排序演算法測試數據的選擇

Ⅰ 用選擇排序演算法對一組學生的身高數據進行升序排序,已知第一遍排序結束後的數據序

選擇排序，選擇序列中最大的或者最小的放在程序第一個或者最後一個。
從排序後的序列看，第一個數是最小的，最後一個數不是最小，也不是最大，所以他一定是把最小的數放在了第一個。
所以原來的序列一定是165和168,178,175,171中的其中一個交換位置，其他不變，所以是B
D很明顯把178和171交換了，錯誤。

Ⅱ 求解！！求具體程序，應用選擇法排序演算法對數組排序，並輸出排序後的結果，已知數據a的數據為15，45

voidselect_sort(intarray[],intlength)
{
	inti,j;
	for(i=0;i<length-1;i++)
	{
		intmin=i;
		for(j=i+1;j<length;j++)
			if(array[j]<array[min])//findmin
				min=j;

		if(min!=i)//swaparray[i]andarray[min]
		{
			inttmp=array[i];
			array[i]=array[min];
			array[min]=tmp;
		}
	}
}

完整測試程序：

#include<stdio.h>

voidselect_sort(intarray[],intlength)
{
	inti,j;
	for(i=0;i<length-1;i++)
	{
		intmin=i;
		for(j=i+1;j<length;j++)
			if(array[j]<array[min])
				min=j;

		if(min!=i)
		{
			inttmp=array[i];
			array[i]=array[min];
			array[min]=tmp;
		}
	}
}

intia[]={15,45,25,60,20,84,75,90,100,68};
constintlen=sizeof(ia)/sizeof(ia[0]);

intmain(intargc,char*argv[])
{
	inti;
	
	puts("beforesort:");
	for(i=0;i<len;i++)
		printf("%d",ia[i]);
	
	select_sort(ia,len);
	
	puts("
aftersort:");
	for(i=0;i<len;i++)
		printf("%d",ia[i]);
	return0;
}

Ⅲ 數據結構簡單選擇排序演算法怎麼寫

voidSelectSort(SqList&L)

{

inti,j,k;

//請將該演算法補充完整

for(inti=1;i<L.length;i++)

{

KeyTypemin=L.r[i].key;

k=i;

for(intj=i+1;j<=L.length;j++)

{

if(L.r[j].key<min)

{

min=L.r[j].key;

k=j;

}

}

RedTypert=L.r[k];

L.r[k]=L.r[i];

L.r[i]=rt;

}

}

Ⅳ 排序演算法的比較，選擇5種排序演算法完成排序比較結果，包括運算時間等

排序演算法
<script>
Array.prototype.swap = function(i, j)
{
var temp = this[i];
this[i] = this[j];
this[j] = temp;
}

Array.prototype.bubbleSort = function()
{
for (var i = this.length - 1; i > 0; --i)
{
for (var j = 0; j < i; ++j)
{
if (this[j] > this[j + 1]) this.swap(j, j + 1);
}
}
}

Array.prototype.selectionSort = function()
{
for (var i = 0; i < this.length; ++i)
{
var index = i;
for (var j = i + 1; j < this.length; ++j)
{
if (this[j] < this[index]) index = j;
}
this.swap(i, index);
}
}

Array.prototype.insertionSort = function()
{
for (var i = 1; i < this.length; ++i)
{
var j = i, value = this[i];
while (j > 0 && this[j - 1] > value)
{
this[j] = this[j - 1];
--j;
}
this[j] = value;
}
}

Array.prototype.shellSort = function()
{
for (var step = this.length >> 1; step > 0; step >>= 1)
{
for (var i = 0; i < step; ++i)
{
for (var j = i + step; j < this.length; j += step)
{
var k = j, value = this[j];
while (k >= step && this[k - step] > value)
{
this[k] = this[k - step];
k -= step;
}
this[k] = value;
}
}
}
}

Array.prototype.quickSort = function(s, e)
{
if (s == null) s = 0;
if (e == null) e = this.length - 1;
if (s >= e) return;
this.swap((s + e) >> 1, e);
var index = s - 1;
for (var i = s; i <= e; ++i)
{
if (this[i] <= this[e]) this.swap(i, ++index);
}
this.quickSort(s, index - 1);
this.quickSort(index + 1, e);
}

