VBA排序的十种算法
在使用VBA进行写程序时，经常会做排序，下面将会给出一些常用的排序算法的实现，方便大家写程序参考，若代码中出现了错误，欢迎高手指正。
主要算法有：
1、（冒泡排序）Bubble sort
2、（选择排序）Selection sort
3、（插入排序）Insertion sort
4、（快速排序）Quick sort
5、（合并排序）Merge sort
6、（堆排序）Heap sort
7、（组合排序）Comb Sort
8、（希尔排序）Shell Sort
9、（基数排序）Radix Sort
10、Shaker Sort
第一种（冒泡排序）Bubble sort
Public Sub BubbleSort(ByRef lngArray() As Long)
Dim iOuter As Long
Dim iInner As Long
Dim iLBound As Long
Dim iUBound As Long
Dim iTemp As Long
iLBound = LBound(lngArray)
iUBound = UBound(lngArray)
'冒泡排序
For iOuter = iLBound To iUBound - 1
For iInner = iLBound To iUBound - iOuter - 1
'比较相邻项
If lngArray(iInner) > lngArray(iInner + 1) Then
'交换值
iTemp = lngArray(iInner)
lngArray(iInner) = lngArray(iInner + 1)
lngArray(iInner + 1) = iTemp
End If
Next iInner
Next iOuter
End Sub
2、（选择排序）Selection sort
1.Public Sub SelectionSort(ByRef lngArray() As Long)
2.Dim iOuter As Long
3.Dim iInner As Long
4.Dim iLBound As Long
5.Dim iUBound As Long
6.Dim iTemp As Long
7.Dim iMax As Long
8.
9.iLBound = LBound(lngArray)
10.iUBound = UBound(lngArray)
11.
12.'选择排序
13.For iOuter = iUBound To iLBound + 1 Step -1
14.
15.iMax = 0
16.
17.'得到最大值得索引
18.For iInner = iLBound To iOuter
19.If lngArray(iInner) > lngArray(iMax) Then iMax = iInner
20.Next iInner
21.
22.'值交换
23.iTemp = lngArray(iMax)
24.lngArray(iMax) = lngArray(iOuter)
25.lngArray(iOuter) = iTemp
26.
27.Next iOuter
28.End Sub
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第三种（插入排序）Insertion sort
1.Public Sub InsertionSort(ByRef lngArray() As Long)
2.Dim iOuter As Long
3.Dim iInner As Long
4.Dim iLBound As Long
5.Dim iUBound As Long
6.Dim iTemp As Long
7.
8.iLBound = LBound(lngArray)
9.iUBound = UBound(lngArray)
10.
11.For iOuter = iLBound + 1 To iUBound
12.
13.'取得插入值
14.iTemp = lngArray(iOuter)
15.
16.'移动已经排序的值
17.For iInner = iOuter - 1 To iLBound Step -1
18.If lngArray(iInner) <= iTemp Then Exit For
19.lngArray(iInner + 1) = lngArray(iInner)
20.Next iInner
21.
22.'插入值
23.lngArray(iInner + 1) = iTemp
24.Next iOuter
25.End Sub
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第四种（快速排序）Quick sort
1.Public Sub QuickSort(ByRef lngArray() As Long)
2.Dim iLBound As Long
3.Dim iUBound As Long
4.Dim iTemp As Long
5.Dim iOuter As Long
6.Dim iMax As Long
7.
8.iLBound = LBound(lngArray)
9.iUBound = UBound(lngArray)
10.
11.'若只有一个值，不排序
12.If (iUBound - iLBound) Then
13.For iOuter = iLBound To iUBound
14.If lngArray(iOuter) > lngArray(iMax) Then iMax = iOuter
15.Next iOuter
16.
17.iTemp = lngArray(iMax)
18.lngArray(iMax) = lngArray(iUBound)
19.lngArray(iUBound) = iTemp
20.
21.'开始快速排序
22.InnerQuickSort lngArray, iLBound, iUBound
23.End If
24.End Sub
25.
26.Private Sub InnerQuickSort(ByRef lngArray() As Long, ByVal iLeftEnd As Long,
ByVal iRightEnd As Long)
27.Dim iLeftCur As Long
28.Dim iRightCur As Long
29.Dim iPivot As Long
30.Dim iTemp As Long
31.
32.If iLeftEnd >= iRightEnd Then Exit Sub
33.
34.iLeftCur = iLeftEnd
35.iRightCur = iRightEnd + 1
36.iPivot = lngArray(iLeftEnd)
37.
38.Do
39.Do
40.iLeftCur = iLeftCur + 1
41.Loop While lngArray(iLeftCur) < iPivot
42.
43.Do
44.iRightCur = iRightCur - 1
45.Loop While lngArray(iRightCur) > iPivot
46.
47.If iLeftCur >= iRightCur Then Exit Do
48.
49.'交换值
50.iTemp = lngArray(iLeftCur)
51.lngArray(iLeftCur) = lngArray(iRightCur)
52.lngArray(iRightCur) = iTemp
53.Loop
54.
55.'递归快速排序
56.lngArray(iLeftEnd) = lngArray(iRightCur)
57.lngArray(iRightCur) = iPivot
58.
59.InnerQuickSort lngArray, iLeftEnd, iRightCur - 1
60.InnerQuickSort lngArray, iRightCur + 1, iRightEnd
61.End Sub
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第五种（合并排序）Merge sort
1.Public Sub MergeSort(ByRef lngArray() As Long)
2.Dim arrTemp() As Long
3.Dim iSegSize As Long
4.Dim iLBound As Long
5.Dim iUBound As Long
6.
7.iLBound = LBound(lngArray)
8.iUBound = UBound(lngArray)
9.
10.ReDim arrTemp(iLBound To iUBound)
11.
12.iSegSize = 1
13.Do While iSegSize < iUBound - iLBound
14.
15.'合并A到B
16.InnerMergePass lngArray, arrTemp, iLBound, iUBound, iSegSize
17.iSegSize = iSegSize + iSegSize
18.
19.'合并B到A
20.InnerMergePass arrTemp, lngArray, iLBound, iUBound, iSegSize
21.iSegSize = iSegSize + iSegSize
22.
23.Loop
24.End Sub
25.
