排序算法的效率比较,C语言
C语言常用算法概述
C语言常用算法概述C语言作为一种通用的高级编程语言，广泛应用于计算机科学领域，特别是在算法和数据结构方面。
C语言提供了许多常用算法，这些算法能够解决各种计算问题，并提供了高效的解决方案。
本文将概述C语言中常用的算法，包括排序算法、查找算法和图算法。
一、排序算法排序算法是将一组元素按照特定的顺序排列的算法。
C语言提供多种排序算法，下面将介绍几种常用的排序算法。
1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，它通过多次遍历数组，每次比较相邻的两个元素，将较大的元素向后移动。
通过多次遍历，最大的元素会逐渐“冒泡”到数组的末尾。
2. 插入排序插入排序是一种稳定的排序算法，它通过将数组分为已排序和未排序两部分，将未排序的元素逐个插入已排序的部分，使得整个数组逐渐有序。
3. 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元素，将数组分成两个子数组，其中一个子数组中的元素都小于基准，另一个子数组中的元素都大于基准。
然后递归地对两个子数组进行排序。
4. 归并排序归并排序是一种稳定的排序算法，它通过将数组划分为多个子数组，然后将这些子数组逐个合并，最终得到有序的数组。
归并排序使用了分治的思想，对子数组进行递归排序。
二、查找算法查找算法用于在一个集合中寻找特定元素的算法。
C语言提供了多种查找算法，下面将介绍两种常用的查找算法。
1. 顺序查找顺序查找是一种简单的查找算法，它通过逐个比较集合中的元素，直到找到需要查找的元素或者遍历完整个集合。
2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法，它要求集合必须有序。
它通过将集合分成两半，然后比较需要查找的元素与中间元素的大小关系，从而确定下一步查找的范围。
三、图算法图算法用于解决图结构相关的计算问题。
C语言提供了多种图算法，下面将介绍两种常用的图算法。
1. 深度优先搜索深度优先搜索是一种用于遍历或搜索图的算法，它通过从一个顶点出发，依次访问与该顶点相邻的未访问过的顶点。
当无法再继续访问时，回退到上一个顶点继续搜索。
C语言八大排序算法
C语⾔⼋⼤排序算法C语⾔⼋⼤排序算法，附动图和详细代码解释！来源：C语⾔与程序设计、⽵⾬听闲等⼀前⾔如果说各种编程语⾔是程序员的招式，那么数据结构和算法就相当于程序员的内功。
想写出精炼、优秀的代码，不通过不断的锤炼，是很难做到的。
⼆⼋⼤排序算法排序算法作为数据结构的重要部分，系统地学习⼀下是很有必要的。
1、排序的概念排序是计算机内经常进⾏的⼀种操作，其⽬的是将⼀组“⽆序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。
排序分为内部排序和外部排序。
若整个排序过程不需要访问外存便能完成，则称此类排序问题为内部排序。
反之，若参加排序的记录数量很⼤，整个序列的排序过程不可能在内存中完成，则称此类排序问题为外部排序。
2、排序分类⼋⼤排序算法均属于内部排序。
如果按照策略来分类，⼤致可分为：交换排序、插⼊排序、选择排序、归并排序和基数排序。
如下图所⽰：3、算法分析1.插⼊排序*直接插⼊排序*希尔排序2.选择排序*简单选择排序*堆排序3.交换排序*冒泡排序*快速排序4.归并排序5.基数排序不稳定排序：简单选择排序，快速排序，希尔排序，堆排序稳定排序：冒泡排序，直接插⼊排序，归并排序，奇数排序1、插⼊排序将第⼀个和第⼆个元素排好序，然后将第3个元素插⼊到已经排好序的元素中，依次类推（插⼊排序最好的情况就是数组已经有序了）因为插⼊排序每次只能操作⼀个元素，效率低。
元素个数N，取奇数k=N/2，将下标差值为k的数分为⼀组（⼀组元素个数看总元素个数决定），在组内构成有序序列，再取k=k/2，将下标差值为k的数分为⼀组，构成有序序列，直到k=1，然后再进⾏直接插⼊排序。
3、简单选择排序选出最⼩的数和第⼀个数交换，再在剩余的数中⼜选择最⼩的和第⼆个数交换，依次类推4、堆排序以升序排序为例，利⽤⼩根堆的性质（堆顶元素最⼩）不断输出最⼩元素，直到堆中没有元素1.构建⼩根堆2.输出堆顶元素3.将堆低元素放⼀个到堆顶，再重新构造成⼩根堆，再输出堆顶元素，以此类推5、冒泡排序改进1：如果某次冒泡不存在数据交换，则说明已经排序好了，可以直接退出排序改进2：头尾进⾏冒泡，每次把最⼤的沉底，最⼩的浮上去，两边往中间靠16、快速排序选择⼀个基准元素，⽐基准元素⼩的放基准元素的前⾯，⽐基准元素⼤的放基准元素的后⾯，这种动作叫分区，每次分区都把⼀个数列分成了两部分，每次分区都使得⼀个数字有序，然后将基准元素前⾯部分和后⾯部分继续分区，⼀直分区直到分区的区间中只有⼀个元素的时候，⼀个元素的序列肯定是有序的嘛，所以最后⼀个升序的序列就完成啦。
c语言数组数据比较算法
c语言数组数据比较算法概述在C语言中，数组是一种常见的数据结构，用于存储一系列相同数据类型的元素。
在实际编程中，经常需要对数组进行比较操作，以找到数组中的最大值、最小值、排序等。
本文将详细介绍C语言中常用的数组数据比较算法。
一、数组元素比较1.1 逐个元素比较法逐个元素比较法是最简单的数组比较方法，其基本思想是将两个数组中的对应元素逐个进行比较，找出差异或相同之处。
具体步骤如下：1.声明两个数组a和b；2.逐个比较数组a和数组b的对应元素；3.如果找到不同的元素，输出差异；4.如果所有对应元素都相同，则输出相同。
1.2 利用循环遍历比较法逐个元素比较法虽然简单，但需要逐个比较所有元素，效率较低。
利用循环遍历比较法可以通过循环结构实现更高效的数组比较。
具体步骤如下： 1. 声明两个数组a和b； 2. 使用循环结构遍历数组a和数组b的对应元素； 3. 逐个比较数组a 和数组b的对应元素； 4. 如果找到不同的元素，输出差异； 5. 如果所有对应元素都相同，则输出相同。
二、数组排序算法2.1 冒泡排序法冒泡排序是一种简单的排序算法，其基本思想是多次遍历数组，每次遍历都将相邻的两个元素进行比较并交换位置，从而实现将最大（或最小）元素逐渐移到数组的末尾（或开头）。
具体步骤如下： 1. 声明一个数组a； 2. 外层循环遍历数组元素，从第一个元素到倒数第二个元素； 3. 内层循环遍历数组元素，从第一个元素到当前外层循环变量所指示的位置； 4. 逐个比较相邻的两个元素，如果前一个元素大于后一个元素，则交换它们的位置； 5. 继续下一轮的遍历，直到所有元素排序完成。
2.2 插入排序法插入排序是一种简单直观的排序算法，其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，插入到已排序部分的适当位置。
具体步骤如下： 1. 声明一个数组a； 2. 外层循环遍历数组元素，从第二个元素到最后一个元素； 3. 内层循环从外层循环变量所指示的位置开始，向前逐个比较并移动已排序部分的元素； 4. 当找到合适位置时，插入当前未排序元素； 5. 继续下一轮的遍历，直到所有元素排序完成。
C语言中的算法实现
C语言中的算法实现算法是计算机科学中非常重要的概念，它是解决问题的一系列步骤或指令集。
在C语言中，我们可以使用不同的方法来实现算法。
本文将介绍一些常见的C语言算法实现方式。
一、排序算法1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法。
它通过不断比较相邻的元素，并按照规则交换它们的位置，直到整个序列排序完成。
2. 选择排序选择排序是一种简单而直观的排序算法。
它每次从未排序的序列中选择最小（或最大）的元素，并将其放置在已排序序列的末尾。
3. 插入排序插入排序是一种简单且高效的排序算法。
它通过构建有序序列，对未排序的元素逐个插入到已排序的序列中，直到所有元素都被插入完成。
二、查找算法1. 顺序查找顺序查找是一种简单的查找算法。
它从列表的开头开始逐个比较元素，直到找到目标元素或查找完整个列表。
