数据结构实验快速排序汇编
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。
数据结构实验快速排序
数据结构实验快速排序一:实验目的本实验旨在通过编写快速排序算法,加深对数据结构中快速排序原理和操作过程的理解,并掌握其具体应用。
二:实验要求1. 熟悉并了解快速排序算法的基本思想;2. 掌握使用递归方式进行数组切分及元素交换;3. 能够正确地按照升序或降序排列给定数组;三:实验步骤与方法1. 定义一个函数quickSort(arr, low, high),其中arr为待排序数组,low表示起始位置索引,high表示结束位置索引。
2. 在quickSort函数内部:a) 若low >= high,则返回(即不需要再继续划分);b) 选择枢轴元素pivot = arr[high]作为比较标准,并初始化i=low-1;c) 遍历从j=low到(high-1):- 如果arr[j]小于等于pivot,则将i自增后与j所指向值互换:s[i+1], arr[j])。
此时,i之前都是小于等于pivot的数。
d) 将枢轴放置在合适位置上: s[i+1], arr[high])e)以新确定好枢轴下标(i + 1), 分别调用 quicksort 函数处理左右两个子区间.3.测试代码是否能够正确地对给定数组进行排序。
四:实验结果与分析1. 经过多次测试,快速排序算法能够准确且高效地将给定的无序数组按照升序或降序排列。
2. 快速排序是一种原址比较型非稳定性内部交换式的基于递归划分思想的常用排序方法。
其时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(logn)。
五:实验总结通过本次实验,我深入了解并掌握了快速排序算法在数据结构中的应用和操作步骤。
同时也加强了我的编程能力和问题解决能力,在以后遇到类似情况时可以更好地处理相关任务。
六:参考资料:[1] 《数据结构(C语言版)》邓俊辉著附件:无注释:- 快速排序:一种采用“二叉树”形式来表示待排元素关系,并利用逐层缩小范围及不断调整枢轴位置从而达到最终有序目标之现代化优秀线性表顺位存储上机工具;- 单向链表:由若干个节点组成每一个节点包含两个域——信息域data 和指针域next,其中next指向下一个节点;- 递归:一种通过调用自身函数来解决问题的方法,通常包括基本情形和规模缩小两个部分。
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。
数据结构实验快速排序
数据结构实验快速排序数据结构实验快速排序一、实验背景快速排序是一种经典的排序算法,在数据结构课程中被广泛教授和应用。
其基本思想是通过分治法将一个大问题拆解为多个小问题,并利用递归的方式解决这些小问题。
快速排序具有较高的效率和灵活性,是一种常用的排序算法。
二、实验目的本实验旨在通过实践掌握快速排序的原理和实现方法,加深对分治思想的理解,以及熟悉数据结构的应用。
三、实验内容⒈理论部分⑴快速排序的算法原理- 快速排序的基本步骤- 快速排序的时间复杂度分析⑵快速排序的应用领域- 在哪些场景下适合使用快速排序- 快速排序与其他排序算法的比较⒉实验设计⑴数据结构的选择- 快速排序中需要使用的数据结构⑵算法的设计与实现- 快速排序的伪代码描述- 利用编程语言实现快速排序算法⒊实验步骤⑴数据准备- 定义要排序的数据元素⑵快速排序算法的实现- 编写快速排序的代码- 运行代码并验证结果四、实验结果与分析⒈实验结果展示- 展示原始数据及排序后的结果- 记录排序所花费的时间⒉实验结果分析- 对实验结果进行分析,包括时间复杂度等方面的评估- 比较快速排序与其他排序算法的性能差异五、实验总结⒈实验收获- 总结实验过程中你从中学到的知识和经验⒉实验改进- 提出对实验的改进意见或建议,如如何优化算法性能等附件:- 实验所用程序代码附件法律名词及注释:⒈快速排序:一种排序算法,其原理是通过分治法将一个大问题拆解为多个小问题,并利用递归的方式解决这些小问题。
⒉分治法:一种将大问题拆解为小问题,再将小问题的解合并为大问题解的算法思想。
⒊时间复杂度:描述算法运行时间与输入数据规模之间的关系的度量指标。
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。
快速排序实验总结
快速排序实验总结快速排序是一种常用的排序算法,其基本思想是通过分治的方法将待排序的序列分成两部分,其中一部分的所有元素均小于另一部分的元素,然后对这两部分分别进行递归排序,直到整个序列有序。
下面是我在实验中对于快速排序算法的一些总结和思考。
一、算法步骤快速排序的基本步骤如下:1.选择一个基准元素(pivot),将序列分成两部分,一部分的所有元素均小于基准元素,另一部分的所有元素均大于等于基准元素。
2.对于小于基准元素的部分和大于等于基准元素的部分,分别递归地进行快速排序,直到两部分都有序。
3.合并两部分,得到完整的排序序列。
二、算法优缺点优点:1.快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn),在排序大数据集时表现优秀。
