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目的:给出一组实验来比较排序算法的时间性能
要求:
(1)时间性能
(2)实验数据应具有说服力
(3)实验结果要能以清晰的形式给出,如图、表等。
(4)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。
(5)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。
(6)要给出实验的方案及其分析。
软件环境:visual stdio 2017
硬件环境:①CPU:Intel(R)Core(TM)i7-8565U CPU @1.80Ghz
②内存:8.0GB
给出一组实验来比较排序算法的时间性能
选取若干个排序算法,对每种算法进行大量数据测试,同一规模的数据进行3次测试取平均值,最终得到若干个实验数据,进行绘图展示。
本次实验选取直接插入排序,希尔排序,冒泡排序,快速排序,直接选择排序,堆排序,归并排序这7种算法。
分为2个大实验组,第一个大实验组为算法时间复杂度为O(n²)的算法,其中有直接插入排序,冒泡排序,直接选择排序。
第二个实验组为算法时间复杂度为O(nlogn)的算法,其中有希尔排序,快速排序,堆排序,归并排序。
4.3 详细设计
在第一个实验组中,选取规模分别为1000,5000,10000,50000,75000,100000,125000,175000,200000,250000的数据,每种数据测试三次取平均值。
在第二个实验组中,选取规模分别为10000,100000,200000,250000,500000,600000,750000,900000,1000000,10000000,25000000,30000000,40000000,50000000,60000000,75000000,100000000的数据,每种数据测试三次取平均值。在这些数据中,以1000000为分界点,分别制图。
制图采用python中的matplotlib工具,制作曲线图。
template<typename T>
void insert_sort(T array[], int n)
{
for (int i = 1; i < n; i++)
{
T temp = array[i];
int j = i - 1;
while (array[j] > temp&&j >= 0)
array[j + 1] = array[j--];
array[j + 1] = temp;
}
}
template<typename T> void shell_sort(T array[], int n) { int d = n / 2; while (d > 0) { for (int i = d; i < n; i++) { T temp = array[i]; int j = i - d; while (j >= 0 && temp < array[j]) { array[j + d] = array[j]; j -= d; } array[j + d] = temp; } d = d / 2; } }
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