数据结构实验7排序之交换排序

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2017唐班数据结构-17排序

比较次数记录移动次数
最好平均最坏
n1 (n1)(n4)/4 (n1)(n2)/2
2n2 (n1)(n8)/4 (n1)(n4)/2
优点：算法简单. 缺点：期望和最坏复杂度为 O(n2) . 稳定性：稳定辅助空间： O(1)
希尔排序(shell)
将记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；
最坏时间复杂度排序前记录已按关键词逆序排列，即dj j-1. 总的
比较次数为n1 n(n-1)/2，总的移动次数为 2(n1) n(n-1)/2.
期望时间复杂度
考察分析 j 2 n dj 的期望值。
对于序列 K1，K2，…，Kn ，如果 1 i j n，且 Ki Kj，则称（Ki , Kj）为上述序列的一个反序对.
实际上， j 2 n dj 正好是序列 K1，K2，…，Kn
的反序对个数。反序对的平均个数为 0+ (0+1)/2+ (0+1+2)/3+ (0123)/4(01234)/5 (012345)/6 … (012…n1)/n 01/22/2 3/24/25/2…( n1)/2 n(n1)/4
直接插入排序小结
7.6 .
79
90
90
90
90 四
趟
56
79
79
88
88 完交
90
56
88
79
79
成替排上
4
88
56
56
56 序浮
下
32
4
32
35
35
沉
27
32
27
32
32
排序