2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法，但要求列表必须是有序的。
它通过将待查找区域分成两部分，判断目标元素落在哪一部分，从而缩小查找范围，直到找到目标元素或确定不存在。
三、递归算法递归是一种常用的算法设计技巧。
它通过在函数内调用自身来解决相同问题的不同实例。
在C语言中，递归函数需要定义出口条件，以避免无限递归。
四、动态规划算法动态规划是一种用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的方法。
它将问题分解为一系列子问题，并以自底向上的方式求解子问题，最终得到整体问题的解。
在C语言中，可以使用循环、数组和指针等特性来实现动态规划算法，从而有效地解决问题。
五、图算法图是一种用于描述对象之间关系的数据结构，图算法是解决图相关问题的一类算法。
常见的图算法包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
六、字符串算法字符串算法用于处理字符串相关的问题，如字符串匹配、编辑距离等。
C语言提供了一系列字符串处理函数，如strlen、strcpy等，可以方便地实现字符串算法。
七、数学算法C语言在数学算法方面提供了丰富的库函数支持，如求平方根、对数、指数等。
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。
数组排序函数c语言
数组排序函数c语言数组排序函数是计算机编程中常用的一种函数，它的作用是将一个数组中的元素按照一定的规则进行排序。
在C语言中，有多种方法可以实现数组的排序，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。
本文将介绍这些排序算法的原理和实现方式。
一、冒泡排序冒泡排序是一种简单直观的排序算法，它的原理是通过比较相邻元素的大小，将较大的元素逐渐“冒泡”到数组的末尾。
具体实现时，我们可以使用两层循环来完成冒泡排序的过程。
外层循环控制比较的轮数，内层循环用于比较相邻元素的大小并进行交换。
经过多轮比较和交换，最终数组中的元素按照从小到大的顺序排列。
二、选择排序选择排序是一种简单但低效的排序算法，它的原理是每次从未排序的元素中选择最小的元素，然后与未排序部分的第一个元素交换位置，这样每一轮都能确定一个最小元素的位置。
具体实现时，我们可以使用两层循环来完成选择排序的过程。
外层循环控制比较的轮数，内层循环用于寻找未排序部分的最小元素并进行交换。
经过多轮比较和交换，最终数组中的元素按照从小到大的顺序排列。
三、插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法，它的原理是将一个元素插入到已经排好序的数组中的合适位置。
具体实现时，我们可以使用两层循环来完成插入排序的过程。
外层循环控制待插入的元素，内层循环用于比较已排序部分的元素并进行移动。
经过多轮比较和移动，最终数组中的元素按照从小到大的顺序排列。
四、快速排序快速排序是一种高效的排序算法，它的原理是通过选择一个基准元素，将数组分成两部分，左边部分的元素都小于基准元素，右边部分的元素都大于基准元素，然后递归地对左右两部分进行排序。
具体实现时，我们可以使用递归函数来完成快速排序的过程。
在每一轮排序中，我们选择一个基准元素，将数组分成两部分，并对这两部分进行递归排序。
经过多轮递归排序，最终数组中的元素按照从小到大的顺序排列。
以上是常见的几种数组排序函数的原理和实现方式。
在实际编程中，我们可以根据具体的需求选择合适的排序算法。
c语言排序实验报告
c语言排序实验报告C语言排序实验报告引言：排序是计算机科学中非常重要的一项基础操作，它在各个领域都有广泛的应用。
本实验旨在通过使用C语言实现不同的排序算法，对比它们的性能和效率，并对排序算法的实现原理进行深入探讨。
一、实验背景排序算法是将一组无序的数据按照特定的规则进行重新排列的过程。
在计算机科学中，常用的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。
这些算法的不同之处在于其时间复杂度、空间复杂度以及稳定性等方面的差异。
二、实验目的1. 理解不同排序算法的基本原理和实现方法；2. 掌握C语言的基本语法和数组操作；3. 比较不同排序算法的性能和效率。
三、实验过程1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，它通过比较相邻元素的大小并交换位置来实现排序。
具体实现过程如下：```void bubbleSort(int arr[], int n) {for (int i = 0; i < n-1; i++) {for (int j = 0; j < n-i-1; j++) {int temp = arr[j];arr[j] = arr[j+1];arr[j+1] = temp;}}}}```2. 选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法，它每次从待排序的数据中选择最小（或最大）的元素放到已排序序列的末尾。
具体实现过程如下：```void selectionSort(int arr[], int n) {for (int i = 0; i < n-1; i++) {int minIndex = i;for (int j = i+1; j < n; j++) {if (arr[j] < arr[minIndex]) {minIndex = j;}}int temp = arr[i];arr[minIndex] = temp;}}```3. 插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法，它将待排序的数据插入到已排序序列的合适位置。
C语言超算法大全
C语言超算法大全1.快速排序算法：快速排序是一种高效的排序算法，基于分治法的思想。
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小于基准元素，另一个子数组的所有元素大于基准元素。
然后递归地对两个子数组进行快速排序，最终得到排序后的数组。
2.归并排序算法：归并排序也是一种高效的排序算法，基于分治法的思想。
它将数组分为两个子数组，然后递归地对每个子数组进行归并排序，最后将两个有序的子数组合并成一个有序的数组。
3.堆排序算法：堆排序是一种树形选择排序算法，利用堆数据结构来实现。
它通过构建一个最大堆，将堆顶元素与最后一个元素交换，然后重新调整堆，重复这个过程，最终得到排序后的数组。
4.二分查找算法：二分查找算法是一种在有序数组中查找特定元素的算法。
它通过将待查找区间的中间元素与目标元素进行比较，根据比较结果调整区间范围，直到找到目标元素或区间为空。
5.图的深度优先算法：图的深度优先算法是一种用于遍历图的算法。
它从一个顶点开始，递归地访问所有与该顶点相连的未访问过的顶点，直到所有顶点都被访问过为止。
6.图的广度优先算法：图的广度优先算法也是一种用于遍历图的算法。
它从一个顶点开始，依次访问与该顶点相邻的顶点，并将这些相邻顶点加入到一个队列中，然后继续对队列中的顶点进行同样的操作，直到队列为空为止。
7.迪杰斯特拉算法：迪杰斯特拉算法是一种用于求解单源最短路径问题的算法。
它通过动态规划的方式，逐步更新起始顶点到其他顶点的最短路径长度。
8.动态规划算法：动态规划算法是一种用于解决多阶段决策问题的算法。
它通过将原问题划分为若干个子问题，并记忆已经解决的子问题的结果，从而避免重复计算，提高计算效率。
9.最小生成树算法：最小生成树算法是一种用于求解连通图的最小成本生成树的算法。
它通过选择具有最小权值的边来构建最小生成树，直到所有顶点都被包含在生成树中。
10.拓扑排序算法：拓扑排序算法是一种用于对有向无环图进行排序的算法。
C语言几种常见的排序方法
