第十五周 项目二大数据集上排序算法性能的体验

  1. /* 
  2. * Copyright(c) 2017,烟台大学计算机学院 
  3. * All rights reserved. 
  4. * 文件名称:cpp1. 
  5. * 作    者:张翠平 
  6. * 完成日期:2017 年 9 月 2 日 
  7. * 版 本 号:v1.0 
  8. * 
  9. * 问题描述:设计一个函数,产生一个至少5万条记录的数据集合。在同一数据集上,用直接插入排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序、堆排序、归并排序、基数排序等算法进行排序,记录所需要的时间,经过对比,得到对复杂度不同的各种算法在运行时间方面的感性认识。
  10. * 输入描述:
  11. * 程序输出:各种排序所需时间
  12. */  
  13. sort.h
  14. #ifndef SORT_H_INCLUDED
    #define SORT_H_INCLUDED
    
    #define MaxSize 50000      //最多的数据,取5万,只测试快速算法,可以往大调整
    
    //下面的符号常量和结构体针对基数排序
    #define Radix 10           //基数的取值
    #define Digits 10          //关键字位数
    
    typedef int KeyType;    //定义关键字类型
    typedef char InfoType[10];
    typedef struct          //记录类型
    {
        KeyType key;        //关键字项
        InfoType data;      //其他数据项,类型为InfoType
    } RecType;              //排序的记录类型定义
    
    typedef struct node
    {
        KeyType data;      //记录的关键字,同算法讲解中有差别
        struct node *next;
    } RadixRecType;
    
    void InsertSort(RecType R[],int n); //直接插入排序
    void ShellSort(RecType R[],int n);  //希尔排序算法
    void BubbleSort(RecType R[],int n); //冒泡排序
    void QuickSort(RecType R[],int n);  //快速排序
    void SelectSort(RecType R[],int n);  //直接选择排序
    void HeapSort(RecType R[],int n);  //堆排序
    void MergeSort(RecType R[],int n); //归并排序
    
    //下面函数支持基数排序
    void CreateLink(RadixRecType *&p,RecType R[],int n);   //创建基数排序用的链表
    void DestoryLink(RadixRecType *&p); //释放基数排序用的链表
    void RadixSort(RadixRecType *&p); //基数排序
    
    
    #endif // SORT_H_INCLUDED

  15. sort.cpp
  16. #include "sort.h"
    #include <malloc.h>
    
    //1. 对R[0..n-1]按递增有序进行直接插入排序
    void InsertSort(RecType R[],int n)
    {
        int i,j;
        RecType tmp;
        for (i=1; i<n; i++)
        {
            tmp=R[i];
            j=i-1;            //从右向左在有序区R[0..i-1]中找R[i]的插入位置
            while (j>=0 && tmp.key<R[j].key)
            {
                R[j+1]=R[j]; //将关键字大于R[i].key的记录后移
                j--;
            }
            R[j+1]=tmp;      //在j+1处插入R[i]
        }
    }
    
    
    //2. 希尔排序算法
    void ShellSort(RecType R[],int n)
    {
        int i,j,gap;
        RecType tmp;
        gap=n/2;                //增量置初值
        while (gap>0)
        {
            for (i=gap; i<n; i++) //对所有相隔gap位置的所有元素组进行排序
            {
                tmp=R[i];
                j=i-gap;
                while (j>=0 && tmp.key<R[j].key)//对相隔gap位置的元素组进行排序
                {
                    R[j+gap]=R[j];
                    j=j-gap;
                }
                R[j+gap]=tmp;
                j=j-gap;
            }
            gap=gap/2;  //减小增量
        }
    }
    
    //3. 冒泡排序
    void BubbleSort(RecType R[],int n)
    {
        int i,j,exchange;
        RecType tmp;
        for (i=0; i<n-1; i++)
        {
            exchange=0;
            for (j=n-1; j>i; j--)   //比较,找出最小关键字的记录
                if (R[j].key<R[j-1].key)
                {
                    tmp=R[j];  //R[j]与R[j-1]进行交换,将最小关键字记录前移
                    R[j]=R[j-1];
                    R[j-1]=tmp;
                    exchange=1;
                }
            if (exchange==0)    //没有交换,即结束算法
                return;
        }
    }
    
