数据结构课程设计_排序算法比较

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数据结构课程设计快速排序和归并排序

数据结构课程设计快速排序和归并排序

XX学院信息科学与工程系课程设计说明书课程名称:数据结构课程代码:题目: 快速排序与归并排序年级/专业/班:学生姓名: 奉XX学号: 1440000000指导教师: 易开题时间: 2015 年 12 月 30 日完成时间: 2016 年 1 月 10 日目录摘要 (1)一、引言 (3)二、设计目的与任务 (3)1、课程设计目的 (3)2、课程设计的任务 (3)三、设计方案 (3)1、需求分析 (3)2、概要设计 (4)3、详细设计 (5)4、程序清单 (13)四、调试分析与体会 (19)五、运行结果 (20)六、结论 (24)七、致谢 (24)八、参考文献 (25)摘要数据结构课程设计,列举了数据结构课程设计实例,通过综合训练,能够培养学生实际分析问题、解决问题、编程和动手操作等多方面的能力,最终目的是帮助学生系统地掌握数据结构的基本内容,并运用所学的数据结构知识去解决实际问题。

其中内容包括数组、链接表、栈和队列、递归、树与森林、图、堆与优先级队列、集合与搜索结构、排序、索引与散列结构等关键字:数据结构;分析;掌握AbstractData structure course design, lists the data structure course design as an example, through the comprehensive training, to cultivate students' practical analysis and solve problems in many aspects, programming, and hands-on ability, the ultimate goal is to help students to systematically master the basic content of data structure, and using the data structure of knowledge to solve practical problems. Content including array, linked list, stack and queue, recursion, tree and forest, graph, heap and priority queue, the structure of the collection and search, sorting, indexing and hashing structure, etcKeywords:data structure;Analysis;master《数据结构》课程设计----快速排序与归并排序一、引言二、将一组数据运用快速排序与归并排序进行排序,要求使用递归与非递归方法三、本次课程设运用到了数组、链接表、栈、递归、排序等结构。

排序算法比较

排序算法比较

排序算法比较
排序算法的效率主要取决于算法的时间复杂度。

以下是常见的几种排序算法的时间复杂度和优缺点的对比:
1. 冒泡排序
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)。

优点是它的实现简单易懂,缺点是排序速度很慢,对大规模数据排序不太适用。

2. 插入排序
插入排序的时间复杂度也为 O(n^2)。

它的优点是适用于小数
据量的排序,缺点是对于大规模数据排序仍然效率不高。

3. 选择排序
选择排序的时间复杂度也为 O(n^2)。

它的优点是对于小数据
量的排序速度较快,但是因为其算法结构固定,所以其效率在大规模数据排序中表现不佳。

4. 快速排序
快速排序的时间复杂度为 O(nlogn)。

它是一种非常常用的排序算法,适用于大规模数据排序。

快速排序的优点在于分治的思想,可以充分发挥多线程并行计算的优势,缺点是在极端情况下(如输入的数据已经有序或者逆序)排序速度会较慢。

5. 堆排序
堆排序的时间复杂度为 O(nlogn)。

它的优点在于实现简单、稳定,可以用于实时系统中的排序。

缺点是在排序过程中需要使用一个堆结构来维护排序序列,需要额外的内存开销。

同时,由于堆的性质,堆排序不能发挥多线程并行计算的优势。

6. 归并排序
归并排序的时间复杂度为 O(nlogn)。

它的优点在于稳定、可靠,效率在大规模数据排序中表现良好。

归并排序在实现过程中需要使用递归调用,需要额外的内存开销。

同时,归并排序不适用于链式存储结构。

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

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。

数据结构课程设报告—各种排序算法的比较

数据结构课程设报告—各种排序算法的比较

数据结构课程设计报告几种排序算法的演示1、需求分析:运行环境:Microsoft Visual Studio 20052、程序实现功能:3、通过用户键入的数据, 经过程序进行排序, 最后给予数据由小到大的输出。

排序的方式包含教材中所介绍的几种常用的排序方式:直接插入排序、折半插入排序、冒泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序。