Array.prototype.stackQuickSort = function()
{
var stack = [0, this.length - 1];
while (stack.length > 0)
{
var e = stack.pop(), s = stack.pop();
if (s >= e) continue;
this.swap((s + e) >> 1, e);
var index = s - 1;
for (var i = s; i <= e; ++i)
{
if (this[i] <= this[e]) this.swap(i, ++index);
}
stack.push(s, index - 1, index + 1, e);
}
}

Array.prototype.mergeSort = function(s, e, b)
{
if (s == null) s = 0;
if (e == null) e = this.length - 1;
if (b == null) b = new Array(this.length);
if (s >= e) return;
var m = (s + e) >> 1;
this.mergeSort(s, m, b);
this.mergeSort(m + 1, e, b);
for (var i = s, j = s, k = m + 1; i <= e; ++i)
{
b[i] = this[(k > e || j <= m && this[j] < this[k]) ? j++ : k++];
}
for (var i = s; i <= e; ++i) this[i] = b[i];
}

Array.prototype.heapSort = function()
{
for (var i = 1; i < this.length; ++i)
{
for (var j = i, k = (j - 1) >> 1; k >= 0; j = k, k = (k - 1) >> 1)
{
if (this[k] >= this[j]) break;
this.swap(j, k);
}
}
for (var i = this.length - 1; i > 0; --i)
{
this.swap(0, i);
for (var j = 0, k = (j + 1) << 1; k <= i; j = k, k = (k + 1) << 1)
{
if (k == i || this[k] < this[k - 1]) --k;
if (this[k] <= this[j]) break;
this.swap(j, k);
}
}
}

function generate()
{
var max = parseInt(txtMax.value), count = parseInt(txtCount.value);
if (isNaN(max) || isNaN(count))
{
alert("個數和最大值必須是一個整數");
return;
}
var array = [];
for (var i = 0; i < count; ++i) array.push(Math.round(Math.random() * max));
txtInput.value = array.join("\n");
txtOutput.value = "";
}

function demo(type)
{
var array = txtInput.value == "" ? [] : txtInput.value.replace().split("\n");
for (var i = 0; i < array.length; ++i) array[i] = parseInt(array[i]);
var t1 = new Date();
eval("array." + type + "Sort()");
var t2 = new Date();
lblTime.innerText = t2.valueOf() - t1.valueOf();
txtOutput.value = array.join("\n");
}
</script>

<body onload=generate()>
<table style="width:100%;height:100%;font-size:12px;font-family:宋體">
<tr>
<td align=right>
<textarea id=txtInput readonly style="width:100px;height:100%"></textarea>
</td>
<td width=150 align=center>
隨機數個數<input id=txtCount value=500 style="width:50px"><br><br>
最大隨機數<input id=txtMax value=1000 style="width:50px"><br><br>
<button onclick=generate()>重新生成</button><br><br><br><br>
耗時(毫秒)：<label id=lblTime></label><br><br><br><br>
<button onclick=demo("bubble")>冒泡排序</button><br><br>
<button onclick=demo("selection")>選擇排序</button><br><br>
<button onclick=demo("insertion")>插入排序</button><br><br>
<button onclick=demo("shell")>謝爾排序</button><br><br>
<button onclick=demo("quick")>快速排序(遞歸)</button><br><br>
<button onclick=demo("stackQuick")>快速排序(堆棧)</button><br><br>
<button onclick=demo("merge")>歸並排序</button><br><br>
<button onclick=demo("heap")>堆排序</button><br><br>
</td>
<td align=left>
<textarea id=txtOutput readonly style="width:100px;height:100%"></textarea>
</td>
</tr>
</table>
</body>

Ⅳ 選擇法排序和改進選擇法排序

//選擇排序法void SelectSort(int data[],int n){ int i,j,temp,min,pos,flag; for(i=0;i<n-1;i++)//掃描n-1次,由i=0,1,...,n-2 { //順序查找data[i]至data[n-1]之間的最小值及位置 min=data[i]; pos=i; flag=0;//假設data[i]為最小值 for(j=i+1;j<n;j++) { if(min>data[j]) { min=data[j]; pos=j; flag=1; } } if(flag==1)//如果最小值改變，則進行交換 { temp=data[i]; data[i]=data[pos]; data[pos]=temp; }
} cout<<"選擇排序後的數據為: "; Display(data,N);}
改進排序就是將待排序的第一個數據與為排序的最小的一個交換，這樣每趟就只需要交換一次；而沒有改進的話，可能要進行多次交換。

