算法排序上机实验报告

算法排序上机实验报告

排序算法是计算机科学中非常重要的一种算法，它能够对一组数据进行有序排列，方便后续的数据查找和处理。在本次实验中，我们主要学习了五种不同的排序算法，并分别对它们进行了测试和分析。这五种算法分别是冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序。

首先，我们来看冒泡排序算法。冒泡排序算法的核心思想是通过相邻元素的比较和交换，每次将最大的元素沉到序列的末尾。在实验中，我们首先随机生成了一个包含100个不重复整数的数组，并使用冒泡排序算法对其进行排序。实验结果表明，冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n代表数组的长度。这是因为冒泡排序需要进行n-1趟比较和交换，每趟比较都需要遍历整个序列。

其次，我们来看插入排序算法。插入排序算法的核心思想是将待排序的元素逐个插入已排序的序列中。在实验中，我们同样使用了包含100个不重复整数的数组，并使用插入排序算法对其进行排序。实验结果表明，插入排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n代表数组的长度。插入排序的最好情况下，即数组已经完全有序时，时间复杂度可以降低为O(n)。

接下来，我们来看选择排序算法。选择排序算法的核心思想是每一趟都从待排序的序列中选择最小（或最大）的元素，然后将其放到已排序的序列的末尾。在实验中，我们同样使用了包含100个不重复整数的数组，并使用选择排序算法对其进行排序。实验结果表明，选择排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n代表数

组的长度。选择排序的优势是每一趟只需要进行一次交换，所以在某些情况下比冒泡排序更快。

然后，我们来看快速排序算法。快速排序算法的核心思想是通过一趟排序将待排序的序列分割成独立的两部分，其中一部分的所有元素都比另一部分的元素小。然后再对这两部分分别进行排序，重复以上过程，直到整个序列有序。在实验中，我们同样使用了包含100个不重复整数的数组，并使用快速排序算法对其进行排序。实验结果表明，快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n代表数组的长度。快速排序采用了分治的思想，每次选取一个元素作为基准进行分割，因此它的效率比前面几种排序算法要高。

最后，我们来看归并排序算法。归并排序算法的核心思想是将待排序的序列不断划分成更小的序列，直到每个序列只有一个元素，然后将这些序列按照顺序合并成一个有序的序列。在实验中，我们同样使用了包含100个不重复整数的数组，并使用归并排序算法对其进行排序。实验结果表明，归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n代表数组的长度。归并排序同样采用了分治的思想，每次将序列划分成两部分进行排序，然后再合并。

综合以上实验结果和分析，我们可以得出以下结论：快速排序和归并排序具有较高的效率和较低的时间复杂度，尤其是在处理大规模数据时，它们的优势更为明显。而冒泡排序、插入排序和选择排序的时间复杂度较高，只适用于小规模数据

的排序。因此，在实际应用中，我们应根据具体的需求选择合适的排序算法。这次实验不仅加深了我对排序算法的理解，同时也提高了我的编程能力和数据处理能力，是一次非常有意义的实验。

算法排序上机实验报告

算法排序上机实验报告 排序算法是计算机科学中非常重要的一种算法，它能够对一组数据进行有序排列，方便后续的数据查找和处理。在本次实验中，我们主要学习了五种不同的排序算法，并分别对它们进行了测试和分析。这五种算法分别是冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序。 首先，我们来看冒泡排序算法。冒泡排序算法的核心思想是通过相邻元素的比较和交换，每次将最大的元素沉到序列的末尾。在实验中，我们首先随机生成了一个包含100个不重复整数的数组，并使用冒泡排序算法对其进行排序。实验结果表明，冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n代表数组的长度。这是因为冒泡排序需要进行n-1趟比较和交换，每趟比较都需要遍历整个序列。 其次，我们来看插入排序算法。插入排序算法的核心思想是将待排序的元素逐个插入已排序的序列中。在实验中，我们同样使用了包含100个不重复整数的数组，并使用插入排序算法对其进行排序。实验结果表明，插入排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n代表数组的长度。插入排序的最好情况下，即数组已经完全有序时，时间复杂度可以降低为O(n)。 接下来，我们来看选择排序算法。选择排序算法的核心思想是每一趟都从待排序的序列中选择最小（或最大）的元素，然后将其放到已排序的序列的末尾。在实验中，我们同样使用了包含100个不重复整数的数组，并使用选择排序算法对其进行排序。实验结果表明，选择排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n代表数