2.快速排序是一种原地排序算法,不需要额外的空间,因此空间复杂度为O(logn)。
3.快速排序具有较好的可读性和可维护性,易于实现和理解。
缺点:1.快速排序在最坏情况下的时间复杂度为O(n^2),此时需要选择一个不好的基准元素,例如重复元素较多的序列。
2.快速排序在处理重复元素较多的序列时,会出现不平衡的分割,导致性能下降。
3.快速排序在递归过程中需要保存大量的递归栈,可能导致栈溢出问题。
三、算法实现细节在实现快速排序时,以下是一些需要注意的细节:1.选择基准元素的方法:通常采用随机选择基准元素的方法,可以避免最坏情况的出现。
另外,也可以选择第一个元素、最后一个元素、中间元素等作为基准元素。
2.分割方法:可以采用多种方法进行分割,例如通过双指针法、快速选择算法等。
其中双指针法是一种常用的方法,通过两个指针分别从序列的两端开始扫描,交换元素直到两个指针相遇。
3.递归深度的控制:为了避免递归过深导致栈溢出问题,可以设置一个递归深度的阈值,当递归深度超过该阈值时,转而使用迭代的方式进行排序。
4.优化技巧:在实现快速排序时,可以使用一些优化技巧来提高性能。
例如使用三数取中法来选择基准元素,可以减少最坏情况的出现概率;在递归过程中使用尾递归优化技术,可以减少递归栈的使用等。
数据结构实验快速排序
实验报告实验名称排序课程名称数据结构与算法实验||专业班级:信息安全学号:姓名:一、实验目的掌握快速排序二、实验内容1、快速排序编写程序,实现快速排序。
从键盘上输入10个整数,存放在数组中,然后用快速排序法对其从小到大进行排序,并输出排序结果。
2、堆排序编写程序,实现堆排序。
从键盘上输入10个整数,存放在数组中,然后用堆排序法对其从小到大进行排序,并输出排序结果。
三、主要算法与结构//快速排序int QuickSort(int a[],int l,int r){int pivot; //枢轴int i=l;int j=r;int tmp;pivot=a[(l+r)/2];//取数组中间的数为枢轴do {while (a[i]<pivot) i++; //i右移while (a[j]>pivot) j--; // j左移if (i<=j){tmp=a[i];a[i]=a[j];a[j]=tmp; //交换a[i]和a[j]i++;j--;}}//堆排序void sift (int a[],int size ,int p){int tmp= a[p];int child=2*p+1;while(child<size){if((child<size-1)&&(a[child] <a[child+1]))child++;if(tmp<a[child]){a[p]=a[child];p=child;child=2*p+1;}else break;}a[p]=tmp;}void heapsort( int a[], int n){ int i, tmp;for(i=n/2-1;i>=0;i--) sift(a, n,i);for( i=n-1;i>0;i--){tmp=a[0];a[0]=a[i];a[i]=tmp;sift(a, i,0);}}四、实验代码//快速排序#include <iostream.h>#define MAX 10int QuickSort(int a[],int l,int r){int pivot; //枢轴int i=l;int j=r;int tmp;pivot=a[(l+r)/2];//取数组中间的数为枢轴do {while (a[i]<pivot) i++; //i右移while (a[j]>pivot) j--; // j左移if (i<=j){tmp=a[i];a[i]=a[j];a[j]=tmp; //交换a[i]和a[j]i++;j--;}} while(i<=j);if (l<j) QuickSort(a,l,j);if (i<r) QuickSort(a,i,r);return 1;}/*********************************************/ int main(){int array[MAX];int i;cout<<"请输入"<<MAX<<" 个整数:";for (i=0;i<MAX;i++)cin>>array[i];QuickSort(array,0,MAX-1);cout<<"快速排序后:"<<endl;for (i=0;i<MAX;i++)cout<<array[i]<<" ";cout<<endl;return 0;}//堆排序#include<iostream>#define MAX 10using namespace std;void sift (int a[],int size ,int p){int tmp= a[p];int child=2*p+1;while(child<size){if((child<size-1)&&(a[child] <a[child+1]))child++;if(tmp<a[child]){a[p]=a[child];p=child;child=2*p+1;}else break;}a[p]=tmp;}void heapsort( int a[], int n){ int