26.Private Sub InnerMergePass(ByRef lngSrc() As Long, ByRef lngDest() As Long, ByVal
iLBound As Long, iUBound As Long, ByVal iSegSize As Long)
27.Dim iSegNext As Long
28.
29.iSegNext = iLBound
30.
31.Do While iSegNext <= iUBound - (2 * iSegSize)
32.'合并
33.InnerMerge lngSrc, lngDest, iSegNext, iSegNext + iSegSize - 1, iSegNext + iSegSize
+ iSegSize - 1
34.
35.iSegNext = iSegNext + iSegSize + iSegSize
36.Loop
37.
38.If iSegNext + iSegSize <= iUBound Then
39.InnerMerge lngSrc, lngDest, iSegNext, iSegNext + iSegSize - 1, iUBound
40.Else
41.For iSegNext = iSegNext To iUBound
42.lngDest(iSegNext) = lngSrc(iSegNext)
43.Next iSegNext
44.End If
45.
46.End Sub
47.
48.Private Sub InnerMerge(ByRef lngSrc() As Long, ByRef lngDest() As Long, ByVal
iStartFirst As Long, ByVal iEndFirst As Long, ByVal iEndSecond As Long)
49.Dim iFirst As Long
50.Dim iSecond As Long
51.Dim iResult As Long
52.Dim iOuter As Long
53.
54.iFirst = iStartFirst
55.iSecond = iEndFirst + 1
56.iResult = iStartFirst
57.
58.Do While (iFirst <= iEndFirst) And (iSecond <= iEndSecond)
59.
60.If lngSrc(iFirst) <= lngSrc(iSecond) Then
61.lngDest(iResult) = lngSrc(iFirst)
62.iFirst = iFirst + 1
63.Else
64.lngDest(iResult) = lngSrc(iSecond)
65.iSecond = iSecond + 1
66.End If
67.
68.iResult = iResult + 1
69.Loop
70.
71.If iFirst > iEndFirst Then
72.For iOuter = iSecond To iEndSecond
73.lngDest(iResult) = lngSrc(iOuter)
74.iResult = iResult + 1
75.Next iOuter
76.Else
77.For iOuter = iFirst To iEndFirst
78.lngDest(iResult) = lngSrc(iOuter)
79.iResult = iResult + 1
80.Next iOuter
81.End If
82.End Sub
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第六种（堆排序）Heap sort
1.Public Sub HeapSort(ByRef lngArray() As Long)
2.Dim iLBound As Long
3.Dim iUBound As Long
4.Dim iArrSize As Long
5.Dim iRoot As Long
6.Dim iChild As Long
7.Dim iElement As Long
8.Dim iCurrent As Long
9.Dim arrOut() As Long
10.
11.iLBound = LBound(lngArray)
12.iUBound = UBound(lngArray)
13.iArrSize = iUBound - iLBound
14.
15.ReDim arrOut(iLBound To iUBound)
16.
17.'Initialise the heap
18.'Move up the heap from the bottom
19.For iRoot = iArrSize \ 2 To 0 Step -1
20.
21.iElement = lngArray(iRoot + iLBound)
22.iChild = iRoot + iRoot
23.
24.'Move down the heap from the current position
25.Do While iChild < iArrSize
26.
27.If iChild < iArrSize Then
28.If lngArray(iChild + iLBound) < lngArray(iChild + iLBound + 1) Then
29.'Always want largest child
30.iChild = iChild + 1
31.End If
32.End If
33.
34.'Found a slot, stop looking
35.If iElement >= lngArray(iChild + iLBound) Then Exit Do
36.
37.lngArray((iChild \ 2) + iLBound) = lngArray(iChild + iLBound)
38.iChild = iChild + iChild
39.Loop
40.
41.'Move the node
42.lngArray((iChild \ 2) + iLBound) = iElement
43.Next iRoot
44.
45.'Read of values one by one (store in array starting at the end)
46.For iRoot = iUBound To iLBound Step -1
47.
48.'Read the value
49.arrOut(iRoot) = lngArray(iLBound)
50.'Get the last element
51.iElement = lngArray(iArrSize + iLBound)
52.
53.iArrSize = iArrSize - 1
54.iCurrent = 0
55.iChild = 1
56.
57.'Find a place for the last element to go
58.Do While iChild <= iArrSize
59.
60.If iChild < iArrSize Then
61.If lngArray(iChild + iLBound) < lngArray(iChild + iLBound + 1) Then
62.'Always want the larger child
63.iChild = iChild + 1
64.End If
65.End If
66.
67.'Found a position
68.If iElement >= lngArray(iChild + iLBound) Then Exit Do
69.
70.lngArray(iCurrent + iLBound) = lngArray(iChild + iLBound)
71.iCurrent = iChild
72.iChild = iChild + iChild
73.
74.Loop
75.
76.'Move the node
77.lngArray(iCurrent + iLBound) = iElement
78.Next iRoot
79.
80.'Copy from temp array to real array
81.For iRoot = iLBound To iUBound
82.lngArray(iRoot) = arrOut(iRoot)
83.Next iRoot
84.End Sub
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第七种（组合排序）Comb Sort
1.Public Sub CombSort(ByRef lngArray() As Long)
2.Dim iSpacing As Long
3.Dim iOuter As Long
4.Dim iInner As Long
5.Dim iTemp As Long
6.Dim iLBound As Long
7.Dim iUBound As Long
8.Dim iArrSize As Long
9.Dim iFinished As Long
10.
11.iLBound = LBound(lngArray)
12.iUBound = UBound(lngArray)
14.'Initialise comb width
15.iSpacing = iUBound - iLBound
16.
17.Do
18.If iSpacing > 1 Then
19.iSpacing = Int(iSpacing / 1.3)
20.
21.If iSpacing = 0 Then
22.iSpacing = 1 'Dont go lower than 1
23.ElseIf iSpacing > 8 And iSpacing < 11 Then
24.iSpacing = 11 'This is a special number, goes faster than 9 and 10
25.End If
26.End If
27.
28.'Always go down to 1 before attempting to exit
29.If iSpacing = 1 Then iFinished = 1
30.
31.'Combing pass
32.For iOuter = iLBound To iUBound - iSpacing
33.iInner = iOuter + iSpacing
34.