    //4. 对R[s]至R[t]的元素进行快速排序
    void QuickSortR(RecType R[],int s,int t)
    {
        int i=s,j=t;
        RecType tmp;
        if (s<t)                //区间内至少存在两个元素的情况
        {
            tmp=R[s];           //用区间的第1个记录作为基准
            while (i!=j)        //从区间两端交替向中间扫描,直至i=j为止
            {
                while (j>i && R[j].key>=tmp.key)
                    j--;        //从右向左扫描,找第1个小于tmp.key的R[j]
                R[i]=R[j];      //找到这样的R[j],R[i]"R[j]交换
                while (i<j && R[i].key<=tmp.key)
                    i++;        //从左向右扫描,找第1个大于tmp.key的记录R[i]
                R[j]=R[i];      //找到这样的R[i],R[i]"R[j]交换
            }
            R[i]=tmp;
            QuickSortR(R,s,i-1);     //对左区间递归排序
            QuickSortR(R,i+1,t);     //对右区间递归排序
        }
    }
    
    //4. 快速排序辅助函数,对外同其他算法统一接口,内部调用递归的快速排序
    void QuickSort(RecType R[],int n)
    {
        QuickSortR(R, 0, n-1);
    }
    
    //5. 直接选择排序
    void SelectSort(RecType R[],int n)
    {
        int i,j,k;
        RecType temp;
        for (i=0; i<n-1; i++)           //做第i趟排序
        {
            k=i;
            for (j=i+1; j<n; j++)   //在当前无序区R[i..n-1]中选key最小的R[k]
                if (R[j].key<R[k].key)
                    k=j;            //k记下目前找到的最小关键字所在的位置
            if (k!=i)               //交换R[i]和R[k]
            {
                temp=R[i];
                R[i]=R[k];
                R[k]=temp;
            }
        }
    }
    
    //6. 堆排序辅助之——调整堆
    void sift(RecType R[],int low,int high)
    {
        int i=low,j=2*i;                        //R[j]是R[i]的左孩子
        RecType temp=R[i];
        while (j<=high)
        {
            if (j<high && R[j].key<R[j+1].key)  //若右孩子较大,把j指向右孩子
                j++;                                //变为2i+1
            if (temp.key<R[j].key)
            {
                R[i]=R[j];                          //将R[j]调整到双亲结点位置上
                i=j;                                //修改i和j值,以便继续向下筛选
                j=2*i;
            }
            else break;                             //筛选结束
        }
        R[i]=temp;                                  //被筛选结点的值放入最终位置
    }
    
    //6. 堆排序
    void HeapSort(RecType R[],int n)
    {
        int i;
        RecType temp;
        for (i=n/2; i>=1; i--) //循环建立初始堆
            sift(R,i,n);
        for (i=n; i>=2; i--) //进行n-1次循环,完成推排序
        {
            temp=R[1];       //将第一个元素同当前区间内R[1]对换
            R[1]=R[i];
            R[i]=temp;
            sift(R,1,i-1);   //筛选R[1]结点,得到i-1个结点的堆
        }
    }
    
    //7.归并排序辅助1——合并有序表
    void Merge(RecType R[],int low,int mid,int high)
    {
        RecType *R1;
        int i=low,j=mid+1,k=0; //k是R1的下标,i、j分别为第1、2段的下标
        R1=(RecType *)malloc((high-low+1)*sizeof(RecType));  //动态分配空间
        while (i<=mid && j<=high)       //在第1段和第2段均未扫描完时循环
            if (R[i].key<=R[j].key)     //将第1段中的记录放入R1中
            {
                R1[k]=R[i];
                i++;
                k++;
            }
            else                            //将第2段中的记录放入R1中
            {
                R1[k]=R[j];
                j++;
                k++;
            }
        while (i<=mid)                      //将第1段余下部分复制到R1
        {
            R1[k]=R[i];
            i++;
            k++;
        }
        while (j<=high)                 //将第2段余下部分复制到R1
        {
            R1[k]=R[j];
            j++;
            k++;
        }
        for (k=0,i=low; i<=high; k++,i++) //将R1复制回R中
            R[i]=R1[k];
    }
    
    //7. 归并排序辅助2——一趟归并
    void MergePass(RecType R[],int length,int n)    //对整个数序进行一趟归并
    {
        int i;
        for (i=0; i+2*length-1<n; i=i+2*length)     //归并length长的两相邻子表
            Merge(R,i,i+length-1,i+2*length-1);
        if (i+length-1<n)                       //余下两个子表,后者长度小于length
            Merge(R,i,i+length-1,n-1);          //归并这两个子表
    }
    
    //7. 归并排序
    void MergeSort(RecType R[],int n)           //自底向上的二路归并算法
    {
        int length;
        for (length=1; length<n; length=2*length) //进行log2n趟归并
            MergePass(R,length,n);
    }
    
    //以下基数排序,为了统一测试有改造
    //8. 基数排序的辅助函数,创建基数排序用的链表
    void CreateLink(RadixRecType *&p,RecType R[],int n)   //采用后插法产生链表
    {
        int i;
        RadixRecType *s,*t;
        for (i=0; i<n; i++)
        {
            s=(RadixRecType *)malloc(sizeof(RadixRecType));
            s->data = R[i].key;
            if (i==0)
            {
                p=s;
                t=s;
            }
            else
            {
                t->next=s;
                t=s;
            }
        }
        t->next=NULL;
    }
    