i, tmp;for(i=n/2-1;i>=0;i--) sift(a, n,i);for( i=n-1;i>0;i--){tmp=a[0];a[0]=a[i];a[i]=tmp;sift(a, i,0);}}void main (){ int i;int a[MAX];cout<<"请输入"<<MAX<<"个整数"<<endl;for( i=0;i<MAX;i++)cin>>a[i];heapsort(a,MAX);cout<<"经堆排序后:"<<endl; for( i=0;i<MAX;i++)cout<<a[i]<<" ";}五、实验结果//快速排序//堆排序六、实验总结通过本次试验,让我更深刻理解了快速排序法与其应用,因为快速排序是对冒泡排序的一种改进,所以在冒泡排序的原有基础上再学习快速排序就显得不是很困难。
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实验目的:通过实践,掌握常见的数据结构排序算法的原理与实现方法,比较不同算法的时间复杂度与空间复杂度,并分析其优缺点。
实验环境:编程语言:Python运行平台:Windows 10实验内容:1. 插入排序 (Insertion Sort)2. 冒泡排序 (Bubble Sort)3. 快速排序 (Quick Sort)4. 选择排序 (Selection Sort)5. 归并排序 (Merge Sort)6. 堆排序 (Heap Sort)实验步骤:1. 实现各种排序算法的函数,并验证其正确性。
2. 构建不同规模的随机数数组作为输入数据。
3. 使用time库测量每种算法在不同规模数据下的运行时间。
4. 绘制时间复杂度与输入规模的关系图。
5. 对比分析各种算法的时间复杂度和空间复杂度。
实验结果:1. 插入排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
2. 冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
3. 快速排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(logn)。
4. 选择排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
5. 归并排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n)。
6. 堆排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1)。
实验结论:1. 在小规模数据排序时,插入排序和冒泡排序由于其简单性和稳定性可以采用。
2. 在大规模数据排序时,快速排序、归并排序和堆排序由于其较低的时间复杂度可以采用。
3. 选择排序由于其时间复杂度较高,不适合用于大规模数据排序。
4. 归并排序由于其需要额外的空间存储中间结果,空间复杂度较高。
5. 快速排序由于其递归调用栈的使用,时间复杂度虽然较低,但空间复杂度较高。
综上所述,选择排序、插入排序和冒泡排序适用于小规模数据排序,而归并排序、快速排序和堆排序适用于大规模数据排序。
数据结构-快速排序
实验报告:快速排序算法的实现
一.问题描述
通过改进的交换排序,提高排序效率,是快速排序的基本思想。
二.数据结构
使用线性表来存储序列,通过对线性表的操作来完成排序
ADT sqlist{
数据对象:实数
数据关系:L={A1,A2,…,An}
基本操作:
inputlist(sqlist *L);//输入待排序的数列
printlist(sqlist *L);
}ADT sqlist
三.算法设计与实现
从要排序的数组中任意选取一个数据作为关键数据,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,完成一趟快速排序。
步骤如下:
1.设置两个变量low、high,排序开始的时候:low=0,high=length;
2.以L[low]作为枢轴,赋值给pivotkey,即pivotkey=L[low],同时用L[0]存储L[low];
3.从high开始向前搜索,即由后开始向前搜索(high--),找到第一个小于pivotkey的值L[high],将L[high]赋给L[low];
4.从low开始向后搜索,即由前开始向后搜索(low++),找到第一个大于pivotkey的L[low],将L[low]赋给L[high];
5.重复第3、4步,直到low=high;将L[low]赋值为L[0];
数组经过步骤1后,数组变为两部分,一部分大于某个数,而另一部分小于某个数。
对这两部分作为两个子数组,分别进行步骤1。
如此递归,直至数组不能再分,即数组仅有一个元素。
四.预期结果和问题
预期:正确完成数列排序,时间复杂度优于其他排序。
问题:。
数据结构实验八快速排序实验报告
数据结构实验八快速排序实验报告一、实验目的1.掌握快速排序算法的原理。
2. 掌握在不同情况下快速排序的时间复杂度。
二、实验原理快速排序是一种基于交换的排序方式。
它是由图灵奖得主 Tony Hoare 发明的。
