数据结构：内部排序算法详解

"数据结构：第10章 内部排序.ppt，主要涵盖了内部排序的基本概念、排序算法的性能指标、插入排序、快速排序以及选择排序等知识点。" 内部排序是计算机科学中的一种基本操作，它涉及到将一组数据元素（如记录或对象）根据特定的关键字（如数值或字符串）进行排序，使得序列变得有序。本章重点讨论了当所有待排序的数据都存储在内存中，可以在不借助外部存储的情况下完成排序的内部排序方法。 排序算法的性能通常由以下几个关键指标来衡量： 1. 时间开销：衡量排序算法执行效率的主要指标，包括比较操作（比较关键字大小）和移动操作（将记录从一个位置移动到另一个位置）的次数。 2. 空间开销：辅助存储空间的需求，即算法在排序过程中额外占用的内存。 3. 稳定性：如果排序算法在处理具有相同关键字的记录时，能保持它们原有的相对顺序，则称该算法是稳定的。例如，如果在原始序列中，keyi = keyj且ri在rj之前，排序后ri仍保持在rj之前，那么这个算法就是稳定的。否则，如果这种顺序不能得到保留，算法则被认为是不稳定的。 本章中提到了几种具体的内部排序算法： 1. 插入排序：这是一种简单的排序方法，它通过逐步将每个元素插入到已排序部分的正确位置来构建最终的有序序列。插入排序的时间复杂度在最坏情况下为O(n²)，但在最好情况下（即输入已部分排序）接近线性时间O(n)。 2. 快速排序：由C.A.R. Hoare提出的高效排序算法，采用分治策略。快速排序通过选取一个“枢轴”元素，将序列分为两部分，一部分的所有元素小于枢轴，另一部分的所有元素大于枢轴，然后递归地对这两部分进行快速排序。平均时间复杂度为O(n log n)，但最坏情况下的时间复杂度为O(n²)。 3. 选择排序：每次从待排序的记录中选出最小（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。选择排序是不稳定的排序方法，其时间复杂度在所有情况下均为O(n²)。 在实现内部排序算法时，通常会使用数据结构如顺序表来存储待排序的记录。例如，定义了一个结构体`RcdType`来表示记录，包含关键字项`key`和其他数据项`otherinfo`。此外，还定义了一个结构体`SqList`来表示顺序表，包含数组`r[]`用于存储记录，以及一个`length`字段表示序列的长度。 内部排序是计算机科学中的核心主题之一，对于理解和优化数据处理至关重要。掌握各种排序算法的原理、性能特点和适用场景，有助于在实际编程中选择合适的排序方法，提高程序效率。