数据结构实验八快速排序实验报告

一、实验目的1. 理解快速排序算法的基本原理和步骤。

2. 掌握快速排序算法的代码实现。

3. 通过实验验证快速排序算法的效率和稳定性。

二、实验原理快速排序是一种高效的排序算法，它采用分而治之的策略，将待排序的序列分为较小的子序列，然后递归地对这些子序列进行排序。

快速排序的基本步骤如下：1. 选择一个基准元素（pivot）。

2. 将序列分为两个子序列，一个包含小于基准元素的元素，另一个包含大于基准元素的元素。

3. 递归地对两个子序列进行快速排序。

三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 开发环境：PyCharm四、实验步骤1. 编写快速排序算法的Python代码。

2. 编写一个函数，用于生成测试数据。

3. 编写一个函数，用于测试快速排序算法的效率。

4. 对不同规模的数据进行排序，记录排序时间。

5. 分析实验结果，比较不同数据规模下的排序效率。

五、实验代码```pythondef quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = arr[len(arr) // 2]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(left) + middle + quick_sort(right)def generate_test_data(n):return [i for i in range(n, 0, -1)]def test_quick_sort(n):test_data = generate_test_data(n)start_time = time.time()sorted_data = quick_sort(test_data)end_time = time.time()return end_time - start_timeif __name__ == "__main__":data_sizes = [10, 100, 1000, 10000, 100000]for size in data_sizes:time_taken = test_quick_sort(size)print(f"Data size: {size}, Time taken: {time_taken:.6f} seconds") ```六、实验结果与分析1. 当数据规模为10时，排序时间为0.000019秒。

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。

实验八排序一、实验目的1、掌握常用的排序方法，如归并排序、快速排序等。

2、深刻理解排序的定义和排序方法的特点，并能加以灵活应用。

3、能够分析各种算法的效率和适用条件。

二、实验要求1、认真阅读程序。

2、上机调试，并运行程序。

3、保存和截图程序的运行结果，并结合程序进行分析。

三、实验内容和基本原理1、实验8.1 归并排序的实现已知关键字序列为{1,8,6,4,10,5,3,2,22}，请对此序列进行归并排序，并输出结果。

见参考程序8.1。

2、实验8.2快速排序的实现快速排序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。

见参考程序8.2。

参考程序8.1归并排序#include"stdio.h"int num=0;void print_data(int data[],int first,int last){int i=0;for(i=0;i<first;i++)printf("*");for(i=first;i<=last;i++)printf("%3d",data[i]);for(i=last;i<=8;i++)printf("*");printf("\n");}void merge(int array[],int first,int last)/*一趟归并*/{int mid,i1,i2,i3;int temp[10];int i,j;mid=(first+last)/2;i1=0;i2=first;i3=mid+1;while(i2<=mid&&i3<=last){if(array[i2]<array[i3])temp[i1++]=array[i2++];elsetemp[i1++]=array[i3++];}if(i2<=mid)while(i2<=mid)temp[i1++]=array[i2++];if(i3<=last)while(i3<=last)temp[i1++]=array[i3++];for(i=first,j=0;i<=last;i++,j++)array[i]=temp[j];print_data(array,first,last);}void mergesort(int data[],int first,int last)/*归并排序*/{int mid;if(first<last){mid=(first+last)/2;mergesort(data,first,mid);mergesort(data,mid+1,last);print_data(data,first,last);merge(data,first,last);}}void main(){int a[]={1,8,6,4,10,5,3,2,22};/*可根据实际情况初始化*/ mergesort(a,0,8);}参考程序8.2快速排序#include<iostream.h>#include"stdio.h"#define MAX 8int QuickSort(int a[],int l,int r){int pivot;//枢轴int i=l;int j=r;int tmp;pivot=a[(l+r)/2];//取数组中间的数为枢轴do{while(a[i]<pivot)i++;//i右移while(a[j]>pivot)j--;//j左移if(i<=j){tmp=a[i];a[i]=a[j];a[j]=tmp;//交换a[i]和a[j]i++;j--;}}while(i<=j);if(l<j)QuickSort(a,l,j);if (i<r)QuickSort(a,i,r);return 1; }/*********************************************/ int main(){ int array[MAX];int i;printf("请输入%d个整数:",MAX);for (i=0;i<MAX;i++)scanf("%d",&array[i]);QuickSort(array,0,MAX-1);printf("快速排序后:");for (i=0;i<MAX;i++)printf("%d ",array[i]);printf("\n");return 0;}四、实验验证与练习1、设给定的排序码序列为（72，73，71，23，94，16，05，68），请写出归并排序和快速排序过程中每趟排序的结果。

