数据结构课设：五种排序算法对比研究与计时实现

在数据结构课设答辩的PPT中，学生们针对排序算法进行了深入的研究和比较。他们选择的五种排序算法包括简单选择排序、堆排序、直接插入排序、希尔排序、快速排序、归并排序以及涉及递归与非递归思想的桶排序和基数排序。课堂讨论的核心集中在以下几个关键点： 1. 排序算法的比较与实现： - 学生们通过比较这些算法的理论基础、时间复杂度和空间复杂度，展示了不同的排序策略。例如，简单选择排序通过逐个比较元素找到最小值，而堆排序则利用了堆的数据结构特性。 - 重点难点在于理解算法思想，尤其是代码实现的细节，如如何编写计时函数以精确测量每个算法的执行效率。他们使用了C语言中的`clock()`函数，尽管它精度较低，但为了教学目的，他们调整为返回毫秒级精度，确保了计时的实用性。 2. 难点与解决方案： - 在实现过程中，遇到的主要挑战是处理函数指针，即如何将排序函数作为参数传递给计时函数。这涉及到动态调用和理解函数指针的工作原理。 - 针对手动输入数据的不切实际，他们决定使用生成随机数组来测试排序算法的性能，以便更客观地评估算法在大规模数据上的表现。 3. 具体算法介绍： - 简单选择排序和堆排序分别演示了如何找出未排序部分的关键码最小记录，并将其放入已排序序列中。 - 插入排序通过逐个插入元素到正确位置，展现了其直观的操作过程。 - 希尔排序和快速排序展示了不同的分治策略，前者通过增量序列对序列进行分割，后者则是通过划分和递归调用来达到排序目的。 - 归并排序则采用了分治思想，通过合并两个有序子序列来达到排序。 4. 递归与非递归实现： - 桶排序和基数排序这两种线性时间复杂度的排序算法，涉及到了不同的数据分布处理方式，分别是将元素分配到不同桶中和根据数值的位数进行排序。 在整个课程设计过程中，学生们通过团队合作，共享资源，如参考书本代码和在线技术论坛（如CSDN），解决了遇到的问题，展示了良好的团队协作能力和算法理解深度。他们的课设项目不仅提升了算法技能，也锻炼了问题解决和项目管理能力。