每种排序过程中均显示每一趟排序的细节。

程序的输入:输入所需排序方式的序号。

输入排序的数据的个数。

输入具体的数据元素。

程序的输出:输出排序每一趟的结果, 及最后排序结果1、设计说明:算法设计思想:a交换排序(冒泡排序、快速排序)交换排序的基本思想是: 对排序表中的数据元素按关键字进行两两比较, 如果发生逆序(即排列顺序与排序后的次序正好相反), 则两者交换位置, 直到所有数据元素都排好序为止。

b插入排序(直接插入排序、折半插入排序)插入排序的基本思想是: 每一次设法把一个数据元素插入到已经排序的部分序列的合适位置, 使得插入后的序列仍然是有序的。

开始时建立一个初始的有序序列, 它只包含一个数据元素。

然后, 从这个初始序列出发不断插入数据元素, 直到最后一个数据元素插到有序序列后, 整个排序工作就完成了。

c选择排序(简单选择排序、堆排序)选择排序的基本思想是: 第一趟在有n个数据元素的排序表中选出关键字最小的数据元素, 然后在剩下的n-1个数据元素中再选出关键字最小(整个数据表中次小)的数据元素, 依次重复, 每一趟(例如第i趟, i=1, …, n-1)总是在当前剩下的n-i+1个待排序数据元素中选出关键字最小的数据元素, 作为有序数据元素序列的第i个数据元素。

等到第n-1趟选择结束, 待排序数据元素仅剩下一个时就不用再选了, 按选出的先后次序所得到的数据元素序列即为有序序列, 排序即告完成。

d归并排序(两路归并排序)1、两路归并排序的基本思想是: 假设初始排序表有n个数据元素, 首先把它看成是长度为1的首尾相接的n个有序子表(以后称它们为归并项), 先做两两归并, 得n/2上取整个长度为2的归并项(如果n为奇数, 则最后一个归并项的长度为1);再做两两归并, ……, 如此重复, 最后得到一个长度为n的有序序列。

数据结构课程设计实践报告

数据结构课程设计实践报告

数据结构实验报告本文是范文,仅供参考写作,禁止抄袭本文内容上传提交,违者取消写作资格,成绩不合格!实验名称:排序算法比较提交文档学生姓名:提交文档学生学号:同组成员名单:指导教师姓名:排序算法比较一、实验目的和要求1、设计目的1.掌握各种排序的基本思想。

2.掌握各种排序方法的算法实现。

3.掌握各种排序方法的优劣分析及花费的时间的计算。

4.掌握各种排序方法所适应的不同场合。

2、设计内容和要求利用随机函数产生30000个随机整数,利用插入排序、起泡排序、选择排序、快速排序、堆排序、归并排序等排序方法进行排序,并统计每一种排序上机所花费的时间二、运行环境(软、硬件环境)软件环境:Vc6.0编程软件运行平台: Win32硬件:普通个人pc机三、算法设计的思想1、冒泡排序:bubbleSort()基本思想: 设待排序的文件为r[1..n]第1趟(遍):从r[1]开始,依次比较两个相邻记录的关键字r[i].key和r[i+1].key,若r[i].key>r[i+1].key,则交换记录r[i]和r[i+1]的位置;否则,不交换。

(i=1,2,...n-1)第1趟之后,n个关键字中最大的记录移到了r[n]的位置上。

第2趟:从r[1]开始,依次比较两个相邻记录的关键字r[i].key和r[i+1].key,若r[i].key>r[i+1].key,则交换记录r[i]和r[i+1]的位置;否则,不交换。

(i=1,2,...n-2)第2趟之后,前n-1个关键字中最大的记录移到了r[n-1]的位置上,作完n-1趟,或者不需再交换记录时为止。

2、选择排序:selSort()每一趟从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,顺序放在已排好序的数列的最后,直到全部待排序的数据元素排完。

选择排序不像冒泡排序算法那样先并不急于调换位置,第一轮(k=1)先从array[k]开始逐个检查,看哪个数最小就记下该数所在的位置于minlIndex中,等一轮扫描完毕,如果找到比array[k-1]更小的元素,则把array[minlIndex]和a[k-1]对调,这时array[k]到最后一个元素中最小的元素就换到了array[k-1]的位置。

《数据结构排序》课件

《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。

数据结构的常用算法

数据结构的常用算法

数据结构的常用算法一、排序算法排序算法是数据结构中最基本、最常用的算法之一。

常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。

1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地比较相邻的两个元素,如果它们的顺序错误就将它们交换过来。

