五种排序算法分析
深圳大学实验报告
课程名称：算法分析与复杂性理论
实验项目名称：实验一排序算法性能分析
学院：计算机与软件学院
专业：软件工程
指导教师：杨烜
报告人：赖辉学号：班级：软工学术型实验时间：2015-10-15
实验报告提交时间：2015-11-24
教务部制
一．实验目的
1.掌握选择排序、冒泡排序、合并排序、快速排序、插入排序算法原理
2.掌握不同排序算法时间效率的经验分析方法，验证理论分析与经验分析的一致性。二．实验步骤与结果
实验总体思路：
根据实验要求，需要用while循环控制用户选择相应算法(选择通过switch实现)或者选择输入0跳出while循环，退出程序。Switch中选择相应的算法后需要通过一个for(int j=0;j<5;j++)循环更改数组大小MAX的值(MAX *= 10)，从而控制输入不同问题规模的耗时。再通过一个for(int i=0;i<20;i++)循环控制20组随机数组。为了使得程序输出更加直观，部分数据后面没有输出。相应结果和过程如下所示（代码和结果如下图所示）。
各排序算法的实现及实验结果：
1、随机数产生
代码1：
srand((unsigned)time(NULL));
For i=0 to 19
randNum(MAX,array);
当问题规模较小时，生成随机函数randNum()在for循环下运行时间短，每次产生的随机数组都是一样的，将srand((unsigned)time(NULL))语句放在for循环外面，就产生了20组不同的随机数组。
图1、产生20组随机数组
2、选择排序
代码2：
for i=0 to n-2
min=i
for j= i+1 to n-1
if ele[min]>ele[j] min=j
swap(ele[i],ele[min]) //交换元素
图2、选择排序在不同数据规模下排序所消耗的时间3、冒泡排序
代码3：
for i= 0 to n-1
for j=0 to n-1-i
if a[j]>a[j+1]
swap(a[j],a[j+1]) //交换
图3、冒泡排序在不同数据规模下排序所消耗的时间
3、合并排序
代码4：
MERGE(A, p, q, r)
n1 ←q - p + 1
n2 ←r - q
create arrays L[1 ‥n1 + 1] and R[1 ‥n2 + 1]
for i ←1 to n1
do L[i] ←A[p + i - 1]
for j ←1 to n2
do R[j] ←A[q + j]
L[n1 + 1] ←∞
R[n2 + 1] ←∞
i ←1
j ←1
for k ←p to r
do if L[i] ≤R[j]
then A[k] ←L[i]
i ←i + 1
else A[k] ←R[j]
j ←j + 1
图4、合并排序在不同数据规模下排序所消耗的时间4、快速排序
代码5：
quick(ele[0...n-1],left,right)
if l l←left r←right x←ele[l]; while l while l r-- if l ele[l]←ele[r] l++ while l ll++ if l ele[r]←ele[l] r-- ele[l]←x; quick(ele,left,l-1) // 递归调用 quick(ele,l+1,right) 图5、快速排序在不同数据规模下排序所消耗的时间5、插入排序 代码6： for i=1→n-1 if ele[i] for j= i-1 to 0 && ele[j]>temp ele[j+1]←ele[j] ele[j+1]←temp 图6、插入排序在不同数据规模下排序所消耗的时间 三．实验分析 选择排序： 图7、由图2数据整合而成的折线图 表1、选择排序在不同数据规模下排序所消耗的时间 数据规模：10 100 1000 10000 100000 耗时（ms）0 0 2.05 195.25 19868.5 图形上： 形状基本符合n2（二次增长） 数据上： 我们发现当数据规模增大10倍时： 1000→10000： 195.25/2.05=95.24≈100 10000→100000：19868.5/195.25=101.75≈100 其他倍数也可得到类似的结果。 结论： 当数据规模为10和100时因为数据太小，耗时约为0。但当数据规模为1000增大到10000时，并10000到100000时，规模增大10倍耗时都增大约100倍，可以计算出，选择排序的时间复杂度为o（n2）。 冒泡排序： 图8、由图3数据整合而成的折线图 表2、冒泡排序在不同数据规模下排序所消耗的时间 数据规模：10 100 1000 10000 100000 耗时（ms）0 0.1 2 194.15 19708 图形上： 形状基本符合n2（二次增长） 数据上： 我们发现当数据规模增大10倍时： 100→1000：2/0.1=20 （误差太大） 1000→10000:194.15/2=97.075 ≈ 100 10000→100000:19708/194.15=101.5 ≈ 100 其他倍数也可得到类似的结果。 结论： 由于开始问题规模较小，产生误差较大，但随着问题规模的按10的倍数增大，耗时逐渐呈100的倍数增大，分析伪代码也可以算出该算法的时间复杂度为o（n2）。随着问题规模的增大，多种误差会逐渐累积，耗时会超过o（n2）的倍数，但是整体上不会相差太大。与此相比，电脑等其他因素造成轻微的误差可以忽略不计。 合并排序： 图9、由图4数据整合而成的折线图 表3、合并排序在不同数据规模下排序所消耗的时间 数据规模：10 100 1000 10000 100000 耗时（ms）0 0.1 0.7 6.05 59.2 图形上： 形状基本符合n（线性增长） 数据上： 我们发现当数据规模增大10倍时： 100→1000：:0.7/0.1=7 ≈10（误差较大） 1000→10000： 6.05/0.7=8.64 ≈10 10000→100000：59.2/6.05=9.78 ≈10 其他倍数也可得到类似的结果。 结论： 根据该算法的伪代码，可以计算出时间复杂度为o（nlog2n），当数据规模扩大10倍时，耗时呈线性增长，逐渐接近于n。当数据规模扩大n倍时，相应的在时间的消耗上会扩大nlog2n倍，同时我们发现，理论上乘以nlog2n后的数据普遍会略小于实际数据，这主要原因快速排序需要递归调用，递归调用需要花费额外的时间。 快速排序： 图10、由图5数据整合而成的折线图 表4、快速排序在不同数据规模下排序所消耗的时间 数据规模：10 100 1000 10000 100000 耗时（ms）0 0 1.5 12.15 137.95 图形上： 形状基本符合n（线性增长） 数据上： 我们发现当数据规模增大10倍时： 1000→10000：:12.15/1.5=8.1 ≈ 10 10000→100000： 137.95/12.15=10.1 ≈10 其他倍数也可得到类似的结果。 