&数据结构课程设计报告—几种排序算法的演示(；时间：2010-1-14…一需求分析运行环境Microsoft Visual Studio 2005程序所实现的功能对直接插入排序、折半插入排序、冒泡排序、简单选择排序、快速排序、堆排序、归并排序算法的演示，并且输出每一趟的排序情况。

程序的输入（包含输入的数据格式和说明）%<1>排序种类三输入<2>排序数的个数的输入<3>所需排序的所有数的输入程序的输出（程序输出的形式）<1>主菜单的输出<2>每一趟排序的输出，即排序过程的输出"二设计说明算法设计思想<1>交换排序（冒泡排序、快速排序）交换排序的基本思想是：对排序表中的数据元素按关键字进行两两比较，如果发生逆序（即排列顺序与排序后的次序正好相反），则两者交换位置，直到所有数据元素都排好序为止。

<2>插入排序（直接插入排序、折半插入排序）%插入排序的基本思想是：每一次设法把一个数据元素插入到已经排序的部分序列的合适位置，使得插入后的序列仍然是有序的。

开始时建立一个初始的有序序列，它只包含一个数据元素。

然后，从这个初始序列出发不断插入数据元素，直到最后一个数据元素插到有序序列后，整个排序工作就完成了。

<3>选择排序（简单选择排序、堆排序）选择排序的基本思想是：第一趟在有n个数据元素的排序表中选出关键字最小的数据元素，然后在剩下的n-1个数据元素中再选出关键字最小（整个数据表中次小）的数据元素，依次重复，每一趟（例如第i趟，i=1，…，n-1）总是在当前剩下的n-i+1个待排序数据元素中选出关键字最小的数据元素，作为有序数据元素序列的第i个数据元素。

等到第n-1趟选择结束，待排序数据元素仅剩下一个时就不用再选了，按选出的先后次序所得到的数据元素序列即为有序序列，排序即告完成。

<4>归并排序（两路归并排序）两路归并排序的基本思想是：假设初始排序表有n个数据元素，首先把它看成是长度为1的首尾相接的n个有序子表（以后称它们为归并项），先做两两归并，得n/2上取整个长度为2的归并项（如果n为奇数，则最后一个归并项的长度为1）；再做两两归并，……，如此重复，最后得到一个长度为n的有序序列。

^；程序的主要流程图|、《；程序的主要模块(要求对主要流程图中出现的模块进行说明)程序的主要模块主要分为主菜单模块和排序算法演示模块。

<1>主菜单主要功能：程序运行时，可使运行者根据提醒输入相关操作，从而进入不同的排序方法或者退出。

<2>排序方法及输出根据运行者对排序的不同选择，进入排序过程》a.直接插入排序：根据直接排序的算法，输出排序过程b.折半插入排序：根据折半插入的算法，输出排序过程c.冒泡排序：根据冒泡排序算法，输出排序过程d.简单选择排序：根据简单选择排序的算法，输出排序过程e.快速排序：根据快速排序的算法，输出排序过程f.堆排序：根据堆排序的算法，输出排序过程g.归并排序：根据归并排序的算法，输出排序过程；程序的主要函数及其伪代码说明<1>模板类主要说明程序中用到的类的定义template<class type>class sortlist{private:int currentsize;排序表中的数据元素，利用堆的调整算法形成初始堆。

b.输出堆顶元素。

—c.对剩余元素重新调整形成堆。

d.重复执行第b、c步，直到所有数据元素被输出。

(1)建立最大堆的伪代码如下：template <class type>此循环，当i与j中有一个已经超出表长时，将另一个表中的剩余部分照抄到新表C[k]~C[m+n]中。

下面的归并算法中，两个待归并的有序表首尾相接存放在数组[]中，其中第一个表的下标范围从left到mid，另一个表的下标范围从mid+1到right。

前一个表中有mid-left+1个数据元素，后一个表中有right –mid个数据元素。

归并后得到的新有序表有right –mid 个数据元素。

归并后得到的新有序表存放在另一个辅助数组[]中，其下标范围从left到right。

伪代码如下：）template <class type>voidsortlist<type>::merge(sortlist<type>&sourcetable,sortlist<type>&mergedtable,con st int left,const int mid,const int right) {int i=left,j=mid+1,k=left;快速排序（不稳定的排序方法） 1.时间复杂度 最好情况（每次总是选到中间值作枢轴）T(n)=O(nlog2n) 最坏情况（每次总是选到最小或最大元素作枢轴）T(n)=O(n ²)2.空间复杂度：需栈空间以实现递归-最坏情况：S(n)=O(n)一般情况：S(n)=O(log2n)f. 堆排序（不稳定的排序方法）] 1.间复杂性为O(nlog 2n)。