通过多次的比较和交换,最大(或最小)的元素会逐渐“浮”到数列的顶端,从而实现排序。

2. 选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法,它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,直到全部元素排序完毕。

3. 插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法,它将待排序的数据分为已排序区和未排序区,每次从未排序区中取出一个元素,插入到已排序区的合适位置,直到全部元素排序完毕。

4. 快速排序快速排序是一种常用的排序算法,它采用分治的思想,通过一趟排序将待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一部分小,然后再按此方法对这两部分数据进行快速排序,递归地进行,最终实现整个序列有序。

5. 归并排序归并排序是一种稳定的排序算法,它采用分治的思想,将待排序的数据分成若干个子序列,分别进行排序,然后将排好序的子序列合并成更大的有序序列,直到最终整个序列有序。

二、查找算法查找算法是在数据结构中根据给定的某个值,在数据集合中找出目标元素的算法。

常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。

1. 线性查找线性查找是一种简单直观的查找算法,它从数据集合的第一个元素开始,依次比较每个元素,直到找到目标元素或遍历完整个数据集合。

2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法,它要求数据集合必须是有序的。

通过不断地将数据集合分成两半,将目标元素与中间元素比较,从而缩小查找范围,最终找到目标元素或确定目标元素不存在。

3. 哈希查找哈希查找是一种基于哈希表的查找算法,它通过利用哈希函数将目标元素映射到哈希表中的某个位置,从而快速地找到目标元素。

三、图算法图算法是解决图结构中相关问题的算法。

排序算法分析和比较

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。

排序的数据结构课程设计

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(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。

数据结构排序算法实验报告

数据结构排序算法实验报告
t=i; } e=list[t]; countsm++; list[t]=list[j]; countsm++; list[j]=e; countsm++; } cout<<"选择排序比较次数:"<<countsc<<" "<<"选择排序移动次数:"<<countsm<<endl; } //快速排序 void QSort(Element *list,int m,int n) { int i,j,k,temp; if(m<n) { i=m; j=n+1; k=list[m].GetKey(); while(i<j) {
移动次数 735219 247071 2997 7296 22836 4233
乱序 2 比较次数 496238 255211 499500 12927 14868 3788
移动次数 762636 256210 2997 7449 22 242989 499500 12951 14845 3818
希尔排序:void ShellSort(Element *list,int n) 记录移动和比较次数的变量:int countlm=0,countlc=0 希尔排序是将文件分组,然后进行插入排序,因此 countlm,countlc 的增量方式与直 接插入排序相同。
堆排序:void HeapSort(Element *list,const int n) 记录移动和比较次数的变量:int countrm=0,countrc=0 首先进行初始建堆 void Restore(Element *tree,const int root,const int n),将待排序文 件保存在完全二叉树中,从最后一个非叶节点开始,将其孩子结点与其进行比较, 每比较一次 countrc 加 1,若孩子结点比其大,二者交换 countrm 加 3,直到任意结 点的关键词大于等于它的两个孩子结点。在进行堆排序,将根节点与最后一个叶节 点交换,countrm 加 3,再进行初始建堆,直至完全排好序。

数据结构内部排序算法比较

数据结构内部排序算法比较

内部排序算法比较第一章问题描述排序是数据结构中重要的一个部分,也是在实际开发中易遇到的问题,所以研究各种排算法的时间消耗对于在实际应用当中很有必要通过分析实际结合算法的特性进行选择和使用哪种算法可以使实际问题得到更好更充分的解决!该系统通过对各种内部排序算法如直接插入排序,冒泡排序,简单选择排序,快速排序,希尔排序,堆排序、二路归并排序等,以关键码的比较次数和移动次数分析其特点,并进行比较,估算每种算法的时间消耗,从而比较各种算法的优劣和使用情况!排序表的数据是多种不同的情况,如随机产生数据、极端的数据如已是正序或逆序数据。

比较的结果用一个直方图表示。

第二章系统分析界面的设计如图所示:|******************************||-------欢迎使用---------||-----(1)随机取数-------||-----(2)自行输入-------||-----(0)退出使用-------||******************************|请选择操作方式:如上图所示该系统的功能有:(1):选择 1 时系统由客户输入要进行测试的元素个数由电脑随机选取数字进行各种排序结果得到准确的比较和移动次数并打印出结果。

