大数据结构课程设计(各种排序算法地实现)

大数据结构课程设计(各种排序算法地实现)
大数据结构课程设计(各种排序算法地实现)

数据结构课程设计报告

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一、课程设计题目及所涉及知识点

设计题目:排序算法实现

知识点:malloc申请连续存储空间、冒泡排序、快速排序、直接插入排序的算法实现、

结构体的定义与调用、函数的递归调用

二、课程设计思路及算法描述

设计思路:1、确定程序要实现的功能即(1)允许用户输入一组数据,任意多个。

(2)由用户选择对该组数据进行排序的方法:直接插入排序、冒泡排序、快速排序。并可以查看每趟排序的结果。

2、确定程序所需要的功能块,存储结构-结构体,malloc申请存储空间,各功能函数--冒泡

排序功能块maopao();、直接插入排序功能块insertsort();、快速排序q_sort();、数据访问功能块traveres();、数据输出功能块liststring();主函数部分main();。

3、编写代码具体实现各项功能,并进行调试。

算法描述:冒泡排序(Bubble Sorting)的基本思想:

设待排序n个元素存放在数组a[n]中,无序区范围初始为(a(0),a(1),a(2),...,a[n-1]),冒泡排序方法是在当前无序区内,从最上面的元素a[0]开始,对每两个相邻的元素a[i+1]和

a[i](i=0,1,...,n-1)进行比较,且使值较小的元素换至值较大的元素之上(若a[i]>a[i+1],则a[i]

和a[i+1]的值互换),这样经过一趟冒泡排序后,假设最后下移的元素为a[k],则无序区中值较大

的几个元素到达下端并从小到大依次存放在a[k+1],a[k+2],...a[n-1]中,这样无序区范围变为

(a[0],a[1],a[2],...,a[k])。在当前无序区内进行下一趟冒泡排序。这个过程一直到某一趟排序

中不出现元素交换的动作,排序结束。整个排序过程最多执行n-1遍。

算法实现:

void BubbleSort(SeqList R)

//R(l..n)是待排序的文件,采用自下向上扫描,对R做冒泡排序

{

int i,j;

Boolean exchange;//交换标志

for(i=1;i

exchange=FALSE;//本趟排序开始前,交换标志应为假

for(j=n-1;j>=i;j--) //对当前无序区R[i..n]自下向上扫描

if(R[j+1].key

R[0]=R[j+1];//R[0]不是哨兵,仅做暂存单元

R[j+1]=R[j];

R[j]=R[0];

exchange=TRUE;//发生了交换,故将交换标志置为真

}

if(!exchange) //本趟排序未发生交换,提前终止算法

return;

} //endfor(外循环)

} //BubbleSort

直接插入排序(Straight Insertion Sorting)的基本思想:

把n个待排序的元素看成为一个有序表和一个无序表,开始时有序表中只包含一个元素,无序表中包含有n-1个元素,排序过程中每次从无序表中取出第一个元素,将它插入到有序表中的适当位置,使之成为新的有序表,重复n-1次可完成排序过程。

把a[i]插入到a[0],a[1],...,a[i-1]之中的具体实施过程为:先把a[i]赋值给变量t,然后将t依次与a[i-1],a[i-2],...进行比较,将比t大的元素右移一个位置,直到发现某个j(0<=j<=i-1),使得a[j]<=t或j为(-1),把t赋值给a[j+1].

算法实现:

void insert_sort(ElemType a[],int n)

//待排序元素用一个数组a表示,数组有n个元素

{ int i,j;

ElemType t;

for ( i=1; i

{ t=a[i]; //把待排序元素赋给t

j=i-1;

while ((j>=0)&& (t

a[j+1]=a[j]; j--; } // 顺序比较和移动

a[j+1]=t;}

}

快速排序算法:

在R[low..high]中任选一个记录作为基准(Pivot),以此基准将当前无序区划分为左、右两个较小的子区间R[low..pivotpos-1)和R[pivotpos+1..high],并使左边子区间中所有记

录的关键字均小于等于基准记录(不妨记为pivot)的关键字pivot.key,右边的子区间中所有

记录的关键字均大于等于pivot.key,而基准记录pivot则位于正确的位置(pivotpos)上,它

无须参加后续的排序。

算法实现:

void QuickSort(SeqList R,int low,int high)

{ //对R[low..high]快速排序

int pivotpos;//划分后的基准记录的位置

if(low

pivotpos=Partition(R,low,high);//对R[low..high]做划分

QuickSort(R,low,pivotpos-1);//对左区间递归排序

QuickSort(R,pivotpos+1,high);//对右区间递归排序

}

} //QuickSort

三、课程设计中遇到的难点及解决办法

问题:如何实现对每趟排序结果的存储、访问?

解决方法:设计一个并行的存储空间(结构体数组),存储每趟排序的结果,通过指针型参数

传递存储空间的地址实现数据的实时存储。

问题:如何实现结构体数组作为参数传递数据,并使数组中的数据可以真实的改变,实现类

似于“&”(引用)应用的功能?

解决方法:运用指针即将结构体数组的首地址作为一个结构体指针进行参数的传递,由于指

针的特性从而实现数据的实时传递!

