快速排序算法设计
数据结构实验报告八-快速排序
实验8 快速排序1．需求分析（1）输入的形式和输入值的范围：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。
中间用空格或者回车隔开。
不对非法输入做处理，及假设用户输入都是合法的。
（2）输出的形式：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。
（3）程序所能达到的功能：在操作系统中，当有n 件任务同时来临时，每件任务需要用时ni，输出所有任务等待的时间和最小的任务处理顺序。
（4）测试数据：输入请输入任务个数：9请输入任务用时：5 3 4 2 6 1 5 7 3输出任务执行的顺序：1 2 3 3 4 5 5 6 72．概要设计（1）抽象数据类型的定义：为实现上述程序的功能，应以整数存储用户的第一个输入。
并将随后输入的一组数据储存在整数数组中。
（2）算法的基本思想：如果将任务按完成时间从小到大排序，则在完成前一项任务时后面任务等待的时间总和最小，即得到最小的任务处理顺序。
采取对输入的任务时间进行快速排序的方法可以在相对较小的时间复杂度下得到从小到大的顺序序列。
3．详细设计（1）实现概要设计中定义的所有数据类型：第一次输入的正整数要求大于零，为了能够存储，采用int型定义变量。
接下来输入的一组整数，数据范围大于零，为了排序需要，采用线性结构存储，即int类型的数组。
（2）实现程序的具体步骤：一.程序主要采取快速排序的方法处理无序数列：1．在序列中根据随机数确定轴值，根据轴值将序列划分为比轴值小和比轴值大的两个子序列。
2．对每个子序列采取从左右两边向中间搜索的方式，不断将值与轴值比较，如果左边的值大于轴值而右边的小于轴值则将二者交换，直到左右交叉。
3．分别对处理完毕的两个子序列递归地采取1，2步的操作，直到子序列中只有一个元素。
二.程序各模块的伪代码：1、主函数int main(){int n;cout<<"请输入任务个数：";cin>>n;int a[n];cout<<"请输入任务用时：";for(int i=0;i<n;i++) cin>>a[i];qsort(a,0,n-1); //调用“快排函数”cout<<"任务执行的顺序：";for(int i=0;i<n;i++) cout<<a[i]<<" "; //输出排序结果}2、快速排序算法：void qsort(int a[],int i,int j){if(j<=i)return; //只有一个元素int pivotindex=findpivot(a,i,j); //调用“轴值寻找函数”确定轴值swap(a,pivotindex,j); //调用“交换函数”将轴值置末int k=partition(a,i-1,j,a[j]); //调用“分割函数”根据轴值分割序列swap(a,k,j);qsort(a,i,k-1); //递归调用，实现子序列的调序qsort(a,k+1,j);}3、轴值寻找算法：//为了保证轴值的“随机性”，采用时间初始化种子。
快速排序算法c语言实验报告
快速排序算法c语言实验报告冒泡法和选择法排序C程序实验报告实验六：冒泡法排序物理学416班赵增月F12 2011412194日期：2013年10月31日一·实验目的 1.熟练掌握程序编写步骤；2.学习使用冒泡法和选择法排序；3.熟练掌握数组的定义和输入输出方法。
二·实验器材1.电子计算机；2.VC6.0三·实验内容与流程1.流程图（1）冒泡法(2)选择法 2.输入程序如下：（1）冒泡法#includestdio.h void main() { int a[10]; int i,j,t; printf(请输入10个数字：\n); for(i=0;i10;i++)scanf(%d,&a[i]); printf(\n); for(j=0;j9;j++)for(i=0;i9-j;i++) if(a[i]a[i+1]) { t=a[i]; a[i]=a[i+1]; a[i+1]=t; } printf(排序后如下：\n); for(i=0;i10;i++) printf(%d,a[i]); printf(\n); }（2）选择法#includestdio.h void main() { int a[10]; int i,j,t,k; printf(请输入10个数字：\n); for(i=0;i10;i++)scanf(%d,&a[i]);printf(\n); for(i=0;i9;i++) {k=i;for(j=i+1;j10;j++) if (a[k]a[j])k=j;t=a[i];a[i]=a[k];a[k]=t; }printf(排序后如下：\n); for(i=0;i10;i++)printf(%d,a[i]); printf(\n); }四．输出结果（1冒泡法）请输入10个数字：135****2468排序后如下：12345678910 （2）选择法输出结果请输入10个数字：135****6810排序后如下：12345678910五．实验反思与总结1.冒泡法和选择法是一种数组排序的方法，包含两层循环，写循环时，要注意循环变量的变化范围。
5. 5排序算法--快速与归并 课件-2021-2022学年浙教版（2019）高中信息技术选修1
快速排序算法
·快速排序算法(用栈实现)
代码：
def quick_sort(array, l, r): if l >= r: return stack = [] stack.append(l) stack.append(r) while stack: low = stack.pop(0) hight = stack.pop(0) if hight - low <= 0: continue k = array[hight] i = low - 1 for j in range(low, hight):
选修1《数据与数据结构》
第五章 数据结构与算法
5.5 排序算法 --快速与归并
学习目标
快速排序算法 归并排序算法
排序算法
快速排序算法
排序算法
·快速排序的基本思路
快速排序使用分治法策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。
算法步骤：
1、 在数组中选一个基准数（通常为数组第一个）。 2、将数组中小于基准数的数据移到基准数左边，大于基准数的移到右边。 3、对于基准数左、右两边的数组，不断重复以上两个过程，直到每个子集只 有一个元素，即为全部有序。
排序算法
k = l #归并子数组的索引 while i < n1 and j < n2:
if L[i] <= R[ j]: arr[k] = L[i] i += 1
else: arr[k] = R[ j] j += 1
k += 1 while i < n1:
arr[k] = L[i] i += 1 k += 1 while j < n2: arr[k] = R[ j] j += 1 k += 1
算法分析与设计实验报告合并排序快速排序
算法分析与设计实验报告：合并排序与快速排序一、引言算法是计算机科学中非常重要的一部分，它涉及到解决问题的方法和步骤。
合并排序和快速排序是两种经典而常用的排序算法。
本文将对这两种排序算法进行分析和设计实验，通过对比它们的性能和效率，以期得出最优算法。
二、合并排序合并排序是一种分治算法，它将原始数组不断分解为更小的数组，直到最后细分为单个元素。
然后，再将这些单个元素两两合并，形成一个有序数组。
合并排序的核心操作是合并两个有序的数组。
1. 算法步骤（1）将原始数组分解为更小的子数组，直到每个子数组只有一个元素；（2）两两合并相邻的子数组，同时进行排序，生成新的有序数组；（3）重复步骤（2），直到生成最终的有序数组。
2. 算法性能合并排序的最优时间复杂度为O(nlogn)，其中n为待排序数组的长度。
无论最好情况还是最坏情况，合并排序的复杂度都相同。
合并排序需要额外的存储空间来存储临时数组，所以空间复杂度为O(n)。
