数据结构实验八快速排序实验报告
一、实验目的
1.掌握快速排序算法的原理。
2. 掌握在不同情况下快速排序的时间复杂度。
二、实验原理
快速排序是一种基于交换的排序方式。它是由图灵奖得主 Tony Hoare 发明的。快速
排序的原理是：对一个未排序的数组，先找一个轴点，将比轴点小的数放到它的左边，比
轴点大的数放到它的右边，再对左右两部分递归地进行快速排序，完成整个数组的排序。
优缺点：
快速排序是一种分治思想的算法，因此，在分治思想比较适合的场景中，它具有较高
的效率。它是一个“不稳定”的排序算法，它的工作原理是在大数组中选取一个基准值，
然后将数组分成两部分。具体过程如下：
首先，选择一个基准值（pivot），一般是选取数组的中间位置。然后把数组的所有值，按照大小关系，分成两部分，小于基准值的放左边，大于等于基准值的放右边。
继续对左右两个数组递归进行上述步骤，直到数组只剩一个元素为止。
三、实验步骤
1.编写快速排序代码：
void quicksort(int *a,int left,int right) {
int i,j,t,temp;
if(left>right)
return;
temp=a[left];
i=left;
j=right;
while(i!=j) {
// 顺序要先从右往左移
while(a[j]>=temp&&i j--; while(a[i]<=temp&&i i++; if(i t=a[i]; a[i]=a[j]; a[j]=t; } } a[left]=a[i]; a[i]=temp; quicksort(a,left,i-1); quicksort(a,i+1,right); } 2.使用 rand() 函数产生整型随机数并量化生成的随机数序列，运用快速排序算法对 序列进行排序。 四、实验结果 实验结果显示，快速排序能够有效地快速地排序整型序列。在随机产生的数值序列中，快速排序迅速地将数值排序，明显快于冒泡排序等其他排序算法。当重复执行六次程序后，快速排序总的排序时间在不同情况下的表现如下： 序号随机数个数最差时间复杂度平均时间复杂度最优时间复杂度 次数 1 10000 4.300000s 0.008000s 0.007000s 2 1000 0.050000s 0.000400s 0.000300s 3 100 0.000000s 0.000010s 0.000010s 4 50 0.000000s 0.000003s 0.000003s 5 10 0.000000s 0.000002s 0.000002s 6 5 0.000000s 0.000001s 0.000001s 实验结果表明，在随机数值序列大小相同的情况下，快速排序的时间复杂度相对较低，平均时间复杂度少于 0.01 秒，表明其比较适合大规模的数值序列排序。 本次实验学习和掌握了快速排序算法的工作原理和实现方法，对不同情况下快速排序 的时间复杂度进行了分析。实验结果表明，快速排序算法可以快速准确地对大量数值序列 进行排序，共享用在大数据量的排序场景中。@RunWith line测试代码质量，结束 数据结构实验快速排序 快速排序是一种经典的排序算法，它基于分治思想。本文将介绍使用快速排序算法进行数据结构实验的步骤和要点。 ⒈实验目的 ●理解快速排序算法的原理和实现过程 ●掌握快速排序算法的时间复杂度分析 ●熟悉快速排序算法的应用场景和优化方法 ⒉实验材料 ●计算机编程环境（如C/C++、Java等） ●数据结构实验所需数据集 ⒊实验步骤 ⑴准备数据集 根据实验需求，准备不同规模的数据集，可以是整数、浮点数或字符串。 ⑵实现快速排序算法 ⒊⑴选择一个枢轴元素 从待排序序列中选择一个元素作为枢轴元素（通常选择第一个元素或随机选择）。 ⒊⑵分割操作 将待排序序列中的元素分割成两个子序列，小于枢轴元素的放在左边，大于等于枢轴元素的放在右边。 ⒊⑶递归调用 对左右两个子序列分别递归调用快速排序。 ⑶调用快速排序算法 将准备好的数据集作为输入，调用快速排序算法进行排序。 ⑷输出结果 将排序好的结果打印输出或保存到文件中，以供查看和分析。 ⒋实验注意事项 ●在实现快速排序算法时，需要注意边界情况和特殊情况的处理，如空数组或只有一个元素的数组。 ●在递归调用快速排序时，需要设置递归终止条件，避免无限递归。 ●在测试和验证实验结果时，可以使用已知正确的排序算法进行对比，确保算法正确性。 ⒌实验结果分析 对已排序和未排序的不同规模数据集进行快速排序，并分析排序时间随数据规模增长的变化趋势。 ⒍时间复杂度分析 快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn)，最坏情况下为 O(n^2)，其中n为待排序序列的长度。 ⒎应用场景 快速排序适用于对大规模数据集进行排序，并且相对于其他排序算法具有较高的效率。 附件： 附件1：快速排序的源代码示例 法律名词及注释： ●快速排序：一种排序算法，通过比较和交换来实现元素的排序，基于分治思想。适用于对大规模数据集进行排序。 ●时间复杂度：一个算法执行所需要的计算工作量。通常用算法输入规模的函数表示。 数据结构实验报告-排序 一、实验目的 本实验旨在探究不同的排序算法在处理大数据量时的效率和性能表现，并对比它们的优缺点。 二、实验内容 本次实验共选择了三种常见的排序算法：冒泡排序、快速排序和归并排序。三个算法将在同一组随机生成的数据集上进行排序，并记录其性能指标，包括排序时间和所占用的内存空间。 三、实验步骤 1. 数据的生成 在实验开始前，首先生成一组随机数据作为排序的输入。定义一个具有大数据量的数组，并随机生成一组在指定范围内的整数，用于后续排序算法的比较。 2. 冒泡排序 冒泡排序是一种简单直观的排序算法。其基本思想是从待排序的数据序列中逐个比较相邻元素的大小，并依次交换，从而将最大（或最小）的元素冒泡到序列的末尾。重复该过程直到所有数据排序完成。 3. 快速排序 快速排序是一种分治策略的排序算法，效率较高。它将待排序的序列划分成两个子序列，其中一个子序列的所有元素都小于等于另一个子序列的所有元素。然后对两个子序列分别递归地进行快速排序。 4. 归并排序 归并排序是一种稳定的排序算法，使用分治策略将序列拆分成较小的子序列，然后递归地对子序列进行排序，最后再将子序列合并成有序的输出序列。归并排序相对于其他算法的优势在于其稳定性和对大数据量的高效处理。 四、实验结果 经过多次实验，我们得到了以下结果： 1. 冒泡排序 在数据量较小时，冒泡排序表现良好，但随着数据规模的增大，其性能明显下降。排序时间随数据量的增长呈平方级别增加。 2. 快速排序 相比冒泡排序，快速排序在大数据量下的表现更佳。它的排序时间线性增长，且具有较低的内存占用。 3. 归并排序 归并排序在各种数据规模下都有较好的表现。它的排序时间与数据量呈对数级别增长，且对内存的使用相对较高。 五、实验分析 数据结构排序实验报告 数据结构排序实验报告 实验目的： 通过实践，掌握常见的数据结构排序算法的原理与实现方法，比较不同算法的时间复杂度与空间复杂度，并分析其优缺点。 实验环境： 编程语言：Python 运行平台：Windows 10 实验内容： 1. 插入排序 (Insertion Sort) 2. 冒泡排序 (Bubble Sort) 3. 快速排序 (Quick Sort) 4. 选择排序 (Selection Sort) 5. 归并排序 (Merge Sort) 6. 堆排序 (Heap Sort) 实验步骤： 1. 实现各种排序算法的函数，并验证其正确性。 2. 构建不同规模的随机数数组作为输入数据。 3. 使用time库测量每种算法在不同规模数据下的运行时间。 4. 绘制时间复杂度与输入规模的关系图。 5. 对比分析各种算法的时间复杂度和空间复杂度。 实验结果： 1. 插入排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。 2. 冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。 3. 快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(logn)。 4. 选择排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。 5. 归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)。 6. 堆排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(1)。 实验结论： 1. 在小规模数据排序时，插入排序和冒泡排序由于其简单性和稳定性可以采用。 2. 在大规模数据排序时，快速排序、归并排序和堆排序由于其较低的时间复杂度可以采用。 3. 选择排序由于其时间复杂度较高，不适合用于大规模数据排序。 4. 归并排序由于其需要额外的空间存储中间结果，空间复杂度较高。 5. 快速排序由于其递归调用栈的使用，时间复杂度虽然较低，但空间复杂度较高。 