数据结构实验报告——排序

1．实验要求【实验目的】学习、实现、对比各种排序算法，掌握各种排序算法的优劣，以及各种算法使用的情况。

【实验内容】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2.1 存储结构存储结构：数组2.2 关键算法分析//插入排序void InsertSort(int r[], int n) {int count1=0,count2=0;插入到合适位置for (int i=2; i<n; i++){r[0]=r[i]; //设置哨兵for (int j=i-1; r[0]<r[j]; j--) //寻找插入位置r[j+1]=r[j]; //记录后移r[j+1]=r[0];count1++;count2++;}for(int k=1;k<n;k++)cout<<r[k]<<" ";cout<<endl;cout<<"比较次数为"<<count1<<" 移动次数为"<<count2<<endl; }//希尔排序void ShellSort(int r[], int n){int i;int d;int j;int count1=0,count2=0;for (d=n/2; d>=1; d=d/2) //以增量为d进行直接插入排序{for (i=d+1; i<n; i++){r[0]=r[i]; //暂存被插入记录for (j=i-d; j>0 && r[0]<r[j]; j=j-d)r[j+d]=r[j]; //记录后移d个位置r[j+d]=r[0];count1++;count2=count2+d;}count1++;}for(i=1;i<n;i++)cout<<r[i]<<" ";cout<<endl;cout<<"比较次数为"<<count1<<" 移动次数为"<<count2<<endl; }//起泡排序void BubbleSort(int r[], int n) {插入到合适位置int temp;int exchange;int bound;int count1=0,count2=0;exchange=n-1; //第一趟起泡排序的范围是r[1]到r[n]while (exchange) //仅当上一趟排序有记录交换才进行本趟排序{bound=exchange;exchange=0;for(int j=0;j<bound;j++) //一趟起泡排序{count1++; //接下来有一次比较if(r[j]>r[j+1]){temp=r[j]; //交换r[j]和r[j+1]r[j]=r[j+1];r[j+1]=temp;exchange=j; //记录每一次发生记录交换的位置count2=count2+3; //移动了3次}}}for(int i=1;i<n;i++)cout<<r[i]<<" ";cout<<endl;cout<<"比较次数为"<<count1<<" 移动次数为"<<count2<<endl;}//快速排序一次划分int Partition(int r[], int first, int end,int &count1,int &count2){int i=first; //初始化int j=end;while (i<j){while (i<j && r[i]<= r[j]){j--; //右侧扫描count1++;}count1++;if (i<j){temp=r[i]; //将较小记录交换到前面r[i]=r[j];r[j]=temp;i++;count2=count2+3;}while (i<j && r[i]<= r[j]){i++; //左侧扫描count1++;}count1++;if (i<j){temp=r[j];r[j]=r[i];r[i]=temp; //将较大记录交换到后面j--;count2=count2+3;}}return i; //i为轴值记录的最终位置}//快速排序void QuickSort(int r[], int first, int end,int &count1,int &count2){if (first<end){ //递归结束int pivot=Partition(r, first, end,count1,count2); //一次划分QuickSort(r, first, pivot-1,count1,count2);//递归地对左侧子序列进行快速排序QuickSort(r, pivot+1, end,count1,count2); //递归地对右侧子序列进行快速排序}}//简单选择排序Array void SelectSort(int r[ ], int n){int i;int j;int index;int temp;int count1=0,count2=0;for (i=0; i<n-1; i++) //对n个记录进行n-1趟简单选择排序{index=i;for(j=i+1;j<n;j++) //在无序区中选取最小记录{count1++; //比较次数加一if(r[j]<r[index]) //如果该元素比现在第i个位置的元素小index=j;}count1++; //在判断不满足循环条件j<n时，比较了一次if(index!=i){temp=r[i]; //将无序区的最小记录与第i个位置上的记录交换r[i]=r[index];r[index]=temp;count2=count2+3; //移动次数加3 }}for(i=1;i<n;i++)cout<<r[i]<<" ";cout<<endl;cout<<"比较次数为"<<count1<<" 移动次数为"<<count2<<endl;}//筛选法调整堆void Sift(int r[],int k,int m,int &count1,int &count2) //s，t分别为比较和移动次数{int i;int j;int temp;i=k;j=2*i+1; //置i为要筛的结点，j为i的左孩子while(j<=m) //筛选还没有进行到叶子{if(j<m && r[j]<r[j+1]) j++; //比较i的左右孩子，j为较大者count1=count1+2; //该语句之前和之后分别有一次比较if(r[i]>r[j])break; //根结点已经大于左右孩子中的较大者else{temp=r[i];r[i]=r[j];r[j]=temp; //将根结点与结点j交换i=j;j=2*i+1; //下一个被筛结点位于原来结点j的位置count2=count2+3; //移动次数加3 }}}//堆排序void HeapSort(int r[],int n){int count1=0,count2=0; //计数器，计比较和移动次数int i;int temp;for(i=n/2;i>=0;i--) //初始建堆，从最后一个非终端结点至根结点Sift(r,i,n,count1,count2) ;for(i=n-1; i>0; i--) //重复执行移走堆顶及重建堆的操作{temp=r[i]; //将堆顶元素与最后一个元素交换r[i]=r[0];r[0]=temp; //完成一趟排序，输出记录的次序状态Sift(r,0,i-1,count1,count2); //重建堆}for(i=1;i<n;i++)cout<<r[i]<<" ";cout<<endl;cout<<"比较次数为"<<count1<<" 移动次数为"<<count2<<endl;}//一次归并void Merge(int r[], int r1[], int s, int m, int t){int i=s;int j=m+1;int k=s;while (i<=m && j<=t){if (r[i]<=r[j])r1[k++]=r[i++]; //取r[i]和r[j]中较小者放入r1[k]elser1[k++]=r[j++];}if (i<=m)while (i<=m) //若第一个子序列没处理完，则进行收尾处理r1[k++]=r[i++];elsewhile (j<=t) //若第二个子序列没处理完，则进行收尾处理r1[k++]=r[j++];}//一趟归并void MergePass(int r[ ], int r1[ ], int n, int h){int i=0;int k;while (i<=n-2*h) //待归并记录至少有两个长度为h的子序列{Merge(r, r1, i, i+h-1, i+2*h-1);i+=2*h;}if (i<n-h)Merge(r, r1, i, i+h-1, n); //待归并序列中有一个长度小于h else for (k=i; k<=n; k++) //待归并序列中只剩一个子序列r1[k]=r[k];}//归并排序void MergeSort(int r[ ], int r1[ ], int n ){int h=1;int i;while (h<n){MergePass(r, r1, n-1, h); //归并h=2*h;MergePass(r1, r, n-1, h);h=2*h;}for(i=1;i<n;i++)cout<<r[i]<<" ";cout<<endl;}void Newarray(int a[],int b[],int c[]) {cout<<"新随机数组：";c[0]=0;a[0]=0;b[0]=0;for(int s=1;s<11;s++){a[s]=s;b[s]=20-s;c[s]=rand()%50+1;cout<<c[s]<<" ";}cout<<endl;}2.3 其他3. 程序运行结果void main(){srand(time(NULL));const int num=11; //赋值int a[num];int b[num];int c[num];int c1[num];c[0]=0;a[0]=0;b[0]=0;Newarray(a,b,c);cout<<"顺序数组：";for(int j=1;j<num;j++)cout<<a[j]<<" ";cout<<endl;cout<<"逆序数组：";for(j=1;j<num;j++)cout<<b[j]<<" ";cout<<endl;cout<<endl;cout<<"插入排序结果为："<<"\n";InsertSort(a,num);InsertSort(b,num);InsertSort(c,num);cout<<endl;Newarray(a,b,c);cout<<"希尔排序结果为："<<"\n";ShellSort(a, num);ShellSort(b, num);ShellSort(c, num);cout<<endl;Newarray(a,b,c);cout<<"起泡排序结果为："<<"\n";BubbleSort(a, num);BubbleSort(b, num);BubbleSort(c, num);cout<<endl;int count1=0,count2=0;Newarray(a,b,c);cout<<"快速排序结果为："<<"\n";QuickSort(a,0,num-1,count1,count2);for(int i=1;i<num;i++)cout<<a[i]<<" ";cout<<endl;cout<<"比较次数为"<<count1<<" 移动次数为"<<count2<<endl; count1=0,count2=0;QuickSort(b,0,num-1,count1,count2);for(i=1;i<num;i++)cout<<b[i]<<" ";cout<<endl;cout<<"比较次数为"<<count1<<" 移动次数为"<<count2<<endl; count1=0,count2=0;QuickSort(c,0,num-1,count1,count2);for(i=1;i<num;i++)cout<<c[i]<<" ";cout<<endl;cout<<"比较次数为"<<count1<<" 移动次数为"<<count2<<endl;cout<<endl;cout<<endl;Newarray(a,b,c);cout << "简单选择排序结果为：" << "\n";SelectSort(a,num);SelectSort(b,num);SelectSort(c,num);cout<<endl;Newarray(a,b,c);cout << "堆排序结果为：" << "\n";HeapSort(a, num);HeapSort(b, num);HeapSort(c, num);cout<<endl;Newarray(a,b,c);cout << "归并排序结果为：" << "\n";MergeSort(a, c1,num );MergeSort(b, c1,num );MergeSort(c, c1,num );}。

