急求排序算法性能分析程序。怎么办？
排序算法全集【附C 代码】排序算法是一种基本并且常用的算法。由于实际工作中处理的数量巨大，因此排序算法对算法本身的速度要求很高。而一般我们所谓的算法的性能主要是指算法的复杂度，一般用O方法来表示。 在后面我将给出清楚的说明。 对于排序的算法我想先做一点容易的介绍，也是给这篇文章理1个提纲。 我将按照算法的复杂度，从容易到难来分析算法。 第一部分是容易排序算法，后面你将看见他们的共同点是算法复杂度为O(N＊N)（由于木有用WORD，因此没方法打出上标和下标）。 第二部分是高级排序算法，复杂度为O(Log2(N))。这里我们只介绍一种算法。另外还有几种算法由于涉及树与堆的概念，因此这里...全部
排序算法全集【附C 代码】排序算法是一种基本并且常用的算法。由于实际工作中处理的数量巨大，因此排序算法对算法本身的速度要求很高。而一般我们所谓的算法的性能主要是指算法的复杂度，一般用O方法来表示。
在后面我将给出清楚的说明。 对于排序的算法我想先做一点容易的介绍，也是给这篇文章理1个提纲。 我将按照算法的复杂度，从容易到难来分析算法。 第一部分是容易排序算法，后面你将看见他们的共同点是算法复杂度为O(N＊N)（由于木有用WORD，因此没方法打出上标和下标）。
第二部分是高级排序算法，复杂度为O(Log2(N))。这里我们只介绍一种算法。另外还有几种算法由于涉及树与堆的概念，因此这里不于讨论。 第三部分类似动脑筋。这里的两种算法并不是最好的（甚至有最慢的），可是算法本身比较奇特，值得参考（编程的角度）。
同时也可以让我们从另外的角度来认识这个问题。 第四部分是我送给大家的1个餐后的甜点——1个基于模板的通用快速排序。由于是模板函数可以对任何数据类型排序（抱歉，里边用了有些论坛（BBS）专家的呢称）。
目前，让我们开始吧： 一、容易排序算法 由于程序比较容易，因此木有加啥注释。全部的程序都给出了完整的运行代码，并在我的VC环境 下运行通过。由于木有涉及MFC和WINDOWS的内容，因此在BORLAND C 的平台上应当也不会有啥 问题的。
在代码的后面给出了运行过程示意，期望对理解有帮助。 1。冒泡法： 这是最原始，也是众所周知的最慢的算法了。他的名字的由来由于它的工作看来象是冒泡： #include ＜iostream。h＞ void BubbleSort(int＊ pData，int Count) { int iTemp; for(int i＝1;i＜Count;i ) { for(int j＝Count-1;j＞＝i;j--) { if(pData[j]＜pData[j-1]) { iTemp ＝ pData[j-1]; pData[j-1] ＝ pData[j]; pData[j] ＝ iTemp; } } } } void main() { int data[] ＝ {10，9，8，7，6，5，4}; BubbleSort(data，7); for (int i＝0;i＜7;i ) cout＜＜data＜＜” ”; cout＜＜”＼n”; } 倒序(最糟情形) 第一轮：10，9，8，7-＞10，9，7，8-＞10，7，9，8-＞7，10，9，8(交换3次) 第二轮：7，10，9，8-＞7，10，8，9-＞7，8，10，9(交换2次) 第一轮：7，8，10，9-＞7，8，9，10(交换1次) 循环次数：6次 交换次数：6次 其他： 第一轮：8，10，7，9-＞8，10，7，9-＞8，7，10，9-＞7，8，10，9(交换2次) 第二轮：7，8，10，9-＞7，8，10，9-＞7，8，10，9(交换0次) 第一轮：7，8，10，9-＞7，8，9，10(交换1次) 循环次数：6次 交换次数：3次 上边我们给出了程序段，目前我们分析它：这里，影响我们算法性能的主要部分是循环和交换， 显然，次数越多，性能就越差。
从上边的程序我们可以看出循环的次数是固定的，为1 2 。。。 n-1。 写成公式就是1/2＊(n-1)＊n。 目前注意，我们给出O方法的定义： 若存在一常量K和起点n0，使当n＞＝n0时，有f(n)＜＝K＊g(n)，则f(n) ＝ O(g(n))。
（呵呵，别说没 学好数学呀，对于编程数学是非常重要的！！！） 目前我们来看1/2＊(n-1)＊n，当K＝1/2，n0＝1，g(n)＝n＊n时，1/2＊(n-1)＊n＜＝1/2＊n＊n＝K＊g(n)。
因此f(n) ＝O(g(n))＝O(n＊n)。因此我们程序循环的复杂度为O(n＊n)。 再看交换。从程序后面所跟的表可以看见，两种情形的循环相同，交换不一样。其实交换本身同数据源的 有序程度有极大的关系，当数据处于倒序的情形时，交换次数同循环一样（每回循环判别都会交换）， 复杂度为O(n＊n)。