2空间复杂性为O(1)。

g. 归并排序（稳定的排序方法）1时间复杂度为O(nlog 2n)。

~2空间复杂度为O(n ）。

3）运行情况主菜单|1111-=∑-=n n i 22)1(211n n i n i ≈-=∑= 22)1)(4()2(211n n n i n i ≈-+=+∑= 42n 42n )(21)(211n n i n n i -=-∑-=)(23)(321n n i n n i -=-∑="直接插入排序折半插入排序冒泡排序|简单选择排序快速排序堆排序$归并排序退出系统{1)上机过程中出现的问题及其解决方案1 快速排序时出现多一次排序的情况解决方法：在进行循环体时，多运行了一次，将运行次序减1即可。

2 堆排序时也出现与上一条相同的情况解决方法：由于缺少一个判断语句导致输出只能是偶数倍趟数，因此加一条if(len<=currentsize-1)判断语句就可以使程序正常输出结果3 快速排序趟数开始为1 ,2 ,1, 2出现解决方法：再定义一个全局变量，不过当其用完时，没有将它重新置为0，这样最后输出的趟数就正确了。

4 运行程序时，若输入字符，则必须输入完全后，才判断其为不正确的选择解决方法：加一个if判断语句即可.2)程序中可以改进的地方说明本程序不能判断字符数大于1的字符串，这方面需要改进可以在程序中加入性能分析，例如空间复杂度，时间复杂度等3)程序中可以扩充的功能及其设计实现假想扩充功能：可以加入希尔排序等未加入的排序方法，可以加入性能分析实现假想：加入其他排序方法后，输出为正确排序的过程，加入性能分析时，输出排序过程的同时，可以输出时间复杂度与空间复杂度《6) 收获及体会在进行为期一个星期的课程设计中，最终完成了算法。

这期间，遇到的各种麻烦也都相继解决。

从这次实践中，我意识到自己还有很多不足之处。

首先先说一下基本的。

对于各种排序算法的过程还是不够熟悉，进行编程时还需要翻书查找，对于这一点，只能说对数据结构的学习还不够扎实，虽然说这门课程以后就没有了，但是我想这门课对以后的学习会有很大帮助，所以有空时还应该继续熟悉这门课程。