结论： 根据快速排序算法的伪代码，可以分析出该算法的时间复杂度是o（nlog2n），当数据规模扩大n倍时，相应的在时间的消耗上会扩大nlog2n倍。从实验的数据上，可以看出随着问题规模的增大，耗时上面也呈线性增长，但累积起来的误差也使得程序的结果略微高于实验值。总体上的实验结果和预期还是很接近的。 插入排序： 图11、由图6数据整合而成的折线图 表5、插入排序在不同数据规模下排序所消耗的时间 数据规模：10 100 1000 10000 100000 耗时（ms）0 0 1.2 112.85 11329.5 图形上： 形状基本符合n2（二次增长） 数据上： 我们发现当数据规模增大10倍时： 1000→10000： 112.85/1.2=94 ≈100 10000→100000： 11329.5/112.85=100.4 ≈100 其他倍数也可得到类似的结果。 结论： 根据插入算法的伪代码，可以计算出该算法的时间复杂度是o（n2），当数据规模扩大n倍时，相应的在时间的消耗上会扩大n2倍，理论上，如果数据大具有特殊性，那此算法被影响的程度会比较大，他的的比较次数可以从线性次数，到n2次，赋值次数也可能由常数次变成n2总的来说，受数据影响较大。 将五种排序的实验汇总在一起，如下图12所示 图12、由图7、8、9、10、11整合而来 从图中以及之前的分析中我们可以得到以下结论 1、在平均时间复杂度上面，冒泡排序、插入排序和选择排序都最差为o（n2）。其主要原因是：随着问题规模的增大，冒泡排序在比较次数上达到了o（n2），但这种排序同时也受交换次数的影响，而且最多时间复杂度也是o（n2）。如此，同样是o（n2），但冒泡排序的二次项系数会比另外两个大不少，所以最为耗时。 2、快速排序和合并排序都表现出比较好的复杂度。但这两者中，合并排序表现更好。其原因是：在最坏情况下，即整个序列都已经有序且完全倒序的情况下，快速排序呈o（n2）的增长，而归并排序不管在什么情况下都呈o（nlog2n），随着问题规模的增大，快速排序逐渐体现出这种弊端。 四．实验心得 本次实验虽然花费很大的心思，但确实让我对这几种排序的认识更加深刻，同样的数据，排序的时间可以相差如此之大，这可能会改变我每次都使用冒泡排序的这一习惯，同时，对算法的优良性不同而导致的结果差异之大，感觉到好的算法是多么的重要，当然合理利用算法也是不可忽视的。这次实验虽然花了很大精力，却收获累累。 指导教师批阅意见： 成绩评定： 指导教师签字： 年月日备注： 注：1、报告内的项目或内容设置，可根据实际情况加以调整和补充。 2、教师批改学生实验报告时间应在学生提交实验报告时间后10日内。 附录：代码 #include #include #include #include using namespace std; #include #include using namespace std; #define ARRAY_MAX 100000 /*****************************生成随机函数*************************/ void randNum(int MAX,int *array){ //srand((unsigned)time(NULL)); //cout<<"生成的随机数为："< for(int i=0;i array[i] = rand()%100; //cout< } //cout<<"\t\t耗时："; } /*****************************选择排序*************************/ void select_sort(int MAX,int *array){ int i, j, k; for (i = 0; i < MAX; i++){ k = i; for (j = i + 1; j < MAX; j++){ if (array[j] < array[k]){ k = j; } } if (k != i){ int temp = array[k]; array[k] = array[i]; array[i] = temp; } } } /***************************冒泡排序*************************/ void buddle_sort(int MAX,int *array){ int i, j; for(i=0;i for(j=i+1;j if(array[i]>array[j]) swap(array[i],array[j]); } } } /***************************合并排序*************************/ void Merge(int *array, int p, int q, int r){ int n1 = q - p + 1; int n2 = r - q; int *L, *R, i, j, k; L = new int[n1 + 1]; R = new int[n2 + 1]; for (i = 0; i < n1; i++) L[i] = array[p + i]; for (i = 0; i < n2; i++) R[i] = array[q + 1 + i]; L[n1] = INT_MAX; R[n2] = INT_MAX; for (i = 0, j = 0, k = p; k <= r; k++){ if (L[i] <= R[j]){ array[k] = L[i++]; } else{ array[k] = R[j++]; } } delete []L; delete []R; } void merge_sort(int *array, int p, int r){ if (p < r){ int q = (p + r) / 2; merge_sort(array, p, q); //递归调用 merge_sort(array, q + 1, r); Merge(array, p, q, r); } else{ return; } } /***************************快速排序*************************/ void quick_sort(int a[], int low, int high){ if(low >= high){ return; } int first = low; int last = high; int key = a[first]; while(first < last){ while(first < last && a[last] >= key){ --last; } a[first] = a[last]; //将比第一个小的数移到后面 while(first < last && a[first] <= key){ ++first; } a[last] = a[first]; //将比第一个大的数移到前面 } a[first] = key; //记录当前位置 quick_sort(a, low, first-1); quick_sort(a, first+1, high); } /***************************插入排序*************************/ void insert_sort(int MAX,int *array){ int i, j, temp; for (i = 1; i < MAX; i++){ temp = array[i]; for(j=i;j > 0 && array[j-1] > temp;j--){ array[j] = array[j-1]; } array[j] = temp; } } int main(){ int n,loop = 1; while(loop != 0){ //产生随机数组 clock_t time_start,time_end; double time_used = 0,count = 0; int MAX = 10; int array[ARRAY_MAX]; cout<<"\n\t\t请输入序号选择相应的操作："< cout<<"1.选择排序 2.冒泡排序 3.合并排序 4.快速排序 5.插入排序0.退出程序"< cout<<"******************************************************************"< cin>>n; switch(n){ case 0: loop = 0;break; case 1: for(int j=0;j<5;j++){ //控制问题规模MAX从10-100000 cout<<"数组规模MAX="< srand((unsigned)time(NULL)); for(int i=0;i<20;i++){ //控制20组随机数产生 randNum(MAX,array); time_start = clock(); select_sort(MAX,array); time_end = clock(); time_used = time_end - time_start; cout< //cout< count += time_used; } cout<<"\n选择排序平均耗时："< count = 0; MAX *= 10; } break; case 2: for(int j=0;j<5;j++){ //控制问题规模MAX从10-100000 cout<<"数组规模MAX="< srand((unsigned)time(NULL)); for(int i=0;i<20;i++){ //控制20组随机数产生 randNum(MAX,array); time_start = clock(); buddle_sort(MAX,array); time_end = clock(); time_used = time_end - time_start; cout< //cout< count += time_used; } cout<<"\n冒泡排序平均耗时："< count = 0; MAX *= 10; } break; case 3: for(int j=0;j<5;j++){ //控制问题规模MAX从10-100000 cout<<"数组规模MAX="< srand((unsigned)time(NULL)); for(int i=0;i<20;i++){ //控制20组随机数产生 randNum(MAX,array); time_start = clock(); merge_sort(array,0,MAX-1); time_end = clock(); time_used = time_end - time_start; cout< //cout< count += time_used; } cout<<"\n合并排序平均耗时："< count = 0; MAX *= 10; } break; case 4: for(int l=0;l<5;l++){ //控制问题规模MAX从10-100000 cout<<"数组规模MAX="< srand((unsigned)time(NULL)); for(int i=0;i<20;i++){ //控制20组随机数产生 randNum(MAX,array); time_start = clock(); quick_sort(array,0,MAX); time_end = clock(); time_used = time_end - time_start; cout< //cout< count += time_used; } cout<<"\n快速排序平均耗时："< "< count = 0; MAX *= 10; } break; case 5: for(int j=0;j<5;j++){ //控制问题规模MAX从10-100000 cout<<"数组规模MAX="< srand((unsigned)time(NULL)); for(int i=0;i<20;i++){ //控制20组随机数产生 randNum(MAX,array); time_start = clock(); insert_sort(MAX,array); time_end = clock(); time_used = time_end - time_start; cout< //cout< count += time_used; } cout<<"\n插入排序平均耗时："< count = 0; MAX *= 10; } break; default: cout<<"请输入合法的序号！"; } } return 0; } 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] 五种排序算法的分析与比较 广东医学院医学信息专业郭慧玲 摘要：排序算法是计算机程序设计广泛使用的解决问题的方法,研究排序算法具有重要的理论意义和广泛的应用价值。文章通过描述冒泡、选择、插入、归并和快速5种排序算法,总结了它们的时间复杂度、空间复杂度和稳定性。通过实验验证了5种排序算法在随机、正序和逆序3种情况下的性能,指出排序算法的适用原则,以供在不同条件下选择适合的排序算法借鉴。 关键词：冒泡排序;选择排序;插入排序;归并排序;快速排序。 排序是计算机科学中基本的研究课题之一,其目的是方便记录的查找、插入和删除。