五种排序算法分析
算法调研报告
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算法调研报告算法调研报告一、引言算法是计算机科学中的核心概念,它是一种有序的操作序列,用来解决特定问题或完成特定任务。
不同的算法在解决同一个问题时,可能会有不同的时间和空间复杂度,因此正确选择合适的算法对于程序的性能至关重要。
本报告将对几种常用的算法进行调研。
二、排序算法1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单直观的排序算法,它重复地遍历要排序的数组,比较相邻元素的大小并交换,直到整个数组按照要求有序。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
2. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法,它采用分治的策略。
通过选择一个元素作为基准,将数组分成两部分,一部分小于基准,一部分大于基准,然后递归地对两部分进行排序。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(logn)。
三、查找算法1. 二分查找二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的算法。
它通过比较中间元素和目标元素的大小关系,缩小查找范围,最终找到目标元素或确定目标元素不存在。
二分查找的时间复杂度为O(logn),空间复杂度为O(1)。
2. 哈希查找哈希查找是一种通过计算目标元素的哈希值,将其映射到数组中的位置进行查找的算法。
哈希查找的时间复杂度为O(1),但需要额外的空间来存储哈希表。
四、图算法1. 广度优先搜索广度优先搜索是一种用于图的遍历的算法。
它从图中的一个顶点开始,逐层遍历图中的顶点,直到所有顶点都被访问过。
广度优先搜索的时间复杂度为O(|V|+|E|),其中V为顶点数,E 为边数。
2. 最短路径算法最短路径算法用于寻找图中两个顶点之间的最短路径。
常见的最短路径算法有迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。
迪杰斯特拉算法适用于求解单源最短路径,时间复杂度为O(|V|^2)。
弗洛伊德算法适用于求解多源最短路径,时间复杂度为O(|V|^3)。
五、总结本报告对常用的排序算法、查找算法和图算法进行了调研,分析了它们的时间复杂度和空间复杂度。
常用排序算法分析比较
![常用排序算法分析比较](https://img.taocdn.com/s3/m/0bac3e15a4e9856a561252d380eb6294dd882294.png)
常用排序算法分析比较排序算法是计算机科学中的基本概念之一,它主要用于对一组元素进行排序,使得这些元素按照某种规则有序排列。
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、归并排序等等,这些算法都有自己的特点和适用场景,下面针对这些排序算法进行分析比较。
1.冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,它的主要思想是依次比较相邻的两个元素,如果它们的顺序不对就交换它们的位置,可以保证每次循环后最后一个元素是已经排序好的。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
2.插入排序插入排序是一种稳定的排序算法,它的基本思想是将待排序的数据分为两个区间,已排序区间和未排序区间,在未排序区间内遍历,将每个元素插入到已排序区间的合适位置。
插入排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
3.选择排序选择排序是一种比较简单的排序算法,它的主要思想是通过不断选择未排序区间内的最小值,然后和未排序区间的第一个元素交换位置,以此类推,直到排序完毕。
选择排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
4.快速排序快速排序是一种经典的排序算法,它的思想是采用分治的思想,将序列分为左右两个子序列,通过递归的方式对左右两个子序列进行快速排序,最后合并两个排好序的子序列。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(logn)。
5.归并排序归并排序是一种稳定的排序算法,它的基本思想是采用分治的思想,将序列分为左右两个子序列,通过递归的方式对左右两个子序列进行排序,最后将两个排好序的子序列合并成一个有序序列。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n)。
通过比较以上五种排序算法,可以发现每种算法都有自己的特点和适用场景,对于元素数量较少的情况下,可以选择冒泡排序、插入排序或选择排序,这些算法思路简单易懂,实现也比较容易;对于大规模数据排序,可以选择归并排序或快速排序,因为它们的时间复杂度比较优秀。
各种排序算法的总结和比较
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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。
4 Shell 排序( ShellSort )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。
五种排序算法的性能分析
![五种排序算法的性能分析](https://img.taocdn.com/s3/m/380a732bdd36a32d737581c5.png)
总 第 6期 21 0 0年 6月
重 庆航 天 职 业 技 术 学 院 学报
J u n lo o g i g Ae o p c l t c n c r a fCh n q n r s a e Po y e h i o
Ge e a n r 1NO 6 .
J n 2 1 u. 00
s lc ,i e t e e t ns r ,m e g ra u c r e nd q i k,t i e a p c o p e t a u m a ie hetm nd s a e c m l xiy w ss m rz d. Fu t r o e,t o c t - r he m r w a e
g re fO( )a d 0( l n) c l e d v de o is o n n n og ou d b i i d. On t e or e e e o a o ,po ii e a e e s he r c d s qu nc fr nd m stv nd r v r e, t pp ia i n r l s wa i e tba e hee e i nt .W he hesz e o dsi ma l ns r i hea lc to u e spo nt d ou s d on t xp rme s n t ieofr c r ss l,i e ton
Gan ' n V , Sh n i a a g Jn
五大常用算法资料课件