综上所述，选择排序、插入排序和冒泡排序适用于小规模数据排序，而归并排序、快速排序和堆排序适用于大规模数据排序。需要在时间复杂度和空间复杂度之间做出权衡选择。 数据结构实验八快速排序实验报告 一、实验目的 1.掌握快速排序算法的原理。 2. 掌握在不同情况下快速排序的时间复杂度。 二、实验原理 快速排序是一种基于交换的排序方式。它是由图灵奖得主 Tony Hoare 发明的。快速 排序的原理是：对一个未排序的数组，先找一个轴点，将比轴点小的数放到它的左边，比 轴点大的数放到它的右边，再对左右两部分递归地进行快速排序，完成整个数组的排序。 优缺点： 快速排序是一种分治思想的算法，因此，在分治思想比较适合的场景中，它具有较高 的效率。它是一个“不稳定”的排序算法，它的工作原理是在大数组中选取一个基准值， 然后将数组分成两部分。具体过程如下： 首先，选择一个基准值（pivot），一般是选取数组的中间位置。然后把数组的所有值，按照大小关系，分成两部分，小于基准值的放左边，大于等于基准值的放右边。 继续对左右两个数组递归进行上述步骤，直到数组只剩一个元素为止。 三、实验步骤 1.编写快速排序代码： void quicksort(int *a,int left,int right) { int i,j,t,temp; if(left>right) return; temp=a[left]; i=left; j=right; while(i!=j) { // 顺序要先从右往左移 while(a[j]>=temp&&i 《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， 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。 3. 快速排序是一种高效的排序算法，它的平均时间复杂度为O(nlogn)，但在最坏情况下可能达到O(n^2)。快速排序的性能受到基准元素的选择和划分策略的影响。 4. 归并排序是一种稳定的排序算法，它的时间复杂度为O(nlogn)，但相对较高的空间复杂度可能成为其不足之处。 结论： 通过本次实验，我们深入学习了几种常见的排序算法，并对它们的性能进行了比较和分析。不同的排序算法适用于不同规模和类型的数据，我们可以根据实 数据结构实验快速排序 快速排序（Quicksort）是一种常用的排序算法，其基本思想是 通过一趟排序将待排序序列分割成独立的两部分，其中一部分的所 有元素小于等于基准值，而另一部分的所有元素大于等于基准值， 然后再对这两部分分别进行快速排序，以达到整个序列有序的目的。 本文将详细介绍快速排序的实现步骤，包括选择基准值、划分 操作和递归排序等。 一、选择基准值 在快速排序中，我们需要选择一个基准值。基准值的选择可以 影响快速排序的效率，一般选择待排序序列的第一个元素作为基准值。 二、划分操作 划分操作是快速排序的核心步骤之一。在划分操作中，我们需 要将待排序序列划分成两部分，一部分的元素小于等于基准值，另 一部分的元素大于等于基准值。 具体的划分操作步骤如下： 1.设置左右两个指针，分别指向待排序序列的第一个和最后一 个元素。 2.左指针向右移动，直到遇到大于等于基准值的元素。 3.右指针向左移动，直到遇到小于等于基准值的元素。 4.如果左指针小于等于右指针，则交换左右指针所指向的元素，并将左指针右移、右指针左移。 5.重复步骤2~4，直到左指针大于右指针。 三、递归排序 在划分操作之后，我们得到了两个独立的子序列。接下来，我 们需要将这两个子序列分别进行递归排序，以达到整个序列有序的 目的。 具体的递归排序步骤如下： 1.如果待排序序列的长度大于1，则进行以下操作： a.以基准值将序列划分成两部分。 b.对左子序列进行递归排序。 c.对右子序列进行递归排序。 2.合并左右子序列和基准值，得到有序序列。 法律名词及注释： 1.版权：指对作品享有的全部权利的法律保护，包括复制权、 发行权、出租权、表演权、展览权、改编权等。 数据结构实验报告 八种排序算法实验报告 一、实验内容 编写关于八种排序算法的C语言程序，要求包含直接插入排序、希尔排序、简单选择排序、堆排序、冒泡排序、快速排序、归并排序和基数排序。 二、实验步骤 各种内部排序算法的比较： 1.八种排序算法的复杂度分析（时间与空间）。 2.八种排序算法的C语言编程实现。 3.八种排序算法的比较，包括比较次数、移动次数。 三、稳定性，时间复杂度和空间复杂度分析 比较时间复杂度函数的情况： 时间复杂度函数O(n)的增长情况 所以对n较大的排序记录。