【精品文档】归并排序实验报告-范文模板 (13页)

并行计算实验报告一，实验题目：实现Stone并行排序算法二，实验目的：熟悉Stone并行排序的思想，熟悉并行计算中各种进程间通信方式的使用三，实验原理输入：s 二X o, X i,...., X n_i，, n = 2m输出：非降有序序列beg infor s =1 to m do(1) mask(-1)(2) for k=1 to m-s doCirculate(S) end for(3) Mask(k)(4) for k = m-s+1 to m do(4.1) Circulate(S)(4.2) Shuffle(MASK)end forend forendCirculate(S)的功能：(1)将存储单元中的数据，按均匀洗牌方式送入比较器；(2)将MASK数组的前n/2个分量按均匀洗牌方式送入比较器；(3)根据MASK( i)=0,1或-1,确定比较器i的状态；(4)将结果的输出反馈回储存单元。

Shuffle(S)的功能：均匀洗牌一次Mask(j)的功能:计算MASK数组的各分量，给一个整数j生成一长度为n的数组如下：-1, -1,-1,-1,…-1,-1 如果j = -1Mask = 0, 1,0, 1 …-.0, 1 如果j<=m-10, 0, 0, 0 …-,0, 0 如果j = m原理图:<)O -------------------- o o7 7 I ------------------ 7 _ _7程序的具体实现没有将Circulated)的功能独立出来写成函数，而是放在了主函数中。

四，函数介绍getBit oni cseque nce(i nt n)获得长度为n的随机数列，并返回首地址mask(i nt a, int m)跟据a和m的值确定长度为2的m次个的数组，并返回首地址void competor(i nt mask, int *a, i nt *b)比较器根据mask的值调整a和b的次序void shuffle(i nt *d, int *ir, i nt n)将长度为n的数列d洗牌一次(按位循环左移一次)，并将结果存在数组ir中在主函数中，0号进程作为主进程管理其他进程，把待比较的数对发给其他进程, 其他进程处理完后，将结果返回给0号进程，0号进程组合自己和其他进程的结果，得到一次排序的结果序列。

数据结构与算法实验报告2：插入排序及归并排序(递增策略)1. 实验介绍本实验旨在探索插入排序和归并排序这两种排序算法的实现过程和性能表现。

插入排序是一种简单的排序算法，它通过不断将元素插入已排序的序列中来完成排序。

归并排序是一种分治法排序算法，它将待排序的序列拆分成小的子序列，然后逐步合并这些子序列来完成排序。

2. 插入排序插入排序的思想是将数组分为已排序和未排序两部分，最初已排序部分只包含一个元素，然后逐个将未排序部分的元素插入到已排序部分的适当位置，以此达到排序的目的。

插入排序使用两个循环来实现，外循环遍历未排序部分的元素，内循环将元素插入已排序部分的合适位置。

3. 归并排序归并排序是一种分治法排序算法，它将待排序的序列拆分成小的子序列，然后逐步合并这些子序列来完成排序。

归并排序使用递归的方式将序列拆分成单个元素，然后不断合并这些单个元素来创建有序的序列。

4. 实验结果通过实验测试，插入排序和归并排序的性能如下所示：- 插入排序：- 时间复杂度：平均情况下为 O(n^2)，最好情况下为 O(n)，最坏情况下为 O(n^2)- 空间复杂度：O(1)- 稳定性：稳定排序- 归并排序：- 时间复杂度：平均情况下为 O(nlogn)，最好情况下为O(nlogn)，最坏情况下为 O(nlogn)- 空间复杂度：O(n)- 稳定性：稳定排序5. 结论插入排序和归并排序都是常见的排序算法，它们各有优势和适用场景。

插入排序适用于小规模的数据集，且对部分已排序的情况有更好的性能。

归并排序适用于大规模的数据集，其时间复杂度始终稳定，且不受输入数据的影响。

根据实际需求选择合适的算法可以提高代码的效率和性能。

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。

一、实验目的（1）理解分治法的思想。

（2）掌握用分治法解决问题二、实验内容（1）仔细阅读备选实验的题目，选择一个（可选多个）作为此次实验题目，设计的程序要满足正确性，代码中有关键的注释，书写格式清晰，简洁易懂，效率较高，利用C＋＋的模板，设计的程序通用性好，适合各种合理输入，并能对不合理输入做出正确的提示。