组的长度。选择排序的优势是每一趟只需要进行一次交换，所以在某些情况下比冒泡排序更快。 然后，我们来看快速排序算法。快速排序算法的核心思想是通过一趟排序将待排序的序列分割成独立的两部分，其中一部分的所有元素都比另一部分的元素小。然后再对这两部分分别进行排序，重复以上过程，直到整个序列有序。在实验中，我们同样使用了包含100个不重复整数的数组，并使用快速排序算法对其进行排序。实验结果表明，快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n代表数组的长度。快速排序采用了分治的思想，每次选取一个元素作为基准进行分割，因此它的效率比前面几种排序算法要高。 最后，我们来看归并排序算法。归并排序算法的核心思想是将待排序的序列不断划分成更小的序列，直到每个序列只有一个元素，然后将这些序列按照顺序合并成一个有序的序列。在实验中，我们同样使用了包含100个不重复整数的数组，并使用归并排序算法对其进行排序。实验结果表明，归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n代表数组的长度。归并排序同样采用了分治的思想，每次将序列划分成两部分进行排序，然后再合并。 综合以上实验结果和分析，我们可以得出以下结论：快速排序和归并排序具有较高的效率和较低的时间复杂度，尤其是在处理大规模数据时，它们的优势更为明显。而冒泡排序、插入排序和选择排序的时间复杂度较高，只适用于小规模数据

排序算法实验报告

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、简单项选择择排序、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，对简单项选择择排序、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:假设待排序的序列中，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；假设经排序后，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，可以防止多余的比较； 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

南邮大数据结构上机实验四内排序算法地实现以及性能比较

实验报告 （2015 / 2016学年第二学期） 课程名称数据结构A 实验名称排序算法的实现以及性能比较 实验时间2016 年 5 月26 日 指导单位计算机科学与技术系 指导教师骆健 学生耿宙班级学号B14111615 学院(系) 管理学院专业信息管理与信息系统

实习题名:排序算法的实现及性能比较 班级 B141116 耿宙学号 B14111615 日期2016.05.26 一、问题描述 验证教材的各种排序算法，分析各种排序算法的时间复杂度；改进教材中的快速排序算法，使得当子集合小于10个元素师改用直接插入排序；使用随即数发生器产生大数据集合，运行上述各排序算法，使用系统时钟测量各算法所需的实际时间，并进行比较。系统时钟包含在头文件“time.h”中。 二、概要设计 文件Sort.cpp中包括了简单选择排序SelectSort()，直接插入排序InsertSort()，冒泡排序BubbleSort()，两路合并排序Merge()，快速排序QuickSort()以及改进的快速排序GQuickSort()六个排序算法函数。主主函数main的代码如下图所示： 三、详细设计 1.类和类的层次设计 在此次程序的设计中没有进行类的定义。程序的主要设计是使用各种排序算法对随机生成的数列进行排列，并进行性能的比较，除此之外还对快速排序进行了改进。下图为主函数main的流程图：

main() 2.核心算法 1)简单选择排序： 简单选择排序的基本思想是：第1趟，在待排序记录r[1]~r[n]中选出最小的记录，将它与r[1]交换；第2趟，在待排序记录r[2]~r[n]中选出最小的记录，将它与r[2]交换；以此类推，第i趟在待排序记录r[i]~r[n]中选出最小的记录，将它与r[i]交换，使有序序列不断增长直到

排序算法实验报告

排序算法实验报告 排序算法实验报告 引言： 排序算法是计算机科学中非常重要的一部分，它能够将一组无序的数据按照特 定的规则进行排列，使得数据更易于查找和处理。本次实验旨在比较不同排序 算法的性能和效率，并分析它们在不同数据规模下的表现。 一、实验背景 排序算法是计算机科学中的经典问题之一，其应用广泛，包括数据库管理、搜 索引擎、图像处理等领域。在实际应用中，我们常常需要对大量数据进行排序，因此选择一种高效的排序算法对于提高程序的运行效率至关重要。 二、实验目的 本次实验的主要目的是比较不同排序算法的性能和效率，并找出最适合不同数 据规模的排序算法。通过实验，我们可以了解不同排序算法的原理和特点，进 一步理解算法的设计思想和时间复杂度。 三、实验方法 1. 实验环境 本次实验使用的是一台配置较高的个人计算机，操作系统为Windows 10，处理器为Intel Core i7，内存为8GB。 2. 实验数据 为了比较不同排序算法的性能，我们选择了不同规模的随机整数数组作为实验 数据，包括1000个元素、10000个元素和100000个元素。 3. 实验步骤

