概述
算法定义
直接插入排序是插入排序的一种,是一种简单的排序方法,其基本操作是将一条记录插入到已排好的有序表中,从而得到一个新的、记录数量增1的有序表。
算法原理
直接插入排序算法流程如下:
1、将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列,把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。
2、从头到尾依次扫描未排序序列,将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。
代码实现
按照上面的思路,可以通过交换法实现。
从第2个数开始,确定要操作的数,对要操作的数找到要插入的位置。
然后一路往前对比,若当前数字比前一个数字小,那么交换两个数字,通过不断的交换找到这个数合适的位置插入。
交换法的代码如下:
public class Main {
// 直接插入排序(插入排序),交换法,平均时间复杂度O(n^2),最好时间复杂度O(n),最坏时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(1)
public static void directlyInsertSort(int[] arr) {
// 从第2个数开始,确定要操作的数,对要操作的数找到要插入的位置
for (int i = 1; i < arr.length; ++i) {
// 获取当前数字的下标
int j = i;
// 一路往前对比,若当前数字比前一个数字小,那么交换两个数字,通过不断的交换找到这个数合适的位置插入
while (j >= 1 && arr[j] < arr[j - 1]) {
// 交换两个数字
arr[j - 1] ^= arr[j];
arr[j] ^= arr[j - 1];
arr[j - 1] ^= arr[j];
// 下标往前移动
--j;
}
}
}
}
但是我们发现,在交换法中,每次交换数字时,下一次比较可能又要被交换下去了。
所以,我们想到一个优化,使用移动法:先让新插入的数字和前面的数字进行比较,比新插入的数字大的数字不断向后移动,直到找到适合这个新插入的数字的位置后,新插入的数字再做一次交换,来完成插入。
移动法的代码如下:
public class Main {
// 直接插入排序(插入排序),移动法,平均时间复杂度O(n^2),最好时间复杂度O(n),最坏时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(1)
public static void directlyInsertSort(int[] arr) {
// 从第2个数开始,确定要操作的数,对要操作的数找到要插入的位置
for (int i = 1; i < arr.length; ++i) {
// 先把当前要插入的数字保存起来
int temp = arr[i];
// 获取当前要插入的数字的前一个下标
int j = i - 1;
// 一路往前,和当前要插入的数字比较,若大于当前要插入的数字,那么后移,直到不大于当前要插入的数字或者到了第一个下标,结束循环
while (j >= 0 && arr[j] > temp) {
// 后移数字
arr[j + 1] = arr[j];
// 下标往前移动
--j;
}
// 找到插入的位置,把当前要插入的数字赋值到这里
arr[j + 1] = temp;
}
}
}
交换法和移动法其实差不多,移动法没有实质的效率改善,只是减少了一些没有必要的交换操作,并没有降低时间复杂度和空间复杂度。
算法效率
直接插入排序是稳定的排序算法。
最好时间复杂度是O(n),刚好数组是顺序的,两层循环只走了第一层,第一层for循环是n数量级的时间,第二层while循环,数组已经有序,不会进入。
最坏时间复杂度是O(n^2),刚好数组是倒叙的,两层循环都走了,第一层for循环是n数量级的时间,第二层while循环也是n数量级的时间,每次都要交换n-k次,k是常数,去到常数项k,还是n的数量级,所以是n * n=n ^ 2。
平均时间复杂度是O(n^2),第一层for循环无论如何都要走的,第二层的while循环,平均下来也是n的数量级,因为假设数组有n个数,不同顺序的数组,第二层的while循环还是和前面的表示一样,交换n-k次,k是常数,去到常数项k,还是n的数量级,所以还是n * n=n ^ 2。
空间复杂度为O(1),因为只使用有限个数的变量。
算法是稳定的,因为直接插入排序实质是通过交换来实现插入的,而这里的交换判断没有等于的判断,如果数组里的两个数是相等的,那么不会交换,那么就不存在数组里相等的两个数的交换。
平均时间复杂度:O(n^2)
最好时间复杂度:O(n)
最坏时间复杂度:O(n^2)
空间复杂度:O(1)
参考资料
直接插入排序动图来自:直接插入排序
原文链接
原文链接:算法总结-直接插入排序
最后
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