第16周專案2 大資料集上排序演算法效能的體驗

問題：

/* * 檔名稱：專案2.cbp * 作者：程德泉 * 完成日期：2023年12月16日 * 版本號：v1.0 * 問題描述：設計乙個函式，產生乙個至少5萬條記錄的資料集合。在同一資料集上，用直接插入排序、氣泡排序、快速排序、直接選擇排序、堆排序、歸併排序、基數排序等演算法進行排序，記錄所需要的時間，經過對比，得到對複雜度不同的各種演算法在執行時間方面的感性認識。提示1：這一專案需要整合多種排序演算法，可以考慮先建設排序演算法庫，作為我們這門課演算法庫的收官之作；提示2：本專案旨在獲得對於複雜度不同演算法的感性認識，由於資料分布特點、計算機執行狀態等不同，其結果並不能完全代替對演算法複雜度的理論分析；提示3：由於c語言標準提供的時間函式只精確到秒，幾種o(nlog2n)級別的演算法，在 5萬條記錄的壓力下，並不能明顯地看出優劣，可以忽略直接插入排序、冒泡排序、直接選擇排序這三種相對低效率的演算法（以節約時間。若能夠忍受他們長時間地執行，請自便），成10倍地加大資料量，然後進行觀察。 * 輸入描述：無 * 程式輸出：測試資料

*/

1.測試用的主控程式——main.cpp

#include #include #include #include #include "sort.h"
void getlargedata(rectype *&r, int n)
rectype;              //排序的記錄型別定義
typedef struct node
radixrectype;
void insertsort(rectype r,int n); //直接插入排序
void shellsort(rectype r,int n);  //希爾排序演算法
void bubblesort(rectype r,int n); //氣泡排序
void quicksort(rectype r,int n);  //快速排序
void selectsort(rectype r,int n);  //直接選擇排序
void heapsort(rectype r,int n);  //堆排序
void mergesort(rectype r,int n); //歸併排序
//下面函式支援基數排序
void createlink(radixrectype *&p,rectype r,int n);   //建立基數排序用的鍊錶
void destorylink(radixrectype *&p); //釋放基數排序用的鍊錶
void radixsort(radixrectype *&p); //基數排序
#endif // sort_h_included

3.演算法的實現—— sort.cpp

#include "sort.h"
#include //1. 對r[0..n-1]按遞增有序進行直接插入排序
void insertsort(rectype r,int n)
}//7.歸併排序輔助1——合併有序表
void merge(rectype r,int low,int mid,int high)
else                            //將第2段中的記錄放入r1中
while (i<=mid)                      //將第1段餘下部分複製到r1
while (j<=high)                 //將第2段餘下部分複製到r1
for (k=0,i=low; i<=high; k++,i++) //將r1複製回r中
r[i]=r1[k];
}//7. 歸併排序輔助2——一趟歸併
void mergepass(rectype r,int length,int n)    //對整個數序進行一趟歸併
else
}t->next=null;
}//8. 基數排序的輔助函式，釋放基數排序用的鍊錶
void destorylink(radixrectype *&p)
return;
}//8. 實現基數排序:*p為待排序序列鍊錶指標,基數r和關鍵字位數d已經作為符號常量定義好
void radixsort(radixrectype *&p)
else
p=p->next;                  //取下乙個待排序的元素
}p=null;                         //重新用p來收集所有結點
for (j=0; jnext=head[j];
t=tail[j];}}
t->next=null;                   //最後乙個結點的next域置null
//下面更新用於分離出第i位數字的d2
d2*=10;}}

執行結果：

取五萬條資料時

取五十萬條資料時

取二百萬條資料時

取三百萬條資料時

取四百萬條資料時

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