摘  要:调度是一个最重要的内容是经常遇到的计算机程序设计,一般来说,它是收集数据,最重要的是重新排列成一个有序的序列.许多计算机排序方法多,因而有区别比较大的时间复杂度.本文从理论上探究了线性,对比和急速这些种常常利用的排序算法,以及对它们的的时间复杂度的解析.38910
毕业论文关键词:排序;算法;时间复杂度;解析
Analysis of Internal Sorting Algorithm Time Complexity
    Abstract:Sort is an important content, is often encountered in computer programming in general, it is the collection of data, the key re arranged in a sequence, and orderly. Many computer sorting method, the difference to the time complexity . This paper studies the linear ordering from the theory, several kinds of sort and quick sort and other commonly used sorting algorithm of linear time complexity.
    Key words:Sort; Algorithm;The Time Complexity; Analysis
目    录

摘  要    1
引言    2
1预备知识    3
1.1时间复杂度    3
2算法简介    3
2.1线性排序    3
2.1.1选择排序    4
2.1.2冒泡法    5
2.1.3计数法    5
2.2快速排序    6
2.3堆排序    7
2.4 比较排序    8
2.5快速分类    8
3算法分析    9
3.1排序算法比较    9
3.2排序方法的性能比较及选择    10
3.3算法性能评价    12
4总结    12
参考文献    13
致谢    15
   内部排序算法的时间复杂度分析   引言
我们都知道,排序是计算机研究领域的一个重要的基础性课题,那么排序问题又是现实生活中经常出现的问题.凡是来讲,排列顺序有在内部排序和在外部排序的区分.文献[1]-[7]介绍的内部排序,是指对电脑存储器中尚未排序的数据,展开排序.这些算法的差异比较大,所以实现起来比较困难,而时间复杂度和空间复杂度是我们通常用来衡量算法的效能. 因为空间复杂度太过简便,因此在电脑储存空间逐渐变大的形势下,对于算法的时间复杂度的关注就更多了.就现在来看,电脑运行速率虽然很高,可是一旦算法不能被很好地设计,那么程序运转的效率也就不能从本质上变更. 于是,在提高电子设备运行速率的同时,我们也不能不看重探究程序的算法.
  排序作为一种最常见的数据操作,通常排序操作的数据量都非常的大,为了节省排序的时间,对排序算法的速度要求通常来说都比较高.特别是一些大型数据库,由于它数据量很大,那么如何选择一个高效的排序算法就变得非常重要了. 文献[8]-[14]介绍在数据量小的时候,大多排序算法的性能都相差不多,但在数据量很大的时候,一些好的排序算法的优点就相当的明显了.衡量排序算法优劣的标准有很多,最常用的为时间复杂度和空间复杂度.对于内排序来说,我们通常不考虑空间复杂度,原因无非有两个:一是各种内排序算法的空间复杂度都相差不多,二是随着大规模集成电路的飞速地发展,存储器的价格在不断下降,空间复杂度已经不是主要的问题.而现有的计算机特别是用户数量最多的桌面微机,其计算能力相当有限,时间复杂度就成为一个核心问题.
  对于内部排序来讲咱们能够用很多种方式实现.本文着重介绍一下几类算法.
1预备知识
1.1时间复杂度
一般来说,一个算法的执行时间,理论上是不可计算的.咱们根本就没有需要去每个测试算法,是以仅仅须要了解哪一类算法会花费更多的功夫,花更少的时间在它的求解上.花在算法的执行时间的算法的时间成正比,该算法执行多次,它需要更多的时间.我们把一个陈述中,算法的执行时间称为时间频率.在频率的时候,刚才提到的,当问题规模的变化,时间的频率也会不断变化.但我们想知道可能发生的变化规律.因此,在这里我们引入了时间复杂度的概念.人们在度量算法的效率时,往往会选择空间的复杂度和时间的复杂度. 因为空间复杂度太过简便,因此在电脑储存空间逐渐变大的形势下,对于算法的时间复杂度的关注就更多了. 排序算法的标准测量有诸多优点,最常用的就是时间复杂度.
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