以int作为待排序数据类型，从下列排序算法中选择2-3种实现： 直接插入排序（或折半插入排序） 冒泡排序 简单选择排序 堆排序 快速排序 希尔排序 统计不同排序算法的运行时间，对比性能： 同一次实验，三种方法的输入数据应该一样 同样数据同样方法的实验，需要重复多次统计平均时间 将结果绘制成折线图（可利用Excel） 观察同一算法的执行时间随数据规模的变化情况 分析不同算法的性能差异 说明： 1.时间统计可以用附件提供头文件中的计时函数，用法示例如下 #include "timer.h" timer t; /////////需要计时的代码开始///////// Sleep(10000); /////////需要计时的代码结束///////// double e = t.elapsed();//结果以毫秒为单位 cout << e << endl; 2.实验数据用随机数生成，使用C标准库函数rand()

好的，我会为您解答。根据您的要求，我会选择直接插入排序、冒泡排序和快速排序三种算法进行实现和对比分析。

1. 直接插入排序

直接插入排序是一种简单直观的排序算法，它的基本思路是将待排序的数据逐个插入到已经排好序的序列中。

以下是直接插入排序的C++实现代码：

void insertSort(int a[], int n) {
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        int j = i - 1, x = a[i];
        while (j >= 0 && a[j] > x) {
            a[j + 1] = a[j];
            j--;
        }
        a[j + 1] = x;
    }
}

2. 冒泡排序

冒泡排序是一种简单的交换排序算法，它的基本思路是从头开始依次比较相邻的两个元素，如果前面的元素比后面的元素大，则交换它们的位置，这样一次遍历后就可以把最大（或最小）的元素排到最后面，然后再对剩下的元素重复上述操作，直到所有元素都排好序为止。

以下是冒泡排序的C++实现代码：

void bubbleSort(int a[], int n) {
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        bool flag = false;
        for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
            if (a[j] > a[j + 1]) {
                swap(a[j], a[j + 1]);
                flag = true;
            }
        }
        if (!flag) break;
    }
}

3. 快速排序

快速排序是一种基于分治思想的高效排序算法，它的基本思路是选择一个基准元素，将待排序数据分成两部分，一部分大于基准元素，一部分小于基准元素，然后对这两部分数据分别进行递归排序，最终将所有子问题的解合并起来即可得到最终结果。

以下是快速排序的C++实现代码：

void quickSort(int a[], int l, int r) {
    if (l >= r) return;
    int i = l, j = r, x = a[l + r >> 1];
    while (i <= j) {
        while (a[i] < x) i++;
        while (a[j] > x) j--;
        if (i <= j) {
            swap(a[i], a[j]);
            i++; j--;
        }
    }
    quickSort(a, l, j);
    quickSort(a, i, r);
}

在进行时间性能测试时，我们需要随机生成一些整数作为待排序数据进行测试，可以使用C标准库函数rand()来生成随机数。下面是一段生成随机数的C++代码示例：

#include <cstdlib>
#include <ctime>
// 生成随机数
void generateRandomData(int a[], int n) {
    srand(time(0));
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        a[i] = rand() % n;
    }
}

对于同样大小的数据集，我们需要多次运行同一算法，并统计平均时间来减少误差。以下是计时代码的C++实现示例：

#include "timer.h"
timer t;
/////////需要计时的代码开始/////////
insertSort(a, n);
/////////需要计时的代码结束/////////
double e = t.elapsed();//结果以毫秒为单位
cout << e << endl;

最后，我们可以使用Excel将不同算法的运行时间绘制成折线图，观察同一算法的执行时间随数据规模的变化情况，进而分析不同算法的性能差异。