直接插入排序、直接选择排序、堆排序、快速排序、冒泡排序的实验报告
排序实验报告_排序综合实验报告材料
![排序实验报告_排序综合实验报告材料](https://img.taocdn.com/s3/m/a722135676232f60ddccda38376baf1ffc4fe302.png)
班级
2*10^7
10 电信 1 班
10^8
操作系统
10^5
Microsoft Windows 7 旗舰版 (64 位/Service Pck 1)
正序
xxxxxxxxxxxxx
逆序
编译软件
直接插入
Visul C++ 6.0
(带监视哨〕
emil
C
609803959.
24.874
10^4
100.158
2*10^4
中选出键值最小的记录,与无序区第一个记录 R 交换;新的无序区为 R 到
各种排序试验结果:
R[n],从中再选出键值最小的记录,与无序区第一个记录 R 交换;类似, CPU
第 i 趟排序时 R 到 R[i-1]是有序区,无序区为 R[i]到 R[n],从中选出键
(英特尔)Intel(R) Core(TM) i5 CPU M 480 2.67GHz
〔1〕二路并归排序:开始时,将排序表 R 到 R[n]看成 n 个长度为 1
录,顺序放在已排好序的子序列的后面〔或最前〕,直到全部记录排序完 的有序子表,把这些子表两两并归,便得到 n/2 个有序的子表〔当 n 为奇
毕。
数时,并归后仍是有一个长度为 1 的子表〕;然后,再把这 n/2 个有序的
〔1〕直接选择排序:首先,全部记录组成初始无序区 R 到 R[n],从 子表两两并归,如此反复,直到最终得到一个程度为 n 的有序表为止。
指导老师: 胡圣荣
序与排序要求相反时就交换两者的位置,直到没有反序的记录为止。
日期: 20XX.12.15~20XX.1.5
〔1〕冒泡排序:设想排序表 R 到 R[n]垂直放置,将每个记录 R[i]看
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](https://img.taocdn.com/s3/m/c4f46642c381e53a580216fc700abb68a882ad54.png)
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。
快速排序算法实验报告
![快速排序算法实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/a13d9b09c4da50e2524de518964bcf84b9d52dd2.png)
快速排序算法实验报告快速排序一、问题描述在操作系统中,我们总是希望以最短的时间处理完所有的任务。
但事情总是要一件件地做,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,其他待处理的任务就需要等待。
虽然所有任务的处理时间不能降低,但我们可以安排它们的处理顺序,将耗时少的任务先处理,耗时多的任务后处理,这样就可以使所有任务等待的时间和最小。
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的处理顺序。
当有 n 件任务同时来临时,每件任务需要用时ni,求让所有任务等待的时间和最小的任务处理顺序。
二、需求分析1. 输入事件件数n,分别随机产生做完n件事所需要的时间;2. 对n件事所需的时间使用快速排序法,进行排序输出。
排序时,要求轴值随机产生。
3. 输入输出格式:输入: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。
输出: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。
4. 测试数据:输入 95 3 4 26 1 57 3 输出1 2 3 3 4 5 5 6 7三、概要设计抽象数据类型因为此题不需要存储复杂的信息,故只需一个整型数组就可以了。
算法的基本思想对一个给定的进行快速排序,首先需要选择一个轴值,假设输入的数组中有k个小于轴值的数,于是这些数被放在数组最左边的k个位置上,而大于周知的结点被放在数组右边的n-k个位置上。
k也是轴值的下标。
这样k把数组分成了两个子数组。
分别对两个子数组,进行类似的操作,便能得到正确的排序结果。
程序的流程输入事件件数n-->随机产生做完没个事件所需时间-->对n个时间进行排序-->输出结果快速排序方法:初始状态 72 6 57 88 85 42 l r第一趟循环 72 6 57 88 85 42 l r 第一次交换 6 72 57 88 85 42 l r 第二趟循环 6 72 57 88 85 42 r l 第二次交换 72 6 57 88 85 42 r l反转交换 6 72 57 88 85 42 r l这就是依靠轴值,将数组分成两部分的实例。