当数据为正序，将不会有交换。复杂度为O(0)。乱序时处于中间状态。正是由于这样的 原因，我们通常都是通过循环次数来对比算法。 2。交换法： 交换法的程序最清晰容易，每回用当前的元素一一的同其后的元素比较并交换。
#include ＜iostream。h＞ void ExchangeSort(int＊ pData，int Count) { int iTemp; for(int i＝0;i＜Count-1;i ) { for(int j＝i 1;j＜Count;j ) { if(pData[j]＜pData) { iTemp ＝ pData; pData ＝ pData[j]; pData[j] ＝ iTemp; } } } } void main() { int data[] ＝ {10，9，8，7，6，5，4}; ExchangeSort(data，7); for (int i＝0;i＜7;i ) cout＜＜data＜＜” ”; cout＜＜”＼n”; } 倒序(最糟情形) 第一轮：10，9，8，7-＞9，10，8，7-＞8，10，9，7-＞7，10，9，8(交换3次) 第二轮：7，10，9，8-＞7，9，10，8-＞7，8，10，9(交换2次) 第一轮：7，8，10，9-＞7，8，9，10(交换1次) 循环次数：6次 交换次数：6次 其他： 第一轮：8，10，7，9-＞8，10，7，9-＞7，10，8，9-＞7，10，8，9(交换1次) 第二轮：7，10，8，9-＞7，8，10，9-＞7，8，10，9(交换1次) 第一轮：7，8，10，9-＞7，8，9，10(交换1次) 循环次数：6次 交换次数：3次 从运行的表格来看，交换几乎和冒泡一样糟。
事实确实如此。循环次数和冒泡一样 也是1/2＊(n-1)＊n，因此算法的复杂度仍然是O(n＊n)。由于我们没方法给出全部的情形，因此 只可以直接告知大家他们在交换上边也是一样的糟糕（在某些情形下稍好，在某些情形下稍差）。
3。选取法： 目前我们终于可以看见一点期望：选取法，这种方法提高了一点性能（某些情形下） 这种方法类似我们人为的排序习惯：从数据中选取最小的同第1个值交换，在从省下的部分中 选取最小的与第二个交换，这样往复下去。
#include ＜iostream。h＞ void SelectSort(int＊ pData，int Count) { int iTemp; int iPos; for(int i＝0;i＜Count-1;i ) { iTemp ＝ pData; iPos ＝ i; for(int j＝i 1;j＜Count;j ) { if(pData[j]＜iTemp) { iTemp ＝ pData[j]; iPos ＝ j; } } pData[iPos] ＝ pData; pData ＝ iTemp; } } void main() { int data[] ＝ {10，9，8，7，6，5，4}; SelectSort(data，7); for (int i＝0;i＜7;i ) cout＜＜data＜＜” ”; cout＜＜”＼n”; } 倒序(最糟情形) 第一轮：10，9，8，7-＞(iTemp＝9)10，9，8，7-＞(iTemp＝8)10，9，8，7-＞(iTemp＝7)7，9，8，10(交换1次) 第二轮：7，9，8，10-＞7，9，8，10(iTemp＝8)-＞(iTemp＝8)7，8，9，10(交换1次) 第一轮：7，8，9，10-＞(iTemp＝9)7，8，9，10(交换0次) 循环次数：6次 交换次数：2次 其他： 第一轮：8，10，7，9-＞(iTemp＝8)8，10，7，9-＞(iTemp＝7)8，10，7，9-＞(iTemp＝7)7，10，8，9(交换1次) 第二轮：7，10，8，9-＞(iTemp＝8)7，10，8，9-＞(iTemp＝8)7，8，10，9(交换1次) 第一轮：7，8，10，9-＞(iTemp＝9)7，8，9，10(交换1次) 循环次数：6次 交换次数：3次 遗憾的是算法要的循环次数依然是1/2＊(n-1)＊n。
因此算法复杂度为O(n＊n)。 我们来看他的交换。由于每回外层循环只产生一次交换（仅有1个最小值）。因此f(n)＜＝n 因此我们有f(n)＝O(n)。因此，在数据较乱的时候，可以减少一定的交换次数。
