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1、C 语言主流 的 排序算法效率分析及总结 班级：计科二班作者： XXX日期： 2016-3-29工作：算法搜集及程序组合，结论总结。同组者：刘文星期二工作：程序测试，时间记录以及程序演示这次我们组主要搜集了冒泡排序算法，简单排序算法，直接插入排序算法，希尔排序算法，堆排序 算法，快 速排序算法六种常见的排序算法，并对它们的运行效率作了一个简单的测试与分析。A 冒泡排序 算法思想简单描述： 在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对相邻的两个数依次进行比较 和调整， 让较大的数往下沉，较小的往上冒。即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反 时，就将它们互换。 冒
2、泡排序是稳定的。算法时间复杂度： O(N2) 下面我们来测试一下不同数据量的排序时间： 这是 200 个乱序随机数：冒泡排序运行时间为毫秒这是 1000 个乱序随机数： 冒泡排序运行时间为毫秒 这是 5000 个乱序随机数： 冒泡排序运行时间为毫秒 这是 20000 个乱序随机数： 冒泡排序运行时间为毫秒 从不同数据量的纵向分析来看， 1，在冒泡排序算法里，随着数据量的增加，其运行时间也会越来越长。 2，在两百个数据的时候，其运行时间少到忽略不计，即运算瞬间完成。这说明冒泡排序在处理小数据量的时候还是很给力的3，当处理的数据量从 5000 提到 20000的时候，冒泡排序的运行时间发生了质的增
3、加。 从几十毫秒到 几千毫秒，运行时间大大增加，从这里可见，冒泡排序在处理稍微大的数据的时候便已经显现岀 了力不从 心感，我个人感觉已不大适用。B 简单选择排序算法思想简单描述：在要排序的一组数中，选岀最小的一个数与第一个位置的数交换；然后在剩下的数当中再找最小的与 第二个位 置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。选择排序是不稳定的。时间复杂度： O(N2)下面我们依然来测试一下简单选择排序在不同数据量的运行时间：这是 200 个乱序随机数：简单选择排序运行时间：毫秒这是 1000 个乱序随机数：简单选择排序运行时间：毫秒这是 5000 个乱序随机数：简单选择排序运行时间：毫
4、秒这是 20000 个乱序随机数： 简单选择排序运行时间：毫秒 从不同数据量的纵向分析来看，1，其运行时间随着数据量的增加而增加2，简单选择排序同冒泡排序一样，在处理像200 个这样的小数据量的时候，其运行时间可以忽略不计，即瞬间完成3，当数据量从 5000 提高到 20000 的时候，其运行时间也是提高了几十倍。C 直接插入排序算法思想简单描述：在要排序的一组数中，假设前面(n-1) n=2 个数已经是排好顺序的，现在要把第 n 个数插到前面的有序数中，使得这 n 个数也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。直接插入排序是稳定的。算法时间复杂度： O(N2) 下面我们来简单测试一下直
5、接插入排序在不同数据量下的运行时间： 这是 200 个乱序随机数：直接插入排序运行时间：毫秒这是 1000 个乱序随机数： 直接插入排序运行时间：毫秒 这是 5000 个乱序随机数： 直接插入排序运行时间：毫秒 这是 20000 个乱序随机数： 直接插入排序运行时间：毫秒 从不同数据量的纵向分析来 看： 直接插入排序在想 200 个这样的小数据量的时候执行非常快，效率高。当数据量增加的 20000 的时候，运行时间会猛增几十倍，效率呈现下降趋势。D 希尔排序算法思想简单描述：在直接插入排序算法中，每次插入一个数，使有序序列只增加 1 个节点，并且对插入下一个数没有提供任 何帮助。如果比较相隔较
6、远距离 (称为增量 ) 的数，使得数移动时能跨过多个元素，则进行一次比较就可能消除多个元素交换。算法先将要排序的一组数按某个增量d分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行排序，然后再用一个较小的增量对它进行，在每组中再进行排序。当增量减到1 时，整个要排序的数被分成一组，排序完成。希尔排序是不稳定的。希尔排序时间复杂度：0 (平均)最好的0(N)最差的0(N2) 下面我们来简单测试一下希尔排序在不同数据量的运行时间情况： 这是 200 个乱序随机数：希尔排序运行时间为：毫秒这是1000个乱序随机数：希尔排序的运行时间：毫秒这是5000个乱序随机数希尔排序的运行时间：毫秒 这是2