其次，就是对于错误的处理，不能得心应手，不能正确处理一些简单的错误。

对于逻辑上的错误，不能够立即找到出错点，往往需要向同学请教才能找出错误，并且改正。

我觉得这是自己独自思考能力不高的问题，遇事需要自己仔细想想，若还不能改正，再请教别人也不迟。

从总体上说，整个代码的实现还是存在不足的，例如本程序不能判断字符数大于1的字符串，没有相应排序的性能分析（如空间复杂度，时间复杂度），等等。

从这点看，说明自己的程序还是不够完善，不能做到十全十美，希望以后能有所修正。

总而言之，从这次的实践中我学到了很多东西，希望以后能够多加运应…7) 源代码：#include""#include<iostream>using namespace std;const int maxsize=100;int num=0;//定义全局变量，为每一趟的输出做准备int x=0;[template<class type>class sortlist{private:int currentsize;//数据表中数据元素的个数public:type *arr;//存储数据元素的向量（排序表）sortlist():currentsize(0){arr=new type[maxsize];}//构造函数sortlist(int n){arr=new type[maxsize];currentsize=n;}·void insert(int i,type x){arr[i]=x;}~sortlist(){delete []arr;}//析构函数void swap(type &x,type &y)//数据元素x和y交换位置{type temp=x;x=y;y=temp;}void bubblesort();//冒泡排序void quicksort(int low,int high);//快速排序void insertionsort();//直接插入排序void binaryinsertsort();//折半插入排序~void selectsort();//简单选择排序void heapsort();//堆排序void mergesort(sortlist<type> &table);//归并排序void filterdown(const int start);//建立最大堆void mergepass(sortlist<type>&sourcetable,sortlist<type>&mergedtable,const int len);//一趟归并void merge(sortlist<type>&sourcetable,sortlist<type>&mergedtable,const int left,const int mid,const int right);//两路归并算法};template <class type>//直接插入排序-void sortlist<type>::insertionsort(){type temp;int j;for(int i=1;i<=currentsize-1;i++){temp=arr[i];j=i-1;while(j>=0&&temp<arr[j])]{arr[j+1]=arr[j];j--;}arr[j+1]=temp;cout<<"第"<<++num<<"趟排序结果为:";for(int t=0;t<currentsize;t++)cout<<arr[t]<<" ";cout<<endl;}num=0;*}template <class type>//折半插入排序void sortlist<type>::binaryinsertsort(){type temp;int left,right;for(int i=1;i<currentsize;i++){-left=0;right=i-1;temp=arr[i];while(left<=right)//找插入位置{int mid=(left+right)/2;if(temp<arr[mid])right=mid-1;else left=mid+1;}for(int k=i-1;k>=left;k--)//向后移动arr[k+1]=arr[k];arr[left]=temp;cout<<"第"<<++num<<"趟排序结果为:";for(int t=0;t<currentsize;t++)cout<<arr[t]<<" ";cout<<endl;}num=0;|}template <class type>//冒泡排序void sortlist<type>:: bubblesort(){int i=1;int finish=0;//0表示还没有排好序while(i<currentsize &&!finish){"finish=1;//排序结束标志置为,假定已经排好序for(int j=0;j<currentsize-i;j++)if(arr[j]>arr[j+1])//逆序{swap(arr[j],arr[j+1]);//相邻元素交换位置finish=0;}//排序结束标志置为,表示本趟发生了交换，说明还没有排好序i++;；cout<<"第"<<++num<<"趟排序结果为:";for(int t=0;t<currentsize;t++)cout<<arr[t]<<" ";cout<<endl;}num=0;}template <class type>>void sortlist<type>::selectsort()//简单选择排序{int k;for(int i=0;i<currentsize-1;i++){k=i;for(int j=i+1;j<currentsize;j++)if(arr[j]<arr[k])k=j;//k 指示当前序列中最小者的位置if(k!=i)//最小关键字的数据元素位置不等于iswap(arr[i],arr[k]);cout<<"第"<<++num<<"趟排序结果为:";for(int t=0;t<currentsize;t++)cout<<arr[t]<<" ";cout<<endl;}、num=0;}template <class type>//快速排序void sortlist<type>::quicksort(int low,int high)//在待排序区间[low,high]上，递归地进行快速排序{int i=low,j=high;type temp=arr[low];//取区间第一个位置为基准位置if(i<j)'{while(i<j){while(i<j&&temp<arr[j])j--;if(i<j){swap(arr[i],arr[j]);i++;}while(i<j&&temp>=arr[i])i++;if(i<j){swap(arr[i],arr[j]);j--;}>}arr[i]=temp;//将基准元素就位cout<<"第"<<++x<<"趟排序结果为:";for(int t=0;t<currentsize;t++)cout<<arr[t]<<" ";cout<<endl;quicksort(low,i-1);//在左子区间递归进行快速排序quicksort(i+1,high);//在右子区间递归进行快速排序|}}template <class type>//建立最大堆void sortlist<type>::filterdown(const int start){//向下调整使从start开始到currentsize-1为止的子表成为最大堆int i=start,j=2*i+1;//j为i的左孩子int tablesize=currentsize;`type temp=arr[i];while(j<=currentsize-1){if(j<currentsize-1 && arr[j]<arr[j+1])j++;//在两个孩子中选关键字较大者if(temp>=arr[j])break;else{arr[i]=arr[j];i=j;j=2*j+1;}，}arr[i]=temp;}template <class type>void sortlist<type>::heapsort(){int tablesize=currentsize;;for(int i=(currentsize-2)/2;i>=0;i--)filterdown(i); //初始建堆for(int i=currentsize-1;i>=1;i--){swap(arr[0],arr[i]);//堆顶元素和最后一个元素交换currentsize--;filterdown(0);//重建最大堆cout<<"第"<<++num<<"趟排序结果为:";|for(int t=0;t<tablesize;t++)cout<<arr[t]<<" ";cout<<endl;}num=0;currentsize=tablesize;}template <class type>;voidsortlist<type>::merge(sortlist<type>&sourcetable,sortlist<type>&mergedtable,con st int left,const int mid,const int right){int i=left,j=mid+1,k=left;//指针初始化//i是前一段的当前元素位置，j是后一段的当前元素位置，k是辅助数组的当前位置while(i<=mid&&j<=right)if[i]<=[j]){[k]=[i];i++;k++;}else{[k]=[j];j++;k++;}。