35.If lngArray(iOuter) > lngArray(iInner) Then
36.'Swap
37.iTemp = lngArray(iOuter)
38.lngArray(iOuter) = lngArray(iInner)
39.lngArray(iInner) = iTemp
40.
41.'Not finished
42.iFinished = 0
43.End If
44.Next iOuter
46.Loop Until iFinished
47.End Sub
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第八种（希尔排序）Shell Sort
1.Public Sub ShellSort(ByRef lngArray() As Long)
2.Dim iSpacing As Long
3.Dim iOuter As Long
4.Dim iInner As Long
5.Dim iTemp As Long
6.Dim iLBound As Long
7.Dim iUBound As Long
8.Dim iArrSize As Long
9.
10.iLBound = LBound(lngArray)
11.iUBound = UBound(lngArray)
12.
13.'Calculate initial sort spacing
14.iArrSize = (iUBound - iLBound) + 1
15.iSpacing = 1
16.
17.If iArrSize > 13 Then
18.Do While iSpacing < iArrSize
19.iSpacing = (3 * iSpacing) + 1
20.Loop
21.
22.iSpacing = iSpacing \ 9
23.End If
24.
25.'Start sorting
26.Do While iSpacing
28.For iOuter = iLBound + iSpacing To iUBound
29.
30.'Get the value to be inserted
31.iTemp = lngArray(iOuter)
32.
33.'Move along the already sorted values shifting along
34.For iInner = iOuter - iSpacing To iLBound Step -iSpacing
35.'No more shifting needed, we found the right spot!
36.If lngArray(iInner) <= iTemp Then Exit For
37.
38.lngArray(iInner + iSpacing) = lngArray(iInner)
39.Next iInner
40.
41.'Insert value in the slot
42.lngArray(iInner + iSpacing) = iTemp
43.Next iOuter
44.
45.'Reduce the sort spacing
46.iSpacing = iSpacing \ 3
47.Loop
48.
49.End Sub
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第九种（基数排序）Radix Sort
1.Public Sub RadixSort(ByRef lngArray() As Long)
2.Dim arrTemp() As Long
3.Dim iLBound As Long
4.Dim iUBound As Long
5.Dim iMax As Long
6.Dim iSorts As Long
7.Dim iLoop As Long
8.
9.iLBound = LBound(lngArray)
10.iUBound = UBound(lngArray)
11.
12.'Create swap array
13.ReDim arrTemp(iLBound To iUBound)
14.
15.iMax = &H80000000
16.'Find largest
17.For iLoop = iLBound To iUBound
18.If lngArray(iLoop) > iMax Then iMax = lngArray(iLoop)
19.Next iLoop
20.
21.'Calculate how many sorts are needed
22.Do While iMax
23.iSorts = iSorts + 1
24.iMax = iMax \ 256
25.Loop
26.
27.iMax = 1
28.
29.'Do the sorts
30.For iLoop = 1 To iSorts
31.
32.If iLoop And 1 Then
33.'Odd sort -> src to dest
34.InnerRadixSort lngArray, arrTemp, iLBound, iUBound, iMax
35.Else
36.'Even sort -> dest to src
37.InnerRadixSort arrTemp, lngArray, iLBound, iUBound, iMax
38.End If
39.
40.'Next sort factor
41.iMax = iMax * 256
42.Next iLoop
43.
44.'If odd number of sorts we need to swap the arrays
45.If (iSorts And 1) Then
46.For iLoop = iLBound To iUBound
47.lngArray(iLoop) = arrTemp(iLoop)
48.Next iLoop
49.End If
50.End Sub
51.
52.Private Sub InnerRadixSort(ByRef lngSrc() As Long, ByRef lngDest() As Long, ByVal
iLBound As Long, ByVal iUBound As Long, ByVal iDivisor As Long)
53.Dim arrCounts(255) As Long
54.Dim arrOffsets(255) As Long
55.Dim iBucket As Long
56.Dim iLoop As Long
57.
58.'Count the items for each bucket
59.For iLoop = iLBound To iUBound
60.iBucket = (lngSrc(iLoop) \ iDivisor) And 255
61.arrCounts(iBucket) = arrCounts(iBucket) + 1
62.Next iLoop
63.
64.'Generate offsets
65.For iLoop = 1 To 255
66.arrOffsets(iLoop) = arrOffsets(iLoop - 1) + arrCounts(iLoop - 1) + iLBound
67.Next iLoop
68.
69.'Fill the buckets
70.For iLoop = iLBound To iUBound
71.iBucket = (lngSrc(iLoop) \ iDivisor) And 255
72.lngDest(arrOffsets(iBucket)) = lngSrc(iLoop)
73.arrOffsets(iBucket) = arrOffsets(iBucket) + 1
74.Next iLoop
75.End Sub
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第十种 Shaker Sort
1.Public Sub ShakerSort(ByRef lngArray() As Long)
2.Dim iLower As Long
3.Dim iUpper As Long
4.Dim iInner As Long
5.Dim iLBound As Long
6.Dim iUBound As Long
7.Dim iTemp As Long
8.Dim iMax As Long
9.Dim iMin As Long
10.
11.iLBound = LBound(lngArray)
12.iUBound = UBound(lngArray)
13.
14.iLower = iLBound - 1
15.iUpper = iUBound + 1
16.
17.Do While iLower < iUpper
18.
19.iLower = iLower + 1
20.iUpper = iUpper - 1
21.
22.iMax = iLower
23.iMin = iLower
24.
25.'Find the largest and smallest values in the subarray
26.For iInner = iLower To iUpper
27.If lngArray(iInner) > lngArray(iMax) Then
28.iMax = iInner
29.ElseIf lngArray(iInner) < lngArray(iMin) Then
30.iMin = iInner
31.End If
32.Next iInner
33.
34.'Swap the largest with last slot of the subarray
35.iTemp = lngArray(iMax)
36.lngArray(iMax) = lngArray(iUpper)
37.lngArray(iUpper) = iTemp
38.
39.'Swap the smallest with the first slot of the subarray
40.iTemp = lngArray(iMin)
41.lngArray(iMin) = lngArray(iLower)
42.lngArray(iLower) = iTemp
43.