一般的选择都是时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法。 时间复杂度来说： (1)平方阶(O(n2))排序 各类简单排序:直接插入、直接选择和冒泡排序； (2)线性对数阶(O(nlog2n))排序 快速排序、堆排序和归并排序； (3)O(n1+§))排序,§是介于0和1之间的常数。 希尔排序 (4)线性阶(O(n))排序 基数排序，此外还有桶、箱排序。 说明： 当原表有序或基本有序时，直接插入排序和冒泡排序将大大减少比较次数和移动记录的次数，时间复杂度可降至O（n）； 而快速排序则相反，当原表基本有序时，将蜕化为冒泡排序，时间复杂度提高为O（n2）； 原表是否有序，对简单选择排序、堆排序、归并排序和基数排序的时间复杂度影响不大。 稳定性： 排序算法的稳定性:若待排序的序列中，存在多个具有相同关键字的记录，经过排序，这些记录的相对次序保持不变，则称该算法是稳定的；若经排序后，记录的相对次序发生了改变，则称该算法是不稳定的。 稳定性的好处：排序算法如果是稳定的，那么从一个键上排序，然后再从另一个键上排序，第一个键排序的结果可以为第二个键排序所用。基数排序就是这样，先按低位排序，逐次按高位排序，低位相同的元素其顺序再高位也相同时是不会改变的。另外，如果排序算法稳定，可以避免多余的比较； 稳定的排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序 不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序 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 7 2．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。 实验7 排序 实验人：学号:时间： 一、实验目的 1.熟悉掌握教材中所介绍的几种排序方法。 2.学会分析各种内排序算法的性能。 二、实验内容 1.随机产生20位整数 2.输入序列，编写程序，按下列排序方法将序列从小到大排序并输出。 (1)冒泡排序 (2)快速排序 3.纪录每种方法比较次数和移动次数 三、实验步骤 1、冒泡排序 冒泡排序（BubbleSort）的基本概念是：依次比较相邻的两个数，将小数放在前面，大数放在后面。即首先比较第1个和第2个数，将小数放前，大数放后。然后比较第2个数和第3个数，将小数放前，大数放后，如此继续，直至比较最后两个数，将小数放前，大数放后。重复以上过程，仍从第一对数开始比较。如此下去，直至最终完成排序。 2、快速排序 (1)基本思想 快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。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 个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。 (2)实现方法 设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用第一个数据）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称为一 趟快速排序。一趟快速排序的算法是： 1）设置两个变量I、J，排序开始的时候：I=1，J=N-1； 2）以第一个数组元素作为关键数据，赋值给X，即X=A[0]； 3）从J开始向前搜索，即由后开始向前搜索（J=J-1），找到第一个小于X的值，让该值与X交换； 4）从I开始向后搜索，即由前开始向后搜索（I=I+1），找到第一个大于X的值，让该值与X交换； 5）重复第3、4步，直到I=J； 四、算法说明 五、测试结果 六、分析与探讨 七、附录：源代码 源代码列在附录中，要求程序风格清晰易理解，有充分的注释。有意义的注释行不 少于30%。 数据结构实验快速排序 一：实验目的 本实验旨在通过编写快速排序算法，加深对数据结构中快速排序原理和操作过程的理解，并掌握其具体应用。 二：实验要求 1. 熟悉并了解快速排序算法的基本思想； 2. 掌握使用递归方式进行数组切分及元素交换； 3. 能够正确地按照升序或降序排列给定数组； 三：实验步骤与方法 1. 定义一个函数quickSort(arr, low, high)，其中arr为待排序数组，low表示起始位置索引，high表示结束位置索引。 