常见算法设计实验报告(3篇)
![常见算法设计实验报告(3篇)](https://img.taocdn.com/s3/m/15d5e12f2f3f5727a5e9856a561252d381eb2016.png)
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。
偏爱排序实验报告
![偏爱排序实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/4ea81f7a59fb770bf78a6529647d27284a733714.png)
一、实验背景随着计算机技术的不断发展,数据量的激增使得排序算法在数据处理中扮演着越来越重要的角色。
为了提高数据处理效率,选择合适的排序算法至关重要。
本实验旨在通过实际操作,对比分析不同排序算法的性能,以确定在特定情况下最偏爱的排序算法。
二、实验目的1. 掌握常用排序算法的原理和实现方法;2. 分析不同排序算法的时间复杂度和空间复杂度;3. 比较不同排序算法在实际应用中的性能差异;4. 确定在特定情况下最偏爱的排序算法。
三、实验内容本次实验选取了以下排序算法进行对比分析:1. 直接插入排序;2. 冒泡排序;3. 快速排序;4. 归并排序;5. 希尔排序;6. 简单选择排序;7. 堆排序;8. 基数排序。
实验过程中,采用以下步骤:1. 编写C语言程序,实现上述排序算法;2. 对随机生成的测试数据进行排序,并记录排序时间;3. 分析不同排序算法的时间复杂度和空间复杂度;4. 对比不同排序算法在实际应用中的性能差异。
四、实验结果与分析1. 直接插入排序:时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
当数据量较小时,插入排序具有较好的性能,但数据量较大时,性能较差。
2. 冒泡排序:时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
冒泡排序简单易实现,但效率较低,不适用于大数据量排序。
3. 快速排序:平均时间复杂度为O(nlogn),最坏时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(logn)。
快速排序在大多数情况下具有较好的性能,但最坏情况下性能较差。
4. 归并排序:时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n)。
归并排序在所有情况下都具有稳定的性能,但空间复杂度较高。
5. 希尔排序:时间复杂度介于O(n)和O(n^2)之间,空间复杂度为O(1)。
希尔排序是插入排序的改进版,适用于数据量较大且基本有序的情况。
6. 简单选择排序:时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
简单选择排序简单易实现,但效率较低,不适用于大数据量排序。
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)](https://img.taocdn.com/s3/m/f4f111275a8102d276a22fa9.png)
《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。
关于算法的实验报告(3篇)
![关于算法的实验报告(3篇)](https://img.taocdn.com/s3/m/7a27db6b77c66137ee06eff9aef8941ea66e4b69.png)
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
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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。
排序实验报告
![排序实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/807cb3b50342a8956bec0975f46527d3240ca6cf.png)
实验五排序实验目的: 掌握几种排序的思想及算法问题分析:(一)直接插入排序1. 排序思想将待排序的记录Ri,插入到已排好序的记录表R1, R2 ,…., Ri-1中,得到一个新的、记录数增加1的有序表。
直到所有的记录都插入完为止。
设待排序的记录顺序存放在数组R[1…n]中,在排序的某一时刻,将记录序列分成两部分:◆R[1…i-1]:已排好序的有序部分;◆R[i…n]:未排好序的无序部分。
显然,在刚开始排序时,R[1]是已经排好序的。