三、快速排序快速排序也是一种分治算法，它将原始数组根据一个主元（pivot）分成两个子数组，一个子数组的元素都小于主元，另一个子数组的元素都大于主元。
然后，递归地对这两个子数组进行排序，最后得到有序数组。
快速排序的核心操作是划分。
1. 算法步骤（1）选择一个主元（pivot），可以是随机选择或者固定选择第一个元素；（2）将原始数组根据主元划分为两个子数组，一个子数组的元素都小于主元，另一个子数组的元素都大于主元；（3）递归地对这两个子数组进行快速排序；（4）重复步骤（2）和（3），直到每个子数组只有一个元素，即得到最终的有序数组。
2. 算法性能快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn)，其中n为待排序数组的长度。
最坏情况下，当每次选择的主元都是最小或最大元素时，时间复杂度为O(n^2)。
快速排序是原地排序，不需要额外的存储空间，所以空间复杂度为O(1)。
四、实验设计为了验证合并排序和快速排序的性能和效率，我们设计以下实验：1. 实验目的：比较合并排序和快速排序的时间复杂度和空间复杂度。
快速排序算法实验报告
快速排序算法实验报告快速排序算法实验报告引言快速排序算法是一种高效的排序算法，它的时间复杂度为O(nlogn)，在实际应用中被广泛使用。
本实验旨在通过实际的实验数据，验证快速排序算法的效果和性能，并对其进行分析和总结。
实验设计本实验采用C++语言编写快速排序算法，并通过随机生成的数据进行排序实验。
实验中使用了不同规模的数据集，并记录了排序所需的时间和比较次数。
实验步骤1. 实现快速排序算法快速排序算法的核心思想是通过选取一个基准元素，将待排序的序列分为两部分，一部分比基准元素小，一部分比基准元素大，然后对这两部分继续进行快速排序。
具体实现时，可以选择序列的第一个元素作为基准元素，然后使用分治法递归地对子序列进行排序。
2. 生成测试数据为了验证快速排序算法的性能，我们生成了不同规模的随机数序列作为测试数据。
测试数据的规模分别为1000、10000、100000和1000000。
3. 进行排序实验使用生成的测试数据，对快速排序算法进行实验。
记录每次排序所需的时间和比较次数，并将结果进行统计和分析。
实验结果通过对不同规模的数据集进行排序实验，我们得到了以下结果：数据规模排序时间（ms）比较次数1000 2 872810000 12 114846100000 124 13564771000000 1483 15737267分析与讨论从实验结果可以看出，随着数据规模的增大，排序所需的时间和比较次数也呈指数级增长。
这符合快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn)的特性。
另外，通过观察实验结果，我们可以发现快速排序算法的性能受到多个因素的影响。
首先，基准元素的选择对算法的效率有很大的影响。
如果选择的基准元素恰好是序列的中位数，那么排序的效率会更高。
其次，数据的初始顺序也会影响排序的效果。
如果数据已经是有序的，那么快速排序算法的效率将大大降低。
此外，快速排序算法还存在一些优化的空间。
例如，可以通过随机选择基准元素来避免最坏情况的发生。
CC++实现快速排序算法的思路及原理解析
CC++实现快速排序算法的思路及原理解析⽬录快速排序2. 实现原理3. 动态演⽰4. 完整代码5. 结果展⽰6. 算法分析快速排序1. 算法思想快速排序的基本思想：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。
2. 实现原理2.1、设置两个变量 low、high，排序开始时：low=0，high=size-1。
2.2、整个数组找基准正确位置，所有元素⽐基准值⼩的摆放在基准前⾯，所有元素⽐基准值⼤的摆在基准的后⾯默认数组的第⼀个数为基准数据，赋值给key，即key=array[low]。
因为默认数组的第⼀个数为基准，所以从后⾯开始向前搜索（high–），找到第⼀个⼩于key的array[high]，就将 array[high] 赋给 array[low]，即 array[low] = array[high]。
（循环条件是 array[high] >= key；结束时 array[high] < key）此时从前⾯开始向后搜索（low++），找到第⼀个⼤于key的array[low]，就将 array[low] 赋给 array[high]，即 array[high] = array[low]。
（循环条件是 array[low] <= key；结束时 array[low] > key）循环 2-3 步骤，直到 low=high，该位置就是基准位置。
把基准数据赋给当前位置。
2.3、第⼀趟找到的基准位置，作为下⼀趟的分界点。
2.4、递归调⽤（recursive）分界点前和分界点后的⼦数组排序，重复2.2、2.3、2.4的步骤。
2.5、最终就会得到排序好的数组。
3. 动态演⽰4. 完整代码三个函数基准插⼊函数：int getStandard(int array[],int low,int high)（返回基准位置下标）递归排序函数：void quickSort(int array[],int low,int high)主函数：int main()#include <stdio.h>#include <stdlib.h>void display(int* array, int size) {for (int i = 0; i < size; i++) {printf("%d ", array[i]);}printf("\n");}int getStandard(int array[], int i, int j) {// 基准数据int key = array[i];while (i < j) {// 因为默认基准是从左边开始，所以从右边开始⽐较// 当队尾的元素⼤于等于基准数据时,就⼀直向前挪动 j 指针while (i < j && array[j] >= key) {j--;}// 当找到⽐ array[i] ⼩的时，就把后⾯的值 array[j] 赋给它if (i < j) {array[i] = array[j];}// 当队⾸元素⼩于等于基准数据时,就⼀直向后挪动 i 指针while (i < j && array[i] <= key) {i++;}// 当找到⽐ array[j] ⼤的时，就把前⾯的值 array[i] 赋给它if (i < j) {array[j] = array[i];}}// 跳出循环时 i 和 j 相等,此时的 i 或 j 就是 key 的正确索引位置// 把基准数据赋给正确位置array[i] = key;return i;}void QuickSort(int array[], int low, int high) {// 开始默认基准为 lowif (low < high) {// 分段位置下标int standard = getStandard(array, low, high);// 递归调⽤排序// 左边排序QuickSort(array, low, standard - 1);// 右边排序QuickSort(array, standard + 1, high);}}// 合并到⼀起快速排序// void QuickSort(int array[], int low, int high) {// if (low < high) {// int i = low;// int j = high;// int key = array[i];// while (i < j) {// while (i < j && array[j] >= key) {// j--;// }// if (i < j) {// array[i] = array[j];// }// while (i < j && array[i] <= key) {// i++;// }// if (i < j) {// array[j] = array[i];// }// }// array[i] = key;// QuickSort(array, low, i - 1);// QuickSort(array, i + 1, high);// }// }int main() {int array[] = {49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49, 10};int size = sizeof(array) / sizeof(int);// 打印数据printf("%d \n", size);QuickSort(array, 0, size - 1);display(array, size);// int size = 20;// int array[20] = {0}; // 数组初始化// for (int i = 0; i < 10; i++) { // 数组个数// for (int j = 0; j < size; j++) { // 数组⼤⼩// array[j] = rand() % 1000; // 随机⽣成数⼤⼩ 0~999// }// printf("原来的数组：");// display(array, size);// QuickSort(array, 0, size - 1);// printf("排序后数组：");// display(array, size);// printf("\n");// }return 0;}5. 结果展⽰（递归调⽤，不好展⽰每次排序结果）6. 算法分析时间复杂度：最好： O ( n l o g 2 n ) O(n log_{2} n) O(nlog2n)最坏： O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)平均： O ( n l o g 2 n ) O(n log_{2} n) O(nlog2n)空间复杂度： O ( n l o g 2 n ) O(n log_{2} n) O(nlog2n)稳定性：不稳定到此这篇关于C/C++实现快速排序算法的思路及原理解析的⽂章就介绍到这了,更多相关C++实现快速排序算法内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！。
快速排序算法实验报告
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。
【转】三种快速排序算法以及快速排序的优化
【转】三种快速排序算法以及快速排序的优化⼀. 快速排序的基本思想快速排序使⽤分治的思想，通过⼀趟排序将待排序列分割成两部分，其中⼀部分记录的关键字均⽐另⼀部分记录的关键字⼩。
之后分别对这两部分记录继续进⾏排序，以达到整个序列有序的⽬的。
⼆. 快速排序的三个步骤1) 选择基准：在待排序列中，按照某种⽅式挑出⼀个元素，作为 “基准”（pivot）；2) 分割操作：以该基准在序列中的实际位置，把序列分成两个⼦序列。
此时，在基准左边的元素都⽐该基准⼩，在基准右边的元素都⽐基准⼤；3) 递归地对两个序列进⾏快速排序，直到序列为空或者只有⼀个元素；三. 选择基准元的⽅式对于分治算法，当每次划分时，算法若都能分成两个等长的⼦序列时，那么分治算法效率会达到最⼤。
也就是说，基准的选择是很重要的。
选择基准的⽅式决定了两个分割后两个⼦序列的长度，进⽽对整个算法的效率产⽣决定性影响。
最理想的⽅法是，选择的基准恰好能把待排序序列分成两个等长的⼦序列。
⽅法⼀：固定基准元（基本的快速排序）思想：取序列的第⼀个或最后⼀个元素作为基准元。
/// <summary>/// 1.0 固定基准元（基本的快速排序）/// </summary>public static void QsortCommon(int[] arr, int low, int high){if (low >= high) return; //递归出⼝int partition = Partition(arr, low, high); //将 >= x 的元素交换到右边区域，将 <= x 的元素交换到左边区域QsortCommon(arr, low, partition - 1);QsortCommon(arr, partition + 1, high);}/// <summary>/// 固定基准元，默认数组第⼀个数为基准元，左右分组，返回基准元的下标/// </summary>public static int Partition(int[] arr, int low, int high){int first = low;int last = high;int key = arr[low]; //取第⼀个元素作为基准元while (first < last){while (first < last && arr[last] >= key)last--;arr[first] = arr[last];while (first < last && arr[first] <= key)first++;arr[last] = arr[first];}arr[first] = key; //基准元居中return first;}注意：基本的快速排序选取第⼀个或最后⼀个元素作为基准。
十大经典排序算法（动图演示）
⼗⼤经典排序算法（动图演⽰）0、算法概述0.1 算法分类⼗种常见排序算法可以分为两⼤类：⽐较类排序：通过⽐较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为⾮线性时间⽐较类排序。
⾮⽐较类排序：不通过⽐较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于⽐较排序的时间下界，以线性时间运⾏，因此也称为线性时间⾮⽐较类排序。
0.2 算法复杂度0.3 相关概念稳定：如果a原本在b前⾯，⽽a=b，排序之后a仍然在b的前⾯。
不稳定：如果a原本在b的前⾯，⽽a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后⾯。
时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。
反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。
空间复杂度：是指算法在计算机内执⾏时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。
1、冒泡排序（Bubble Sort）冒泡排序是⼀种简单的排序算法。
它重复地⾛访过要排序的数列，⼀次⽐较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。
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。
1.1 算法描述⽐较相邻的元素。
如果第⼀个⽐第⼆个⼤，就交换它们两个；对每⼀对相邻元素作同样的⼯作，从开始第⼀对到结尾的最后⼀对，这样在最后的元素应该会是最⼤的数；针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后⼀个；重复步骤1~3，直到排序完成。
1.2 动图演⽰1.3 代码实现function bubbleSort(arr) {var len = arr.length;for (var i = 0; i < len - 1; i++) {for (var j = 0; j < len - 1 - i; j++) {if (arr[j] > arr[j+1]) { // 相邻元素两两对⽐var temp = arr[j+1]; // 元素交换arr[j+1] = arr[j];arr[j] = temp;}}}return arr;}2、选择排序（Selection Sort）选择排序(Selection-sort)是⼀种简单直观的排序算法。
快速排序课程设计
快速排序课程设计一、教学目标本节课的教学目标是让学生掌握快速排序的基本思想、算法步骤以及时间复杂度分析。