我们选取了常见的几种排序算法进行实验，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序和快速排序。具体实验步骤如下： （1）生成随机整数数组； （2）使用不同的排序算法对数组进行排序； （3）记录每种排序算法的运行时间； （4）比较不同排序算法的性能和效率。 四、实验结果与分析 在实验中，我们记录了每种排序算法的运行时间，并进行了对比分析。下面是实验结果的总结： 1. 数据规模为1000个元素时，各排序算法的运行时间如下： 冒泡排序：2.3ms 选择排序：1.9ms 插入排序：1.6ms 希尔排序：0.9ms 归并排序：0.6ms 快速排序：0.5ms 2. 数据规模为10000个元素时，各排序算法的运行时间如下： 冒泡排序：240ms 选择排序：190ms 插入排序：160ms 希尔排序：90ms 归并排序：60ms

排序实验报告

排序实验报告 排序实验报告 引言 排序是计算机科学中的一个重要概念，它指的是将一组元素按照特定的规则进行重新排列的过程。排序算法的选择和性能对于提高计算机程序的效率至关重要。为了深入了解不同排序算法的优劣，我们进行了一系列的排序实验。 实验设计 本次实验选择了五种常见的排序算法进行比较，包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序。在实验中，我们使用了Python编程语言来实现这些排序算法，并通过随机生成的整数数组作为排序的输入。 实验过程 在实验过程中，我们首先使用了冒泡排序算法。冒泡排序算法的基本思想是从数组的第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素，如果前一个元素大于后一个元素，则交换它们的位置。通过多次遍历数组，将最大的元素逐渐“冒泡”到数组的末尾。冒泡排序算法的时间复杂度为O(n^2)。 接下来，我们实现了插入排序算法。插入排序算法的核心思想是将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分中取出一个元素，并将其插入到已排序部分的适当位置。插入排序算法的时间复杂度也是O(n^2)。 然后，我们使用了选择排序算法。选择排序算法的基本思想是每次从未排序的部分中选择最小的元素，然后将其与未排序部分的第一个元素交换位置。通过多次遍历数组，将最小的元素逐渐选择到数组的开头。选择排序算法的时间复杂度同样为O(n^2)。

接下来，我们实现了快速排序算法。快速排序算法是一种分治法的排序算法， 其基本思想是选择一个基准元素，将数组分为两个子数组，一个子数组中的元 素都小于基准元素，另一个子数组中的元素都大于基准元素。然后，对这两个 子数组分别进行快速排序。快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn)。 最后，我们使用了归并排序算法。归并排序算法也是一种分治法的排序算法， 其基本思想是将数组递归地分成两个子数组，然后将这两个子数组合并成一个 有序数组。归并排序算法的时间复杂度同样为O(nlogn)。 实验结果 通过对不同大小的随机数组进行排序实验，我们得到了如下的实验结果：冒泡 排序算法的性能最差，其运行时间随着数组大小的增加呈平方级增长；插入排 序和选择排序算法的性能相对较好，但仍然随着数组大小的增加呈平方级增长；快速排序和归并排序算法的性能最佳，其运行时间随着数组大小的增加呈线性 对数级增长。 结论 通过本次排序实验，我们深入了解了冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排 序和归并排序等常见的排序算法。我们发现不同的排序算法在不同的情况下具 有不同的性能表现，因此在实际应用中需要根据具体情况选择合适的排序算法。同时，我们也认识到了算法的时间复杂度对于算法性能的重要性，通过选择时 间复杂度较低的算法可以提高程序的效率。 总结 通过本次排序实验，我们对不同排序算法的实现和性能有了更深入的了解。排 序算法作为计算机科学中的基础知识，对于提高程序的效率和性能至关重要。

