排序算法的小结

搜索关于排序的算法讨论和好的文章,现在汇总一下便于以后的复习.
对于找工作maybe有点用处.

[转载]无尽的任务

排序小结

排序算法是一种基本并且常用的算法。由于实际工作中处理的数量巨大，所以排序算法对算法本身的速度要求很高。
而一般我们所谓的算法的性能主要是指算法的复杂度，一般用O方法来表示。在后面我将给出详细的说明。

对于排序的算法我想先做一点简单的介绍，也是给这篇文章理一个提纲。
我将按照算法的复杂度，从简单到难来分析算法。
第一部分是简单排序算法，后面你将看到他们的共同点是算法复杂度为O(N*N)（因为没有使用word,所以无法打出上标和下标）。
第二部分是高级排序算法，复杂度为O(Log2(N))。这里我们只介绍一种算法。另外还有几种算法因为涉及树与堆的概念，所以这里不于讨论。
第三部分类似动脑筋。这里的两种算法并不是最好的（甚至有最慢的），但是算法本身比较奇特，值得参考（编程的角度）。同时也可以让我们从另外的角度来认识这个问题。
第四部分是我送给大家的一个餐后的甜点——一个基于模板的通用快速排序。由于是模板函数可以对任何数据类型排序（抱歉，里面使用了一些论坛专家的呢称）。

现在，让我们开始吧：

一、简单排序算法
由于程序比较简单，所以没有加什么注释。所有的程序都给出了完整的运行代码，并在我的VC环境
下运行通过。因为没有涉及MFC和WINDOWS的内容，所以在BORLAND C++的平台上应该也不会有什么
问题的。在代码的后面给出了运行过程示意，希望对理解有帮助。

1.冒泡法：
这是最原始，也是众所周知的最慢的算法了。他的名字的由来因为它的工作看来象是冒泡：

#include 

void BubbleSort(int* pData,int Count)
{
    int iTemp;
    for(int i=1;i    {
        for(int j=Count-1;j>=i;j--)
        {
            if(pData[j]            {
                iTemp = pData[j-1];
                pData[j-1] = pData[j];
                pData[j] = iTemp;
            }
        }
    }
}

void main()
{
    int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};
    BubbleSort(data,7);
    for (int i=0;i<7;i++)
        cout<    cout<<" ";
}

倒序(最糟情况)
第一轮：10,9,8,7->10,9,7,8->10,7,9,8->7,10,9,8(交换3次)
第二轮：7,10,9,8->7,10,8,9->7,8,10,9(交换2次)
第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)
循环次数：6次
交换次数：6次

其他：
第一轮：8,10,7,9->8,10,7,9->8,7,10,9->7,8,10,9(交换2次)
第二轮：7,8,10,9->7,8,10,9->7,8,10,9(交换0次)
第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)
循环次数：6次
交换次数：3次

上面我们给出了程序段，现在我们分析它：这里，影响我们算法性能的主要部分是循环和交换，
显然，次数越多，性能就越差。从上面的程序我们可以看出循环的次数是固定的，为1+2+...+n-1。
写成公式就是1/2*(n-1)*n。
现在注意，我们给出O方法的定义：

若存在一常量K和起点n0，使当n>=n0时，有f(n)<=K*g(n),则f(n) = O(g(n))。（呵呵，不要说没
学好数学呀，对于编程数学是非常重要的！！！）

现在我们来看1/2*(n-1)*n，当K=1/2，n0=1，g(n)=n*n时，1/2*(n-1)*n<=1/2*n*n=K*g(n)。所以f(n)
=O(g(n))=O(n*n)。所以我们程序循环的复杂度为O(n*n)。
再看交换。从程序后面所跟的表可以看到，两种情况的循环相同，交换不同。其实交换本身同数据源的有序程度有极大的关系，当数据处于倒序的情况时，交换次数同循环一样（每次循环判断都会交换），复杂度为O(n*n)。当数据为正序，将不会有交换。复杂度为O(0)。乱序时处于中间状态。正是由于这样的原因，我们通常都是通过循环次数来对比算法。