通过学习，学生应能理解快速排序的原理，运用快速排序算法对给定数组进行排序，并分析算法的性能。
1.了解快速排序的基本思想及其工作原理。
2.掌握快速排序的算法步骤。
3.能够分析快速排序的时间复杂度。
4.能够运用快速排序算法对给定数组进行排序。
5.能够运用递归思想实现快速排序算法。
情感态度价值观目标：1.培养学生分析问题、解决问题的能力。
2.培养学生团队协作、互相学习的良好习惯。
二、教学内容本节课的教学内容主要包括快速排序的基本思想、算法步骤、时间复杂度分析以及代码实现。
1.快速排序的基本思想：通过一趟排序将待排序的记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可以分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。
2.快速排序的算法步骤：a.选择一个基准元素。
b.将比基准元素小的元素移到基准元素的左边，将比基准元素大的元素移到基准元素的右边。
c.对基准元素左右两边的子数组递归地进行快速排序。
3.快速排序的时间复杂度分析：最好情况下，时间复杂度为O(nlogn)；平均情况下，时间复杂度为O(nlogn)；最坏情况下，时间复杂度为O(n^2)。
4.快速排序的代码实现：使用递归思想实现快速排序算法。
三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本节课将采用多种教学方法，如讲授法、讨论法、案例分析法、实验法等。
1.讲授法：教师通过讲解快速排序的基本思想、算法步骤和时间复杂度分析，使学生掌握相关知识。
2.讨论法：学生分组讨论快速排序算法的应用场景和优化方法，培养学生的团队协作能力。
3.案例分析法：分析实际应用中的快速排序案例，让学生更好地理解快速排序算法的原理和实际效果。
4.实验法：让学生动手编写快速排序算法代码，并进行性能测试，加深学生对算法的理解和掌握。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将选择和准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的教材，如《数据结构与算法》。
C语言常见排序算法
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：
25*
16
21
i=3
08
16
49
25*
25
21
6.1.5 选择排序
算法实例：
08 0
16 1
21 2 21
25*
3 25*
25
4 25 5
最小者 25* 无交换
08
16
最小者 25 49 无交换
08
16
21
25*
25
49
各趟排序后的结果
6.1.5 选择排序
算法实例：
i =2时选择排序的过程
25 1 i k
6.1.5 选择排序
例
k
k
k
i=1 初始： [ 49 13
38 j k
65
j
97 j
76
j
13 49 j
27 ]
j
排序实例：
k
97 j 97 [97 76 j 76 76 49 38 27 ] j 49 49 j 38 ] 65 ]
i=2 一趟： 13
[38 27 65 j
二趟： 13 三趟： 13
关于算法的实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解快速排序算法的基本原理和实现方法。
2. 掌握快速排序算法的时间复杂度和空间复杂度分析。
3. 通过实验验证快速排序算法的效率。
4. 提高编程能力和算法设计能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：C++3. 开发工具：Visual Studio 2019三、实验原理快速排序算法是一种分而治之的排序算法，其基本思想是：选取一个基准元素，将待排序序列分为两个子序列，其中一个子序列的所有元素均小于基准元素，另一个子序列的所有元素均大于基准元素，然后递归地对这两个子序列进行快速排序。
快速排序算法的时间复杂度主要取决于基准元素的选取和划分过程。
在平均情况下，快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，但在最坏情况下，时间复杂度会退化到O(n^2)。
四、实验内容1. 快速排序算法的代码实现2. 快速排序算法的时间复杂度分析3. 快速排序算法的效率验证五、实验步骤1. 设计快速排序算法的C++代码实现，包括以下功能：- 选取基准元素- 划分序列- 递归排序2. 编写主函数，用于生成随机数组和测试快速排序算法。
3. 分析快速排序算法的时间复杂度。
4. 对不同规模的数据集进行测试，验证快速排序算法的效率。
六、实验结果与分析1. 快速排序算法的代码实现```cppinclude <iostream>include <vector>include <cstdlib>include <ctime>using namespace std;// 生成随机数组void generateRandomArray(vector<int>& arr, int n) {srand((unsigned)time(0));for (int i = 0; i < n; ++i) {arr.push_back(rand() % 1000);}}// 快速排序void quickSort(vector<int>& arr, int left, int right) { if (left >= right) {return;}int i = left;int j = right;int pivot = arr[(left + right) / 2]; // 选取中间元素作为基准 while (i <= j) {while (arr[i] < pivot) {i++;}while (arr[j] > pivot) {j--;}if (i <= j) {swap(arr[i], arr[j]);i++;j--;}}quickSort(arr, left, j);quickSort(arr, i, right);}int main() {int n = 10000; // 测试数据规模vector<int> arr;generateRandomArray(arr, n);clock_t start = clock();quickSort(arr, 0, n - 1);clock_t end = clock();cout << "排序用时：" << double(end - start) / CLOCKS_PER_SEC << "秒" << endl;return 0;}```2. 快速排序算法的时间复杂度分析根据实验结果，快速排序算法在平均情况下的时间复杂度为O(nlogn)，在最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)。
快速排序算法实验报告
快速排序算法实验报告《快速排序算法实验报告》摘要：本实验通过对快速排序算法的理论分析和实际测试，验证了快速排序算法在处理大规模数据时的高效性和稳定性。
实验结果表明，快速排序算法在平均情况下具有较高的时间复杂度和空间复杂度，能够在短时间内对大规模数据进行快速排序，适用于各种实际应用场景。
1. 算法简介快速排序算法是一种基于分治思想的排序算法，通过不断地将数据分割成较小的子集，然后分别对子集进行排序，最终将所有子集合并成有序序列。
其基本思想是选择一个基准元素，将小于基准的元素放在基准的左边，大于基准的元素放在基准的右边，然后递归地对左右两部分进行排序，直到整个序列有序。
2. 实验设计为了验证快速排序算法的效率和稳定性，我们设计了以下实验步骤：（1）编写快速排序算法的实现代码；（2）使用不同规模的随机数据进行排序，并记录排序所需的时间；（3）对比快速排序算法与其他排序算法的效率和稳定性。
3. 实验结果我们使用C++语言编写了快速排序算法的实现代码，并对不同规模的随机数据进行了排序实验。
实验结果显示，快速排序算法在处理大规模数据时表现出了较高的效率和稳定性，排序时间与数据规模呈线性关系，且远远快于其他排序算法。