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》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(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PPT课件

—— 若待排序记录一部分在内存，一部分在外存，则称为外部排序。
注：外部排序时，要将数据分批调入内存来排序，中间结果还要及时放入外存，显然外部排序要复杂得多。
在整堂课的教学中，刘教师总是让学生带着问题来学习，而问题的设置具有一定的梯度，由浅入深，所提出的问题也很明确
5.待排序记录在内存中怎样存储和处理？
在整堂课的教学中，刘教师总是让学生带着问题来学习，而问题的设置具有一定的梯度，由浅入深，所提出的问题也很明确
Void BInsertSort (SqList &L) // 折半插入排序
{ for ( i=2；i<=L.length；++i )
{ L.r[0] = L.r[ i ]； // 将L.r [i] 暂存到L.r[0]
处理方式： ① 顺序排序 —— 数据间的逻辑顺序关系通过其物理
存储位置的相邻来体现，排序时直接移动记录；适合数据较少的情况！
② 链表排序 ——数据间的逻辑顺序关系通过结点中的指针体现，排序时只修改指针，不移动数据；
③ 地址排序 —— 数据存储在一段连续地址的空间，构造一个辅助表保持各数据的存放地址（指针），排序时先修改辅助表中的地址，最后再移动记录。
在整堂课的教学中，刘教师总是让学生带着问题来学习，而问题的设置具有一定的梯度，由浅入深，所提出的问题也很明确
4. 什么叫内部排序？什么叫外部排序？ —— 若待排序记录都在内存中，称为内部排序；
内部排序基本操作有两种： ◆ 比较两个关键字的大小；(比不可少的操作) ◆ 存储位置的移动。
i=8
0
1
2
3
4