四、总结

课程设计是巩固所学知识理论,提高程序设计的重要环节,通过课程设计的训练,使我们能够综合应用数据结构的基础知识,加深了对于所学知识的理解,也更加懂得了实践的重要性,也明白了各种算法重要的是理解其原理,而不是死记硬背!同时让我们更加了解自身不足和知识学习缺陷,从而不断完善自我,提高自己的学习水平。在设计过程中我们真正实现了把所学知识运用于实践,逐渐培养自己的思维和逻辑能力以及实践能力,做到学以致用。

五、附录—主要源程序代码及运行结果

#include "stdio.h"

#include "malloc.h"

typedef int elemtype;

typedef struct { //存储排序数据

elemtype *data;

int length;

}list;

typedef struct{ //存储每趟排序数据

elemtype *sqdata;

}sqlist,*linklist;

/*

* 设置一个标志位flag,将其初始值设置为非0,表示被排序的表是一个*无序的表,在进行数据交换时,修改flag为0。在新一轮排序开始时,检查*此标志,若此标志为1,表示上一次没有做过交换数据,则结束排序;否则*继续排序;

*/

int maopao(list &l,linklist sql,int x){ //冒泡排序

int flag;

for(int i=1;i<=x;i++){

flag=1; //标记是否有数据交换

for(int j=1;j<=x-i;j++){

if(l.data[j]>l.data[j+1]){

l.data[0]=l.data[j];

l.data[j]=l.data[j+1];

l.data[j+1]=l.data[0];

flag=0;

}

}

for(int m=1;m<=x;m++) //每趟排序结果的存储

sql[i-1].sqdata[m]=l.data[m];

if(1==flag) break;

}

return i-1; //返回排序趟数

}

//直接插入排序

int Insertsort(list &l,linklist sql,int x){

for(int i=2;i<=x;i++){

if(l.data[i]

l.data[0]=l.data[i];

for(int j=i-1;l.data[0]

l.data[j+1]=l.data[j];

l.data[j+1]=l.data[0];

}

for(int m=1;m<=x;m++) //每趟排序结果的存储

sql[i-2].sqdata[m]=l.data[m];

}

return i-2; //返回排序趟数

}

void q_sort(list &l,int low,int high){ //快速排序(递归)int pivot;

int left,right;

l.data[0]=l.data[low];

left=low;

right=high;

if(low<=high){

while(low

while((low=l.data[0]))

high--;

if(low!=high){

l.data[low]=l.data[high];

low++;

}

while((low

low++;

if(low!=high){

l.data[high]=l.data[low];

high--;

}

}

l.data[low]=l.data[0];

pivot=low;

if(left

q_sort(l,left,high-1); //递归调用

if(right>pivot)

q_sort(l,high+1,right);

各种排序算法比较

排序算法 一、插入排序(Insertion Sort) 1. 基本思想: 每次将一个待排序的数据元素,插入到前面已经排好序的数列中的适当位置,使数列依然有序;直到待排序数据元素全部插入完为止。 2. 排序过程: 【示例】: [初始关键字] [49] 38 65 97 76 13 27 49 J=2(38) [38 49] 65 97 76 13 27 49 J=3(65) [38 49 65] 97 76 13 27 49 J=4(97) [38 49 65 97] 76 13 27 49 J=5(76) [38 49 65 76 97] 13 27 49 J=6(13) [13 38 49 65 76 97] 27 49 J=7(27) [13 27 38 49 65 76 97] 49 J=8(49) [13 27 38 49 49 65 76 97] Procedure InsertSort(Var R : FileType); //对R[1..N]按递增序进行插入排序, R[0]是监视哨// Begin for I := 2 To N Do //依次插入R[2],...,R[n]// begin R[0] := R[I]; J := I - 1; While R[0] < R[J] Do //查找R[I]的插入位置// begin R[J+1] := R[J]; //将大于R[I]的元素后移// J := J - 1 end R[J + 1] := R[0] ; //插入R[I] // end End; //InsertSort // 二、选择排序 1. 基本思想: 每一趟从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,顺序放在已排好序的数列的最后,直到全部待排序的数据元素排完。 2. 排序过程: 【示例】: 初始关键字[49 38 65 97 76 13 27 49] 第一趟排序后13 [38 65 97 76 49 27 49] 第二趟排序后13 27 [65 97 76 49 38 49] 第三趟排序后13 27 38 [97 76 49 65 49] 第四趟排序后13 27 38 49 [49 97 65 76] 第五趟排序后13 27 38 49 49 [97 97 76]

数据结构课程设计

1.一元稀疏多项式计算器 [问题描述] 设计一个一元稀疏多项式简单计算器。 [基本要求] 输入并建立多项式; 输出多项式,输出形式为整数序列:n, c1, e1, c2, e2,……, cn, en ,其中n是多项式的项数,ci, ei分别是第i项的系数和指数,序列按指数降序排序; 多项式a和b相加,建立多项式a+b; 多项式a和b相减,建立多项式a-b; [测试数据] (2x+5x8-3.1x11)+(7-5x8+11x9)=(-3.1x11+11x9+2x+7) (6x-3-x+4.4x2-1.2x9)-(-6x-3+5.4x2-x2+7.8x15)=(-7.8x15-1.2x9-x+12x-3) (1+x+x2+x3+x4+x5)+(-x3-x4)=(x5+x2+x+1) (x+x3)+(-x-x3)=0 (x+x2+x3)+0=(x3+x2+x) [实现提示] 用带头结点的单链表存储多项式,多项式的项数存放在头结点中。 2.背包问题的求解 [问题描述] 假设有一个能装入总体积为T的背包和n件体积分别为w1, w2, …,wn的物品,能否从n件物品中挑选若干件恰好装满背包,即使w1+w2+…+wn=T,要求找出所有满足上述条件的解。例如:当T=10,各件物品的体积为{1,8,4,3,5,2}时,可找到下列4组解:(1,4,3,2)、(1,4,5)、(8,2)、(3,5,2) [实现提示] 可利用回溯法的设计思想来解决背包问题。首先,将物品排成一列,然后顺序选取物品转入背包,假设已选取了前i件物品之后背包还没有装满,则继续选取第i+1件物品,若该件物品“太大”不能装入,则弃之而继续选取下一件,直至背包装满为止。但如果在剩余的物品中找不到合适的物品以填满背包,则说明“刚刚”装入背包的那件物品“不合适”,应将它取出“弃之一边”,继续再从“它之后”的物品中选取,如此重复,直至求得满足条件的解,或者无解。 由于回溯求解的规则是“后进先出”因此自然要用到栈。 3.完全二叉树判断 用一个二叉链表存储的二叉树,判断其是否是完全二叉树。 4.最小生成树求解(1人) 任意创建一个图,利用克鲁斯卡尔算法,求出该图的最小生成树。 5.最小生成树求解(1人) 任意创建一个图,利用普里姆算法,求出该图的最小生成树。 6.树状显示二叉树 编写函数displaytree(二叉树的根指针,数据值宽度,屏幕的宽度)输出树的直观示意图。输出的二叉树是垂直打印的,同层的节点在同一行上。 [问题描述] 假设数据宽度datawidth=2,而屏幕宽度screenwidth为64=26,假设节点的输出位置用 (层号,须打印的空格数)来界定。 第0层:根在(0,32)处输出;