随着计算机的发展与应用领域的越来越广,基于计算机硬件的速度和存储空间的有限性,如何提高计算机速度并节省存储空间一直成为软件设计人员的努力方向。其中,排序算法已成为程序设计人员考虑的因素之一[1]，排序算法选择得当与否直接影响程序的执行效率和内外存储空间的占用量,甚至影响整个软件的综合性能。排序操作[2，3],就是将一组数据记录的任意序列,重新排列成一个按关键字有序的序列。而所谓排序的稳定性[4]是指如果在排序的序列中，存在前后相同的两个元素，排序前和排序后他们的相对位臵不发生变化。 1 算法与特性 1.1冒泡排序 1.1.1冒泡排序的基本思想 冒泡排序的基本思想是[5,6]:首先将第1个记录的关键字和第2个记录的关键字进行比较,若为逆序,则将2个记录交换,然后比较第2个和第3个记录的关键字,依次类推,直至ｎ-1个记录和第ｎ个记录的关键字进行过比较为止。然后再按照上述过程进行下一次排序,直至整个序列有序为止。 1.1.2冒泡排序的特性 容易判断冒泡排序是稳定的。可以分析出它的效率,在最好情况下,只需通过ｎ-1次比较,不需要移动关键字,即时间复杂度为Ｏ(ｎ)(即正序);在最坏情况下是初始序列为逆序,则需要进行ｎ-1次排序,需进行ｎ(ｎ-1)/2次比较,因此在最坏情况下时间复杂度为Ｏ(ｎ2),附加存储空间为Ｏ(1)。 1.2选择排序 1.2.1选择排序的基本思想 选择排序的基本思想是[5,6]:每一次从待排序的记录中选出关键字最小的记录,顺序放在已排好序的文件的最后,直到全部记录排序完毕.常用的选择排序方法有直接选择排序和堆排序,考虑到简单和易理解,这里讨论直接选择排序。直接选择排序的基本思想是ｎ个记录的文件的直接排序可经过ｎ-1次直接选择排序得到有序结果。 1.2.2选择排序的特性 容易得出选择排序是不稳定的。在直接选择排序过程中所需进行记录移动的操作次数最少为0,最大值为3(ｎ-1)。然而,无论记录的初始排序如何,所需进行的关键字间的比较次数相同,均为ｎ(ｎ-1)/2,时间 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 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 常用排序算法比较与分析 一、常用排序算法简述 下面主要从排序算法的基本概念、原理出发,分别从算法的时间复杂度、空间复杂度、算法的稳定性和速度等方面进行分析比较。依据待排序的问题大小(记录数量 n)的不同，排序过程中需要的存储器空间也不同，由此将排序算法分为两大类：【排序】、【外排序】。 排序：指排序时数据元素全部存放在计算机的随机存储器RAM中。 外排序：待排序记录的数量很大，以致存一次不能容纳全部记录，在排序过程中还需要对外存进行访问的排序过程。 先了解一下常见排序算法的分类关系(见图1-1) 图1-1 常见排序算法 二、排序相关算法 2.1 插入排序 核心思想：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，使数据元素依然有序，直到待排序数据元素全部插入完为止。 2.1.1 直接插入排序 核心思想：将欲插入的第i个数据元素的关键码与前面已经排序好的i-1、i-2 、i-3、… 数据元素的值进行顺序比较，通过这种线性搜索的方法找到第i个数据元素的插入位置，并且原来位置的数据元素顺序后移，直到全部排好顺序。 直接插入排序中，关键词相同的数据元素将保持原有位置不变，所以该算法是稳定的，时间复杂度的最坏值为平方阶O(n2)，空间复杂度为常数阶O(l)。 Python源代码： 1.#-------------------------直接插入排序-------------------------------- 2.def insert_sort(data_list): 3.#遍历数组中的所有元素，其中0号索引元素默认已排序，因此从1开始 4.for x in range(1, len(data_list)): 5.#将该元素与已排序好的前序数组依次比较，如果该元素小，则交换 6.#range(x-1,-1,-1):从x-1倒序循环到0 7.for i in range(x-1, -1, -1): 8.#判断：如果符合条件则交换 9.if data_list[i] > data_list[i+1]: 10.temp= data_list[i+1] 11.data_list[i+1] = data_list[i] 12.data_list[i] = temp 2.1.2 希尔排序 核心思想：是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序;随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。 希尔排序时间复杂度会比O(n2)好一些，然而，多次插入排序中，第一次插入排序是稳定的，但在不同的插入排序过程中，相同的元素可能在各自的插入排序中移动，所以希尔排序是不稳定的。 Python源代码： 1.#-------------------------希尔排序------------------------------- 2.def insert_shell(data_list): 3.#初始化step值，此处利用序列长度的一半为其赋值 4.group= int(len(data_list)/2) 5.#第一层循环：依次改变group值对列表进行分组 6.while group> 0: 7.#下面：利用直接插入排序的思想对分组数据进行排序 8.#range(group,len(data_list)):从group开始 9.for i in range(group, len(data_list)): 10.#range(x-group,-1,-group):从x-group开始与选定元素开始倒序比较，每个比较元素之间间隔group 11.for j in range(i-group, -1, -group): 12.#如果该组当中两个元素满足交换条件，则进行交换 13.if data_list[j] > data_list[j+group]: 14.temp= data_list[j+group] 15.data_list[j+group] = data_list[j] 16.data_list[j] = temp 17.#while循环条件折半 18.group= int(group/ 2) 2.2 选择排序 #include 排列组合方法归纳大全 复习巩固 1.分类计数原理(加法原理) 完成一件事，有n 类办法，在第1类办法中有1m 种不同的方法，在第2类办法中有2m 种不同的方法，…，在第n 类办法中有n m 种不同的方法，那么完成这件事共有： 种不同的方法． 