数据结构课程：6种排序算法性能对比与实现

在数据结构综合课设中，你需要研究并实现多种排序算法，包括直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、堆排序、起泡排序和快速排序。这个项目的基本要求如下： 1. **生成随机数据**：你需要随机生成一组至少100个元素的待排序数据，以便进行实验。这一步骤旨在模拟真实世界的排序需求，数据的多样性有助于测试算法的性能。 2. **算法性能比较**：对每种排序算法，你需要计算其关键字比较次数和关键字移动次数。这涉及到对算法内部逻辑的理解，比如直接插入排序通过顺序查找插入位置，而希尔排序则通过间隔插入排序策略。对比这些指标可以帮助分析不同算法的时间复杂度和空间复杂度。 3. **CPU时间测量**：利用`time.h`中的`GetTickCount()`函数来测量排序过程中CPU的占用时间，这有助于直观理解算法的实际运行效率。这一步骤要求你熟练掌握如何在代码中集成计时功能。 4. **算法实现**：你需要编写一系列函数，如`ShellInsert()`（希尔排序）、`Partition()`（快速排序）、`HeapAdjust()`（堆排序）、`BubbleSort()`（冒泡排序）以及`SelectMinKey()`（直接选择排序），这些函数分别实现了各个排序算法的核心逻辑。 5. **算法思想概述**： - 直接插入排序：基于稳定性，通过逐个插入元素找到正确位置，比较次数与元素个数成线性关系。 - 希尔排序：采用分组插入排序，初始间隔较大，随着排序进行逐渐减小，提高了早期阶段的排序速度。 - 直接选择排序：每次从未排序部分选取最小（或最大）元素放到已排序部分，简单直观，但不稳定性较高。 - 堆排序：利用堆数据结构进行排序，具有高效性和空间效率，但不是原地排序算法。 - 冒泡排序：通过相邻元素的比较和交换，逐步提升列表的有序性，效率较低。 6. **综合实验**：编写一个名为`AllAbove()`的函数，用于调用上述所有排序算法，并对同一组数据进行排序，然后对比结果进行分析。 通过对这些排序算法的深入理解和实践，你可以深化对数据结构和算法的理解，同时提高编程技能和问题解决能力。项目的最终目标是对排序算法的性能进行量化评估，以便在实际场景中做出最优选择。