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。

数据结构第七章排序

name 张涛赵亮
冯博远王强李燕
7.2
基本原理
插入排序
每次将一个待排序的对象，按其关键字大小，插入到前面已经排序好的一组对象的适当位臵上，直到对象全部插入为止。
直接插入排序(Insert Sort)
希尔排序(Shell Sort)
7.2.1
直接插入排序
R[1]---R[i-1]
08 08
16 16
第三次
08
16
21
25* 25
49
希尔排序中d（间隔量）的取法 Shell最初的方案是 d= n/2, d=d/2，直到d=1； Knuth的方案是d= d/3+1；
其它方案有：都取奇数为好；d互质为好等等。
希尔排序的稳定性
如序列： 21 25 排序后为：08 16
R[0]有两个作用:
其一: 进入查找循环之前，保存 R[i] 的副本，使之不至于因记录的后移而丢失R[i]中的内容；其二: 在 while 循环时，“监视”下标变量 j 是否越界，一旦越界（j<0）,R[0]自动控制while循环的结束, 从而避免了在while 循环内的每一次都要检测 j 是否越界( 即省略了循环条件j>=0）。因此，把 R[0] 称为“监视哨”。
第七章排序
本章内容
排序的概念和有关知识
常用的几种排序方法的基本思想、排序过程和算法实现各种排序算法的时间复杂度分析
学生成绩表
学号姓名高数英语总分
005 010 002
018 004
Chen Lin Gao Hong Wang Na
ZhangYang Zhao Pen
84 69 90

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。

c23-交换排序

54
整个归并排序仅需 log 趟 2n 93 21 25 25* 49 08 62 72
08 21 25 25* 49 62 72 93
16 37 54 16 37 54
len=16 08 16 21 25 25* 37 49 54 62 72 93
22
归并排序
算法分析
时间效率 O(nlog2n) 空间效率O(n)
例
关键字序列T= （21，25，49，25*，93，62，72，08， 37，16，54），请给出归并排序的具体实现过程。
21
归并排序
len=1 21 25 49 25* 93 62 72 08 37 16 54 len=2 len=4 len=8
21 25
25* 49
62 93
08 72
16 37
交换排序
数据结构（第二十三讲）
知识回顾
插入排序的基本思想希尔排序的基本思想
2
教学内容
交换排序介绍起泡排序快速排序归并排序基数排序
3
本讲重点、难点
重点
交换排序的基本思想起泡排序算法快速排序算法掌握归并排序的基本思想掌握基数排序的基本思想
每一趟子表的形成是采用从两头向中间交替式逼近法； int Partition(SqList &L,int low,int high){ //一趟快速排序 //交换子表 r[low…high]的记录，使支点（枢轴）记录到位，并返回其位置。返回时，在支点之前的记录均不大于它，支点之后的记录均不小于它。 L.r[0]=L.r[low]; //以子表的首记录作为支点记录，放入r[0]单元 while(low < high){ //从表的两端交替地向中间扫描 while(low<high &&L.r[high].key>=pivotkey ) - -high; L.r[low]=L.r[high]; //比支点小的记录交换到低端； while(low<high && L.r[low].key<=pivotkey) + +low; L.r[high]=L.r[low]; //比支点大的记录交换到高端； } L.r[low]=L.r[0]; //支点记录到位； return low; //返回支点记录所在位置。 }//Partition

交替排序法的实施步骤

交替排序法的实施步骤介绍交替排序法，也称为奇偶排序法，是一种简单而有效的排序算法。

它通过不断交替地比较和交换邻近的元素，从而将待排序的数列逐渐变得有序。

该算法适用于各种数据量规模，并且易于实现。

本文将介绍交替排序法的实施步骤，以帮助读者了解和运用该算法。

步骤1.将待排序的数列分成两个子序列A和B。

初始情况下，A为数列的所有奇数位置上的元素，B为数列的所有偶数位置上的元素。

2.重复以下步骤，直到数列完全有序：–在子序列A中，从第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素。