2. 在quickSort函数内部： a) 若low >= high，则返回（即不需要再继续划分）； b) 选择枢轴元素pivot = arr[high]作为比较标准，并初始化i=low-1; c) 遍历从j=low到(high-1): - 如果arr[j]小于等于pivot，则将i自增后与j所指向值互换：s[i+1], arr[j])。此时,i之前都是小于等于pivot的数。 d) 将枢轴放置在合适位置上: s[i+1], arr[high]) e）以新确定好枢轴下标(i + １), 分别调用 quicksort 函数处理左右两个子区间. 3.测试代码是否能够正确地对给定数组进行排序。 四：实验结果与分析 1. 经过多次测试，快速排序算法能够准确且高效地将给定的无序数组按照升序或降序排列。 2. 快速排序是一种原址比较型非稳定性内部交换式的基于递归划分思想的常用排序方法。其时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为 O(logn)。 五：实验总结 通过本次实验，我深入了解并掌握了快速排序算法在数据结构中的应用和操作步骤。同时也加强了我的编程能力和问题解决能力，在以后遇到类似情况时可以更好地处理相关任务。 六：参考资料： HUNAN UNIVERSITY 课程实验报告 题目：快速排序 学生姓名： 学生学号： 专业班级： 指导老师： 完成日期： 一．需求分析 输入形式 本程序由用户输入任务总数以及每个任务所花时间，中间用空格或换行隔开，任务总数必须为正整数，当用户输入错误时提示用户输入有误并重新输入。具体格式如下： 请输入任务总数： 请输入各个任务所花时间： 输出形式 在对这些任务所花时间进行快速排序后，将这些数据从小到大输出任务时间。具体格式如下： 任务所花时间的排序如下： 程序功能 本程序可由用户对一组数据进行快速排序，并从大到小输出这个排序序列 测试数据 1.请输入任务总数：4 请输入各个任务所花时间：1 2 5 7 任务所花时间从小到大的排序如下：1 2 5 7 2.请输入任务总数：5 请输入各个任务所花时间：10 8 3 2 1 任务所花时间从小到大的排序如下：1 2 3 8 10 3.请输入任务总数：6 请输入各个任务所花时间：10 10 19 45 23 5 任务所花时间从小到大的排序如下：5 10 10 19 23 45 4.请输入任务总数：-3.5a 输入有误，请重新输入 5.请输入任务总数：-1 结束程序 二．概要设计 算法基本思想 根据用户的输入，选定一个轴值，轴值用随机函数srand()随机确定一个(0~n-1)的随机数作下标，使用数组中对应下标存储的整数作为快速排序的轴值R。将所有其他整数k’与轴值R比较,若 k 本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！ == 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ == 快速排序算法实验报告 篇一：快速排序( 实验报告附C++源码) 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 9 5 3 4 2 6 1 5 7 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（因图难画，举一个实例）：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（特殊情况下，可能为一部分，其中42是轴值）。对分成的两部分数组，分别尽心类似的操作，便可得符合要求的结果。 快速排序的函数模块； void qsort(int* array,int l,int r) { if(r<=l)return; int pivotIndex=l+rand()%(r-l+1);//随机选定轴值 swap1(array,pivotIndex,r);//将选定的轴值放到每段数组的最后 int k=partition(array,l-1,r,array[r]); //依靠轴值，将数组分//成两部分 swap1(array,k,r);//将轴值放到正确的位置上 福建江夏学院 《数据结构与关系数据库（本科）》实验报告姓名班级学号实验日期 课程名称数据结构与关系数据库（本科）指导教师成绩 实验名称：快速排序 一、实验目的 1、掌握快速排序算法； 二、实验环境 1、硬件环境：微机 2、软件环境：Windows XP，VC6.0 三、实验内容、步骤及结果 1、实验内容： 对于给定的一组关键字，编写一个快速排序的程序并进行排序输出。 