我是靠谱客的博主 精明电源,最近开发中收集的这篇文章主要介绍插入排序--简单插入排序+二分插入排序算法介绍与思路推演:算法特性:Java代码实现:,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

算法介绍与思路推演

1)假设我们手里的数字是一堆乱序扑克牌,我们想把它整理成从小到大的排序,会怎么办呢,我们会从左往右挨个将牌抽出来插到它合适的位置,这样一轮之后,就变成从小到大的顺序了。
2)程序上怎么实现,从第二位开始,逐个将后一个数和它之前所有的数据进行比较,寻找这个数最合适的插入位置,将其插入空隙,后面的值依次会往后移动一位,循环一遍之后,可实现排序。

二分查找改进版:

如果数组的前面部分已经有序,找到合适的位置这个操作,可以使用二分查找法来找,这样单词查找的效率由O(n)变为O(logn),其它操作不变

二分查找的逻辑,或者说推算出的特征:

1四个参数,数组arr,目标值value,起点位置startIndex,终点位置endIndex
2一开始startIndex和endIndex分别为0和i-1(写排序算法时,尽量设置的值包含边界),因为当前元素就在i的位置,应该在0~i-1个元素之间找。
最终二分查找的返回值应该是0~i之间,因为多了一个当前元素i,所以返回值也是0~i
3找到一半的位置(startIndex+endIndex)/2,前半部分认为是[0 ~ halfIndex],后半部分认为是[halfIndex + 1 ~ endIndex]
4如果value大于等于halfIndex位置的值,则往后找,否则往前找(保证稳定性)
5直到startIndex == endIndex,这个时候递归应该退出
这个时候判断,如果value仍然大于等于halfIndex的值,那么返回halfIndex + 1
如果vallue小于halfIndex的值,那么value就应该放在halfIndex的位置,返回halfIndex

算法特性:

时间复杂度:

     两重循环,所以时间复杂度是O(n^2)

    细分一下:(查找 (O(n)或者O(logn)+ 交换目标位置和当前位置元素O(1) + 整体后移(O(n))) * n次,所以是O(n^2),二分只能一定程度上节约查找的效率,大头其实是交换

    所以我们假设只按照交换来计算,最坏的情况是倒序,1+2+3+...+(n-1) = n(n-1) / 2 = O(n^2)

    最好的情况顺序,O(n)

稳定性:

     代码的实现可以保证稳定性,是稳定的算法

    网上有个什么“监视哨”,就是将一个数组自身的元素作为边界,将比较的判断和超出边界合并(一般都是超出边界作为监视哨中的可合并条件),使用一个条件来判断,这样减少一个判断,这个判断在数据量特别大的时候效率提升会很明显。
    比如每次从i判断到j>=0,这个j>=0可以和下面的arr[i] >= arr[j]结合起来,也就是把条件放到一个可达到的位置,这样就不用每次判断数组是否越界了。
    比如要查找某个元素,直到找到最后一个,我们会判断是否越界,其实可以把这个值放到第0位,如果返回0,认为没找到
这个在插入算法中好像不好用,如果使用二分查找法,这个就没有意义了,并且这玩意要提前复制数组吧。

Java代码实现:

indexSort1为普通的,每次都叫唤,indexSort2为升级后的,捏着当前的值,直到找到合适的位置放下
public static void main(String[] args){
int[] arr = new int[]{10,8,5,1,4,2,3};

System.out.println(Arrays.toString(insertSort1(arr)));
arr = new int[]{10,8,5,1,4,2,3};

System.out.println(Arrays.toString(insertSort2(arr)));
arr = new int[]{10,8,5,1,4,2,3};

System.out.println(Arrays.toString(insertSort3(arr)));
}

/**
* 从第二个数(index=1)开始,逐个向前找到合适的位置放入
* 这个存在的问题是,交换的次数过多,并且可能并不是有效交换
* @param arr
* @return
*/
private static int[] insertSort1(int[] arr){
// 外层循环控制次数
for(int i = 1;i < arr.length;i++){
// 内层循环,找到合适的位置
// 如果不小于最后一个,说明是最大的,直接break
// 如果比前面的小,交换,并继续向前比较,否则逐个向前比较
for(int j = i; j > 0; j--){
if(arr[j] < arr[j - 1]){
int tmp = arr[j];
arr[j] = arr[j-1];
arr[j-1] = tmp;
}else{
// 如果大等于前面一个,直接break
break;
}
}

}
return arr;
}

private static int[] insertSort2(int[] arr){
for(int i = 1;i<arr.length;i++){
// 先捏着最后的位置,找到位置再放下来
int v = arr[i];
int idx = i;
for(int j = i - 1; j >= 0;j--){
// 找到应该插入的位置
if(arr[i] >= arr[j]){
break;
}
// 记录下标
idx = j;
}

// 将到i为止的数据,全部往后移一位
for(int j = i; j > idx; j--){
arr[j] = arr[j - 1];
}
// 将v放下
arr[idx] = v;
}
return arr;
}

/**
* 既然前面有序,可以使用二分查找法,查找到应该放入的位置
* @param arr
* @return
*/
private static int[] insertSort3(int[] arr){
for(int i = 1; i<arr.length ;i++){
int idx = i;
int v = arr[i];

int targetIndex = binarySearch(arr, v, 0, i - 1);

// 如果targetIndex等于i,说明就应该在最后
if(targetIndex == i){
continue;
}

for(int j = i;j > targetIndex;j--){
arr[j] = arr[j - 1];
}

arr[targetIndex] = v;
}
return arr;
}

/**
* 从一般到特殊,推导二分查找的规则
* 1、找到一半的位置,前面为0-halfIndex,后面halfIndex + 1 到 endIndex
* 2、和中间位置比较,如果大于等于,则向后判断,如果小于则向前判断(大于等于,保证稳定性)
* 3、直到startIndex == endIndex,这一步肯定要return,递归结束
* 4、判断如果当前位置大于value,那就是这个位置(有的算法是halfIndex-1),就不明白了,假设是0的位置,-1不就成负值了,不直观,宏观上讲,找到的位置介于0-i+1之间(i+1是因为一串i的数组现在多了一个元素,当然变成了n+1长度的数组)
* 5、如果是小于等于value,说明推到了最后,返回halfIndex+1
* @param arr
* @param value
* @param startIndex
* @param endIndex
* @return
*/
private static int binarySearch(int[] arr, int value, int startIndex, int endIndex){
int halfIndex= (startIndex + endIndex ) / 2;
// 推到最后一个元素的时候,程序一定要return
if(startIndex == endIndex){
if(arr[halfIndex] <= value){
return halfIndex + 1;
}else{
return halfIndex;
}
}

if(value >= arr[halfIndex]){
return binarySearch(arr, value, halfIndex + 1, endIndex);
}else{
return binarySearch(arr, value, 0, halfIndex);
}
}


最后

以上就是精明电源为你收集整理的插入排序--简单插入排序+二分插入排序算法介绍与思路推演:算法特性:Java代码实现:的全部内容,希望文章能够帮你解决插入排序--简单插入排序+二分插入排序算法介绍与思路推演:算法特性:Java代码实现:所遇到的程序开发问题。

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