报告“内部排序演示”主要关注的是数据结构领域中几种常见的内部排序算法的比较，包括起泡排序、直接排序、简单选择排序、快速排序、希尔排序和堆排序。这些排序算法在时间和空间复杂度上的差异是评估其性能的重要指标。
1. **内部排序算法**：
- **起泡排序**：其基本思想是通过重复遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。时间复杂度为O(n*n)，在大数据量时效率较低。
- **直接排序（插入排序）**：对于每个未排序的元素，将其插入到已排序序列的正确位置，时间复杂度同样为O(n*n)。
- **简单选择排序**：通过一轮遍历找到最小（或最大）的元素，然后放到正确的位置，时间复杂度也为O(n*n)。
- **快速排序**：由C.A.R. Hoare提出，利用分治策略，选取一个基准元素，将数组分为两部分，一部分所有元素小于基准，另一部分所有元素大于基准，然后递归排序两部分。平均时间复杂度为O(nlogn)，是实际应用中最常用的排序算法之一。
- **希尔排序**：是插入排序的一种更高效的改进版本，通过比较相距一定间隔的元素来减少元素交换次数，时间复杂度通常为O(nlogn)。
- **堆排序**：基于完全二叉树的堆数据结构，通过构建和调整最大（或最小）堆来完成排序，时间复杂度为O(nlogn)。
2. **系统设计**：
- **需求分析**：系统需要设计一个测试程序，生成不同规模的随机数据进行排序，并记录比较指标，如关键字比较次数和元素移动次数。程序应有友好的人机交互界面，提供菜单选择排序算法，结果显示为图表形式，便于直观比较。
- **实现挑战**：调试过程中遇到数组越界问题，通过调试和优化解决了这个问题，同时优化了界面和操作流程。还发现代码重复，计划使用公共函数减少代码量。
3. **改进方向**：
- **图形化展示**：计划学习MFC（Microsoft Foundation Classes），以创建更适合C/C++的图形用户界面，提供更精确和直观的条形图显示算法运行时间。
- **处理大数据量**：现有的程序可能更适合小规模数据，未来的设计应能处理海量数据，确保结果的准确性。
- **代码优化**：通过使用公共函数减少重复代码，提高代码可读性和维护性。
4. **课程设计收获**：
- 本次设计加深了对六种排序算法的理解，锻炼了解决问题和组织代码的能力。
- 通过编写报告，提升了使用Visio等工具的技能。
- 遇到困难时，学会了求助他人和自我学习，培养了恒心和解决问题的能力。
这个内部排序演示报告是一个很好的实践平台，它不仅检验了对数据结构理论知识的掌握，还提升了实际编程和项目管理的技能。未来的学习中，继续提升编程能力，优化设计，将有助于开发出更高效、更易用的排序工具。