此外，快速排序算法在最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)，但在平均情况下的时间复杂度为O(nlogn)，具有较好的性能表现。
4. 结论通过实验验证，我们得出了以下结论：（1）快速排序算法在处理大规模数据时具有较高的效率和稳定性；（2）快速排序算法在平均情况下具有较高的时间复杂度和空间复杂度，适用于各种实际应用场景；（3）快速排序算法在最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)，需要注意避免最坏情况的发生。
综上所述，快速排序算法是一种高效且稳定的排序算法，能够在短时间内对大规模数据进行快速排序，适用于各种实际应用场景。
在实际开发中，我们应该充分利用快速排序算法的优势，并注意避免最坏情况的发生，以提高算法的效率和稳定性。
计算机算法设计与分析-期末考试复习资料
一、算法设计实例1、快速排序（分治法）int partition(float a[],int p,int r) {int i=p,j=r+1;float x=a[p];while(1){while(a[++i]<x);while(a[--j]<x);if(i>=j)break;swap(a[i],a[j]);}a[p]=a[j];a[j]=x;return j;}void Quicksort(float a[],int p,int r){//快速排序if(p<r){int q=partition(a,p,r);Quicksort(a,p,q-1);Quicksort(a,p+1,r);}}2、归并排序（分治法）void mergesort(Type a[],int left,int right) {if(left<rigth){int mid=(left+right)/2;//取中点mergesort(a,left,mid);mergesort(a,mid+1,right);mergesort(a,b,left,right);//合并到数组bmergesort(a,b,left,right);//复制到数组a}}3、背包问题（贪心算法）void knapsack(int n,float m,float v[],float w[],float x[]) {sort(n,v,w)//非递增排序int i;for(i=1;i<=n;i++)x[i]=0;float c=m;for(i=1;i<=n;i++){if(w[i]>c)break;x[i]=1;c-=w[i];}if(i<=n)x[i]=c/w[i];}4、活动安排问题（贪心算法）void Greadyselector(int n,Type s[],Type f[],bool A[]) {//s[i]为活动结束时间，f[j]为j活动开始时间A[i]=true;int j=1;for(i=2;i<=n;i++){if(s[i]>=f[j]){A[i]=true;j=i;}elseA[i]=false;}}5、喷水装置问题（贪心算法）void knansack(int w,int d,float r[],int n){//w为草坪长度d为草坪宽度r[]为喷水装置的喷水半径，//n为n种喷水装置，喷水装置的喷水半径>=d/2sort(r[],n);//降序排序count=0;//记录装置数for(i=1;i<=n;i++)x[i]=0;//初始时，所有喷水装置没有安装x[i]=0for(i=1;w>=0;i++){x[i]=1;count++;w=w-2*sqart(r[i]*r[i]-1);}count<<装置数:<<count<<end1;for(i=1;i<=n;i++)count<<喷水装置半径：<<r[i]<<end1;}6、最优服务问题（贪心算法）double greedy(rector<int>x,int s){rector<int>st(s+1,0);rector<int>su(s+1,0);int n=x.size();//st[]是服务数组，st[j]为第j个队列上的某一个顾客的等待时间//su[]是求和数组，su[j]为第j个队列上所有顾客的等待时间sort(x.begin(),x.end());//每个顾客所需要的服务时间升序排列int i=0,j=0;while(i<n){st[j]+=x[i];//x[i]=x.begin-x.endsu[j]+=st[j];i++;j++;if(j==s)j=0;}double t=0;for(i=0;i<s;i++)t+=su[i];t/=n;return t;}7、石子合并问题（贪心算法）float bebig(int A[],int n) {m=n;sort(A,m);//升序while(m>1){for(i=3;i<=m;i++)if(p<A[i])break;elseA[i-2]=A[i];for(A[i-2]=p;i<=m;i++){A[i-1]=A[i];m--;}}count<<A[1]<<end1}8、石子合并问题（动态规划算法）best[i][j]表示i-j合并化最优值sum[i][j]表示第i个石子到第j个石子的总数量|0f(i,j)=||min{f(i,k)+f(k+1,j)}+sum(i,j)int sum[maxm]int best[maxm][maxn];int n,stme[maxn];int getbest();{//初始化，没有合并for(int i=0;i<n;i++)best[i][j]=0;//还需要进行合并for(int r=1;r<n;r++){for(i=0;i<n-r;i++){int j=i+v;best[i][j]=INT-MAX;int add=sum[j]-(i>0!sum[i-1]:0);//中间断开位置，取最优值for(int k=i;k<j;++k){best[i][j]=min(best[i][j],best[i][k]+best[k+1][j])+add;}}}return best[0][n-1];}9、最小重量机器设计问题（回溯法）typedef struct Qnode{float wei;//重量float val;//价格int ceng;//层次int no;//供应商struct Qnode*Parent;//双亲指针}Qnode;float wei[n+1][m+1]=;float val[n+1][m+1]=;void backstack(Qnode*p){if(p->ceng==n+1){if(bestw>p->wei){testw=p->wei;best=p;}}else{for(i=1;i<=m;i++)k=p->ceng;vt=p->val+val[k][i];wt=p->wei+wei[k][i];if(vt<=d&&wt<=bestw){s=new Qnode;s->val=vt;s->wei=wt;s->ceng=k+1;s->no=1;s->parent=p;backstrack(S);}}}10、最小重量机器设计问题（分支限界法）typedef struct Qnode{float wei;//重量float val;//价格int ceng;//层次int no;//供应商struct Qnode*Parent;//双亲指针}Qnode;float wei[n+1][m+1]=;float val[n+1][m+1]=;void minloading(){float wt=0;float vt=0;float bestw=Max;//最小重量Qnode*best;s=new Qnode;s->wei=0;s->val=0;s->ceng=1;s->no=0;s->parent=null;Iinit_Queue(Q); EnQueue(Q,S);do{p=OutQueue(Q);//出队if(p->ceng==n+1){if(bestw>p->wei){bestw=p->wei;best=p;}}else{for(i=1;i<=m;i++){k=p->ceng;vt=p->val+val[k][i];wt=p->wei+wei[k][i];if(vt<=d&&wt<=bestw){s=new Qnode;s->ceng=k+1;s->wt=wt;s->val=val;s->no=i;s->parent=p;EnQueue(Q,S);}}}}while(!empty(Q));p=best;while(p->parent){count<<部件：<<p->ceng-1<<end1;count<<供应商：<<p->no<<end1;p=p->parent;}}11、快速排序（随机化算法—舍伍德算法）int partion(int a[],int l,int r){key=a[l];int i=l,j=r;while(1){while(a[++i]<key&&i<=r);while(a[--j]>key&&j>=l);if(i>=j)break;if(a[i]!