数据结构内部排序
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第9章内部排序一、问答题1. 什么是内部排序?什么是排序方法的稳定性?2. 对于本章介绍的内部排序方法,哪几种是稳定的?哪几种是不稳定的?对不稳定的排序方法试举例说明。
3. 对于给定的一组记录的关键字:23,13,17,21,30,60,58,28,30,90。
试分别写出用下列排序方法对其进行排序时,每一趟排序后的结果:(1)直接插入排序;(2)希尔排序;(3)冒泡排序;(4)直接选择排序;(5)快速排序(6)堆排序(7)归并排序。
4. 对长度为n的记录序列进行快速排序时,所需要的比较次数依赖于这n个元素的初始序列。
(1)n = 8时,在最好的情况下需要进行多少次比较?试说明理由。
(2)给出n = 8时的一个最好情况的初始排列实例。
5 试为下列各种情况选择合适的排序方法:(1)n = 30,要求在最坏的情况下,排序速度最快;(2)n = 30,要求排序速度既要快,又要排序稳定。
6. 判别以下序列是否为堆(所有的非叶子结点的关键字值k i均不大于其左右两个分支结点的关键字值k2和k2i+1。
),如果不是,则把它调整为堆。
(1)( 100, 86, 48, 73, 35, 39, 42, 57, 66, 21 );(2)( 12, 70, 33, 65, 24, 56, 48, 92, 86, 33 );(3)( 103, 97, 56, 38, 66, 23, 42, 12, 30, 52, 06, 20 );(4) ( 05, 56, 20, 03, 23, 40, 38, 29, 61, 05, 76, 28, 100 )。
7. 一组待排序记录的关键字是:986,321,123,432,500,654,018,765,987,210。
按照LSD方法写出基数排序的过程和结果。
8. 试证明:如果对于一个长度为n的任意文件进行排序,则至少需进行nlog2n次比较。
9. 试构造对5个整数元素进行排序,最多只用7次比较的算法思想。
数据结构课程设计—内部排序算法比较在计算机科学领域中,数据的排序是一项非常基础且重要的操作。
内部排序算法作为其中的关键部分,对于提高程序的运行效率和数据处理能力起着至关重要的作用。
本次课程设计将对几种常见的内部排序算法进行比较和分析,包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序。
冒泡排序是一种简单直观的排序算法。
它通过重复地走访要排序的数列,一次比较两个数据元素,如果顺序不对则进行交换,并一直重复这样的走访操作,直到没有要交换的数据元素为止。
这种算法的优点是易于理解和实现,但其效率较低,在处理大规模数据时性能不佳。
因为它在最坏情况下的时间复杂度为 O(n²),平均时间复杂度也为O(n²)。
插入排序的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入,直到整个序列有序。
插入排序在数据量较小时表现较好,其平均时间复杂度和最坏情况时间复杂度也都是 O(n²),但在某些情况下,它的性能可能会优于冒泡排序。
选择排序则是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(或最大)元素,然后放到已排序序列的末尾。
以此类推,直到全部待排序的数据元素排完。
选择排序的时间复杂度同样为O(n²),但它在某些情况下的交换操作次数可能会少于冒泡排序和插入排序。
快速排序是一种分治的排序算法。
它首先选择一个基准元素,将数列分成两部分,一部分的元素都比基准小,另一部分的元素都比基准大,然后对这两部分分别进行快速排序。
快速排序在平均情况下的时间复杂度为 O(nlogn),最坏情况下的时间复杂度为 O(n²)。
然而,在实际应用中,快速排序通常表现出色,是一种非常高效的排序算法。
归并排序也是一种分治算法,它将待排序序列分成若干个子序列,每个子序列有序,然后将子序列合并成一个有序序列。
数据结构第9章排序数据结构第9章排序第9章排名本章主要内容:1、插入类排序算法2、交换类排序算法3、选择类排序算法4、归并类排序算法5、基数类排序算法本章重点难点1、希尔排序2、快速排序3、堆排序4.合并排序9.1基本概念1.关键字可以标识数据元素的数据项。
如果一个数据项可以唯一地标识一个数据元素,那么它被称为主关键字;否则,它被称为次要关键字。
2.排序是把一组无序地数据元素按照关键字值递增(或递减)地重新排列。
如果排序依据的是主关键字,排序的结果将是唯一的。
3.排序算法的稳定性如果要排序的记录序列中多个数据元素的关键字值相同,且排序后这些数据元素的相对顺序保持不变,则称排序算法稳定,否则称为不稳定。
4.内部排序与外部排序根据在排序过程中待排序的所有数据元素是否全部被放置在内存中,可将排序方法分为内部排序和外部排序两大类。
内部排序是指在排序的整个过程中,待排序的所有数据元素全部被放置在内存中;外部排序是指由于待排序的数据元素个数太多,不能同时放置在内存,而需要将一部分数据元素放在内存中,另一部分放在外围设备上。
整个排序过程需要在内存和外存之间进行多次数据交换才能得到排序结果。
本章仅讨论常用的内部排序方法。
5.排序的基本方法内部排序主要有5种方法:插入、交换、选择、归并和基数。
6.排序算法的效率评估排序算法的效率主要有两点:第一,在一定数据量的情况下,算法执行所消耗的平均时间。
对于排序操作,时间主要用于关键字之间的比较和数据元素的移动。
因此,我们可以认为一个有效的排序算法应该是尽可能少的比较和数据元素移动;第二个是执行算法所需的辅助存储空间。
辅助存储空间是指在一定数据量的情况下,除了要排序的数据元素所占用的存储空间外,执行算法所需的存储空间。
理想的空间效率是,算法执行期间所需的辅助空间与要排序的数据量无关。
7.待排序记录序列的存储结构待排序记录序列可以用顺序存储结构和和链式存储结构表示。
在本章的讨论中(除基数排序外),我们将待排序的记录序列用顺序存储结构表示,即用一维数组实现。