2.交换法：
交换法的程序最清晰简单，每次用当前的元素一一的同其后的元素比较并交换。

#include 
void ExchangeSort(int* pData,int Count)
{
    int iTemp;
    for(int i=0;i    {
        for(int j=i+1;j        {
            if(pData[j]            {
                iTemp = pData[i];
                pData[i] = pData[j];
                pData[j] = iTemp;
            }
        }
    }
}

void main()
{
    int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};
    ExchangeSort(data,7);
    for (int i=0;i<7;i++)
        cout<    cout<<" ";
}

倒序(最糟情况)
第一轮：10,9,8,7->9,10,8,7->8,10,9,7->7,10,9,8(交换3次)
第二轮：7,10,9,8->7,9,10,8->7,8,10,9(交换2次)
第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)
循环次数：6次
交换次数：6次

其他：
第一轮：8,10,7,9->8,10,7,9->7,10,8,9->7,10,8,9(交换1次)
第二轮：7,10,8,9->7,8,10,9->7,8,10,9(交换1次)
第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)
循环次数：6次
交换次数：3次

从运行的表格来看，交换几乎和冒泡一样糟。事实确实如此。循环次数和冒泡一样也是1/2*(n-1)*n，所以算法的复杂度仍然是O(n*n)。由于我们无法给出所有的情况，所以只能直接告诉大家他们在交换上面也是一样的糟糕（在某些情况下稍好，在某些情况下稍差）。

3.选择法：
现在我们终于可以看到一点希望：选择法，这种方法提高了一点性能（某些情况下）这种方法类似我们人为的排序习惯：从数据中选择最小的同第一个值交换，在从省下的部分中选择最小的与第二个交换，这样往复下去。

#include 
void SelectSort(int* pData,int Count)
{
    int iTemp;
    int iPos;
    for(int i=0;i    {
        iTemp = pData[i];
        iPos = i;
        for(int j=i+1;j        {
            if(pData[j]            {
                iTemp = pData[j];
                iPos = j;
            }
        }
        pData[iPos] = pData[i];
        pData[i] = iTemp;
    }
}

void main()
{
    int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};
    SelectSort(data,7);
    for (int i=0;i<7;i++)
        cout<    cout<<" ";
}

倒序(最糟情况)
第一轮：10,9,8,7->(iTemp=9)10,9,8,7->(iTemp=8)10,9,8,7->(iTemp=7)7,9,8,10(交换1次)
第二轮：7,9,8,10->7,9,8,10(iTemp=8)->(iTemp=8)7,8,9,10(交换1次)
第一轮：7,8,9,10->(iTemp=9)7,8,9,10(交换0次)
循环次数：6次
交换次数：2次

其他：
第一轮：8,10,7,9->(iTemp=8)8,10,7,9->(iTemp=7)8,10,7,9->(iTemp=7)7,10,8,9(交换1次)
第二轮：7,10,8,9->(iTemp=8)7,10,8,9->(iTemp=8)7,8,10,9(交换1次)
第一轮：7,8,10,9->(iTemp=9)7,8,9,10(交换1次)
循环次数：6次
交换次数：3次
遗憾的是算法需要的循环次数依然是1/2*(n-1)*n。所以算法复杂度为O(n*n)。
我们来看他的交换。由于每次外层循环只产生一次交换（只有一个最小值）。所以f(n)<=n
所以我们有f(n)=O(n)。所以，在数据较乱的时候，可以减少一定的交换次数。

4.插入法：
插入法较为复杂，它的基本工作原理是抽出牌，在前面的牌中寻找相应的位置插入，然后继续下一张

#include 
void InsertSort(int* pData,int Count)
{
    int iTemp;
    int iPos;
    for(int i=1;i    {
        iTemp = pData[i];
        iPos = i-1;
        while((iPos>=0) && (iTemp        {
            pData[iPos+1] = pData[iPos];
            iPos--;
        }
        pData[iPos+1] = iTemp;
    }
}


void main()
{
    int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};
    InsertSort(data,7);
    for (int i=0;i<7;i++)
        cout<    cout<<" ";
}