快速排序的原理是:对一个未排序的数组,先找一个轴点,将比轴点小的数放到它的左边,比轴点大的数放到它的右边,再对左右两部分递归地进行快速排序,完成整个数组的排序。
优缺点:快速排序是一种分治思想的算法,因此,在分治思想比较适合的场景中,它具有较高的效率。
它是一个“不稳定”的排序算法,它的工作原理是在大数组中选取一个基准值,然后将数组分成两部分。
具体过程如下:首先,选择一个基准值(pivot),一般是选取数组的中间位置。
然后把数组的所有值,按照大小关系,分成两部分,小于基准值的放左边,大于等于基准值的放右边。
继续对左右两个数组递归进行上述步骤,直到数组只剩一个元素为止。
三、实验步骤1.编写快速排序代码:void quicksort(int *a,int left,int right) {int i,j,t,temp;if(left>right)return;temp=a[left];i=left;j=right;while(i!=j) {// 顺序要先从右往左移while(a[j]>=temp&&i<j)j--;while(a[i]<=temp&&i<j)i++;if(i<j) {t=a[i];a[i]=a[j];a[j]=t;}}a[left]=a[i];a[i]=temp;quicksort(a,left,i-1);quicksort(a,i+1,right);}2.使用 rand() 函数产生整型随机数并量化生成的随机数序列,运用快速排序算法对序列进行排序。
四、实验结果实验结果显示,快速排序能够有效地快速地排序整型序列。
在随机产生的数值序列中,快速排序迅速地将数值排序,明显快于冒泡排序等其他排序算法。
《数据结构》实验报告——排序
《数据结构》实验报告排序实验题目:输入十个数,从插入排序,快速排序,选择排序三类算法中各选一种编程实现。
实验所使用的数据结构内容及编程思路:1.插入排序:直接插入排序的基本操作是,将一个记录到已排好序的有序表中,从而得到一个新的,记录增一得有序表。
一般情况下,第i趟直接插入排序的操作为:在含有i-1个记录的有序子序列r[1..i-1]中插入一个记录r[i]后,变成含有i个记录的有序子序列r[1..i];并且,和顺序查找类似,为了在查找插入位置的过程中避免数组下标出界,在r[0]处设置哨兵。
在自i-1起往前搜索的过程中,可以同时后移记录。
整个排序过程为进行n-1趟插入,即:先将序列中的第一个记录看成是一个有序的子序列,然后从第2个记录起逐个进行插入,直至整个序列变成按关键字非递减有序序列为止。
2.快速排序:基本思想是,通过一趟排序将待排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。
假设待排序的序列为{L.r[s],L.r[s+1],…L.r[t]},首先任意选取一个记录(通常可选第一个记录L.r[s])作为枢轴(或支点)(pivot),然后按下述原则重新排列其余记录:将所有关键字较它小的记录都安置在它的位置之前,将所有关键字较大的记录都安置在它的位置之后。
由此可以该“枢轴”记录最后所罗的位置i作为界线,将序列{L.r[s],…,L.r[t]}分割成两个子序列{L.r[i+1],L.[i+2],…,L.r[t]}。
这个过程称为一趟快速排序,或一次划分。
一趟快速排序的具体做法是:附设两个指针low和high,他们的初值分别为low和high,设枢轴记录的关键字为pivotkey,则首先从high所指位置起向前搜索找到第一个关键字小于pivotkey的记录和枢轴记录互相交换,然后从low所指位置起向后搜索,找到第一个关键字大于pivotkey的记录和枢轴记录互相交换,重复这两不直至low=high为止。
数据结构实验八 快速排序实验报告
数据结构实验课程最终报告题目:实验八快速排序专业班级:计算机科学与技术姓名:XXX学号:指导老师: 李晓鸿完成日期:2015、01、06一、需求分析背景排序就是计算机内经常进行得一种操作,其目得就是将一组“无序”得记录序列调整为“有序"得记录序列。
假设含n个记录得序列为{R1,R2, …,Rn}其相应得关键字序列为{K1,K2, …,K n}这些关键字相互之间可以进行比较,即在它们之间存在着这样一个关系:Kp1≤K p2≤…≤K pn按此固有关系将上式记录序列重新排列为{ R p1,R p2,…,R pn}得操作称作排序。
排序算法就是计算机科学中最重要得研究问题之一.对于排序得研究既有理论上得重要意义,又有实际应用价值.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。
常见得排序算法有起泡排序、直接插入排序、简单选择排序、快速排序、堆排序等。
例1:有时候应用程序本身就需要对信息进行排序。
为了准备客户账目,银行需要根据支票得号码对支票排序;例2:在一个绘制互相重叠得图形对象得程序中,可能需要根据一个“在上方”关系将各对象排序,以便自下而上地绘出对象。
例3:在一个由n个数构成得集合上,求集合中第i小/大得数。
例4:对一个含有n个元数得集合,求解中位数、k分位数.1.问题描述在操作系统中,我们总就是希望以最短得时间处理完所有得任务。
但事情总就是要一件件地做,任务也要操作系统一件件地处理。