44.Loop
45.End Sub
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各种排序算法比较
排序算法 一、插入排序(Insertion Sort) 1. 基本思想： 每次将一个待排序的数据元素，插入到前面已经排好序的数列中的适当位置，使数列依然有序；直到待排序数据元素全部插入完为止。 2. 排序过程： 【示例】： [初始关键字] [49] 38 65 97 76 13 27 49 J=2(38) [38 49] 65 97 76 13 27 49 J=3(65) [38 49 65] 97 76 13 27 49 J=4(97) [38 49 65 97] 76 13 27 49 J=5(76) [38 49 65 76 97] 13 27 49 J=6(13) [13 38 49 65 76 97] 27 49 J=7(27) [13 27 38 49 65 76 97] 49 J=8(49) [13 27 38 49 49 65 76 97] Procedure InsertSort(Var R : FileType); //对R[1..N]按递增序进行插入排序, R[0]是监视哨// Begin for I := 2 To N Do //依次插入R[2],...,R[n]// begin R[0] := R[I]; J := I - 1; While R[0] < R[J] Do //查找R[I]的插入位置// begin R[J+1] := R[J]; //将大于R[I]的元素后移// J := J - 1 end R[J + 1] := R[0] ; //插入R[I] // end End; //InsertSort // 二、选择排序 1. 基本思想： 每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。 2. 排序过程： 【示例】： 初始关键字[49 38 65 97 76 13 27 49] 第一趟排序后13 ［38 65 97 76 49 27 49] 第二趟排序后13 27 ［65 97 76 49 38 49] 第三趟排序后13 27 38 [97 76 49 65 49] 第四趟排序后13 27 38 49 [49 97 65 76] 第五趟排序后13 27 38 49 49 [97 97 76]
数据结构课程设计十种排序算法比较
合肥学院 计算机科学与技术系 课程设计报告 2014 ～2015 学年第学期 课程数据结构与算法 课程设计名称内部排序算法比较 学生姓名 学号 专业班级 指导教师 2015 年1 月
【课题22、】内部排序算法比较 一、问题分析和任务定义 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。试通过随机的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。 根据对本设计任务要求的理解和分析，按以下两点问题进行分析： 题目要求对十种排序算法进行比较，比较的主要内容是关键字的比较次数和移动次数，其中待排序数用。 二、数据结构的选择和概要设计 为了实现十种排序算法，产生的随机数用顺序表存储比较方便。顺序表数据类型（存储结构）描述如下： typedef int KeyType; struct rec { KeyType key; }; typedef rec sqlist[N]; 2.主程序与各模块之间的关系是： (1) void gensort(int b[],int n)起泡排序 (2) void insertsort(sqlist b,int n)插入排序 (3) void so(sqlist num,int n)折半插入排序 (4) void shellsort(sqlist b,int n)希尔排序 (5) void gentsort(int b[],int n)选择排序 (6) void output(sqlist b,int n)快速排序 (7) void sort3(sqlist nu,int n) //2-路插入排序 (8) void Merge(sqlist a, sqlist b, int low, int mid, int high)二路归并排序 (9) void MergePass(sqlist a, sqlist b, int n, int lenth)一趟归并排序 (10) void MergeSort(sqlist a, int n) //进行二路归并 (11) void sift(sqlist r,int s,int m) 堆排序 (12) void init(int a[])//随机生成N个整数 三、详细设计和编码 在整个课程设计中，要求实现要求的功能，必须要有主函数，并通过主函数调用各功能子模块，以上展示各个模块的功能，以下将分析主函数和各个模块中的具体算法和实现。 1.起泡排序函数的实现 函数声明：void gensort(int b[],int n) 起泡排序的基本思想是将第一个记录的关键字和第二个记录的关键字进行比较，若为逆序，则将两个记录交换，然后比较第二个记录和第三个记录的关键
几种排序算法分析
《几种排序算法的分析》 摘要: 排序算法是在C++中经常要用到的一种重要的算法。如何进行排序，特别是高效率的排序是是计算机应用中的一个重要课题。同一个问题可以构造不同的算法，最终选择哪一个好呢？这涉及如何评价一个算法好坏的问题，算法分析就是评估算法所消耗资源的方法。可以对同一问题的不同算法的代价加以比较，也可以由算法设计者根据算法分析判断一种算法在实现时是否会遇到资源限制的问题。排序的目的之一就是方便数据的查找。在实际生活中，应根据具体情况悬着适当的算法。一般的，对于反复使用的程序，应选取时间短的算法；对于涉及数据量较大，存储空间较小的情况则应选取节约存储空间的算法。本论文重点讨论时间复杂度。时间复杂度就是一个算法所消耗的时间。算法的效率指的是最坏情况下的算法效率。 排序分为内部排序和外部排序。本课程结业论文就内部排序算法（插入排序，选择排序，交换排序，归并排序和基数排序）的基本思想，排序步骤和实现算法等进行介绍。 本论文以较为详细的文字说明，表格对比，例子阐述等方面加以比较和总结，通过在参加数据的规模，记录说带的信息量大小，对排序稳定的要求，关键字的分布情况以及算法的时间复杂度和空间复杂度等方面进行比较，得出它们的优缺点和不足，从而加深了对它们的认识和了解，进而使自己在以后的学习和应用中能够更好的运用。