倒序(最糟情况)
第一轮：10,9,8,7->9,10,8,7(交换1次)(循环1次)
第二轮：9,10,8,7->8,9,10,7(交换1次)(循环2次)
第一轮：8,9,10,7->7,8,9,10(交换1次)(循环3次)
循环次数：6次
交换次数：3次

其他：
第一轮：8,10,7,9->8,10,7,9(交换0次)(循环1次)
第二轮：8,10,7,9->7,8,10,9(交换1次)(循环2次)
第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)(循环1次)
循环次数：4次
交换次数：2次

上面结尾的行为分析事实上造成了一种假象，让我们认为这种算法是简单算法中最好的，其实不是，
因为其循环次数虽然并不固定，我们仍可以使用O方法。从上面的结果可以看出，循环的次数f(n)<=
1/2*n*(n-1)<=1/2*n*n。所以其复杂度仍为O(n*n)（这里说明一下，其实如果不是为了展示这些简单
排序的不同，交换次数仍然可以这样推导）。现在看交换，从外观上看，交换次数是O(n)（推导类似
选择法），但我们每次要进行与内层循环相同次数的‘=’操作。正常的一次交换我们需要三次‘=’
而这里显然多了一些，所以我们浪费了时间。

最终，我个人认为，在简单排序算法中，选择法是最好的。


二、高级排序算法：
高级排序算法中我们将只介绍这一种，同时也是目前我所知道（我看过的资料中）的最快的。
它的工作看起来仍然象一个二叉树。首先我们选择一个中间值middle程序中我们使用数组中间值，然后
把比它小的放在左边，大的放在右边（具体的实现是从两边找，找到一对后交换）。然后对两边分别使
用这个过程（最容易的方法——递归）。

1.快速排序：

#include 

void run(int* pData,int left,int right)
{
    int i,j;
    int middle,iTemp;
    i = left;
    j = right;
    middle = pData[(left+right)/2];  //求中间值
    do{
        while((pData[i]            i++;           
        while((pData[j]>middle) && (j>left))//从右扫描大于中值的数
            j--;
        if(i<=j)//找到了一对值
        {
            //交换
            iTemp = pData[i];
            pData[i] = pData[j];
            pData[j] = iTemp;
            i++;
            j--;
        }
    }while(i<=j);//如果两边扫描的下标交错，就停止（完成一次）

    //当左边部分有值(left    if(left        run(pData,left,j);
    //当右边部分有值(right>i)，递归右半边
    if(right>i)
        run(pData,i,right);
}

void QuickSort(int* pData,int Count)
{
    run(pData,0,Count-1);
}

void main()
{
    int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};
    QuickSort(data,7);
    for (int i=0;i<7;i++)
        cout<    cout<<" ";
}

这里我没有给出行为的分析，因为这个很简单，我们直接来分析算法：首先我们考虑最理想的情况
1.数组的大小是2的幂，这样分下去始终可以被2整除。假设为2的k次方，即k=log2(n)。
2.每次我们选择的值刚好是中间值，这样，数组才可以被等分。
第一层递归，循环n次，第二层循环2*(n/2)......
所以共有n+2(n/2)+4(n/4)+...+n*(n/n) = n+n+n+...+n=k*n=log2(n)*n
所以算法复杂度为O(log2(n)*n)
其他的情况只会比这种情况差，最差的情况是每次选择到的middle都是最小值或最大值，那么他将变
成交换法（由于使用了递归，情况更糟）。但是你认为这种情况发生的几率有多大？？呵呵，你完全
不必担心这个问题。实践证明，大多数的情况，快速排序总是最好的。
如果你担心这个问题，你可以使用堆排序，这是一种稳定的O(log2(n)*n)算法，但是通常情况下速度要慢于快速排序（因为要重组堆）。