（2）归并排序★问题描述目前的网上拍卖系统会显示很多待拍卖的物品，通常这些系统具有按照某个关键字对打出的广告进行排序列出的功能，并且能够按照用户输入的某个关键字进行过虑，找到某些特定的物品。

★编程任务定义一个Advertisement类，该类中至少包含该物品的数量，名称，联系人e-mail，最好有开拍时间及关闭时间，根据用户输入的关键字比如名称，mail，时间等，利用非递归的归并排序对所有的广告进行排序，并列出所有排好序的广告。

★数据输入由文件input.txt提供输入的所有广告信息。

程序中由用户输入要排序的关键字。

★结果输出程序运行结束时，排好序的广告输出到文件output.txt中，并为每个广告添加序号。

输入文件示例输出文件示例input.txt output.txtCoat(物品名称) 3（数量）a@Skirt5b@Cap7c@Bag 1Bag12a@2Cap7c@3Coat(物品名称)12a@Title（用户输入按照title 排序）3（数量）a@ 4Skirt5b@三、实验环境操作系统Windows 7调试软件VC++6.0上机地点综合楼211四、问题分析（1）分析要解决的问题，给出你的思路，可以借助图表等辅助表达。

答：归并操作的工作原理如下：●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●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●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●重复步骤3直到某一指针达到序列尾●将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾（2）分析利用你的想法解决该问题可能会有怎样的时空复杂度。

算法设计与分析实验报告实验名称分治法实现归并排序算法评分实验日期年月日指导教师姓名专业班级学号一.实验要求1.了解用分治法求解的问题：当要求解一个输入规模为n，且n的取值相当大的问题时，如果问题可以分成k个不同子集合，得到k个不同的可独立求解的子问题，其中1<k≤n，而且子问题与原问题性质相同，原问题的解可由这些子问题的解合并得出。

那末，对于这类问题分治法是十分有效的。

2.掌握分治法的一般控制流程。

DanC(p,q)global n，A[1:n]; integer m,p,q; // 1≤p≤q≤nif Small(p,q) then return G(p,q);else m=Divide(p,q); // p≤m<qreturn Combine(DanC(p,m),DanC(m+1,q));endifend DanC3．实现典型的分治算法的编程与上机实验，验证算法的时间复杂性函数。

二.实验内容1.编程实现归并排序算法，程序中加入比较次数的计数功能，输出排序结果和比较次数。

2.输入10组相同的数据，验证排序结果和完成排序的比较次数。

3.与复杂性函数所计算的比较次数比较。

4.用表格列出比较结果。

5.给出文字分析。

三.程序算法1. 归并排序算法procedure MERGESORT(low，high)//A(low；high)是一个全程数组，它含有high-low+1≥0个待排序的元素//integer low，high；if low<high；then mid←， //求这个集合的分割点//call MERGESORT(low，mid) //将一个子集合排序//call MERGESORT(mid+1，high) //将另一个子集合排序call MERGE(low，mid，high) //归并两个已排序的子集合// endifend MERGESORT归并两个已排序的集合procedure MERGE(low，mid，high)//A(low：high)是一个全程数组////辅助数组B(low；high)//integer h，i，j，k；h←low；i←low；j←mid+1；while h≤mid and j≤high do //当两个集合都没取尽时// if A(h)≤A(j) then B(i) ←A(h)；h←h+1else B(i) ←A(j)；j←j+1endifi←i+1repeatif h>mid thenfor k←j to high do //处理剩余的元素//B(i) ←A(k)；i←i+1repeatelse for k←h to mid doB(i) ←A(k)；i←i+1repeatendif将已归并的集合复制到Aend MERGE2. 快速排序算法QuickSort(p,q)//将数组A[1:n]中的元素A[p], A[p+1], , A[q]按不降次序排列，并假定A[n+1]是一个确定的、且大于A[1:n]中所有的数。

一、实验目的1. 理解归并排序的基本思想和原理。

2. 掌握归并排序的实现方法。

3. 分析归并排序算法的时间复杂度。

4. 学会使用归并排序解决实际问题。

二、实验内容1. 归并排序的基本思想归并排序是一种基于分治策略的排序算法，其基本思想是将待排序的序列分成若干个子序列，分别对每个子序列进行排序，然后将排序好的子序列合并成一个有序序列。

具体步骤如下：（1）将待排序的序列分成两个子序列，分别进行排序；（2）将排序好的两个子序列合并成一个有序序列；（3）递归地对合并后的序列进行步骤（1）和（2）的操作，直到整个序列有序。