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• 适用场景:Dijkstra算法适用于解决单源最短路径问题,例如在地图导航、物流配送等领域有广泛应用。 • 注意事项:在使用Dijkstra算法时,需要注意处理负权重的边,因为Dijkstra算法只能处理非负权重的问题。
THANKS
要点一
总结词
二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法, 它将数组分成两半,比较中间元素与目标值,如果中间元 素等于目标值则查找成功,如果目标值小于中间元素则在 前半部分数组中继续查找,如果目标值大于中间元素则在 后半部分数组中继续查找。
要点二
详细描述
二分查找的主要思想是将数组分成两半,比较中间元素与 目标值,如果中间元素等于目标值则查找成功,如果目标 值小于中间元素则在前半部分数组中继续查找,如果目标 值大于中间元素则在后半部分数组中继续查找。这个过程 递归进行,直到找到目标值或搜索区间为空。二分查找的 时间复杂度为O(logn),是一种高效的搜索算法。
Floyd-Warshall算法
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Floyd-Warshall算法是一种 用于解决所有节点对之间最
短路径问题的图算法。
Floyd-Warshall算法的基本 思想是通过动态规划的方式 逐步计算出所有节点对之间 的最短路径。该算法的时间 复杂度为O(V^3),其中V是
节点数。
适用场景:Floyd-Warshall 算法适用于解决所有节点对 之间最短路径问题,例如在 社交网络分析、交通网络规
各种内排序算法的实验心得
![各种内排序算法的实验心得](https://img.taocdn.com/s3/m/ebcea6eda48da0116c175f0e7cd184254a351b49.png)
各种内排序算法的实验心得
1. 冒泡排序
冒泡排序是一种简单的排序算法,但它的时间复杂度为O(n^2),在处理大量数据时效率很低。
在实验过程中,我发现当数据量较小时,冒泡排序的效率其实还是不错的,但一旦数据量增加,它的效率就明显下降了。
2. 插入排序
插入排序的时间复杂度也是O(n^2),类似于冒泡排序。
但是插入排序比冒泡排序更快,因为它每次只需要比较一个元素。
在实验中,我发现当数据量比较小且有序时,插入排序的效率非常高,但如果数据量较大且随机分布,效率就会明显下降。
3. 选择排序
选择排序同样是时间复杂度为O(n^2)的算法,但是它比冒泡排序和插入排序都要快。
在实验中,我发现当数据量很大时,选择排序的效率比较稳定,但是当数据量比较小时,它的效率反而不如插入排序。
4. 快速排序
快速排序是一种常用的排序算法,它的时间复杂度为O(nlogn),比冒泡、插入和选择排序都要快。
在实验中,我发现当数据量比较大时,快速排序的效率非常高,但是当数据量比较小时,它的效率反而不如插入排序和选择排序。
5. 归并排序
归并排序与快速排序的时间复杂度相同,都是O(nlogn)。
但是归并排序比快速排序更稳定,因为它的最坏时间复杂度是O(nlogn)。
在实验中,我发现当数据量比较大时,归并排序的效率非常高,而且在处理大量数据时表现优异。
6. 基数排序
基数排序是一种特殊的排序算法,它适用于数据量较大且每个元素长度相同的情况。
在实验中,我发现基数排序的效率非常高,尤其是对于大量数据的排序。
但需要注意的是,基数排序无法处理字符串等非数字类型的数据。
软件工程师常见算法分析
![软件工程师常见算法分析](https://img.taocdn.com/s3/m/d389157d590216fc700abb68a98271fe910eaf01.png)
软件工程师常见算法分析一、概述在软件开发中,算法是程序员必备的核心能力之一。
算法是解决问题的方法和步骤,是一种数学思维方式的体现。
对于软件工程师而言,常见的算法分析是学习和掌握各种算法的性能特点,选择合适的算法来解决具体的问题。
本文将介绍一些常见的算法以及其分析。
二、冒泡排序算法冒泡排序是一种简单且常见的排序算法。
它通过不断比较相邻的两个元素,并根据规则交换位置,实现将较大(或较小)的元素逐渐“冒泡”到最终位置的目的。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
三、插入排序算法插入排序是一种简单且高效的排序算法。
它将数组分为已排序和未排序两个部分,逐个将未排序的元素插入到已排序的部分中,使得整个数组有序。
插入排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
四、选择排序算法选择排序是一种简单但较低效的排序算法。
它通过不断选择最小(或最大)的元素,并放置到已排序部分的末尾,实现整个数组的排序。
选择排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
五、快速排序算法快速排序是一种高效的排序算法。
它采用分治思想,通过确定一个基准元素,将数组划分为两个子数组,并递归地对子数组进行排序,最终实现整个数组的排序。
快速排序的时间复杂度通常为O(nlogn),空间复杂度为O(logn)。
六、二分查找算法二分查找是一种常见的搜索算法。
它适用于有序数组,通过不断将待查找区间缩小为一半,最终找到目标元素的位置。
二分查找的时间复杂度为O(logn),空间复杂度为O(1)。
七、动态规划算法动态规划是一种常见且重要的算法思想。
它通过将大问题拆分为子问题,并存储子问题的解,避免重复计算,从而提高算法的效率。
常见的动态规划问题包括斐波那契数列、背包问题等。
八、贪心算法贪心算法是一种简单且常用的算法思想。
它通过每一步选择当前状态下的最优解,从而希望得到全局最优解。
贪心算法通常适用于当局部最优解能够导致全局最优解的情况。
五种常见的排序方法
![五种常见的排序方法](https://img.taocdn.com/s3/m/dd93bb84d0f34693daef5ef7ba0d4a7302766cfa.png)
五种常见的排序方法排序是计算机科学中最基础、最重要的算法之一。
排序算法的目的是将一组数据按照某个规则进行排序,以便于查找、统计和分析。
排序算法在各个领域都有广泛的应用,如数据库查询、图像处理、搜索引擎等。
本文将介绍五种常见的排序方法,它们分别是冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。
一、冒泡排序冒泡排序是最简单、最容易理解的排序算法之一。
它的基本思想是将相邻的两个元素进行比较,如果前面的元素大于后面的元素,则交换它们的位置。
这样一轮下来,最大的元素就会“冒泡”到最后面。
接着进行下一轮比较,直到所有元素都排好序。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),其中n为待排序元素的个数。
虽然冒泡排序的时间复杂度较高,但由于它的实现简单,所以在某些特定情况下还是有用武之地的。
二、选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法。
它的基本思想是从待排序的元素中选择最小的元素,将它放在第一个位置;然后从剩余的元素中选择最小的元素,将它放在第二个位置;以此类推,直到所有元素都排好序。
选择排序的时间复杂度也是O(n^2),但相比冒泡排序,它的比较次数要少一些。
选择排序的优点是不占用额外的内存空间,但它的缺点是不稳定,即相同元素的相对位置可能会发生变化。