2.分步计数原理（乘法原理） 完成一件事，需要分成n 个步骤，做第1步有1m 种不同的方法，做第2步有2m 种不同的方法，…，做第n 步有n m 种不同的方法，那么完成这件事共有： 种不同的方法． 3.分类计数原理分步计数原理区别 分类计数原理方法相互独立，任何一种方法都可以独立地完成这件事。 分步计数原理各步相互依存，每步中的方法完成事件的一个阶段，不能完成整个事件． 解决排列组合综合性问题的一般过程如下: 1.认真审题弄清要做什么事 2.怎样做才能完成所要做的事,即采取分步还是分类,或是分步与分类同时进行,确定分多少步及多少类。 3.确定每一步或每一类是排列问题(有序)还是组合(无序)问题,元素总数是多少及取出多少个元素. 4.解决排列组合综合性问题，往往类与步交叉，因此必须掌握一些常用的解题策略 一.特殊元素和特殊位置优先策略 例1.由0,1,2,3,4,5可以组成多少个没有重复数字五位奇数. 解:由于末位和首位有特殊要求,应该优先安排, 先排末位共有1 3C 然后排首位共有1 4C 最后排其它位置共有3 4A 由分步计数原理得113 434288C C A = 练习题:7种不同的花种在排成一列的花盆里,若两种葵花不种在中间，也不种在两端的花盆里，问有多少 不同的种法？ 二.相邻元素捆绑策略 例2. 7人站成一排 ,其中甲乙相邻且丙丁相邻, 共有多少种不同的排法. 解：可先将甲乙两元素捆绑成整体并看成一个复合元素，同时丙丁也看成一个复合元素，再与其它元素进 行排列，同时对相邻元素内部进行自排。由分步计数原理可得共有522 522480A A A =种不同的排法 练习题:某人射击8枪，命中4枪，4枪命中恰好有3枪连在一起的情形的不同种数为 20 三.不相邻问题插空策略 例3.一个晚会的节目有4个舞蹈,2个相声,3个独唱,舞蹈节目不能连续出场,则节目的出场顺序有多少 王吉玉《算法与数据结构》课程设计—排序算法性能分析 目录 摘要 (1) 前言 (2) 正文 (3) 1.采用类C语言定义相关的数据类型 (3) 2.各模块的伪码算法 (3) 3.函数的调用关系图 (7) 4.调试分析 (7) 5.测试结果 (8) 6.源程序（带注释） (11) 总结 (20) 参考文献 (21) 致谢 (22) 附件Ⅰ部分源程序代码 (23) 摘要 计算机的日益发展，其应用早已不局限于简单的数值运算，而涉及到问题的分析、数据结构框架的设计以及插入、删除、排序、查找等复杂的非数值处理和操作。算法与数据结构的学习就是为以后利用计算机资源高效地开发非数值处理的计算机程序打下坚实的理论、方法和技术基础。 算法与数据结构旨在分析研究计算机加工的数据对象的特性，以便选择适当的数据结构和存储结构，从而使建立在其上的解决问题的算法达到最优。 数据结构是在整个计算机科学与技术领域上广泛被使用的术语。它用来反映一个数据的内部构成，即一个数据由哪些成分数据构成，以什么方式构成，呈什么结构。数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。逻辑上的数据结构反映成分数据之间的逻辑关系，而物理上的数据结构反映成分数据在计算机内部的存储安排。数据结构是数据存在的形式。 《算法与数据结构》主要介绍一些最常用的数据结构及基本算法设计，阐明各种数据结构内在的逻辑关系，讨论其在计算机中的存储表示，以及在其上进行各种运算时的实现算法，并对算法的效率进行简单的分析和讨论。数据结构是介于数学、计算机软件和计算机硬件之间的一门计算机专业的核心课程。它是计算机程序设计、数据库、操作系统、编译原理及人工智能等的重要基础，广泛的应用于信息学、系统工程等各种领域。 学习数据结构是为了将实际问题中所涉及的对象在计算机中表示出来并对它们进行处理。通过课程设计可以提高学生的思维能力，促进学生的综合应用能力和计算机编程技能，找出自己的不足，在以后的学习中更加努力！ 本次的课程设计主要是对《算法与数据结构》的所有内部排序算法进行了一个汇总、集合，并通过算法设计实现对其性能的分析和评价。在设计过程中重温了C语言中的基本语法以及个别函数的用法，巩固了设计思维方向。 关键词：排序算法；性能分析；排序算法性能分析；C语言 深圳大学实验报告 课程名称：算法分析与复杂性理论 实验项目名称：实验一排序算法性能分析 学院：计算机与软件学院 专业：软件工程 指导教师：杨烜 报告人：赖辉学号：班级：软工学术型实验时间：2015-10-15 实验报告提交时间：2015-11-24 教务部制 一．实验目的 1.掌握选择排序、冒泡排序、合并排序、快速排序、插入排序算法原理 2.掌握不同排序算法时间效率的经验分析方法，验证理论分析与经验分析的一致性。二．实验步骤与结果 实验总体思路： 根据实验要求，需要用while循环控制用户选择相应算法(选择通过switch实现)或者选择输入0跳出while循环，退出程序。Switch中选择相应的算法后需要通过一个for(int j=0;j<5;j++)循环更改数组大小MAX的值(MAX *= 10)，从而控制输入不同问题规模的耗时。再通过一个for(int i=0;i<20;i++)循环控制20组随机数组。为了使得程序输出更加直观，部分数据后面没有输出。相应结果和过程如下所示（代码和结果如下图所示）。 各排序算法的实现及实验结果： 1、随机数产生 代码1： srand((unsigned)time(NULL)); For i=0 to 19 randNum(MAX,array); 当问题规模较小时，生成随机函数randNum()在for循环下运行时间短，每次产生的随机数组都是一样的，将srand((unsigned)time(NULL))语句放在for循环外面，就产生了20组不同的随机数组。 图1、产生20组随机数组 2、选择排序 代码2： for i=0 to n-2 min=i for j= i+1 to n-1 if ele[min]>ele[j] min=j swap(ele[i],ele[min]) //交换元素 图2、选择排序在不同数据规模下排序所消耗的时间3、冒泡排序 代码3： for i= 0 to n-1 for j=0 to n-1-i if a[j]>a[j+1] swap(a[j],a[j+1]) //交换 各种排序算法性能比拼 吴元平 （数学与应用数学，07121011） 摘要：排序算法是数据结构这门课程核心内容之一，它是计算机程序设计、数据库、操作系统、编译原理及人工智能等的重要基础，广泛的应用于信息学、系统工程等各种领域。学习排序算法是为了将实际问题中涉及的对象在计算机中对它们进行处理。我将利用Visual Studio 2012开发程序对各种算法进行测试。