"内部排序算法性能比较与优化设计"

本文主要对内部排序算法进行比较研究。在"课程设计——内部排序算法比较.doc"中，作者对各种内部排序算法的时间复杂度进行了分析，但存在一定的局限性，主要是只给出了算法执行时间的阶或大概执行时间，缺乏直观感受。因此，为了更直观地比较各算法的关键字比较次数和关键字移动次数，本研究通过随机的数据比较各算法的执行效率。研究的目标是设计一个程序，能够同时用不同的内部排序算法对产生的随机数据进行排序，并列出关键字比较次数与移动次数，以便进行比较。 在需求分析部分，要求待排序表的表长不少于100，这里我们取表长为100，同时用5组随机的数据进行排序，以获得比较结果。为了方便设计，首先定义了可能排序表的抽象数据类型ADT OrderableList，包括InitList和RandomizeList两种基本操作，分别用于构造有序表和进行级别为d的随机打乱。通过这些基本操作，我们可以方便地生成不同长度和顺序的测试数据，用于对比不同排序算法的执行效果。 接下来是概要设计部分，首先对可能排序表的抽象数据类型进行了具体的定义，包括数据对象D和数据关系R1，以及InitList和RandomizeList两种基本操作。在RandomizeList中，根据isInverseOrder的取值将表置为逆序或正序，然后将表进行级别为d的随机打乱。这样设计的好处在于可以生成不同顺序和长度的测试数据，用于对比不同排序算法的效果。 在实际实现中，我们可以选择常见的内部排序算法，如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等，并通过编程实现这些算法。然后，利用设计的程序对这些算法进行测试，并比较它们的关键字比较次数和移动次数。通过这种比较，可以更加直观地了解各种排序算法的执行效率和适用场景。 综合来看，本研究通过随机数据比较各算法的关键字比较次数和关键字移动次数，设计了一个能够同时用不同的内部排序算法对随机数据进行排序的程序，并列出关键字比较次数与移动次数，以便进行比较分析。这样的研究方法能够更全面地比较各种内部排序算法的优劣，对算法的选择和优化具有一定的指导意义。同时，通过具体的抽象数据类型定义和基本操作设计，为程序实现提供了清晰的指导，具有一定的实际应用价值。