排序的实验报告

排序的实验报告 排序的实验报告 引言： 排序是计算机科学中非常重要的一个概念，它涉及到对一组数据按照一定规则进行重新排列的操作。在计算机算法中，排序算法的效率直接影响到程序的运行速度和资源利用率。为了深入了解各种排序算法的原理和性能，我们进行了一系列的排序实验。 实验一：冒泡排序 冒泡排序是最简单的排序算法之一。它的原理是通过相邻元素的比较和交换来实现排序。我们编写了一个冒泡排序的算法，并使用Python语言进行实现。实验中，我们分别对10、100、1000个随机生成的整数进行排序，并记录了排序所需的时间。 实验结果显示，随着数据规模的增加，冒泡排序的时间复杂度呈现出明显的增长趋势。当数据规模为10时，排序所需的时间约为0.001秒；而当数据规模增加到1000时，排序所需的时间则增加到了1.5秒左右。这说明冒泡排序的效率较低，对大规模数据的排序并不适用。 实验二：快速排序 快速排序是一种常用的排序算法，它的核心思想是通过分治的策略将数据分成较小的子集，然后递归地对子集进行排序。我们同样使用Python语言实现了快速排序算法，并对相同规模的数据进行了排序实验。 实验结果显示，快速排序的时间复杂度相对较低。当数据规模为10时，排序所需的时间约为0.0005秒；而当数据规模增加到1000时，排序所需的时间仅为

0.02秒左右。这说明快速排序适用于大规模数据的排序，其效率较高。 实验三：归并排序 归并排序是一种稳定的排序算法，它的原理是将待排序的数据分成若干个子序列，然后将子序列两两合并，直到最终得到有序的结果。我们同样使用Python 语言实现了归并排序算法，并进行了相同规模数据的排序实验。 实验结果显示，归并排序的时间复杂度相对较低。当数据规模为10时，排序所需的时间约为0.0008秒；而当数据规模增加到1000时，排序所需的时间仅为0.03秒左右。这说明归并排序同样适用于大规模数据的排序，其效率较高。 讨论与结论： 通过以上实验，我们可以得出以下结论： 1. 冒泡排序虽然简单易懂，但对于大规模数据的排序效率较低，不适用于实际应用。 2. 快速排序和归并排序是两种高效的排序算法，它们对大规模数据的排序具有较好的性能。 3. 在实际应用中，我们需要根据数据规模和性能需求选择合适的排序算法。 总结： 排序是计算机科学中重要的基础操作之一，各种排序算法的性能直接影响到程序的效率。通过本次实验，我们深入了解了冒泡排序、快速排序和归并排序这三种常见的排序算法，并通过实验数据对它们的性能进行了评估。在实际应用中，我们可以根据数据规模和性能需求选择合适的排序算法，以提高程序的运行效率。

排序的实验报告范文

排序的实验报告范文数据结构实验报告 实验名称：实验四排序 学生姓名： 班级： 班内序号： 学号： 日期：2022年12月21日 实验要求 题目2 使用链表实现下面各种排序算法，并进行比较。排序算法： 1、插入排序 2、冒泡排序 3、快速排序 4、简单选择排序 5、其他 要求： 1、测试数据分成三类：正序、逆序、随机数据。

2、对于这三类数据，比较上述排序算法中关键字的比较次数和移动次数（其中关键字交换计为3次移动）。 3、对于这三类数据，比较上述排序算法中不同算法的执行时间，精确到微秒（选作）。 4、对2和3的结果进行分析，验证上述各种算法的时间复杂度。 编写测试main()函数测试线性表的正确性。 2、程序分析 2.1存储结构 说明：本程序排序序列的存储由链表来完成。 其存储结构如下图所示。 (1)单链表存储结构： 结点地址：1000HA[2] 结点地址：1000H 1080H …… 头指针地址：1020HA[0] 头指针 地址：1020H 10C0H

…… 地址：1080HA[3] 地址：1080H NULL …… 地址：10C0HA[1] 地址：10C0H 1000H …… （2）结点结构 tructNode { intdata; Node某ne某t; }; 示意图： intdataNode某ne某t intdata Node某ne某t

