數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程設(shè)計(jì)(23606)-全文預(yù)覽
【正文】 for(i=0。j=n) { if(a[i]=a[j]) temp[k++]=a[i++]。 d=d/2。//向后挪動(dòng) j=d。 int temp=a[i]。 else outnew1()。 if(!t) outnew0()。 //交換堆頂和最后一個(gè)元素，即每次將剩余元素中的最大者放到最后面 //BuildHeap(a,i1)。 BuildHeap(a,size)。 for(i=size/2。a[rchild]a[max]) max=rchild。amp。 }}//堆排序void HeapAdjust(int *a,int i,int size)//調(diào)整堆{ int lchild=2*i。j++) if(a[min]a[j]) min=j。in。 data_array[i]=data_array[j]。i=data_num。 } if(!t) outnew0()。amp。i=data_num。}//插入排序void charu(){ int i,j。}//排序后逆序數(shù)據(jù)輸出 從小到大 0 data_num1int outnew3(){ printf(排序后的結(jié)果為:)。}//排序后數(shù)據(jù)輸出 從大到小 data_num1 0int outnew2(){ printf(排序后的結(jié)果為:)。}//排序后逆序數(shù)據(jù)輸出 從小到大 1 data_numint outnew1(){ printf(排序后的結(jié)果為:)。 }}//排序后數(shù)據(jù)輸出 從大到小 data_num 1int outnew0(){ printf(排序后的結(jié)果為:)。i++) { data_array[i]=rand()%10000000。 srand(NULL)。int old[N],a[N],t。也讓自己對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)這門課程有了更好的認(rèn)識(shí)，相信在越來越多的嘗試之后，自己會(huì)不斷進(jìn)步不斷提高的。這次實(shí)驗(yàn)中我們也出現(xiàn)過一些錯(cuò)誤。這樣無形中就提高了自己編寫的程序的質(zhì)量。但現(xiàn)在編程感覺完全不同了。} 主程序產(chǎn)生1組隨機(jī)數(shù)將隨機(jī)數(shù)保存在數(shù)組中希爾排序堆排序冒泡排序選擇排序插入排序歸并排序快速排序選擇排序方式輸出無序數(shù)組排序后的結(jié)果選擇操作方式4. 結(jié)果與結(jié)論 正確結(jié)果1. 主界面 人機(jī)交互2. 輸入界面3. 選擇排序方式4. 輸出結(jié)果5. 退出界面5. 算法復(fù)雜度以及穩(wěn)定性分析下圖反映了不同算法排序的時(shí)間復(fù)雜度的級(jí)別及其空間復(fù)雜度和穩(wěn)定性。}（7） 快速排序：void kuaisu1()//快速排序1{ printf(快速排序:\n)。j) { data_array[j]=data_array[j1]。 for (j=i。 printf(插入排序:\n)。 data_array[i]=data_array[j]。i=data_num。 //交換堆頂和最后一個(gè)元素，即每次將剩余元素中的最大者放到最后面 //BuildHeap(a,i1)。 BuildHeap(a,size)。 for(i=size/2。a[rchild]a[max]) max=rchild。amp。 }}（4） 堆排序：void HeapAdjust(int *a,int i,int size)//調(diào)整堆{ int lchild=2*i。 if(p==NULL) return false。 MergeSort(a,first,mid,temp)。 for(i=0。j=n) { if(a[i]=a[j]) temp[k++]=a[i++]。 d=d/2。//向后挪動(dòng) j=d。 int temp=a[i]。 a[i]=temp。jn。 for(int i=0。 printf(————— —————— \n)。 printf(————********************————— \n)。 printf(————— —————— \n)。 printf(————$ $————— \n)。 printf(————$ $————— \n)。 printf(——————請(qǐng)輸入指令———————— \n)。 printf(** . . . . . . **\n)。 printf(*******************************************\n)。 printf( * 使用 * \n)。 printf( * * * \n)。 printf(——————各種排序比較————————— \n)。3. 主界面實(shí)現(xiàn)：printf(DATE:May twenty 2014\n)。 for(int i=data_num。 old[i]=data_array[i]。 for(int i=1。 scanf(%d,amp。 （7） 希爾排序?qū)o序數(shù)組分割為若干個(gè)子序列，子序列不是逐段分割的，而是相隔特定的增量的子序列，對(duì)各個(gè)子序列進(jìn)行插入排序；然后再選擇一個(gè)更小的增量，再將數(shù)組分割為多個(gè)子序列進(jìn)行排序......最后選擇增量為1，即使用直接插入排序，使最終數(shù)組成為有序。而 heapsort 中對(duì) heap 的調(diào)用數(shù)量級(jí)為n，所以堆排序的整個(gè)時(shí)間復(fù)雜度為O(nlog2n) 。 （2） 冒泡排序 相鄰的兩個(gè)元素進(jìn)行比較，將小的調(diào)到前面，大的調(diào)到后面。關(guān)鍵詞：歸并排序 快排排序 選擇排序 冒泡排序插入排序 堆排序 希爾排序 內(nèi)部排序目 錄1. 設(shè)計(jì)背景 4 4 問題分析 4 4 算法設(shè)計(jì) 4 功能模塊分析 6 154. 結(jié)果與結(jié)論 16 16 185. 算法復(fù)雜度以及穩(wěn)定性分析 186. 收獲與致謝 197. 參考文獻(xiàn) 198. 附件 201. 設(shè)計(jì)背景 利用隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生N個(gè)隨機(jī)整數(shù)（10000以上），對(duì)這些數(shù)進(jìn)行多種方法進(jìn)行排序。4. 對(duì)不同的排序算法進(jìn)行性能比較并記錄。并將數(shù)據(jù)序列和不同的查找算法的性能結(jié)果記錄入txt文件。2) 統(tǒng)計(jì)每一種排序方法的性能（以上機(jī)運(yùn)行程序所花費(fèi)的時(shí)間為準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比），找出其中兩種較快的方法。3. 采用插入、希爾、起泡、快速、選擇、歸并、堆排序方法解決問題。比較型算法的時(shí)間復(fù)雜度最優(yōu)也只能到達(dá)O(NlogN)。2. 設(shè)計(jì)方案 算法設(shè)計(jì)（1） 選擇排序 在待排序的一組數(shù)據(jù)元素中，選出最小的一個(gè)數(shù)據(jù)元素與第一個(gè)位置的數(shù)據(jù)元素交換；然后在剩下的數(shù)據(jù)元素當(dāng)中再找最小的與第二個(gè)位置的數(shù)據(jù)元素交換，循環(huán)到只剩下最后一個(gè)數(shù)據(jù)元素為止。（5）堆排序堆排序中 heap 算法的時(shí)間復(fù)雜度與堆所對(duì)應(yīng)的完全二叉樹的樹高度 log2n 相關(guān)。（6）歸并排序 將兩個(gè)或兩個(gè)以上的有序表組成一個(gè)新的有序表。int input_num(){ printf(您要給多少個(gè)數(shù)排序？\n\t\t)。 printf(隨機(jī)產(chǎn)生%d個(gè)數(shù):\n\t\t,data_num)。 printf(%d\n,data_array[i])。int outnew0(){ printf(排序后的結(jié)果為:)。}其中增加了輸出空格與換行區(qū)別。 printf(——————————————————— \n)。 p
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