4。插入法： 插入法较为复杂，它的基本工作原理是抽出牌，在前面的牌中寻找相应的位置插入，之后继续下一张 #include ＜iostream。h＞ void InsertSort(int＊ pData，int Count) { int iTemp; int iPos; for(int i＝1;i＜Count;i ) { iTemp ＝ pData; iPos ＝ i-1; while((iPos＞＝0) && (iTemp＜pData[iPos])) { pData[iPos 1] ＝ pData[iPos]; iPos--; } pData[iPos 1] ＝ iTemp; } } void main() { int data[] ＝ {10，9，8，7，6，5，4}; InsertSort(data，7); for (int i＝0;i＜7;i ) cout＜＜data＜＜” ”; cout＜＜”＼n”; } 倒序(最糟情形) 第一轮：10，9，8，7-＞9，10，8，7(交换1次)(循环1次) 第二轮：9，10，8，7-＞8，9，10，7(交换1次)(循环2次) 第一轮：8，9，10，7-＞7，8，9，10(交换1次)(循环3次) 循环次数：6次 交换次数：3次 其他： 第一轮：8，10，7，9-＞8，10，7，9(交换0次)(循环1次) 第二轮：8，10，7，9-＞7，8，10，9(交换1次)(循环2次) 第一轮：7，8，10，9-＞7，8，9，10(交换1次)(循环1次) 循环次数：4次 交换次数：2次 上边结尾的行为分析事实上造成了一种假象，让我们认为这种算法是容易算法中最好的，其实不是， 由于其循环次数虽然并不固定，我们仍可以用O方法。
从上边的结果可以看出，循环的次数f(n)＜＝ 1/2＊n＊(n-1)＜＝1/2＊n＊n。因此其复杂度仍为O(n＊n)（这里说明一下，其实假如不是为了展示这类容易 排序的不一样，交换次数仍然可以这样推导）。
目前看交换，从外观上看，交换次数是O(n)（推导类似 选取法），但我们每回要进行与内层循环相同次数的‘＝’操作。正常的一次交换我们要三次‘＝’ 而这里显然多了有些，因此我们浪费了时间。 最终，我个人认为，在容易排序算法中，选取法是最好的。
二、高级排序算法： 高级排序算法中我们将只介绍这一种，同时也是目前我所知道（我看过的资料中）的最快的。 它的工作看起来仍然象1个二叉树。首先我们选取1个中间值middle程序中我们用数组中间值，之后 把比它小的放在左边，大的放在右边（具体的实现是从两边找，找到一对后交换）。
之后对两边分别使 用这个过程（最容易的方法——递归）。 1。快速排序： #include ＜iostream。h＞ void run(int＊ pData，int left，int right) { int i，j; int middle，iTemp; i ＝ left; j ＝ right; middle ＝ pData[(left right)/2]; //求中间值 do{ while((pData＜middle) && (i＜right))//从左扫描大于中值的数 i ; while((pData[j]＞middle) && (j＞left))//从右扫描大于中值的数 j--; if(i＜＝j)//找到了一对值 { //交换 iTemp ＝ pData; pData ＝ pData[j]; pData[j] ＝ iTemp; i ; j--; } }while(i＜＝j);//假如两边扫描的下标交错，就停止（完成一次） //当左边部分有值(left＜j)，递归左半边 if(left＜j) run(pData，left，j); //当右边部分有值(right＞i)，递归右半边 if(right＞i) run(pData，i，right); } void QuickSort(int＊ pData，int Count) { run(pData，0，Count-1); } void main() { int data[] ＝ {10，9，8，7，6，5，4}; QuickSort(data，7); for (int i＝0;i＜7;i ) cout＜＜data＜＜” ”; cout＜＜”＼n”; } 这里我木有给出行为的分析，由于这个很容易，我们直接来分析算法：首先我们考虑最理想的情形 1。
数组的大小是2的幂，这样分下去始终可以被2整除。假设为2的k次方，即k＝log2(n)。 2。每回我们选取的值刚好是中间值，这样，数组才可以被等分。 第一层递归，循环n次，第二层循环2＊(n/2)。
。。。。。 因此共有n 2(n/2) 4(n/4) 。。。 n＊(n/n) ＝ n n n 。。。 n＝k＊n＝log2(n)＊n 因此算法复杂度为O(log2(n)＊n) 其他的情形只会比这种情形差，最差的情形是每回选取到的middle都是最小值或最大值，那么他将变 成交换法（由于用了递归，情形更糟）。
可是你认为这种情形发生的几率有多大？？呵呵，你完全 不必担心这个问题。实践证明，大多数的情形，快速排序总是最好的。 假如你担心这个问题，你可以用堆排序，这是一种稳定的O(log2(n)＊n)算法，可是通常情形下速度要慢 于快速排序（由于要重组堆）。