三、其他排序
1.双向冒泡：
通常的冒泡是单向的，而这里是双向的，也就是说还要进行反向的工作。
代码看起来复杂，仔细理一下就明白了，是一个来回震荡的方式。
写这段代码的作者认为这样可以在冒泡的基础上减少一些交换（我不这么认为，也许我错了）。
反正我认为这是一段有趣的代码，值得一看。

#include 
void Bubble2Sort(int* pData,int Count)
{
    int iTemp;
    int left = 1;
    int right =Count -1;
    int t;
    do
    {
        //正向的部分
        for(int i=right;i>=left;i--)
        {
            if(pData[i]            {
                iTemp = pData[i];
                pData[i] = pData[i-1];
                pData[i-1] = iTemp;
                t = i; 
            }
        }
        left = t+1;

        //反向的部分
        for(i=left;i        {
            if(pData[i]            {
                iTemp = pData[i];
                pData[i] = pData[i-1];
                pData[i-1] = iTemp;
                t = i; 
            }
        }
        right = t-1;
    }while(left<=right);
}

void main()
{
    int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};
    Bubble2Sort(data,7);
    for (int i=0;i<7;i++)
        cout<    cout<<" ";
}

2.SHELL排序
这个排序非常复杂，看了程序就知道了。
首先需要一个递减的步长，这里我们使用的是9、5、3、1（最后的步长必须是1）。
工作原理是首先对相隔9-1个元素的所有内容排序，然后再使用同样的方法对相隔5-1个元素的排序
以次类推。

#include 
void ShellSort(int* pData,int Count)
{
    int step[4];
    step[0] = 9;
    step[1] = 5;
    step[2] = 3;
    step[3] = 1;

    int iTemp;
    int k,s,w;
    for(int i=0;i<4;i++)
    {
        k = step[i];
        s = -k;
        for(int j=k;j        {
            iTemp = pData[j];
            w = j-k;//求上step个元素的下标
            if(s ==0)
            {
                s = -k;
                s++;
                pData[s] = iTemp;
            }
            while((iTemp=0) && (w<=Count))
            {
                pData[w+k] = pData[w];
                w = w-k;
            }
            pData[w+k] = iTemp;
        }
    }
}

void main()
{
    int data[] = {10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,-10,-1};
    ShellSort(data,12);
    for (int i=0;i<12;i++)
        cout<    cout<<" ";
}

呵呵，程序看起来有些头疼。不过也不是很难，把s==0的块去掉就轻松多了，这里是避免使用0
步长造成程序异常而写的代码。这个代码我认为很值得一看。
这个算法的得名是因为其发明者的名字D.L.SHELL。依照参考资料上的说法：“由于复杂的数学原因
避免使用2的幂次步长，它能降低算法效率。”另外算法的复杂度为n的1.2次幂。同样因为非常复杂并
“超出本书讨论范围”的原因（我也不知道过程），我们只有结果了。


四、基于模板的通用排序：
这个程序我想就没有分析的必要了，大家看一下就可以了。不明白可以在论坛上问。

MyData.h文件
///////////////////////////////////////////////////////
class CMyData  
{
public:
    CMyData(int Index,char* strData);
    CMyData();
    virtual ~CMyData();

    int m_iIndex;
    int GetDataSize(){ return m_iDataSize; };
    const char* GetData(){ return m_strDatamember; };
    //这里重载了操作符：
    CMyData& operator =(CMyData &SrcData);
    bool operator <(CMyData& data );
    bool operator >(CMyData& data );

private:
    char* m_strDatamember;
    int m_iDataSize;
};
////////////////////////////////////////////////////////

MyData.cpp文件
////////////////////////////////////////////////////////
CMyData::CMyData():
m_iIndex(0),
m_iDataSize(0),
m_strDatamember(NULL)
{
}

CMyData::~CMyData()
{
    if(m_strDatamember != NULL)
        delete[] m_strDatamember;
    m_strDatamember = NULL;
}

CMyData::CMyData(int Index,char* strData):
m_iIndex(Index),
m_iDataSize(0),
m_strDatamember(NULL)
{
    m_iDataSize = strlen(strData);
    m_strDatamember = new char[m_iDataSize+1];
    strcpy(m_strDatamember,strData);
}