三、插入排序插入排序是一种简单而有效的排序算法。
它的基本思想是将待排序的元素插入到已排好序的元素中,使得插入后的序列仍然有序。
插入排序可以分为直接插入排序和希尔排序两种。
直接插入排序的时间复杂度为O(n^2),但如果待排序的元素已经基本有序,那么它的时间复杂度会降低到O(n)。
希尔排序是直接插入排序的改进版,它通过将待排序的元素分组,先对每个小组进行排序,然后逐步缩小组的大小,最终整个序列就会变得有序。
希尔排序的时间复杂度介于O(n)和O(n^2)之间,取决于所选的增量序列。
插入排序的优点是对于小规模的数据集合,它的效率比较高;缺点是不适用于大规模的数据集合,而且它是稳定排序算法。
排序算法比较
![排序算法比较](https://img.taocdn.com/s3/m/1d13ba4c7ed5360cba1aa8114431b90d6c8589be.png)
排序算法比较在计算机科学中,排序算法是一类重要且基础的算法。
通过对数据进行排序,我们可以更高效地检索、查找以及分析数据。
在实际应用中,我们经常需要比较不同排序算法的性能和效率,以便选择最适合特定任务的排序算法。
本文将对几种常见的排序算法进行比较。
一、冒泡排序冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法。
其基本思想是通过多次交换相邻的元素,将最大(或最小)的元素逐渐“冒泡”到待排序序列的末尾。
具体实现过程如下:从头开始依次比较相邻的两个元素,如果顺序不正确,则进行交换。
重复此过程,直到没有任何交换发生。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),其中n为待排序序列的长度。
这使得冒泡排序在大规模数据排序时表现较差。
二、插入排序插入排序是一种简单且高效的排序算法。
它的基本思想是将未排序部分的元素依次插入到已排序部分的正确位置,直到全部元素都有序。
具体实现过程如下:将未排序部分的第一个元素插入到已排序部分中的正确位置,然后再将第二个元素插入到已排序部分中,依此类推。
插入排序的时间复杂度为O(n^2),但在实际应用中,插入排序通常要比冒泡排序快得多。
插入排序对于小规模或基本有序的数据集合表现良好。
三、选择排序选择排序是一种简单但不稳定的排序算法。
其基本思想是从未排序部分选择最小(或最大)的元素,将其放到已排序部分的末尾。
具体实现过程如下:从未排序部分中选出最小的元素,将其与未排序部分的第一个元素交换位置,然后将已排序部分的长度加1。
重复此过程,直到全部元素都有序。
选择排序的时间复杂度为O(n^2),与冒泡排序和插入排序相同。
尽管选择排序的性能较差,但由于其实现简单,对于小规模数据集合仍然是一种可用的排序方法。
四、快速排序快速排序是一种高效的排序算法,常被用作标准库中的排序函数实现。
其基本思想是通过分治的策略将待排序序列划分为较小和较大的两个子序列,然后分别对子序列进行递归排序。
具体实现过程如下:选择一个基准元素,通过一趟排序将待排序序列分割为两部分,使得左边部分的元素都小于等于基准元素,右边部分的元素都大于等于基准元素。
七大基本排序算法
![七大基本排序算法](https://img.taocdn.com/s3/m/1f00b5f8b8f67c1cfad6b8f9.png)
一.七大排序算法基本属性1.稳定性KMP模糊匹配算法二叉树的建立顺序查找:哨兵设置二.七大排序算法()/jingmoxukong/p/4329079.html1.冒泡排序:冒泡排序是一种交换排序。
什么是交换排序呢?交换排序:两两比较待排序的关键字,并交换不满足次序要求的那对数,直到整个表都满足次序要求为止。
算法思想它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。
走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。
这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端,故名。
假设有一个大小为N 的无序序列。
冒泡排序就是要每趟排序过程中通过两两比较,找到第i 个小(大)的元素,将其往上排。
图-冒泡排序示例图以上图为例,演示一下冒泡排序的实际流程:假设有一个无序序列{ 4. 3. 1. 2, 5 }第一趟排序:通过两两比较,找到第一小的数值1 ,将其放在序列的第一位。
第二趟排序:通过两两比较,找到第二小的数值2 ,将其放在序列的第二位。
第三趟排序:通过两两比较,找到第三小的数值3 ,将其放在序列的第三位。
至此,所有元素已经有序,排序结束。
要将以上流程转化为代码,我们需要像机器一样去思考,不然编译器可看不懂。
假设要对一个大小为N 的无序序列进行升序排序(即从小到大)。
(1) 每趟排序过程中需要通过比较找到第i 个小的元素。
所以,我们需要一个外部循环,从数组首端(下标0) 开始,一直扫描到倒数第二个元素(即下标N - 2) ,剩下最后一个元素,必然为最大。
(2) 假设是第i 趟排序,可知,前i-1 个元素已经有序。
现在要找第i 个元素,只需从数组末端开始,扫描到第i 个元素,将它们两两比较即可。
所以,需要一个内部循环,从数组末端开始(下标N - 1),扫描到(下标i + 1)。
核心代码public void bubbleSort(int[] list) {int temp = 0; // 用来交换的临时数// 要遍历的次数for (int i = 0; i < list.length - 1; i++) {// 从后向前依次的比较相邻两个数的大小,遍历一次后,把数组中第i小的数放在第i个位置上for (int j = list.length - 1; j > i; j--) {// 比较相邻的元素,如果前面的数大于后面的数,则交换if (list[j - 1] > list[j]) {temp = list[j - 1];list[j - 1] = list[j];list[j] = temp;}}}}时间复杂度若文件的初始状态是正序的,一趟扫描即可完成排序。
五种排序算法的性能分析
![五种排序算法的性能分析](https://img.taocdn.com/s3/m/ab994cbd65ce0508763213ef.png)
② 一组 待排 序记 录存 放在 静 态链 表 中 , 录 记
之间 的次 序关 系 由指 针 指示 , 则实 现 排序 不 需要
移动记 录 , 需 移动 指针 即可 . 仅
③ 待排 序 记 录 本 身存 储 在 一 组 地 址 连续 的 存 储单 元 内 , 同时另设 一个 指 示各 个 记 录存 储位
杨 有 (9 5一) 男 , 庆 粱 平 人 , 士 , 教 授 , 要 从 事 数 字 图像 处 理方 面 的研 究 16 , 重 博 副 主 45
认 为按升序 排序 .
记 录 R k 将 它 与无 序 区 的第 1个 记 录 R 0 [ ], [] 交 换 , 有序 区记 录增 加 1 , 序 区记 录减少 1 使 个 无 个; ③第 i 次排 序. 在开始 时 , 当前 有序 区和无 序 区分别 为 R[ , ,] R[ +1 … , 0 … i和 i , n一1 0≤ ](
…
,
n一1 )其存 储 位 置 也 相邻 . 这 种存 储 方式 在
中 , 录之 间 的 次序 关 系 由其 存 储 的位 置 决 定 , 记
排 序 通过移 动 记录来 实 现.