三、其他排序 1。双向冒泡： 通常的冒泡是单向的，而这里是双向的，也就是说还要进行反向的工作。 代码看起来复杂，仔细理一下就明白了，是1个来回震荡的方式。 写这段代码的作者认为这样可以在冒泡的基础上减少有些交换（我不这么认为，也许我错了）。
反正我认为这是一段有趣的代码，值得一看。 #include ＜iostream。h＞ void Bubble2Sort(int＊ pData，int Count) { int iTemp; int left ＝ 1; int right ＝Count -1; int t; do { //正向的部分 for(int i＝right;i＞＝left;i--) { if(pData＜pData[i-1]) { iTemp ＝ pData; pData ＝ pData[i-1]; pData[i-1] ＝ iTemp; t ＝ i; } } left ＝ t 1; //反向的部分 for(i＝left;i＜right 1;i ) { if(pData＜pData[i-1]) { iTemp ＝ pData; pData ＝ pData[i-1]; pData[i-1] ＝ iTemp; t ＝ i; } } right ＝ t-1; }while(left＜＝right); } void main() { int data[] ＝ {10，9，8，7，6，5，4}; Bubble2Sort(data，7); for (int i＝0;i＜7;i ) cout＜＜data＜＜” ”; cout＜＜”＼n”; } 2。
SHELL排序 这个排序非常复杂，看了程序就知道了。 首先要1个递减的步长，这里我们用的是9、5、3、1（最后的步长必须是1）。 工作原理是首先对相隔9-1个元素的全部内容排序，之后再用同样的方法对相隔5-1个元素的排序 以次类推。
#include ＜iostream。h＞ void ShellSort(int＊ pData，int Count) { int step[4]; step[0] ＝ 9; step[1] ＝ 5; step[2] ＝ 3; step[3] ＝ 1; int iTemp; int k，s，w; for(int i＝0;i＜4;i ) { k ＝ step; s ＝ -k; for(int j＝k;j＜Count;j ) { iTemp ＝ pData[j]; w ＝ j-k;//求上step个元素的下标 if(s ＝＝0) { s ＝ -k; s ; pData[s] ＝ iTemp; } while((iTemp＜pData[w]) && (w＞＝0) && (w＜＝Count)) { pData[w k] ＝ pData[w]; w ＝ w-k; } pData[w k] ＝ iTemp; } } } void main() { int data[] ＝ {10，9，8，7，6，5，4，3，2，1，-10，-1}; ShellSort(data，12); for (int i＝0;i＜12;i ) cout＜＜data＜＜” ”; cout＜＜”＼n”; } 呵呵，程序看起来有些头疼。
不过也不是很难，把s＝＝0的块去掉就轻松多了，这里是避免用0 步长造成程序异常而写的代码。这个代码我认为很值得一看。 这个算法的得名是由于其发明者的名字D。L。SHELL。依照参考资料上的说法：“由于复杂的数学原因 避免用2的幂次步长，它能降低算法效率。
”另外算法的复杂度为n的1。2次幂。同样由于非常复杂并 “超出本书讨论范围”的原因（我也不知道过程），我们仅有结果了。 四、基于模板的通用排序： 这个程序我想就木有分析的必要了，大家看一下就可以了。
不明白可以在论坛（BBS）上问。 MyData。h文件 /////////////////////////////////////////////////////// class CMyData { public: CMyData(int Index，char＊ strData); CMyData(); virtual ~CMyData(); int m_iIndex; int GetDataSize(){ return m_iDataSize; }; const char＊ GetData(){ return m_strDatamember; }; //这里重载了操作符： CMyData& operator ＝(CMyData &SrcData); bool operator ＜(CMyData& data ); bool operator ＞(CMyData& data ); private: char＊ m_strDatamember; int m_iDataSize; }; //////////////////////////////////////////////////////// MyData。