《数据结构与算法》实验报告一、需求分析问题描述:在教科书中,各种内部排序算法的时间复杂度分析结果只给出了算法执行时间的阶,或大概执行时间。
试通过随机数据比较各算法的关键字比较次数和关键字移动次数,以取得直观感受。
基本要求:(l)对以下6种常用的内部排序算法进行比较:起泡排序、直接插入排序、简单选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。
(2)待排序表的表长不小于100000;其中的数据要用伪随机数程序产生;至少要用5组不同的输入数据作比较;比较的指标为有关键字参加的比较次数和关键字的移动次数(关键字交换计为3次移动)。
(3)最后要对结果作简单分析,包括对各组数据得出结果波动大小的解释。
数据测试:二.概要设计1.程序所需的抽象数据类型的定义:typedef int BOOL; //说明BOOL是int的别名typedef struct StudentData { int num; //存放关键字}Data; typedef struct LinkList { int Length; //数组长度Data Record[MAXSIZE]; //用数组存放所有的随机数} LinkList int RandArray[MAXSIZE]; //定义长度为MAXSIZE的随机数组void RandomNum() //随机生成函数void InitLinkList(LinkList* L) //初始化链表BOOL LT(int i, int j,int* CmpNum) //比较i和j 的大小void Display(LinkList* L) //显示输出函数void ShellSort(LinkList* L, int dlta[], int t,int* CmpNum, int* ChgNum) //希尔排序void QuickSort (LinkList* L, int* CmpNum, int* ChgNum) //快速排序void HeapSort (LinkList* L, int* CmpNum, int* ChgNum) //堆排序void BubbleSort(LinkList* L, int* CmpNum, int* ChgNum) //冒泡排序void SelSort(LinkList* L, int* CmpNum, int* ChgNum) //选择排序void Compare(LinkList* L,int* CmpNum, int* ChgNum) //比较所有排序2 .各程序模块之间的层次(调用)关系:二、详细设计typedef int BOOL; //定义标识符关键字BOOL别名为int typedef struct StudentData //记录数据类型{int num; //定义关键字类型}Data; //排序的记录数据类型定义typedef struct LinkList //记录线性表{int Length; //定义表长Data Record[MAXSIZE]; //表长记录最大值}LinkList; //排序的记录线性表类型定义int RandArray[MAXSIZE]; //定义随机数组类型及最大值/******************随机生成函数********************/void RandomNum(){int i; srand((int)time(NULL)); //用伪随机数程序产生伪随机数for(i=0; i小于MAXSIZE; i++) RandArray[i]<=(int)rand(); 返回;}/*****************初始化链表**********************/void InitLinkList(LinkList* L) //初始化链表{int i;memset(L,0,sizeof(LinkList));RandomNum();for(i=0; i小于<MAXSIZE; i++)L->Record[i].num<=RandArray[i]; L->Length<=i;}BOOL LT(int i, int j,int* CmpNum){(*CmpNum)++; 若i<j) 则返回TRUE; 否则返回FALSE;}void Display(LinkList* L){FILE* f; //定义一个文件指针f int i;若打开文件的指令不为空则//通过文件指针f打开文件为条件判断{ //是否应该打开文件输出“can't open file”;exit(0); }for (i=0; i小于L->Length; i++)fprintf(f,"%d\n",L->Record[i].num);通过文件指针f关闭文件;三、调试分析1.调试过程中遇到的问题及经验体会:在本次程序的编写和调试过程中,我曾多次修改代码,并根据调试显示的界面一次次调整代码。
内部排序算法比较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-------||******************************|(3.1)(II)方便快捷的操作:用户只需要根据不同的需要在界面上输入系统提醒的操作形式直接进行相应的操作方式即可!如图(3.2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:(用户在此输入操作方式)(3.2)(III)系统采用定义结构体数组来存储数据。
1.实验目的
通过上机实验对各种内部排序方法进行比较。
2.实验内容与要求
⑴实现三种以上内部排序方法;
⑵生成随机数以构造待排表;
⑶记录运行结果并加以分析。
3.数据结构设计
逻辑结构:线性结构
存储结构:顺序存储结构
4.算法设计
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#define MAXSIZE 20
typedef struct
{
int key;
}RedType;
typedef struct
{
RedType r[MAXSIZE+1];
int length;
}SqList;
