排序算法源代码汇总！

### 排序算法源代码汇总及性能分析 #### 概述 本文档主要涉及几种常见的排序算法源代码及其性能分析。这些算法包括插入排序（Insertion Sort）、冒泡排序（Bubble Sort）、归并排序（Merge Sort）以及选择排序（Selection Sort）。通过实际编程实现，并对各种算法进行了时间效率的测试，旨在比较不同排序方法在处理数据时的速度差异。 #### 代码解析与分析 ##### 1. 插入排序（Insertion Sort） **定义：** 插入排序是一种简单的排序算法，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序的数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间），因而在从部分排序的数组中插入新元素时效率较高。 **代码实现：** ```cpp void InsertionSort(int *pArray, unsigned uSize) { for (unsigned i = 1; i < uSize; ++i) { unsigned j = i - 1; while (j >= 0 && pArray[j] > pArray[j + 1]) { // Swap elements int temp = pArray[j]; pArray[j] = pArray[j + 1]; pArray[j + 1] = temp; --j; } } } ``` **性能分析：** 插入排序的时间复杂度为O(n^2)，但在部分排序的情况下表现较好。根据文档中的数据，插入排序在测试中耗时500个单位。 ##### 2. 冒泡排序（Bubble Sort） **定义：** 冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的数列，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。遍历数列的工作是重复进行的，直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。 **性能分析：** 冒泡排序的时间复杂度同样为O(n^2)，但在最坏情况下比插入排序慢。文档中显示，冒泡排序耗时1000个单位。 ##### 3. 归并排序（Merge Sort） **定义：** 归并排序是一种分而治之的算法。其基本思想是将待排序的序列分成若干个子序列，每个子序列都是有序的，然后再把有序的子序列合并成整体有序的序列。 **代码实现：** 虽然文档中给出了归并排序的基本框架，但未给出完整的实现代码。一般归并排序的实现包括递归拆分和合并两部分。 - **递归拆分**：将序列不断拆分为更小的子序列。 - **合并**：将两个有序子序列合并成一个有序序列。 **性能分析：** 归并排序的时间复杂度为O(n log n)，因此在大数据量下效率更高。文档中显示，归并排序耗时17个单位，这是所有排序算法中最快的。 ##### 4. 选择排序（Selection Sort） **定义：** 选择排序是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每次从未排序的部分中找出最小或最大元素，并将它放到已排序序列的末尾。选择排序同样是不稳定的排序方法。 **性能分析：** 选择排序的时间复杂度也是O(n^2)。文档中显示，选择排序耗时500个单位，这表明它在某些情况下可能比插入排序稍快。 #### 性能测试代码 文档中提供了一些用于测试算法时间效率的代码片段。这些代码使用了`QueryPerformanceCounter`函数来获取系统计时器的值，计算出排序算法执行前后的差值，并以此评估算法的运行时间。 **示例代码：** ```cpp LARGE_INTEGER tm, tm1, tm2; QueryPerformanceCounter(&tm1); // do algorithms QueryPerformanceCounter(&tm2); QueryPerformanceFrequency(tm); tm.QuadPart /= 1000000; printf("%d\n", (tm2.QuadPart - tm1.QuadPart) / tm.QuadPart); ``` 此段代码通过高精度计时器获取排序前后的时间差，进而计算出算法的执行时间。 #### 随机整数数组生成 为了进行测试，文档中还包含了一个创建随机整数数组的函数： ```cpp void CreateRandomIntArray(int *&pArray, unsigned uSize) { srand((unsigned)time(NULL)); // set the random time seed for (unsigned i = 0; i < uSize; ++i) { *(pArray + i) = rand(); } } ``` #### 结论 通过上述分析可以看出，不同的排序算法在不同的应用场景下有着不同的表现。在实际应用中，选择合适的排序算法是非常重要的。例如，当数据量较大时，推荐使用归并排序；而对于部分排序的情况，则可以考虑使用插入排序。此外，通过对排序算法的性能测试，可以帮助开发者更好地理解算法的实际运行效率，从而做出更合理的决策。