将堆顶的最大元素取出，再将剩下的数排成堆，再取堆顶数值，…。
如此下去，直到堆为空。
到最后结束时，就排出了一个由小到大排列的数组。
三、详细设计（1）产生随机数：直接调用函数srand(),以时间作为随机种子进行选择，并把随机数装入数组中unsigned long int *Sort::setRan(unsigned long int num){unsigned long int *ra;ra=(unsigned long int*)malloc(num*sizeof(unsigned long int)); srand(time(NULL));for(unsigned long int m=0;m<num;m++){ra[m]=rand();}cout<<endl;return ra;}（2）快速排序：要实现快速排序首先选择一个轴值，这里选取数组第一个为轴值。
定义两个标识low,high。
high标识最后一个元素的位置，从后向前，将关键字与轴值比较，直至遇到小于轴值的关键字，前移，low标识在第二个元素的位置，从前向后，将关键字与轴值比较，直至遇到大于轴值的关键字，后移。
当low,high相遇后第一趟排序结束。
调整数列，轴值左边的为比轴值小的，右边为比轴值大的。
对轴值左边（即low到pivotkey-1的数）和右边的子列（pivotkey+1到high的数）分别进行上述递归快速排序，直到范围为1结束。
int partition(int a[],int low,int high){//快速排序中的一趟int pivotkey; //作为枢轴来使用pivotkey=a[low];while(low<high){while(low<high&&a[high]>=pivotkey)--high;a[low]=a[high];while(low<high&&a[low]<=pivotkey)++low;a[high]=a[low];}a[low]=pivotkey;return low;}void qsort(int a[],int low,int high){//快速排序的递归形式int pivotloc;if(low<high){pivotloc=partition(a,low,high);//一趟排序结果的调用qsort(a,low,pivotloc-1);qsort(a,pivotloc+1,high);}}（3）插入排序：插入排序的思想是将一组无序的元素分别插入一个已经有序的的数组里，并保证插入后的数组也是有序的。
当所有无序组的元素都插入完毕时，一个有序数组构造完成。
数组n[1…r]为初始的一个无序数组（为了直观起见，我们这里设定数组从1开始，而不是0），则n[1]默认为只有一个元素的有序数组，n[2]插入只有n[1]构成的有序数组中，则此时有序数组的元素数量变为2。
以此类推，到第i个元素时，前i-1个元素已经是有序的，此时只需将第i个元素插入到有序数组中并使之保持有序。
如此直至最后一个元素插入完毕，整个插入排序完成。
void Sort::insertSort(unsigned long int *s){this->setNum();LARGE_INTEGER Freg;LARGE_INTEGER Count1,Count2; QueryPerformanceFrequency(&Freg); QueryPerformanceCounter(&Count1);//获取时间Count1double d;int temp,j;for (unsigned long int i=0;i<this->getRanNum();i++){j=i;temp=s[i];while (j>=1 && temp<s[j-1]){s[j]=s[j-1];j--;this->SortNum++;}if(j>1)this->SortNum++;s[j]=temp;}QueryPerformanceCounter(&Count2);//获取时间Count2d=(double)(Count2.QuadPart-Count1.QuadP art)/(double)Freg.QuadPart*1000.0;//计算时间差，d的单位为ms.cout<<"插入排序算法对"<<this->RanNum<<"个随机数排序时间为为"<<d<<" ms."<<endl;cout<<"插入排序算法对"<<this->RanNum<<"个随机数交换次数为"<<this->SortNum<<"次。
"<<endl;}(4) 冒泡排序（bubble sort）：将被排序的记录数组R[1..n]垂直排列，每个记录R[i]看作是重量为R[i].key的气泡。
根据轻气泡不能在重气泡之下的原则，从下往上扫描数组R：凡扫描到违反本原则的轻气泡，就使其向上"飘浮"。
如此反复进行，直到最后任何两个气泡都是轻者在上，重者在下为止。
从无序区底部向上依次比较相邻的两个气泡的重量，若发现轻者在下、重者在上，则交换二者的位置。
即依次比较(R[n]，R[n-1])，(R[n-1]，R[n-2])，…，(R[2]，R[1])；对于每对气泡(R[j+1]，R[j])，若R[j+1].key<R[j].key，则交换R[j+1]和R[j]的内容。
第一趟扫描完毕时，"最轻"的气泡就飘浮到该区间的顶部，即关键字最小的记录被放在最高位置R[1]上。
扫描R[2..n]。
扫描完毕时，"次轻"的气泡飘浮到R[2]的位置上……最后，经过n-1 趟扫描可得到有序区R[1..n]void Sort::bubbleSort(unsigned long int *s){ this->setNum();LARGE_INTEGER Freg;LARGE_INTEGER Count1,Count2; QueryPerformanceFrequency(&Freg); QueryPerformanceCounter(&Count1);//获取时间Count1double d;unsigned long int temp;for(unsigned long inti=0;i<(this->RanNum);i++){for(int j=i+1;j<(this->RanNum);j++){if(s[i]>s[j]){temp = s[i];s[i]=s[j];s[j]=temp;this->SortNum++;}}}QueryPerformanceCounter(&Count2);//获取时间Count2d=(double)(Count2.QuadPart-Count1.QuadP art)/(double)Freg.QuadPart*1000.0;//计算时间差，d的单位为ms.cout<<"冒泡排序算法对"<<this->RanNum<<"个随机数排序时间为"<<d<<" ms."<<endl;cout<<"冒泡排序算法对"<<this->RanNum<<"个随机数交换次数为"<<this->SortNum<<"次。