该测试系统可以通过操作把数据结构中的主要排序常见的排序算法（直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、冒泡排序、快速排序、堆排序、归并排序）的性能用时间的长短表现出来。 引言 排序是计算机程序设计中的一种重要操作。它的功能是将一个数据元素的任意序列，重新排列成一个按关键字有序的序列。 排序算法是在整个计算机科学与技术领域上广泛被使用的术语。排序算法是计算机程序设计、数据库、操作系统、编译原理及人工智能等的重要基础，广泛的应用于信息学、系统工程等各种领域。排序是计算机科学中最重要的研究问题之一, 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的应用。由于它固有的理论上的重要性,其功能是将一个数据元素的任意序列重新排列成一个按关键字有序的序列。 随着计算机技术的日益发展，其应用早已不局限于简单的数值运算。而涉及到问题的分析、数据结构框架的设计以及插入、删除、排序、查找等复杂的非数值处理和操作。排序算法的学习就是为以后利用计算机资源高效地开发非数值处理的计算机程序打下坚实的理论、方法和技术基础。 需求分析 各种排序算法时间性能的比较 一、需求描述 对各种排序方法（直接插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序、堆排序和归并排序）的时间性能进行比较。 二、要求 1.设计并实现上述各种排序算法； 2.产生正序和逆序的初始排列分别调用上述排序算法，并比较时间性能； 3.产生随机的初始排列分别调用上述排序算法，并比较时间性能。 三、设计思想 上述各种排序方法都是基于比较的内排序，其时间主要消耗在排序过程中进行的记录的 比较次数和移动次数，因此，统计在相同数据状态下不同排序算法的比较次数和移动次数，即可实现比较各种排序算法的目的。 设计 一、直接插入排序 1.原理 假设待排序的n个记录{R0，R1，…，Rn}顺序存放在数组中，直接插入法在插入记录Ri(i=1，2，…，n-1)时，记录被划分为两个区间[R0,Ri-1]和[Ri+1,Rn-1],其中，前一个子区间已经排好序，后一个子区间是当前未排序的部分，将关键码Ki与Ki-1Ki-2，…，K0依次比较，找出应该插入的位置，将记录Ri插，然后将剩下的i-1个元素按关键词大小依次插入该有序序列，没插入一个元素后依然保持该序列有序，经过i-1趟排序后即成为有序序列。每次将一个待排序的记录，按其关键字大小插入到前面已经排好序的子文件中的适当位置，直到全部记录插入完成为止。 2.时间复杂度分析 直接插入排序算法必须进行n-1趟。最好情况下，即初始序列有序，执行n-1趟，但每一趟只比较一次，移动元素两次，总的比较次数是(n-1)，移动元素次数是2(n-1)。因此最好情况下的时间复杂度就是O(n)。最坏情况(非递增)下，最多比较i次，因此需要的比较次数是：所以，时间复杂度为O(n2)。 二、Shell排序 1.原理 Shell排序又称缩小增量排序,Shell排序法是以创建者Donald Shell的名字命名的.Shell排序法是对相邻指定距离(称为间隔)的元素进行比较,已知到使用当前间隔进行比较 排列组合难题二十一种方法 解决排列组合综合性问题的一般过程如下: 1.认真审题弄清要做什么事 2.怎样做才能完成所要做的事,即采取分步还是分类,或是分步与分类同时进行,确定分多少步及多少类。 3.确定每一步或每一类是排列问题(有序)还是组合(无序)问题,元素总数是多少及取出多少个元素. 4.解决排列组合综合性问题，往往类与步交叉，因此必须掌握一些常用的解题策略 一.特殊元素和特殊位置优先策略 例1.由0,1,2,3,4,5可以组成多少个没有重复数字五位奇数. 解:由于末位和首位有特殊要求,应该优先安排, 以免不合要求的元素占了这两个位置. 先排末位共有13C 然后排首位共有1 4C 最后排其它位置共有34A 由分步计数原理得113434288C C A = 练习题:7种不同的花种在排成一列的花盆里,若两种葵花不种在中间，也不种在两端的 花盆里，问有多少不同的种法？ 二.相邻元素捆绑策略 例2. 7人站成一排 ,其中甲乙相邻且丙丁相邻, 共有多少种不同的排法. 解：可先将甲乙两元素捆绑成整体并看成一个复合元素，同时丙丁也看成一个复合元 素，再与其它元素进行排列，同时对相邻元素内部进行自排。由分步计数原理可得共有522522480A A A =种不同的排法 乙 甲丁 丙 练习题:某人射击8枪，命中4枪，4枪命中恰好有3枪连在一起的情形的不同种数为 20 三.不相邻问题插空策略 例3.一个晚会的节目有4个舞蹈,2个相声,3个独唱,舞蹈节目不能连续出场,则节目的 出场顺序有多少种？ 解:分两步进行第一步排2个相声和3个独唱共有55A 种， 第二步将4舞蹈插入第一步排好的6个元素中间包含首尾两个空位共有种4 6A 不同的方法,由分步计数原理,节目 的不同顺序共有54 56A A 种 练习题：某班新年联欢会原定的5个节目已排成节目单，开演前又增加了两个新节目.如果将这两个新节目插入原节目单中，且两个新节目不相邻，那么不同插法的种数为 30 四.定序问题倍缩空位插入策略 例4.7人排队,其中甲乙丙3人顺序一定共有多少不同的排法 C 14A 34C 1 3 几种常见的排序算法之比较 2010-06-20 14:04 数据结构课程 摘要： 排序的基本概念以及其算法的种类，介绍几种常见的排序算法的算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、希尔排序的算法和分析它们各自的复杂度，然后以表格的形式，清晰直观的表现出它们的复杂度的不同。在研究学习了之前几种排序算法的基础上，讨论发现一种新的排序算法，并通过了进一步的探索，找到了新的排序算法较之前几种算法的优势与不足。 关键词：排序算法复杂度创新算法 一、引言 排序算法，是计算机编程中的一个常见问题。在日常的数据处理中，面对纷繁的数据，我们也许有成百上千种要求，因此只有当数据经过恰当的排序后，才能更符合用户的要求。因此，在过去的数十载里，程序员们为我们留下了几种经典的排序算法，他们都是智慧的结晶。本文将带领读者探索这些有趣的排序算法，其中包括介绍排序算法的某些基本概念以及几种常见算法，分析这些算法的时间复杂度，同时在最后将介绍我们独创的一种排序方法，以供读者参考评判。 二、几种常见算法的介绍及复杂度分析 1.基本概念 1.1稳定排序(stable sort)和非稳定排序 稳定排序是所有相等的数经过某种排序方法后，仍能保持它们在排序之前的相对次序，。反之，就是非稳定的排序。 比如：一组数排序前是a1,a2,a3,a4,a5，其中a2=a4，经过某种排序后为 a1,a2,a4,a3,a5， 则我们说这种排序是稳定的，因为a2排序前在a4的前面，排序后它还是在a4的前面。