(2)选择 2 时系统由客户自己输入要进行测试的元素进行各种排序结果得到准确的比较和移动次数并打印出结果。

(3)选择0 打印“谢谢使用!!”退出系统的使用!!第三章系统设计(I)友好的人机界面设计:(如图3.1所示)|******************************||-------欢迎使用---------||-----(1)随机取数-------||-----(2)自行输入-------||-----(0)退出使用-------||******************************|(3.1)(II)方便快捷的操作:用户只需要根据不同的需要在界面上输入系统提醒的操作形式直接进行相应的操作方式即可!如图(3.2所示)|******************************||-------欢迎使用---------||-----(1)随机取数-------||-----(2)自行输入-------||-----(0)退出使用-------||******************************|请选择操作方式:(用户在此输入操作方式)(3.2)(III)系统采用定义结构体数组来存储数据。

数据结构实验报告排序

数据结构实验报告排序

数据结构实验报告排序数据结构实验报告:排序引言:排序是计算机科学中常见的算法问题之一,它的目标是将一组无序的数据按照特定的规则进行排列,以便于后续的查找、统计和分析。

在本次实验中,我们将学习和实现几种常见的排序算法,并对它们的性能进行比较和分析。

一、冒泡排序冒泡排序是最简单的排序算法之一,它通过不断交换相邻的元素,将较大(或较小)的元素逐渐“冒泡”到数组的一端。

具体实现时,我们可以使用两层循环来比较和交换元素,直到整个数组有序。

二、插入排序插入排序的思想是将数组分为两个部分:已排序部分和未排序部分。

每次从未排序部分中取出一个元素,插入到已排序部分的适当位置,以保持已排序部分的有序性。

插入排序的实现可以使用一层循环和适当的元素交换。

三、选择排序选择排序每次从未排序部分中选择最小(或最大)的元素,与未排序部分的第一个元素进行交换。

通过不断选择最小(或最大)的元素,将其放置到已排序部分的末尾,从而逐渐形成有序序列。

四、快速排序快速排序是一种分治的排序算法,它通过选择一个基准元素,将数组划分为两个子数组,其中一个子数组的所有元素都小于等于基准元素,另一个子数组的所有元素都大于基准元素。

然后对两个子数组分别递归地进行快速排序,最终将整个数组排序。

五、归并排序归并排序也是一种分治的排序算法,它将数组划分为多个子数组,对每个子数组进行排序,然后再将排好序的子数组合并成一个有序的数组。

归并排序的实现可以使用递归或迭代的方式。

六、性能比较与分析在本次实验中,我们对以上几种排序算法进行了实现,并通过对不同规模的随机数组进行排序,比较了它们的性能。

我们使用了计算排序时间的方式,并记录了每种算法在不同规模下的运行时间。

通过对比实验结果,我们可以得出以下结论:1. 冒泡排序和插入排序在处理小规模数据时表现较好,但在处理大规模数据时性能较差,因为它们的时间复杂度为O(n^2)。

2. 选择排序的时间复杂度也为O(n^2),与冒泡排序和插入排序相似,但相对而言,选择排序的性能稍好一些。

数据结构课程设计题目

数据结构课程设计题目

数据结构课程设计题目以下7个题目任选其一。

1.排序算法比较利用随机函数产生30000个随机整数,利用插入排序、起泡排序、选择排序、快速排序、堆排序、归并排序等排序方法进行排序,并且(1)统计每一种排序上机所花费的时间。

(2)统计在完全正序,完全逆序情况下记录的比较次数和移动次数。

(3)比较的指标为关键字的比较次数和记录的移动次数(一次记录交换计为3次移动)。

(4)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。

2.图的深度遍历对任意给定的图(顶点数和边数自定),建立它的邻接表并输出,然后利用堆栈的五种基本运算(清空堆栈、压栈、弹出、取栈顶元素、判栈空)实现图的深度优先搜索遍历。

画出搜索顺序示意图。

3.图的广度遍历对任意给定的图(顶点数和边数自定),建立它的邻接表并输出,然后利用队列的五种基本运算(置空队列、进队、出队、取队头元素、判队空)实现图的广度优先搜索遍历。

画出搜索顺序示意图。

4.二叉树的遍历对任意给定的二叉树(顶点数自定)建立它的二叉链表存贮结构,并利用栈的五种基本运算(置空栈、进栈、出栈、取栈顶元素、判栈空)实现二叉树的先序、中序、后序三种遍历,输出三种遍历的结果。

