数据结构学习（C++）续——排序【1】测试程序

后面的例程，都是对数组的排序，使用静态链表的也适用于链表的排序。为简单起见，只对单关键码排序，并且最后的结果都是从头到尾按升序排列。下面是统一的测试程序：

#include <iostream>

#include <iomanip>

using namespace std;

#include <stdlib.h>

#include <time.h>

#include <math.h>

#include "InsertSort.h"

#define random(num)     (rand() % (num))

#define randomize()     srand((unsigned)time(NULL))

#define N 10000       //排序元素的数目

#define SORT InsertSort              //排序方法

class timer//单位ms

{

public:

       void start() { start_t = clock(); }

       clock_t time() { return (clock() - start_t); }

private:

       clock_t start_t;

};

int KCN, RMN; timer TIMER;

void test(int a[])

{

       TIMER.start();

       SORT<int>(a, N, KCN, RMN);

       cout << "\tTimeSpared: " << TIMER.time() << "ms" << endl;

       cout << "KCN=" << left << setw(11) << KCN;

       cout << "KCN/N=" << left << setw(11)<< (double)KCN/N;

       cout << "KCN/N^2=" << left << setw(11)<< (double)KCN/N/N;

       cout << "KCN/NlogN=" << left << setw(11)<< (double)KCN/N/log((double)N)*log(2.0) << endl;

       cout << "RMN=" << left << setw(11) << RMN;

       cout << "RMN/N=" << left << setw(11)<< (double)RMN/N;

       cout << "RMN/N^2=" << left << setw(11)<< (double)RMN/N/N;

       cout << "RMN/NlogN=" << left << setw(11)<< (double)RMN/N/log((double)N)*log(2.0) << endl;

}

int main()

{

       int i;

//randomize();为了在相同情况下比较各个排序算法，不加这句

       int* ascending = new int[N];//升序序列

       int* descending = new int[N];//降序序列

       int* randomness = new int[N];//随机序列

       for (i = 0; i < N; i++) { ascending[i] = i; randomness[i] = i; descending[i] = N - i - 1;}

       for (i = 0; i < N; i++) swap(randomness[i], randomness[random(N)]);

       cout << "Sort ascending  N=" << N; test(ascending);

       cout << "Sort randomness N=" << N; test(randomness);

       cout << "Sort descending N=" << N; test(descending);

       return 0;

}

需要说明一点，KCN（关键码比较次数）、RMN（记录移动次数）并不是算法必须的，是为了对算法的性能有个直观的评价（不用那些公式算来算去）。对10000个整数排序应该是最省事的测试手段，建议不要再增多记录数目了，一是在最坏的情况不用等太久的时间，二是避免KCN、RMN溢出，另外有些递归的算法在情况比较糟的时候，记录数目太多堆栈可能会溢出，导致程序崩溃。

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