C语言几种常见的排序方法

C语言几种常见的排序方法 2009-04-2219:55 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。 找到数列中最大的数字,将其加在"有序列表"的末尾,并将其从原数列中删除。 重复2号步骤,直至原数列为空。 堆排序的平均时间复杂度为nlogn,效率高(因为有堆这种数据结构以及它奇妙的特征,使得"找到数列中最大的数字"这样的操作只需要O(1)的时间复杂度,维护需要logn的时间复杂度),但是实现相对复杂(可以说是这里7种算法中比较难实现的)。

各种排序算法的总结和比较

各种排序算法的总结和比较 1 快速排序(QuickSort) 快速排序是一个就地排序,分而治之,大规模递归的算法。从本质上来说,它是归并排序的就地版本。快速排序可以由下面四步组成。 (1)如果不多于1个数据,直接返回。 (2)一般选择序列最左边的值作为支点数据。(3)将序列分成2部分,一部分都大于支点数据,另外一部分都小于支点数据。 (4)对两边利用递归排序数列。 快速排序比大部分排序算法都要快。尽管我们可以在某些特殊的情况下写出比快速排序快的算法,但是就通常情况而言,没有比它更快的了。快速排序是递归的,对于内存非常有限的机器来说,它不是一个好的选择。 2 归并排序(MergeSort)

归并排序先分解要排序的序列,从1分成2,2分成4,依次分解,当分解到只有1个一组的时候,就可以排序这些分组,然后依次合并回原来的序列中,这样就可以排序所有数据。合并排序比堆排序稍微快一点,但是需要比堆排序多一倍的内存空间,因为它需要一个额外的数组。 3 堆排序(HeapSort) 堆排序适合于数据量非常大的场合(百万数据)。 堆排序不需要大量的递归或者多维的暂存数组。这对于数据量非常巨大的序列是合适的。比如超过数百万条记录,因为快速排序,归并排序都使用递归来设计算法,在数据量非常大的时候,可能会发生堆栈溢出错误。 堆排序会将所有的数据建成一个堆,最大的数据在堆顶,然后将堆顶数据和序列的最后一个数据交换。接下来再次重建堆,交换数据,依次下去,就可以排序所有的数据。

Shell排序通过将数据分成不同的组,先对每一组进行排序,然后再对所有的元素进行一次插入排序,以减少数据交换和移动的次数。平均效率是O(nlogn)。其中分组的合理性会对算法产生重要的影响。现在多用D.E.Knuth的分组方法。 Shell排序比冒泡排序快5倍,比插入排序大致快2倍。Shell排序比起QuickSort,MergeSort,HeapSort慢很多。但是它相对比较简单,它适合于数据量在5000以下并且速度并不是特别重要的场合。它对于数据量较小的数列重复排序是非常好的。 5 插入排序(InsertSort) 插入排序通过把序列中的值插入一个已经排序好的序列中,直到该序列的结束。插入排序是对冒泡排序的改进。它比冒泡排序快2倍。一般不用在数据大于1000的场合下使用插入排序,或者重复排序超过200数据项的序列。

数据结构课程设计(内部排序算法比较_C语言)

数据结构课程设计 课程名称:内部排序算法比较 年级/院系:11级计算机科学与技术学院 姓名/学号: 指导老师: 第一章问题描述 排序是数据结构中重要的一个部分,也是在实际开发中易遇到的问题,所以研究各种排算法的时间消耗对于在实际应用当中很有必要通过分析实际结合算法的特性进行选择和使用哪种算法可以使实际问题得到更好更充分的解决!该系统通过对各种内部排序算法如直接插入排序,冒泡排序,简单选择排序,快速排序,希尔排序,堆排序、二路归并排序等,以关键码的比较次数和移动次数分析其特点,并进行比较,估算每种算法的时间消耗,从而比较各种算法的优劣和使用情况!排序表的数据是多种不同的情况,如随机产生数据、极端的数据如已是正序或逆序数据。比较的结果用一个直方图表示。

第二章系统分析 界面的设计如图所示: |******************************| |-------欢迎使用---------| |-----(1)随机取数-------| |-----(2)自行输入-------| |-----(0)退出使用-------| |******************************| 请选择操作方式: 如上图所示该系统的功能有: (1):选择1 时系统由客户输入要进行测试的元素个数由电脑随机选取数字进行各种排序结果得到准确的比较和移动次数并 打印出结果。 (2)选择2 时系统由客户自己输入要进行测试的元素进行各种排序结果得到准确的比较和移动次数并打印出结果。 (3)选择0 打印“谢谢使用!!”退出系统的使用!! 第三章系统设计 (I)友好的人机界面设计:(如图3.1所示) |******************************| |-------欢迎使用---------| |-----(1)随机取数-------| |-----(2)自行输入-------| |-----(0)退出使用-------|