3、代码： #include tbl->r[7].key=889; tbl->r[8].key=276; tbl->r[9].key=675; tbl->r[10].key=453; tbl->length=10; } void PrintData(S_TBL * tbl) { printf("R[0]:%d R[1-%d]:",tbl->r[0].key,tbl->length); for(int i=1;i<=tbl->length;i++) { printf("%03d ",tbl->r[i].key); } printf("\n"); } /*直接插入排序*/ void InsertSort(S_TBL * p) { int i,j; for(i=2;i<=p->length;i++) { if(p->r[i].key < p->r[i-1].key) /*小于时，需将elem[i]插入有序表*/ { p->r[0].key=p->r[i].key; /*为统一算法设置监测*/ for(j=i-1;p->r[0].key 快速排序实验报告 快速排序实验报告 引言 快速排序是一种常用的排序算法，其核心思想是通过分治的方法将一个大问题拆分成多个小问题进行解决。本实验旨在通过实际操作和观察，验证快速排序算法的效率和可靠性。 实验步骤 1. 实验准备 在开始实验之前，我们需要准备一些必要的工具和材料。首先，我们需要一台计算机，并安装好支持编程语言的开发环境。其次，我们需要编写一个快速排序的程序，以便后续的实验操作。 2. 实验设计 为了验证快速排序算法的效率和可靠性，我们设计了以下实验方案： （1）生成随机数序列：我们使用随机数生成器生成一组随机数序列，作为待排序的数据。 （2）执行快速排序算法：我们将生成的随机数序列作为输入，调用快速排序算法对其进行排序。 （3）记录排序时间：我们记录下排序算法执行的时间，以评估其效率。 （4）验证排序结果：我们对排序后的结果进行验证，确保排序算法的可靠性。 3. 实验过程 我们按照上述设计方案，进行了以下实验操作： （1）生成随机数序列：我们使用编程语言的随机数生成函数，生成了一组包含 1000个随机数的序列。 （2）执行快速排序算法：我们调用了编写好的快速排序程序，对生成的随机数序列进行排序。 （3）记录排序时间：我们使用计算机的计时功能，记录下排序算法执行的时间为0.032秒。 （4）验证排序结果：我们对排序后的结果进行了验证，确保排序算法的正确性。通过比较排序前后的序列，我们确认排序算法的可靠性。 实验结果 通过实验，我们得到了以下结果： （1）排序算法的效率：根据实验记录，快速排序算法对1000个随机数进行排 序的时间为0.032秒。这表明快速排序算法在处理大规模数据时具有较高的效率。 （2）排序算法的可靠性：通过验证排序结果，我们确认排序算法的正确性。排序前后的序列完全相同，证明快速排序算法能够正确地对数据进行排序。 讨论与分析 快速排序算法的高效性得益于其分治的思想。通过将一个大问题拆分成多个小 问题进行解决，快速排序算法能够减少问题规模，提高排序的效率。同时，快 速排序算法的可靠性也得到了验证，其排序结果与预期完全一致。 然而，快速排序算法也存在一些局限性。首先，快速排序算法对初始序列的依 赖较大，若初始序列已经接近有序，那么快速排序算法的效率会大大降低。其次，快速排序算法在处理大规模数据时，可能会导致栈溢出的问题。因此，在 实际应用中，我们需要对快速排序算法进行适当的优化和改进。 数据结构实验课程最终报告题目：实验八快速排序 专业班级：计算机科学与技术 姓名：XXX 学号： 指导老师：李晓鸿 完成日期：2015.01.06 一、需求分析 背景 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。 假设含n个记录的序列为{ R1, R2, …，R n } 其相应的关键字序列为{ K1, K2, …，K n } 这些关键字相互之间可以进行比较，即在它们之间存在着这样一个关系： K p1≤K p2≤…≤K pn 按此固有关系将上式记录序列重新排列为{ R p1, R p2, …，R pn }的操作称作排序。 排序算法是计算机科学中最重要的研究问题之一。对于排序的研究既有理论上的重要意义，又有实际应用价值。它在计算机图形、计算机辅助设计、机器人、模式识别、及统计学等领域具有广泛应用。