cc ssort.c -o ssort
      

      ssort
      

      random      ←乱数生成プログラム
      ssort       ←選択ソートプログラム
      sortcheck   ←ソートチェックプログラム
    

      
      ./random | ./ssort | ./sortcheck
      
    

      
      ./random > random.dat
      ./ssort < random.dat > sort.dat
      ./sortcheck < sort.dat
      
    

      ./random | (time ./ssort)
    

      real    0m3.739s    ←実時間
      user    0m0.012s    ←ユーザCPU時間
      sys     0m0.004s    ←システムCPU時間
    

1. 前ににも述べたように、パイプを用いるとき、入出力を合わせる必要がある。すなわち、前のプログラムの出力を後ろのプログラムで読めるように両者を合わせる必要がある。そのため、./random | (time ./ssort)で時間計測を行うとき、プログラムrandomに入力を促すような余計なプリント文を入れてはいけない。
2. 正しい時間を計測するためにはソートプログラム中にある出力文（プリント文）をすべて削除する必要がある。
3. ./randomの実行結果を読み込むにも時間がかかるので、上記計測法に誤差がある。より正確な測定法として、./randomの実行結果の読み込む時間も測定し、計測時間にそれを引くことが考えられるが、この作業がたいへんなので今回はこのような方法を取らないとする。
4. 同じ数のデータの時間計測には、必ず複数の種で生成した異なる乱数を利用し、計測時間の平均値を用いること。
5. n個の乱数データを生成するとき、乱数が取る値の範囲を0∼(n-1)とする。
6. 実験に用いるデータ数の範囲（つまり、0-1000か、0-10000か、0-100000か、など）はどうすればよいか。また、範囲内に用いるデータの刻み（つまり、データ数の範囲を0-1000としたとき、100刻みの0,100,200,..,1000を使うか、10刻みの0,10,20,...,1000を使うか、など）はどうするかはちゃんと考える必要がある。これらはいろいろと試してみて決める必要があるかもしれない。では、これらはどういう基準で決めればよいか。その基準として、だいたい以下のようなことを考えればよいであろう：本実験の目的は各種のソート法の実行時間の比較なので、互いの優劣がわかるように用いるデータ数の範囲を決める必要がある。また、レポートに実行時間曲線を描くので、なめらかな曲線が描けるように、データの刻みを決める必要がある（刻みが大きすぎでも小さすぎでもNG）。さらに、実験結果を描くグラフを２つ以上に分けた場合（レポート作成に関する注意の「グラフについて」を参照）、性能比較をできるようにするために、縦軸の範囲に注意が必要。つまり、性能がよいとされるアルゴリズムの時間軸の値は性能が悪いとされるアルゴリズムの時間軸の値より桁違いに小さく設定する必要があるかもしれない。
7. 仮に５つの種で生成する乱数データを使い、変化させるデータ数の種類を10とすると、3種類のソートの時間計測に./random | (time ./ssort)を計3x10x5=150回実行しなければならない。
8. 正確な比較を行うために性能の同じ計算機で実験を行う必要がある。瀬田キャンパス内で使える計算機室の情報は理工学部・先端理工学部の教育用Linux環境に載ってある。これらのうち、1-612の計算機のみ、他のところ（授業の教室も含めて）の計算機の性能と異なる。したがって、本格的な比較実験はどこでやるかを決めておく必要がある。

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  #!/bin/bash

  num=(0 1000 2000 3000 4000 5000 ...) #データ数
  seed=(1 2 3 4 5 ...) #乱数の種

  変数seed, numについての２重ループ
      ./random seed num | (time ./ssort) 