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。

快速排序实验报告
一、目的和要求
1、掌握快速排序的实现方法
2、掌握快速排序的基本思想
3、掌握快速排序的时间性能
4、要求：用快速排序法实现对无序序列的排序
二、程序设计的基本思想，原理和算法描述
快速排序是对起泡排序的一种改进，它的基本思想是，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，则可分别对两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。

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
2、分割操作：以该基准在序列中实际位置，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、递归地对两个序列快速排序，直到序列为空或者只有一个元素。

三、心得与体会
这个实验关键在于理解快速排序的那个过程，如何根据轴值将数
组分成两部分，然后将轴值放到合适的位置，继续对分成两部分的数组，执行类似的操作。

通过这次实验，理解和体会了快速排序的基本思想，了解到在所有同数量级的排序方法中，快速排序的平均性能最好。

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：```pythondef quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = 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。

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。

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递归分治策略。

3. 分析快速排序算法的时间复杂度和空间复杂度。

4. 通过实验验证快速排序算法的性能。

二、实验内容本实验主要涉及快速排序算法的原理、实现和性能分析。

实验内容包括：1. 快速排序算法的基本原理。

2. 快速排序算法的递归分治策略。

3. 快速排序算法的时间复杂度和空间复杂度分析。

4. 快速排序算法的C语言实现。

5. 快速排序算法的性能测试。

三、实验原理快速排序算法是一种高效的排序算法，其基本思想是选取一个基准元素（pivot），将待排序的序列划分为两部分，使得左边的部分都小于等于基准元素，右边的部分都大于等于基准元素。

然后递归地对左右两部分分别进行快速排序，直到整个序列有序。

快速排序算法的递归分治策略如下：1. 选择基准元素：在待排序序列中选取一个元素作为基准元素。

2. 分区操作：将待排序序列划分为两部分，使得左边的部分都小于等于基准元素，右边的部分都大于等于基准元素。

3. 递归排序：分别对左右两部分递归进行快速排序。

四、实验步骤1. 快速排序算法的C语言实现```c#include <stdio.h>void swap(int a, int b) {int temp = a;a = b;b = temp;}int partition(int arr[], int low, int high) { int pivot = arr[high];int i = (low - 1);for (int j = low; j <= high - 1; j++) {if (arr[j] < pivot) {i++;swap(&arr[i], &arr[j]);}}swap(&arr[i + 1], &arr[high]);return (i + 1);}void quickSort(int arr[], int low, int high) { if (low < high) {int pi = partition(arr, low, high);quickSort(arr, low, pi - 1);quickSort(arr, pi + 1, high);}}void printArray(int arr[], int size) {int i;for (i = 0; i < size; i++)printf("%d ", arr[i]);printf("\n");}int main() {int arr[] = {10, 7, 8, 9, 1, 5};int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);quickSort(arr, 0, n - 1);printf("Sorted array: \n");printArray(arr, n);return 0;}```2. 快速排序算法的性能测试为了测试快速排序算法的性能，我们可以对不同的输入数据量进行排序，并记录排序所需的时间。

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。

实验八快速排序算法实现一、实验目的进一步掌握快速排序。

二、实验内容实现快速排序算法，并测试其时间复杂度和空间复杂度。

（算法10.6）三、算法说明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。

四、程序及运行结果#include<stdio.h>#include<malloc.h>#include<stdlib.h>#define EQ(a,b) ((a) == (b))#define LT(a,b) ((a) < (b))#define LQ(a,b) ((a) <= (b))#define MAXSIZE 20 // 一个用作示例的小顺序表的最大长度typedef int KeyType; //定义关键字类型为整型typedef struct { //记录类型int key; //关键字项int otherinfo; //其它数据项，具体类型在主程中定义} RedType;typedef struct { //顺序表类型int r[MAXSIZE+1]; //r[0]闲置或用作哨兵单元int length; //顺序表长度} Sqlist;int Partition(Sqlist &L,int low,int high){ // 交换顺序表L中子表L.r[low..high]的记录，使枢轴记录到位，// 并返回其所在位置，此时在它之前(后)的记录均不大(小)于它int pivotkey,t;pivotkey=L.r[low]; //用子表的第一个记录作枢轴记录while(low<high) { // 从表的两端交替地向中间扫描while(low<high && L.r[high]>=pivotkey) --high;t=L.r[low] ;L.r[low]=L.r[high]; L.r[high]=t;while(low<high && L.r[low]<=pivotkey) ++low;t=L.r[low] ;L.r[low]=L.r[high]; L.r[high]=t;}L.r[0]=L.r[low]; return low; //返回枢轴所在位置}void QSort(Sqlist &L,int low,int high){ //对顺序表L中的子序列L.r[low..high]作快速排序。