CMyData& CMyData::operator =(CMyData &SrcData)
{
    m_iIndex = SrcData.m_iIndex;
    m_iDataSize = SrcData.GetDataSize();
    m_strDatamember = new char[m_iDataSize+1];
    strcpy(m_strDatamember,SrcData.GetData());
    return *this;
}

bool CMyData::operator <(CMyData& data )
{
    return m_iIndex}

bool CMyData::operator >(CMyData& data )
{
    return m_iIndex>data.m_iIndex;
}
///////////////////////////////////////////////////////////

//////////////////////////////////////////////////////////
//主程序部分
#include 
#include "MyData.h"

template 
void run(T* pData,int left,int right)
{
    int i,j;
    T middle,iTemp;
    i = left;
    j = right;
    //下面的比较都调用我们重载的操作符函数
    middle = pData[(left+right)/2];  //求中间值
    do{
        while((pData[i]            i++;           
        while((pData[j]>middle) && (j>left))//从右扫描大于中值的数
            j--;
        if(i<=j)//找到了一对值
        {
            //交换
            iTemp = pData[i];
            pData[i] = pData[j];
            pData[j] = iTemp;
            i++;
            j--;
        }
    }while(i<=j);//如果两边扫描的下标交错，就停止（完成一次）

    //当左边部分有值(left    if(left        run(pData,left,j);
    //当右边部分有值(right>i)，递归右半边
    if(right>i)
        run(pData,i,right);
}

template 
void QuickSort(T* pData,int Count)
{
    run(pData,0,Count-1);
}

void main()
{
    CMyData data[] = {
        CMyData(8,"xulion"),
        CMyData(7,"sanzoo"),
        CMyData(6,"wangjun"),
        CMyData(5,"VCKBASE"),
        CMyData(4,"jacky2000"),
        CMyData(3,"cwally"),
        CMyData(2,"VCUSER"),
        CMyData(1,"isdong")
    };
    QuickSort(data,8);
    for (int i=0;i<8;i++)
        cout<    cout<<" ";
}

[原创]几种排序算法的效率比较

创建时间：2004-3-20
文章属性：原创
文章提交：LionD8
今日浏览：7
总共次数：1755

文章作者：LionD8
文章出处：虎盟网络安全小组（rohu.com）

/*
下面的程序是我的上学期数据结构的课程设计
希望对即将学习数据结构的朋友有一点点帮助
因为马上就要离开网络2个月了，算是一点点临别的礼物

liond8  2004-3-20
*/
# include "stdio.h"
# include "stdlib.h"
# include "string.h"
# include "time.h"
# include "windows.h"
# include "winbase.h"

# define   MAXSIZE   1024*5
# define   TRUE      1
# define   FALSE     0

typedef  int  BOOL;

typedef struct StudentData
{ 
 int num;             /* this is a key word*/
}Data;

typedef struct LinkList
{
 int  Length;
 Data Record[MAXSIZE];
}LinkList;

int  RandArray[MAXSIZE];

/****************banner*******************************/
void  banner()
{
 printf(" ****************************************** ");
 printf("             数据结构课程设计 ");
 printf(" Made by LionD8.                   2003.6.30 ");
 printf(" Plese press enter. ");
 printf(" ******************************************");
 getchar();
 system("cls.exe");
}
/******************随机生成函数************************/

void  RandomNum()
{
 int i;
 srand((int)time( NULL ));
 for(i=0; i RandArray[i]=(int)rand();
 return;
}

/******************************************************/

void InitLinkList(LinkList* L)
{
 int i;
 memset(L,0,sizeof(LinkList));
 RandomNum();
 for(i=0; i L->Record[i].num=RandArray[i];
 L->Length=i;
}

BOOL LT(int i, int j,int* CmpNum)
{
 (*CmpNum)++;
 if (i return FALSE;
}

void  Display(LinkList* L)
{
 FILE* f;
 int i;
 if((f=fopen("SortRes.txt","w"))==NULL)
 {
  printf("can't open file ");
  exit(0);
 }
 for (i=0; iLength; i++)
 fprintf(f,"%d ",L->Record[i].num);
 fclose(f);
}