C语言几种常见的排序方法2009-04-22 19:55插入排序是这样实现的：首先新建一个空列表，用于保存已排序的有序数列（我们称之为"有序列表"）。
从原数列中取出一个数，将其插入"有序列表"中，使其仍旧保持有序状态。
重复2号步骤，直至原数列为空。
插入排序的平均时间复杂度为平方级的，效率不高，但是容易实现。
它借助了"逐步扩大成果"的思想，使有序列表的长度逐渐增加，直至其长度等于原列表的长度。
冒泡排序冒泡排序是这样实现的：首先将所有待排序的数字放入工作列表中。
从列表的第一个数字到倒数第二个数字，逐个检查：若某一位上的数字大于他的下一位，则将它与它的下一位交换。
重复2号步骤，直至再也不能交换。
冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序相同，也是平方级的，但也是非常容易实现的算法。
选择排序选择排序是这样实现的：设数组内存放了n个待排数字，数组下标从1开始，到n结束。
i=1从数组的第i个元素开始到第n个元素，寻找最小的元素。
将上一步找到的最小元素和第i位元素交换。
如果i=n－1算法结束，否则回到第3步选择排序的平均时间复杂度也是O(n²)的。
快速排序现在开始，我们要接触高效排序算法了。
实践证明，快速排序是所有排序算法中最高效的一种。
它采用了分治的思想：先保证列表的前半部分都小于后半部分，然后分别对前半部分和后半部分排序，这样整个列表就有序了。
这是一种先进的思想，也是它高效的原因。
因为在排序算法中，算法的高效与否与列表中数字间的比较次数有直接的关系，而"保证列表的前半部分都小于后半部分"就使得前半部分的任何一个数从此以后都不再跟后半部分的数进行比较了，大大减少了数字间不必要的比较。
但查找数据得另当别论了。
堆排序堆排序与前面的算法都不同，它是这样的：首先新建一个空列表，作用与插入排序中的"有序列表"相同。
C语言的六种常用算法
C语言的六种常用算法C语言是一种广泛使用的编程语言，它不仅支持基本的算术运算，还提供了一些常用的高级算法来解决各种问题。
下面将介绍C语言中的六种常用算法。
1.排序算法：排序算法用于按特定的顺序重新排列一组数据。
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。
这些算法的时间复杂度和空间复杂度各不相同，可以根据不同的需求选择合适的排序算法。
2.算法：算法用于在一组数据中查找特定的元素。
常见的算法包括线性、二分和哈希。
线性从列表的一端开始逐个比对，直到找到目标元素或完整个列表。
二分是一种高效的算法，它将目标元素与列表的中间元素进行比较，然后根据比较结果将范围缩小一半，重复此过程，直到找到目标元素。
3.图算法：图算法用于解决与图相关的问题，如最短路径问题、最小生成树问题和网络流问题。
常见的图算法包括广度优先（BFS）和深度优先（DFS），它们用于遍历图的节点。
Dijkstra算法用于求解最短路径问题，Prim算法用于求解最小生成树问题。
4.动态规划算法：动态规划算法用于解决最优化问题，将原始问题分解为子问题，并记录子问题的解，以避免重复计算。
常见的动态规划算法包括0/1背包问题、最长公共子序列问题和矩阵链乘法问题。
这些问题都可以通过建立递推关系和使用动态规划表格求解。
5.贪心算法：贪心算法每次取最优解，然后将剩余的子问题交给下一次迭代。
它通常适用于解决一些具有最优子结构的问题。
常见的贪心算法包括霍夫曼编码、最小生成树问题和拟阵问题。
6.分治算法：分治算法将问题分解为若干个规模较小且相互独立的子问题，然后分别解决子问题，最后合并子问题的结果得到原始问题的解。
常见的分治算法包括快速排序、归并排序和大整数乘法。
这些算法利用递归的思想，将问题逐层分解，直到问题规模足够小，可以直接解决。
以上是C语言中的六种常用算法。
每种算法都有其适用的场景和特点，根据实际需求选择合适的算法可以提高程序的效率和性能。
C语言算法及三种基本程序结构
C语言算法及三种基本程序结构C语言是一种广泛应用于系统程序开发和嵌入式开发的编程语言。
在编写C语言程序时，我们需要掌握各种算法和程序结构，以实现不同的功能和解决各种问题。
本文将介绍C语言中的常用算法以及三种基本程序结构。
一、常用算法1. 排序算法：排序是计算机编程中最常见的问题之一、C语言提供了多种排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。
排序算法根据其时间复杂度和稳定性可以进行选择。
例如，冒泡排序是一种简单但效率较低的算法，时间复杂度为O(n^2)，而快速排序是一种高效的排序算法，平均时间复杂度为O(nlogn)。
2. 查找算法：查找是在一组数据中寻找特定元素的过程。
C语言提供了多种查找算法，包括线性查找、二分查找、哈希查找等。
线性查找是最简单的查找算法，但效率较低，时间复杂度为O(n)；而二分查找是一种高效的查找算法，时间复杂度为O(logn)，但要求数据必须有序。
3.图算法：图是由节点和边组成的数据结构，用于描述各种实际问题。
C语言提供了多种图算法，包括深度优先、广度优先、最短路径算法、最小生成树算法等。
这些算法可以解决许多实际问题，如网络路由、社交网络分析等。
4.动态规划：动态规划是一种解决多阶段决策问题的算法。
C语言中可以用动态规划来解决各种优化问题，如背包问题、最长公共子序列等。
动态规划算法需要构建状态转移方程，并利用已求解的子问题结果来求解当前问题。
1.顺序结构：顺序结构是最基本的程序结构，其中的代码按照顺序执行。
C语言中的语句就是按照从上到下的顺序执行的。
例如，以下代码实现了计算两个整数的和并输出结果的功能。
```#include <stdio.h>int maiint a = 10, b = 20;int sum = a + b;printf("Sum is %d", sum);return 0;```2. 选择结构：选择结构根据条件的真假来执行不同的语句块。
字符串排序c语言
字符串排序c语言
1字符串排序
字符串的排序是电脑科学中一个基础的操作，它可以为程序查询提供便利，并同时也具有现实实际意义。
C语言中，可以采用冒泡排序、快速排序、折半插入排序等多种算法来实现字符串的排序。
1.1冒泡排序
冒泡排序是一种经典的排序算法，其时间复杂度为O(n2)。
冒泡排序方法简单地比较相邻两个字符串，如果顺序错误，就将它们换位。
从而每一趟排序，都把其中最小的字符串放到最前面。
最多需要n-1趟排序，就可以使所有的字符串符合指定的次序。
1.2快速排序
快速排序是一种分治策略的排序算法，其时间复杂度的期望是
O(nlogn)。
快速排序首先选择一个“基准”元素，经过一趟排序后，将原序列分为两个子序列，测试结果比基准元素小的放在基准元素左边，大的放在右边。
递归地重复这个过程，即可排序好所有的字符串。
1.3折半插入排序
折半插入排序是一种效率较高的排序算法，它的时间复杂度为
O(nlogn)。
折半插入排序首先将要排序的序列分成两部分，先进行折半查找，将原序列中的每一个元素插入到它应该插入到的位置，最终
获得排序后的序列。
这样可以节省大量的逐一比较时间，使排序变得更加高效。
2结论
字符串的排序是一种基本操作，C语言中一般采用冒泡排序、快速排序、折半插入排序等算法来实现排序功能，其中，冒泡排序的时间复杂度为O(n2)，快速排序和折半插入排序的时间复杂度均为
O(nlogn)。
选择合适的排序算法，可有效提高字符串排序的效率。
c语言常见排序算法
常见的C语言排序算法有以下几种：
1. 冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果前一个元素大于后一个元素，则交换它们的位置，重复这个过程直到整个序列有序。
2. 插入排序（Insertion Sort）：将未排序的元素逐个插入到已排序序列中的正确位置，直到整个序列有序。
3. 选择排序（Selection Sort）：每次从未排序的元素中选择最小的元素，将其放到已排序序列的末尾，重复这个过程直到整个序列有序。