cpp文件 //////////////////////////////////////////////////////// CMyData::CMyData(): m_iIndex(0)， m_iDataSize(0)， m_strDatamember(NULL) { } CMyData::~CMyData() { if(m_strDatamember !＝ NULL) delete[] m_strDatamember; m_strDatamember ＝ NULL; } CMyData::CMyData(int Index，char＊ strData): m_iIndex(Index)， m_iDataSize(0)， m_strDatamember(NULL) { m_iDataSize ＝ strlen(strData); m_strDatamember ＝ new char[m_iDataSize 1]; strcpy(m_strDatamember，strData); } CMyData& CMyData::operator ＝(CMyData &SrcData) { m_iIndex ＝ SrcData。
m_iIndex; m_iDataSize ＝ SrcData。GetDataSize(); m_strDatamember ＝ new char[m_iDataSize 1]; strcpy(m_strDatamember，SrcData。
GetData()); return ＊this; } bool CMyData::operator ＜(CMyData& data ) { return m_iIndex＜data。m_iIndex; } bool CMyData::operator ＞(CMyData& data ) { return m_iIndex＞data。
m_iIndex; } /////////////////////////////////////////////////////////// ////////////////////////////////////////////////////////// //主程序部分 #include ＜iostream。
h＞ #include ”MyData。h” template ＜class T＞ void run(T＊ pData，int left，int right) { int i，j; T middle，iTemp; i ＝ left; j ＝ right; //下边的比较都调出使用我们重载的操作符函数 middle ＝ pData[(left right)/2]; //求中间值 do{ while((pData＜middle) && (i＜right))//从左扫描大于中值的数 i ; while((pData[j]＞middle) && (j＞left))//从右扫描大于中值的数 j--; if(i＜＝j)//找到了一对值 { //交换 iTemp ＝ pData; pData ＝ pData[j]; pData[j] ＝ iTemp; i ; j--; } }while(i＜＝j);//假如两边扫描的下标交错，就停止（完成一次） //当左边部分有值(left＜j)，递归左半边 if(left＜j) run(pData，left，j); //当右边部分有值(right＞i)，递归右半边 if(right＞i) run(pData，i，right); } template ＜class T＞ void QuickSort(T＊ pData，int Count) { run(pData，0，Count-1); } void main() { CMyData data[] ＝ { CMyData(8，”xulion”)， CMyData(7，”sanzoo”)， CMyData(6，”wangjun”)， CMyData(5，”VCKBASE”)， CMyData(4，”jacky2000”)， CMyData(3，”cwally”)， CMyData(2，”VCUSER”)， CMyData(1，”isdong”) }; QuickSort(data，8); for (int i＝0;i＜8;i ) cout＜＜data。
m_iIndex＜＜” ”＜＜data。GetData()＜＜”＼n”; cout＜＜”＼n”;。收起
