排序(2):直接插入排序
一、前言
直接插入排序(Insertion Sort)序是一种最简单的插入排序。为简化问题,我们下面只讨论升序排序。
二、算法思想
插入排序:每一趟将一个待排序的记录,按照其关键字的大小插入到有序队列的合适位置里,直到全部插入完成。
假设有一组无序序列 R0, R1, ... , RN-1。
(1) 我们先将这个序列中下标为 0 的元素视为元素个数为 1 的有序序列。
(2) 然后,我们要依次把 R1, R2, ... , RN-1 插入到这个有序序列中。所以,我们需要一个外部循环,从下标 1 扫描到 N-1 。
(3) 接下来描述插入过程。假设这是要将 Ri 插入到前面有序的序列中。由前面所述,我们可知,插入Ri时,前 i-1 个数肯定已经是有序了。
所以我们需要将Ri 和R0 ~ Ri-1 进行比较,确定要插入的合适位置。这就需要一个内部循环,我们一般是从后往前比较,即从下标 i-1 开始向 0 进行扫描。
代码
# -*- coding:utf-8 -*- def insertSort(input_list): if len(input_list) == 0: return [] sorted_list = input_list for i in range(1, len(sorted_list)): temp = sorted_list[i] j = i - 1 while j >=0 and temp < sorted_list[j]: sorted_list[j + 1] = sorted_list[j] j -= 1 sorted_list[j + 1] = temp return sorted_list if __name__ == '__main__': input_list = [6, 4, 8, 9, 2, 3, 1] print('排序前:', input_list) sorted_list = insertSort(input_list) print('排序后:', sorted_list)
三、算法分析
1、直接插入排序的算法性能
2、时间复杂度
当数据正序时,执行效率最好,每次插入都不用移动前面的元素,时间复杂度为O(N)。
当数据反序时,执行效率最差,每次插入都要前面的元素后移,时间复杂度为O(N^2)。
所以,数据越接近正序,直接插入排序的算法性能越好。
3、空间复杂度
由直接插入排序算法可知,我们在排序过程中,需要一个临时变量存储要插入的值,所以空间复杂度为 1 。
4、算法稳定性
直接插入排序的过程中,不需要改变相等数值元素的位置,所以它是稳定的算法。
四、优化
因为在一个有序序列中查找一个插入位置,以保证有序序列的序列不变,所以可以使用二分查找,减少元素比较次数提高效率。
二分查找是对于有序数组而言的,假设如果数组是升序排序的。那么,二分查找算法就是不断对数组进行对半分割,每次拿中间元素和目标数字进行比较,如果中间元素小于目标数字,则说明目标数字应该在右侧被分割的数组中,如果中间元素大于目标数字,则说明目标数字应该在左侧被分割的数组中。
代码
# -*- coding:utf-8 -*- def BinarySearch(input_list, end, value): left = 0 right = end - 1 while left <= right: middle = left + (right - left) // 2 if input_list[middle] >= value: right = middle - 1 else: left = middle + 1 return left if left < end else -1 def BinaryInsertSort(input_list): if len(input_list) == 0: return [] result = input_list for i in range(1, len(input_list)): j = i - 1 temp = result[i] insert_index = BinarySearch(result, i, result[i]) if insert_index != -1: while j >= insert_index: result[j + 1] = result[j] j -= 1 result[j + 1] = temp return result if __name__ == '__main__': input_list = [6, 4, 8, 9, 2, 3, 1] print('排序前:', input_list) sorted_list = insertSort(input_list) print('排序后:', sorted_list)