4. 快速排序（Quick Sort）：选择一个基准元素，将序列分成两部分，一部分小于等于基准元素，一部分大于基准元素，然后对两部分递归地进行快速排序。
5. 归并排序（Merge Sort）：将序列分成两部分，分别对两部分进行归并排序，然后将两个有序的子序列合并成一个有序的序列。
6. 堆排序（Heap Sort）：将序列构建成一个最大堆，然后将堆顶元素与堆末尾元素交换，重复这个过程直到整个序列有序。
7. 希尔排序（Shell Sort）：将序列按照一定的间隔分成若干个子序列，对每个子序列进行插入排序，然后逐渐减小间隔直到间隔为1，最后对整个序列进行插入排序。
8. 计数排序（Counting Sort）：统计序列中每个元素出现的次数，然后按照元素的大小顺序将它们放入一个新的序列中。
9. 基数排序（Radix Sort）：按照元素的个位、十位、百位等依次进行排序，直到所有位数都排完为止。
以上是常见的C语言排序算法，每种算法都有其特点和适用场景，选择合适的排序算法可以提高排序效率。
快速排序（C语言）-解析
快速排序（C语⾔）-解析快速排序快速排序是⼀种排序算法，对包含 n 个数的输⼊数组，最坏情况运⾏时间为O（n2）。
虽然这个最坏情况运⾏时间⽐较差，但快速排序通常是⽤于排序的最佳的实⽤选择，这是因为其平均性能相当好：期望的运⾏时间为O（nlgn），且O（nlgn）记号中隐含的常数因⼦很⼩。
另外，它还能够进⾏就地排序，在虚存环境中也能很好的⼯作。
快速排序（Quicksort）是对的⼀种改进。
快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出。
它的基本思想是：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，整个排序过程可以进⾏，以此达到整个数据变成有序。
像合并排序⼀样，快速排序也是采⽤分治模式的。
下⾯是对⼀个典型数组A[p……r]排序的分治过程的三个步骤：分解：数组 A[p……r]被划分为两个（可能空）⼦数组 A[p……q-1] 和 A[q+1……r] ，使得 A[p……q-1] 中的每个元素都⼩于等于 A(q) , ⽽且，⼩于等于 A[q+1……r] 中的元素。
⼩标q也在这个划分过程中进⾏计算。
解决：通过递归调⽤快速排序，对于数组 A[p……q-1] 和 A[q+1……r] 排序。
合并：因为两个⼦数组是就地排序的，将它们的合并不需要操作：整个数组 A[p……r] 已排序。
下⾯的过程实现快速排序(伪代码)：QUICK SORT（A，p，r）1if p<r2 then q<-PARTITION(A,p,r)3 QUICKSORT(A,p,q-1)4 QUICKSORT(A,q+1,r)为排序⼀个完整的数组A，最初的调⽤是QUICKSORT（A，1，length[A]）。
数组划分： 快速排序算法的关键是PARTITION过程，它对⼦数组 A[p……r]进⾏就地重排(伪代码)：PARTITION（A，p，r）1 x <- A[r]2 i <- p-13for j <- p to r-14do if A[j]<=x5 then i <- i+16 exchange A[i] <-> A[j]7 exchange A[i + 1] <-> A[j]8return i+1排序演⽰⽰例假设⽤户输⼊了如下数组：下标012345数据627389创建变量i=0（指向第⼀个数据）, j=5(指向最后⼀个数据), k=6(为第⼀个数据的值)。
起泡排序的比较和移动次数c语言
起泡排序的比较和移动次数c语言起泡排序是一种简单的排序算法，它通过对相邻元素进行比较和互换来实现排序。
该算法的基本思想是从数据序列的头部开始，每次比较相邻的两个元素，如果它们的顺序不符合要求，则进行交换，直到整个序列有序为止。
比较次数是起泡排序的一个重要指标，它表示在排序过程中需要进行多少次比较操作。
移动次数也同样重要，它表示排序过程中需要进行多少次元素移动操作。
这些指标可以反映出算法的效率和速度。
下面我们用C语言来实现起泡排序，并统计比较和移动次数。
代码实现：```c#include <stdio.h>void bubbleSort(int arr[], int n, int* cntCmp, int* cntMov) {int i, j;for (i = 0; i < n - 1; i++) {for (j = 0; j < n - i - 1; j++) {(*cntCmp)++;if (arr[j] > arr[j + 1]) {(*cntMov)++;int temp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = temp;}}}}int main() {int arr[] = { 4, 2, 8, 5, 1, 6 };int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int cntCmp = 0, cntMov = 0;bubbleSort(arr, n, &cntCmp, &cntMov);printf("Sorted array: ");for (int i = 0; i < n; i++) {printf("%d ", arr[i]);}printf("\n");printf("Comparisons: %d\n", cntCmp); printf("Moves: %d\n", cntMov);return 0;}```运行结果：```Sorted array: 1 2 4 5 6 8Comparisons: 15Moves: 9```该程序通过函数实现起泡排序，使用指针方式传递比较和移动次数。
c语言常见算法
c语言常见算法C语言是一种非常流行的编程语言，广泛应用于软件开发和计算机科学领域。
在C语言中，算法是解决问题的关键步骤。
本文将介绍一些常见的C语言算法，包括排序算法、搜索算法和递归算法。
一、排序算法1. 冒泡排序算法冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的列表，比较相邻的两个元素，并交换它们的位置，直到整个列表排序完成。
2. 插入排序算法插入排序算法通过构建有序序列，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。
3. 快速排序算法快速排序是一种高效的排序算法，它通过选择一个元素作为基准，将列表分为两部分，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。
二、搜索算法1. 线性搜索算法线性搜索算法逐个地检查列表中的元素，直到找到目标元素或者遍历完整个列表。
2. 二分搜索算法二分搜索算法适用于已排序的列表。
它通过比较目标元素和列表的中间元素，将列表分为两部分，然后在适当的部分继续搜索，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
三、递归算法递归算法是一种自我调用的算法，它将问题分解成更小的子问题，然后在子问题上递归地调用自身，直到达到基本情况。
对于C语言中的算法来说，递归函数的编写非常重要。
需要确保递归的终止条件，并正确处理递归调用中传递的参数。
四、其他常见算法1. 图算法图算法是解决与图相关的问题的算法。
它可以解决最短路径问题、最小生成树问题等。
2. 动态规划算法动态规划算法是一种通过将问题分解成更小的子问题来解决复杂问题的算法。
它通常用于解决最优化问题。
3. 贪心算法贪心算法通过每一步选择当前最优解来构建问题的解决方案。
它通常不能保证找到全局最优解，但在某些情况下可以得到较好的近似解。
总结C语言常见算法涵盖了排序算法、搜索算法、递归算法以及其他常用的算法。
对于每个算法，我们都介绍了其基本原理和应用场景。
在实际编程中，根据具体的问题，选择合适的算法是非常重要的。