及 的存 储 器 , 可将 排 序 方 法 分 为两 大类 … : 类 一 是 内部排 序 , 的是 待排 序记 录存放 在 计算 机 存 指 储器 中进 行 的排 序 过 程 ; 一类 是 外 部排 序 , 另 指 的是 待排 序记 录 的数量 很大 , 以致 于 内存 一次 不
通 过描 述 冒泡 、 选择 、 入 、 并和 快 速 5种 排 序 算 法 , 结 了它们 的 时 间复 杂 性பைடு நூலகம்和 空 间复 杂 插 归 总
几种常见算法的介绍及复杂度分析
![几种常见算法的介绍及复杂度分析](https://img.taocdn.com/s3/m/c80a1d504531b90d6c85ec3a87c24028915f8503.png)
几种常见算法的介绍及复杂度分析一、排序算法1.冒泡排序:通过反复交换相邻元素实现排序,每次遍历将最大元素放到最后。
时间复杂度为O(n^2)。
2.插入排序:将未排序元素插入已排序序列的适当位置,时间复杂度为O(n^2)。
3.选择排序:每次选择最小的元素放到已排序序列末尾,时间复杂度为O(n^2)。
4. 快速排序:通过递归将数组分段,并以一个基准元素为准将小于它的元素放在左边,大于它的元素放在右边,时间复杂度为O(nlogn)。
5. 归并排序:将数组递归拆分为多个子数组,对子数组进行排序并合并,时间复杂度为O(nlogn)。
二、查找算法1.顺序查找:从头到尾依次比较目标元素与数组中的元素,时间复杂度为O(n)。
2. 二分查找:依据已排序的数组特性,将目标元素与中间位置的元素比较,并根据大小取舍一半的数组进行查找,时间复杂度为O(logn)。
3.哈希查找:通过哈希函数将目标元素映射到数组的索引位置,时间复杂度为O(1),但可能需要额外的空间。
三、图算法1.广度优先(BFS):从起始节点开始,依次访问其邻居节点,再访问邻居的邻居,直到找到目标节点或遍历所有节点。
时间复杂度为O(V+E),V为顶点数量,E为边的数量。
2.深度优先(DFS):从起始节点开始一直遍历到没有未访问的邻居,再回溯到上一个节点继续遍历,直到找到目标节点或遍历所有节点。
时间复杂度为O(V+E),V为顶点数量,E为边的数量。
3. 最短路径算法(如Dijkstra算法):通过计算起始节点到每个节点的最短路径,找到起始节点到目标节点的最短路径。
时间复杂度为O(V^2),V为顶点数量。
4. 最小生成树算法(如Prim算法):通过贪心策略找到连通图的最小权重生成树,时间复杂度为O(V^2),V为顶点数量。
四、动态规划算法1.背包问题:将问题拆解为若干子问题,并通过求解子问题的最优解推导出原问题的最优解。
时间复杂度为O(nW),n为物品数量,W为背包容量。
软考排序算法总结
![软考排序算法总结](https://img.taocdn.com/s3/m/226844d46aec0975f46527d3240c844769eaa03d.png)
软考排序算法总结排序算法是计算机科学中的一个重要主题,旨在将一组元素按照特定的顺序排列。
以下是几种常见的排序算法及其主要特点和应用场景的总结:1. 冒泡排序(Bubble Sort):- 特点:比较相邻元素,按照规定的顺序交换位置,直到整个序列排序完成。
- 时间复杂度:最好情况O(n),最坏情况O(n^2)。
- 应用场景:适用于小规模数据,实现简单,但效率较低。
2. 选择排序(Selection Sort):- 特点:每次从未排序的部分中找到最小(或最大)元素,将其放在已排序的末尾。
- 时间复杂度:始终为O(n^2)。
- 应用场景:适用于小规模数据,相对于冒泡排序而言,移动数据的次数更少,因此性能相对较好。
3. 插入排序(Insertion Sort):- 特点:将未排序的元素逐个插入已排序的部分,保持已排序的部分一直有序。
- 时间复杂度:最好情况O(n),最坏情况O(n^2)。
- 应用场景:适用于部分有序的数据,对于小规模数据或近乎有序的数据效果较好。
4. 快速排序(Quick Sort):- 特点:通过选择一个基准元素,将序列分为两个部分,其中一部分小于基准元素,另一部分大于基准元素,然后对这两部分进行递归排序。
- 时间复杂度:平均情况O(nlogn),最坏情况O(n^2)。
- 应用场景:适用于大规模数据,实现简单,性能较好。
5. 归并排序(Merge Sort):- 特点:将序列分为两半,对每个子序列进行递归排序,然后将两个已排序的子序列合并为一个有序序列。
- 时间复杂度:始终为O(nlogn)。
- 应用场景:适用于大规模数据,稳定且效率较高。
6. 堆排序(Heap Sort):- 特点:将序列构建成一个最大(或最小)堆,然后将堆顶元素与最后一个元素交换,并重新调整堆,重复此过程直到整个序列有序。
- 时间复杂度:始终为O(nlogn)。
- 应用场景:适用于大规模数据,效率较高。
以上是几种常见的排序算法的总结,其中每种算法都有其特定的应用场景和性能特点。
数学数的排序
![数学数的排序](https://img.taocdn.com/s3/m/60d39a755b8102d276a20029bd64783e09127daa.png)
数学数的排序数学中,数的排序是一项重要的基本技能,它帮助我们理解数字的大小关系、比较数值的大小,并能应用于各种数学问题中。
本文将介绍几种常见的数的排序方法及其应用。
一、升序排列升序排列是最常见的排序方法之一。
它按数字从小到大的顺序排列数值。
升序排列有助于我们理清数字的大小关系,方便做数值比较和快速查找。
下面是一个示例:例如,有一组数字:6、3、9、1、7按照升序排列,我们可以通过比较数字的大小,依次将它们排列为:1、3、6、7、9升序排列在很多问题中都有应用,比如查找最小值、最大值、中位数等。
二、降序排列降序排列与升序排列相反,它按数字从大到小的顺序排列数值。
降序排列在分析数据的时候更容易识别出最大值和最小值,使数据更直观。
下面是一个示例:例如,有一组数字:6、3、9、1、7按照降序排列,我们可以将它们排列为:9、7、6、3、1降序排列常用于统计数据、排行榜等领域。
三、插入排序插入排序是一种简单且常用的排序算法。
它通过将一个数字插入已排好序的数列中,使整个数列逐步有序。
插入排序操作如下:1. 从待排序数列中选择一个数作为第一个已排序数列;2. 取下一个数,与已排序数列中的数从后往前逐个比较,找到合适的插入位置;3. 重复步骤2,直到全部数字插入完毕。
插入排序的优点是简单易懂,适用于排序小型数据集,并且对部分有序的数列有较好的效果。
四、快速排序快速排序是一种高效的排序算法,它通过选择一个基准点(通常选择第一个或最后一个数字),将数列划分成小于基准点和大于基准点的两个子序列,并对子序列进行递归排序。
快速排序的步骤如下:1. 选择一个基准点;2. 比基准点小的数放到一个子序列中,比基准点大的数放到另一个子序列中;3. 对子序列进行递归排序,直到子序列的长度为1或0。
快速排序的优点是速度快,适用于排序大型数据集,它在排序大型数据集时表现出色,被广泛应用。
五、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,将一个大的数列拆分成多个子序列,然后递归地对子序列进行排序,最后将排序好的子序列进行合并。
排序算法总结
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排序算法总结【篇一:排序算法总结】1、稳定排序和非稳定排序简单地说就是所有相等的数经过某种排序方法后,仍能保持它们在排序之前的相对次序,我们就说这种排序方法是稳定的。
反之,就是非稳定的。
比如:一组数排序前是a1,a2,a3,a4,a5,其中a2=a4,经过某种排序后为a1,a2,a4,a3,a5,则我们说这种排序是稳定的,因为a2排序前在a4的前面,排序后它还是在a4的前面。
假如变成a1,a4,a2,a3,a5就不是稳定的了。
2、内排序和外排序在排序过程中,所有需要排序的数都在内存,并在内存中调整它们的存储顺序,称为内排序;在排序过程中,只有部分数被调入内存,并借助内存调整数在外存中的存放顺序排序方法称为外排序。