  # 以上はイメージ的に書いてある。
  # ２重ループや変数の正確な記述は自分で調べてみよう
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1. クイックソートは他の2種類のソートより（データ数が大きいとき）桁違い速いので、グラフはバブルソート・選択ソートとクイックソートの2つに分けよう。ただし、グラフを２つに分けた場合、性能比較をできるようにするために、縦軸の範囲に注意が必要。つまり、性能がよいとされるアルゴリズムの時間軸の値は性能が悪いとされるアルゴリズムの時間軸の値より桁違いに小さく設定する必要があるかもしれない。
2. グラフの横軸をデータ数、縦軸を実行時間とする。軸上の目盛や数字や単位などちゃんと表示すること。つまり、グラフのみを見て実験結果がおおむねわかるようにすること。
3. Microsoft Officeについて
   Microsoft OfficeのExcelを使うなら、その使い方をWebなどで調べよう。ちなみに、龍大情報メディアセンターにOffice365(オンライン版)/Microsoft 365 Apps（デスクトップアプリ版）を利用申請することができる。
4. Pythonのmatplotlibについて
   使い方についてはYutakaのPython教室というようなわかりやすいサイトを参考にするとよい。
5. gnuplotについて
   gnuplotの基本的な使い方については高橋先生のDocs/gnuplotを参照するとよい。より詳しい内容はWebをし調べよう（たとえば以下のようなサイト）。
1. gnuplot入門
2. Gnuplotによるグラフの作成
6. 全自動化できるよ！
時間計測から作図まですべての処理において、一個のシェルスクリプト（シェルスクリプトの中にまたシェルスクリプトを含むのだが）で全自動化できる。つまり、計測結果からデータ抽出プログラムを作っておけばuser timeの抽出と平均値計算ができる。それで得られたデータファイルに対し、gnuplotを描く（設定などを含む）自動化ファイルを用いればグラフも自動的に作成できる（gnuplotの代わりにPythonのmatplotlibを利用してもできるはず）。以上のすべての実行手順をシェルスクリプトファイルに記述しておけば全自動が可能である。ただし、これは発展課題とはしない。

    実行例
    ***************************
    ./a.out
    Input the seed: 123
    Input the number of data: 100
    93
    13
    73
    30
    79
    31
    …
    ***************************
    ./a.out
    Input the seed: 321
    Input the number of data: 100
    52
    94
    85
    17
    42
    21
    …
    

    実行例
    ******************************************************************************
    1. ex05-random.cを編集：
       乱数の出力用のprintf文のみを残し、他のprintf文をすべて削除する
    2. cc ex05-random.c -o random
    3. ./random > random.dat ←乱数を生成し、生成した乱数をファイルrandom.datに保存
       10     ←種入力
       1000   ←データの数入力
    4. ex02-ssort-1.cを編集：
       ソート結果の出力用のprintf文のみを残し、他のprintf文をすべて削除する
    5. cc ex02-ssort-1.c -o ssort
    6. ./ssort < random.dat > sort.dat       ←乱数をソートし、結果をファイルsort.datに保存
    7. cc ex05-sortcheck.c -o sortcheck
    8. ./sortcheck < sort.dat                ←ソート結果をチェック
       Sorted data in ascending order        ←昇順になっていれば
       Sorted data NOT in ascending order!!  ←昇順になっていなければ
    
    以上ができた後、以下のようにパイプを用いて一括で実行してみよう。
    ./random | ./ssort | ./sortcheck
    ******************************************************************************
    

1. 昇順になっているかどうかをチェックするポイントは前のデータが後ろのデータより大きいかどうかをチェックすることである。
2. 上記乱数のデータファイルやソート済みのデータファイルにはデータの個数情報が入っていないので、ソートプログラムやソートチェックプログラムでそのデータを正しく読み込むためには以前の演習で作成したプログラムによってはその入力部分をそれらのデータ形式に合わせて修正する必要がある。実際、入力部分は以下のように修正すればよい（データ個数n・配列の変数名aは適当に各自のプログラムに合わせてください）。

         int n=0;
         while(scanf("%d", &a[n]) != EOF) n++;
         

3. 以前の演習で作成したプログラムの配列のサイズを、本演習やレポート課題に合うように、確認・修正する必要がある。