/**********西尔排序*************/

void ShellInsert(LinkList* L,int dk, int* CmpNum, int* ChgNum)
{
 int i, j;
 Data  Temp;
 for(i=dk; iLength;i++)
 {
  if( LT(L->Record[i].num, L->Record[i-dk].num, CmpNum) )
  {
   memcpy(&Temp,&L->Record[i],sizeof(Data));
   for(j=i-dk; j>=0 && LT(Temp.num, L->Record[j].num, CmpNum) ; j-=dk)
   { 
   (*ChgNum)++;
   memcpy(&L->Record[j+dk],&L->Record[j],sizeof(Data));
   }
   memcpy(&L->Record[j+dk],&Temp,sizeof(Data));
  }
 }
}

void  ShellSort(LinkList* L, int dlta[], int t,int* CmpNum, int* ChgNum)
{
 int k;
 for (k=0; k ShellInsert(L,dlta[k],CmpNum,ChgNum);
}

/***************************************/

/********快速排序***********************/

int  Partition (LinkList* L, int low, int high, int* CmpNum, int* ChgNum)
{
 Data  Temp;
 int   PivotKey;
 memcpy(&Temp,&L->Record[low],sizeof(Data));
 PivotKey=L->Record[low].num;
 while (low < high)
 {
  while (lowRecord[high].num >= PivotKey)
  {
   high--;
   (*CmpNum)++;
  }
  (*ChgNum)++;
  memcpy(&L->Record[low],&L->Record[high],sizeof(Data));
  while (lowRecord[low].num <= PivotKey) 
  {
   low++;
   (*CmpNum)++;
  }
  (*ChgNum)++;
  memcpy(&L->Record[high],&L->Record[low],sizeof(Data));
 }
 memcpy(&L->Record[low],&Temp,sizeof(Data));
 return  low;
}

void  QSort (LinkList* L, int low, int high, int* CmpNum, int* ChgNum)
{
 int PivotLoc=0;
 if (low < high)
 {
  PivotLoc=Partition(L,low,high,CmpNum,ChgNum);
  QSort(L,low,PivotLoc-1,CmpNum,ChgNum);
  QSort(L,PivotLoc+1,high,CmpNum,ChgNum);
 }
}

void  QuickSort (LinkList* L, int* CmpNum, int* ChgNum)
{
 QSort(L,0,L->Length-1,CmpNum,ChgNum);
}

/*********************************************/

/***********堆排序****************************/

void  HeapAdjust (LinkList* L,int s, int m, int* CmpNum, int* ChgNum)
{
 Data Temp;
 int j=0;
 s++;
 memcpy(&Temp,&L->Record[s-1],sizeof(Data));
 for (j=2*s; j<=m ; j*=2)
 {
  if(jRecord[j-1].num,L->Record[j].num,CmpNum)) ++j;
  if(!LT(Temp.num,L->Record[j-1].num,CmpNum)) break;
  (*ChgNum)++;
  memcpy(&L->Record[s-1],&L->Record[j-1],sizeof(Data));
  s=j;
 }
 memcpy(&L->Record[s-1],&Temp,sizeof(Data));
}

void  HeapSort (LinkList* L, int* CmpNum, int* ChgNum)
{
 int i=0;
 Data   Temp;
 for (i=L->Length/2-1; i>=0; i--)
 HeapAdjust(L,i,L->Length,CmpNum,ChgNum);
 for (i=L->Length; i>1; i--)
 {
  memcpy(&Temp,&L->Record[0],sizeof(Data));
  (*ChgNum)++;
  memcpy(&L->Record[0],&L->Record[i-1],sizeof(Data));
  memcpy(&L->Record[i-1],&Temp,sizeof(Data));
  HeapAdjust(L,0,i-1,CmpNum,ChgNum);
 }
}

