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简介
插入排序一般也被称为直接插入排序。
对于少量元素的排序,它是一个有效的算法。
基本思想
它的基本思想是将一个记录插入到已经排好序的有序表中,从而形成一个新的有序表。在其实现过程使用双层循环,外层循环对除了第一个元素之外的所有元素进行遍历,内层循环对当前元素前面有序表进行待插入位置查找,并进行移动。
工作方式
插入排序的工作方式像许多人排序一手扑克牌。开始时,我们的左手为空并且桌子上的牌面向下。然后,我们每次从桌子上拿走一张牌并将它插入左手中正确的位置。为了找到一张牌的正确位置,我们从右到左将它与已在手中的每张牌进行比较。拿在左手上的牌总是排序好的,原来这些牌是桌子上牌堆中顶部的牌。
原理
插入排序是指在待排序的元素中,假设前面n-1(其中n>=2)个数已经是排好顺序的,现将第n个数插到前面已经排好的序列中,然后找到合适自己的位置,使得插入第n个数的这个序列也是排好顺序的。按照此法对所有元素进行插入,直到整个序列排为有序的过程,称为插入排序
时间&空间 复杂度
插入排序的平均时间复杂度也是 O(n^2),空间复杂度为常数阶 O(1),具体时间复杂度和数组的有序性也是有关联的。
插入排序中,当待排序数组是有序时,是最优的情况,只需当前数跟前一个数比较一下就可以了,这时一共需要比较 N-1 次,时间复杂度为 O(N)。最坏的情况是待排序数组是逆序的,此时需要比较次数最多,最坏的情况是 O(n^2)。
步骤
- 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序;
- 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描;
- 如果该元素(已排序的)大于新元素,将该元素往右移到下一位置,重复该步骤,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置;
- 将新元素插入到步骤 3 找到的位置的后面;
- 重复步骤 2 ~ 4。
动图演示
实例代码演示
过程和说明我都写到注释里面了,方便大家对比阅读理解。
###
# author: 今日头条:技术好奇心
###
# 插入排序例子
def insertion_sort(arr):
# 将 i 看做是摸到的牌的下标。
# 从数组第2个位置开始(第一个视为已将排好序的手里存在的牌)
for i in range(1, len(arr)):
# 将摸到的牌储存到 tmp(方便后面交换)
tmp = arr[i]
# 将 j 看做手里的牌的下标(手里已经排序号序的末尾值下标)
j = i - 1
# 下面对排好序的牌从后往前进行倒序依次比较
# 如果手里的牌大于摸到的牌
while j >= 0 and arr[j] > tmp:
# 将手里的牌往右移一个位置
# 先不做双方交换,只是移动相应的前面的牌
arr[j + 1] = arr[j]
# 将手里的牌的下标减 1,再次准备与摸到的牌进行比较(依次往前)
j -= 1
# 这里上面的while循环结束,
# 说明不满足条件,已经达到我们想要的效果了
# 此时将摸到的牌插入到 j+1 位置
arr[j + 1] = tmp
# 打印查看每次循环后的数组内容
print(arr)
return arr
# 执行
if __name__ == '__main__':
# 建立演示数组
arr = [0, 9, 8, 7, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
# 执行排序方法
insertion_sort(arr)
# 看看比较完之后数组的样子
print('-------------------- 技术好奇心 -------------------')
print(arr)
执行结果:
[0, 9, 8, 7, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 8, 9, 7, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 1, 7, 8, 9, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 1, 2, 7, 8, 9, 3, 4, 5, 6]
[0, 1, 2, 3, 7, 8, 9, 4, 5, 6]
[0, 1, 2, 3, 4, 7, 8, 9, 5, 6]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 6]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
-------------------- 技术好奇心 -------------------
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
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