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内部排序算法的时间复杂度分析

时间:2017-11-08 18:44来源:毕业论文
排序算法是计算机程序设计、数据库、操作系统、编译原理及人工智能等的基础,广泛的应用于信息学、系统工程等各领域.计算机系统中,内部排序算法是在存储器中进行排序的.算
摘要:排序算法是计算机程序设计、数据库、操作系统、编译原理及人工智能等的基础,广泛的应用于信息学、系统工程等各领域.计算机系统中,内部排序算法是在存储器中进行排序的.算法的优劣直接影响着软件系统的性能.评价算法的优劣主要两方面来:算法所占有的空间(内存)和运行此算法所需的时间.本文主要介绍几种常用内部排序算法并对其时间复杂度进行理论及实验对比分析.14950
关键字:算法;排序;时间复杂度
Time Complexity Analysis of The Internal Sorting Algorithm
Abstract:  Sorting algorithm is the basis of computer program design, database, operating system, compiler theory and artificial intelligence etc,which are widely used in various fields of information science, system engineering. In the computer system, internal sorting algorithm is sorted in memory. The algorithm will directly affect the performance of software system. Evaluation algorithms mainly two aspects: algorithm occupied space (memory) and time required to run this algorithm. This paper mainly introduces several internal sorting algorithm and its time complexity analysis of the theory and experiments.
Key words:  The sort; The algorithm; The time complexity
目    录

摘  要    1
引言    2
1. 内部排序算法    2
2. 时间复杂度    2
2.1 算法的时间消耗    3
2.2 平均时间复杂度    4
2.3 最坏时间复杂度    4
2.4 最好时间复杂度    4
2.5 渐进时间复杂度    5
3. 内部排序算法的时间复杂度    5
3.1 插入类排序算法的时间复杂度    5
3.2 交换类排序算法的时间复杂度    8
源自六{维"论:文}网.加7位QQ3249`114 www.lwfree.cn

3.3 选择类排序算法的时间复杂度    11
3.4 归并排序算法的时间复杂度    15
3.5 基数排序算法的时间复杂度    16
4. 排序算法时间复杂度实验分析    16
4.1 内部排序的时间复杂度对比    16
4.2 实验分析    17
结束语    18
参考文献    19
致    谢    20
 
内部排序算法的时间复杂度分析 引言
排序算法是计算机解决问题的一系列指令,是计算机科学的方向性核心.近几年来计算机科学水平的不断进步,而算法在其中起到很大的作用.我国科学家指出:“我国的软件开发要算法先行,这样才能推动软件技术的研究和开发,提高我国企业软件产品的技术竞争力和市场竞争力.”
排序是计算机科学中算法中一项重要技术,一直是计算机领域人们感兴趣的课题.排序是按关键字将一个数据元素(记录)的任意序列重新排成一个有序数列.排序为许多方面特别在数据处理方面寻找一个经排序过的元素非常简单和方便.可以说排序是数据处理的一项功能.根据排序的记录数不同和在排序过程中涉及储存器不同,可以将排序的方法可分为两种,其一是内部排序、其二是外部排序.内部排序就是将需要排序的记录进行排序过程是在计算机的内存储器中发生的,而外部排序是由于需要排序的记录数量大,排序过程中数据元素不能同时放在计算机存储上,而且在排序之间内部存储与外部存储之间不断进行交换.本文只讲解内部排序可包括插入类排序、选择类排序、交换类排序、归并排序和基数排序.排序算法设计的优劣决定着系统的性能.在系统中,对于规范的输入能在有限的时间内得到输出.不同的算法可能需要的时间和空间上的不同,是否有一个好的效率是衡量一个算法优劣的标准. 内部排序算法的时间复杂度分析:http://www.lwfree.cn/shuxue/20171108/15680.html
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