假如变成a1,a4,a2,a3,a5就不是稳定的了。 1.2内排序( internal sorting )和外排序( external sorting) 在排序过程中，所有需要排序的数都在内存，并在内存中调整它们的存储顺序，称为内排序；在排序过程中，只有部分数被调入内存，并借助内存调整数在外存中的存放顺序排序方法称为外排序。 解排列组合问题常用方法（二十种） 一、定位问题优先法（特殊元素和特殊位置优先法） 例1、由01,2,3,4,5， 可以组成多少个没有重复数字五位奇数？ 分析：特殊元素和特殊位置有特殊要求，应优先考虑。末位和首位有特殊要求。先排末位，从1,3,5三个数中任选一个共有13C 种组合；然后排首位，从2,4和剩余的两个奇数中任选一个共有1 4C 种组合；最后 排中间三个数，从剩余四个数中任选三个共有34A 种排列。由分步计数原理得113344288C C A =。 变式1、7种不同的花种在排成一列的花盆里，若两种葵花不种在中间，也不种在两端的花盆里，问有多 少不同的种法？ 分析：先种两种不同的葵花在不受限制的四个花盒中共有24A 种排列，再种其它葵花有5 5A 种排列。由 分步计数原理得25451440A A =。 二、相邻问题捆绑法 例2、7人站成一排 ，其中甲乙相邻且丙丁相邻，共有多少种不同的排法？ 分析：分三步。先将甲乙两元素捆绑成整体并看成一个复合元素，将丙丁两元素也捆绑成整体看成一个复合元素，再与其它元素进行排列，同时在两对相邻元素内部进行自排。由分步计数原理得522522480A A A =。 变式2、某人射击8枪，命中4枪，4枪命中恰好有3枪连在一起的情形的不同种数为 。 分析：命中的三枪捆绑成一枪，与命中的另一枪插入未命中四枪形成的五个空位，共有25A 种排列。 三、相离问题插空法 例3、一个晚会节目有4个舞蹈，2个相声，3个独唱，舞蹈不能连续出场，则节目出场顺序有多少种？ 分析：相离问题即不相邻问题。分两步。第一步排2个相声和3个独唱共有55A 种排列，第二步将4个 舞蹈插入第一步排好后形成的6个空位中（包含首尾两个空位）共有46A 种排列，由分步计数原理得545643200A A =。 变式3、某班新年联欢会原定的5个节目已排成节目单，开演前又增加了两个新节目，如果将这两个新节 目插入原节目单中且不相邻，那么不同插法的种数为 。 分析：将2个新节目插入原定5个节目排好后形成的6个空位中（包含首尾两个空位）共有2 6A 种排列， 由分步计数原理得2630A =。 四、定序问题除序（去重复）、空位、插入法 例4、7人排队，其中甲、乙、丙3人顺序一定，共有多少种不同的排法？ 分析：（除序法）除序法也就是倍缩法或缩倍法。对于某几个元素顺序一定的排列问题，可先把这几个元素与其他元素一起进行排列，然后用总排列数除以这几个元素之间的全排列数。共有不同排法种数为：7733 840A A =。 （空位法）设想有7把椅子，让除甲、乙、丙以外的四人就坐，共有4 7A 种坐法；甲、乙、丙坐 其余的三个位置，共有1种坐法。总共有47840A =种排法。 思考：可以先让甲乙丙就坐吗？（可以） （插入法）先选三个座位让甲、乙、丙三人坐下，共有3 7C 种选法；余下四个空座位让其余四人 就坐，共有44A 种坐法。总共有3474840C A =种排法。 变式4、10人身高各不相等，排成前后排，每排5人，要求从左至右身高逐渐增加，共有多少种不同的 排法？ 分析：10人身高各不相等且从左至右身高逐渐增加，说明顺序一定。若排成一排，则只有一种排法； 现排成前后两排，因此共有510252C =种排法。 课程设计报告 课程名称：《数据结构》课程设计课程设计题目：各种排序算法性能比较 姓名：学习 院（系）：计算机学院 专业：计算机科学与技术 年级：11级 学号：学习 指导教师：王爱平 数据结构课程设计报告 目录 1 课程设计的目的 (2) 2 需求分析 (2) 3 课程设计报告内容 (2) 3.1概要设计 (2) 3.2详细设计 (2) 3.3调试分析 (6) 4 总结 (7) 5 程序清单 (8) 6 参考文献 (8) 7 程序运行结果 (8) 附录 (10) 1 课程设计的目的 (1) 熟练使用C 语言编写程序，解决实际问题; (2) 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; (3) 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; (4) 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; 2 需求分析 （1）使用数组来存放产生的40000个随机数 （2）编写统计程序运行时间的函数 （3）编写快速排序、冒泡排序、插入排序、梳排序四种排序算法的函数 (4 ) 编写主函数，控制程序运行 3 课程设计报告内容 3.1 概要设计 （1）使用四种排序算法：插入排序、冒泡排序、快速排序、梳排序 （2）使用clock()函数来统计时间 3.2 详细设计 （1）主函数： int main() { int number[MAX] = {0}; int number1[MAX] = {0}; int number2[MAX] = {0}; int number3[MAX] = {0}; int number4[MAX] = {0}; int i; srand((unsigned) time(NULL)); /*播种子*/ for(i = 0; i < MAX; i++) { number[i] = rand() % 20000; /*产生101以内的随机整数*/ number1[i]=number2[i]=number3[i]=number4[i]=number[i]; while(number[i]==0) { number[i] = rand() % 20000; number1[i]=number2[i]=number3[i]=number4[i]=number[i]; } } //快速排序并计算时间 clock_t begin1, end1; double cost1; begin1 = clock(); quicksort(number1,MAX); end1 = clock(); cost1 = (double)(end1 - begin1) / CLOCKS_PER_SEC; //冒泡排序并计算时间 clock_t begin2, end2; double cost2; begin2 = clock(); Bubble(number2,MAX); end2 = clock(); cost2 = (double)(end2 - begin2) / CLOCKS_PER_SEC; //插入排序并计算时间 clock_t begin3, end3; double cost3; begin3 = clock(); insertSort(number3,MAX); end3 = clock(); cost3 = (double)(end3 - begin3) / CLOCKS_PER_SEC; 教学目标 1.