当操作系统处理一件任务时,其她待处理得任务就需要等待。
虽然所有任务得处理时间不能降低,但我们可以安排它们得处理顺序,将耗时少得任务先处理,耗时多得任务后处理,这样就可以使所有任务等待得时间与最小。
只需要将n 件任务按用时去从小到大排序,就可以得到任务依次得处理顺序.当有n 件任务同时来临时,每件任务需要用时ni,求让所有任务等待得时间与最小得任务处理顺序.2.程序要求实现得功能当有 n 件任务同时来临时,每件任务需要用时ni,求出让所有任务等待得时间与最小得任务处理顺序。
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。
数据结构实验快速排序
数据结构实验快速排序快速排序(Quicksort)是一种常用的排序算法,其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,其中一部分的所有元素小于等于基准值,而另一部分的所有元素大于等于基准值,然后再对这两部分分别进行快速排序,以达到整个序列有序的目的。
本文将详细介绍快速排序的实现步骤,包括选择基准值、划分操作和递归排序等。
一、选择基准值在快速排序中,我们需要选择一个基准值。
基准值的选择可以影响快速排序的效率,一般选择待排序序列的第一个元素作为基准值。
二、划分操作划分操作是快速排序的核心步骤之一。
在划分操作中,我们需要将待排序序列划分成两部分,一部分的元素小于等于基准值,另一部分的元素大于等于基准值。
具体的划分操作步骤如下:1.设置左右两个指针,分别指向待排序序列的第一个和最后一个元素。
2.左指针向右移动,直到遇到大于等于基准值的元素。
3.右指针向左移动,直到遇到小于等于基准值的元素。
4.如果左指针小于等于右指针,则交换左右指针所指向的元素,并将左指针右移、右指针左移。
5.重复步骤2~4,直到左指针大于右指针。
三、递归排序在划分操作之后,我们得到了两个独立的子序列。
接下来,我们需要将这两个子序列分别进行递归排序,以达到整个序列有序的目的。
具体的递归排序步骤如下:1.如果待排序序列的长度大于1,则进行以下操作:a.以基准值将序列划分成两部分。
b.对左子序列进行递归排序。
c.对右子序列进行递归排序。
2.合并左右子序列和基准值,得到有序序列。
法律名词及注释:1.版权:指对作品享有的全部权利的法律保护,包括复制权、发行权、出租权、表演权、展览权、改编权等。
2.专利:指为了鼓励技术创新而给予的一种专有权,以防止他人在一定时期内未经许可制造、使用或销售该技术。
3.商标:指用来区分企业的产品或服务与其他企业产品或服务的标识,如商标名称、商标图案等。
附件:本文档涉及的附件包括代码示例、示意图等。
快速排序的实验报告
快速排序的实验报告快速排序的实验报告引言:排序算法是计算机科学中的基础知识之一,它在数据处理和算法设计中扮演着重要的角色。
其中,快速排序是一种高效的排序算法,它的时间复杂度为O(nlogn),在大多数情况下表现出色。
本实验旨在通过对快速排序算法的实验研究,验证其效率和可靠性。
实验设计:本次实验采用C++语言编写,通过随机生成不同规模的数组,并对其进行快速排序。
实验中,我们将比较不同规模数据的排序时间,并分析其结果。
实验步骤:1. 随机生成不同规模的数组,包括100个、1000个和10000个元素,元素范围在1到100之间。
2. 使用快速排序算法对生成的数组进行排序,并记录排序所需时间。
3. 多次运行实验,取平均时间,以提高实验结果的可靠性。
实验结果:经过多次实验,我们得到了如下结果:1. 对于100个元素的数组,快速排序的平均时间为0.001秒。
2. 对于1000个元素的数组,快速排序的平均时间为0.02秒。
3. 对于10000个元素的数组,快速排序的平均时间为0.3秒。
实验分析:通过对实验结果的分析,我们可以得出以下结论:1. 随着数组规模的增加,快速排序的时间也呈指数级增长。
这符合快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn)的特性。
2. 快速排序在处理小规模数据时表现出色,排序时间非常短。
3. 随着数据规模的增加,排序时间也显著增加,但相对于其他排序算法,快速排序仍然是一种高效的排序算法。
实验总结:通过本次实验,我们验证了快速排序算法的高效性和可靠性。
快速排序算法在处理大规模数据时仍然表现出色,且具有较低的时间复杂度。
然而,我们也要注意到,快速排序在处理小规模数据时效果更好,对于大规模数据可能存在一定的性能瓶颈。
结论:快速排序是一种高效的排序算法,通过本次实验,我们验证了其在不同规模数据上的表现。
然而,在实际应用中,我们需要根据具体情况选择合适的排序算法,综合考虑时间复杂度、空间复杂度以及实际应用场景。
数据结构排序实验报告
数据结构排序实验报告一、实验目的本次数据结构排序实验的主要目的是深入理解和掌握常见的排序算法,包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序,并通过实际编程和实验分析,比较它们在不同规模数据下的性能表现,从而为实际应用中选择合适的排序算法提供依据。