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、堆排序四、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。

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。

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。

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 72.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 8 103.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 23 454.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<R则将整数换至R之前,若k>R 则将整数换至R之后。

继续对R前后的两部分整数进行快速排序，直至排序范围为1程序基本流程程序分为三个模块：1.输入模块：由用户读入任务总数n以及各个任务所花时间；2.排序模块：对这些时间进行快速排序；3.输出模块：输出排序后的序列。

三．详细设计物理数据类型1.使用一个int型存储任务格式，整型数组存储用户输入的各个时间；2.排序函数：①获取轴值的函数findPivot：int findpivot(int A[], int i, int j){srand (time(0));int n= rand()%(j-i+1)+i;return n;}②分割数组的函数Partition：int partition(int A[], int l, int r, int &pivot) {do{while (A[++l]< pivot);while ((r != 0) && (A[--r]> pivot));swap(A, l, r);} while (l < r);swap(A,l,r);return l;}③排序函数Qsort：void qsort(int A[], int i, int j){if (j <= i)return;int pivotindex = findpivot(A, i, j);int k = partition(A, i - 1, j,A[j]);swap(A, k,j);qsort(A, i, k - 1);qsort(A, k + 1, j);}算法具体步骤首先由用户输入任务个数和各个任务所花时间，然后利用qsort函数对这些数据进行快速排序，排序完毕后依次输出这个排序序列即可cin>>n;//输入任务个数for（int i=0;i<n;i++）cin>>a[i];//输入各个任务所花的时间qsort（a,0,n-1）;//对这些数据进行快速排序for(i=0;i<n;i++)cout<<a[i];//输出算法时空分析快速排序的时间复杂度为Ɵ（nlogn）,所以这个算法的时间复杂度为Ɵ（nlogn）输入输出格式输入：请输入任务总数：请输入各个任务所花时间：cin>>n;//输入任务个数for（int i=0;i<n;i++）cin>>a[i];//输入各个任务所花的时间输出：任务所花时间从小到大的序列为：for(i=0;i<n;i++)cout<<a[i];//输出四．运行结果五．用户使用说明1.该程序要求用户输入任务总数以及各个任务所花时间，请按照要求输入相应数据，当用户输入有误时，系统提示输入有误，并重新输入；2.本程序可对任务所花时间的序列进行快速排序，排序后的结果将输出在dos界面上。

实验八快速排序一、实验目的1、熟悉和掌握快速排序的基本思想。

2、了解并掌握快速排序的结构。

3、掌握和熟悉内部排序中快速排序的实现方法。

二、实验预备知识快速排序是由起泡排序改进而得来的。

起泡排序的算法思想是：通过无序区中相邻纪录关键字间的比较和位置的交换，使关键字最小的纪录如气泡一般逐渐往上“漂浮”直至“水面”。

整个算法是从最下面的纪录开始，对每两个相邻的关键字进行比较，且使关键字较小的纪录换至关键字较大的纪录之上。

，使得经过一趟起泡排序后，关键字最小的记录到达最上端，接着，再在剩下的纪录中找关键字最小的纪录，并把它换在第二个位置上。

依次类推，一直到所有记录都有序为止。

快速排序的基本思想是在待排序的n个记录中任选一个记录，将该纪录放入最终位置后，数据序列被分割成两部分。

所有关键字比较该纪录关键字小的放置在前一部分，所有比他大的放置在后一部分，并将该纪录排在这两部分的中间，这个过程称作一趟快速排序。

之后对分割成的两部分分别重复上述过程，直到每个部分内只有一个记录为止。

快速排序是不稳定的。

从平均时间性能而言，快速排序最佳，其时间复杂性为O(nlog2n)。

但在最坏情况下，即对几乎是排序好的输入序列，该算法的效率很低，近似于O(n2)。

对于较小的n值,该算法效果不明显；反之，对较大的n 值，效果较好。

初始关键字[70 73 69 23 93 18 11 68]第一趟排序后[68 11 69 23 18]70 [93 73 ]第二趟排序后[18 11 23]68 [69] 70 [93 73 ]第三趟排序后11 18 23 68 69 70 [93 73 ]第四趟排序后11 18 23 68 69 70 73 93 三、实验内容从时间上看，快速排序的平均性能优于其它各种排序方法，从空间上看，快速排序只需一个栈空间来实现递归。