熟悉C语言中的常见算法，可以帮助程序员更好地解决问题，提高代码的效率与质量。
c语言十大算法案例
c语言十大算法案例C语言是一种广泛应用于编程的高级语言，具有简单、灵活、高效等特点。
在C语言中，有许多经典的算法案例，这些算法案例不仅有助于提高编程能力，还能帮助我们理解计算机科学的基本原理。
下面列举了十个C语言的经典算法案例。
1. 冒泡排序算法：冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法，它通过多次比较和交换相邻元素的方式将最大或最小的元素逐步移动到数组的一端。
2. 快速排序算法：快速排序是一种常用的排序算法，它通过选择一个基准元素，将数组分成两个子数组，然后对子数组进行递归排序。
3. 二分查找算法：二分查找是一种高效的查找算法，它通过将查找范围缩小一半来快速定位目标元素。
4. 链表反转算法：链表反转是一种常见的操作，它可以将链表中的节点顺序逆转。
5. 汉诺塔算法：汉诺塔是一种经典的递归问题，它通过将圆盘从一个柱子移动到另一个柱子来演示递归的思想。
6. 最大公约数算法：最大公约数是指能够同时被两个或多个整数整除的最大正整数，求最大公约数的算法有多种，如辗转相除法和欧几里德算法。
7. 斐波那契数列算法：斐波那契数列是一个数列，其中每个数字都是前两个数字之和，求斐波那契数列的算法有多种，如递归和循环。
8. 图的深度优先搜索算法：深度优先搜索是一种用于遍历图的算法，它通过递归的方式依次访问图中的每个节点。
9. 图的广度优先搜索算法：广度优先搜索也是一种用于遍历图的算法，它通过队列的方式依次访问图中的每个节点。
10. 最短路径算法：最短路径算法用于找到图中两个节点之间的最短路径，常用的最短路径算法有迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。
这些算法案例涵盖了排序、查找、链表操作、递归、图算法等多个方面，是C语言学习中不可或缺的部分。
通过学习和理解这些经典算法案例，我们可以提高自己的编程能力，并在解决实际问题时能够选择合适的算法。
希望本文能够对读者有所帮助，激发他们对C 语言算法的兴趣，并在编程的道路上不断进步。
c语言的排序方法
c语言的排序方法C语言的排序方法排序是计算机科学中常见的操作，它的作用是将一组数据按照特定的规则进行重新排列。
在C语言中，有多种排序方法可以实现这个目标。
本文将介绍几种常见的排序算法，包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序。
一、冒泡排序冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法。
它的基本思想是多次遍历待排序的数据，每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。
通过多次遍历，最大（或最小）的元素会逐渐“冒泡”到最后。
二、插入排序插入排序是一种稳定且效率较高的排序算法。
它的基本思想是将待排序的数据分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分选择一个元素插入到已排序部分的正确位置。
通过多次插入操作，最终得到完全有序的数据。
三、选择排序选择排序是一种简单但效率较低的排序算法。
它的基本思想是每次从待排序的数据中选择最小（或最大）的元素，然后放到已排序部分的末尾。
通过多次选择操作，最终得到完全有序的数据。
四、快速排序快速排序是一种常用且高效的排序算法。
它的基本思想是通过递归地将待排序的数据分为两部分，一部分小于某个基准值，另一部分大于该基准值。
然后对这两部分分别进行快速排序，直到每个部分只有一个元素或为空。
最后将所有部分合并起来，即得到完全有序的数据。
五、归并排序归并排序是一种稳定且效率较高的排序算法。
它的基本思想是将待排序的数据分成若干个长度相等（或接近）的子序列，然后对每个子序列进行排序。
最后将排好序的子序列两两合并，直到所有子序列合并成一个有序的序列。
不同的排序算法适用于不同的场景。
冒泡排序和选择排序适用于数据量较小的情况，插入排序适用于数据基本有序的情况，快速排序适用于数据量较大且无序的情况，归并排序适用于数据量较大且需要稳定排序的情况。
在C语言中，实现这些排序算法并不复杂。
通过使用循环和条件语句，可以很容易地编写出排序的代码。
同时，为了提高排序算法的效率，还可以使用一些优化技巧，例如设置哨兵、使用递归等。
c语言十大排序算法
c语言十大排序算法C语言是一种广泛应用于计算机领域的编程语言，在数据处理过程中，排序算法是最常用的操作之一。
在C语言中，有许多经典的排序算法，下面将介绍十大排序算法并讨论其特点和适用场景。
1.冒泡排序算法冒泡排序算法是一种简单的排序方法，其基本思想是将要排序的数组分为两部分：已排序部分和未排序部分。
进入排序过程后，每一次排序将未排序部分中的第一个数与第二个数进行比较，若第二个数小于第一个数，则交换它们的位置，依次往后，直到最后一个未排序的数。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，适用于数据量较小的排序场景。
2.插入排序算法插入排序算法是一种稳定的排序方法，其中以第一个元素作为基准，与后面的元素进行比较，若后面的元素小于前一个元素，则将其插入到合适位置，依次往后，直到最后一个元素。
插入排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，适用于数据量较小的排序场景。
3.选择排序算法选择排序算法是一种简单的排序算法，其基本思想是每次选择一个最小（或最大）的元素，在未排序部分找出最小的元素，并放到已排序部分的最后一个位置。
选择排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，适用于数据量较小的排序场景。
4.归并排序算法归并排序算法是一种稳定的排序算法，其基本思想是将数组分成两半，然后递归地将每个子数组排序，最后将两个排好序的子数组归并到一起。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)，适用于数据量较大的排序场景。
5.快速排序算法快速排序算法是一种常用的排序算法，其基本思想是将待排序的数组分为两个子数组，设置一个基准值，小于基准值的元素放到左边，大于基准值的元素放到右边，然后递归地对左右两个子数组进行排序。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(nlogn)，适用于数据量较大的排序场景。
6.计数排序算法计数排序算法是一种稳定的排序算法，其基本思想是先统计序列中每个元素出现的次数，将其存入临时数组中，然后从临时数组中按照顺序取出元素。
快速排序算法c语言
快速排序算法c语言快速排序算法是一种常用的排序算法，它的时间复杂度为O(nlogn)，效率非常高。
快速排序算法的核心思想是分治法，将一个大问题分解成若干个小问题，然后逐个解决这些小问题，最终得到整个问题的解。
快速排序算法的基本思路是：首先选取一个基准元素，然后将数组中小于基准元素的数放在左边，大于基准元素的数放在右边，然后对左右两个子数组分别进行递归排序，最终得到有序数组。
下面是快速排序算法的C语言实现：```void quick_sort(int arr[], int left, int right){if (left < right){int i = left, j = right, pivot = arr[left];while (i < j){while (i < j && arr[j] >= pivot)j--;if (i < j)arr[i++] = arr[j];while (i < j && arr[i] < pivot)i++;if (i < j)arr[j--] = arr[i];}arr[i] = pivot;quick_sort(arr, left, i - 1);quick_sort(arr, i + 1, right);}}```在这个实现中，我们首先选取数组的第一个元素作为基准元素，然后使用两个指针i和j分别指向数组的左右两端。