进一步理解和应用分步计数原理和分类计数原理。 2.掌握解决排列组合问题的常用策略;能运用解题策略解决简单的综合应用题。提高学生解决问题分析问题的能力 3.学会应用数学思想和方法解决排列组合问题. 复习巩固 1.分类计数原理(加法原理) 完成一件事，有n 类办法，在第1类办法中有1m 种不同的方法，在第2 类办法中有2m 种不同的方法，…，在第n 类办法中有n m 种不同的方法，那么完成这件事共有： 种不同的方法． 2.分步计数原理（乘法原理） 完成一件事，需要分成n 个步骤，做第1步有1m 种不同的方法，做第2步有2m 种不同的方法，…，做第n 步有n m 种不同的方法，那么完成这件事共有： 种不同的方法． 3.分类计数原理分步计数原理区别 分类计数原理方法相互独立，任何一种方法都可以独立地完成这件事。 分步计数原理各步相互依存，每步中的方法完成事件的一个阶段，不能完成整个事件． 解决排列组合综合性问题的一般过程如下: 1.认真审题弄清要做什么事 2.怎样做才能完成所要做的事,即采取分步还是分类,或是分步与分类同时进行,确定分多少步及多少类。 3.确定每一步或每一类是排列问题(有序)还是组合(无序)问题,元素总数是多少及取出多少个元素. 4.解决排列组合综合性问题，往往类与步交叉，因此必须掌握一些常用的解题策略 一.特殊元素和特殊位置优先策略 例1.由0,1,2,3,4,5可以组成多少个没有重复数字五位奇数. 解:由于末位和首位有特殊要求,应该优先安排, 先排末位共有1 3C 然后排首位共有1 4C 最后排其它位置共有3 4A 由分步计数原理得113 434288C C A = 练习题:7种不同的花种在排成一列的花盆里,若两种葵花不种在中间，也不种在两端的花盆里，问有 多少不同的种法？ 二.相邻元素捆绑策略 例2. 7人站成一排 ,其中甲乙相邻且丙丁相邻, 共有多少种不同的排法. 解：可先将甲乙两元素捆绑成整体并看成一个复合元素，同时丙丁也看成一个复合元素，再与其它元 素进行排列，同时对相邻元素内部进行自排。由分步计数原理可得共有522 522480A A A =种不同的 排法 各种排序算法小结 排序算法是一种基本并且常用的算法。由于实际工作中处理的数量巨大，所以排序算法对算法本身的速度要求很高。而一般我们所谓的算法的性能主要是指算法的复杂度，一般用O方法来表示。在后面我将给出详细的说明。 对于排序的算法我想先做一点简单的介绍，也是给这篇文章理一个提纲。我将按照算法的复杂度，从简单到难来分析算法。第一部分是简单排序算法，后面你将看到他们的共同点是算法复杂度为O(N*N)（因为没有使用word,所以无法打出上标和下标）。第二部分是高级排序算法，复杂度为O(Log2(N))。这里我们只介绍一种算法。另外还有几种算法因为涉及树与堆的概念，所以这里不于讨论。第三部分类似动脑筋。这里的两种算法并不是最好的（甚至有最慢的），但是算法本身比较奇特，值得参考（编程的角度）。同时也可以让我们从另外的角度来认识这个问题。第四部分是我送给大家的一个餐后的甜点——一个基于模板的通用快速排序。由于是模板函数可以对任何数据类型排序（抱歉，里面使用了一些论坛专家的呢称）。 现在，让我们开始吧： 一、简单排序算法 由于程序比较简单，所以没有加什么注释。所有的程序都给出了完整的运行代码，并在我的VC环境 下运行通过。因为没有涉及MFC和WINDOWS的内容，所以在BORLAND C++的平台上应该也不会有什么 问题的。在代码的后面给出了运行过程示意，希望对理解有帮助。 1.冒泡法： 这是最原始，也是众所周知的最慢的算法了。他的名字的由来因为它的工作看来象是冒泡： #include 排列组合几种基本方法 1.直接法 例1.用1，2，3，4，5，6这6个数字组成无重复的四位数，试求满足下列条件的四位数各有多少个 （1）数字1不排在个位和千位 （2）数字1不在个位，数字6不在千位。 2.间接法当直接法求解类别比较大时，应采用间接法。 例2 有五卡片，它的正反面分别写0与1，2与3，4与5，6与7，8与9，将它们任意三并排放在一起组成三位数，共可组成多少个不同的三维书？ 3.插空法当需排元素中有不能相邻的元素时，宜用插空法。 例3.在一个含有8个节目的节目单中，临时插入两个歌唱节目，且保持原节目顺序，有多少中插入方法？ 4.捆绑法当需排元素中有必须相邻的元素时，宜用捆绑法。 例4.4名男生和3名女生共坐一排，男生必须排在一起的坐法有多少种？ 5.阁板法名额分配或相同物品的分配问题，适宜采阁板用法 例5 某校准备组建一个由12人组成篮球队，这12个人由8个班的学生组成，每班至少一人，名额分配方案共种。 6.平均分堆问题 例6.6本不同的书平均分成三堆，有多少种不同的方法？ 7.合并单元格解决染色问题 例7．某城市中心广场建造一个花圃，花圃6分为个部分（如图），现要栽种4种颜色的花，每部分栽种一种且相邻部分不能栽种 同一样颜色的话，不同的栽种方法有 种（以数字作答）．（120） 8.排列问题 例8六个人按下列要求站成一排，分别有多少种不同的站法？ (1)甲不站在两端；(2)甲、乙必须相邻；(3)甲、乙不相邻； (4)甲、乙之间恰有两人；(5)甲不站在左端，乙不站在右端； (6)甲、乙、丙三人顺序已定． 9.组合问题 例9某医院有科医生12名，外科医生8名，现选派5名参加赈灾医疗队，其中 (1)某科医生甲与某外科医生乙必须参加，共有多少种不同选法？ (2)甲、乙均不能参加，有多少种选法？ (3)甲、乙两人至少有一人参加，有多少种选法？ (4)队中至少有一名科医生和一名外科医生，有几种选法？ 10.排列组合综合 例10(1)7个相同的小球，任意放入4个不同的盒子中，试问：每个盒子都不空的放法共有多少种？ (2)计算x ＋y ＋z ＝6的正整数解有多少组； (3)计算x ＋y ＋z ＝6的非负整数解有多少组． 5 46 132各种排序算法比较
五种排序算法的分析与比较
几种常见内部排序算法比较
数据结构各种排序算法的时
常用排序算法比较与分析报告
五种排序的算法(包括主函数调用)
(word完整版)排列组合方法大全,推荐文档
排序算法与性能分析
五种排序算法分析
数据结构 各种排序算法性能比拼
排列组合难题二十一种方法(含答案详解)
数据结构中几种常见的排序算法之比较
排列组合问题常用方法(二十种)
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排列组合的二十种解法(最全的排列组合方法总结)
各种排序算法小结
排列组合几种基本方法