=a[j])swap(a[i],a[j]);}if((j!=l)&&a[l]!=a[j])swap(a[l],a[j]);return j;}int Ranpartion(int a[],int l,int r) {k=rand()%(r-1+l)+1;swap(a[k],a[l]);int ans=partion(a,l,r);return ans;}int Quick_sort(int a[],int l,int r,int k){int p=Randpartion(a,l,r);if(p==k)return a[k];else if(k<p)return Quick_sort(a,l,p-1,k);else{int j=0;for(int i=p+1;i<=r;i++)b[j++]=a[i]return Quick_sort(b,1,j,k-p);}}12、线性选择（随机化算法—舍伍德算法）二、简答题1．分治法的基本思想分治法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同。
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)。
快速排序原理
快速排序原理快速排序是一种常用的排序算法，它的原理是通过将一个数组分成两个子数组，然后递归地对子数组进行排序。
快速排序的核心思想是选择一个基准值，然后将数组中小于基准值的元素放在基准值的左边，将大于基准值的元素放在基准值的右边，最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)，在大多数情况下表现良好，是一种高效的排序算法。
快速排序的原理可以通过以下几个步骤来说明：1. 选择基准值。
首先，需要选择一个基准值。
通常情况下，可以选择数组中的第一个元素作为基准值。
当然，也可以选择随机位置的元素作为基准值，或者采用其他策略来选择基准值。
2. 分区操作。
分区操作是快速排序的核心步骤。
在分区操作中，需要将数组中小于基准值的元素放在基准值的左边，将大于基准值的元素放在基准值的右边，而相等的元素可以放在任意一边。
分区操作可以使用双指针法来实现，即设置两个指针i和j，分别指向数组的起始位置和结束位置，然后不断地移动指针，直到i和j相遇为止。
3. 递归排序。
分区操作之后，数组被分成了两个子数组，左子数组和右子数组。
接下来，需要递归地对左右两个子数组进行排序。
递归排序的结束条件是子数组的长度为1或0，此时子数组已经有序。
通过以上步骤，就可以实现快速排序算法。
快速排序的关键在于分区操作，通过不断地分区操作，可以将数组排序成有序的序列。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(logn)，是一种高效的排序算法。
快速排序算法的优点是实现简单，速度快，适合处理大规模数据。
然而，快速排序也有一些缺点，最主要的是对于已经有序的数组，快速排序的时间复杂度会退化为O(n^2)，因此在实际应用中需要注意对已经有序的数组进行优化处理。
总之，快速排序是一种高效的排序算法，通过选择基准值、分区操作和递归排序，可以快速地对数组进行排序，是算法设计中的经典之作。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的基准值策略，以及对已经有序的数组进行优化处理，从而提高快速排序的性能和稳定性。
我最喜欢的排序算法快速排序和归并排序
我最喜欢的排序算法快速排序和归并排序我最喜欢的排序算法--快速排序和归并排序2011-02-05 20：35摘要：一般评判排序算法的标准有时刻代价，空间代价和稳固性。
本文主要讨论性质相对比较好且作者喜欢的快速排序算法和归并排序算法，并对此这做了必然比较。
正文：常见的排序算法大致分为四类：1.插入排序：直接插入排序，Shell排序2.选择排序：直接选择排序，堆排序3.互换排序：冒泡排序，快速排序4.归并排序而对排序算法的一般评判标准有：时刻代价：比较次数、移动次数空间代价：额外空间、堆栈深度稳固性：存在多个具有相同排序码的记录排序后这些记录的相对顺序维持不变下面咱们先用这些评判标准对这些算法做一下大体评价：从那个表中能够看出，快速排序、归并排序和堆排序的时刻代价是比较小的，而其他几个的时刻代价相对比较大。
咱们明白时刻复杂度是评判一个算法的最主要标准。
程序运行速度直接关系着算法的可行性。
而真正美好的算法也一定是运行速度比较快的。
但是，由于此刻运算机硬件的进展，尤其是多级缓存的引入，致使堆排序在实际运行中并非快。
而且堆排序算法相对比较难理解，程序实现也相对困难，如此的算法显然不是美好的算法。
至少在快速排序眼前很难找到优势。
而对于快速排序和归并排序，咱们先做一简单介绍，然后别离分析，最后对比分析。
快速排序：算法思想：以第一个元素为准，小于该元素的放在左侧，不小于该元素的放在右边，然后对双侧元素递归排序。
算法：void quicksort(int l,int u){int i,m；if(l=u)return；m=l；for(i=l+1；i=u；i++)if(x[i]x[l])swap(++m,i)；swap(l,m)；quicksort(l,m-1)；quicksort(m+1,u)；}这里假设x为全局变量。
改良：快速排序有一个专门大不足就是对于比较有序的数组排序效率很低，而且当数组较短时快速排序并非是最快的。
十大算法
算法一：快速排序算法快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。
在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。
在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。
事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。
算法步骤：1 从数列中挑出一个元素，称为“基准”（pivot），2 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。
在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。
这个称为分区（partition）操作。
3 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。
虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
算法二：堆排序算法堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。
堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。
算法步骤：创建一个堆H[0..n-1]把堆首（最大值）和堆尾互换3. 把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置4. 重复步骤2，直到堆的尺寸为1算法三：归并排序归并排序（Merge sort，台湾译作：合并排序）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。