2. 归并排序的实现方法归并排序算法主要分为两个步骤：归并和合并。

（1）归并：将序列分为两个子序列，对每个子序列进行归并排序；（2）合并：将排序好的两个子序列合并成一个有序序列。

以下是归并排序的Python代码实现：```pythondef merge_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrmid = len(arr) // 2left = merge_sort(arr[:mid])right = merge_sort(arr[mid:])return merge(left, right)def merge(left, right):merged = []i = j = 0while i < len(left) and j < len(right):if left[i] < right[j]:merged.append(left[i])i += 1else:merged.append(right[j])j += 1merged.extend(left[i:])merged.extend(right[j:])return merged```3. 归并排序的时间复杂度分析归并排序算法的时间复杂度主要由归并操作和递归调用决定。

对于长度为n的序列，归并排序需要进行n-1次归并操作，每次归并操作需要比较n/2次，因此总的比较次数为(n/2) (n-1) = n^2/2。

算法分析实验报告实验时间：2013.9.30姓名：杜茂鹏班级：计科1101学号：0909101605一．实验内容1.归并排序2.快速排序3.分治法找最大最小值二．实验目的1.巩固分治法的思路：分治法的思想是，将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同的问题，以便各个击破，分而治之。

如果原问题可以分割成k个子问题，1<k<=n,且这些子问题都可解，并可利用这些子问题求解出原问题的解，那么这种分治法就是可行的。

分治法往往是原问题的较小规模，这为使用递归技术提供了方便。

在这种情况下，反复应用分之手段，可以使子问题与原问题类型一致而其规模却不断缩小，最终使子问题缩小到很容易求出其解。

由此自然导致的递归算法。

分治与递归像一对孪生兄弟，经常同时应用在算法设计之中，并由此产生许多高效算法。

2.了解快速排序、归并排序、找最大最小值的内涵，区别普通排序方式和利用分治法的排序方式的差别。

三．程序设计思路1.快速排序：选择一个值作为key,经过比较将小于key 的交换到它前面，将大于key的交换到它后面；接下来对key 前面的和后面的分别进行排序，qsort(S,low,high),利用分治法将其分解成最小的问题个体，通过比较将其排好序，即为顺序的数组。

2.归并排序：m=(low+high)/2,利用mergesort(S,low,m,L)、mergesort(S,m+1,high,L)分治成最小的个体，之后进行排序，将排好的序列放到L中，递归地逐渐复原原问题，当所有的都排好序便可。