几种常见内部排序算法比较

常见内部排序算法比较 排序算法是数据结构学科经典的内容,其中内部排序现有的算法有很多种,究竟各有什么特点呢?本文力图设计实现常用内部排序算法并进行比较。分别为起泡排序,直接插入排序,简单选择排序,快速排序,堆排序,针对关键字的比较次数和移动次数进行测试比较。 问题分析和总体设计 ADT OrderableList { 数据对象:D={ai| ai∈IntegerSet,i=1,2,…,n,n≥0} 数据关系:R1={〈ai-1,ai〉|ai-1, ai∈D, i=1,2,…,n} 基本操作: InitList(n) 操作结果:构造一个长度为n,元素值依次为1,2,…,n的有序表。Randomizel(d,isInverseOrser) 操作结果:随机打乱 BubbleSort( ) 操作结果:进行起泡排序 InserSort( ) 操作结果:进行插入排序 SelectSort( ) 操作结果:进行选择排序 QuickSort( ) 操作结果:进行快速排序 HeapSort( ) 操作结果:进行堆排序 ListTraverse(visit( )) 操作结果:依次对L种的每个元素调用函数visit( ) }ADT OrderableList 待排序表的元素的关键字为整数.用正序,逆序和不同乱序程度的不同数据做测试比较,对关键字的比较次数和移动次数(关键字交换计为3次移动)进行测试比较.要求显示提示信息,用户由键盘输入待排序表的表长(100-1000)和不同测试数据的组数(8-18).每次测试完毕,要求列表现是比较结果. 要求对结果进行分析.

详细设计 1、起泡排序 算法:核心思想是扫描数据清单,寻找出现乱序的两个相邻的项目。当找到这两个项目后,交换项目的位置然后继续扫描。重复上面的操作直到所有的项目都按顺序排好。 bubblesort(struct rec r[],int n) { int i,j; struct rec w; unsigned long int compare=0,move=0; for(i=1;i<=n-1;i++) for(j=n;j>=i+1;j--) { if(r[j].key

数据结构课程设计-排序

一、问题描述 1、排序问题描述 排序是计算机程序设计的一种重要操作,他的功能是将一组任意顺序数据元素(记录),根据某一个(或几个)关键字按一定的顺序重新排列成为有序的序列。简单地说,就是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列的一种操作。 本次课程设计主要涉及几种常用的排序方法,分析了排序的实质,排序的应用,排序的分类,同时进行各排序方法的效率比较,包括比较次数和交换次数。我们利用java语言来实现本排序综合系统,该系统包含了:插入排序、交换排序、选择排序、归并排序。其中包括: (1)插入排序的有关算法:不带监视哨的直接插入排序的实现; (2)交换排序有关算法:冒泡排序、快速排序的实现; (3)选择排序的有关算法:直接选择排序、堆排序的实现; (4)归并排序的有关算法:2-路归并排序的实现。 2、界面设计模块问题描述 设计一个菜单式界面,让用户可以选择要解决的问题,同时可以退出程序。界面要求简洁明了,大方得体,便于用户的使用,同时,对于用户的错误选择可以进行有效的处理。 二、问题分析 本人设计的是交换排序,它的基本思想是两两比较带排序记录的关键字,若两个记录的次序相反则交换这两个记录,直到没有反序的记录为止。应用交换排序基本思想的主要排序方法有冒泡排序和快速排序。 冒泡排序的基本思想是:将待排序的数组看作从上到下排列,把关键字值较小的记录看作“较轻的”,关键字值较大的纪录看作“较重的”,较小关键字值的记录好像水中的气泡一样,向上浮;较大关键字值的纪录如水中的石块向下沉,当所有的气泡都浮到了相应的位置,并且所有的石块都沉到了水中,排序就结束了。 冒泡排序的步骤: 1)置初值i=1; 2)在无序序列{r[0],r[1],…,r[n-i]}中,从头至尾依次比较相邻的两个记录r[j] 与r[j+1](0<=j<=n-i-1),若r[j].key>r[j+1].key,则交换位置; 3)i=i+1; 4)重复步骤2)和3),直到步骤2)中未发生记录交换或i=n-1为止; 要实现上述步骤,需要引入一个布尔变量flag,用来标记相邻记录是否发生交换。 快速排序的基本思想是:通过一趟排序将要排序的记录分割成独立的两个部分,其中一部分的所有记录的关键字值都比另外一部分的所有记录关键字值小,然后再按此方法对这两部分记录分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个记录序列变成有序。 快速排序步骤: 1)设置两个变量i、j,初值分别为low和high,分别表示待排序序列的起始下

五种排序算法的分析与比较

五种排序算法的分析与比较 广东医学院医学信息专业郭慧玲 摘要:排序算法是计算机程序设计广泛使用的解决问题的方法,研究排序算法具有重要的理论意义和广泛的应用价值。文章通过描述冒泡、选择、插入、归并和快速5种排序算法,总结了它们的时间复杂度、空间复杂度和稳定性。通过实验验证了5种排序算法在随机、正序和逆序3种情况下的性能,指出排序算法的适用原则,以供在不同条件下选择适合的排序算法借鉴。 关键词:冒泡排序;选择排序;插入排序;归并排序;快速排序。 排序是计算机科学中基本的研究课题之一,其目的是方便记录的查找、插入和删除。随着计算机的发展与应用领域的越来越广,基于计算机硬件的速度和存储空间的有限性,如何提高计算机速度并节省存储空间一直成为软件设计人员的努力方向。其中,排序算法已成为程序设计人员考虑的因素之一[1],排序算法选择得当与否直接影响程序的执行效率和内外存储空间的占用量,甚至影响整个软件的综合性能。排序操作[2,3],就是将一组数据记录的任意序列,重新排列成一个按关键字有序的序列。而所谓排序的稳定性[4]是指如果在排序的序列中,存在前后相同的两个元素,排序前和排序后他们的相对位臵不发生变化。 1 算法与特性 1.1冒泡排序 1.1.1冒泡排序的基本思想