1.五种排序算法的实例： 1.1.插入排序 1.1.1.直接插入排序 思路：将数组分为无序区和有序区两个区，然后不断将无序区的第一个元素按大小顺序插入到有序区中去，最终将所有无序区元素都移动到有序区完成排序。 要点：设立哨兵，作为临时存储和判断数组边界之用。 实现： Void InsertSort(Node L[],int length) { Int i,j;//分别为有序区和无序区指针 for(i=1;i
各个排序算法及其代码
常见排序算法的实现(一)→插入排序 插入排序是最简单最直观的排序算法了，它的依据是：遍历到第N个元素的时候前面的N-1个元素已经是排序好的了，那么就查找前面的N-1个元素把这第N 个元素放在合适的位置，如此下去直到遍历完序列的元素为止。 算法的复杂度也是简单的，排序第一个需要1的复杂度，排序第二个需要2的复杂度，因此整个的复杂度就是 1 + 2 + 3 + …… + N = O（N ^ 2）的复杂度。[详细内容] void insert_sort(int s[],int n) { int i,j,temp; for(i=1;i
数据结构各种排序算法的时间性能
HUNAN UNIVERSITY 课程实习报告 题目：排序算法的时间性能学生姓名 学生学号 专业班级 指导老师李晓鸿 完成日期
设计一组实验来比较下列排序算法的时间性能 快速排序、堆排序、希尔排序、冒泡排序、归并排序(其他排序也可以作为比较的对象） 要求 (1)时间性能包括平均时间性能、最好情况下的时间性能、最差情况下的时间性能等。 (2)实验数据应具有说服力，包括：数据要有一定的规模（如元素个数从100到10000）；数据的初始特性类型要多，因而需要具有随机性；实验数据的组数要多，即同一规模的数组要多选几种不同类型的数据来实验。实验结果要能以清晰的形式给出，如图、表等。 (3)算法所用时间必须是机器时间，也可以包括比较和交换元素的次数。 (4)实验分析及其结果要能以清晰的方式来描述，如数学公式或图表等。 (5)要给出实验的方案及其分析。 说明 本题重点在以下几个方面： 理解和掌握以实验方式比较算法性能的方法；掌握测试实验方案的设计；理解并实现测试数据的产生方法；掌握实验数据的分析和结论提炼；实验结果汇报等。 一、需求分析 (1) 输入的形式和输入值的范围：本程序要求实现各种算法的时间性能的比 较，由于需要比较的数目较大，不能手动输入，于是采用系统生成随机数。 用户输入随机数的个数n，然后调用随机事件函数产生n个随机数，对这些随机数进行排序。于是数据为整数 (2) 输出的形式：输出在各种数目的随机数下，各种排序算法所用的时间和 比较次数。 (3) 程序所能达到的功能：该程序可以根据用户的输入而产生相应的随机 数，然后对随机数进行各种排序，根据排序进行时间和次数的比较。 （4）测试数据：略 二、概要设计
十大排序编程算法
十大排序编程算法算法一：快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比 较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop ）可以在大部分的架构 上很有效率地被实现出来。 快速排序使用分治法（Divide and conquer ）策略来把一个串行（list ）分为两个子串行（sub-lists ）。算法步骤： 1 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot ）， 2 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition ）操作。 3 递归地（recursive ）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration ）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。、管路敷设技术通过管线敷设技术不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
常见经典排序算法(C语言)1希尔排序 二分插入法 直接插入法 带哨兵的直接排序法 冒泡排序 选择排序 快速排
常见经典排序算法（C语言） 1.希尔排序 2.二分插入法 3.直接插入法 4.带哨兵的直接排序法 5.冒泡排序 6.选择排序 7.快速排序 8.堆排序 一.希尔（Shell）排序法（又称宿小增量排序，是1959年由D.L.Shell提出来的） /* Shell 排序法*/ #include
} } 二.二分插入法 /* 二分插入法*/ void HalfInsertSort(int a[], int len) { int i, j,temp; int low, high, mid; for (i=1; i
几种常见内部排序算法比较
常见内部排序算法比较 排序算法是数据结构学科经典的内容，其中内部排序现有的算法有很多种，究竟各有什么特点呢？本文力图设计实现常用内部排序算法并进行比较。分别为起泡排序，直接插入排序，简单选择排序，快速排序，堆排序，针对关键字的比较次数和移动次数进行测试比较。 问题分析和总体设计 ADT OrderableList { 数据对象：D={ai| ai∈IntegerSet,i=1,2,…,n,n≥0} 数据关系：R1={〈ai-1，ai〉|ai-1, ai∈D, i=1,2,…,n} 基本操作： InitList(n) 操作结果：构造一个长度为n，元素值依次为1，2，…，n的有序表。Randomizel(d,isInverseOrser) 操作结果：随机打乱 BubbleSort( ) 操作结果：进行起泡排序 InserSort( ) 操作结果：进行插入排序 SelectSort( ) 操作结果：进行选择排序 QuickSort( ) 操作结果：进行快速排序 HeapSort( ) 操作结果：进行堆排序 ListTraverse(visit( )) 操作结果：依次对L种的每个元素调用函数visit( ) }ADT OrderableList 待排序表的元素的关键字为整数.用正序,逆序和不同乱序程度的不同数据做测试比较,对关键字的比较次数和移动次数(关键字交换计为3次移动)进行测试比较.要求显示提示信息,用户由键盘输入待排序表的表长(100-1000)和不同测试数据的组数(8-18).每次测试完毕,要求列表现是比较结果. 要求对结果进行分析.