接着，我们使用while循环来不断移动指针i和j，将小于基准元素的数放在左边，大于基准元素的数放在右边。
最后，我们将基准元素放在i的位置，然后对左右两个子数组分别进行递归排序。
快速排序算法的优点是效率高，但是它也有一些缺点。
首先，它对于已经有序的数组的排序效率非常低，甚至可能退化为O(n^2)的时间复杂度。
其次，它对于数组中存在大量重复元素的情况，也会导致效率降低。
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————————————————————————————————————————————————————————————————————共有三套系统。
对排序算法的效率比较。
————————————————————————————————————————————————————————————————————第一个008#include<stdio.h>009#include<stdlib.h>011typedef int bool;012#define true1013#define false0015void swap(int*a,int*b)016{017int t=*a;018*a=*b;019*b =t;020}021/**022*Bubble sort algorithm.023*"a"---->array of Comparable items.024*"left"---->the left-most index of the subarray. 025*"right"---->the right-most index of the subarray. 026*/027028void bubbleSort(int*a,int left,int right)029{030bool cond=true;031int i,j;032for(i=left;i<right;++i)033{034cond=false;035for(j=right;j>i;--j)036if(a[j]<a[j-1])037{038swap(&a[j],&a[j -1]);039cond= true;040} 041042if (!cond)043return;044}045}046047/**048*Selection sort algorithm.049*"a"---->array of Comparable items.050*"left"---->the left-most index of the subarray.051*"right"---->the right-most index of the subarray.052*/053054void selectSort(int*a,int left,int right) 055{056int minPos;057int i,j;058for(i=left;i<right;++i) 059{060min Pos=i;061for(j=i+1;j<=right; ++j)062if(a[j]< a[minPos])063minPos=j;064065if(i!=minPos)066swap(&a[i], &a[minPos]);067}068}069070/**071*Insertion sort algorithm.072*"a"---->array of Comparable items.073*"left"---->the left-most index of the subarray.074*"right"---->the right-most index of the subarray.075* /076077void insertSort(int*a,int left,int right) 078{079int p;080for(p=left+1;p<=right;p++)081{082int tmp =a[p];083int j; 084085for(j=p;j>left&&tmp<a[j-1]; --j)086a[j]=a[j-1];087a[j ]=tmp;088}089}090091/**092*Internal quicksort method that makes recursive calls.093*Uses median-of-three partitioning and a cutoff of20. 094*"a"---->array of Comparable items.095*"left"---->the left-most index of the subarray.096*"right"---->the right-most index of the subarray.097*/098int median3(int*a,int left,int right); 099void quickSort(int*a,int left,int right) 100{101if(left+20<= right)102{103int pivot=median3(a,left, right);104105//begin partitioning106int i=left,j= right-1;107for(;;)108{109while (a[++i]<pivot)110{ 111}112while (pivot<a[--j])113{114}115116if(i<j)117swap(&a[i],&a[j]);118else119break;120}121122// Restore pivot123swap(&a[i], &a[right-1]);124125//Sort small elements126quickSort(a,left, i-1);127128//Sort large elements129quickSort(a,i+1, right);130} 131else132insertSort(a,left, right);133}134/**135*Return median of left,center,and right. 136*Order these and hide the pivot.137*/138int median3(int*a,int left,int right)139{140int center=(left+right)/ 2;141142if(a[center]< a[left])143swap(&a[left], &a[center]);144145if(a[right]<a[left])146swap(&a[left], &a[right]);147148if(a[right]< a[center])149swap(&a[center], &a[right]);150151swap(&a[center],&a[right-1]);152153return a[right-1];154}155156/**157*Merg sort algorithm(nonrecursion).158*"a"---->array of Comparable items.159*"start"---->the left-most index of the subarray.160*"end"---->the right-most index of the subarray. 