2.2关键算法分析 一：关键算法 (一)直接插入排序voidLinkSort::InertSort() 直接插入排序是插入排序中最简单的排序方法，其基本思想是：依次将待排序序列中的每一个记录插入到一个已排好的序列中，直到全部记录都排好序。 （1）算法自然语言 1.将整个待排序的记录序列划分成有序区和无序区，初始时有序区为待排序记录序列中的第一个记录，无序区包括所有剩余待排序的记录； 2.将无须去的第一个记录插入到有序区的合适位置中，从而使无序区减少一个记录，有序区增加一个记录； 3.重复执行2，直到无序区中没有记录为止。 （2）源代码 voidLinkSort::InertSort()//从第二个元素开始，寻找前面那个比它大的{ Node某P=front->ne某t;//要插入的节点的前驱 while(P->ne某t) { Node某S=front;//用来比较的节点的前驱 while(1)

排序算法实验报告2：冒泡排序及选择排序(分割策略)

排序算法实验报告2：冒泡排序及选择排 序(分割策略) 1. 引言 本实验旨在研究和分析冒泡排序和选择排序算法，并通过对比它们的性能来评估它们在排序过程中的效率和效果。冒泡排序和选择排序都是经典的排序算法，它们在不同的场景下都有着广泛的应用。 2. 冒泡排序 2.1 算法原理 冒泡排序是一种通过比较和交换相邻元素来排序的算法。它的基本思想是重复地遍历待排序序列，每次比较相邻的两个元素，并根据排序规则对它们进行交换，直到整个序列有序。 2.2 算法实现 冒泡排序的算法实现可以分为以下几个步骤： 1. 遍历待排序序列，从第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素。 2. 如果相邻元素的顺序不符合排序规则，则交换它们的位置。

3. 继续遍历序列，重复以上步骤，直到整个序列有序。 2.3 算法性能 冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n是待排序序列的长度。它是一种稳定的排序算法。 3. 选择排序(分割策略) 3.1 算法原理 选择排序是一种通过选择最小（或最大）元素并将其放置到已 排序序列的末尾（或开头）来排序的算法。它的基本思想是将待排 序序列划分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分选择最小（或最大）的元素，并将其加入到已排序部分。 3.2 算法实现 选择排序的算法实现可以分为以下几个步骤： 1. 遍历待排序序列，先假定第一个元素为最小（或最大）元素。 2. 将该元素与未排序部分的元素依次比较，找到最小（或最大）的元素。 3. 将最小（或最大）元素与未排序部分的第一个元素交换位置，将其加入到已排序部分。

4. 继续遍历未排序部分，重复以上步骤，直到整个序列有序。 3.3 算法性能 选择排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n是待排序序列的长度。它是一种不稳定的排序算法。 4. 实验结果与分析 通过对冒泡排序和选择排序的实验，我们得到了它们在不同规 模的输入数据下的排序时间。根据实验结果，我们可以发现：- 冒泡排序相对于选择排序来说，其性能较差。在相同规模的 输入数据下，冒泡排序的排序时间要长于选择排序。 - 对于大规模数据的排序，冒泡排序的时间复杂度会更加明显 地影响性能，而选择排序的时间复杂度相对稳定。 基于以上分析，我们可以根据具体的应用场景选择适合的排序 算法。 5. 结论

排序算法(实验报告)

一．实验目的 熟悉c语言的各种语句和规则，通过上机实践，找出n个实数中的所有最小者，并找出它们的下标；为n个实数排序，并标出排序后各个数所在的原位置。通过对上述要求的实现回顾c语言知识，为后面的课程学习做准备。 二．实验内容 a，2a，...，n a求： 设有n个实数1 1．所有最小实数，并标出它的下标。 2．把n个数由小到大排列，并标出排序后各个数在未排序时的原位置。三．算法策略 1．（1）．输入n个实数存入数组a中。 （2）．通过比较找出n个实数中的最小数，并把它赋给变量min。 （3）．把n个实数分别与min比较，如相等输出这个数及所在位置。2．（1）．先把数组a中的n个数存入数组b中。 （2）．把n个数中的最小数与a[0]对换，剩下的n-1个数中的最小数与a[1]对换，就这样，每比较一轮找出未经排序的数中的最小值。共比较n-1轮。这样比较完后，数组a中的数九是由小到大排列好的数，输出即可。 （3）．通过比较数组a与数组b中的数，找到排好序的数所在的原数组中的位值并输出。 四．实验环境 Wondows XP,TC2.0 五．实验主要代码 # include # define N 10 void main() { void sort(float array[],int n); float min ,a[N],b[N]; int i,j,k; printf("input N numbers:\n"); /*输入N个实数*/ for(i=0;i<10;i++) scanf("%f",&a[i]); for(i=0;i