常见的排序算法有起泡排序、直接插入排序、简单选择排序、快速排序、堆排序等。 例1：有时候应用程序本身就需要对信息进行排序。为了准备客户账目，银行需要根据支票的号码对支票排序； 例2：在一个绘制互相重叠的图形对象的程序中，可能需要根据一个“在上方”关系将各对象排序，以便自下而上地绘出对象。 例3：在一个由n个数构成的集合上，求集合中第i小/大的数。 例4：对一个含有n个元数的集合，求解中位数、k分位数。 1.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n i，求让所有任务等待的时间和最小的任务处理顺序。 2.程序要求实现的功能 当有 n 件任务同时来临时，每件任务需要用时n i，求出让所有任务等待的时间和最小的任务处理顺序。 3.输入输出要求 a)输入要求： 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。 b)输出要求： 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 1.输入： 请输入任务件数：-1 输出： 《数据结构课程设计》报告 题目：快速排序问题 专业 计算机科学与技术 学生姓名 高海松 班级 B 计116 学 号 1110704605 指导教师 巩永旺 完成日期 2013年1月11日 目录 1简介 (3) 2算法说明 (5) 3测试结果 (6) 4分析与探讨 (8) 5小结 (11) 附录：源程序清单 (11) 一、简介 1、排序及排序算法类型 排序是数据处理领域和软件设计领域中一种常见而重要的运算。排序就是将一组记录（元素）的任意序列按照某个域的值的递增（从小到大）或递减（由大到小）的次序重新排列的过程。排序的目的之一就是为了方便查找。排序分为内部排序和外部排序。在内存中进行的排序叫内部排序，利用外部存储的排序叫外部排序。 内部排序的方法有很多，但就其全面性能而言，很难提出一种被认为是最好的方法，每一种方法都有各自的缺点，适合在不同的环境下使用。按照其策略不同，可归纳为五类：插入排序、交换排序、选择排序、归并排序和基数排序。 2、快速排序算法介绍 快速算法就像是它的名称所暗示的，是一种快速的分而治之的算法，平均时间复杂度为O(nlog2n)。它的速度主要归于一个非常紧凑并且高度优化的内部循环。其基本算法Quicksort(S)由以下4个步骤组成： （1）如果S中的元素的个数为0或1 ，则返回。 （2）选择S中的任意一个元素v,v叫做支点（Pivot）. （3）将S—{v}(剩下的元素在S中)分成两个分开的部分。L={x∈S—{v}|x ≦v}和R={x∈S-{v}|x≧v}。 （4）依次返回Quicksort（L）、v和Quicksort(R)的结果。 基本的快速排序算法可以应用递归实现，关键的细节包括支点的选择和如何分组。 该算法允许把任何元素作为支点。支点把数组分为两组：小于支点的元素和大于支点的元素集。 图1展示了一组数据进行快速排序的基本过程。 3、快速排序的分析 （1）最好情况：快速排序的最好情况是支点把集合分成两个同等大小的子集，并且在递归的每个阶段都这样划分。然后就有了两个一般大小的递归调用和线性的分组开销。在这种情况下运行的时间复杂度是O（nlog2n）。 （2）最坏情况：假设在每一步的递归调用中，支点都恰好是最小的元素。这样小元素的集合L就是空的，而大元素集合R拥有除了支点以外的所有元素。设T（N）是对N各元素惊醒快速排序所需的运行时间按，并假设对0或1各元素排序的时间刚好是1个时间单位。那么对由于N》1，当每次都运气很差地最小的元素作为支点，得到的原型时间满足T（N）=T(N-1)+N.即对N各项进行排序的时间等于递归排序大元素子集中的N-1各项所需要的时间加上进行分组的N个单位的开销。最终得出： T（N）=T(1)+2+3+…+N=N(N+1)/2=O(N2) （3)支点的选择：数据结构实验快速排序
数据结构实验报告-排序
数据结构排序实验报告
数据结构实验八快速排序实验报告
《数据结构》实验报告——排序
数据结构实验报告排序
数据结构实验快速排序
排序算法实验报告
数据结构实验报告八-快速排序
数据结构实验8-7
数据结构实验快速排序
湖大数据结构实验八快速排序实验报告
【精编范文】快速排序算法实验报告-范文word版 (17页)
快速排序-实验报告
快速排序实验报告
数据结构实验八 快速排序实验报告
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