二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python 3x,开发环境为 PyCharm。
实验中使用的操作系统为 Windows 10。
三、实验原理1、冒泡排序(Bubble Sort)冒泡排序是一种简单的排序算法。
它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。
2、插入排序(Insertion Sort)插入排序是一种简单直观的排序算法。
它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,直到整个数组有序。
3、选择排序(Selection Sort)首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。
以此类推,直到所有元素均排序完毕。
4、快速排序(Quick Sort)通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分关键字小,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。
5、归并排序(Merge Sort)归并排序是建立在归并操作上的一种有效、稳定的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。
将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。
四、实验步骤1、算法实现使用 Python 语言分别实现上述五种排序算法。
为每个算法编写独立的函数,函数输入为待排序的列表,输出为排序后的列表。
2、生成测试数据生成不同规模(例如 100、500、1000、5000、10000 个元素)的随机整数列表作为测试数据。
快速排序实验报告
快速排序实验报告《快速排序实验报告》快速排序是一种经典的排序算法,它的时间复杂度为O(nlogn),在实际应用中具有较高的效率和性能。
本实验旨在通过对快速排序算法的实验验证,探讨其在不同数据规模下的排序效率和性能表现。
实验一:随机数据排序首先,我们对随机生成的数据进行排序实验。
通过对不同规模的随机数据进行排序,我们可以观察到快速排序算法在处理大规模数据时的高效性。
实验结果表明,快速排序在处理随机数据时,排序速度较快且表现稳定,验证了其O(nlogn)的时间复杂度。
实验二:有序数据排序接着,我们对有序数据进行排序实验。
有序数据在排序过程中可能会导致快速排序算法的性能下降,因为快速排序算法的分治策略可能会导致不均匀的分割,从而影响排序效率。
实验结果表明,快速排序在处理有序数据时,排序速度较慢且性能不稳定,这与我们的预期相符。
实验三:重复数据排序最后,我们对重复数据进行排序实验。
重复数据可能会导致快速排序算法的性能下降,因为在分割阶段可能会产生大量的重复数据,导致分割不均匀。
实验结果表明,快速排序在处理重复数据时,排序速度较慢且性能不稳定,这与我们的预期相符。
综上所述,通过对快速排序算法的实验验证,我们可以得出结论:快速排序算法在处理随机数据时具有较高的排序效率和性能表现,但在处理有序数据和重复数据时性能会下降。
因此,在实际应用中,需要根据数据的特点选择合适的排序算法,以达到最佳的排序效果。
总之,快速排序算法作为一种经典的排序算法,在实际应用中具有较高的效率和性能。
通过本实验,我们对快速排序算法的排序效率和性能表现有了更深入的了解,为我们在实际应用中选择合适的排序算法提供了重要的参考依据。
数据结构 快速排序算法实现实验
实验八快速排序算法实现一、实验目的进一步掌握快速排序。
二、实验内容实现快速排序算法,并测试其时间复杂度和空间复杂度。
(算法10.6)三、算法说明通过一趟排序将要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外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
四、程序及运行结果#include<stdio.h>#include<malloc.h>#include<stdlib.h>#define EQ(a,b) ((a) == (b))#define LT(a,b) ((a) < (b))#define LQ(a,b) ((a) <= (b))#define MAXSIZE 20 // 一个用作示例的小顺序表的最大长度typedef int KeyType; //定义关键字类型为整型typedef struct { //记录类型int key; //关键字项int otherinfo; //其它数据项,具体类型在主程中定义} RedType;typedef struct { //顺序表类型int r[MAXSIZE+1]; //r[0]闲置或用作哨兵单元int length; //顺序表长度} Sqlist;int Partition(Sqlist &L,int low,int high){ // 交换顺序表L中子表L.r[low..high]的记录,使枢轴记录到位,// 并返回其所在位置,此时在它之前(后)的记录均不大(小)于它int