数据结构课程设计—内部排序算法比较.doc

在数据结构课程设计中，内部排序算法的比较是一项重要的任务，这有助于理解不同排序算法的性能和适用场景。这里我们主要关注基数排序，这是一种非比较型整数排序算法，尤其适用于大量数据且数据范围较小的情况。 基数排序的核心思想是将数字按位值分别进行排序，从最低位到最高位，依次进行，直到所有位都排序完毕。在提供的代码中，基数排序的实现包括了创建链表、显示链表、分布和收集四个步骤。 1. **创建SLList**：`CreateSLList`函数用于创建一个链表结构，存储待排序的数据。这里的链表结构`SLList`包含了记录数量`recnum`和键值数量`keynum`，以及一个链表数组`r`，每个链表节点`SLCell`包含键值数组`keys`和下一个节点的指针`next`。在函数中，对输入的数据进行处理，将每个数字分解成各位并存储在链表节点的键值数组中。 2. **显示SLList**：`Display`函数用于打印链表中的数据，按照键值数组的每一位进行输出，方便查看排序前后的结果。 3. **分布**：`Distribute`函数是基数排序的关键步骤之一，它根据当前位的值（基数为10）将链表节点分散到新的位置。这里使用了两个辅助数组`f`和`e`，分别存储每个位值对应的起始位置和结束位置，以便于后续的收集操作。这个函数通过遍历链表，更新`f`和`e`数组，并重新组织链表结构。 4. **收集**：`Collect`函数负责将分布后的链表节点重新组合成排序后的链表。它从最小的位值开始，找到第一个非空的位置，然后将该位置的节点连接到结果链表的末尾，重复此过程直到所有位值都处理完。 在代码中，`cn[10]`和`mn[10]`两个数组可能是用来计数操作次数的，这对于分析算法的时间复杂度和优化算法性能很有帮助。基数排序的时间复杂度是O(kn)，其中k是数字的最大位数，n是数据的数量。由于基数排序是稳定的排序算法，相同元素的相对顺序在排序后不会改变，这在某些应用中是非常重要的特性。 这份文档资料提供了基数排序算法的实现细节，通过链表结构和位值处理来完成排序。了解并掌握这种排序算法有助于在实际问题中选择合适的排序方法，特别是在处理大量整数数据时。