表1 快速排序性能对照

注：各个不同数据量的测试都是在相同的数据下进行的。

　 简析：在目前所有的内部排序算法中理论上快速排序具有最佳的时间复杂度，且赽速排序的实际性能比较依赖于待排序序列的初始状态本次实验得出的数据与理论预期基本吻合，实现对给出的整形序列进行非降序排序当原始序列非递增时，将会交换一半的元素；当原始序列非递减时比较的次数为非递增时的比较次数加上数据量的二分之一，即：

圖1 测试快速排序（升序）①：原序随机数据量100

图2 测试快速排序（升序）②：原序随机，数据量200

图3 测试快速排序（升序）③：原序随机數据量300

图5 测试快速排序（升序）⑤：原序随机，数据量800

图6 测试快速排序（升序）⑥：原序随机数据量10000

图7 测试快速排序（升序）⑦：原序遞减，数据量100

图8 测试快速排序（升序）⑧：原序递减数据量200

图9 测试快速排序（升序）⑨：原序递减，数据量300

图10 测试快速排序（升序）⑩：原序递减数据量500

图11 测试快速排序（升序）11：原序递减，数据量800

图12 测试快速排序（升序）12：原序递减数据量10000

图13 测试快速排序（升序）13：原序递增，数据量10000

图14 测试快速排序（升序）14：原序递增数据量200

图15 测试快速排序（升序）15：原序递增，数据量300

图16 测试快速排序（升序）16：原序递增数据量500

图17 测试快速排序（升序）17：原序递增，数据量800

图18 测试快速排序（升序）18：原序递增数据量10000

图19 对序列中每个数模3的不哃情况进行对应操作：数据量26

图20 对序列中每个数模3的不同情况进行对应操作：数据量26

图21 对序列中每个数模3的不同情况进行对应操作：数据量26

图22 对序列中每个数模3的不同情况进行对应操作：数据量200

图23 对序列中每个数模3的不同情况进行对应操作：数据量1000

图24 对序列中每个数模3的不哃情况进行对应操作：数据量10000

图25 对序列中每个数模3的不同情况进行对应操作：数据量100000

图26 对序列中每个数模3的不同情况进行对应操作：数据量1000000

图27 对序列中每个数模3的不同情况进行对应操作：数据量

图28 对序列中每个数模3的不同情况进行对应操作：数据量

表2 希尔排序性能对照（推薦在新标签页中打开图片）

注：“错误”意为未能給出正确的排序结果。各个不同数据量的测试都是在相同的数据下进行的

简析：在初始增量相同的情况下，以0.618（“黄金分割”）作为变化增量最终的比较次数一般都是最少的初始增量为序列长度的0.618、0.618作为变化增量或可以導致最佳的比较次数。

图53 树形选择排序：数据量25

我必须承认：在写代码时堆排序、树形选择排序与基数排序借鉴了网上大犇的手笔。

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