递归算法实现排序问题实验报告

递归算法实现排序问题实验报告 一、实验目的 通过实验，掌握递归算法的基本概念和实现方式，并能用递归算法实现排序问题。 二、实验原理 递归算法是指算法中调用自己的一种方式。对于排序问题来说，递归算法通过反复将未排序的部分分解成较小的部分进行排序，最终将整个序列排序完成。 三、实验过程 1. 选择排序实现 选择排序的递归实现方式是：从待排序的序列中选择最小的元素，与序列的第一个元素交换位置，然后对剩下的序列进行递归排序。 ```python def selection_sort_recursive(arr): n = len(arr) if n <= 1: return arr for i in range(n): if arr[i] < arr[0]: arr[0], arr[i] = arr[i], arr[0] return [arr[0]] + selection_sort_recursive(arr[1:]) ``` 2. 快速排序实现 快速排序的递归实现方式是：选择一个元素作为基准，将序列分为左右两个子序列，左边的序列元素都小于等于基准，右边的序列元素都大于基准，然后对左右子序列进行递归排序。 ```python def quick_sort_recursive(arr): n = len(arr) if n <= 1: return arr pivot = arr[n // 2] # 选择中间元素作为基准 left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quick_sort_recursive(left) + middle + quick_sort_recursive(right) ``` 四、实验结果 以输入序列 [7, 5, 2, 9, 1, 3, 8, 4, 6] 为例，分别使用选择排序递归实现和快速排序递归实现进行

快速排序实验报告

快速排序实验 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。 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。 基本要求 （1）数据的输入输出格式： 输入：

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常用且高效的排序算法，它的核心思想是通过分治的思想将一个大问题分解成多个小问题，并通过递归的方式解决这些小问题。本实验旨在通过实际实现和测试快速排序算法，探究其性能和效果。 实验目的： 1. 理解快速排序算法的原理和思想； 2. 掌握快速排序算法的实现方法； 3. 通过实验比较快速排序算法与其他排序算法的性能差异。 实验步骤： 1. 算法实现 首先，我们需要实现快速排序算法。快速排序算法的基本步骤如下： - 选择一个基准元素（通常选择数组的第一个元素）； - 将数组分成两个子数组，小于基准元素的放在左边，大于基准元素的放在右边； - 对左右子数组分别递归地应用快速排序算法； - 合并左右子数组和基准元素。 代码实现如下： ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1:

return arr pivot = arr[0] left = [x for x in arr[1:] if x < pivot] right = [x for x in arr[1:] if x >= pivot] return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right) ``` 2. 性能测试 接下来，我们将使用不同规模的随机数组进行性能测试，比较快速排序算法 与其他排序算法的效率。我们选择插入排序算法和归并排序算法作为对比算法。首先，我们生成1000个随机整数，并分别使用快速排序算法、插入排序算法和归并排序算法进行排序。记录下每个算法的运行时间。 然后，我们逐渐增加数组的规模，分别测试10000、100000、1000000个随 机整数的排序时间。 最后，我们绘制出三种算法在不同规模下的运行时间曲线，并进行分析和比较。 实验结果： 经过多次实验和测试，我们得到了以下结果： 在1000个随机整数的排序中，快速排序算法的平均运行时间为X秒，插入排 序算法的平均运行时间为Y秒，归并排序算法的平均运行时间为Z秒。 在10000、100000、1000000个随机整数的排序中，快速排序算法的运行时间 分别为X秒、Y秒、Z秒；插入排序算法的运行时间分别为X秒、Y秒、Z秒； 归并排序算法的运行时间分别为X秒、Y秒、Z秒。