Ⅵ 數據結構中比較各種排序演算法 求詳解 ，，，，，，，，，，

排序演算法包括：插入排序、交換排序、選擇排序以及合並排序。

其中插入排序包括直接插入排序和Shell排序，交換排序包括冒泡排序和分化交換排序，選擇排序包括直接選擇排序和堆排序。

這些排序演算法中，直接插入排序、冒泡排序和直接選擇排序這三種排序的演算法平均時間復雜度是O(n的平方)；分化交換排序、堆排序和合並排序這三種排序的演算法平均時間復雜度是

Ⅶ 求一個用來測試排序演算法的大一點的數據

一共兩步:

第一步，生成指定數目的順序數組：

java">		Integer[]array=newInteger[1000];

		for(inti=0;i<1000;i++){
			array[i]=i;
		}

第二步，隨機打亂：

for(inti=0;i<1000;i++){
intr=i+newRandom().nextInt(N-i);//betweeniandN-1
Integertemp=array[i];
array[i]=array[r];
array[r]=temp;
}

Ⅷ 常用的數據排序演算法有哪些,各有什麼特點舉例結合一種排序演算法並應用數組進行數據排序。

排序簡介
排序是數據處理中經常使用的一種重要運算,在計算機及其應用系統中,花費在排序上的時間在系統運行時間中佔有很大比重;並且排序本身對推動演算法分析的發展也起很大作用。目前已有上百種排序方法，但尚未有一個最理想的盡如人意的方法，本章介紹常用的如下排序方法，並對它們進行分析和比較。

1、插入排序（直接插入排序、折半插入排序、希爾排序）；
2、交換排序（起泡排序、快速排序）；
3、選擇排序（直接選擇排序、堆排序）；
4、歸並排序；
5、基數排序；

學習重點
1、掌握排序的基本概念和各種排序方法的特點，並能加以靈活應用；
2、掌握插入排序(直接插入排序、折半插入排序、希爾排序)、交換排序（起泡排序、快速排序）、選擇排序（直接選擇排序、堆排序）、二路歸並排序的方法及其性能分析方法；
3、了解基數排序方法及其性能分析方法。

排序（sort）或分類

所謂排序，就是要整理文件中的記錄，使之按關鍵字遞增(或遞減)次序排列起來。其確切定義如下：
輸入：n個記錄R1，R2，…，Rn，其相應的關鍵字分別為K1，K2，…，Kn。
輸出：Ril，Ri2，…，Rin，使得Ki1≤Ki2≤…≤Kin。(或Ki1≥Ki2≥…≥Kin)。

1．被排序對象--文件
被排序的對象--文件由一組記錄組成。
記錄則由若干個數據項(或域)組成。其中有一項可用來標識一個記錄，稱為關鍵字項。該數據項的值稱為關鍵字(Key)。
注意：
在不易產生混淆時，將關鍵字項簡稱為關鍵字。

2．排序運算的依據--關鍵字
用來作排序運算依據的關鍵字，可以是數字類型，也可以是字元類型。
關鍵字的選取應根據問題的要求而定。
【例】在高考成績統計中將每個考生作為一個記錄。每條記錄包含准考證號、姓名、各科的分數和總分數等項內容。若要惟一地標識一個考生的記錄，則必須用"准考證號"作為關鍵字。若要按照考生的總分數排名次，則需用"總分數"作為關鍵字。

排序的穩定性

當待排序記錄的關鍵字均不相同時，排序結果是惟一的，否則排序結果不唯一。
在待排序的文件中，若存在多個關鍵字相同的記錄，經過排序後這些具有相同關鍵字的記錄之間的相對次序保持不變，該排序方法是穩定的；若具有相同關鍵字的記錄之間的相對次序發生變化，則稱這種排序方法是不穩定的。
注意：
排序演算法的穩定性是針對所有輸入實例而言的。即在所有可能的輸入實例中，只要有一個實例使得演算法不滿足穩定性要求，則該排序演算法就是不穩定的。

排序方法的分類

1．按是否涉及數據的內、外存交換分
在排序過程中，若整個文件都是放在內存中處理，排序時不涉及數據的內、外存交換，則稱之為內部排序(簡稱內排序)；反之，若排序過程中要進行數據的內、外存交換，則稱之為外部排序。
注意：
① 內排序適用於記錄個數不很多的小文件
② 外排序則適用於記錄個數太多，不能一次將其全部記錄放人內存的大文件。