2 . 算法实现void straight_insert_sort(Sqlist R){ int i, j ;for (i=2; i<=n; i++){ R[0]=R[i]; j=i-1; /*设置哨兵*/while( LT(R[0].key, R[j].key) ){ R[j+1]=R[j];j--;} /* 查找插入位置*/R[j+1]=R[0]; /* 插入到相应位置*/}}(二)希尔排序1. 排序思想①先取一个正整数d1(d1<n)作为第一个增量,将全部n个记录分成d1组,把所有相隔d1的记录放在一组中,即对于每个k(k=1, 2, … d1),R[k], R[d1+k], R[2d1+k] , …分在同一组中,在各组内进行直接插入排序。
这样一次分组和排序过程称为一趟希尔排序;②取新的增量d2<d1,重复①的分组和排序操作;直至所取的增量di=1为止,即所有记录放进一个组中排序为止。
2. 算法实现先给出一趟希尔排序的算法,类似直接插入排序。
void shell_pass(Sqlist R, int d)/* 对顺序表L进行一趟希尔排序, 增量为d */{ int j, k ;for (j=d+1; j<=n; j++){ R[0]=R[j] ; /* 设置监视哨兵*/k=j-d ;while (k>0&<(R[0].key, R[k].key) ){ R[k+d]=R[k] ; k=k-d ; }R[k+d]=R[0] ;}}然后在根据增量数组dk进行希尔排序。
排序算法分析实验报告
![排序算法分析实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/853342856e1aff00bed5b9f3f90f76c661374c2e.png)
一、实验目的1. 了解常见的排序算法的基本原理。
2. 分析不同排序算法的时间复杂度和空间复杂度。
3. 通过实验比较不同排序算法的性能。
4. 培养编程实践能力和数据结构分析能力。
二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:Python3.83. 开发工具:PyCharm三、实验内容本次实验主要对以下几种排序算法进行分析和比较:1. 冒泡排序(Bubble Sort)2. 选择排序(Selection Sort)3. 插入排序(Insertion Sort)4. 快速排序(Quick Sort)5. 归并排序(Merge Sort)6. 堆排序(Heap Sort)四、实验步骤1. 编写每个排序算法的Python代码。
2. 创建一个随机整数数组作为测试数据。
3. 分别使用不同的排序算法对测试数据进行排序。
4. 记录每种排序算法的执行时间。
5. 分析不同排序算法的性能。
五、实验结果与分析1. 冒泡排序```pythondef bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):for j in range(0, n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]```执行时间:约0.001秒冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
由于比较次数较多,效率较低。
2. 选择排序```pythondef selection_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):min_idx = ifor j in range(i+1, n):if arr[min_idx] > arr[j]:min_idx = jarr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]```执行时间:约0.002秒选择排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
排序实验报告实验心得
![排序实验报告实验心得](https://img.taocdn.com/s3/m/384ed6e964ce0508763231126edb6f1aff0071c7.png)
一、实验背景随着计算机科学的发展,排序算法在数据处理、数据库管理、网络通信等领域发挥着重要作用。
为了更好地理解排序算法的原理和实现,我们进行了排序实验,通过实际操作来加深对排序算法的认识。
本次实验主要涉及了冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序等常用排序算法。
二、实验目的1. 理解各种排序算法的基本原理;2. 掌握排序算法的代码实现;3. 分析各种排序算法的时间复杂度和空间复杂度;4. 比较各种排序算法的优缺点,为实际应用提供参考。
三、实验过程1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地遍历待排序的数列,比较每对相邻元素的值,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。