3.找最大最小值：利用分治法分成两部分，在这两部分中找到最大、最小值，进而进行比较，从而得到。

在程序运行过程中，实际上试讲问题分成最小的部分，分别找出最大最小，通过比较找出上层的最大最小值，进而找出全部的最大最小值。

四．运行结果1.归并排序2.快速排序3.分治法找最大最小值五．程序源代码//分治法归并排序#include <stdio.h>#include <stdlib.h>int n=0;void merge(int number[],int first,int last,int mid) {int number_temp[10]={0};int i=first,j=mid+1,k;for(k=0;k<=last-first;k++){if (i==mid+1){number_temp[k]=number[j++];n++;continue;}if (j==last+1){number_temp[k]=number[i++];n++;continue;}if (number[i]<number[j]){number_temp[k]=number[i++];n++;}else {number_temp[k]=number[j++];n++;}}for (i=first,j=0;i<=last;i++,j++)number[i] = number_temp[j];}void merge_sort(int number[],int first,int last) {int mid=0;if(first<last){mid=(first+last)/2;n++;merge_sort(number,first,mid);merge_sort(number,mid+1,last);merge(number,first,last,mid);}}int main(){printf(" 归并排序\n");int i;printf("产生的随机数为:\n");int number[10]={0};for(i=0;i<10;i++){number[i]=rand()%100;printf("%-5.2d",number[i]);}printf("\n");merge_sort(number,0,9);printf("排序后的顺序为：\n");for(i=0;i<10;i++)printf("%-5.2d",number[i]);printf("\n比较的次数为：%d\n\n\n",n);}//------------------快速排序----------------#include<stdio.h>#include<stdlib.h>int n=0;int partion(int L[],int low,int high){int a;a=L[low];while(low<high){while(low<high&&L[high]>=a){high--;n++;}L[low]=L[high];n++;while(low<high&&L[low]<=a){low++;n++;}L[high]=L[low];n++;}L[low]=a;return low;}void quicksort(int L[],int low,int high){int b;if(low<high){b=partion(L,low,high);quicksort(L,low,b-1);quicksort(L,b+1,high);}}int main(){printf(" 快速排序\n");int i;printf("产生的随机数为:\n");int L[10]={0};for(i=0;i<10;i++){L[i]=rand()%100;printf("%d ",L[i]);}printf("\n");quicksort(L,0,9);printf("排序后的顺序为：\n");for(i=0;i<10;i++)printf("%d ",L[i]);printf("\n比较的次数为：%d\n\n\n",n);}//分治法找最大最小值#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <limits.h>#include <time.h>void PartionGet(int a,int b,int *meter,int *max,int *min){int i;if(b-a <= 1){if(meter[a] > meter[b]){if(meter[a] > *max)*max = meter[a];if(meter[b] < *min)*min = meter[b];}else{if(meter[b] > *max)*max = meter[b];if(meter[a] < *min)*min = meter[a];}return ;}i = a + (b-a)/2;PartionGet(a,i,meter,max,min);PartionGet(i+1,b,meter,max,min);}int main(){int i,meter[10];int max = INT_MIN;int min = INT_MAX;printf(" 找最大值最小值:\n\n"); printf("产生的随机数为:\n\n");srand(time(0));for(i = 0; i <10; i ++){meter[i] = rand()%100;if(!((i+1)%10))printf("%-6d\n",meter[i]);elseprintf("%-6d",meter[i]);}PartionGet(0,9,meter,&max,&min);printf("\nMax : %d\nMin : %d\n",max,min);system("pause");return 0;}六．实验心得实验主要考查学生运用分治法来解决相关问题，通过此次上机实验动手操作加深了我对分治法的理解。

一、实验目的1. 理解归并排序算法的基本原理和实现方法。

2. 通过实验验证归并排序算法的时间复杂度和稳定性。

3. 比较归并排序与其他排序算法的性能差异。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 开发工具：PyCharm三、实验内容1. 归并排序算法的原理及实现2. 归并排序的时间复杂度和稳定性分析3. 归并排序与其他排序算法的性能比较四、实验步骤1. 实现归并排序算法- 设计归并排序函数，包括两个子函数：merge_sort()和merge()。

- merge_sort()函数用于递归地将数组划分为更小的子数组，直到子数组长度为1。

- merge()函数用于合并两个已排序的子数组，生成一个新的已排序的数组。

2. 生成随机数组- 使用random模块生成一个长度为n的随机数组。

3. 测试归并排序算法- 使用测试用例验证归并排序算法的正确性。

- 对不同长度的数组进行排序，观察排序结果。

4. 分析归并排序的时间复杂度和稳定性- 分析归并排序算法的时间复杂度，证明其为O(nlogn)。

- 分析归并排序算法的稳定性，证明其为稳定排序。

5. 比较归并排序与其他排序算法的性能- 选择一个常见的排序算法（如冒泡排序、快速排序）进行性能比较。

- 对相同长度的数组进行排序，记录排序时间，比较两种排序算法的性能。

五、实验结果与分析1. 归并排序算法实现```pythondef merge_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrmid = len(arr) // 2left = merge_sort(arr[:mid])right = merge_sort(arr[mid:])return merge(left, right)def merge(left, right):result = []i = j = 0while i < len(left) and j < len(right):if left[i] <= right[j]:result.append(left[i])i += 1else:result.append(right[j])j += 1result.extend(left[i:])result.extend(right[j:])return result```2. 测试归并排序算法```pythonimport randomdef test_merge_sort():arr = [random.randint(0, 1000) for _ in range(10)]print("原始数组：", arr)sorted_arr = merge_sort(arr)print("排序后数组：", sorted_arr)test_merge_sort()```3. 分析归并排序的时间复杂度和稳定性归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，因为每次分割数组需要O(logn)次，而合并操作需要O(n)次。

算法分析与设计实验报告2：归并排序及快速排序(分治策略)1. 引言本实验报告旨在对归并排序和快速排序算法进行分析与设计。

归并排序和快速排序都是常用的分治策略排序算法，它们在各种应用场景下都表现出色，因此对其进行深入研究具有重要意义。

2. 归并排序归并排序是一种稳定的排序算法，其基本思想是将待排序数组不断地分割成小的子数组，直到每个子数组只有一个元素，然后再将这些子数组逐渐合并成一个有序数组。