/****************冒泡排序****************************/
void BubbleSort(LinkList* L, int* CmpNum, int* ChgNum)
{
 int i,j;
 Data temp;
 for (i=0; i {
  for(j=0; j  {
  if(!LT(L->Record[j].num,L->Record[j+1].num,CmpNum))
  {
   (*ChgNum)++;
    memcpy(&temp,&L->Record[j],sizeof(Data));
    memcpy(&L->Record[j],&L->Record[j+1],sizeof(Data));
    memcpy(&L->Record[j+1],&temp,sizeof(Data));
  }
  }
 }
}

/**********************************************************/

/******************选择排序********************************/
int SelectMinKey(LinkList* L,int k,int* CmpNum)
{
 int Min=k;
 for ( ; kLength; k++)
 {
  if(!LT(L->Record[Min].num,L->Record[k].num,CmpNum))
  Min=k;
 }
 return Min;
}

void  SelSort(LinkList* L, int* CmpNum, int* ChgNum)
{
 int  i, j;
 Data temp;
 for(i=0; iLength; i++)
 {
  j=SelectMinKey(L,i,CmpNum);
  if(i!=j)
  {
   (*ChgNum)++;
   memcpy(&temp,&L->Record[i],sizeof(Data));
   memcpy(&L->Record[i],&L->Record[j],sizeof(Data));
   memcpy(&L->Record[j],&temp,sizeof(Data));
  }
 }
}

/**************************************************************/
 
void  SelectSort()
{
 printf("       0. InsertSort.");
 printf("       1. ShellSort.");
 printf("       2. QuickSort.");
 printf("       3. HeapSort.");
 printf("       4. BubbleSort.");
 printf("       5. SelectSort.");
 printf("       6. AllAbove.");
 printf("      Please Select Num:");
}

/**********************************************************/

/**********************************************************/
void   AllAbove(LinkList* L,int* CmpNum, int* ChgNum)
{
  int  TempTime,i;
  int  SpendTime;
  int dlta[3]={7,3,1};
   int Indata[1]={1};

     TempTime=(int)GetTickCount();
     ShellSort(L,Indata,1,&CmpNum[0],&ChgNum[0]);
     SpendTime=(int)GetTickCount()-TempTime;
     printf(" InserSort:");
     printf(" Compare number=%d Change number=%d SepndTime=%dms",CmpNum[0],ChgNum[0],SpendTime);
  
  for(i=0; i  L->Record[i].num=RandArray[i];     //随机数列复位
  TempTime=(int)GetTickCount();
  ShellSort(L, dlta, 3,&CmpNum[1],&ChgNum[1]);
  SpendTime=(int)GetTickCount()-TempTime;
  printf(" ShellSort:");
     printf(" Compare number=%d Change number=%d SepndTime=%dms",CmpNum[1],ChgNum[1],SpendTime);
     
  for(i=0; i  L->Record[i].num=RandArray[i];    //随机数列复位
  TempTime=(int)GetTickCount();
  QuickSort(L,&CmpNum[2],&ChgNum[2]);
     SpendTime=(int)GetTickCount()-TempTime;
  printf(" QuickSort:");
     printf(" Compare number=%d Change number=%d SepndTime=%dms",CmpNum[2],ChgNum[2],SpendTime);
  
  for(i=0; i  L->Record[i].num=RandArray[i];    //随机数列复位
     TempTime=(int)GetTickCount();
     HeapSort(L,&CmpNum[3],&ChgNum[3]);
     SpendTime=(int)GetTickCount()-TempTime;
  printf(" HeapSort:"); 
  printf(" Compare number=%d Change number=%d SepndTime=%dms",CmpNum[3],ChgNum[3],SpendTime);
  
  for(i=0; i  L->Record[i].num=RandArray[i];   //随机数列复位
  TempTime=(int)GetTickCount();
  BubbleSort(L,&CmpNum[4],&ChgNum[4]);
  SpendTime=(int)GetTickCount()-TempTime;
  printf(" BubbleSort:");
     printf(" Compare number=%d Change number=%d SepndTime=%dms",CmpNum[4],ChgNum[4],SpendTime);
     
  for(i=0; i  L->Record[i].num=RandArray[i];   //随机数列复位
  TempTime=(int)GetTickCount();
  SelSort(L,&CmpNum[5],&ChgNum[5]);
  SpendTime=(int)GetTickCount()-TempTime;
  printf(" SelectSort:");
  printf(" Compare number=%d Change number=%d SepndTime=%dms",CmpNum[5],ChgNum[5],SpendTime);
     