遍历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。
2. 选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法。
它的工作原理是: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。
3. 插入排序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。
插入排序在实现上,通常采用in-place排序(即只需用到O(1)的额外空间的排序)。
4. 快速排序快速排序是一种效率较高的排序算法。
它采用分而治之的策略,将原始数组分成两个子数组,一个子数组中的所有元素均小于另一个子数组中的所有元素。
然后递归地对这两个子数组进行快速排序。
5. 归并排序归并排序是一种效率较高的排序算法。
它采用分而治之的策略,将原始数组分成两个子数组,分别对这两个子数组进行排序,然后将两个有序子数组合并成一个有序数组。
6. 堆排序堆排序是一种利用堆这种数据结构的排序算法。
它将待排序的序列构造成一个大顶堆,然后将堆顶元素与最后一个元素交换,再将剩余的n-1个元素重新构造成一个大顶堆,重复此过程,直到所有元素均排序完毕。
排序程序_实验报告
![排序程序_实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/f39c4e77bc64783e0912a21614791711cc7979cd.png)
一、实验目的1. 理解并掌握几种常用的排序算法的基本原理。
2. 通过编程实现这些排序算法,并分析其性能。
3. 比较不同排序算法在时间复杂度和空间复杂度上的差异。
4. 理解排序算法在实际应用中的选择依据。
二、实验内容本次实验选择了以下几种排序算法进行实现和分析:冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序。
1. 冒泡排序2. 选择排序3. 插入排序4. 快速排序5. 归并排序6. 堆排序三、实验步骤1. 设计每种排序算法的函数,输入为待排序的数组,输出为排序后的数组。
2. 对每种排序算法进行性能测试,包括时间复杂度和空间复杂度。
3. 比较不同排序算法的效率,并分析其原因。
4. 编写测试用例,验证排序算法的正确性。
四、实验结果与分析1. 冒泡排序时间复杂度:O(n^2)空间复杂度:O(1)分析:冒泡排序是一种简单的排序算法,其基本思想是相邻元素两两比较,若逆序则交换,直到没有逆序对为止。
在最好情况下(已排序数组),时间复杂度为O(n);在平均和最坏情况下(逆序数组),时间复杂度为O(n^2)。
2. 选择排序时间复杂度:O(n^2)空间复杂度:O(1)分析:选择排序的基本思想是遍历数组,在未排序部分中找到最小(或最大)的元素,将其与未排序部分的第一个元素交换,然后对剩余未排序部分重复该过程。
在最好、平均和最坏情况下,时间复杂度均为O(n^2)。
3. 插入排序时间复杂度:O(n^2)空间复杂度:O(1)分析:插入排序的基本思想是将数组分为已排序和未排序两部分,每次从未排序部分取出一个元素,将其插入到已排序部分的合适位置。
在最好情况下(已排序数组),时间复杂度为O(n);在平均和最坏情况下(逆序数组),时间复杂度为O(n^2)。
4. 快速排序时间复杂度:O(nlogn)空间复杂度:O(logn)分析:快速排序是一种高效的排序算法,其基本思想是选取一个基准元素,将数组分为两个子数组,一个子数组中的元素都比基准元素小,另一个子数组中的元素都比基准元素大,然后递归地对两个子数组进行排序。
排序实验报告
![排序实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/213c3519581b6bd97f19eae2.png)
重庆交通大学设计性实验报告班级: 2013级2班学号:姓名:旧城余约实验项目名称:排序实验项目性质:设计性实验实验所属课程:算法与数据结构实验室(中心): B01-407 指导教师:鲁云平实验完成时间: 2015 年 6 月 7 日一、实验目的1、熟悉内排序方法;2、领会排序过程;3、比较各种排序方法之间的差异。
二、实验内容及要求1、随机产生100个整数;2、使用不同的内排序方法对其排序;3、领会排序过程。
三、实验设备及软件电脑,visual c++ 6.0四、实验过程及步骤运行环境:Visual C++6.0;实现思路:本次实验是对随机产生的一百个数进行排序,直接插入排序、折半插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序、堆排序、归并排序、基数排序这几个排序方法,下面是对这几个排序方法的解释:首先,在我的排序类的书写中,我采用的数组的存储方式,raw_data[N+1]存储原始数据,handle_data[N+1]表示处理数据,我的原意是在进行排序时,不打乱原来系统随机产生的那一百个数,这样每次在选择排序方式时都时没有处理过的数据。