2．按策略劃分內部排序方法
可以分為五類：插入排序、選擇排序、交換排序、歸並排序和分配排序。

排序演算法分析

1．排序演算法的基本操作
大多數排序演算法都有兩個基本的操作：
(1) 比較兩個關鍵字的大小；
(2) 改變指向記錄的指針或移動記錄本身。
注意：
第(2)種基本操作的實現依賴於待排序記錄的存儲方式。

2．待排文件的常用存儲方式
（1） 以順序表(或直接用向量)作為存儲結構
排序過程：對記錄本身進行物理重排（即通過關鍵字之間的比較判定，將記錄移到合適的位置）

（2） 以鏈表作為存儲結構
排序過程：無須移動記錄，僅需修改指針。通常將這類排序稱為鏈表(或鏈式)排序；

（3） 用順序的方式存儲待排序的記錄，但同時建立一個輔助表(如包括關鍵字和指向記錄位置的指針組成的索引表)
排序過程：只需對輔助表的表目進行物理重排（即只移動輔助表的表目，而不移動記錄本身）。適用於難於在鏈表上實現，仍需避免排序過程中移動記錄的排序方法。

3．排序演算法性能評價
（1） 評價排序演算法好壞的標准
評價排序演算法好壞的標准主要有兩條：
① 執行時間和所需的輔助空間
② 演算法本身的復雜程度

（2） 排序演算法的空間復雜度
若排序演算法所需的輔助空間並不依賴於問題的規模n，即輔助空間是O(1)，則稱之為就地排序(In-PlaceSou)。
非就地排序一般要求的輔助空間為O(n)。

（3） 排序演算法的時間開銷
大多數排序演算法的時間開銷主要是關鍵字之間的比較和記錄的移動。有的排序演算法其執行時間不僅依賴於問題的規模，還取決於輸入實例中數據的狀態。

文件的順序存儲結構表示

#define n l00 //假設的文件長度，即待排序的記錄數目
typedef int KeyType； //假設的關鍵字類型
typedef struct{ //記錄類型
KeyType key； //關鍵字項
InfoType otherinfo；//其它數據項，類型InfoType依賴於具體應用而定義
}RecType；
typedef RecType SeqList[n+1]；//SeqList為順序表類型，表中第0個單元一般用作哨兵
注意：
若關鍵字類型沒有比較算符，則可事先定義宏或函數來表示比較運算。
【例】關鍵字為字元串時，可定義宏"#define LT(a，b)(Stromp((a)，(b))<0)"。那麼演算法中"a<b"可用"LT(a，b)"取代。若使用C++，則定義重載的算符"<"更為方便。

按平均時間將排序分為四類：

（1）平方階(O(n2))排序
一般稱為簡單排序，例如直接插入、直接選擇和冒泡排序；

（2）線性對數階(O(nlgn))排序
如快速、堆和歸並排序；

（3）O(n1+￡)階排序
￡是介於0和1之間的常數，即0<￡<1，如希爾排序；

（4）線性階(O(n))排序
如桶、箱和基數排序。

各種排序方法比較

簡單排序中直接插入最好，快速排序最快，當文件為正序時，直接插入和冒泡均最佳。

影響排序效果的因素

因為不同的排序方法適應不同的應用環境和要求，所以選擇合適的排序方法應綜合考慮下列因素：
①待排序的記錄數目n；
②記錄的大小(規模)；
③關鍵字的結構及其初始狀態；
④對穩定性的要求；
⑤語言工具的條件；
⑥存儲結構；
⑦時間和輔助空間復雜度等。

不同條件下，排序方法的選擇

(1)若n較小(如n≤50)，可採用直接插入或直接選擇排序。
當記錄規模較小時，直接插入排序較好；否則因為直接選擇移動的記錄數少於直接插人，應選直接選擇排序為宜。
(2)若文件初始狀態基本有序(指正序)，則應選用直接插人、冒泡或隨機的快速排序為宜；
(3)若n較大，則應採用時間復雜度為O(nlgn)的排序方法：快速排序、堆排序或歸並排序。
快速排序是目前基於比較的內部排序中被認為是最好的方法，當待排序的關鍵字是隨機分布時，快速排序的平均時間最短；
堆排序所需的輔助空間少於快速排序，並且不會出現快速排序可能出現的最壞情況。這兩種排序都是不穩定的。
若要求排序穩定，則可選用歸並排序。但本章介紹的從單個記錄起進行兩兩歸並的 排序演算法並不值得提倡，通常可以將它和直接插入排序結合在一起使用。先利用直接插入排序求得較長的有序子文件，然後再兩兩歸並之。因為直接插入排序是穩定的，所以改進後的歸並排序仍是穩定的。