    //8. 基数排序的辅助函数,释放基数排序用的链表
    void DestoryLink(RadixRecType *&p)
    {
        RadixRecType *q;
        while(p!=NULL)
        {
            q=p->next;
            free(p);
            p=q;
        }
        return;
    }
    
    //8. 实现基数排序:*p为待排序序列链表指针,基数R和关键字位数D已经作为符号常量定义好
    void RadixSort(RadixRecType *&p)
    {
        RadixRecType *head[Radix],*tail[Radix],*t; //定义各链队的首尾指针
        int i,j,k;
        unsigned int d1, d2=1;   //用于分离出第i位数字,见下面的注释
        for (i=1; i<=Digits; i++)                  //从低位到高位循环
        {
            //分离出倒数第i位数字,先通过对d1=10^i取余,得到其后i位,再通过整除d2=10^(i-1)得到第i位
            //例如,分离出倒数第1位,即个位数,先对d1=10取余,再整除d2=1
            //再例如,分离出倒数第2位,即十位数,先对d1=100取余,再整除d2=10
            //循环之前,d2已经初始化为1,在这一层循环末增加10倍
            //下面根据d2,得到d1的值
            d1=d2*10;
            for (j=0; j<Radix; j++)                 //初始化各链队首、尾指针
                head[j]=tail[j]=NULL;
            while (p!=NULL)                 //对于原链表中每个结点循环
            {
                k=(p->data%d1)/d2;           //分离出第i位数字k
                if (head[k]==NULL)          //进行分配
                {
                    head[k]=p;
                    tail[k]=p;
                }
                else
                {
                    tail[k]->next=p;
                    tail[k]=p;
                }
                p=p->next;                  //取下一个待排序的元素
            }
            p=NULL;                         //重新用p来收集所有结点
            for (j=0; j<Radix; j++)             //对于每一个链队循环
                if (head[j]!=NULL)          //进行收集
                {
                    if (p==NULL)
                    {
                        p=head[j];
                        t=tail[j];
                    }
                    else
                    {
                        t->next=head[j];
                        t=tail[j];
                    }
                }
            t->next=NULL;                   //最后一个结点的next域置NULL
            //下面更新用于分离出第i位数字的d2
            d2*=10;
        }
    }


     
  17. main.cpp
  18. #include <stdio.h>
    #include <malloc.h>
    #include <stdlib.h>
    #include <time.h>
    #include "sort.h"
    
    void GetLargeData(RecType *&R, int n)
    {
        srand(time(0));
        R=(RecType*)malloc(sizeof(RecType)*n);
        for(int i=0; i<n; i++)
            R[i].key= rand();  //产生0~RAND_MAX间的数
        printf("生成了%d条记录\n", n);
    }
    
    //调用某一排序算法完成排序,返回排序用时
    long Sort(RecType *&R, int n, void f(RecType*, int))
    {
        int i;
        long beginTime, endTime;
        RecType *R1=(RecType*)malloc(sizeof(RecType)*n);
        for (i=0;i<n;i++)
            R1[i]=R[i];
        beginTime = time(0);
        f(R1,n);
        endTime = time(0);
        free(R1);
        return endTime-beginTime;
    }
    
    //调用基数排序算法完成排序,返回排序用时
    long Sort1(RecType *&R, int n)
    {
        long beginTime, endTime;
        RadixRecType *p;
        CreateLink(p,R,n);
        beginTime = time(0);
        RadixSort(p);
        endTime = time(0);
        DestoryLink(p);
        return endTime-beginTime;
    }
    
    int main()
    {
        RecType *R;
        int n = MaxSize;   //测试中, MaxSize取50W
        GetLargeData(R, n);
        printf("各种排序花费时间:\n");
        printf("  直接插入排序:%ld\n", Sort(R, n, InsertSort));
        printf("  希尔排序:%ld\n", Sort(R, n, ShellSort));
        printf("  冒泡排序:%ld\n", Sort(R, n, BubbleSort));
        printf("  快速排序:%ld\n", Sort(R, n, QuickSort));
        printf("  直接选择排序:%ld\n", Sort(R, n, SelectSort));
        printf("  堆排序:%ld\n", Sort(R, n, HeapSort));
        printf("  归并排序:%ld\n", Sort(R, n, MergeSort));
        printf("  基数排序:%ld\n", Sort1(R, n));
        free(R);
        return 0;
    }


     

运行结果:

知识点总结和心得体会:
通过对各种算法排序的验证结果,来更好的体会算法的复杂度。

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