画出搜索顺序示意图。

5.链表操作利用链表的插入运算建立线性链表,然后利用链表的查找、删除、计数、输出等运算反复实现链表的这些操作(插入、删除、查找、计数、输出单独写成函数的形式),并能在屏幕上输出操作前后的结果。

画出搜索顺序示意图。

6.一元稀疏多项式简单计数器(1)输入并建立多项式(2)输出多项式,输出形式为整数序列:n,c1,e1,c2,e2……cn,en,其中n是多项式的项数,ci,ei分别为第i项的系数和指数。

序列按指数降序排列。

(3)多项式a和b相加,建立多项式a+b,输出相加的多项式。

(4)多项式a和b相减,建立多项式a-b,输出相减的多项式。

用带头结点的单链表存储多项式。

测试数据:(1)(2x+5x8-3.1x11)+(7-5x8+11x9)(2)(6x-3-x+4.4x2-1.2x9)-(-6x-3+5.4x2+7.8x15)(3)(x+x2+x3)+0(4)(x+x3)-(-x-x-3)7.实现两个链表的合并基本功能要求:(1)建立两个链表A和B,链表元素个数分别为m和n个。

数据结构课程设计题目

数据结构课程设计题目

数据结构课程设计题⽬《数据结构》课程设计题⽬1. 排序算法的性能分析问题描述设计⼀个测试程序,⽐较⼏种内部排序算法的关键字⽐较次数和移动次数以取得直观感受。

基本要求(1)对冒泡排序、直接排序、选择排序、箱⼦排序、堆排序、快速排序及归并排序算法进⾏⽐较。

(2)待排序表的表长不⼩于100,表中数据随机产⽣,⾄少⽤5组不同数据作⽐较,⽐较指标:关键字参加⽐较次数和关键字的移动次数(关键字交换记为3次移动)。

(3)输出⽐较结果。

选做内容(1)对不同表长进⾏⽐较。

(2)验证各算法的稳定性。

(3)输出界⾯的优化。

2. 排序算法思想的可视化演⽰—1基本要求排序数据随机产⽣,针对随机案例,对冒泡排序、箱⼦排序、堆排序、归并算法,提供排序执⾏过程的动态图形演⽰。

3. 排序算法思想的可视化演⽰—2基本要求排序数据随机产⽣,针对随机案例,,对插⼊排序、选择排序、基数排序、快速排序算法,提供排序执⾏过程的动态图形演⽰。

4. 线性表的实现与分析基本要求①设计并实现线性表。

②线性表分别采取数组(公式化描述)、单链表、双向链表、间接寻址存储⽅式③针对随机产⽣的线性表实例,实现线性表的插⼊、删除、搜索操作动态演⽰(图形演⽰)。

5. 等价类实现及其应⽤问题描述:某⼯⼚有⼀台机器能够执⾏n个任务,任务i的释放时间为r i(是⼀个整数),最后期限为d i(也是整数)。

在该机上完成每个任务都需要⼀个单元的时间。

⼀种可⾏的调度⽅案是为每个任务分配相应的时间段,使得任务i的时间段正好位于释放时间和最后期限之间。

⼀个时间段不允许分配给多个任务。

基本要求:使⽤等价类实现以上机器调度问题。

等价类分别采取两种数据结构实现。

6. ⼀元稀疏多项式计算器问题描述设计⼀个⼀元稀疏多项式简单计算器。

基本要求⼀元稀疏多项式简单计算器的基本功能是:(1)输⼊并建⽴多项式;(2)输出多项式,输出形式为整数序列:n,c1,e1,c2,e2,…,c n,e n,其中n是多项式的项数,c i,e i,分别是第i项的系数和指数,序列按指数降序排序;(3)多项式a和b相加,建⽴多项式a+b;(4)多项式a和b相减,建⽴多项式a-b;(5)计算多项式在x处的值;(6)计算器的仿真界⾯(选做)7. 长整数的代数计算问题描述应⽤线性数据结构解决长整数的计算问题。

数据结构——排序——8种常用排序算法稳定性分析

数据结构——排序——8种常用排序算法稳定性分析

数据结构——排序——8种常⽤排序算法稳定性分析⾸先,排序算法的稳定性⼤家应该都知道,通俗地讲就是能保证排序前2个相等的数其在序列的前后位置顺序和排序后它们两个的前后位置顺序相同。