int Partition(SqList &L, int low, int high) { // 算法10.6(b)
// 交换顺序表L中子序列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;
L.r[0] = L.r[low]; // 用子表的第一个记录作枢轴记录
pivotkey = L.r[low].key; // 枢轴记录关键字
while (low<high)
{ // 从表的两端交替地向中间扫描
while (low<high && L.r[high].key>=pivotkey)
--high;
L.r[low] = L.r[high]; // 将比枢轴记录小的记录移到低端
while (low<high && L.r[low].key<=pivotkey)
++low;
L.r[high] = L.r[low]; // 将比枢轴记录大的记录移到高端
}
L.r[low] = L.r[0]; // 枢轴记录到位
return low; // 返回枢轴位置
} // Partition
void QSort(SqList &L, int low, int high)
{ //算法10.7
// 对顺序表L中的子序列L.r[low..high]进行快速排序
int pivotloc;
if (low < high)
{ // 长度大于1
pivotloc = Partition(L, low, high); // 将L.r[low..high]一分为二
QSort(L, low, pivotloc-1); // 对低子表递归排序,pivotloc是枢轴位置
QSort(L, pivotloc+1, high); // 对高子表递归排序
}
} // QSort
void QuickSort(SqList &L)
{ // 算法10.8
// 对顺序表L进行快速排序
QSort(L, 1, L.length);
} // QuickSort
int PrintList(SqList L)
{
int i;
printf("排序的得到的结果为\n");
for(i = 1 ; i <= L.length ; i++)
printf("%d\t",L.r[i].key);
printf("\n");
return 1;
}
int SelectMinKey(SqList L,int i)
{
int j,min,minj;
min = L.r[i].key;
minj = i;
for(j = i ; j <= L.length ; j++)
{
if(min > L.r[j].key)
{
min = L.r[j].key;
minj = j;
}
}
return minj;
}
void SelectSort(SqList &L)
{ // 算法10.9
// 对顺序表L作简单选择排序。
int i,j;
for (i=1; i<L.length; ++i)
{ // 选择第i小的记录,并交换到位
j = SelectMinKey(L, i); // 在L.r[i..L.length]中选择key最小的记录
if (i!=j)
{ // L.r[i]←→L.r[j]; 与第i个记录交换
RedType temp;
temp=L.r[i];
L.r[i]=L.r[j];
L.r[j]=temp;
}
}
} // SelectSort
void BubbleSort(SqList &L)
{
int i,j,change,temp;
for(i = L.length ,change = 1; i >= 1 && change ; --i)
{
change = 0;
for(j = 0 ; j < i ; j++)
if(L.r[j].key > L.r[j+1].key)
{
temp = L.r[j].key;
L.r[j].key = L.r[j+1].key;
L.r[j+1].key = temp;
change = 1;
}
}
}
int main()
{
SqList L;
int i,j;
srand((int)time(0)); //设置随机数种子
printf("请输入需要随机生成的无序表的长度\n");
printf("不要超过20\n");
scanf("%d",&j);
L.r[0].key = 0;
for(i = 1 ; i <= j ; i++ )
{
L.r[i].key = (int)rand()%100;
}
L.length = j;
printf("首先是冒泡排序法\n");
printf("随机序列如下\n");
PrintList(L);
BubbleSort(L);
printf("排序结束\n");
PrintList(L);
//这里是冒泡完了,然后还得从新打乱顺序。
//当然,这里没有问题了
L.r[0].key = 0;
for(i = 1 ; i <= j ; i++ )
{
L.r[i].key = (int)rand()%100;
}
printf("然后是简单选择排序\n");
printf("随机序列如下\n");
PrintList(L);
SelectSort(L);
printf("排序结束\n");
PrintList(L);
//这里简单选择排序完了,之后雷同
L.r[0].key = 0;
for(i = 1 ; i <= j ; i++ )
{
L.r[i].key = (int)rand()%100;
}
printf("然后是快速排序法\n");
printf("随机序列如下\n");
PrintList(L);
QuickSort(L);
printf("排序结束\n");
PrintList(L);
system("pause");
return 0;
}
5.测试结果
从运行结果上看到快速排序法的效率没有冒泡排序法以及简单排序法的速度快。
当然在
理论上冒泡排序法的平均时间是O(n2)而快速排序法的平均时间是O(nlogn),得到这个结果除了计算机硬件的偶然性之外,还可能计算机随机构造序列的问题。
当题目中的最大值限制逐渐增大时,能够看到快速排序法相对的优越性。