详细设计 1、起泡排序 算法：核心思想是扫描数据清单，寻找出现乱序的两个相邻的项目。当找到这两个项目后，交换项目的位置然后继续扫描。重复上面的操作直到所有的项目都按顺序排好。 bubblesort(struct rec r[],int n) { int i,j; struct rec w; unsigned long int compare=0,move=0; for(i=1;i<=n-1;i++) for(j=n;j>=i+1;j--) { if(r[j].key #include"stdio.h" #define LT(a,b) ((a)<(b)) #define LQ(a,b) ((a)>(b)) #define maxsize 20 typedef int keytype; typedef struct{ keytype key; }RedType; typedef struct{ RedType r[maxsize+1]; int length; }Sqlist; //直接插入排序 void insertsort(Sqlist &L){ int i,j; for(i=2;i<=L.length;++i) if(LT(L.r[i].key,L.r[i-1].key)){ L.r[0]=L.r[i]; L.r[i]=L.r[i-1]; for(j=i-2;LT(L.r[0].key,L.r[j].key);--j) L.r[j+1]=L.r[j]; L.r[j+1]=L.r[0]; }//if }//insertsort //折半插入排序 void BInsertSort(Sqlist &L) { int i,j,low,high,m; for(i=2;i<=L.length;++i) { L.r[0]=L.r[i]; low=1; high=i-1; while(low<=high){ m=(low+high)/2; if(LT(L.r[0].key,L.r[m].key)) high=m-1; else low=m+1; }//while for(j=i-1;j>=high+1;--j) L.r[j+1]=L.r[j]; L.r[high+1]=L.r[0]; }//for 各种排序算法的总结和比较 1 快速排序（QuickSort） 快速排序是一个就地排序，分而治之，大规模递归的算法。从本质上来说，它是归并排序的就地版本。快速排序可以由下面四步组成。 （1）如果不多于1个数据，直接返回。 （2）一般选择序列最左边的值作为支点数据。（3）将序列分成2部分，一部分都大于支点数据，另外一部分都小于支点数据。 （4）对两边利用递归排序数列。 快速排序比大部分排序算法都要快。尽管我们可以在某些特殊的情况下写出比快速排序快的算法，但是就通常情况而言，没有比它更快的了。快速排序是递归的，对于内存非常有限的机器来说，它不是一个好的选择。 2 归并排序（MergeSort） 归并排序先分解要排序的序列，从1分成2，2分成4，依次分解，当分解到只有1个一组的时候，就可以排序这些分组，然后依次合并回原来的序列中，这样就可以排序所有数据。合并排序比堆排序稍微快一点，但是需要比堆排序多一倍的内存空间，因为它需要一个额外的数组。 3 堆排序（HeapSort） 堆排序适合于数据量非常大的场合（百万数据）。 堆排序不需要大量的递归或者多维的暂存数组。这对于数据量非常巨大的序列是合适的。比如超过数百万条记录，因为快速排序，归并排序都使用递归来设计算法，在数据量非常大的时候，可能会发生堆栈溢出错误。 堆排序会将所有的数据建成一个堆，最大的数据在堆顶，然后将堆顶数据和序列的最后一个数据交换。接下来再次重建堆，交换数据，依次下去，就可以排序所有的数据。 Shell排序通过将数据分成不同的组，先对每一组进行排序，然后再对所有的元素进行一次插入排序，以减少数据交换和移动的次数。平均效率是O(nlogn)。其中分组的合理性会对算法产生重要的影响。现在多用D.E.Knuth的分组方法。 Shell排序比冒泡排序快5倍，比插入排序大致快2倍。Shell排序比起QuickSort，MergeSort，HeapSort慢很多。但是它相对比较简单，它适合于数据量在5000以下并且速度并不是特别重要的场合。它对于数据量较小的数列重复排序是非常好的。 5 插入排序（InsertSort） 插入排序通过把序列中的值插入一个已经排序好的序列中，直到该序列的结束。插入排序是对冒泡排序的改进。它比冒泡排序快2倍。一般不用在数据大于1000的场合下使用插入排序，或者重复排序超过200数据项的序列。 十大排序法对大量数据综合排序的设计和实现 文档信息 开发小组： 组长：于微 成员：郑鸿、张雪莹、杨宝英 单位：软件设计工作室文档类型：软件开发用技术文档当前版本：Microsoft Word 作者：杨宝英、郑鸿 完成时间：2010年10月10日软件信息 系统名称：十大排序法对大量数据综合排序 运行环境Windows Seven 环境下Visual C+ + 6.0版本 参与编写：于微、郑鸿、张雪莹、杨宝英 日期：2010年10月5号-2010年10月10号 系统简介：系统面向大众人群，囊括了起泡排序、插入排序、二分排序、选择排序、希尔排序、快速排序、堆排序、桶排序、基数排序、 二路归并排序这十个常用排序，此系统可对一百万个随机数进 行综合排序，计算各排序时间，以比较各排序工作的效率。 一、序言 (3) 二、需求分析说明书 (3) 2.1系统介绍 (3) 2.2系统面向的用户群体 (3) 2.3系统的功能性需求 (3) 2.4系统的非功能性需求 (4) 2.4.1用户界面需求 (4) 2.4.2软硬件环境需求 (4) 三、可行性分析报告 (4) 四、概要设计 (5) 五、详细设计 (5) 5.1主函数于各模块的关系 (5) 5.2各模块功能函数 (6) 5.2.1基数排序函数的实现 (6) 5.2.2起泡排序函数的实现 (8) 5.2.3选择排序函数的实现 (9) 5.2.4插入排序函数的实现 (10) 5.2.5希尔排序函数的实现 (11) 5.2.6二分排序函数的实现 (11) 5.2.7快速排序函数的实现 (13) 5.2.8桶排序函数的实现 (14) 5.2.9堆排序函数的实现 (16) 5.2.10二路归并排序函数的实现 (18) 5.2.11过滤重复数据的实现 (20) 六、使用说明 (20) 七、心得体会 (23) 参考资料 (23) 课题：选择排序的算法实现 授课教师：钱晓峰 单位：浙江金华第一中学 一、教学目标 1．知识目标： （1）进一步理解和掌握选择排序算法思想。 （2）初步掌握选择排序算法的程序实现。 2．能力目标：能使用选择排序算法设计程序解决简单的问题。 3．情感目标：培养学生的竞争意识。 二、教学重点、难点 1. 教学难点：选择排序算法的VB程序实现。 2. 教学重点：对于选择排序算法的理解、程序的实现。 三、教学方法与教学手段 本节课使用教学辅助网站开展游戏竞技和其他教学活动，引导学生通过探究和分析游戏中的玩法，得出“选择排序”的基本思路，进而使用VB来实现该算法。让学生在玩游戏的过程中学到知识，然后再以这些知识为基础，组织学生进行又一个新的游戏。“从生活中来、到生活中去、寓教于乐”便是这堂课的主导思想。 