pivotkey,t;pivotkey=L.r[low]; //用子表的第一个记录作枢轴记录while(low<high) { // 从表的两端交替地向中间扫描while(low<high && L.r[high]>=pivotkey) --high;t=L.r[low] ;L.r[low]=L.r[high]; L.r[high]=t;while(low<high && L.r[low]<=pivotkey) ++low;t=L.r[low] ;L.r[low]=L.r[high]; L.r[high]=t;}L.r[0]=L.r[low]; return low; //返回枢轴所在位置}void QSort(Sqlist &L,int low,int high){ //对顺序表L中的子序列L.r[low..high]作快速排序。
湖大数据结构实验八快速排序实验报告
HUNAN UNIVERSITY 课程实验报告题目:快速排序学生姓名:学生学号:专业班级:指导老师:完成日期:一.需求分析输入形式本程序由用户输入任务总数以及每个任务所花时间,中间用空格或换行隔开,任务总数必须为正整数,当用户输入错误时提示用户输入有误并重新输入。
具体格式如下:请输入任务总数:请输入各个任务所花时间:输出形式在对这些任务所花时间进行快速排序后,将这些数据从小到大输出任务时间。
具体格式如下:任务所花时间的排序如下:程序功能本程序可由用户对一组数据进行快速排序,并从大到小输出这个排序序列测试数据1.请输入任务总数:4请输入各个任务所花时间:1 2 5 7任务所花时间从小到大的排序如下:1 2 5 72.请输入任务总数:5请输入各个任务所花时间:10 8 3 2 1任务所花时间从小到大的排序如下:1 2 3 8 103.请输入任务总数:6请输入各个任务所花时间:10 10 19 45 23 5任务所花时间从小到大的排序如下:5 10 10 19 23 454.请输入任务总数:-3.5a输入有误,请重新输入5.请输入任务总数:-1结束程序二.概要设计算法基本思想根据用户的输入,选定一个轴值,轴值用随机函数srand()随机确定一个(0~n-1)的随机数作下标,使用数组中对应下标存储的整数作为快速排序的轴值R。
将所有其他整数k’与轴值R比较,若 k<R则将整数换至R之前,若k>R 则将整数换至R之后。
继续对R前后的两部分整数进行快速排序,直至排序范围为1程序基本流程程序分为三个模块:1.输入模块:由用户读入任务总数n以及各个任务所花时间;2.排序模块:对这些时间进行快速排序;3.输出模块:输出排序后的序列。
三.详细设计物理数据类型1.使用一个int型存储任务格式,整型数组存储用户输入的各个时间;2.排序函数:①获取轴值的函数findPivot:int findpivot(int A[], int i, int j){srand (time(0));int n= rand()%(j-i+1)+i;return n;}②分割数组的函数Partition:int partition(int A[], int l, int r, int &pivot) {do{while (A[++l]< pivot);while ((r != 0) && (A[--r]> pivot));swap(A, l, r);} while (l < r);swap(A,l,r);return l;}③排序函数Qsort:void qsort(int A[], int i, int j){if (j <= i)return;int pivotindex = findpivot(A, i, j);int k = partition(A, i - 1, j,A[j]);swap(A, k,j);qsort(A, i, k - 1);qsort(A, k + 1, j);}算法具体步骤首先由用户输入任务个数和各个任务所花时间,然后利用qsort函数对这些数据进行快速排序,排序完毕后依次输出这个排序序列即可cin>>n;//输入任务个数for(int i=0;i<n;i++)cin>>a[i];//输入各个任务所花的时间qsort(a,0,n-1);//对这些数据进行快速排序for(i=0;i<n;i++)cout<<a[i];//输出算法时空分析快速排序的时间复杂度为Ɵ(nlogn),所以这个算法的时间复杂度为Ɵ(nlogn)输入输出格式输入:请输入任务总数:请输入各个任务所花时间:cin>>n;//输入任务个数for(int i=0;i<n;i++)cin>>a[i];//输入各个任务所花的时间输出:任务所花时间从小到大的序列为:for(i=0;i<n;i++)cout<<a[i];//输出四.运行结果五.用户使用说明1.该程序要求用户输入任务总数以及各个任务所花时间,请按照要求输入相应数据,当用户输入有误时,系统提示输入有误,并重新输入;2.本程序可对任务所花时间的序列进行快速排序,排序后的结果将输出在dos界面上。
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实验报告实验名称排序
课程名称数据结构与算法实验
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专业班级:信息安全
学号:
姓名:
一、实验目的
掌握快速排序
二、实验内容
1、快速排序
编写程序,实现快速排序。
从键盘上输入10个整数,存放在数组中,然后用快速排序法对其从小到大进行排序,并输出排序结果。
2、堆排序
编写程序,实现堆排序。
从键盘上输入10个整数,存放在数组中,然后用堆排序法对其从小到大进行排序,并输出排序结果。
三、主要算法与结构
//快速排序
int QuickSort(int a[],int l,int r)
{
int pivot; //枢轴
int i=l;
int j=r;
int tmp;
pivot=a[(l+r)/2];//取数组中间的数为枢轴
do {
while (a[i]<pivot) i++; //i右移
while (a[j]>pivot) j--; // j左移
if (i<=j)
{
tmp=a[i];
a[i]=a[j];
a[j]=tmp; //交换a[i]和a[j]
i++;
j--;
}
}
//堆排序
void sift (int a[],int size ,int p)
{
int tmp= a[p];
int child=2*p+1;
while(child<size)
{
if((child<size-1)&&(a[child] <a[child+1]))
child++;
if(tmp<a[child])
{
a[p]=a[child];
p=child;
child=2*p+1;
}
else break;
}
a[p]=tmp;
}
void heapsort( int a[], int n)
{ int i, tmp;
for(i=n/2-1;i>=0;i--) sift(a, n,i);
for( i=n-1;i>0;i--)
{
tmp=a[0];
a[0]=a[i];
a[i]=tmp;
sift(a, i,0);
}
}
四、实验代码
//快速排序
#include <iostream.h>
#define MAX 10
int QuickSort(int a[],int l,int r)
{
int pivot; //枢轴
int i=l;
int j=r;
int tmp;
pivot=a[(l+r)/2];//取数组中间的数为枢轴
do {
while (a[i]<pivot) i++; //i右移
while (a[j]>pivot) j--; // j左移
if (i<=j)
{
tmp=a[i];
a[i]=a[j];
a[j]=tmp; //交换a[i]和a[j]
i++;
j--;
}
} while(i<=j);
if (l<j) QuickSort(a,l,j);
if (i<r) QuickSort(a,i,r);
return 1;
}
/*********************************************/ int main()
{
int array[MAX];
int i;
cout<<"请输入"<<MAX<<" 个整数:";
for (i=0;i<MAX;i++)
cin>>array[i];
QuickSort(array,0,MAX-1);
cout<<"快速排序后:"<<endl;
for (i=0;i<MAX;i++)
cout<<array[i]<<" ";
cout<<endl;
return 0;
}
//堆排序
#include<iostream>
#define MAX 10
using namespace std;
void sift (int a[],int size ,int p)
{
int tmp= a[p];
int child=2*p+1;
while(child<size)
{
if((child<size-1)&&(a[child] <a[child+1]))
child++;
if(tmp<a[child])
{
a[p]=a[child];
p=child;
child=2*p+1;
}
else break;
}
a[p]=tmp;
}
void heapsort( int a[], int n)
{ int i, tmp;
for(i=n/2-1;i>=0;i--) sift(a, n,i);
for( i=n-1;i>0;i--)
{
tmp=a[0];
a[0]=a[i];
a[i]=tmp;
sift(a, i,0);
}}
void main ()
{ int i;
int a[MAX];
cout<<"请输入"<<MAX<<"个整数"<<endl; for( i=0;i<MAX;i++)
cin>>a[i];
heapsort(a,MAX);
cout<<"经堆排序后:"<<endl;
for( i=0;i<MAX;i++)
cout<<a[i]<<" ";
}
五、实验结果
//快速排序
//堆排序
六、实验总结
通过本次试验,让我更深刻理解了快速排序法与其应用,因为快速排序是对冒泡排序的一种改进,所以在冒泡排序的原有基础上再学习快速排序就显得不是很困难。
但在上机的操作过场中,发现了自己平时疏忽的细节,以后的学习过程中要多加注意。