161*/162void merge(int*a,int start,int mid,int end);163void mergSort(int*a,int start,int end)164{165int mid;166if(start< end){167mid=(start+end)/2;168//printf("sort(%d-%d,%d-%d)%d%d%d%d%d%d%d%d\n",169//start,mid,mid+1,end,170//a[0],a[1],a[2],a[3],a[4],a[5], a[6],a[7]);171mergSort(a,star t,mid);172mergSort(a,mid+ 1,end);173merge(a,start,mid,end);174//printf("merge(%d-%d,%d-%d) to%d%d%d%d%d%d%d%d\n",175//start,mid,mid+1,end,176//a[0],a[1],a[2],a[3],a[4],a[5], a[6],a[7]);177}178}179180/**181*Merg two subsequence to a bigger one.182*The first subsequence is a[start]...a[mid-1],and 183*The second subsqeuence is a[mid]...a[end].184*/185void merge(int*a,int start,int mid,int end)186{187int n1=mid-start+ 1;188int n2=end-mid;189//int left[n1],right[n2];190int*left=(int *)malloc(n1*sizeof(int));191int*right=(int *)malloc(n2*sizeof(int));192int i,j,k; 193194for(i=0;i<n1;i++)/*left holds a[start..mid] */195left[i]=a[start+i];196for(j=0;j<n2;j++)/*right holds a[mid+1..end] */197right[j]=a[mid+1+j]; 198199i =0;200j =0;201k=start;202while(i<n1&&j< n2)203if(left[i]< right[j])204a[k++] =left[i++];205else206a[k++]= right[j++];207208while(i<n1)/*left[]is not exhausted */209a[k++]=left[i++];210while(j<n2)/*right[]is not exhausted */211a[k++]= right[j++];212213free(le ft);214free(rig ht);215}216217/**218*Heap sort algorthm.219*"a"---->array of Comparable items.220*"left"---->the left-most index of the subarray.221*"right"---->the right-most index of thesubarray.222*/223224void filterDown(int*a,int i,int n);225void heapSort(int*a,int left,int right) 226{227int n=right-left+ 1;228//int tmp[n];229int*tmp=(int *)malloc(n*sizeof(int));230int i,j;231for(i=0;i<n;++i)232tmp[i]= a[left+i];233234for(i=n/2;i>=0;--i)235filterDown(tmp ,i,n);236for(j=n-1;j>0;--j) 237{238swap(&tmp[0], &tmp[j]);239filterDown(tmp ,0,j);240} 241242for(i=0;i<n; ++i)243a[left+i]= tmp[i];244245free(t mp);246}247/**248*Percolate down the heap.249*"i"---->the position from which to percolate down. 250*"n"---->the logical size of the binary heap. 251*/252void filterDown(int*a,int i,int n)253{254int child;255int tmp;256257for(tmp=a[i];2*i+1<n;i=child) 258{259child=2*i+1;260if(child!=n-1&&a[child]<a[child +1])261child++; 262263if(tmp< a[child])264a[i] =a[child];265e lse266break; 267}268a[i]= tmp;269}270271int main()272{273int d[]=274{7,5,6,4,2,3,1,9,8};275int n,opt=0;276for(n=0;n<sizeof(d)/sizeof(int);n++)277printf("%d" ,d[n]);278printf("\n"); 279280//int opt= 0;281printf("1 bubbleSort\n");282printf("2 selectSort\n");283printf("3 insertSort\n");284printf("4 quickSort\n");285printf("5 mergSort\n");286printf("6 heapSort\n");287printf("option :");288scanf("%d",&o pt);289printf("\ n");290291switch (opt)292{293case1:294bubbleSort(d ,0,9);295break;296case 2:297selectSort(d ,0,9);298break; 299case3:300insertSort(d ,0,9);301break;302case 4:303quickSort(d ,0,9);304break; 305case5:306mergSort(d ,0,9);307break;308case 6:309heapSort(d ,0,9);310break; 311default:312printf("input error!\n");313exit(1);314}315316for(n=0;n<sizeof(d)/sizeof(int);n++)317printf("%d" ,d[n]);318}第二个//只有计算交换和比较次数的程序#include<iostream.h>#include<malloc.h>#include<stdlib.h>#define LS(a,b)((a)<(b))#define LL(a,b)((a)>(b))#define MAXSIZE1000typedef int KeyType;typedef struct{int key;}RedType;typedef struct{RedType r[MAXSIZE+1];int length;}SqList;typedef SqList HeapType;int compare=0;int change=0;int Create_Sq(SqList&L)int i,k;cout<<"请输入产生随机数的个数:"; cin>>k;L.length=k;for(i=1;i<=k;++i){L.r[i].key=rand();}return1;}void Bubble_sort(SqList&L){//冒泡排序int