四、教学过程 五、教学设计说明 在各种游戏活动、娱乐活动中，人们都会不知不觉地使用各种基础算法的思想来解决问题。通过这类课堂活动，可以帮助学生更加容易地理解和接受这些算法。“从生活中来、到生活中去、寓教于乐”便是这堂课的主导思想。 本节课以教学辅助网站为依托，以游戏活动“牛人争霸赛”为主线，将教学内容融入到游戏活动中，让学生从中领悟知识、学到知识，然后又把学到的知识应用到新的游戏活动中。 本节课所使用的教学辅助站点记录了每一个学生的学习任务的完成情况，通过这个站点，我们可以实时地了解每一个学生学习任务的完成情况，也解决了《算法与程序设计》课程如何进行课堂评价的问题。 本节课的重点和难点是对选择排序算法思想的理解和选择排序算法的程序实现。如何解决这两个难点是一开始就需要考虑的问题，本节课通过玩游戏的方式，让学生不知不觉地进入一种排序思维状态，然后引导学生分析玩游戏的步骤，这样就可以很顺畅地让学生体验到选择排序的算法思想。然后，进一步分析这种方法第I步的操作，让学生根据理解完成第二关的“流程图游戏”，这又很自然地引导学生朝算法实现的方向前进了一步，接着让学生分析游戏中完成的流程图，得出选择排序的程序。为了巩固学生的学习效果，最后以游戏的方式让学生巩固知识、强化理解。 六、个人简介 钱晓峰，男，中共党员，出生于1981年12月，浙江湖州人。2004年6月毕业于浙江师范大学计算机科学与技术专业，同年应聘到浙江金华第一中学任教信息技术课。在开展日常教学工作的同时，开设的校本课程《网站设计与网页制作》、《常用信息加密与解密》，深受学生好评；与此同时，还根据学校实际情况开发了《金华一中网络选课系统》、《金华信息学奥赛专题网》等网络应用程序；教学教研方面，也多次在省、市、学校的各项比赛中获奖。 数据结构实验 报告 实验题目：几种基本排序算法的实现 ：耀 班级：计嵌151 学号：1513052017 一、实验目的 实现直接插入排序，冒泡排序，简单选择排序，快速排序，希尔排序，堆排序等6种常用部排序算法，比较各算法的比较次数和移动次数。 二、数据结构设计 (1)设计待排序记录的存储结构。 (2)设计待排序数据的存储结构。 (3)输入：待排序数据的数据个数和数据可由键盘输入，也可由程 序生成伪随机数，以菜单方式选择上述排序方法中的一个，并指明输出第几趟排序的结果。 (4)输出：各趟排序结果或指定趟的排序结果，以及对应的关键字 比较次数和移动次数。 三、算法设计与N-S图 算法设计： 编写一个主函数main()，在主函数中设计一个简单的菜单，分别调用6种部排序算法。 为了对各种排序算法的性能进行比较，算法中的主要工作是在已知算法的适当位置插入对关键字的比较次数和移动次数的计数操作。为 此，可设立一个实现排序算法中的关键字比较的函数；设立一个实现排序算法中的关键字移动的函数；设立一个实现排序算法中的关键字交换的函数，从而解决比较次数和移动次数的统计问题。 数据的输入也可以通过菜单选择输入方式：键盘输入或由伪随机数程序生成数据，以便随时更换排序数据，并按照不同要求对排序数据进行排序，输出排序的结果以及对应的关键字比较次数和移动次数。对于测试数据，算法中可以考虑几组数据的典型性，如正序，逆序和不同程度等，以取得直观的感受，从而对不同算法进行比较。 四、程序清单 #include 数据结构各种排序算法总结 2009-08-19 11:09 计算机排序与人进行排序的不同：计算机程序不能象人一样通览所有的数据，只能根据计算机的"比较"原理，在同一时间内对两个队员进行比较，这是算法的一种"短视"。 1. 冒泡排序 BubbleSort 最简单的一个 public void bubbleSort() { int out, in; for(out=nElems-1; out>0; out--) // outer loop (backward) for(in=0; in swap(out, min); // swap them } // end for(out) } // end selectionSort() 效率：O(N2) 3. 插入排序 insertSort 在插入排序中，一组数据在某个时刻实局部有序的，为在冒泡和选择排序中实完全有序的。 public void insertionSort() { int in, out; for(out=1; out 数据结构专业课程设计十种排序算法比较 合肥学院 计算机科学与技术系 课程设计报告 2014 ～2015 学年第学期 课程数据结构与算法 课程设计名称内部排序算法比较 学生姓名 学号 专业班级 指导教师 2015 年1 月 【课题22、】内部排序算法比较 一、问题分析和任务定义 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。试通过随机的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。 根据对本设计任务要求的理解和分析，按以下两点问题进行分析： 题目要求对十种排序算法进行比较，比较的主要内容是关键字的比较次数和移动次数，其中待排序数用。 二、数据结构的选择和概要设计 为了实现十种排序算法，产生的随机数用顺序表存储比较方便。顺序表数据类型（存储结构）描述如下： typedef int KeyType; struct rec { KeyType key; }; typedef rec sqlist[N]; ： (1) void gensort(int b[],int n)起泡排序 (2) void insertsort(sqlist b,int n)插入排序 (3) void so(sqlist num,int n)折半插入排序 (4) void shellsort(sqlist b,int n)希尔排序 (5) void gentsort(int b[],int n)选择排序 (6) void output(sqlist b,int n)快速排序 (7) void sort3(sqlist nu,int n) //2-路插入排序 (8) void Merge(sqlist a, sqlist b, int low, int mid, int high)二路归并排序 (9) void MergePass(sqlist a, sqlist b, int n, int lenth)一趟归并排序 (10) void MergeSort(sqlist a, int n) //进行二路归并 (11) void sift(sqlist r,int s,int m) 堆排序 (12) void init(int a[])//随机生成N个整数 三、详细设计和编码 在整个课程设计中，要求实现要求的功能，必须要有主函数，并通过主函数调用各功能子模块，以上展示各个模块的功能，以下将分析主函数和各个模块中的具体算法和实现。 VB 程序设计之十大算法-------“选择排序”教学设计 姓名：XXX 邮箱：XXX 本节课取自《Visual Basic 语言程序设计基础》，因本书中涉及到排序类的题型不多，而且知识点比较单一，例题没有很好的与控件结合起来，因此在课堂中将引入形式各样的题型，让学生通过读题、分步解题来掌握知识点，得出一类题型的解题规律，提高课堂教学的有效性。 【学情分析】 本课教学对象是中职二年级计算机应用技术专业班级，班级由33名同学组成。