3、算法的时间复杂度和空间复杂度所谓算法的时间复杂度,是指执行算法所需要的计算工作量。
一个算法的空间复杂度,一般是指执行这个算法所需要的内存空间。
功能:选择排序输入:数组名称(也就是数组首地址)、数组中元素个数算法思想简单描述:在要排序的一组数中,选出最小的一个数与第一个位置的数交换;然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换,如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。
选择排序是不稳定的。
【篇二:排序算法总结】在计算机科学所使用的排序算法通常被分类为:计算的复杂度(最差、平均、和最好性能),依据列表(list)的大小(n)。
一般而言,好的性能是O(nlogn),且坏的性能是O(n2)。
对于一个排序理想的性能是O(n)。
仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要O(nlogn)。
内存使用量(以及其他电脑资源的使用)稳定度:稳定排序算法会依照相等的关键(换言之就是值)维持纪录的相对次序。
也就是一个排序算法是稳定的,就是当有两个有相等关键的纪录R和S,且在原本的列表中R出现在S之前,在排序过的列表中R也将会是在S之前。
一般的方法:插入、交换、选择、合并等等。
交换排序包含冒泡排序和快速排序。
常见的算法有哪些
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常见的算法有哪些算法是计算机科学的基础,通过一系列的操作步骤将输入转换为输出。
算法的好坏直接影响着计算机程序执行效率和程序的优化。
在实际的编程中,我们常常需要根据具体问题应用不同的算法,以达到最佳的计算效果。
本篇论文将对常见的算法进行概述和分析。
一、排序算法排序是计算机科学中的一个非常基础的问题,其作用不仅限于程序的实现,也包括了整个数据库、计算机图形学和人工智能等领域。
排序算法可以分为内部排序和外部排序两大类。
1、内部排序内部排序指所有排序操作在内存中完成,不需要额外的存储空间。
常见的内部排序算法包括:(1)冒泡排序冒泡排序是一种非常简单但效率较低的排序算法,其基本思想是通过不断的交换相邻元素,将最大值逐渐推向数组的末端。
该算法的时间复杂度为O(n^2)。
(2)选择排序选择排序是一种效率相对较高的排序算法,其基本思想是在每一轮遍历中选择最小元素,与前面元素进行交换。
该算法的时间复杂度为O(n^2)。
(3)插入排序插入排序是一种效率稍高的排序算法,其基本思想是将数组不断地插入到已排序的数组中。
该算法的时间复杂度为O(n^2)。
(4)快速排序快速排序是一种性能最优的排序算法之一,其基本思想是通过不断地划分数据集合,将问题规模逐渐缩小。
该算法的时间复杂度为O(nlogn)。
(5)归并排序归并排序是一种稳定而有效的排序算法,其基本思想是将数据按照一定的规则划分,然后将分开的数据不断合并。
该算法的时间复杂度为O(nlogn)。
2、外部排序外部排序指在内存空间有限的情况下,通过硬盘或其他外部存储设备进行排序。
常见的外部排序算法包括多路归并排序、败者树排序、平衡树排序等。
二、搜索算法搜索算法是一种通过在数据集合中查找特定元素的算法。
在计算机科学中,搜索算法通常涉及一组操作,以在数据集合中查找目标。
常见的搜索算法包括:1、线性搜索线性搜索也称为顺序搜索,其基本思想是依次遍历数据集合,直到查找到特定元素为止。
该算法的时间复杂度为O(n)。
排序算法的时间复杂度分析
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排序算法的时间复杂度分析排序算法是计算机科学领域中的重要问题之一,用于将一组未排序的数据按照一定规则重新排列。
排序算法的时间复杂度是评估算法执行效率的一个指标,它表示对于特定输入规模的数据,算法执行所需的计算时间与数据量增加的关系。
在实际应用中,时间复杂度是衡量算法效率的重要标准之一,因为它决定算法在处理大规模数据时的速度。
不同的排序算法具有不同的时间复杂度,根据复杂度不同,其执行时间也不同。
在具体应用场景中,我们需要根据不同的数据规模和数据特征选择合适的排序算法,以确保算法具有高效性和可扩展性。
下面具体介绍几种常见的排序算法及其时间复杂度分析。
1. 冒泡排序算法冒泡排序算法是一种简单的排序算法,其基本思想是通过比较相邻两个数据的大小,将较大的数据往后移,最终实现数据升序或降序排列的目的。
其时间复杂度为O(n^2),即当数据量增加一倍时,执行时间将增加4倍,算法效率较低。
2. 快速排序算法快速排序算法是一种经典的排序算法,在实际应用中广泛使用。
该算法通过定义基准值,将待排序数据分成两个子序列,并递归地对子序列进行排序,最终实现数据排序的目的。
其时间复杂度为O(n log n),效率较高,在对大规模数据进行排序时表现出色。
3. 直接插入排序算法直接插入排序算法是一种简单但效率较低的排序算法,其基本思想是将数据依次插入已排序的有序序列中,最终实现数据排序的目的。
该算法的时间复杂度为O(n^2),随着数据量的增加,算法执行时间增加较快。
4. 堆排序算法堆排序算法是一种基于堆数据结构的排序算法,其基本思想是通过维护一个堆,不断取出堆中最大或最小元素,最终实现数据排序的目的。
其时间复杂度为O(n log n),执行效率较高,在处理大规模数据时表现出色。
综上所述,排序算法的时间复杂度对算法的效率和可扩展性具有重要影响。
在具体应用场景中,我们需要根据数据特征和数据规模选择合适的排序算法,并结合算法的时间复杂度进行评估,以确保算法具有高效性和可扩展性。
以一列数据为参考,数据排列顺序的方法
![以一列数据为参考,数据排列顺序的方法](https://img.taocdn.com/s3/m/dd9d95880408763231126edb6f1aff00bed57020.png)
以一列数据为参考,数据排列顺序的方法在日常生活和工作中,我们经常需要对一列数据进行排序。
数据的排列顺序对于分析和理解数据至关重要。
但是,选择合适的排列方法并不总是容易的。
本文将对数据排列顺序的方法进行介绍,帮助读者更好地理解和运用数据排序。
一、升序排列升序排列是指按照数据从小到大的顺序进行排列。
这种排列方法常用于数值数据的排序。
如果我们有一列数字数据{5, 2, 8, 3, 1},升序排列后的结果为{1, 2, 3, 5, 8}。
升序排列的方法通常是从小到大逐个比较数据的大小,然后进行交换位置,直至所有数据按顺序排列完成。
二、降序排列降序排列则相反,是指按照数据从大到小的顺序进行排列。
与升序排列相反,降序排列适用于需要将数据从大到小排序的情况。
与升序排列类似,降序排列也是通过逐个比较数据大小并进行交换位置,直至所有数据按顺序排列完成。
三、按照字母顺序排列除了数值数据,我们还经常需要对文本数据进行排序,这时可以采用按照字母顺序进行排列的方法。
按照字母顺序排列时,通常是按照字母表的顺序进行排序,即从a到z的顺序。
如果我们有一列单词数据{"apple", "banana", "cherry", "apple", "banana"},按照字母顺序排列后的结果为{"apple", "apple", "banana", "banana", "cherry"}。
四、多重排序有时候,我们需要对数据进行多重排序,即先按照一列数据的顺序排列,再按照第二列数据的顺序进行排列。
这种方法在多维数据的排序和分析中经常被使用。
如果我们有一个二维数据{(1,5),(2,3),(1,3),(2,4)},我们可以先按照第一列数据进行升序排列,再按照第二列数据进行升序排列,最终的结果为{(1,3),(1,5),(2,3),(2,4)}。
计算机算法知识点
![计算机算法知识点](https://img.taocdn.com/s3/m/3f71ff2b0a1c59eef8c75fbfc77da26925c596f5.png)
计算机算法知识点在计算机科学领域,算法是解决问题的具体步骤和方法的描述,是计算机程序的基础。
无论是开发应用程序,还是进行数据分析,算法都是不可或缺的。
