算法排序问题实验报告

《排序问题求解》实验报告

一、算法的基本思想

1、直接插入排序算法思想

直接插入排序的基本思想是将一个记录插入到已排好序的序列中，从而得到一个新的，记录数增1 的有序序列。

直接插入排序算法的伪代码称为InsertionSort，它的参数是一个数组A[1..n]，包含了n 个待排序的数。用伪代码表示直接插入排序算法如下：

InsertionSort (A)

for i←2 to n

do key←A[i] //key 表示待插入数

//Insert A[i] into the sorted sequence A[1..i-1]

j←i-1

while j>0 and A[j]>key

do A[j+1]←A[j]

j←j-1

A[j+1]←key

2、快速排序算法思想

快速排序算法的基本思想是，通过一趟排序将待排序序列分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小，则可对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。

假设待排序序列为数组A[1..n]，首先选取第一个数A[0]，作为枢轴（pivot），然后按照下述原则重新排列其余数：将所有比A[0]大的数都排在它的位置之前，将所有比A[0]

小的数都排在它的位置之后，由此以A[0]最后所在的位置i 作为分界线，将数组A[1..n]分成两个子数组A[1..i-1]和A[i+1..n]。这个过程称作一趟快速排序。通过递归调用快速排序，对子数组A[1..i-1]和A[i+1..n]排序。

一趟快速排序算法的伪代码称为Partition,它的参数是一个数组A[1..n]和两个指针low、high,设枢轴为pivotkey，则首先从high 所指位置起向前搜索，找到第一个小于pivotkey 的数，并将其移到低端，然后从low 所指位置起向后搜索，找到第一个大于pivotkey 的数，并将其移到高端，重复这两步直至low=high。最后，将枢轴移到正确的位置上。用伪代码表示一趟快速排序算法如下：

Partition ( A, low, high)

A[0]←A[low]

//用数组的第一个记录做枢轴记录

privotkey←A[low]

//枢轴记录关键字

while low

while low=privotkey do high←high-1

A[low]←A[high] //将比枢轴记录小的记录移到低端

while low

A[high]←A[low] //将比枢轴记录大的记录移到高端

A[low]←A[0] //枢轴记录到位

return low //返回枢轴位置

二、算法的理论分析

1. 直接插入排序算法理论分析

从空间来看，直接插入排序只需要一个数的辅助空间；从时间来看，直接插入排序的基

本操作为：比较两个关键字的大小和移动记录。先分析一趟直接插入排序的情况。伪代码InsertionSort 中while 循环的次数取决于待插入的数与前i-1 个数之间的关系。若

A[i]

若待排序数组是随机的，即待排序数组中的数可能出现的各种排序的概率相同，则我们可取上述最小值和最大值的平均值，作为直接插入排序时所需进行数间的比较次数和数的移动次数，约为n^2/4。

因此直接插入排序算法，在最佳情况下的时间复杂度是O(n)，在最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)。

2. 快速排序算法理论分析

下面我们来分析快速排序的平均时间性能。

假设T(n)为对n 个记录A[1..n]进行快速排序所需时间，则由算法QuickSort 可见：其中，Tpass(n)为对n 个记录进行一趟快速排序Partition（A,1,n）所需的时间，从一

趟快速排序算法可见，其和记录数n 成正比，可以用cn 表示（c 为某个常数）；T(k-1)和T （n-k）分别为对A[1..k-1]和A[k+1..n]中记录进行快速排序QuickSort（A,1,k-1）和QuickSort（A,k+1,n）所需时间。假设待排序列中记录是随机排列的，则在一趟排序之后，k 取1 至n 之间任何一值的概率相同，快速排序所需时间的平均值则为Tavg(n)=knInn，其中n 为待排序序列中记录的个数，k 为某个常数。

通常，快速排序被认为是，在所有同数量级（O(nlogn)）的排序方法中，其平均性能最好。但是，若初始记录序列按关键字有序或基本有序时，快速排序将蜕化为起泡排序，其时间复杂度为O(n^2)。

三、试验分析

1、试验环境

WIN 32系统，VC6.0

2、程序的执行

1)由函数datagenetare()生成20000 个在区间[1,100000]上的随机整数，并将随机整数保存到数组num[]，接着调用函数WriteFile()将这些数输出到外部文件data.txt 中。

2)调用函数ReadFile()从data.txt 中读取数据，并将其保存到数组num1[]中。接着对数组num1 进行直接插入排序，并计算和记录其运行时间。最后，调用函数WriteFile()将直接插入排序的结果写入resultsIS.txt，并记录运行时间为TimeIS。

3)调用函数ReadFile()从data.txt 中读取数据，并将其保存到数组num2[]中。接着对数组num2 进行快速排序，并计算和记录其运行时间。最后，调用函数WriteFile()将快速排序的结果写入resultsQS.txt，并记录运行时间为TimeQS。

3、试验数据

当N=20000时：

当N=30000时：

当N=40000时：

当N=50000时：

当N=60000时：

当N=70000时：

当N=80000时：

4、实验结果分析

20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 插入排序 0.325 0.719 1.397 2.199 3.05 4.571 5.46 快速排序 0.003 0.005 0.008 0.01 0.012 0.011 0.013

做出折线统计图

四、试验心得

通过本次试验首先对在C++下的文件操作有了一定的深入认识，对于快速排序和插入排序的时间有了相当清晰且一目了然的认识，并且从原理上明白了快速排序的快的原因，对各种排序算法的优劣性有了全局的认识！