冒泡排序的基本思想是[5,6]:首先将第1个记录的关键字和第2个记录的关键字进行比较,若为逆序,则将2个记录交换,然后比较第2个和第3个记录的关键字,依次类推,直至n-1个记录和第n个记录的关键字进行过比较为止。然后再按照上述过程进行下一次排序,直至整个序列有序为止。 1.1.2冒泡排序的特性 容易判断冒泡排序是稳定的。可以分析出它的效率,在最好情况下,只需通过n-1次比较,不需要移动关键字,即时间复杂度为O(n)(即正序);在最坏情况下是初始序列为逆序,则需要进行n-1次排序,需进行n(n-1)/2次比较,因此在最坏情况下时间复杂度为O(n2),附加存储空间为O(1)。 1.2选择排序 1.2.1选择排序的基本思想 选择排序的基本思想是[5,6]:每一次从待排序的记录中选出关键字最小的记录,顺序放在已排好序的文件的最后,直到全部记录排序完毕.常用的选择排序方法有直接选择排序和堆排序,考虑到简单和易理解,这里讨论直接选择排序。直接选择排序的基本思想是n个记录的文件的直接排序可经过n-1次直接选择排序得到有序结果。 1.2.2选择排序的特性 容易得出选择排序是不稳定的。在直接选择排序过程中所需进行记录移动的操作次数最少为0,最大值为3(n-1)。然而,无论记录的初始排序如何,所需进行的关键字间的比较次数相同,均为n(n-1)/2,时间

数据结构各种排序方法的综合比较

数据结构各种排序方法的综合比较 结论: 排序方法平均时间最坏时间辅助存储 简单排序O(n2) O(n2) O(1) 快速排序O(nlogn)O(n2)O(logn) 堆排序O(nlogn)O(nlogn)O(1) 归并排序O(nlogn)O(nlogn)O(n) 基数排序O(d(n+rd))O(d(n+rd))O(rd) PS:直接插入排序、冒泡排序为简单排序,希尔排序、堆排序、快速排序为不稳定排序 一、时间性能 按平均的时间性能来分,有三类排序方法: 时间复杂度为O(nlogn)的方法有:快速排序、堆排序和归并排序,其中以快速排序为最好;时间复杂度为O(n2)的有:直接插入排序、起泡排序和简单选择排序,其中以直接插入为 最好,特别是对那些对关键字近似有序的记录序列尤为如此; 时间复杂度为O(n)的排序方法只有,基数排序。 当待排记录序列按关键字顺序有序时,直接插入排序和起泡排序能达到O(n)的时间复杂度;而对于快速排序而言,这是最不好的情况,此时的时间性能蜕化为O(n2),因此是应该尽量避免的情况。简单选择排序、堆排序和归并排序的时间性能不随记录序列中关键字的分布而改变。 二、空间性能 指的是排序过程中所需的辅助空间大小。 1. 所有的简单排序方法(包括:直接插入、起泡和简单选择)和堆排序的空间复杂度为O(1); 2. 快速排序为O(logn),为栈所需的辅助空间; 3. 归并排序所需辅助空间最多,其空间复杂度为O(n ); 4.链式基数排序需附设队列首尾指针,则空间复杂度为O(rd)。 三、排序方法的稳定性能 1. 稳定的排序方法指的是,对于两个关键字相等的记录,它们在序列中的相对位置,在排序之前和经过排序之后,没有改变。 2. 当对多关键字的记录序列进行LSD方法排序时,必须采用稳定的排序方法。 3. 对于不稳定的排序方法,只要能举出一个实例说明即可。 4. 快速排序和堆排序是不稳定的排序方法

数据结构课程设计排序实验报告

《数据结构》课程设计报告 专业 班级 姓名 学号 指导教师 起止时间

课程设计:排序综合 一、任务描述 利用随机函数产生n个随机整数(20000以上),对这些数进行多种方法进行排序。(1)至少采用三种方法实现上述问题求解(提示,可采用的方法有插入排序、希尔排序、起泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序)。并把排序后的结果保存在不同的文件中。 (2)统计每一种排序方法的性能(以上机运行程序所花费的时间为准进行对比),找出其中两种较快的方法。 要求:根据以上任务说明,设计程序完成功能。 二、问题分析 1、功能分析 分析设计课题的要求,要求编程实现以下功能: (1)随机生成N个整数,存放到线性表中; (2)起泡排序并计算所需时间; (3)简单选择排序并计算时间; (4)希尔排序并计算时间; (5)直接插入排序并计算所需时间; (6)时间效率比较。 2、数据对象分析 存储数据的线性表应为顺序存储。 三、数据结构设计 使用顺序表实现,有关定义如下: typedef int Status; typedef int KeyType ; //设排序码为整型量 typedef int InfoType; typedef struct { //定义被排序记录结构类型 KeyType key ; //排序码 I nfoType otherinfo; //其它数据项 } RedType ; typedef struct { RedType * r; //存储带排序记录的顺序表 //r[0]作哨兵或缓冲区 int length ; //顺序表的长度 } SqList ; //定义顺序表类型 四、功能设计 (一)主控菜单设计

数据结构各种排序算法的时

数据结构各种排序算法的时间性能.

HUNAN UNIVERSITY 课程实习报告 题目:排序算法的时间性能 学生姓名 学生学号 专业班级

指导老师李晓鸿完成日期

设计一组实验来比较下列排序算法的时间性能 快速排序、堆排序、希尔排序、冒泡排序、归并排序(其他排序也可以作为比较的对象) 要求 (1)时间性能包括平均时间性能、最好情况下的时间性能、最差情况下的时间性能等。 (2)实验数据应具有说服力,包括:数据要有一定的规模(如元素个数从100到10000);数据的初始特性类型要多,因而需要具有随机性;实验数据的组数要多,即同一规模的数组要多选几种不同类型的数据来实验。实验结果要能以清晰的形式给出,如图、表等。 (3)算法所用时间必须是机器时间,也可以包括比较和交换元素的次数。 (4)实验分析及其结果要能以清晰的方式来描述,如数学公式或图表等。 (5)要给出实验的方案及其分析。 说明 本题重点在以下几个方面: 理解和掌握以实验方式比较算法性能的方法;掌握测试实验方案的设计;理解并实现测试数据的产生方法;掌握实验数据的分析和结论提炼;实验结果汇报等。 一、需求分析 (1) 输入的形式和输入值的范围:本程序要求实现各种算法的时间性能的比 较,由于需要比较的数目较大,不能手动输入,于是采用系统生成随机数。 用户输入随机数的个数n,然后调用随机事件函数产生n个随机数,对这些随机数进行排序。于是数据为整数 (2) 输出的形式:输出在各种数目的随机数下,各种排序算法所用的时间和 比较次数。 (3) 程序所能达到的功能:该程序可以根据用户的输入而产生相应的随机 数,然后对随机数进行各种排序,根据排序进行时间和次数的比较。 (4)测试数据:略