本文将介绍一些常见的计算机算法知识点,帮助读者更好地理解和运用这些算法。
一、排序算法1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单但相对低效的排序算法。
它通过不断比较相邻的元素,并将较大(或较小)的元素交换到正确的位置,直到整个数组排序完毕。
2. 插入排序插入排序是一种稳定的排序算法,它逐个将待排序的元素插入到已排序的序列中,从而形成一个新的有序序列。
3. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法,它基于分治策略。
该算法选择一个元素作为基准,将数组分成两个子数组,小于基准值的元素放在左边,大于基准值的元素放在右边,然后递归地对子数组进行排序。
二、搜索算法1. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法,它适用于已排序的数组。
该算法通过将待查找元素与中间元素进行比较,然后根据比较结果缩小查找范围,直到找到目标元素或查找范围为空。
2. 广度优先搜索广度优先搜索(BFS)是一种图遍历算法,它从给定的起始点开始,逐层遍历与当前层相邻的节点,直到找到目标节点。
3. 深度优先搜索深度优先搜索(DFS)也是一种图遍历算法,它从给定的起始点开始,递归地访问与当前节点相邻的未访问节点,直到找到目标节点或遍历完所有节点。
三、动态规划动态规划是一种将复杂问题分解成子问题并重复利用已解决问题的方法。
它通常用于解决最优化问题,通过建立状态转移方程,将问题划分为重叠子问题,并利用子问题的解来求解原问题。
四、图算法1. 最短路径算法最短路径算法用于计算图中两个节点之间的最短路径。
迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法是常见的最短路径算法。
2. 最小生成树算法最小生成树算法用于计算图中连接所有节点的最小权重的树。
普里姆算法和克鲁斯卡尔算法是常见的最小生成树算法。
五、字符串匹配字符串匹配是指在一个文本串中查找一个模式串的出现位置。
各个常用的排序算法的适用场景详细分析
![各个常用的排序算法的适用场景详细分析](https://img.taocdn.com/s3/m/66cd9176effdc8d376eeaeaad1f34693dbef107d.png)
各个常用的排序算法的适用场景详细分析1. 适用场景分析总览排序算法是计算机科学中的一个重要概念,它能够将一组无序数据按照特定规则排列成有序的序列。
在实际应用中,不同的排序算法在不同的场景中具有各自的优势和适用性。
本文将详细分析常用的几种排序算法的适用场景,并加以比较。
2. 冒泡排序冒泡排序是最基本的排序算法之一,它通过相邻元素之间的比较和交换来实现排序。
由于其简单易懂的特点,适用于数据量较小、或者已有部分有序的场景。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),在大数据量排序时效率较低。
3. 插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法,通过将未排序元素逐个插入已排序部分的合适位置来实现排序。
它适用于数据量较小、或者已有部分有序的场景,其时间复杂度为O(n^2)。
插入排序相较于冒泡排序在一定程度上有一定的优化。
4. 选择排序选择排序通过每次选取最小(或最大)的元素来排序,每次找到的最小(或最大)元素与未排序部分的首位元素进行交换。
选择排序适用于数据量较小、或者对内存占用要求较高的场景。
它的时间复杂度为O(n^2),相对于冒泡排序和插入排序而言,选择排序更稳定。
5. 快速排序快速排序是一种基于分治思想的排序算法,其通过递归将数组划分为较小和较大的两部分,并逐步将排序问题划分为更小规模的子问题进行处理。
快速排序适用于数据量较大的情况,具有较好的时间复杂度,平均情况下为O(nlogn)。
然而,当输入数据已基本有序时,快速排序的效率会变得较低。
6. 归并排序归并排序也是一种分治思想的排序算法,它将一个数组分成两个子数组,分别对每个子数组进行排序,然后再将两个已排序的子数组进行合并。
归并排序适用于对稳定性要求较高的场景,时间复杂度为O(nlogn)。
相较于快速排序,归并排序对已有序的数组进行排序效率更高。
7. 堆排序堆排序是一种通过维护最大(或最小)堆的性质来实现排序的算法。
它适用于对内存占用要求较高的场景,时间复杂度为O(nlogn)。
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深圳大学实验报告课程名称:算法分析与复杂性理论实验项目名称:实验一排序算法性能分析学院:计算机与软件学院专业:软件工程指导教师:**报告人:赖辉学号:班级:软工学术型实验时间:2015-10-15实验报告提交时间:2015-11-24教务部制一.实验目的1.掌握选择排序、冒泡排序、合并排序、快速排序、插入排序算法原理2.掌握不同排序算法时间效率的经验分析方法,验证理论分析与经验分析的一致性。
二.实验步骤与结果实验总体思路:根据实验要求,需要用while循环控制用户选择相应算法(选择通过switch实现)或者选择输入0跳出while循环,退出程序。
Switch中选择相应的算法后需要通过一个for(int j=0;j<5;j++)循环更改数组大小MAX的值(MAX *= 10),从而控制输入不同问题规模的耗时。
再通过一个for(int i=0;i<20;i++)循环控制20组随机数组。
为了使得程序输出更加直观,部分数据后面没有输出。
相应结果和过程如下所示(代码和结果如下图所示)。
各排序算法的实现及实验结果:1、随机数产生代码1:srand((unsigned)time(NULL));For i=0 to 19randNum(MAX,array);当问题规模较小时,生成随机函数randNum()在for循环下运行时间短,每次产生的随机数组都是一样的,将srand((unsigned)time(NULL))语句放在for循环外面,就产生了20组不同的随机数组。
图1、产生20组随机数组2、选择排序代码2:for i=0 to n-2min=ifor j= i+1 to n-1if ele[min]>ele[j] min=jswap(ele[i],ele[min]) //交换元素图2、选择排序在不同数据规模下排序所消耗的时间3、冒泡排序代码3:for i= 0 to n-1for j=0 to n-1-iif a[j]>a[j+1]swap(a[j],a[j+1]) //交换图3、冒泡排序在不同数据规模下排序所消耗的时间3、合并排序代码4:MERGE(A, p, q, r)n1 ←q - p + 1n2 ←r - qcreate arrays L[1 ‥n1 + 1] and R[1 ‥n2 + 1]for i ←1 to n1do L[i] ←A[p + i - 1]for j ←1 to n2do R[j] ←A[q + j]L[n1 + 1] ←∞R[n2 + 1] ←∞i ←1j ←1for k ←p to rdo if L[i] ≤R[j]then A[k] ←L[i]i ←i + 1else A[k] ←R[j]j ←j + 1图4、合并排序在不同数据规模下排序所消耗的时间4、快速排序代码5:quick(ele[0...n-1],left,right)if l<rl←left r←right x←ele[l];while l<rwhile l<r && x<=ele[r] //比x小则之后交换到前面的部分r--if l<rele[l]←ele[r] l++while l<r && x>ele[l] //比x大则前面交换到后面部分ll++if l<rele[r]←ele[l] r--ele[l]←x;quick(ele,left,l-1) // 递归调用quick(ele,l+1,right)图5、快速排序在不同数据规模下排序所消耗的时间5、插入排序代码6:for i=1→n-1if ele[i]<ele[i-1] temp=ele[i]for j= i-1 to 0 && ele[j]>tempele[j+1]←ele[j]ele[j+1]←temp图6、插入排序在不同数据规模下排序所消耗的时间三.实验分析选择排序:图7、由图2数据整合而成的折线图数据规模:10 100 1000 10000 100000耗时(ms)0 0 2.05 195.25 19868.5图形上:形状基本符合n2(二次增长)数据上:我们发现当数据规模增大10倍时:1000→10000: 195.25/2.05=95.24≈10010000→100000:19868.5/195.25=101.75≈100其他倍数也可得到类似的结果。