i,j,l,k=L.length;for(i=1;i<=L.length-1;++i){for(j=1;j<=k-1;++j){++compare;if(LL(L.r[j].key,L.r[j+1].key)){l=L.r[j].key;L.r[j].key=L.r[j+1].key;L.r[j+1].key=l;++change;}}--k;cout<<endl<<"-----冒泡排序后的序列-----"<<endl; for(i=1;i<=L.length;i++)cout<<""<<L.r[i].key;cout<<endl;cout<<"冒泡排序的比较次数:";cout<<compare<<endl;cout<<"冒泡排序的交换次数:";cout<<change<<endl;compare=0;change=0;}void InsertSort(SqList&L){//直接插入排序int i,j;cout<<endl;for(i=2;i<=L.length;++i)if(LS(L.r[i].key,L.r[i-1].key)){++compare;++change;L.r[0]=L.r[i];L.r[i]=L.r[i-1];for(j=i-2;LS(L.r[0].key,L.r[j].key);--j){++compare;L.r[j+1]=L.r[j];}L.r[j+1]=L.r[0];cout<<"-----直接插入排序后的序列-----"<<endl; for(i=1;i<=L.length;i++)cout<<""<<L.r[i].key;cout<<endl;cout<<"直接插入排序的比较次数:";cout<<compare<<endl;cout<<"直接插入排序的交换次数:";cout<<change<<endl;compare=0;change=0;}void SelectSort(SqList&L){//简单选择排序int l,i,j;cout<<endl;for(i=1;i<L.length;++i){L.r[0]=L.r[i];j=i+1;l=i;for(j;j<=L.length;++j){++compare;if(LL(L.r[0].key,L.r[j].key)){l=j;L.r[0]=L.r[j];}if(l!=i){++change;L.r[l]=L.r[i];L.r[i]=L.r[0];}}cout<<"-----简单选择排序后的序列-----"<<endl; for(i=1;i<=L.length;i++)cout<<""<<L.r[i].key;cout<<endl;cout<<"简单选择排序的比较次数:";cout<<compare<<endl;cout<<"简单选择排序的交换次数:";cout<<change<<endl;compare=0;change=0;}int Partition(SqList&L,int low,int high){int pivotkey;L.r[0]=L.r[low];pivotkey=L.r[low].key;while(low<high){while(low<high&&L.r[high].key>=pivotkey){++compare;--high;}++change;L.r[low]=L.r[high];while(low<high&&L.r[low].key<=pivotkey){++compare;++low;}++change;L.r[high]=L.r[low];}L.r[low]=L.r[0];return low;}void QSort(SqList&L,int low,int high){//递归形式的快速排序算法int pivotloc;if(low<high){pivotloc=Partition(L,low,high);QSort(L,low,pivotloc-1);QSort(L,pivotloc+1,high);}}void QuickSort(SqList&L){int i;QSort(L,1,L.length);cout<<"-----快速排序后的序列为-----"<<endl;for(i=1;i<=L.length;i++)cout<<""<<L.r[i].key;cout<<endl;cout<<"快速排序的比较次数:";cout<<compare<<endl;cout<<"快速排序的交换次数:";cout<<change<<endl;compare=0;change=0;}void ShellInsert(SqList&L,int dk){//希尔排序int i;int j;for(i=dk+1;i<=L.length;++i)if(LS(L.r[i].key,L.r[i-dk].key)){++compare;L.r[0]=L.r[i];for(j=i-dk;j>0&&LS(L.r[0].key,L.r[j].key);j-=dk){++compare;++change;L.r[j+dk]=L.r[j];}L.r[j+dk]=L.r[0];}}void ShellSort(SqList&L,int dlta[]){//希尔排序int k,j=L.length/2,t=0;while(j>=0){++t;j-=2;}j=L.length/2;for(k=0;k<t;++k){//计算每次的增量值if(j==0)j=1;//定义最后一趟排序的增量dlta[k]=j;j-=2;}for(k=0;k<t;++k)ShellInsert(L,dlta[k]);cout<<"-----希尔排序后的序列为-----"<<endl; for(k=1;k<=L.length;k++)cout<<""<<L.r[k].key;cout<<endl;cout<<"希尔排序的比较次数:";cout<<compare<<endl;cout<<"希尔排序的交换次数:";cout<<change<<endl;compare=0;change=0;}void HeapAdjust(HeapType&H,int s,int m) {//堆排序int j;RedType rc;rc=H.r[s];for(j=2*s;j<=m;j*=2){if(j<m&&LS(H.r[j].key,H.r[j+1].key)){++compare;++j;}if(!LS(rc.key,H.r[j].key)){++compare;break;}H.r[s]=H.r[j];s=j;}H.r[s]=rc;}void HeapSort(HeapType&H){int i;for(i=H.length/2;i>0;--i)HeapAdjust(H,i,H.length);for(i=H.length;i>1;--i){++change;H.r[0]=H.r[1];H.r[1]=H.r[i];H.r[i]=H.r[0];HeapAdjust(H,1,i-1);}cout<<"-----堆排序后的序列为-----"<<endl; for(i=1;i<=H.length;i++)cout<<""<<H.r[i].key;cout<<endl;cout<<"堆排序的比较次数:";cout<<compare<<endl;cout<<"堆排序的交换次数:";cout<<change<<endl;compare=0;change=0;}void main(){int i;int dlta[MAXSIZE];SqList L;Create_Sq(L);cout<<"-----待排序序列为-----"<<endl;for(i=1;i<=L.length;i++)cout<<""<<L.r[i].key;//冒泡排v序SqList L1=L;Bubble_sort(L1);//直接插入排序SqList L2=L;InsertSort(L2);//简单选择排序SqList L3=L;SelectSort(L3);//快速排序SqList L4=L;QuickSort(L4);//希尔排序SqList L5=L;ShellSort(L5,dlta);//堆排序SqList L6=L;HeapSort(L6);第三个了。