每次在进行排序操作之前,都有复制操作。
数组类型是自定义类型Srec<T>,里面包含排序关键码key,因为是整数,便没有其他域。
1、Sort()构造函数,我的程序中,系统随机产生100个整数便在构造函数中进行,随机产生整数是用0+(int)10000*rand()/(RAND_MAX+1)实现,表示产生0~10000之间的整数,并赋值给raw_data[N+1],同时复制给handle_data[N+1]进行初始化,但这两个数组中第一个存储空间作为中间量使用,数据存储是从第二个位置开始。
2、void OutPut()输出排序表,即将数组handle_data[N+1]输出。
3、void InsertSort()直接插入排序,它的基本思路是每一趟将一个待排序的数据,按其大小插入到已经排序的部分中适当的位置,直到全部插入完成;具体做法为:当插入第i(i>1)个数据时,前面的r[1],r[2],…,r[i-1]已经排好序,这时,用r[i]的数据与r[i-1],r[i-2],…的数据顺序进行比较,找到插入位置,即将r[i]插入,原来位置上的对象依次向后移动。
C语言排序算法
![C语言排序算法](https://img.taocdn.com/s3/m/96667cf4f90f76c661371abf.png)
i=2
49 25* 16 08 2 3 4 5
49
i=3
21
0
25 1
49 25* 16 2 3 4
08 5
25*
6.1.3 直接插入排序
实用例子:
i=4
21 25 25* 49 16 08 0 1 2 3 4 21 25 25* 49 08 1 2 3 4
16 5 temp
i= 5 完成
16 0
49
2 j 49
08
0
25* 3 49 25
16 4
21
5
08
25
25*
16
21
i k 49
j 25* 25
08
25
25*
16
21
6.1.5 选择排序
算法实例:
08 0
25 1 i
49 2
25* 3
16 4 k
21 5 j 21 16
k 指示当前序列中最小者
6.1.5 选择排序
算法实现:
49 49
25 25
16
21
low
25*
high
6.1.2 快速排序
算法实例:
完成一趟排序 08 16 21 25* 49 25
分别进行快速排序
08
16
21
25*
25
49
有序序列 08 16 21 25* 25 49
10
6.1.2 快速排序
算法分析:
快速排序是一个递归过程; 利用序列第一个记录作为基准,将整个序列划分为左右两个子序列。只要 是关键字小于基准记录关键字的记录都移到序列左侧;
快速排序的趟数取决于递归树的高度。
数据结构排序实验报告
![数据结构排序实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/0320d907842458fb770bf78a6529647d2628346c.png)
引言概述:数据结构排序实验是计算机科学与技术专业中一项重要的实践课程。
通过实验,可以深入理解和掌握不同排序算法的原理、特点和性能表现。
本文将针对数据结构排序实验进行详细的阐述和总结,包括实验目的、实验内容、实验结果分析和总结。
一、实验目的1. 加深对数据结构排序算法的理解:通过实验,掌握不同排序算法的工作原理和实现方式。
2. 分析和比较不同排序算法的性能:对比不同排序算法在不同数据规模下的时间复杂度和空间复杂度,理解它们的优劣势。
3. 提高编程和算法设计能力:通过实验的编写,提升对排序算法的实现能力和代码质量。
二、实验内容1. 选择排序算法:选择排序是一种简单直观的排序算法,将序列分为有序和无序两部分,每次从无序部分选择最小(最大)元素,放到有序部分的末尾(开头)。
- 算法原理及步骤- 实现过程中的注意事项- 时间复杂度和空间复杂度的分析2. 插入排序算法:插入排序逐步构建有序序列,对于未排序的元素,在已排序序列中从后向前扫描,找到对应位置插入。
- 算法原理及步骤- 实现过程中的注意事项- 时间复杂度和空间复杂度的分析3. 快速排序算法:快速排序利用分治的思想,将序列分为左右两部分,选取基准元素,将小于基准的放在左边,大于基准的放在右边,递归地对左右部分进行排序。
- 算法原理及步骤- 实现过程中的注意事项- 时间复杂度和空间复杂度的分析4. 归并排序算法:归并排序是一种稳定的排序算法,通过将序列分为若干子序列,分别进行排序,然后再将排好序的子序列合并成整体有序序列。
- 算法原理及步骤- 实现过程中的注意事项- 时间复杂度和空间复杂度的分析5. 堆排序算法:堆是一种特殊的树状数据结构,堆排序利用堆的性质进行排序,通过构建大顶堆或小顶堆,并逐个将堆顶元素移出形成有序序列。
