PyCharm专业实验2 查找算法实现与比较
一、实验目的
本文的实验目的是对随机生成的含20个元素的列表使用至少三种不同的排序算法进行排序,并通过事前和事后的性能分析来比较这些算法的效率。
二、实验内容
- 数据准备:
- 随机生成一个包含20个元素的列表,元素值在1到100之间。
- 排序算法实现:
- 实现冒泡排序算法,对列表进行排序。
- 实现快速排序算法,对列表进行排序。
- 实现归并排序算法,对列表进行排序。
- 性能分析:
- 事前性能分析:分析每种排序算法的时间复杂度和空间复杂度。
- 事后性能分析:统计并记录每种排序算法的实际运行时间,通过比较来评估算法的效率。
三、实验演示
1.随机生成一个含有20个元素的列表&实验截图
随机生成一个含20个元素的列表
import random
random_list = [random.randint(1, 100) for _ in range(20)]
print("列表:", random_list)
2.使用至少3种算法对上述数据进行排序
#冒泡排序:
import random
from time import perf_counter # 正确的导入方式
random_list = [random.randint(1, 100) for _ in range(20)]
print("列表:", random_list)
def bubble(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
for j in range(0, n - i - 1):
if arr[j] > arr[j + 1]:
arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
bubble_list = random_list[:]
start_time = perf_counter() # 使用 perf_counter
bubble(bubble_list) # 注意这里应该传递 bubble_list 而不是 random_list[:]
end_time = perf_counter()
print("排序:", bubble_list)
print("耗时:", end_time - start_time, "秒")
#########################################################################################
#快速:
import random
from time import perf_counter
# 重新生成或定义 random_list
random_list = [random.randint(1, 100) for _ in range(20)]
print("列表:", random_list)
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)
# 复制 random_list 到 quick_sort_list
quick_sort_list = random_list[:]
start_time = perf_counter()
# 对 quick_sort_list 进行排序
sorted_list = quick_sort(quick_sort_list)
end_time = perf_counter()
# 打印排序后的列表和耗时
print("排序:", sorted_list)
print("耗时:", end_time - start_time, "秒")
#########################################################################################
#归并
import random
import time
random_list = [random.randint(1, 100) for _ in range(20)]
print("列表:", random_list)
def merge_sort(arr):
if len(arr) > 1:
mid = len(arr) // 2
L = arr[:mid]
R = arr[mid:]
merge_sort(L)
merge_sort(R)
i = j = k = 0
while i < len(L) and j < len(R):
if L[i] < R[j]:
arr[k] = L[i]
i += 1
else:
arr[k] = R[j]
j += 1
k += 1
while i < len(L):
arr[k] = L[i]
i += 1
k += 1
while j < len(R):
arr[k] = R[j]
j += 1
k += 1
merge_sort_list = random_list[:]
start_time = time.perf_counter()
merge_sort(merge_sort_list) # 直接对 merge_sort_list 进行排序
end_time = time.perf_counter()
print("排序:", merge_sort_list) # 打印排序后的 merge_sort_list
print("耗时:", end_time - start_time, "秒")
冒泡排序实验结果截图:
快进排序实验结果截图:
归并排序实验结果截图: