归并排序的设计与实现

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《数据结构》实验指导书

四、实验说明
1.单链表的类型定义
#include <stdio.h>
typedef int ElemType；//单链表结点类型
typedef struct LNode
{ElemType data;
struct LNode *next;
2.明确栈、队列均是特殊的线性表。
3.栈、队列的算法是后续实验的基础（广义表、树、图、查找、排序等）。
六、实验报告
根据实验情况和结果撰写并递交实验报告。
实验四串
一、预备知识
1.字符串的基本概念
2.字符串的模式匹配算法
二、实验目的
1.理解字符串的模式匹配算法（包括KMP算法）
typedef struct
{ElemType *base；
int front,rear；
} SqQueue；
4.单链队列的类型定义
typedef struct QNode
{QElemType data;
typedef struct list
{ElemType elem[MAXSIZE];//静态线性表
int length; //顺序表的实际长度
} SqList;//顺序表的类型名
五、注意问题
1.插入、删除时元素的移动原因、方向及先后顺序。
4.三元组表是线性表的一种应用，通过它可以更好地理解线性表的存储结构。同时矩阵又是图的重要的存储方式，所以这个实验对更好地掌握线性表对将来对图的理解都有极大的帮助。
六、实验报告
根据实验情况和结果撰写并递交实验报告。
实验六树和二叉树
一、预备知识
1.二叉树的二叉链表存储结构

《归并排序》教学设计

《归并排序》教学设计归并排序教学设计介绍归并排序归并排序是一种高效的排序算法，它基于分治的思想。

它将待排序的序列不断地分割成较小的子序列，直到每个子序列只有一个元素，然后将这些子序列两两合并，使得合并后的序列有序。

归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，所以在处理大规模数据排序时非常有效。

教学目标通过本教学设计，学生将能够：1. 理解归并排序的原理和过程；2. 掌握归并排序的实现方法；3. 熟练应用归并排序解决实际问题；4. 分析和评估归并排序的时间复杂度和空间复杂度。

教学内容理论讲解1. 归并排序的基本思想和过程；2. 归并排序的时间复杂度和空间复杂度分析；3. 归并排序的应用场景和优缺点。

算法实现1. 递归实现归并排序；2. 非递归实现归并排序。

实例分析通过一些实际例子，演示如何使用归并排序算法解决实际问题，例如对整数数组进行排序、对学生成绩进行排名等。

思考题和练为了加深学生对归并排序的理解和应用能力，设计一些思考题和练题，例如给定一组数据让学生手动执行归并排序算法、设计一些需要应用归并排序的问题等。

教学方法1. 理论讲解与实例分析相结合，既让学生理解归并排序的原理，又让他们看到归并排序在实际问题中的应用；2. 引导学生通过自主实践，编写归并排序的代码，并测试其正确性和效果。

评估方法1. 设计一份归并排序的小测试，包括选择题和编程题，以评估学生对归并排序的掌握程度；2. 观察学生在实践中的表现，评估其在应用归并排序解决实际问题时的能力。

参考资料- 归并排序的原理与实现方法- 《算法导论》本教学设计旨在通过理论讲解、实例分析和实践操作，帮助学生全面了解归并排序算法，掌握其实现方法，并能够应用归并排序解决实际问题。

请根据实际情况进行适当调整和补充。

各种排序算法的课程设计

各种排序算法的课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握排序算法的基本概念，了解不同排序算法的优缺点及应用场景。

2. 使学生能够理解和掌握冒泡排序、选择排序、插入排序等基本排序算法的原理和实现方法。

3. 帮助学生理解排序算法的时间复杂度和空间复杂度，并能够分析不同算法的效率。

技能目标：1. 培养学生运用编程语言实现排序算法的能力，提高编程实践操作技能。

2. 培养学生通过分析问题，选择合适的排序算法解决实际问题的能力。

情感态度价值观目标：1. 激发学生对计算机科学和算法的兴趣，培养主动探究和自主学习的精神。

2. 培养学生面对问题时的耐心和细心，提高解决问题的信心和团队合作意识。

3. 使学生认识到排序算法在生活中的广泛应用，体会算法对人类社会的贡献。

课程性质分析：本课程为计算机科学相关学科，旨在让学生掌握排序算法的基本原理和实现方法，提高编程实践能力。

学生特点分析：学生处于年级中段，具有一定的编程基础和逻辑思维能力，对新鲜事物充满好奇心，但学习耐心和自律性有待提高。

教学要求：1. 注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。

2. 通过案例分析，引导学生主动思考，提高问题解决能力。

3. 创设互动、轻松的学习氛围，关注学生个体差异，激发学习兴趣。

二、教学内容1. 排序算法基本概念：介绍排序的定义、排序算法的稳定性、内排序与外排序的分类。

2. 冒泡排序：讲解冒泡排序的原理、实现步骤，分析其时间复杂度和空间复杂度。

3. 选择排序：介绍选择排序的原理、实现步骤，分析其时间复杂度和空间复杂度。

4. 插入排序：讲解插入排序的原理、实现步骤，分析其时间复杂度和空间复杂度。

5. 排序算法比较：对比冒泡排序、选择排序和插入排序的优缺点，探讨在不同场景下如何选择合适的排序算法。

6. 教学案例：结合实际案例，让学生动手实践排序算法，提高编程能力。

7. 排序算法拓展：简要介绍其他常用排序算法（如快速排序、归并排序等）的原理和应用。

常见算法设计实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的通过本次实验，掌握常见算法的设计原理、实现方法以及性能分析。

通过实际编程，加深对算法的理解，提高编程能力，并学会运用算法解决实际问题。

二、实验内容本次实验选择了以下常见算法进行设计和实现：1. 排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序。

2. 查找算法：顺序查找、二分查找。

3. 图算法：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）。

4. 动态规划算法：0-1背包问题。

三、实验原理1. 排序算法：排序算法的主要目的是将一组数据按照一定的顺序排列。

常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序等。

2. 查找算法：查找算法用于在数据集中查找特定的元素。

常见的查找算法包括顺序查找和二分查找。

3. 图算法：图算法用于处理图结构的数据。

常见的图算法包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）等。

4. 动态规划算法：动态规划算法是一种将复杂问题分解为子问题，通过求解子问题来求解原问题的算法。

常见的动态规划算法包括0-1背包问题。

四、实验过程1. 排序算法（1）冒泡排序：通过比较相邻元素，如果顺序错误则交换，重复此过程，直到没有需要交换的元素。

（2）选择排序：每次从剩余元素中选取最小（或最大）的元素，放到已排序序列的末尾。

（3）插入排序：将未排序的数据插入到已排序序列中适当的位置。

（4）快速排序：选择一个枢纽元素，将序列分为两部分，使左侧不大于枢纽，右侧不小于枢纽，然后递归地对两部分进行快速排序。

（5）归并排序：将序列分为两半，分别对两半进行归并排序，然后将排序好的两半合并。

（6）堆排序：将序列构建成最大堆，然后重复取出堆顶元素，并调整剩余元素，使剩余元素仍满足最大堆的性质。

2. 查找算法（1）顺序查找：从序列的第一个元素开始，依次比较，直到找到目标元素或遍历完整个序列。

算法开发实训报告

一、实训背景随着计算机科学和信息技术的发展，算法作为计算机程序的核心，其重要性日益凸显。

为了提高学生的算法设计、实现和分析能力，我们开展了算法开发实训课程。

本次实训旨在让学生通过实际项目开发，深入了解算法原理，提高算法应用能力。

二、实训目标1. 熟悉常用算法的基本原理和实现方法；2. 能够根据实际问题选择合适的算法；3. 掌握算法分析、调试和优化方法；4. 培养团队协作和沟通能力。

三、实训内容1. 实训项目：基于单链表的排序算法实现项目描述：设计一个单链表，并实现插入排序、归并排序和快速排序三种排序算法，对链表中的元素进行排序。

2. 实训步骤（1）设计单链表节点结构体，包含数据域和指针域；（2）实现单链表的创建、插入、删除和遍历等基本操作；（3）实现插入排序、归并排序和快速排序三种排序算法；（4）测试排序算法的性能，对比分析不同排序算法的优缺点；（5）编写测试用例，验证排序算法的正确性。

四、实训过程1. 单链表节点结构体设计```ctypedef struct Node {int data;struct Node next;} Node;```2. 单链表基本操作实现```c// 创建单链表Node createList() {Node head = (Node)malloc(sizeof(Node));if (head == NULL) {return NULL;}head->next = NULL;return head;}// 插入节点void insertNode(Node head, int data) {Node newNode = (Node)malloc(sizeof(Node)); if (newNode == NULL) {return;}newNode->data = data;newNode->next = head->next;head->next = newNode;// 删除节点void deleteNode(Node head, int data) {Node temp = head;Node prev = NULL;while (temp != NULL && temp->data != data) { prev = temp;temp = temp->next;}if (temp == NULL) {return;}prev->next = temp->next;free(temp);}// 遍历链表void traverseList(Node head) {Node temp = head->next;while (temp != NULL) {printf("%d ", temp->data);temp = temp->next;}printf("\n");```3. 排序算法实现（1）插入排序```cvoid insertionSort(Node head) {Node sorted = NULL;Node current = head->next;Node prev = NULL;Node temp = NULL;while (current != NULL) {temp = current->next;current->next = NULL;if (sorted == NULL || sorted->data >= current->data) {current->next = sorted;sorted = current;} else {prev = sorted;while (prev->next != NULL && prev->next->data < current->data) {prev = prev->next;}current->next = prev->next;prev->next = current;}current = temp;}head->next = sorted;}```（2）归并排序```cNode merge(Node left, Node right) {Node result = NULL;if (left == NULL)return right;else if (right == NULL)return left;if (left->data <= right->data) {result = left;result->next = merge(left->next, right); } else {result = right;result->next = merge(left, right->next); }return result;}void mergeSort(Node head) {if (head == NULL || head->next == NULL)return;Node slow = head;Node fast = head;Node temp = NULL;while (fast != NULL && fast->next != NULL) { temp = slow;slow = slow->next;fast = fast->next->next;}temp->next = NULL;Node left = mergeSort(head);Node right = mergeSort(slow);head = merge(left, right);}```（3）快速排序```cint partition(Node head, int low, int high) {int pivot = head->next->data;Node i = head;Node j = head->next->next;while (j != NULL) {if (j->data < pivot) {i = i->next;int t = i->data;i->data = j->data;j->data = t;}j = j->next;}int t = i->data;i->data = head->next->data;head->next->data = t;return i->data;}void quickSort(Node head, int low, int high) { if (low < high) {int pi = partition(head, low, high); quickSort(head, low, pi - 1);quickSort(head, pi + 1, high);}}```4. 测试与优化通过编写测试用例，验证排序算法的正确性。

数据结构实验指导书(新版)

《数据结构与算法》实验指导书实验及学时数分配几点要求：一、上机前：认真预习相关实验内容，提前编写算法程序，上机时检查（未提前编写程序者，扣除平时成绩中实验相关分数）。

二、上机中：在Turbo C或VC6.0环境中，认真调试程序，记录调试过程中的问题、解决方法以及运行结果。

上机时签到；下机时验收签字。

三、下机后：按要求完成实验报告，并及时提交（实验后1周内）。

实验一线性表【实验目的】1、掌握用Turbo c上机调试线性表的基本方法；2、掌握线性表的基本操作，插入、删除、查找以及线性表合并等运算在顺序存储结构和链式存储结构上的运算；3、运用线性表解决线性结构问题。

【实验学时】4 学时【实验类型】设计型【实验内容】1、顺序表的插入、删除操作的实现；2、单链表的插入、删除操作的实现；3、两个线性表合并算法的实现。

(选做)【实验原理】1、当我们在线性表的顺序存储结构上的第i个位置上插入一个元素时，必须先将线性表中第i个元素之后的所有元素依次后移一个位置，以便腾出一个位置，再把新元素插入到该位置。

若是欲删除第i个元素时，也必须把第i个元素之后的所有元素前移一个位置；2、当我们在线性表的链式存储结构上的第i个位置上插入一个元素时，只需先确定第i个元素前一个元素位置，然后修改相应指针将新元素插入即可。

若是欲删除第i个元素时，也必须先确定第i个元素前一个元素位置，然后修改相应指针将该元素删除即可；3、详细原理请参考教材。

【实验步骤】一、用C语言编程实现建立一个顺序表，并在此表中插入一个元素和删除一个元素。

1、通过键盘读取元素建立线性表；（从键盘接受元素个数n以及n个整形数；按一定格式显示所建立的线性表）2、指定一个元素，在此元素之前插入一个新元素；（从键盘接受插入位置i，和要插入的元素值；实现插入；显示插入后的线性表）3、指定一个元素，删除此元素。

（从键盘接受删除元素位置i，实现删除；显示删除后的线性表）二、用C语言编程实现建立一个单链表，并在此表中插入一个元素和删除一个元素。

算法分析与设计习题答案

算法分析与设计习题答案《算法分析与设计》期末复习题及答案⼀、简要回答下列问题：1.算法重要特性是什么？2.算法分析的⽬的是什么？3.算法的时间复杂性与问题的什么因素相关？4.算法的渐进时间复杂性的含义？5.最坏情况下的时间复杂性和平均时间复杂性有什么不同？6.简述⼆分检索（折半查找）算法的基本过程。

7.背包问题的⽬标函数和贪⼼算法最优化量度相同吗？8.采⽤回溯法求解的问题，其解如何表⽰？有什么规定？9.回溯法的搜索特点是什么？10.n皇后问题回溯算法的判别函数place的基本流程是什么？11.为什么⽤分治法设计的算法⼀般有递归调⽤？12.为什么要分析最坏情况下的算法时间复杂性？13.简述渐进时间复杂性上界的定义。

14.⼆分检索算法最多的⽐较次数？15.快速排序算法最坏情况下需要多少次⽐较运算？16.贪⼼算法的基本思想？17.回溯法的解（x1,x2,……x n）的隐约束⼀般指什么？18.阐述归并排序的分治思路。

19.快速排序的基本思想是什么。

20.什么是直接递归和间接递归？消除递归⼀般要⽤到什么数据结构？21.什么是哈密顿环问题？22.⽤回溯法求解哈密顿环，如何定义判定函数？23.请写出prim算法的基本思想。

参考答案：1. 确定性、可实现性、输⼊、输出、有穷性2. 分析算法占⽤计算机资源的情况，对算法做出⽐较和评价，设计出额更好的算法。

3. 算法的时间复杂性与问题的规模相关，是问题⼤⼩n的函数。

4．当问题的规模n趋向⽆穷⼤时，影响算法效率的重要因素是T(n)的数量级，⽽其他因素仅是使时间复杂度相差常数倍，因此可以⽤T(n)的数量级(阶)评价算法。

时间复杂度T(n)的数量级(阶)称为渐进时间复杂性。

5. 最坏情况下的时间复杂性和平均时间复杂性考察的是n固定时，不同输⼊实例下的算法所耗时间。

最坏情况下的时间复杂性取的输⼊实例中最⼤的时间复杂度：W(n) = max{ T(n，I) } , I∈Dn平均时间复杂性是所有输⼊实例的处理时间与各⾃概率的乘积和：A(n) =∑P(I)T(n，I) I∈Dn6. 设输⼊是⼀个按⾮降次序排列的元素表A[i：j] 和x，选取A[(i+j)/2]与x⽐较，如果A[(i+j)/2]=x，则返回(i+j)/2，如果A[(i+j)/2]回溯法的搜索特点是什么7. 不相同。

关于算法的实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的1. 理解快速排序算法的基本原理和实现方法。

2. 掌握快速排序算法的时间复杂度和空间复杂度分析。

3. 通过实验验证快速排序算法的效率。

4. 提高编程能力和算法设计能力。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：C++3. 开发工具：Visual Studio 2019三、实验原理快速排序算法是一种分而治之的排序算法，其基本思想是：选取一个基准元素，将待排序序列分为两个子序列，其中一个子序列的所有元素均小于基准元素，另一个子序列的所有元素均大于基准元素，然后递归地对这两个子序列进行快速排序。

快速排序算法的时间复杂度主要取决于基准元素的选取和划分过程。

在平均情况下，快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，但在最坏情况下，时间复杂度会退化到O(n^2)。

四、实验内容1. 快速排序算法的代码实现2. 快速排序算法的时间复杂度分析3. 快速排序算法的效率验证五、实验步骤1. 设计快速排序算法的C++代码实现，包括以下功能：- 选取基准元素- 划分序列- 递归排序2. 编写主函数，用于生成随机数组和测试快速排序算法。

3. 分析快速排序算法的时间复杂度。

4. 对不同规模的数据集进行测试，验证快速排序算法的效率。

六、实验结果与分析1. 快速排序算法的代码实现```cppinclude <iostream>include <vector>include <cstdlib>include <ctime>using namespace std;// 生成随机数组void generateRandomArray(vector<int>& arr, int n) {srand((unsigned)time(0));for (int i = 0; i < n; ++i) {arr.push_back(rand() % 1000);}}// 快速排序void quickSort(vector<int>& arr, int left, int right) { if (left >= right) {return;}int i = left;int j = right;int pivot = arr[(left + right) / 2]; // 选取中间元素作为基准 while (i <= j) {while (arr[i] < pivot) {i++;}while (arr[j] > pivot) {j--;}if (i <= j) {swap(arr[i], arr[j]);i++;j--;}}quickSort(arr, left, j);quickSort(arr, i, right);}int main() {int n = 10000; // 测试数据规模vector<int> arr;generateRandomArray(arr, n);clock_t start = clock();quickSort(arr, 0, n - 1);clock_t end = clock();cout << "排序用时：" << double(end - start) / CLOCKS_PER_SEC << "秒" << endl;return 0;}```2. 快速排序算法的时间复杂度分析根据实验结果，快速排序算法在平均情况下的时间复杂度为O(nlogn)，在最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)。

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。

《算法分析与设计》参考题1

1.简述算法和程序的区别。

算法:是指解决问题的一种方法或一个过程。

算法是若干指令的有穷序列，程序：是算法用某种程序设计语言的具体实现。

程序可以不满足算法的性质(4)。

例如:操作系统，是一个在无限循环中执行的程序，因而不是一个算法。

操作系统的各种任务可看成是单独的问题，每一个问题由操作系统中的一个子程序通过特定的算法来实现。

该子程序得到输出结果后便终止。

2.一个算法应有哪些主要特征？满足如下性质：(1)输入：有外部提供的量作为算法的输入。

(2)输出：算法产生至少一个量作为输出。

(3)确定性：组成算法的每条指令是清晰，无歧义的。

(4)有限性：算法中每条指令的执行次数是有限的，执行每条指令的时间也是有限的。

3.简述动态规划算法和贪心算法的基本要素。

动态规划算法的基本要素：最优子结构：矩阵连乘计算次序问题的最优解包含着其子问题的最优解。

这种性质称为最优子结构性质。

在分析问题的最优子结构性质时，所用的方法具有普遍性：首先假设由问题的最优解导出的子问题的解不是最优的，然后再设法说明在这个假设下可构造出比原问题最优解更好的解，从而导致矛盾。

利用问题的最优子结构性质，以自底向上的方式递归地从子问题的最优解逐步构造出整个问题的最优解。

最优子结构是问题能用动态规划算法求解的前提。

重叠子问题：递归算法求解问题时，每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题被反复计算多次。

这种性质称为子问题的重叠性质。

动态规划算法，对每一个子问题只解一次，而后将其解保存在一个表格中，当再次需要解此子问题时，只是简单地用常数时间查看一下结果。

通常不同的子问题个数随问题的大小呈多项式增长。

因此用动态规划算法只需要多项式时间，从而获得较高的解题效率贪心算法的基本要素：贪心选择性质：所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到。

这是贪心算法可行的第一个基本要素，也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。

动态规划算法通常以自底向上的方式解各子问题，而贪心算法则通常以自顶向下的方式进行，以迭代的方式作出相继的贪心选择，每作一次贪心选择就将所求问题简化为规模更小的子问题。

《数据结构》课程标准

《数据结构》课程标准一、课程定位《数据结构》是大数据技术与应用专业的一门专业基础课程，本课程所涵盖的知识和技能是作为大数据技术与应用专业学生其他专业课程的核心基础课程之一。

通过本课程的学习，使学生能够获得学习后续专业课程所需的编程算法、数据结构方面的基础知识。

通过本课程及其实践环节教学，使学生能够培养良好的编程习惯，锻炼计算机软件算法思想，并培养学生分析问题和解决问题的能力。

为以后进行实际的软件开发工作打下良好的专业知识和职业技能基础。

二、课程目标通过本课程的学习，培养和提高计算机软件技术专业学生的职业核心能力和素质。

使学生能够具备良好的职业素养，具备团队协作、与人沟通等多方面的能力；使学生具有较强的编程专业基础知识和技能，并具备进行自我拓展的能力。

让学生能够具备深厚的专业基础，为今后的长足发展提供厚实而强大的动力。

1、知识目标本课程涵盖了以下知识目标：（1）掌握算法设计的基本度量方法；（2）掌握线性表、栈、队列、数组和二叉树抽象数据类型的实现及其基本的操作实现；（3）理解图抽象数据类型的实现及其基本的操作特点；（4）掌握常见查找算法和排序算法的特点和实现方法。

2、能力目标（1）能查阅英文版的相关技术手册；（2）能正确地实现常用的抽象数据类型，并能实现常见的基本操作；（3）能针对现实问题选择正确的数据结构，并能在所选择的数据结构基础上编写相应算法以解决该问题；（4）能够对所编写的算法进行简单的度量和评估。

3、素质目标（1）具有良好的心理素质，顽强的意志力，勇于克服困难；（2）具有较强的身心素质，适应艰苦工作需要；（3）具有较扎实的业务基础，并能不断进行创新和自我超越。

三、课程设计1、设计思想教学内容框架按照知识和技能递进的关系，本课程的内容框架设计如下图所示：教学内容框架示意图本课程教学内容按照线性表、栈、队列、数组、树及二叉树和图等基本数据结构的顺序来实施教学，最后将前面的基本数据结构应用于查询算法和排序算法的设计和实现。

合并、快速排序实验报告

合并、快速排序一．实验目的：1.理解算法设计的基本步骤及各部的主要内容、基本要求；2.加深对分治设计方法基本思想的理解，并利用其解决现实生活中的问题；3.通过本次试验初步掌握将算法转化为计算机上机程序的方法。

二．实验内容：1.设计和实现递归的合并排序算法、快速排序算法；2.设计和实现消除递归的合并排序算法、快速排序算法；3.设计有代表性的典型输入数据，分析算法的效率；4.对于给定的输入数据，给出算运行结果和运行结果，并给出实验结果分。

三．实验操作：1.合并排序思想：归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。

该算法是采用分治法的思想，是一种稳定的排序方法。

将以有序的子序列合并，得到完全有序的序列；及先使每个字序列有序，再使子序列段间有序。

归并过程：比较数组中两个元素的大小，如比较a[i]和a[j]的大小，若a[i]<=a[j]，将第一个有序表中的元素a[i]复制到r[k]中，并令i和k分别加上1，如此循环下去，直到其中一个有序表取完，然后再将另一个有序表剩下的元素复制到r中从下标k 到下标t的单元。

如：6，202，100，301，38，8，1第一次归并：{6，202}，{100，301}，{8，38}，{1}第二次归并：{6，100，202，301}，{1，8，38}第三次归并：{1，6，8，38，100，202，301}合并排序算法：void merge(int Array[],int low,int high){int i=low,j,k;int mid=(low+high)/2;j=mid+1;k=low;int* list=new int[high+1];while(i<=mid&&j<=high){if(Array[i]<=Array[j]) list[k++]=Array[i++];else list[k++]=Array[j++];}while(i<=mid) list[k++]=Array[i++];while(j<=high) list[k++]=Array[j++];for(int n=low;n<=high;n++)Array[n]=list[n];}void mergeSort(int Array[],int low,int high){ if(low<high){int mid=(low+high)/2;mergeSort(Array,low,mid);mergeSort(Array,mid+1,high);merge(Array,low,high);}}2.快速排序思想：将要排序的数据存入数组中，首先任意去一个元素（通常选用数组的第一个数）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，值得注意的是，快速排序不是一种稳定的排序算法，即多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。

排序方法课程设计

排序方法课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解排序方法的基本概念，掌握冒泡排序、选择排序和插入排序的原理与步骤。

2. 学生能运用所学排序方法解决实际问题，分析排序算法的时间复杂度和空间复杂度。

3. 学生了解排序在计算机科学中的应用，认识到排序方法在不同场景下的优缺点。

技能目标：1. 学生能够编写简单的排序算法程序，对给定数据进行排序。

2. 学生能够通过分析问题，选择合适的排序方法进行数据处理。

3. 学生能够运用所学知识解决实际生活中的排序问题，提高解决问题的能力。

情感态度价值观目标：1. 学生通过学习排序方法，培养逻辑思维能力和编程兴趣。

2. 学生在合作学习中，培养团队协作精神和沟通能力。

3. 学生认识到排序在生活中的重要性，提高对计算机科学的认识和兴趣。

分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程旨在帮助学生掌握基本的排序方法，培养编程兴趣和解决问题的能力。

课程目标具体、可衡量，便于教学设计和评估。

在教学过程中，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。

同时，关注学生的情感态度价值观培养，使他们在学习过程中形成积极的学习态度和价值观。

二、教学内容本章节教学内容主要包括以下三个方面：1. 排序方法基本概念与原理- 排序的定义、分类及作用- 冒泡排序、选择排序和插入排序的原理与步骤- 排序算法的时间复杂度和空间复杂度分析2. 排序方法的编程实现与应用- 编写冒泡排序、选择排序和插入排序的代码- 分析排序算法在不同场景下的性能表现- 实际应用案例：对一组数据进行排序处理3. 排序方法的拓展与优化- 了解其他排序方法（如：快速排序、归并排序等）的原理及优缺点- 探讨排序算法的优化方法，如：减少交换次数、提高效率等- 分析排序算法在实际应用中的局限性及改进方向教学内容按照教学大纲安排，结合教材相关章节进行组织。

在教学过程中，注重理论与实践相结合，引导学生通过编程实践，深入理解排序方法的原理与应用。

数据结构课程设计(排序)

数据结构课程设计[排序综合]学生姓名：学生学号：院（系）：计算机科学与信息技术学院年级专业：指导教师：付丹丹二〇一一年十二月2- 3 - 3摘要数据结构是由数据元素依据某种逻辑联系组织起来的。

对数据元素间逻辑关系的描述称为数据的逻辑结构；数据必须在计算机内存储，数据的存储结构是数据结构的实现形式，是其在计算机内的表示；此外讨论一个数据结构必须同时讨论在该类数据上执行的运算才有意义。

在许多类型的程序的设计中，数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。

许多大型系统的构造经验表明，系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。

许多时候，确定了数据结构后，算法就容易得到了。

有些时候事情也会反过来，我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。

不论哪种情况，选择合适的数据结构都是非常重要的。

排序算法是数据结构学科经典的内容，其中内部排序现有的算法有很多种，其中包含冒泡排序，直接插入排序，简单选择排序，希尔排序，快速排序，堆排序等，各有其特点。

对排序算法比较的分析可以遵循若干种不同的准则，通常以排序过程所需要的算法步数作为度量，有时也以排序过程中所作的键比较次数作为度量。

特别是当作一次键比较需要较长时间，例如，当键是较长的字符串时，常以键比较次数作为排序算法计算时间复杂性的度量。

当排序时需要移动记录，且记录都很大时，还应该考虑记录的移动次数。

究竟采用哪种度量方法比较合适要根据具体情况而定。

在下面的讨论中我们主要考虑用比较的次数作为复杂性的度量。

41概要1.1设计目的数据结构与算法课程主要是研究非数值计算的程序设计问题中所出现的计算机操作对象以及它们之间的关系和操作的学科。

数据结构是介于数学、计算机软件和计算机硬件之间的一门计算机专业的核心课程，它是计算机程序设计、数据库、操作系统、编译原理及人工智能等的重要基础，广泛的应用于信息学、系统工程等各种领域。

学习数据结构与算法是为了将实际问题中涉及的对象在计算机中表示出来并对它们进行处理。

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。

课程设计排序系统的设计

课程设计排序系统的设计一、教学目标本课程旨在通过排序系统的设计教学，让学生掌握排序算法的基本原理和实现方法，培养学生分析问题和解决问题的能力。

具体的教学目标如下：1.了解常见排序算法的特点和适用场景。

2.掌握排序算法的实现方法和时间复杂度分析。

3.理解排序系统在实际应用中的重要性。

4.能够运用排序算法解决实际问题。

5.能够对给定的数据集进行有效的排序。

6.能够对排序算法进行优化和改进。

情感态度价值观目标：1.培养学生的团队合作意识和沟通能力。

2.培养学生对算法和编程的兴趣和热情。

3.培养学生对问题的分析和解决的能力。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括排序算法的基本原理、实现方法和应用场景。

具体的教学内容如下：1.排序算法的基本原理：比较排序、非比较排序、内部排序和外部排序等。

2.常见排序算法的实现方法：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等。

3.排序算法的时间复杂度分析：最好、最坏和平均时间复杂度。

4.排序系统在实际应用中的应用场景：数据库排序、文件排序、网络数据排序等。

三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学。

具体的教学方法如下：1.讲授法：通过讲解排序算法的基本原理和实现方法，使学生掌握相关知识。

2.案例分析法：通过分析实际应用场景，使学生了解排序系统的重要性。

3.实验法：通过编程实验，让学生亲手实现排序算法，提高实际操作能力。

4.讨论法：分组讨论，培养学生团队合作意识和沟通能力。

四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用国内知名出版社出版的《数据结构与算法》等相关教材。

2.参考书：提供《算法导论》、《排序与搜索》等专业书籍供学生参考。

3.多媒体资料：制作课件、教学视频等，以图文并茂的形式呈现教学内容。

4.实验设备：提供计算机实验室，让学生进行编程实验和实践。

五、教学评估为了全面、客观、公正地评估学生的学习成果，本课程将采用多种评估方式相结合。

数据结构课程设计--二路归并排序说明书

前言1.1排序的重要性生活中，无时不刻不充满这排序，比如：班级同学的成绩排名问题，公司产值高低的问题等等，解决这些问题的过程中，都涉及到了一个数据结构的构造思想过程。

数据结构中的排序，也有很多种，如：插入排序、交换排序、选择排序等等，此时我们就要注意选择具有优解的算法，将一个数据元素（或记录）的任意序列，重新排列成一个有序的排列，便于我们查找。

假设含有n个记录的序列为{R1,R2,Rn},其相应的关键字序列为{K1,K2,…,Kn}需确定1，2…n的一种排序P1,P2…Pn,使其相应的关键字满足如下的非递减的关系：Kp1≤Kp2≤…≤Kpn,即按关键字{Rp1,Rp2,…,Rpn}有序的排列，这样的一种操作称为排序。

一般情况下，排序又分为内部排序和外部排序。

而在内部排序中又含有很多排序方法，就其全面性能而言，很难提出一种被认为是最好的方法，因为每一种方法都有它的优缺点，适合在不同的环境下使用。

我们学习的排序有:直接插入排序、折半插入排序、希尔排序、快速排序、基数排序、归并排序等。

本次课题研究中，我主要进行了二路归并排序的研究和学习。

1.2设计的背景和意义排序是计算机领域的一类非常重要的问题，计算机在出来数据的过程中，有25%的时间花在了排序上，有许多的计算机设备，排序用去计算机处理数据时间的一半以上，这对于提高计算机的运行速度有一定的影响。

此时排序算法的高效率显得尤为重要。

在排序算法汇中，归并排序（Merging sort）是与插入排序、交换排序、选择排序不同的另一类排序方法。

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。

归并排序可分为多路归并排序，两路归并排序，既可用于内排序，也可以用于外排序。

这里仅对内排序的两路归并排序进行讨论。

而我们这里所探究学习的二路归并排序，设计思路更加清晰、明了，程序本身也不像堆结构那样复杂，同时时间复杂度仅为0(N)，同时在处理大规模归并排序的时候，排序速度也明显优于冒泡法等一些排序算法，提高排序算法的效率。

【精品文档】归并排序实验报告-范文模板 (13页)

本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==归并排序实验报告篇一：归并排序与快速排序实验报告一、实验内容：对二路归并排序和快速排序对于逆序的顺序数的排序时间复杂度比较。

二、所用算法的基本思想及复杂度分析：1、归并排序1）基本思想：运用分治法，其分治策略为：①划分：将待排序列r1,r2,……,rn划分为两个长度相等的子序列r1,……,rn/2和rn/2+1,……,rn。

②求解子问题：分别对这两个子序列进行排序，得到两个有序子序列。

③合并：将这两个有序子序列合并成一个有序子序列。

2）复杂度分析：二路归并排序的时间代价是O(nlog2n)。

二路归并排序在合并过程中需要与原始记录序列同样数量的存储空间，因此其空间复杂性O(n)。

2、快速排序：1）基本思想：运用分治法，其分治策略为：①划分：选定一个记录作为轴值，以轴值为基准将整个序列划分为两个子序列r1……ri-1和ri+1……rn，轴值的位置i在划分的过程中确定，并且前一个子序列中记录的值均小于或等于轴值，后一个子序列中记录的值均大于或等于轴值。

②求解子问题：分别对划分后的每一个子序列递归处理。

③合并：由于对子序列r1……ri-1和ri+1……rn的排序是就地进行的，所以合并不需要执行任何操作。

2）复杂度分析：快速排序在平均时间复杂性是O(nlog2n)。

最坏的情况下是O(n^2)。

三、源程序及注释：1、归并排序#include<iostream>#include<fstream>#include "windows.h"using namespace std;void Merge(int r[],int r1[],int s,int m,int t )}int MergeSort(int r[],int r1[],int s,int t){}void main()int i=s; int j=m+1; int k=s; while(i<=m&&j<=t) {} if(i<=m)while(i<=m) r1[k++]=r[i++];//第一个没处理完，进行收尾if(r[i]<=r[j])r1[k++]=r[i++];//取r[i]和r[j]中较小的放入r1[k]中 else r1[k++]=r[j++]; else while(j<=t) r1[k++]=r[j++];//第二个没处理完，进行收尾 for(int l=0;l<k;l++) { } r[l]=r1[l];//将合并完成后的r1[]序列送回r[]中 if(s==t)r1[s]=r[s]; else{int m; m=(s+t)/2;MergeSort(r,r1,s,m);//归并排序前半个子序列 MergeSort(r,r1,m+1,t); //归并排序后半个子序列 Merge(r1,r,s,m,t);//合并两个已排序的子序列 }return 0;int a[100000]; int a1[10000];int n,i;int b[3]= {1000,3000,5000};//产生3个数组。