}

void main()
{
 int select=0;
 int dlta[3]={7,3,1};
 int Indata[1]={1};
 int CmpNum[6],ChgNum[6];
 int SpendTime=0;
 int TempTime;
 LinkList  L;
 InitLinkList(&L);

 memset(CmpNum,0,sizeof(CmpNum));
 memset(ChgNum,0,sizeof(ChgNum));
 banner();

 SelectSort();
 scanf("%d",&select);
 switch (select)
 {
 case    0:
      TempTime=(int)GetTickCount();
      ShellSort(&L,Indata,1,&CmpNum[select],&ChgNum[select]);
      SpendTime=(int)GetTickCount()-TempTime;
      printf(" InserSort:");
      printf(" Compare number=%d Change number=%d SepndTime=%dms",CmpNum[select],ChgNum[select],SpendTime);
      break;
 case 1: 
      TempTime=(int)GetTickCount();
      ShellSort(&L, dlta, 3,&CmpNum[select],&ChgNum[select]);
      SpendTime=(int)GetTickCount()-TempTime;
      printf(" ShellSort:");
      printf(" Compare number=%d Change number=%d SepndTime=%dms",CmpNum[select],ChgNum[select],SpendTime);
      break;
 case 2:
      TempTime=(int)GetTickCount();
      QuickSort(&L,&CmpNum[select],&ChgNum[select]);
               SpendTime=(int)GetTickCount()-TempTime;
      printf(" QuickSort:");
         printf(" Compare number=%d Change number=%d SepndTime=%dms",CmpNum[select],ChgNum[select],SpendTime);
      break;
 case    3:
      TempTime=(int)GetTickCount();
      HeapSort(&L,&CmpNum[select],&ChgNum[select]);
      SpendTime=(int)GetTickCount()-TempTime;
      printf(" HeapSort:"); 
      printf(" Compare number=%d Change number=%d SepndTime=%dms",CmpNum[select],ChgNum[select],SpendTime);
      break;
 case    4:
      TempTime=(int)GetTickCount();
      BubbleSort(&L,&CmpNum[select],&ChgNum[select]);
      SpendTime=(int)GetTickCount()-TempTime;
      printf(" BubbleSort:");
      printf(" Compare number=%d Change number=%d SepndTime=%dms",CmpNum[select],ChgNum[select],SpendTime);
      break;
 case    5:
      TempTime=(int)GetTickCount();
      SelSort(&L,&CmpNum[select],&ChgNum[select]);
      SpendTime=(int)GetTickCount()-TempTime;
      printf(" SelectSort:");
      printf(" Compare number=%d Change number=%d SepndTime=%dms",CmpNum[select],ChgNum[select],SpendTime);
      break;
 case 6:
      AllAbove(&L,CmpNum,ChgNum);
      break;
 default:
      printf("  Input  error !");
 }
 
 Display(&L);
 printf(" Test over, please press enter! ");
 getchar();
 getchar();
}

/*
测试结果
对1024×5大小的随机数列排序6种算法的测试结果分别如下:
1.InserSort:
Compare number=6407568  Change number=6397342   SepndTime=1349ms
2. ShellSort:
Compare number=1044703  Change number=1017712   SepndTime=127ms
3. QuickSort:
Compare number=72478    Change number=30118      SepndTime=0ms
4. HeapSort:
Compare number=110696   Change number=58691      SepndTime=18ms
5. BubbleSort:
Compare number=13104640 Change number=6849429    SepndTime=1992ms
6. SelectSort:
Compare number=13109760 Change number=5111       SepndTime=1188ms
*/