如果前一个元素比后一个元素大，则交换它们的位置。

–在子序列B中，从第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素。

如果前一个元素比后一个元素大，则交换它们的位置。

–重复以上两步，直到子序列A和子序列B中没有相邻的元素需要交换（即两个子序列都已有序）。

3.合并子序列A和子序列B，得到一个有序的数列。

示例为了更好地理解交替排序法的实施步骤，我们来看一个具体的示例。

假设我们有以下数列需要进行排序：[7, 3, 9, 2, 5, 1, 8, 6, 4]。

初始状态数列分成两个子序列A和B： - A：[7, 9, 5, 8, 4] - B：[3, 2, 1, 6]第一次迭代在子序列A中，我们依次比较相邻的两个元素，交换位置： - A：[7, 5, 9, 4, 8] - B：[3, 1, 2, 6]在子序列B中，我们依次比较相邻的两个元素，交换位置： - A：[7, 5, 9, 4, 8] - B：[1, 3, 2, 6]第二次迭代在子序列A中，我们依次比较相邻的两个元素，交换位置： - A：[5, 7, 4, 9, 8] - B：[1, 2, 3, 6]在子序列B中，我们依次比较相邻的两个元素，交换位置： - A：[5, 7, 4, 9, 8] - B：[1, 2, 3, 6]第三次迭代在子序列A中，我们依次比较相邻的两个元素，交换位置： - A：[5, 4, 7, 8, 9] - B：[1, 2, 3, 6]在子序列B中，我们依次比较相邻的两个元素，交换位置： - A：[5, 4, 7, 8, 9] - B：[1, 2, 3, 6]第四次迭代在子序列A中，我们依次比较相邻的两个元素，交换位置： - A：[4, 5, 7, 8, 9] - B：[1, 2, 3, 6]在子序列B中，我们依次比较相邻的两个元素，交换位置： - A：[4, 5, 7, 8, 9] - B：[1, 2, 3, 6]第五次迭代在子序列A中，我们依次比较相邻的两个元素，交换位置： - A：[4, 5, 7, 8, 9] - B：[1, 2, 3, 6]在子序列B中，我们依次比较相邻的两个元素，交换位置： - A：[4, 5, 7, 8, 9] - B：[1, 2, 3, 6]最终结果合并子序列A和子序列B，得到一个有序的数列： [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]总结交替排序法是一种简单而有效的排序算法，通过不断交替地比较和交换邻近的元素，将待排序的数列逐渐变得有序。

自考数据结构02142-第七章

二、归并排序 1.思想：（2-路归并排序）
① n个记录的表看成n个，长度为1的有序表 ② 两两归并成 n/2 个，长度为2的有序表（n为奇数，则还有1个长为1的表） ③再两两归并为 n/2 /2 个，长度为4的有序表 . . . 再两两归并直至只剩1个，长度为n的有序表；
共log2n 趟
2. 例：
二、快速排序★
1.基本思想：通过分部排序完成整个表的排序；
首先取第一个记录，将之与表中其余记录比较并交换，从而将它放到记录的正确的最终位置，使记录表分成两部分{其一（左边的）诸记录的关键字均小于它；其二（右边的）诸记录的关键字均大于它}；然后对这两部分重新执行上述过程，依此类推，直至排序完毕。
7.5 归并排序
一、有序序列的合并(两个有序表归并成一个有序表) 1. 思想：比较各个子序列的第一个记录的键值，最小的一个就是排序后序列的第一个记录。取出这个记录，继续比较各子序列现有的第一个记录的键值，便可找出排序后的第二个记录。如此继续下去，最终可以得到排序结果。 2. 两个有序表归并算法（见P199）
▲排序类型——
内部排序：全部数据存于内存；
排序过程
外部排序:需要对外村进行访问的
内部排序
按方法分
插入排序交换排序选择排序归并排序
▲排序文件的物理表示：数组表示 #define n 100 /*序列中待排序记录的总数*/ typedef struct { int key; /*关键字项*/ anytype otheritem ; /*其他数据项*/ }records; typedef records list[n+1]; list r; r[0] r[1] r[2]….r[n] r[i].key——第i个记录的关键字 ▲排序指标（排序算法分析）：存储空间-空间复杂度比较次数-时间复杂度

数据结构(C语言)第八章排序

直接插入排序过程
0 21 1 25 2 49 3 4 25* 16 5 08 temp
i=1
0 21
21
1 25
25 25
2 49
49 49
3 4 25* 16
25* 16 25* 16
5 08
08 08
temp 25
i=2
21
49
21
25
25 25
49
49 25*
25* 16
25* 16 49 16
希尔排序 (Shell Sort)