在简单形式化⼀下,如果Ai = Aj, Ai原来在位置前,排序后Ai还是要在Aj位置前。

其次,说⼀下稳定性的好处。

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,对基于⽐较的排序算法⽽⾔,元素交换的次数可能会少⼀些(个⼈感觉,没有证实)。

回到主题,现在分析⼀下常见的排序算法的稳定性,每个都给出简单的理由。

(1)冒泡排序冒泡排序就是把⼩的元素往前调或者把⼤的元素往后调。

⽐较是相邻的两个元素⽐较,交换也发⽣在这两个元素之间。

所以,如果两个元素相等,我想你是不会再⽆聊地把他们俩交换⼀下的;如果两个相等的元素没有相邻,那么即使通过前⾯的两两交换把两个相邻起来,这时候也不会交换,所以相同元素的前后顺序并没有改变,所以冒泡排序是⼀种稳定排序算法。

(2)选择排序选择排序是给每个位置选择当前元素最⼩的,⽐如给第⼀个位置选择最⼩的,在剩余元素⾥⾯给第⼆个元素选择第⼆⼩的,依次类推,直到第n-1个元素,第n个元素不⽤选择了,因为只剩下它⼀个最⼤的元素了。

那么,在⼀趟选择,如果当前元素⽐⼀个元素⼩,⽽该⼩的元素⼜出现在⼀个和当前元素相等的元素后⾯,那么交换后稳定性就被破坏了。

⽐较拗⼝,举个例⼦,序列5 8 5 2 9,我们知道第⼀遍选择第1个元素5会和2交换,那么原序列中2个5的相对前后顺序就被破坏了,所以选择排序不是⼀个稳定的排序算法。

(3)插⼊排序插⼊排序是在⼀个已经有序的⼩序列的基础上,⼀次插⼊⼀个元素。

当然,刚开始这个有序的⼩序列只有1个元素,就是第⼀个元素。

数据结构与算法-排序

数据结构与算法-排序
构成的逆序记录对。
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

CONTENTS

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-排序PPT课件

数据结构-排序PPT课件
平均情况时间复杂度
O(nlogn),归并排序的平均时间复杂度为O(nlogn)。其中,n为待排序序列的长度。
06
基数排序
基数排序是一种非比较型整数排序算法,其原理是将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数分别比较。
分配和收集
基数排序是一种稳定的排序算法,即相同的元素在排序后仍保持原有的顺序。
文件系统需要对文件和目录进行排序,以便用户可以更方便地浏览和管理文件。
数据挖掘和分析中需要对数据进行排序,以便发现数据中的模式和趋势。
计算机图形学中需要对图形数据进行排序,以便进行高效的渲染和操作。
数据库系统
文件系统
数据挖掘和分析
计算机图形学
02
插入排序
将待排序的元素按其排序码的大小,逐个插入到已经排好序的有序序列中,直到所有元素插入完毕。
简单选择排序
基本思想:将待排序序列构造成一个大顶堆,此时,整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换,此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆,这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行,便能得到一个有序序列了。 时间复杂度:堆排序的时间复杂度为O(nlogn),其中n为待排序元素的个数。 稳定性:堆排序是不稳定的排序算法。 优点:堆排序在最坏的情况下也能保证时间复杂度为O(nlogn),并且其空间复杂度为O(1),是一种效率较高的排序算法。
基数排序的实现过程
空间复杂度
基数排序的空间复杂度为O(n+k),其中n为待排序数组的长度,k为计数数组的长度。
时间复杂度
基数排序的时间复杂度为O(d(n+k)),其中d为最大位数,n为待排序数组的长度,k为计数数组的长度。
适用场景
当待排序数组的元素位数较少且范围较小时,基数排序具有较高的效率。然而,当元素位数较多或范围较大时,基数排序可能不是最优选择。

数据结构课程设计排序实验报告

数据结构课程设计排序实验报告

《数据结构》课程设计报告专业班级姓名学号指导教师起止时间课程设计:排序综合一、任务描述利用随机函数产生n个随机整数(20000以上),对这些数进行多种方法进行排序。

(1)至少采用三种方法实现上述问题求解(提示,可采用的方法有插入排序、希尔排序、起泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序)。