7、0000个乱序随机数： 希尔排序的运行时间：毫秒 从不同数据量的纵向分析来看:20000个数据的时候也仅仅只是5毫从200个到20000量的随机数，希尔排序运行的时间都是非常快的，效率极高 秒，这说明希尔排序在处理大数据的能力上非常优越。E 堆排序算法思想简单描述： 堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。堆的定义如下：具有 n 个元素的序列 ( h1,h2,.,hn), 当且仅当满足 ( hi=h2i,hi=2i+1 ) 或( hi=h2i,hi=2i+1 ) (i=1,2,.,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的定义可以看岀，堆顶元素 ( 即第一个元素)
8、必为最大项。完全二叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根，其它为左子树、右子树。初始时把 要排序的 数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树，调整它们的存储顺序，使之成为一个堆，这时堆的根节 点的数最大。然后 将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面 (n-1) 个数重新调整使之成为堆。依此类 推，直到只有两个节点的堆，并对它们作交换，最后得到有 n 个节点的有序序列。从算法描述来看，堆排 序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一 是建堆的 渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。堆排序是不稳定的。算法时间复杂度： O(nlog2n) 。下
9、面我们测试一下堆排序在不同数据量的运行效果：这是 200 个乱序随机数： 堆排序运行时间：毫秒 这是 1000 个乱序随机数： 堆排序运行时间：毫秒 这是 5000 个乱序随机数： 堆排序运行时间：毫秒 这是 20000 个乱序随机数： 堆排序运行时间：毫秒 从不同数据量的纵向分析来看： 堆排序不禁在处理小数据的时候效率非常高，就算处理几万个数据，也几乎是瞬间完成。 从 200 到 20000 个数据的运行结果来看，堆排序在处理大数据的能力上还是很强的。 F 快速排序 算法思想简单描述： 快速排序是对冒泡排序的一种本质改进。它的基本思想是通过一趟扫描后，使得排序序列的长度能大幅度 地减少。 在
10、冒泡排序中，一次扫描只能确保最大数值的数移到正确位置，而待排序序列的长度可能只减少 1。快速排序通过一趟扫描， 就能确保某个数 ( 以它为基准点吧 )的左边各数都比它小，右边各数都比它大。 然后又用同样的方法处理它左右两边的数，直到基准点的左右只有一个元素为止。显然快速排序可以用递 归实现， 当然也可以用栈化解递归实现。快速排序是不稳定的。最理想情况算法时间复杂度： O(nlog2n) ，最坏 O(n2) 下面我们测试一下快速排序在不同数据量的运行情况： 这是 200 个乱序随机数：快速排序运行时间毫秒算法。单选择排这是 1000 个乱序随机数： 快速排序运行时间：毫秒 这是 5000 个乱序
11、随机数： 快速排序运行时间毫秒 这是 20000 个乱序随机数： 快速排序运行时间毫秒 从不同数据量纵向分析来看： 随着数据量的增加，快速排序运行的时间也越来越长 在处理小数据量的时候，快速排序效率非常高 在处理大数据的时候，运行时间所花的也不是很长，是可以接受的，个人认为快速排序是一种比较平衡的 横向分析这 6 种排序算法的效率：在处理小数据量的时候， 6 中排序算法的效率都是非常可观的，都是可以接受的。 但根据算法具体来看，当数据本身信息量较大时，直接插入排序所需的记录移动操作较多，不宜采用。简 序会更好。当数据量较大的时候，应采用时间复杂度0或O(nlog2n)，即希尔排序，堆排序，快速排序都是极好的当记录本身信息量较大时，可以采用链表存储。
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