归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，适用于各种规模的数据集。

2.1 算法步骤归并排序的算法步骤如下：1. 将待排序数组不断地分割成小的子数组，直到每个子数组只有一个元素。

2. 依次将这些子数组两两归并，直到最后只剩下一个有序数组。

2.2 实验结果通过对不同规模的测试数据进行归并排序实验，得到以下实验结果：- 在小规模数据集上，归并排序表现出色，排序速度快；- 随着数据规模的增大，归并排序的时间复杂度仍然保持较低的增长速率。

3. 快速排序快速排序是一种常用的排序算法，其基本思想是选取一个元素作为“基准”，然后将待排序数组分成两个子数组，其中一个子数组的元素都小于等于基准元素，另一个子数组的元素都大于等于基准元素。

然后再对这两个子数组递归地进行快速排序。

快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，对于平均情况下的排序任务具有较好的性能。

3.1 算法步骤快速排序的算法步骤如下：1. 选取一个元素作为基准。

2. 将待排序数组分成两个子数组，其中一个子数组的元素都小于等于基准元素，另一个子数组的元素都大于等于基准元素。

3. 对这两个子数组分别递归地进行快速排序。

3.2 实验结果通过对不同规模的测试数据进行快速排序实验，得到以下实验结果：- 快速排序在平均情况下表现出色，排序速度较快；- 对于某些特殊情况，如初始数组已经有序或逆序，快速排序的性能可能会下降。

4. 结论本实验报告对归并排序和快速排序算法进行了分析与设计，并通过实验得到了相关的结果。

冒泡排序和归并排序实训总结在计算机领域中，排序是最常用的一种算法。

排序算法的目的是将一组无序的数据按照一定的顺序排列。

本次实训的两种排序算法分别是冒泡排序和归并排序。

以下，将分步骤阐述这两种算法，并进行总结。

一、冒泡排序冒泡排序是非常基础的一种排序算法。

其基本思想是通过比较两个相邻的元素，将较大的元素交换到后面，从而实现升序或降序排列。

其具体步骤如下：1. 比较相邻的两个元素，若第一个元素比第二个元素大（或小），则两个元素交换位置；2. 对每对相邻的元素均重复执行步骤1，从第一个元素开始直到最后一个元素，此时排序中最后一个元素已经排好序；3. 重复执行步骤1和2，直到所有元素都已排好序。

虽然冒泡排序是一种简单易懂的排序算法，但是它的时间复杂度却很高，为O(n²)，因此对于大规模数据排序并不适用。

二、归并排序归并排序是一种非常高效的排序算法，其时间复杂度为O(nlog₂n)。

其基本思想是将待排序的原始序列划分为若干个子序列，每个子序列都是有序的，然后将这些有序的子序列合并成一个新的有序序列。

其具体步骤如下：1. 将原始序列划分为若干个子序列，每个子序列包含一个元素。

2. 重复合并子序列的过程，直到所有元素都已排好序。

对于无序序列，归并排序的时间复杂度为O(nlog₂n)，并且其稳定性很高，因此通常应用于对大规模数据的排序。

总结：冒泡排序和归并排序都是常用的排序算法，其作用都是按照一定的规则将无序的数据排列成有序的序列。

虽然冒泡排序的时间复杂度不高，但是对于大规模数据的排序并不适用；归并排序虽然时间复杂度较高，但是其稳定性好，适用于大规模数据的排序。

因此，在实践中应根据实际情况选择合适的排序算法。

目录1。

引言 .................................................................................................................... 错误!未定义书签。

2.需求分析 (2)3.详细设计 (2)3。

1 直接插入排序 (2)3.2折半排序 (2)3。

3 希尔排序 (4)3。

4简单选择排序 (4)3.5堆排序 (4)3。

6归并排序 (5)3。

7冒泡排序 (7)4.调试 (8)5.调试及检验 (8)5.1 直接插入排序 (8)5。

2折半插入排序 (9)5。

3 希尔排序 (10)5。

4简单选择排序 (10)5。

5堆排序 (11)5.6归并排序 (12)5。

7冒泡排序 (12)6。

测试与比较........................................................................................................ 错误!未定义书签。

6.1调试步骤.................................................................................................... 错误!未定义书签。