数据结构课程设计排序算法总结

排序算法: (1) 直接插入排序 (2) 折半插入排序(3) 冒泡排序 (4) 简单选择排序 (5) 快速排序(6) 堆排序 (7) 归并排序 【算法分析】 (1)直接插入排序;它是一种最简单的排序方法,它的基本操作是将一个记录插入到已排好的序的有序表中,从而得到一个新的、记录数增加1的有序表。 (2)折半插入排序:插入排序的基本操作是在一个有序表中进行查找和插入,我们知道这个查找操作可以利用折半查找来实现,由此进行的插入排序称之为折半插入排序。折半插入排序所需附加存储空间和直接插入相同,从时间上比较,折半插入排序仅减少了关键字间的比较次数,而记录的移动次数不变。 (3)冒泡排序:比较相邻关键字,若为逆序(非递增),则交换,最终将最大的记录放到最后一个记录的位置上,此为第一趟冒泡排序;对前n-1记录重复上操作,确定倒数第二个位置记录;……以此类推,直至的到一个递增的表。 (4)简单选择排序:通过n-i次关键字间的比较,从n-i+1个记录中选出关键字最小的记录,并和第i(1<=i<=n)个记录交换之。 (5)快速排序:它是对冒泡排序的一种改进,基本思想是,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。 (6)堆排序: 使记录序列按关键字非递减有序排列,在堆排序的算法中先建一个“大顶堆”,即先选得一个关键字为最大的记录并与序列中最后一个记录交换,然后对序列中前n-1记录进行筛选,重新将它调整为一个“大顶堆”,如此反复直至排序结束。 (7)归并排序:归并的含义是将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。假设初始序列含有n个记录,则可看成是n个有序的子序列,每个子序列的长度为1,然后两两归并,得到n/2个长度为2或1的有序子序列;再两两归并,……,如此重复,直至得到一个长度为n的有序序列为止,这种排序称为2-路归并排序。 【算法实现】 (1)直接插入排序: void InsertSort(SqList &L){ for(i=2;i<=L.length ;i++) if(L.elem[i]L.elem[0];j--) L.elem [j+1]=L.elem [j]; L.elem [j+1]=L.elem[0]; } } (2)折半插入排序:

常用排序算法比较与分析报告

常用排序算法比较与分析 一、常用排序算法简述 下面主要从排序算法的基本概念、原理出发,分别从算法的时间复杂度、空间复杂度、算法的稳定性和速度等方面进行分析比较。依据待排序的问题大小(记录数量 n)的不同,排序过程中需要的存储器空间也不同,由此将排序算法分为两大类:【排序】、【外排序】。 排序:指排序时数据元素全部存放在计算机的随机存储器RAM中。 外排序:待排序记录的数量很大,以致存一次不能容纳全部记录,在排序过程中还需要对外存进行访问的排序过程。 先了解一下常见排序算法的分类关系(见图1-1) 图1-1 常见排序算法 二、排序相关算法 2.1 插入排序 核心思想:将一个待排序的数据元素插入到前面已经排好序的数列中的适当位置,使数据元素依然有序,直到待排序数据元素全部插入完为止。 2.1.1 直接插入排序 核心思想:将欲插入的第i个数据元素的关键码与前面已经排序好的i-1、i-2 、i-3、… 数据元素的值进行顺序比较,通过这种线性搜索的方法找到第i个数据元素的插入位置,并且原来位置的数据元素顺序后移,直到全部排好顺序。 直接插入排序中,关键词相同的数据元素将保持原有位置不变,所以该算法是稳定的,时间复杂度的最坏值为平方阶O(n2),空间复杂度为常数阶O(l)。

Python源代码: 1.#-------------------------直接插入排序-------------------------------- 2.def insert_sort(data_list): 3.#遍历数组中的所有元素,其中0号索引元素默认已排序,因此从1开始 4.for x in range(1, len(data_list)): 5.#将该元素与已排序好的前序数组依次比较,如果该元素小,则交换 6.#range(x-1,-1,-1):从x-1倒序循环到0 7.for i in range(x-1, -1, -1): 8.#判断:如果符合条件则交换 9.if data_list[i] > data_list[i+1]: 10.temp= data_list[i+1] 11.data_list[i+1] = data_list[i] 12.data_list[i] = temp 2.1.2 希尔排序 核心思想:是把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;随着增量逐渐减少,每组包含的关键词越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止。 希尔排序时间复杂度会比O(n2)好一些,然而,多次插入排序中,第一次插入排序是稳定的,但在不同的插入排序过程中,相同的元素可能在各自的插入排序中移动,所以希尔排序是不稳定的。 Python源代码: 1.#-------------------------希尔排序------------------------------- 2.def insert_shell(data_list): 3.#初始化step值,此处利用序列长度的一半为其赋值 4.group= int(len(data_list)/2) 5.#第一层循环:依次改变group值对列表进行分组 6.while group> 0: 7.#下面:利用直接插入排序的思想对分组数据进行排序 8.#range(group,len(data_list)):从group开始 9.for i in range(group, len(data_list)): 10.#range(x-group,-1,-group):从x-group开始与选定元素开始倒序比较,每个比较元素之间间隔group 11.for j in range(i-group, -1, -group): 12.#如果该组当中两个元素满足交换条件,则进行交换 13.if data_list[j] > data_list[j+group]: 14.temp= data_list[j+group] 15.data_list[j+group] = data_list[j] 16.data_list[j] = temp 17.#while循环条件折半 18.group= int(group/ 2) 2.2 选择排序