该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
算法步骤：1. 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列2. 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置3. 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置4. 重复步骤3直到某一指针达到序列尾5. 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾算法四：二分查找算法二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。
快速排序算法实现快速排序的原理和时间复杂度分析
快速排序算法实现快速排序的原理和时间复杂度分析快速排序是一种常用的排序算法，其基本思想是通过分治法将一个大问题分解为多个小问题进行排序，最终得到有序的结果。
本文将介绍快速排序算法的实现原理，并对其时间复杂度进行分析。
一、快速排序的原理快速排序的思想非常简单，可以概括为以下几个步骤：1. 选择一个基准元素（pivot），通常选择数组第一个或最后一个元素。
2. 对数组进行分区操作，将小于基准元素的数移到基准元素的左边，将大于基准元素的数移到基准元素的右边，相同大小的数可以放到任意一边。
3. 对分区后的两个子数组重复上述步骤，直到每个子数组只剩下一个元素，即完成排序。
具体实现时，可以使用递归或者迭代的方式来进行快速排序。
递归方式需要定义一个递归函数，不断对子数组进行分区和排序，直到排序完成。
迭代方式则使用栈或队列来保存每次分区的起始位置和结束位置，循环进行分区和排序的操作。
二、快速排序的时间复杂度分析快速排序的时间复杂度主要取决于分区操作的效率和递归或迭代的次数。
1. 分区操作的时间复杂度分区操作的时间复杂度为O(n)，其中n表示数组的长度。
在最理想的情况下，每次分区都能将数组均匀地分为两个部分，此时时间复杂度为O(nlogn)。
但在最坏的情况下，每次分区都只能将数组分为一个较小的部分和一个较大的部分，此时时间复杂度为O(n^2)。
平均情况下，快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。
2. 递归或迭代的次数递归或迭代的次数取决于快速排序每次选择的基准元素和数组的初始状态。
如果基准元素的选择不合理，可能导致递归或迭代次数过多，增加了时间复杂度。
而如果基准元素的选择合理，可以使得每次分区都接近均匀划分，从而减少递归或迭代的次数，降低时间复杂度。
通常情况下，平均时间复杂度为O(nlogn)。
三、总结快速排序是一种高效的排序算法，其核心思想是通过分治法将一个大问题分解为多个小问题进行排序。
快速排序的时间复杂度主要取决于分区操作的效率和递归或迭代的次数。
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快速排序算法设计(10003809386j) 一实验目的使学生掌握常用内部排序的基本概念和基本方法使学生掌握常用内部排序方法的性能评价；使学生掌握排序方法在实际问题中的应用；二实验环境所需硬件环境为微机；所需软件环境为Microsoft Visual C++ 6.0；三实验内容此部分仅用写出要求的实验代码,并加上必要的注释#include <stdio.h>#define LIST_INIT_SIZE 100#define LISTINCREMENT 10#define OVERFLOW -2#define OK 1#define FAILURE 0#define TRUE 1#define FALSE 0#define ERROR -1typedef int ElemType;typedef int Status;void PrintElem(ElemType *e){printf("%5d",*e);}#include <stdlib.h>#include "ElemType.c"int p[6];//记录比较次数int q[6];//记录移动次数void InsertSort(int *L,int n)// 直接插入排序{ int i,j;for(i=2;i<=n;i++){if(L[i]<L[i-1]){L[0]=L[i];L[i]=L[i-1];for(j=i-2;L[0]<L[j];j--){ L[j+1]=L[j];p[0]++;q[0]++;}L[j+1]=L[0];q[0]+=3;}p[0]++;}}void ShellInsert(int *L,int n,int dk)// 希尔排序{ int i,j;for(i=dk+1;i<=n;i++){if(L[i]<L[i-dk]){L[0]=L[i];for(j=i-dk;j>0&&L[0]<L[j];j-=dk){L[j+dk]=L[j];p[1]++;q[1]++;}L[j+dk]=L[0];q[1]+=2;}p[1]++; }}void ShellSort(int *L,int n) // 希尔排序{ int dalt[6]={13,11,7,5,3,1};int i;for(i=0;i<6;i++)ShellInsert(L,n,dalt[i]);}void buddlesort(int *L,int n)// 冒泡排序{ int i,j,k,m;for(i=n,k=1;i>1&&k;i--){ k=0;for(j=1;j<i;j++){if(L[j]>L[j+1]){ m=L[j];L[j]=L[j+1];L[j+1]=m;k=1;q[2]+=3;}p[2]++; }}}int Partition(int *L,int low,int high){ int k;L[0]=L[low];k=L[low];while(low<high){ while(low<high&&L[high]>=k) {high--;p[3]++;}L[low]=L[high];while(low<high&&L[low]<=k) {low++;p[3]++;} L[high]=L[low];p[3]+=2;q[3]+=2; }L[low]=L[0];q[3]+=3;return low;}void QSort(int *L,int low,int high){ int k;if(low<high){ k=Partition(L,low,high);QSort(L,low,k-1);QSort(L,k+1,high); } }void QuikSort(int *L,int n)// 快速排序{ QSort(L,1,n); }void HeapAdjust(int *L,int s,int m)// 堆排序{ int j,t;t=L[s];for(j=2*s;j<=m;j*=2){if(j<m&&L[j]<L[j+1]){j++;p[4]++;}if(t>=L[j]) break;p[4]+=2;q[4]++;L[s]=L[j];s=j;}L[s]=t;q[4]+=2;}void HeapSort(int *L,int n) // 堆排序{ int i,t;for(i=n/2;i>0;i--)HeapAdjust(L,i,n);for(i=n;i>1;i--){t=L[1];L[1]=L[i];L[i]=t;q[4]+=3;HeapAdjust(L,1,i-1); }}void Merge(int *SR,int *TR,int i,int m,int n) { int j,k,t;for(j=m+1,k=i;i<=m&&j<=n;++k){ if(SR[i]<SR[j]){TR[k]=SR[i];i++;}else{TR[k]=SR[j];j++;}q[5]++;p[5]++;}if(i<=m)for(t=i;t<=m;t++){ TR[k]=SR[t];q[5]++;k++;}if(j<=n)for(t=j;t<=n;t++){ TR[k]=SR[t];q[5]++;k++;}}void MSort(int *SR,int *TR1,int s,int t){ int *TR2=(int *)malloc(sizeof(int)*t);int m;if(s==t){TR1[s]=SR[s];q[5]++;}else{ m=(s+t)/2;MSort(SR,TR2,s,m);MSort(SR,TR2,m+1,t);Merge(TR2,TR1,s,m,t);}}void MergeSort(int *L,int n)// .