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本次实验旨在通过对常用内部排序算法的学习和实践,掌握其基本概念、思想和方法,并通过实际编码和运行,比较不同算法的性能表现。具体目标包括:
实验完成于个人计算机(Windows操作系统),并使用Dev-C++编译器对代码进行编译和运行。实验数据通过随机数生成,确保不同算法的比较基于相同的初始数据。
直接插入排序通过不断将未排序元素插入已排序位置实现,对每个元素进行折半插入操作。该算法的时间复杂度为 O(n²),适用于数据范围较小的场景。
折半插入排序将数组分为两部分,先对前半部分进行排序后再对后半部分进行排序。其时间复杂度为 O(n²),适合某些特定场景,但通常不如其他算法高效。
冒泡排序通过相邻元素的比较和交换实现排序,每次通过一次完整遍历实现部分有序。在实验中发现,其时间复杂度为 O(n²),但移动次数较少,适合对简单交换操作要求较高的场景。
归并排序通过分治法将数组分成两半,分别进行排序后再合并。其时间复杂度为 O(n log n),在大数据量下表现优异。
#include#include #include using namespace std;#define N 100void insert_sort(int arr[]) { int i; for (i=2; i <= N; i++) { if (arr[i] < arr[i-1]) { int temp = arr[i]; arr[i] = arr[i-1]; for (j=i-2; j >=0; j--) { arr[j+1] = arr[j]; } arr[j+1] = temp; } }}void main() { int arr[N]; srand(time(NULL)); for (int i=0; i
实验中对多个排序算法进行了编码实践,并通过打印结果对排序质量进行验证。
通过实验对比发现:
本次实验通过实践对常用内部排序算法有了深入理解。对比不同算法的优劣,掌握了它们的适用场景及性能差异。同时,通过实验数据分析,进一步认识到时间复杂度与空间复杂度的重要性。未来在开发实际应用时,将根据数据特性选择最优排序算法,以实现高效的数据处理。
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