各种排序算法总结

各种排序算法总结 排序算法有很多,所以在特定情景中使用哪一种算法很重要。为了选择合适的算法,可以按照建议的顺序考虑以下标准: ()执行时间 ()存储空间 ()编程工作 对于数据量较小的情形,()()差别不大,主要考虑();而对于数据量大的,()为首要。主要排序法有: 一、冒泡()排序——相邻交换 二、选择排序——每次最小大排在相应的位置 三、插入排序——将下一个插入已排好的序列中 四、壳()排序——缩小增量 五、归并排序 六、快速排序 七、堆排序 八、拓扑排序 九、锦标赛排序 十、基数排序 一、冒泡()排序 从小到大排序个数 () { ( <) { ( <) { ([]>[])比较交换相邻元素 { ; []; [][]; []; } } } } 效率(2),适用于排序小列表。 二、选择排序 从小到大排序个数

{ ; ( <) { ; ( <)每次扫描选择最小项 ([]<[]) ; ()找到最小项交换,即将这一项移到列表中的正确位置 { ; []; [][]; []; } } } 效率(2),适用于排序小的列表。 三、插入排序 从小到大排序个数 () { ( <)循环从第二个数组元素开始,因为[]作为最初已排序部分 { []标记为未排序第一个元素 ; (> []>)*将与已排序元素从小到大比较,寻找应插入的位置* { [][]; ; } []; } } 最佳效率();最糟效率(2)与冒泡、选择相同,适用于排序小列表若列表基本有序,则插入排序比冒泡、选择更有效率。 四、壳()排序——缩小增量排序 从小到大排序个数

{ ( <)增量递减 { ( <())重复分成的每个子列表 { ( <)对每个子列表应用插入排序 { []; ; (>[]>) { [][]; ; } []; } } } } 适用于排序小列表。 效率估计(^)(^),取决于增量值的最初大小。建议使用质数作为增量值,因为如果增量值是的幂,则在下一个通道中会再次比较相同的元素。 壳()排序改进了插入排序,减少了比较的次数。是不稳定的排序,因为排序过程中元素可能会前后跳跃。 五、归并排序 从小到大排序 ( ) { (>) 每个子列表中剩下一个元素时停止 ()*将列表划分成相等的两个子列表,若有奇数个元素,则在左边子列表大于右侧子列表* ()子列表进一步划分 (); [] []新建一个数组,用于存放归并的元素 ( < <)*两个子列表进行排序归并,直到两个子列表中的一个结束* { ([]<[];) { [][];

各种排序法比较

各种排序法的比较 按平均时间将排序分为四类: (1)平方阶(O(n2))排序 一般称为简单排序,例如直接插入、直接选择和冒泡排序; (2)线性对数阶(O(nlgn))排序 如快速、堆和归并排序; (3)O(n1+£)阶排序 £是介于0和1之间的常数,即0<£<1,如希尔排序; (4)线性阶(O(n))排序 如桶、箱和基数排序。 各种排序方法比较: 简单排序中直接插入最好,快速排序最快,当文件为正序时,直接插入和冒泡均最佳。 影响排序效果的因素: 因为不同的排序方法适应不同的应用环境和要求,所以选择合适的排序方法 应综合考虑下列因素: ①待排序的记录数目n; ②记录的大小(规模); ③关键字的结构及其初始状态; ④对稳定性的要求; ⑤语言工具的条件; ⑥存储结构; ⑦时间和辅助空间复杂度等。 不同条件下,排序方法的选择 (1)若n较小(如n≤50),可采用直接插入或直接选择排序。 当记录规模较小时,直接插入排序较好;否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人,应选直接选择排序为宜。 (2)若文件初始状态基本有序(指正序),则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜; (3)若n较大,则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法:快速排序、堆排序或归并排序。 快速排序是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短; 堆排序所需的辅助空间少于快速排序,并且不会出现快速排序可能出现的最坏情况。这两种排序都是不稳定的。 若要求排序稳定,则可选用归并排序。从单个记录起进行两两归并,排序算法并不值得提倡,通常可以将它和直接插入排序结合在一起使用。先利用直接插入排序求得较长的有序子文件,然后再两两归并之。因为直接插入排序是稳定的,所以改进后的归并排序仍是稳定的。