五、实验代码

#include

#include

#include

#include

#include

using namespace std;

const int NumS = 80000;

void datagenetare(int num[],int n); //产生随机数，保存到数组num

void WriteFile(int num[],char name[],int n); //输出数组num到data.txt文件

void ReadFile(int num[],char name[]);//读取名为name文件中的数据，保存到数组num

void QuickSort(int arr[], int n);//将数组arr[]中数据快速排序

void InsertionSort(int arr[],int n);//将数组arr[]中数据直接插入排序

int main()

{

int *num=(int *)malloc(sizeof(int)*NumS);

int *num1=(int *)malloc(sizeof(int)*NumS);

int *num2=(int *)malloc(sizeof(int)*NumS);

clock_t start_time1,end_time1,start_time2,end_time2;

double timeQS=0,timeIS=0;

cout<<"Create "<

datagenetare(num,NumS); //产生随机数，保存到数组num

WriteFile(num,"data.txt",NumS); //输出数组到data.txt文件

cout.precision(6); //设置浮点数的显示精度

cout.setf(ios_base::showpoint); //输出末尾的

//直接插入排序的分析

ReadFile(num1,"data.txt");//读取data.txt中的数据，保存到数组num1

cout<<"\nInsertionSort Start ....\n";

start_time1=clock(); //开始计时

InsertionSort(num1,NumS); //直接插入排序数组num1中的数据

end_time1=clock(); //结束计时

timeIS=(double)(end_time1-start_time1)/CLOCKS_PER_SEC;

cout<<"The Time-comsuption in InsertionSort is "<

WriteFile(num1,"resultsIS.txt",NumS); //排序后的数据输出到resultQS.txt

//输出运行时间timeIS到resultsIS.txt

ofstream ocout;

ocout.open("resultsIS.txt",ios::app);

if(ocout.good()) //打开resultsIS.txt

{

ocout<<"\nThe Time-comsuption in InsertionSort is "<

ocout.close();

}

else

{

cout<<"\nCan not open resultsIS.txt!\n";

exit(1); //异常退出

}

//快速排序的分析

ReadFile(num2,"data.txt"); //读取data.txt中的数据，保存到数组num2[]

cout<<"QuickSort Start .....\n";

start_time2=clock(); //开始计时

QuickSort(num2,NumS); //快速排序数组num中的数据

end_time2=clock(); //结束计时

timeQS=(double)(end_time2-start_time2)/CLOCKS_PER_SEC;

cout<<"The Time-comsuption in QuickSort is "<

//输出运行时间timeQS到resultsQS.txt

ocout.open("resultsQS.txt",ios::app);

if(ocout.good()) //打开resultsIS.txt

{

ocout<<"\nThe Time-comsuption in QuickSort is "<

ocout.close();

}

else

{

cout<<"\nCan not open resultsQS.txt!\n";

exit(1); //异常退出

}

return 0;

}

void datagenetare(int *num,int n)

{

int i;

srand((unsigned)time(0)); //srand()种子发生器函数，还有rand()随机数生成器函数for(i=0;i

num[i]=rand()%9999+1;

printf("\n");

}

//将数组中的数据输出到文件

void WriteFile(int *num,char name[],int n)

{

ofstream ocout;

ocout.open(name,ios::trunc);

int i=0;

if(ocout.fail())

exit(1); //打开文件失败，退出

for(;i

{

ocout<

if((i+1)%40==0||i==n-1) //每输出40个数，换一行

ocout<<"\n";

}

ocout.close();

}

//将文件中的数据输入到数组

void ReadFile(int *num,char name[])

{

string strLine;

int i=0;

char achLine[300];

const char* pchTok;

ifstream icin;

icin.open(name,ios::in); //打开名为name的文件

while(icin.good())

{

int i = 0;

while(getline(icin,strLine))

{

strLine.copy(achLine,strLine.size(),0);

achLine[strLine.size()]='\0';

//每行中的元素以空格为标识断开转换为int类型后存入数组

pchTok = strtok(achLine, " ");

while((pchTok != NULL))

{

num[i] = atoi(pchTok);

i++;

pchTok = strtok(NULL, " ");

}

}

}

icin.close();

}

//快速排序的实现，从左向右递增排序

void QuickSort(int *arr, int n)

{

int L = 0;

int R = n-1;

int t = arr[L]; //区间的第一个数作为基准

if(n<=1) //数组中存在个或个数据时，函数返回

return;

//将数据分成两个区间

while(L

while(L

arr[L] = arr[R];

while(L

arr[R] = arr[L];

}

arr[L] = t;

QuickSort(arr, L); //对左区间递归排序

QuickSort(arr+L+1,n-L-1);//对右区间递归排序

}

//直接插入排序的实现，从左向右递增排序

void InsertionSort(int *arr,int n)

{

int i=0,temp=0,j=0;

if(n<=1)

return;

for(i=1;i

{

temp=arr[i]; //temp记录要插入的数据arr[i]

j=i; //要插入的数据的位置

for(;j>0&&arr[j-1]>temp;--j) //将a[i]插入到已排序的arr[0]~arr[i-1]中

{

arr[j]=arr[j-1]; //比temp大的数据依次后移

}

arr[j]=temp; //找到第一个不大于于temp的数据，在j处插入arr[i]

} }