- 算法原理及步骤- 实现过程中的注意事项- 时间复杂度和空间复杂度的分析三、实验结果分析1. 比较不同排序算法的执行时间:根据实验数据和分析,对比不同排序算法在不同数据规模下的执行时间,并针对其时间复杂度进行验证和分析。
排序C++程序实验报告
![排序C++程序实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/fa0a5bc35fbfc77da269b1ec.png)
数据结构实验报告实验名称:实验四——排序学生姓名:班级:班内序号:学号:日期:1.实验要求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. 程序分析插入排序类似于玩纸牌时整理手中纸牌的过程,它的基本方法是寻找一个指定元素在待排序元素中的位置,然后插入。
直接插入排序的基本思想可以这样描述:每次讲一个待排序的元素按其关键码的大小插入到一个已经排序好的有序序列中,直到全部元素排序好。
元素个数为1时必然有序,这就是初始有序序列;可以采用顺序查找的方法查找插入点,为了提高时间效率,在顺序查找过程中边查找边后移的策略完成一趟插入。
希尔排序又称“缩小增量排序”,是对直接插入排序的一种改进,它利用了直接插入的两个特点:1.基本有序的序列,直接插入最快;2.记录个数很少的无序序列,直接插入也很快。
希尔排序的基本思想为:将待排序的元素集分成多个子集,分别对这些子集进行直接插入排序,待整个序列基本有序时,再对元素进行一次直接插入排序。
冒泡排序的基本思想是:两两比较相邻的元素,如果反序,则交换位置,直到没有反序的元素为止。
具体的排序过程是:将整个待排序元素划分成有序区和无序区,初始状态有序区为空,无序区包括所有待排序的元素;对无序区从前向后依次将相邻元素的关键码进行比较,若反序则交换,从而使得关键码小的元素向前移,关键码大的元素向后移;重复执行前一个步骤,直到无序区中没有反序的元素。
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姓名
学号
实验组
实验时间
指导教师
成绩
实验项目名称
实验目的
1.熟练掌握顺序表和有序表的查找方法。
2.熟悉静态查找树的构造方法和查找算法,熟练掌握二叉排序树的构造方法和查找算法。
3.掌握描述查找过程的判定树的构造方法,掌握各种查找方法在等概率情况下查找成功时的平均查找长度。
实验步骤
1、确定数据的结构
2、编写头文件、函数及变量声明
3、设计子函数
4、写主函数,并调用子函数
5、调试编写好的程序
6、编译正确后,运行,观察分析结果
实验内容
程序1内部排序算法比较
[问题描述]
编写常用的排序算法,并编写主程序测试。
[基本要求]
(1)对以下常用的6种排序算法进行比较:直接插入排序、直接选择排序、堆排序、快速排序、冒泡排序。
}
}
}
堆排序
void CreatHeap(ElemType A[], int n)
{
int i;
for( i = (n–2)/2; i >= 0; i--)
Sift(A, n, i); //调整A[i..n-1]使之为一个堆
}
void Sift(ElemType A[], int n, int i)
while ( i<=j ) {
while ( i<=j && A[i].stn <= x.stn ) i++; //从左到右
while ( i<=j && A[j].stn >= x.stn ) j--; //从右到左if ( i < j ) {
temp=A[i]; A[i]=A[j]; A[j]=temp;i++; j--;
ElemType x;
for ( i=0; i<=n-2; i++ )
{ //每一趟选择最小元素并与A[i]交换
k=i;
for (j=i+1; j<=n-1; j++) //查找最小元素的下标
if (A[j].stn <A[k].stn ) k=j;
if (k!=i) { //交换
x=A[i]; A[i]=A[k]; A[k]=x;
A[0] = A[i];
A[i] = x;
Sift(A, i, 0);//调整A[0..i-1]使之为一个堆
}
}
//冒泡排序
voidBubbleSort( ElemType A[],intn )
{
inti, j, flag;//flag为交换标记
ElemType x;
for(i=1; i<=n-1; i++) {//最多n-1趟排序
typedefintElemType;
//直接插入排序
voidInsertSort ( ElemType A[],intn )
{
inti, j;
ElemType x;
for( i=1; i<n; i++ ){//进行n-1次插入
x = A[i];//准备插入第i个元素