6.2结论 (13)7.实验心得与分析 (13)8.附录 (14)8。

1直接插入排序 (14)8.2折半插入排序 (15)8。

3希尔排序 (17)8。

4简单选择排序 (18)8。

5堆排序 (20)8。

6归并排序 (22)8.7冒泡排序 (25)8.8主程序 (26)1。

需求分析课程题目是排序算法的实现，课程设计一共要设计八种排序算法。

这八种算法共包括：堆排序，归并排序，希尔排序,冒泡排序，快速排序,基数排序，折半插入排序，直接插入排序。

为了运行时的方便，将八种排序方法进行编号，其中1为堆排序，2为归并排序，3为希尔排序，4为冒泡排序，5为快速排序，6为基数排序,7为折半插入排序8为直接插入排序。

第1篇一、实验背景随着计算机科学和信息技术的发展，排序算法在数据处理的领域中扮演着至关重要的角色。

本实验旨在通过对比几种常见的排序算法，分析它们的性能差异，为实际应用中选择合适的排序算法提供参考。

二、实验目的1. 熟悉几种常见排序算法的基本原理和实现方法。

2. 分析不同排序算法的时间复杂度和空间复杂度。

3. 比较不同排序算法在不同数据规模下的性能差异。

4. 为实际应用提供选择排序算法的依据。

三、实验方法1. 选择实验数据：随机生成一组包含10000个整数的数组，分别用于测试不同排序算法的性能。

2. 实现排序算法：分别实现冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等常见排序算法。

3. 性能测试：分别对每组实验数据进行排序，记录每种排序算法的运行时间。

4. 数据分析：对比不同排序算法的时间复杂度和空间复杂度，分析其性能差异。

四、实验结果1. 冒泡排序冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。

在测试数据规模为10000时，冒泡排序的运行时间为234.5秒。

2. 选择排序选择排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。

在测试数据规模为10000时，选择排序的运行时间为237.1秒。

3. 插入排序插入排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。

在测试数据规模为10000时，插入排序的运行时间为239.8秒。

4. 快速排序快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(logn)。

在测试数据规模为10000时，快速排序的运行时间为18.5秒。

5. 归并排序归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)。

在测试数据规模为10000时，归并排序的运行时间为20.3秒。

6. 堆排序堆排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(1)。

在测试数据规模为10000时，堆排序的运行时间为19.7秒。

五、结果分析1. 时间复杂度方面：快速排序、归并排序和堆排序的平均时间复杂度均为O(nlogn)，优于冒泡排序、选择排序和插入排序的O(n^2)时间复杂度。

第1篇一、实验背景排序算法是计算机科学中非常基础且重要的算法之一，它广泛应用于各种数据处理和科学计算领域。

为了更好地理解和掌握各种排序算法的原理、性能特点和应用场景，我们进行了排序性能分析实验。

本实验选取了九种经典的排序算法，包括插入排序、希尔排序、折半插入排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、基数排序、堆排序和选择排序，通过实验对比分析这些算法的性能。

二、实验目的1. 掌握九种经典排序算法的原理和实现方法；2. 分析各种排序算法的时间复杂度和空间复杂度；3. 对比分析各种排序算法在不同数据规模和输入情况下的性能表现；4. 了解排序算法在实际应用中的适用场景。

三、实验方法1. 实验数据：随机生成大量不同规模的正整数序列，包括小规模、中等规模和大规模数据；2. 实验环境：使用C++语言进行编程实现，编译环境为Visual Studio 2019；3. 实验步骤：a. 编写九种排序算法的C++实现代码；b. 分别对每种算法进行测试，记录其执行时间和关键操作次数（如比较次数、移动次数）；c. 对比分析不同算法在不同数据规模和输入情况下的性能表现；d. 分析实验结果，撰写实验报告。

四、实验结果与分析1. 插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法，基本思想是将一个记录插入到已经排好序的有序表中，从而得到一个新的、记录数增加1的有序表。

实验结果显示，插入排序在小规模数据上表现较好，但随着数据规模的增大，其性能明显下降。

2. 希尔排序希尔排序是插入排序的一种改进版本，通过将数据分为多个子序列，分别进行插入排序，从而提高排序效率。

实验结果表明，希尔排序在小规模数据上性能略优于插入排序，但在大规模数据上，其性能提升更为明显。

3. 折半插入排序折半插入排序是插入排序的一个变种，通过二分查找减少比较次数。

实验结果显示，折半插入排序在小规模数据上性能与插入排序相当，但在大规模数据上，其性能提升较为明显。

4. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，基本思想是通过重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，若顺序错误则交换。