结论:当数据规模为10和100时因为数据太小,耗时约为0。
但当数据规模为1000增大到10000时,并10000到100000时,规模增大10倍耗时都增大约100倍,可以计算出,选择排序的时间复杂度为o(n2)。
冒泡排序:图8、由图3数据整合而成的折线图表2、冒泡排序在不同数据规模下排序所消耗的时间数据规模:10 100 1000 10000 100000耗时(ms)0 0.1 2 194.15 19708图形上:形状基本符合n2(二次增长)数据上:我们发现当数据规模增大10倍时:100→1000:2/0.1=20 (误差太大)1000→10000:194.15/2=97.075 ≈ 10010000→100000:19708/194.15=101.5 ≈ 100其他倍数也可得到类似的结果。
结论:由于开始问题规模较小,产生误差较大,但随着问题规模的按10的倍数增大,耗时逐渐呈100的倍数增大,分析伪代码也可以算出该算法的时间复杂度为o(n2)。
随着问题规模的增大,多种误差会逐渐累积,耗时会超过o(n2)的倍数,但是整体上不会相差太大。
与此相比,电脑等其他因素造成轻微的误差可以忽略不计。
合并排序:图9、由图4数据整合而成的折线图数据规模:10 100 1000 10000 100000耗时(ms)0 0.1 0.7 6.05 59.2图形上:形状基本符合n(线性增长)数据上:我们发现当数据规模增大10倍时:100→1000::0.7/0.1=7 ≈10(误差较大)1000→10000: 6.05/0.7=8.64 ≈1010000→100000:59.2/6.05=9.78 ≈10其他倍数也可得到类似的结果。
结论:根据该算法的伪代码,可以计算出时间复杂度为o(nlog2n),当数据规模扩大10倍时,耗时呈线性增长,逐渐接近于n。
当数据规模扩大n倍时,相应的在时间的消耗上会扩大nlog2n倍,同时我们发现,理论上乘以nlog2n后的数据普遍会略小于实际数据,这主要原因快速排序需要递归调用,递归调用需要花费额外的时间。
快速排序:图10、由图5数据整合而成的折线图数据规模:10 100 1000 10000 100000耗时(ms)0 0 1.5 12.15 137.95图形上:形状基本符合n(线性增长)数据上:我们发现当数据规模增大10倍时:1000→10000::12.15/1.5=8.1 ≈ 1010000→100000: 137.95/12.15=10.1 ≈10其他倍数也可得到类似的结果。
结论:根据快速排序算法的伪代码,可以分析出该算法的时间复杂度是o(nlog2n),当数据规模扩大n倍时,相应的在时间的消耗上会扩大nlog2n倍。
从实验的数据上,可以看出随着问题规模的增大,耗时上面也呈线性增长,但累积起来的误差也使得程序的结果略微高于实验值。
总体上的实验结果和预期还是很接近的。
插入排序:图11、由图6数据整合而成的折线图表5、插入排序在不同数据规模下排序所消耗的时间数据规模:10 100 1000 10000 100000 耗时(ms)0 0 1.2 112.85 11329.5图形上:形状基本符合n2(二次增长)数据上:我们发现当数据规模增大10倍时:1000→10000: 112.85/1.2=94 ≈10010000→100000: 11329.5/112.85=100.4 ≈100其他倍数也可得到类似的结果。
结论:根据插入算法的伪代码,可以计算出该算法的时间复杂度是o(n2),当数据规模扩大n倍时,相应的在时间的消耗上会扩大n2倍,理论上,如果数据大具有特殊性,那此算法被影响的程度会比较大,他的的比较次数可以从线性次数,到n2次,赋值次数也可能由常数次变成n2总的来说,受数据影响较大。
将五种排序的实验汇总在一起,如下图12所示图12、由图7、8、9、10、11整合而来从图中以及之前的分析中我们可以得到以下结论1、在平均时间复杂度上面,冒泡排序、插入排序和选择排序都最差为o(n2)。
其主要原因是:随着问题规模的增大,冒泡排序在比较次数上达到了o(n2),但这种排序同时也受交换次数的影响,而且最多时间复杂度也是o(n2)。
如此,同样是o(n2),但冒泡排序的二次项系数会比另外两个大不少,所以最为耗时。
2、快速排序和合并排序都表现出比较好的复杂度。
但这两者中,合并排序表现更好。
其原因是:在最坏情况下,即整个序列都已经有序且完全倒序的情况下,快速排序呈o(n2)的增长,而归并排序不管在什么情况下都呈o(nlog2n),随着问题规模的增大,快速排序逐渐体现出这种弊端。
四.实验心得本次实验虽然花费很大的心思,但确实让我对这几种排序的认识更加深刻,同样的数据,排序的时间可以相差如此之大,这可能会改变我每次都使用冒泡排序的这一习惯,同时,对算法的优良性不同而导致的结果差异之大,感觉到好的算法是多么的重要,当然合理利用算法也是不可忽视的。
这次实验虽然花了很大精力,却收获累累。
注:1、报告内的项目或内容设置,可根据实际情况加以调整和补充。
2、教师批改学生实验报告时间应在学生提交实验报告时间后10日内。
附录:代码#include<stdio.h>#include<iostream>#include<windows.h>#include <Mmsystem.h>using namespace std;#include <ctime>#include <fstream>using namespace std;#define ARRAY_MAX 100000/*****************************生成随机函数*************************/ void randNum(int MAX,int *array){//srand((unsigned)time(NULL));//cout<<"生成的随机数为:"<<endl;;for(int i=0;i<MAX;i++){array[i] = rand()%100;//cout<<array[i]<<" ";}//cout<<"\t\t耗时:";}/*****************************选择排序*************************/ void select_sort(int MAX,int *array){int i, j, k;for (i = 0; i < MAX; i++){k = i;for (j = i + 1; j < MAX; j++){if (array[j] < array[k]){k = j;}}if (k != i){int temp = array[k];array[k] = array[i];array[i] = temp;}}}/***************************冒泡排序*************************/void buddle_sort(int MAX,int *array){int i, j;for(i=0;i<MAX;i++){for(j=i+1;j<MAX;j++){if(array[i]>array[j]) swap(array[i],array[j]);}}}/***************************合并排序*************************/ void Merge(int *array, int p, int q, int r){int n1 = q - p + 1;int n2 = r - q;int *L, *R, i, j, k;L = new int[n1 + 1];R = new int[n2 + 1];for (i = 0; i < n1; i++)L[i] = array[p + i];for (i = 0; i < n2; i++)R[i] = array[q + 1 + i];L[n1] = INT_MAX;R[n2] = INT_MAX;for (i = 0, j = 0, k = p; k <= r; k++){if (L[i] <= R[j]){array[k] = L[i++];}else{array[k] = R[j++];}}delete []L;delete []R;}void merge_sort(int *array, int p, int r){if (p < r){int q = (p + r) / 2;merge_sort(array, p, q); //递归调用merge_sort(array, q + 1, r);Merge(array, p, q, r);}else{return;}}/***************************快速排序*************************/ void quick_sort(int a[], int low, int high){if(low >= high){return;}int first = low;int last = high;int key = a[first];while(first < last){while(first < last && a[last] >= key){--last;}a[first] = a[last]; //将比第一个小的数移到后面while(first < last && a[first] <= key){++first;}a[last] = a[first]; //将比第一个大的数移到前面}a[first] = key; //记录当前位置quick_sort(a, low, first-1);quick_sort(a, first+1, high);}/***************************插入排序*************************/ void insert_sort(int MAX,int *array){int i, j, temp;for (i = 1; i < MAX; i++){temp = array[i];for(j=i;j > 0 && array[j-1] > temp;j--){array[j] = array[j-1];}array[j] = temp;}}int main(){int n,loop = 1;while(loop != 0){//产生随机数组clock_t time_start,time_end;double time_used = 0,count = 0;int MAX = 10;int array[ARRAY_MAX];cout<<"\n\t\t请输入序号选择相应的操作:"<<endl;cout<<"1.选择排序 2.冒泡排序 3.合并排序 4.快速排序 5.插入排序0.退出程序"<<endl;cout<<"******************************************************************"< <endl;cin>>n;switch(n){case 0: loop = 0;break;case 1:for(int j=0;j<5;j++){ //控制问题规模MAX从10-100000cout<<"数组规模MAX="<<MAX<<" 时,耗时:"<<endl;srand((unsigned)time(NULL));for(int i=0;i<20;i++){ //控制20组随机数产生randNum(MAX,array);time_start = clock();select_sort(MAX,array);time_end = clock();time_used = time_end - time_start;cout<<time_used<<" ";//cout<<endl;count += time_used;}cout<<"\n选择排序平均耗时:"<<count/20<<"毫秒"<<endl<<endl;count = 0;MAX *= 10;}break;case 2:for(int j=0;j<5;j++){ //控制问题规模MAX从10-100000cout<<"数组规模MAX="<<MAX<<" 时,耗时:"<<endl;srand((unsigned)time(NULL));for(int i=0;i<20;i++){ //控制20组随机数产生randNum(MAX,array);time_start = clock();buddle_sort(MAX,array);time_end = clock();time_used = time_end - time_start;cout<<time_used<<" ";//cout<<endl;count += time_used;}cout<<"\n冒泡排序平均耗时:"<<count/20<<"毫秒"<<endl<<endl;count = 0;MAX *= 10;}break;case 3:for(int j=0;j<5;j++){ //控制问题规模MAX从10-100000cout<<"数组规模MAX="<<MAX<<" 时,耗时:"<<endl;srand((unsigned)time(NULL));for(int i=0;i<20;i++){ //控制20组随机数产生randNum(MAX,array);time_start = clock();merge_sort(array,0,MAX-1);time_end = clock();time_used = time_end - time_start;cout<<time_used<<" ";//cout<<endl;count += time_used;}cout<<"\n合并排序平均耗时:"<<count/20<<"毫秒"<<endl<<endl;count = 0;MAX *= 10;}break;case 4:for(int l=0;l<5;l++){ //控制问题规模MAX从10-100000cout<<"数组规模MAX="<<MAX<<" 时,耗时:"<<endl;srand((unsigned)time(NULL));for(int i=0;i<20;i++){ //控制20组随机数产生randNum(MAX,array);time_start = clock();quick_sort(array,0,MAX);time_end = clock();time_used = time_end - time_start;cout<<time_used<<" ";//cout<<endl;count += time_used;}cout<<"\n快速排序平均耗时:"<<count/20<<"毫秒"<<endl<<endl;count = 0;MAX *= 10;}break;case 5:for(int j=0;j<5;j++){ //控制问题规模MAX从10-100000cout<<"数组规模MAX="<<MAX<<" 时,耗时:"<<endl;srand((unsigned)time(NULL));for(int i=0;i<20;i++){ //控制20组随机数产生randNum(MAX,array);time_start = clock();insert_sort(MAX,array);time_end = clock();time_used = time_end - time_start;cout<<time_used<<" ";//cout<<endl;count += time_used;}cout<<"\n插入排序平均耗时:"<<count/20<<"毫秒"<<endl<<endl;count = 0;MAX *= 10;}break;default: cout<<"请输入合法的序号!";}}return 0;}。