排序算法比较系统实验报告

排序算法比较系统 一．项目计划书 1.项目的选题意义 随着计算机科学技术的快速发展，排序成为了计算机程序设计中的一种重要操作。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。在实际应用当中比如数据统计等方面都会用到。而且对一组数据进行排序也方便了后面对数据查找的操作。要知道在一个有序数组中查找和在一个随机无序数组中的查找的时间复杂度和系统消耗是有天壤之别的。它的的功能是将一个数据元素（或记录）的任意序列，重新排列成一个关键字有序的序列。由于排序法很多，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优缺点，适合在不同的的环境下使用。一般情况下，采用不同的排序算法效率会不一样。因此，在不同的环境下选择相对效率最高的排序算法，能够有效加快工程实施的进度。为了方便大家了解不同排序算法的时间效率，特建立一种排序算法比较系统，实现比较不同排序算法效率的目的。 2.项目的主要内容和目标 排序算法比较系统主要实现的下列十种功能: 一．简单选择排序； 二．折半插入排序； 三．直接插入排序； 四．冒泡排序；

五．希尔排序； 六．快速排序； 七．归并排序； 八．堆排序； 九．清屏； 十．退出系统； 3．项目的技术基础、特点及实施的条件 该项目可用C语言实现，适于在单机环境下运行。小组成员均已学习过C语言程序设计、数据结构、算法等课程，具有一定的开发能力。 4.项目人员分工 所有人都参与了项目的选题、设计、实现及测试工作，项目负责人归纳整理小组成员 讨论成果，并确定最终方案。在实践阶段，按照功能模块具体分工如下： 项目组负责人：李齐，构建模型、设计算法、设计界面、实现功能二、四、五、六、七、十 项目组成员：刘运皇，初始化数据、实现功能一、三、八、九二．设计方案 1.算法思想的选择与设计 此项目来源于实际问题。通常，在排序的过程中需进行下列两种基本操作：（1）比较两个关键字的大小；（2）将记录从一个位

排序算法实验报告

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数据结构实验报告 八种排序算法实验报告 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。 实验步骤 各种内部排序算法的比较： 八种排序算法的复杂度分析（时间与空间）。 八种排序算法的C语言编程实现。 八种排序算法的比较，包括比较次数、移动次数。 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 设计细节 排序有内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。 我们这里说说八大排序就是内部排序。 插入排序---直接插入排序（Straight lnsertion Sort） 基本思想： 将一个记录插入到已排序好的有序表中，从而得到一个新，记录数增1的有序表。 即：先将序列的第1个记录看成是一个有序的子序列，然后从第2个记录逐个进行插入，直至整个序列有序为止。

选择排序算法实验报告

算法设计与分析基础 实验报告 应用数学学院 姓名： 学号： 班级：

二零一六年六月

实验选择排序算法 一、实验性质设计 二、实验学时14学时 三、实验目的 1、掌握选择排序的方法和原理。 2、掌握java语言实现该算法的一般流程。 四、实验内容 1、数组的输入。 2、输入、输出的异常处理。 3、选择排序的算法流程。 4、运行结果的输出。 五、实验报告 Ⅰ、算法原理 首先扫描整个列表，在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素， 然后放到已排序序列的末尾。然后从第二个元素开始扫描列表，找到最 后n-1个元素中的最小元素，在和第二个元素交换位置，把第二小的元 素放在它的最终位置上。一般来说，在对该列表做第i次扫描的时候（i 的值从0到n-2），该算法在最后n - i个元素中寻找最小元素，然后拿 它和Ai交换，在n-1遍以后就被排序好了。 Ⅱ、书中源代码 算法SelectionSort(A[0..n-1])

//该算法用选择排序对给定的数组排序 //输入：一个可排序数组A[0..n-1] //输出：升序排列的数组A[0..n-1] for i ←0 to n-2 do min ←i for j ←i+1 to n-1 do if A[j] < A[min] min ←j swap A[i] and A[min] Ⅲ、Java算法代码： import java.util.*; public class Xuanze { public static void main(String[] args) { int n = 5; int a[] = new int[n]; int i = 0, j = 0; int sm = 0, min = 0; System.out.println("请输入一组数字："); Scanner sc = new Scanner(System.in); try { while (i