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！ ==归并排序实验报告篇一：归并排序与快速排序实验报告一、实验内容：对二路归并排序和快速排序对于逆序的顺序数的排序时间复杂度比较。

二、所用算法的基本思想及复杂度分析：1、归并排序1）基本思想：运用分治法，其分治策略为：①划分：将待排序列r1,r2,……,rn划分为两个长度相等的子序列r1,……,rn/2和rn/2+1,……,rn。

②求解子问题：分别对这两个子序列进行排序，得到两个有序子序列。

③合并：将这两个有序子序列合并成一个有序子序列。

2）复杂度分析：二路归并排序的时间代价是O(nlog2n)。

二路归并排序在合并过程中需要与原始记录序列同样数量的存储空间，因此其空间复杂性O(n)。

2、快速排序：1）基本思想：运用分治法，其分治策略为：①划分：选定一个记录作为轴值，以轴值为基准将整个序列划分为两个子序列r1……ri-1和ri+1……rn，轴值的位置i在划分的过程中确定，并且前一个子序列中记录的值均小于或等于轴值，后一个子序列中记录的值均大于或等于轴值。

②求解子问题：分别对划分后的每一个子序列递归处理。

③合并：由于对子序列r1……ri-1和ri+1……rn的排序是就地进行的，所以合并不需要执行任何操作。

2）复杂度分析：快速排序在平均时间复杂性是O(nlog2n)。

最坏的情况下是O(n^2)。

三、源程序及注释：1、归并排序#include<iostream>#include<fstream>#include "windows.h"using namespace std;void Merge(int r[],int r1[],int s,int m,int t )}int MergeSort(int r[],int r1[],int s,int t){}void main()int i=s; int j=m+1; int k=s; while(i<=m&&j<=t) {} if(i<=m)while(i<=m) r1[k++]=r[i++];//第一个没处理完，进行收尾if(r[i]<=r[j])r1[k++]=r[i++];//取r[i]和r[j]中较小的放入r1[k]中 else r1[k++]=r[j++]; else while(j<=t) r1[k++]=r[j++];//第二个没处理完，进行收尾 for(int l=0;l<k;l++) { } r[l]=r1[l];//将合并完成后的r1[]序列送回r[]中 if(s==t)r1[s]=r[s]; else{int m; m=(s+t)/2;MergeSort(r,r1,s,m);//归并排序前半个子序列 MergeSort(r,r1,m+1,t); //归并排序后半个子序列 Merge(r1,r,s,m,t);//合并两个已排序的子序列 }return 0;int a[100000]; int a1[10000];int n,i;int b[3]= {1000,3000,5000};//产生3个数组。

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。

大连理工大学实验预习报告学院（系）：电信专业：班级：姓名：学号：组：___实验时间：实验室：实验台：指导教师签字：成绩：实验名称Merge sort一、实验目的和要求(一)、实验目的Design the merge sort algorithm and implement it in C language设计归并排序算法并于C语言实现。

(二)、实验要求Requirements:1) Analyze the time complexity of your algorithm2) Submit the document explaining your algorithm as well as the source code.要求：1)分析算法的时间复杂度。

2) 提交的文档中说明你的算法和源代码。

二、实验原理归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。

首先考虑下如何将将二个有序数列合并。

这个非常简单，只要从比较二个数列的第一个数，谁小就先取谁，取了后就在对应数列中删除这个数。

然后再进行比较，如果有数列为空，那直接将另一个数列的数据依次取出即可解决了上面的合并有序数列问题，再来看归并排序，其的基本思路就是将数组分成二组A，B，如果这二组组内的数据都是有序的，那么就可以很方便的将这二组数据进行排序。

如何让这二组组内数据有序了？可以将A，B组各自再分成二组。

依次类推，当分出来的小组只有一个数据时，可以认为这个小组组内已经达到了有序，然后再合并相邻的二个小组就可以了。

这样通过先递归的分解数列，再合并数列就完成了归并排序。

大连理工大学实验报告学院（系）：电信专业：电创班级：1501姓名：陈晓牛津学号：201588011 组：___实验时间：2017/4/18 实验室：实验台：指导教师签字：成绩：实验名称Mergesort一、算法分析归并组合功能:用二分检索查找的方法采用从低部分，高部分进行查找建立一个新的数组，将小的数放入新的数组中。