最坏的情况下，一个长度为n的序列，其快速排序所需栈的最大深度为n。

最小深度为O(logn)。

第1篇一、实验背景随着计算机科学的发展，算法在各个领域都扮演着至关重要的角色。

排序算法作为算法领域中的一项基本技能，其重要性不言而喻。

快速排序作为一种高效的排序算法，因其简洁的原理和良好的性能，被广泛应用于各种场景。

本次实验旨在通过实践，深入了解快速排序算法的原理、实现及其性能特点。

二、实验目的1. 掌握快速排序算法的基本原理和实现方法；2. 分析快速排序算法的时间复杂度和空间复杂度；3. 比较快速排序与其他排序算法的性能差异；4. 熟练运用快速排序算法解决实际问题。

三、实验内容1. 快速排序算法原理及实现快速排序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，将待排序序列划分为两个子序列，一个子序列中的所有元素均小于等于基准元素，另一个子序列中的所有元素均大于等于基准元素。

然后递归地对这两个子序列进行快速排序。

具体实现步骤如下：（1）选择基准元素：从待排序序列中选取一个元素作为基准元素，通常选择序列的第一个或最后一个元素。

（2）划分：将待排序序列划分为两个子序列，左子序列包含小于等于基准元素的元素，右子序列包含大于等于基准元素的元素。

（3）递归排序：递归地对左子序列和右子序列进行快速排序。

2. 快速排序算法性能分析快速排序算法的平均时间复杂度为O(nlogn)，最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)。

空间复杂度为O(logn)，因为快速排序采用递归实现，需要一定的栈空间。

3. 快速排序与其他排序算法的比较与冒泡排序、插入排序等简单排序算法相比，快速排序具有以下优点：（1）时间复杂度较低，适用于大规模数据的排序；（2）空间复杂度较低，节省内存资源；（3）对数据结构无特殊要求，适用于各种数据类型。

然而，快速排序也存在以下缺点：（1）最坏情况下的时间复杂度较高，当数据量较大且分布不均匀时，性能可能不如其他排序算法；（2）递归实现可能导致栈溢出，对数据量较大的排序任务不适用。

四、实验总结通过本次实验，我对快速排序算法有了更深入的了解。

快速排序实验报告《快速排序实验报告》快速排序是一种经典的排序算法，它的时间复杂度为O(nlogn)，在实际应用中具有较高的效率和性能。

本实验旨在通过对快速排序算法的实验验证，探讨其在不同数据规模下的排序效率和性能表现。

实验一：随机数据排序首先，我们对随机生成的数据进行排序实验。

通过对不同规模的随机数据进行排序，我们可以观察到快速排序算法在处理大规模数据时的高效性。

实验结果表明，快速排序在处理随机数据时，排序速度较快且表现稳定，验证了其O(nlogn)的时间复杂度。

实验二：有序数据排序接着，我们对有序数据进行排序实验。

有序数据在排序过程中可能会导致快速排序算法的性能下降，因为快速排序算法的分治策略可能会导致不均匀的分割，从而影响排序效率。

实验结果表明，快速排序在处理有序数据时，排序速度较慢且性能不稳定，这与我们的预期相符。

实验三：重复数据排序最后，我们对重复数据进行排序实验。

重复数据可能会导致快速排序算法的性能下降，因为在分割阶段可能会产生大量的重复数据，导致分割不均匀。

实验结果表明，快速排序在处理重复数据时，排序速度较慢且性能不稳定，这与我们的预期相符。

综上所述，通过对快速排序算法的实验验证，我们可以得出结论：快速排序算法在处理随机数据时具有较高的排序效率和性能表现，但在处理有序数据和重复数据时性能会下降。

因此，在实际应用中，需要根据数据的特点选择合适的排序算法，以达到最佳的排序效果。

总之，快速排序算法作为一种经典的排序算法，在实际应用中具有较高的效率和性能。

通过本实验，我们对快速排序算法的排序效率和性能表现有了更深入的了解，为我们在实际应用中选择合适的排序算法提供了重要的参考依据。