并把排序后的结果保存在不同的文件中。

(2)统计每一种排序方法的性能(以上机运行程序所花费的时间为准进行对比),找出其中两种较快的方法。

要求:根据以上任务说明,设计程序完成功能。

二、问题分析1、功能分析分析设计课题的要求,要求编程实现以下功能:(1)随机生成N个整数,存放到线性表中;(2)起泡排序并计算所需时间;(3)简单选择排序并计算时间;(4)希尔排序并计算时间;(5)直接插入排序并计算所需时间;(6)时间效率比较。

2、数据对象分析存储数据的线性表应为顺序存储。

三、数据结构设计使用顺序表实现,有关定义如下:typedef int Status;typedef int KeyType ; //设排序码为整型量typedef int InfoType;typedef struct { //定义被排序记录结构类型KeyType key ; //排序码I nfoType otherinfo; //其它数据项} RedType ;typedef struct {RedType * r; //存储带排序记录的顺序表//r[0]作哨兵或缓冲区int length ; //顺序表的长度} SqList ; //定义顺序表类型四、功能设计(一)主控菜单设计为实现通各种排序的功能,首先设计一个含有多个菜单项的主控菜单程序,然后再为这些菜单项配上相应的功能。

程序运行后,给出5个菜单项的内容和输入提示,如下:1.起泡排序2.简单选择排序3.希尔排序4. 直接插入排序0. 退出系统(二)程序模块结构由课题要求可将程序划分为以下几个模块(即实现程序功能所需的函数):●主控菜单项选择函数menu()●创建排序表函数InitList_Sq()●起泡排序函数Bubble_sort()●简单选择排序函数SelectSort()●希尔排序函数ShellSort();●对顺序表L进行直接插入排序函数Insertsort()(三)函数调用关系程序的主要结构(函数调用关系)如下图所示。

数据结构课程设计排序算法总结

数据结构课程设计排序算法总结

排序算法:(1) 直接插入排序 (2) 折半插入排序(3) 冒泡排序 (4) 简单选择排序 (5) 快速排序(6) 堆排序 (7) 归并排序【算法分析】(1)直接插入排序;它是一种最简单的排序方法,它的基本操作是将一个记录插入到已排好的序的有序表中,从而得到一个新的、记录数增加1的有序表。

(2)折半插入排序:插入排序的基本操作是在一个有序表中进行查找和插入,我们知道这个查找操作可以利用折半查找来实现,由此进行的插入排序称之为折半插入排序。

折半插入排序所需附加存储空间和直接插入相同,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,而记录的移动次数不变。

(3)冒泡排序:比较相邻关键字,若为逆序(非递增),则交换,最终将最大的记录放到最后一个记录的位置上,此为第一趟冒泡排序;对前n-1记录重复上操作,确定倒数第二个位置记录;……以此类推,直至的到一个递增的表。

(4)简单选择排序:通过n-i次关键字间的比较,从n-i+1个记录中选出关键字最小的记录,并和第i(1<=i<=n)个记录交换之。

(5)快速排序:它是对冒泡排序的一种改进,基本思想是,通过一趟排序将待排序的记录分割成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小,则可分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序。

(6)堆排序: 使记录序列按关键字非递减有序排列,在堆排序的算法中先建一个“大顶堆”,即先选得一个关键字为最大的记录并与序列中最后一个记录交换,然后对序列中前n-1记录进行筛选,重新将它调整为一个“大顶堆”,如此反复直至排序结束。

(7)归并排序:归并的含义是将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。

假设初始序列含有n个记录,则可看成是n个有序的子序列,每个子序列的长度为1,然后两两归并,得到n/2个长度为2或1的有序子序列;再两两归并,……,如此重复,直至得到一个长度为n的有序序列为止,这种排序称为2-路归并排序。