他们大部分突显出拿到编程题无从下手的窘况，缺乏分析问题的能力，由于英语底子薄，在编写代码方面有时即使知道该如何书写，但也总因为单词写错而影响整题得分。 【考纲分析】 对于这一算法，在考纲中只有这样一句话：“掌握选择排序法的编程方法”。但是对于这个知识点是高职高考中操作设计大分题，因此必须让学生引起高度的重视。例如在2016年的高职高考中，最后一题设计题16分就是关于排序题。【教学目标】 知识与技能 1．通过简单排序题，得出读题的方法和解题“三步走”模块化的概念。 2．能够将长代码进行分块化编写，从而解决复杂题型。 过程与方法 1．读题时学会抓住其中的关键字，知道解题思路 2．边讲边练的教学法，帮助学生自主学习 情感与态度 1．以简单易懂题入手，激发学生学习的热情，树立信心 2．培养学生处理复杂问题的耐心 【教学重点】 1．清楚选择排序的固定代码 2．对编程类题型形成“输入、处理、输出”三步走的概念 3．养成高职高考解题的规范性。 【教学难点】 1．能够学会捕捉题中的关键字 2．能够书写选择排序与控件相结合的代码 【教学方法】 分析法、举例法 数据挖掘十大经典算法，你都知道哪些？ 当前时代大数据炙手可热，数据挖掘也是人人有所耳闻，但是关于数据挖掘更具体的算法，外行人了解的就少之甚少了。 数据挖掘主要分为分类算法，聚类算法和关联规则三大类，这三类基本上涵盖了目前商业市场对算法的所有需求。而这三类里又包含许多经典算法。而今天，小编就给大家介绍下数据挖掘中最经典的十大算法，希望它对你有所帮助。 一、分类决策树算法C4.5 C4.5，是机器学习算法中的一种分类决策树算法，它是决策树(决策树，就是做决策的节点间的组织方式像一棵倒栽树)核心算法ID3的改进算法，C4.5相比于ID3改进的地方有： 1、用信息增益率选择属性 ID3选择属性用的是子树的信息增益，这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵（shang），一种不纯度度量准则，也就是熵的变化值，而 C4.5用的是信息增益率。区别就在于一个是信息增益，一个是信息增益率。 2、在树构造过程中进行剪枝，在构造决策树的时候，那些挂着几个元素的节点，不考虑最好，不然容易导致过拟。 3、能对非离散数据和不完整数据进行处理。 该算法适用于临床决策、生产制造、文档分析、生物信息学、空间数据建模等领域。 二、K平均算法 K平均算法（k-means algorithm）是一个聚类算法，把n个分类对象根据它们的属性分为k类（kn）。它与处理混合正态分布的最大期望算法相似，因为他们都试图找到数据中的自然聚类中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 从算法的表现上来说，它并不保证一定得到全局最优解，最终解的质量很大程度上取决于初始化的分组。由于该算法的速度很快，因此常用的一种方法是多次运行k平均算法，选择最优解。 k-Means 算法常用于图片分割、归类商品和分析客户。 三、支持向量机算法 支持向量机(Support Vector Machine)算法，简记为SVM，是一种监督式学习的方法，广泛用于统计分类以及回归分析中。 SVM的主要思想可以概括为两点： (1)它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分； (2)它基于结构风险最小化理论之上，在特征空间中建构最优分割超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。 四、The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，其核心是基于两阶段“频繁项集”思想的递推算法。其涉及到的关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支 需 求 分 析 报 告 课程设计题目：排序算法实现与演示系统专业：计算机科学与技术 班级： 姓名： 一．问题的提出 1.1编写目的 排序在人们的日常生活和学习、科研、生产等各个方面有着重要的应用。因此掌握常用的排序算法是很必要的。此次设计拟开发一个排序算法演示系统，以提高对排序算法的掌握程度。 本系统实现各种内部排序：直接插入排序、冒泡排序、直接选择排序、希尔排序、快速排序、堆排序、归并排序演。用户可以选择排序算法以演示输入数据在该排序算法下的排序过程。 1.2项目背景 课程设计题目：排序算法实现与演示系统 本课题的指导老师： 本课题的任务开发者： 该设计系统与其他系统的关系：相辅相成，紧密相关 1.3定义 文档中所用到的专业术语： 1.4参考资料 [1] 李云清，杨庆红.数据结构（C语言版）.北京：人民邮电出版社，2004. [2]严蔚敏,吴伟民.数据结构（C语言版）.北京：清华大学出版.1997. [3] 苏光奎,李春葆.数据结构导学.北京:清华大学出版.2002. [4] 周海英，马巧梅，靳雁霞.数据结构与算法设计.北京：国防工业出版社，2007. [5] 张海藩. 软件工程导论. 北京：清华大学出版社.2003. 随着计算机的普及，数据结构的应用与开发也深入我们的生活学习当中，其中排序算法也影响极深，通过这次排序算法的实现，希望更多人可以学会并运用排序算法。 二．任务概述 2.1目标 了解并掌握数据结构与算法的设计方法，具备初步的独立分析和设计能力； 初步掌握软件开发过程的问题分析、系统设计、程序编码、测试等基本方法和技能； 提高综合运用所学的理论知识和方法独立分析和解决问题的能力； 训练用系统的观点和软件开发一般规范进行软件开发，培养软件工作者所应具备的科学的工作方法和作风。 2.2运行环境 Microsoft Visual C++ 2008 2.3用户的特点 排序算法实现与演示系统使用者：具有一定的计算机操作能力和知识。 系统调用人员：具有很高的专业知识水平，理解排序算法实现与演示系统的运行机制，可以对开放代码进行阅读和分析，以完成其系统独特的需求。 2.4条件与限制 课程设计代码编写测试时间短、技术力量弱，设备具有约束性。 三．数据描述数据结构各种常用排序算法综合
各种排序算法的总结和比较
十大排序法综合排序的设计和实现
选择排序的算法实现
10.1几种基本排序算法的实现
数据结构 各种排序算法
数据结构专业课程设计十种排序算法比较样本
选择法排序的教学设计
十 大 经 典 排 序 算 法 总 结 超 详 细
排序算法的实现与演示需求分析报告
- 十 大 经 典 排 序 算 法 总 结 超 详 细
- 十大经典排序算法-C语言
- 十大经典排序算法
- 十大排序编程算法
- 2014年中科院地理所考博程序设计与算法语言试题
- 程序员必知的十种程序算法
- 从零开始学算法：十种排序算法介绍(中)
- 数据结构实验9实验报告
- 十 大 经 典 排 序 算 法 总 结 超 详 细
- 十 大 经 典 排 序 算 法 总 结 超 详 细
- VBA排序的十种算法
- 排序算法(比较类和非比较类)
- 数据结构课程设计十种排序算法比较
- 数学建模算法与应用
- 综合评价与决策方法
- 20世纪科学界十大算法
- 十大排序算法
- 基于C语言的多种排序方法的实现
- 数据结构专业课程设计十种排序算法比较样本
- 基于C语言的多种排序方法的实现