南邮数据结构实验各种内排序算法的实现极性能比较 excel

南邮数据结构实验中，我们实现了各种内排序算法，并进行了性能比较。为了更直观地展示比较结果，我们使用了Excel进行数据记录和可视化分析。

首先，我们按照实验要求，分别实现了冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、堆排序和归并排序等多种内排序算法。每种算法在相同的输入数据集上进行了测试，并记录了它们的执行时间。

接下来，我们将实验结果整理并输入Excel中。Excel的表格功能使得我们可以更直观地观察数据，并进行各种计算和比较。我们将每个算法的执行时间输入到不同的列中，每个数据集的执行时间占据一行。

在Excel中，我们可以使用各种功能和图表来进行性能比较。例如，我们可以使用线性图表来比较不同算法在不同数据集上的执行时间。通过对图表的观察，我们可以直观地了解各种算法的性能表现，并比较它们的优劣。

此外，我们还可以使用Excel的排序功能对数据进行排序，以便更好地进行比较和分析。我们可以按照执行时间的大小对算法进行排序，并观察它们的排名。通过排序和比较，我们可以更清楚地看到哪些算法在不同数据集上表现较好。

总之，使用Excel进行南邮数据结构实验中各种内排序算法的性能比较，能够使得数据更加直观、易于分析。通过Excel的表格和图表功能，我们可以对不同算法的执行时间进行比较，并找出性能较好的算法。这样的比较结果对我们在实际应用中选择合适的排序算法具有重要的参考价值。

相关问题

各种内排序算法的实现及性能比较的实验小结

好的，关于各种内排序算法的实现及性能比较，常见的内排序算法包括以下几种：

1. 冒泡排序
2. 插入排序
3. 选择排序
4. 希尔排序
5. 快速排序
6. 归并排序
7. 堆排序

这些排序算法都有各自的特点和适用场景，实现时需要注意以下问题：

1. 对于数组的访问和操作，需要注意数组下标的边界问题。
2. 对于递归算法，需要注意递归深度的问题，以及避免重复计算。
3. 对于堆排序，需要注意堆的构建和调整操作。

在对这些排序算法进行性能比较时，我们通常会考虑以下几个方面：

1. 时间复杂度：不同算法的时间复杂度不同，通常我们会关注算法的最坏时间复杂度和平均时间复杂度。
2. 空间复杂度：不同算法的空间复杂度也不同，通常我们会关注算法的额外空间占用。
3. 稳定性：对于相同的关键字，排序后它们的相对位置是否发生变化。
4. 实际应用：不同算法在实际应用中的表现如何。

在实验中，我们可以通过编写程序对各种排序算法进行测试，并记录运行时间、空间占用等指标，以及对不同算法的稳定性和实际应用进行比较分析。

数据结构各种内排序算法

内排序是指在排序过程中所有数据都能被放在内存中完成排序。常见的内排序算法包括以下几种：

1. 冒泡排序（Bubble Sort）：重复走访要排序的数列，每次比较相邻两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。

2. 选择排序（Selection Sort）：每次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。

3. 插入排序（Insertion Sort）：将一个记录插入到已经排好序的有序表中，从而得到一个新的、记录数增1的有序表。

4. 希尔排序（Shell Sort）：将待排序的数组元素按下标的一定增量分组，对每组使用插入排序算法进行排序，随着增量逐渐减少，每组包含的元素越来越多，当增量减至1时，整个数组恰被分成一组，最后进行插入排序。

5. 快速排序（Quick Sort）：通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小，然后分别对这两部分继续进行排序。

6. 归并排序（Merge Sort）：将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。

7. 堆排序（Heap Sort）：利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆排序的过程就是将待排序的序列构造成一个堆，根据堆的性质，最大（或最小）的元素就是堆顶的根节点，将其与堆末尾元素交换，然后将剩余的元素重新构造成一个堆，重复此步骤直至整个序列有序。

8. 计数排序（Counting Sort）：根据待排序序列中每个元素在序列中出现的次数，统计出每个元素在最终有序序列中的位置，进而将待排序序列排序。

9. 桶排序（Bucket Sort）：将待排序序列中的元素按一定规则分配到不同的桶中，对每个桶中的元素进行排序，最后将所有桶中的元素按顺序合并成有序序列。

10. 基数排序（Radix Sort）：将待排序元素按照位数划分为不同的数字，然后按照每个数字的大小依次进行排序，直至所有位数排序完成，最终得到一个有序序列。