几种排序算法的分析与比较--C语言

一、设计思想 插入排序:首先,我们定义我们需要排序的数组,得到数组的长度。如果数组只有一个数字,那么我们直接认为它已经是排好序的,就不需要再进行调整,直接就得到了我们的结果。否则,我们从数组中的第二个元素开始遍历。然后,启动主索引,我们用curr当做我们遍历的主索引,每次主索引的开始,我们都使得要插入的位置(insertIndex)等于-1,即我们认为主索引之前的元素没有比主索引指向的元素值大的元素,那么自然主索引位置的元素不需要挪动位置。然后,开始副索引,副索引遍历所有主索引之前的排好的元素,当发现主索引之前的某个元素比主索引指向的元素的值大时,我们就将要插入的位置(insertIndex)记为第一个比主索引指向元素的位置,跳出副索引;否则,等待副索引自然完成。副索引遍历结束后,我们判断当前要插入的位置(insertIndex)是否等于-1,如果等于-1,说明主索引之前元素的值没有一个比主索引指向的元素的值大,那么主索引位置的元素不要挪动位置,回到主索引,主索引向后走一位,进行下一次主索引的遍历;否则,说明主索引之前insertIndex位置元素的值比主索引指向的元素的值大,那么,我们记录当前主索引指向的元素的值,然后将主索引之前从insertIndex位置开始的所有元素依次向后挪一位,这里注意,要从后向前一位一位挪,否则,会使得数组成为一串相同的数字。最后,将记录下的当前索引指向的元素的值放在要插入的位置(insertIndex)处,进行下一次主索引的遍历。继续上面的工作,最终我们就可以得到我们的排序结果。插入排序的特点在于,我们每次遍历,主索引之前的元素都是已经排好序的,我们找到比主索引指向元素的值大的第一个元素的位置,然后将主索引指向位置的元素插入到该位置,将该位置之后一直到主索引位置的元素依次向后挪动。这样的方法,使得挪动的次数相对较多,如果对于排序数据量较大,挪动成本较高的情况时,这种排序算法显然成本较高,时间复杂度相对较差,是初等通用排序算法中的一种。 选择排序:选择排序相对插入排序,是插入排序的一个优化,优化的前提是我们认为数据是比较大的,挪动数据的代价比数据比较的代价大很多,所以我们选择排序是追求少挪动,以比较次数换取挪动次数。首先,我们定义我们需要排序的数组,得到数组的长度,定义一个结果数组,用来存放排好序的数组,定义一个最小值,定义一个最小值的位置。然后,进入我们的遍历,每次进入遍历的时候我们都使得当前的最小值为9999,即认为每次最小值都是最大的数,用来进行和其他元素比较得到最小值,每次认为最小值的位置都是0,用来重新记录最小值的位置。然后,进入第二层循环,进行数值的比较,如果数组中的某个元素的值比最小值小,那么将当前的最小值设为元素的值,然后记录下来元素的位置,这样,当跳出循环体的时候,我们会得到要排序数组中的最小值,然后将最小值位置的数值设置为9999,即我们得到了最小值之后,就让数组中的这个数成为最大值,然后将结果数组result[]第主索引值位置上的元素赋值为最小值,进行下一次外层循环重复上面的工作。最终我们就得到了排好序的结果数组result[]。选择排序的优势在于,我们挪动元素的次数很少,只是每次对要排序的数组进行整体遍历,找到其中的最小的元素,然后将改元素的值放到一个新的结果数组中去,这样大大减少了挪动的次序,即我们要排序的数组有多少元素,我们就挪动多少次,而因为每次都要对数组的所有元素进行遍历,那么比较的次数就比较多,达到了n2次,所以,我们使用选择排序的前提是,认为挪动元素要比比较元素的成本高出很多的时候。他相对与插入排序,他的比较次数大于插入排序的次数,而挪动次数就很少,元素有多少个,挪动次数就是多少个。 希尔排序:首先,我们定义一个要排序的数组,然后定义一个步长的数组,该步长数组是由一组特定的数字组成的,步长数组具体得到过程我们不去考虑,是由科学家经过很长时间计算得到的,已经根据时间复杂度的要求,得到了最适合希尔排序的一组步长值以及计算

数据结构课程设计(附代码)

上海应用技术学院课程设计报告 课程名称《数据结构课程设计》 设计题目猴子选大王;建立二叉树;各种排序;有序表的合并;成绩管理系统;院系计算机科学与信息工程专业计算机科学与技术班级 姓名学号指导教师日期 一.目的与要求 1. 巩固和加深对常见数据结构的理解和掌握 2. 掌握基于数据结构进行算法设计的基本方法 3. 掌握用高级语言实现算法的基本技能 4. 掌握书写程序设计说明文档的能力 5. 提高运用数据结构知识及高级语言解决非数值实际问题的能力 二.课程设计内容说明 1. 项目一 (1) 对设计任务内容的概述 学生成绩管理** 任务:要求实现对学生资料的录入、浏览、插入和删除等功能。 输入:设学生成绩以记录形式存储,每个学生记录包含的信息有:学号和各门课程的成绩,设学生成绩至少3门以上。存储结构:采用线性链式结构。 (2) 详细设计 LinkList *create():输入学生成绩记录函数; void print(LinkList *head):显示全部记录函数 LinkList *Delete(LinkList *head):删除记录函数 LinkList *Insert(LinkList *head):插入记录函数 void menu_select():菜单选择 void ScoreManage():函数界面

(3) 程序流程图 (4) 程序模块及其接口描述 该程序可以分为以下几个模块: 1、菜单选择:void menu_select(); 提供五种可以选择的操作,在main函数中通过switch语句调用菜单menu_select()函数,进入不同的功能函数中完成相关操作。

常见经典排序算法(C语言)1希尔排序 二分插入法 直接插入法 带哨兵的直接排序法 冒泡排序 选择排序 快速排

常见经典排序算法(C语言) 1.希尔排序 2.二分插入法 3.直接插入法 4.带哨兵的直接排序法 5.冒泡排序 6.选择排序 7.快速排序 8.堆排序 一.希尔(Shell)排序法(又称宿小增量排序,是1959年由D.L.Shell提出来的) /* Shell 排序法*/ #include void sort(int v[],int n) { int gap,i,j,temp; for(gap=n/2;gap>0;gap /= 2) /* 设置排序的步长,步长gap每次减半,直到减到1 */ { for(i=gap;i= 0) && (v[j] > v[j+gap]);j -= gap ) /* 比较相距gap远的两个元素的大小,根据排序方向决定如何调换*/ { temp=v[j]; v[j]=v[j+gap]; v[j+gap]=temp; } }

} } 二.二分插入法 /* 二分插入法*/ void HalfInsertSort(int a[], int len) { int i, j,temp; int low, high, mid; for (i=1; i temp) /* 如果中间元素比但前元素大,当前元素要插入到中间元素的左侧*/ { high = mid-1; } else /* 如果中间元素比当前元素小,但前元素要插入到中间元素的右侧*/ { low = mid+1; } } /* 找到当前元素的位置,在low和high之间*/ for (j=i-1; j>high; j--)/* 元素后移*/ { a[j+1] = a[j]; } a[high+1] = temp; /* 插入*/ } }

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