项目二—— 大数据集上排序算法性能的体验
问题及代码：
/*2015,烟台大学计算机与控制工程学院
*作者：桑立
*完成日期：2015年12月19日
*问题描述：设计一个函数，产生一个至少5万条记录的数据集合。在同一数据集上，用直接
插入排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序、堆排序、归并排序、基数排序
等算法进行排序，记录所需要的时间，经过对比，得到对复杂度不同的各种算法
在运行时间方面的感性认识。
提示1：这一项目需要整合多种排序算法，可以考虑先建设排序算法库，作为我们
这门课算法库的收官之作；
提示2：本项目旨在获得对于复杂度不同算法的感性认识，由于数据分布特点、计算
机运行状态等不同，其结果并不能完全代替对算法复杂度的理论分析；
提示3：由于C语言标准提供的时间函数只精确到秒，几种O(nlog2n)级别的算法，在
5万条记录的压力下，并不能明显地看出优劣，可以忽略直接插入排序、冒泡
排序、直接选择排序这三种相对低效率的算法（以节约时间。若能够忍受他们
长时间地运行，请自便），成10倍地加大数据量，然后进行观察。
*/sort.h:
#ifndef SORT_H_INCLUDED
#define SORT_H_INCLUDED
#define MaxSize 500000 //最多的数据，取5万，只测试快速算法，可以往大调整
//下面的符号常量和结构体针对基数排序
#define Radix 10 //基数的取值
#define Digits 10 //关键字位数
typedef int KeyType; //定义关键字类型
typedef char InfoType[10];
typedef struct //记录类型
{
KeyType key; //关键字项
InfoType data; //其他数据项,类型为InfoType
} RecType; //排序的记录类型定义
typedef struct node
{
KeyType data; //记录的关键字，同算法讲解中有差别
struct node *next;
} RadixRecType;
void InsertSort(RecType R[],int n); //直接插入排序
void ShellSort(RecType R[],int n); //希尔排序算法
void BubbleSort(RecType R[],int n); //冒泡排序
void QuickSort(RecType R[],int n); //快速排序
void SelectSort(RecType R[],int n); //直接选择排序
void HeapSort(RecType R[],int n); //堆排序
void MergeSort(RecType R[],int n); //归并排序
//下面函数支持基数排序
void CreateLink(RadixRecType *&p,RecType R[],int n); //创建基数排序用的链表
void DestoryLink(RadixRecType *&p); //释放基数排序用的链表
void RadixSort(RadixRecType *&p); //基数排序
#endif // SORT_H_INCLUDED
#include "sort.h"
#include
//1. 对R[0..n-1]按递增有序进行直接插入排序
void InsertSort(RecType R[],int n)
{
int i,j;
RecType tmp;
for (i=1; i=0 && tmp.key0)
{
for (i=gap; i=0 && tmp.keyi; j--) //比较,找出最小关键字的记录
if (R[j].keyi && R[j].key>=tmp.key)
j--; //从右向左扫描,找第1个小于tmp.key的R[j]
R[i]=R[j]; //找到这样的R[j],R[i]"R[j]交换
while (i=1; i--) //循环建立初始堆
sift(R,i,n);
for (i=n; i>=2; i--) //进行n-1次循环,完成推排序
{
temp=R[1]; //将第一个元素同当前区间内R[1]对换
R[1]=R[i];
R[i]=temp;
sift(R,1,i-1); //筛选R[1]结点,得到i-1个结点的堆
}
}
//7.归并排序辅助1——合并有序表
void Merge(RecType R[],int low,int mid,int high)
{
RecType *R1;
int i=low,j=mid+1,k=0; //k是R1的下标,i、j分别为第1、2段的下标
R1=(RecType *)malloc((high-low+1)*sizeof(RecType)); //动态分配空间
while (i<=mid && j<=high) //在第1段和第2段均未扫描完时循环
if (R[i].key<=R[j].key) //将第1段中的记录放入R1中
{
R1[k]=R[i];
i++;
k++;
}
else //将第2段中的记录放入R1中
{
R1[k]=R[j];
j++;
k++;
}
while (i<=mid) //将第1段余下部分复制到R1
{
R1[k]=R[i];
i++;
k++;
}
while (j<=high) //将第2段余下部分复制到R1
{
R1[k]=R[j];
j++;
k++;
}
for (k=0,i=low; i<=high; k++,i++) //将R1复制回R中
R[i]=R1[k];
}
//7. 归并排序辅助2——一趟归并
void MergePass(RecType R[],int length,int n) //对整个数序进行一趟归并
{
int i;
for (i=0; i+2*length-1data = R[i].key;
if (i==0)
{
p=s;
t=s;
}
else
{
t->next=s;
t=s;
}
}
t->next=NULL;
}
//8. 基数排序的辅助函数，释放基数排序用的链表
void DestoryLink(RadixRecType *&p)
{
RadixRecType *q;
while(p!=NULL)
{
q=p->next;
free(p);
p=q;
}
return;
}
//8. 实现基数排序:*p为待排序序列链表指针,基数R和关键字位数D已经作为符号常量定义好
void RadixSort(RadixRecType *&p)
{
RadixRecType *head[Radix],*tail[Radix],*t; //定义各链队的首尾指针
int i,j,k;
unsigned int d1, d2=1; //用于分离出第i位数字，见下面的注释
for (i=1; i<=Digits; i++) //从低位到高位循环
{
//分离出倒数第i位数字，先通过对d1=10^i取余，得到其后i位，再通过整除d2=10^(i-1)得到第i位
//例如，分离出倒数第1位，即个位数，先对d1=10取余，再整除d2=1
//再例如，分离出倒数第2位，即十位数，先对d1=100取余，再整除d2=10
//循环之前，d2已经初始化为1，在这一层循环末增加10倍
//下面根据d2，得到d1的值
d1=d2*10;
for (j=0; jdata%d1)/d2; //分离出第i位数字k
if (head[k]==NULL) //进行分配
{
head[k]=p;
tail[k]=p;
}
else
{
tail[k]->next=p;
tail[k]=p;
}
p=p->next; //取下一个待排序的元素
}
p=NULL; //重新用p来收集所有结点
for (j=0; jnext=head[j];
t=tail[j];
}
}
t->next=NULL; //最后一个结点的next域置NULL
//下面更新用于分离出第i位数字的d2
d2*=10;
}
}
main.cpp
#include
#include
#include
#include
#include "sort.h"
void GetLargeData(RecType *&R, int n)
{
srand(time(0));
R=(RecType*)malloc(sizeof(RecType)*n);
for(int i=0; i 运行结果：