基本思想设待排序对象序列有 n 个对象, 首先取一个整数 gap < n 作为间隔, 将全部对象分为 gap 个子序列, 所有距离为 gap 的对象放在同一个子序列中, 在每一个子序列中分别施行直接插入排序。然后缩小间隔 gap, 例如取 gap = gap/2，重复上述的子序列划分和排序工作。直到最后取 gap == 1, 将所有对象放在同一个序列中排序为止。希尔排序方法又称为缩小增量排序。
第八章排序
概述
插入排序
交换排序选择排序归并排序基数排序各种内排方法比较
概述

排序：将一个数据元素的任意序列，重新
排列成一个按关键字有序的序列。

数据表(datalist): 它是待排序数据对象的
有限集合。

主关键字(key): 数据对象有多个属性域,
即多个数据成员组成, 其中有一个属性域可用来区分对象, 作为排序依据，称为关键字。也称为关键字。
直接插入排序 (Insert Sort)

基本思想当插入第i (i 1) 个对象时, 前面的 R[0], R[1], …, R[i-1]已经排好序。这时, 用 R[i]的关键字与R[i-1], R[i-2], …的关键字顺序进行比较, 找到插入位臵即将R[i]插入, 原来位臵上的对象向后顺移。

数据结构排序

关键字分主关键字和次关键字两种。对要排序的数据元素
集合来说，如果关键字满足数据元素值不同时该关键字的值也一定不同，这样的关键字称为主关键字。不满足主关键字定义
的关键字称为次关键字。
学生成绩表
序号 0 1 2 3
...
学号 1004 1002 1012 1008
...
姓名 Wang Yun Zhang Pen Li Cheng Chen Hong
常用的选择排序算法：
（1）直接选择排序
（2）堆排序
8.3.1直接选择排序
1、其基本思想
每经过一趟比较就找出一个最小值，与待排序列最前面的位置互换即可。（即从待排序的数据元素集合中选取关键字最小的数据元素并将它与原始数据元素集合中的第一个数据元素交换位置；然后从不包括第一个位置的数据元素集合中选取关键字最小的数据元素并将它与原始数据集合中的第二个数据元素交换位置；如此重复，直到数据元素集合中只剩一个数据元素为止。）
例4：有序列T1=（08, 25, 49, 46, 58, 67）和序列 T2=（91, 85, 76, 66, 58, 67, 55）,判断它们是否 “堆”？ 0 0 91 08 1 1 2 2 85 76 25 49 6 3 4 5 3 4 5 66 58 67 55 46 58 67
d=5 d=3 d=1
第2趟
076，301，129，256，438，694，742，751，863，937
第3趟 076，129，256，301，438，694，742，75本思想是：每次从待排序的数据元
素集合中选取关键字最小（或最大）的数据元素放到数据元素集合的最前（或最后），数据元素集合不断缩小，当数据元素集合为空时选择排序结束。

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。

交换排序.ppt

减少总的比较次数和移动次数
增大记录的比较和移动距离
较大记录从前面直接移动到后面较小记录从后面直接移动到前面
•17
3、快速排序首先对无序的记录序列进行“一次划分”，之后分别对分割
所得两个子序列“递归”进行一趟快速排序。快速排序过程
无序的记录序列一次划分
无序记录子序列 (1) 枢轴无序子序列 (2)
•24
8.2.2 快速排序示例8.2.4 以图8.2.2和图8.2.3所示例子为例，设
计测试示例 8.2.3 中创建的 quickSort() 函数的测试程序。
•25
小结 • 冒泡排序算法 • 快速排序算法
•26
例：
52
s
t
Байду номын сангаас
2523 49 1840 36 5124 58 61 97 2830 75
low low low low highhigh high high high high low
设 R[s]=52 为枢轴。
•19
8.2.2 快速排序
•20
8.2.2 快速排序
•21
到目前为止快速排序是平均速度最大的一种排序方法。时间复杂度为 O(n log n)。
•8
8.2.1 冒泡排序
2. 第2趟时，循环次数减1，即数据元素个数为n-1，操作方法和第1趟的类似，这样整个n个数据元素集合中数值次大的数据元素将被放置在a[n-2]中。
3. 当第n-1趟结束时，整个n个数据元素集合中次小的数据元素将被放置在a[1]中，a[0]中放置了最小的数据元素。
•9
• 基本思想：设数组a中存放了n个数据元素，循环进行n-1趟如下的排序过程：

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。