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int i,n,right,left;
int comN1=0,chaN1=0; //直接插入排序中元素比较的次数和交换的次数
int comN2=0,chaN2=0; //冒泡排序中元素比较的次数和交换的次数
int comN3=0,chaN3=0; //快速排序中元素比较的次数和交换的次数
if(R[j]<R[j-1])
{
//发生逆序
int t=R[j];
R[j]=R[j-1];
R[j-1]=t;flag=1;//交换,并标记发生了变化
chaN2++;
}
}
cout<<"第"<<x++<<"趟被排序的数字如下:"<<endl;
R[j+1]=R[j];j--;
}
comN1++;
R[j+1]=temp;
chaN1++;
cout<<"第"<<x++<<"趟被排序的数字如下:"<<endl;
for(p=0;p<n;p++)
{
cout.width(4);
cout<<R[p]<<" ";
cout<<"# 5.二路归并排序 #"<<endl;
cout<<"#^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^#"<<endl;
cout<<"enter your choose:";
}
//二路归并排序算法实现
cin>>n;
}
while((n<1)||(n>500));
int left=0,right=n-1;
for(i=0;i<n;i++)
R[i]=rand()%888+1; //产生随机数
cout<<"被排序的数字随机产生如下:"<<endl;
for(i=0;i<n;i++)
while(k<j)
{
while((R[j]>temp)&&(j>k))
{
comN3++;
j--;
}
if(k<j)
{
t=R[k];
R[k]=R[j];
R[j]=t;
chaN3++;
k++;
}
while((R[k]<temp)&&(k<j))
int comN4=0,chaN4=0; //直接选择排序中元素比较的次数和交换的次数
int comN5=0,chaN5=0; //合并排序中元素比较的次数和交换的次数
class NuovSort{
public:
void Myface();
void choose();
void insertsort(int R[],int n); //直接插入排序法
#include<ctime>
#include<math.h>
#include<stdlib.h>
#include<iostream>
#include<time.h>
using namespace std;
const int maxsize=500;
int R[maxsize];
int A[maxsize];
time_t t1,t2;
double tt1,tt2,tt3,tt4,tt5;
cout<<"\t\t\t 欢迎您使用 高扬 的排序程序"<<endl;
cout<<"请问,需要几个被排序数字?"<<endl;
do{
cout<<"请输入个数(范围在 1~500 之间): ";
cout<<"排序所需时间为:"<<tt1<<endl;break; //直接插入排序算法实现
case 2:t1=time(NULL);Bubblesort(R,n);t2=time(NULL);tt2=difftime(t2,t1);
cout<<"排序所需时间为:"<<tt2<<endl;break; //冒泡排序算法实现
for(j=i+1;j<n;j++)
if(R[j]<R[m])
{
comN4++;
m=j;
}
if(m!=i)
{
t=R[i];
R[i]=R[m];
R[m]=t;
chaN4++;
}
cout<<"第"<<i+1<<"趟被排序的数字如下:"<<endl;
t2=time(NULL);tt5=difftime(t2,t1);
cout<<"排序所需时间为:"<<tt5<<endl;break; //二路归并排序算法实现
default:cout<<"input error !!!"<<endl;choose();
}
}
//直接插入排序算法实现
void Bubblesort(int R[],int n); //冒泡排序算法实现
void quicksort(int R[],int left,int right); //快速排序算法实现
void selectsort(int R[],int n); //直接选择排序算法实现
void merge(int R[],int A[],int s,int m,int t);//二路归并排序算法实现
void mergepass(int R[],int A[],int n,int c);
void mergesort(int R[],int n);
};
void NuovSort::Myface() //界面
}
cout<<endl;
}
cout<<endl;
cout<<"元素比较次数为"<<comN1<<"次"<<endl;
cout<<"元素交换次数为"<<chaN1<<"次"<<endl;
}
//冒泡排序算法实现
void NuovSort::Bubblesort(int R[],int n)
case 3:t1=time(NULL);
cout<<"Before the sort,your answer is:";
for(x=0;x<n;x++)
{
cout.width(4);
cout<<R[x]<<" ";
}
cout<<endl;
for(p=0;p<n;p++)
{
cout.width(4);
cout<<R[p]<<" ";
}
cout<<endl;
}
cout<<endl;
cout<<"元素比较次数为"<<comN4<<"次"<<endl;
cout<<"元素交换次数为"<<chaN4<<"次"<<endl;
}
void Display(int R[], int n)
{
for(int i=0;i<n;i++)
{
cout.width(4);
cout<<R[i];
}
cout<<endl<<endl;
}
void NuovSort::choose()
{
int i,x,n,s,t;
cout<<R[i]<<" ";
cout<<endl;
cout<<endl;
Myface();
int m=0;
cin>>m;
switch(m)
{
case 1:t1=time(NULL);insertsort(R,n);t2=time(NULL);tt1=difftime(t2,t1);
cout<<"元素交换次数为"<<chaN3<<"次"<<endl;
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