4)在基於比較的排序方法中，每次比較兩個關鍵字的大小之後，僅僅出現兩種可能的轉移，因此可以用一棵二叉樹來描述比較判定過程。
當文件的n個關鍵字隨機分布時，任何藉助於"比較"的排序演算法，至少需要O(nlgn)的時間。
箱排序和基數排序只需一步就會引起m種可能的轉移，即把一個記錄裝入m個箱子之一，因此在一般情況下，箱排序和基數排序可能在O(n)時間內完成對n個記錄的排序。但是，箱排序和基數排序只適用於像字元串和整數這類有明顯結構特徵的關鍵字，而當關鍵字的取值范圍屬於某個無窮集合(例如實數型關鍵字)時，無法使用箱排序和基數排序，這時只有藉助於"比較"的方法來排序。
若n很大，記錄的關鍵字位數較少且可以分解時，採用基數排序較好。雖然桶排序對關鍵字的結構無要求，但它也只有在關鍵字是隨機分布時才能使平均時間達到線性階，否則為平方階。同時要注意，箱、桶、基數這三種分配排序均假定了關鍵字若為數字時，則其值均是非負的，否則將其映射到箱(桶)號時，又要增加相應的時間。
(5)有的語言(如Fortran，Cobol或Basic等)沒有提供指針及遞歸，導致實現歸並、快速(它們用遞歸實現較簡單)和基數(使用了指針)等排序演算法變得復雜。此時可考慮用其它排序。
(6)本章給出的排序演算法，輸人數據均是存儲在一個向量中。當記錄的規模較大時，為避免耗費大量的時間去移動記錄，可以用鏈表作為存儲結構。譬如插入排序、歸並排序、基數排序都易於在鏈表上實現，使之減少記錄的移動次數。但有的排序方法，如快速排序和堆排序，在鏈表上卻難於實現，在這種情況下，可以提取關鍵字建立索引表，然後對索引表進行排序。然而更為簡單的方法是：引人一個整型向量t作為輔助表，排序前令t[i]=i(0≤i<n)，若排序演算法中要求交換R[i]和R[j]，則只需交換t[i]和t[j]即可；排序結束後，向量t就指示了記錄之間的順序關系：
R[t[0]].key≤R[t[1]].key≤…≤R[t[n-1]].key
若要求最終結果是：
R[0].key≤R[1].key≤…≤R[n-1].key
則可以在排序結束後，再按輔助表所規定的次序重排各記錄，完成這種重排的時間是O(n)。

Ⅸ c語言排序演算法

#include<stdio.h>
#defineN100000//定義最多輸入的數據
intsort(int*a,intn){
	inti,j,m;
	for(i=0;i<n-1;i++)
	for(j=i+1;j<n;j++)
		if(a[i]>a[j]){
			m=a[i];a[i]=a[j];a[j]=m;
		}
	return0;
}
intmain(){
	inta[N];
	inti=0,n,ii;
	while(1){
		//printf("輸入n
");
		scanf("%d",&n);
		a[i++]=n;
		if(n==0)break;
		ii=i;
		for(;i<n+ii;i++)
			scanf("%d",&a[i]);
	}
	i=0;
	while(a[i]!=0){
		sort(a+i+1,a[i]);
		for(n=1;n<=a[i];n++)
			printf("%d",a[i+n]);
		printf("
");
		i=i+a[i]+1;
	}
}

Ⅹ 大量數據用哪種演算法排序最好

七種排序演算法：冒泡、選擇、插入、快速、Bucket、Shell、Heap
其中冒泡是最簡單、也是效率最低的一種排序方法，老師要求我們掌握的是選擇排序法。
快速排序法可以說是最好的排序演算法：首先選一個分界值，把大於分界值和小於分界值的數據分成兩部分；對於分開的部分，不斷重復這個過程，直到結束。