归并排序{MSort(L,L,1,n); }int main(){ //主函数1int k,i,a[10]={5,8,1,11,23,41,16,44,14,9};int L[101];printf("原数字排列为：");for(i=0;i<10;i++)L[i+1]=a[i];for(i=0;i<10;i++)printf("%d,",L[i+1]);printf("\n-------------主菜单-------------\n"); printf("1.直接插入排序\n");printf("2.希尔排序\n");printf("3.冒泡排序\n");printf("4.快速排序\n");printf("5.堆排序\n");printf("6.归并排序\n");printf("7.退出\n");printf("--------------------------------\n");while(1){ printf("请选择选项：");scanf("%d",&k);switch(k){ case 1:printf("使用直接排序方法得到的结果是：\n");InsertSort(L,10);for(i=0;i<10;i++) printf("%d,",L[i+1]); printf("\n");break;case 2:for(i=0;i<10;i++) L[i+1]=a[i];printf("使用希尔排序方法得到的结果是：\n");ShellSort(L,10);for(i=0;i<10;i++) printf("%d,",L[i+1]); printf("\n");break;case 3:for(i=0;i<10;i++) L[i+1]=a[i];printf("使用冒泡排序方法得到的结果是：\n");buddlesort(L,10);for(i=0;i<10;i++) printf("%d,",L[i+1]); printf("\n");break;case 4:for(i=0;i<10;i++) L[i+1]=a[i];printf("使用快速排序方法得到的结果是：\n");QuikSort(L,10);for(i=0;i<10;i++) printf("%d,",L[i+1]); printf("\n");break;case 5:for(i=0;i<10;i++) L[i+1]=a[i];printf("使用堆排序方法得到的结果是：\n");HeapSort(L,10);for(i=0;i<10;i++)printf("%d,",L[i+1]);printf("\n");break;case 6:for(i=0;i<10;i++) L[i+1]=a[i];printf("使用归并排序方法得到的结果是：\n");MergeSort(L,10);for(i=0;i<10;i++)printf("%d,",L[i+1]);printf("\n");break;case 7:printf("已退出！");exit(0);break;default:printf("\nInput error!"); }}return 0; }#include<stdio.h>//主函数2#include<stdlib.h>#include "Sort.c"int main(){int L[101],i,k;for(i=0;i<100;i++)L[i+1]=100 + rand() % (1000 - 100) ;printf("\n-------------主菜单-------------\n");printf("1.直接插入排序\n");printf("2.希尔排序\n");printf("3.冒泡排序\n");printf("4.快速排序\n");printf("5.堆排序\n");printf("6.归并排序\n");printf("7.退出\n");printf("--------------------------------\n");while(1){ printf("请选择选项：");scanf("%d",&k);switch(k){case 1:InsertSort(L,100);printf("1.直接插入排序的比较次数和移动次数分别为：%d,%d\n",p[0],q[0]);break;case 2:for(i=0;i<100;i++)L[i+1]=100 + rand() % (1000 - 100) ;ShellSort(L,100);printf("2.希尔排序的比较次数和移动次数分别为：%d,%d\n",p[1],q[1]);break;case 3:for(i=0;i<100;i++)L[i+1]=100 + rand() % (1000 - 100) ;buddlesort(L,100);printf("3.冒泡排序的比较次数和移动次数分别为：%d,%d\n",p[2],q[2]);break;case 4:for(i=0;i<100;i++)L[i+1]=100 + rand() % (1000 - 100) ;QuikSort(L,100);printf("4.快速排序的比较次数和移动次数分别为：%d,%d\n",p[3],q[3]);break;case 5:for(i=0;i<100;i++)L[i+1]=100 + rand() % (1000 - 100) ;HeapSort(L,100);printf("5.堆排序的比较次数和移动次数分别为：%d,%d\n",p[4],q[4]);break;case 6:for(i=0;i<100;i++)L[i+1]=100 + rand() % (1000 - 100) ;MergeSort(L,100);printf("6.归并排序的比较次数和移动次数分别为：%d,%d\n",p[5],q[5]);break;case 7:printf("已退出！");exit(0);break;default:printf("\nInput error!"); }}return 0; }四实验分析及问题思考1.分析和总结各种内部排序方法的优缺点；直接插入排序优点:移动元素次数少，只需要一个辅助空间缺点：效率不高冒泡排序优点：比较简单，空间复杂度较低，是稳定的缺点：时间复杂度太高，效率不好简单选择排序优点：所需移动记录的次数比较少，最好情况下，即待排序记录初始状态就已经是正序排列了，则不需要移动记录缺点：简单选择排序是不稳定排序快速排序优点：极快，数据移动少缺点：不稳定希尔排序优点：快，数据移动少缺点：不稳定，d的取值是多少，应取多少个不同的值，都无法确切知道，只能凭经验来取归并排序优点：归并排序是稳定的排序方法缺点：需要一个与原始序列同样大小的辅助序列堆排序优点：在最坏情况下时间复杂度也为O(nlogn)，并且它仅需一个记录大小供交换用的辅助存储空间缺点：记录数较少时不提倡使用基数排序优点：基数排序法的效率高于其它的比较性排序法，稳定的排序快速排序算法设计(10003809386j) 实验自评检查表实验内容自评结果（在对应格内打√）不熟练一般比较熟练熟练简单排序方法直接插入排序√起泡排序√简单选择排序√先进排序方法快速排序√希尔排序√归并排序√实验的心得体会通过这次实验，我更加清楚地了解了各个算法的实现过程，学会应用随机数表，而且自己体会到了各个算法的时间复杂度。