for( j=i-1; j>=0; j-- ){//从第i-1个开始往前找插入点
{
int i, j, flag; //flag为交换标记
ElemType x;
for (i=1; i<=n-1; i++) { //最多n-1趟排序
flag=0; //假设本次没有交换
for (j=n-1; j>=i; j--)//第i趟
if ( A[j].stn < A[j-1].stn ) {
flag=1; //出现交换
flag=0;//假设本次没有交换
for(j=n-1; j>=i; j--)//第i趟
if( A[j]< A[j-1]) {
flag=1;//出现交换
x=A[j]; A[j]=A[j-1]; A[j-1]=x;
}
if(flag==0)return;
}
}
//快速排序
voidQuickSort(ElemType A[],ints,intt)
InsertSort (A, N );
for(i=0;i<N;i++)
cout<<A[i]<<endl;
运//运行结果如右;
cout<<"直接选择排序:"<<endl;
SelectSort(A, N);
for(i=0;i<N;i++)
cout<<A[i]<<endl;
cout<<"堆排序:"<<endl;
HeapSort(A, N);
for(i=0;i<N;i++)
cout<<A[i]<<endl;
cout<<"冒泡排序:"<<endl;
BubbleSort(A, N);
for(i=0;i<N;i++)
cout<<A[i]<<endl;
cout<<"快速排序:"<<endl;
QuickSort(A,0,1);
{ //调整A[i..n-1]成为一个堆(它的左右子树已是一个堆)
ElemType x=A[i];
int j = 2 * i + 1; // j为i的左孩子
while (j <= n-1) { // i有左子树
if ( j +1 < n && A[j].stn < A[j+1].stn )
j++; //使j指向左右孩子中排序码大的孩子
for(i=0;i<N;i++)
cout<<A[i]<<endl;
}
实验总结
指导教师意见
签名:年月日
注:各学院可根据教学需要对以上栏木进行增减。表格内容可根据内容扩充。
k=i;
for(j=i+1; j<=n-1; j++)//查找最小元素的下标
if(A[j]<A[k]) k=j;
if(k!=i) {//交换
x=A[i]; A[i]=A[k]; A[k]=x;
}
}
}
//堆排序
voidSift(ElemType A[],intn,inti);
voidCreatHeap(ElemType A[],intn)
}
voidmain(){
inti,j,n,N=5;
cout<<"请输入个整数:";
ElemType A[5];
for(j=0;j<N;j++)
cin>>A[j];
cout<<"排序前为:"<<endl;
for(i=0;i<N;i++)
cout<<A[i]<<endl;
cout<<"直接插入排序:"<<endl;
(2)待排序表的表长不小于100;其中的数据用自行设计。
(3)对结果作出分析。
直接插入排序
void InsertSort ( ElemType A[], int n )
{
int i, j;
ElemType x;
for ( i=1; i<n; i++ ) { //进行n-1次插入
x = A[i]; //准备插入第i个元素
实验要求
1.了解散列表的构造和查找算法。
2.了解各种排序方法的执行过程及其所依据的原则,掌握各种排序方法时间复杂度的分析方法。
3.熟练掌握希尔排序、快速排序、堆排序等高效排序算法。
实验原理
在visual c++编程环境中编写程序源代码,并编译、运行程序结果
实验仪器
奔腾2计算机或以上机型、visual c++编程环境
if( x< A[j] )
A[j+1]=A[j];
else
break;
}
A[j+1]=x;//插入
}
}
//直接选择排序
voidSelectSort(ElemType A[],intn)
{
inti, j, k;
ElemType x;
for( i=0; i<=n-2; i++ )
{//每一趟选择最小元素并与A[i]交换
{
inti;
for( i = (n-2)/2; i >= 0; i--)
Sift(A, n, i);//调整A[i..n-1]使之为一个堆
}
voidSift(ElemType A[],intn,inti)
{//调整A[i..n-1]成为一个堆(它的左右子树已是一个堆)
ElemType x=A[i];
x=A[j]; A[j]=A[j-1]; A[j-1]=x;
}
if (flag==0) return;
}
}
快速排序
void QuickSort(ElemType A[ ], int s, int t)
{ //递归算法,对区间A[s]~A[t]进行快速排序