数据结构学习(C++)之排序

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　　测试程序

　　后面的例程，都是对数组的排序，使用静态链表的也适用于链表的排序。为简单起见，只对单关键码排序，并且最后的结果都是从头到尾按升序排列。下面是统一的测试程序：

#include <iostream> #include <iomanip> using namespace std; #include <stdlib.h> #include <time.h> #include <math.h> #include "InsertSort.h" #define random(num) (rand() % (num)) #define randomize() srand((unsigned)time(NULL)) #define N 10000 //排序元素的数目 #define SORT InsertSort //排序方法 class timer//单位ms { public: void start() { start_t = clock(); } clock_t time() { return (clock() - start_t); } private: clock_t start_t; }; int KCN, RMN; timer TIMER; void test(int a[]) { TIMER.start(); SORT<int>(a, N, KCN, RMN); cout << "\tTimeSpared: " << TIMER.time() << "ms" << endl; cout << "KCN=" << left << setw(11) << KCN; cout << "KCN/N=" << left << setw(11)<< (double)KCN/N; cout << "KCN/N^2=" << left << setw(11)<< (double)KCN/N/N; cout << "KCN/NlogN=" << left << setw(11)<< (double)KCN/N/log((double)N)*log(2.0) << endl; cout << "RMN=" << left << setw(11) << RMN; cout << "RMN/N=" << left << setw(11)<< (double)RMN/N; cout << "RMN/N^2=" << left << setw(11)<< (double)RMN/N/N; cout << "RMN/NlogN=" << left << setw(11)<< (double)RMN/N/log((double)N)*log(2.0) << endl; } int main() { int i; //randomize();为了在相同情况下比较各个排序算法，不加这句 int* ascending = new int[N];//升序序列 int* descending = new int[N];//降序序列 int* randomness = new int[N];//随机序列 for (i = 0; i < N; i++) { ascending[i] = i; randomness[i] = i; descending[i] = N - i - 1;} for (i = 0; i < N; i++) swap(randomness[i], randomness[random(N)]); cout << "Sort ascending N=" << N; test(ascending); cout << "Sort randomness N=" << N; test(randomness); cout << "Sort descending N=" << N; test(descending); return 0; }

　　需要说明一点，KCN（关键码比较次数）、RMN（记录移动次数）并不是算法必须的，是为了对算法的性能有个直观的评价（不用那些公式算来算去）。对10000个整数排序应该是最省事的测试手段，建议不要再增多记录数目了，一是在最坏的情况不用等太久的时间，二是避免KCN、RMN溢出，另外有些递归的算法在情况比较糟的时候，记录数目太多堆栈可能会溢出，导致程序崩溃。