算法排序算法之插入排序

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了算法排序算法之插入排序相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

在前一篇中,我们已经对冒泡排序做了解析说明,本节我们将继续对排序算法(插入排序)进行相关解析说明。


一、排序算法系列目录说明

  • 冒泡排序(Bubble Sort)

  • 插入排序(Insertion Sort)

  • 希尔排序(Shell Sort)

  • 选择排序(Selection Sort)

  • 快速排序(Quick Sort)

  • 归并排序(Merge Sort)

  • 堆排序(Heap Sort)

  • 计数排序(Counting Sort)

  • 桶排序(Bucket Sort)

  • 基数排序(Radix Sort)


二、插入排序(Insertion Sort)

插入排序(Insertion-Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法。打过扑克牌的应该都会明白(当然,如果你说你打扑克牌摸牌的时候从来不按牌的大小整理牌,那我只能呵呵了)

1.基本思想

插入排序的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。插入排序在实现上,通常采用in-place排序(即只需用到O(1)的额外空间的排序),因而在从后向前扫描过程中,需要反复把已排序元素逐步向后挪位,为最新元素提供插入空间。

趣味解释:

插入排序操作类似于摸牌并将其从大到小排列。每次摸到一张牌后,根据其点数插入到确切位置。

如上图:表示的是摸到草花7后进行插入的过程。忽略最右边的草花10,相当于一开始7在最右边,然后逐个与左边的牌相比较(当然左边的牌早已排好顺序),将其放置在合适的位置。当摸到草花10后重复上述过程即可。

而实际中,如何将插入牌的这个过程应用到实际排序操作中呢?具体我们以一组数字来说操作说明:

【算法】排序算法之插入排序

例如我们有一组数字:{5,2,4,6,1,3},我们要将这组数字从小到大进行排列。我们从第二个数字开始,将其认为是新增加的数字,这样第二个数字只需与其左边的第一个数字比较后排好序;在第三个数字,认为前两个已经排好序的数字为手里整理好的牌,那么只需将第三个数字与前两个数字比较即可;以此类推,直到最后一个数字与前面的所有数字比较结束,插入排序完成。

2.实现逻辑

① 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序

② 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描

③如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置

④ 重复步骤③,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置

⑤将新元素插入到该位置后

⑥ 重复步骤②~⑤

3.动图演示

4.性能分析

平均时间复杂度:O(N^2)

最差时间复杂度:O(N^2)

空间复杂度:O(1)

排序方式:In-place

稳定性:稳定

如果插入排序的目标是把n个元素的序列升序排列,那么采用插入排序存在最好情况和最坏情况:

(1) 最好情况:序列已经是升序排列,在这种情况下,需要进行的比较操作需(n-1)次即可。

(2) 最坏情况:序列是降序排列,那么此时需要进行的比较共有n(n-1)/2次。

插入排序的赋值操作是比较操作的次数减去(n-1)次。平均来说插入排序算法复杂度为O(N^2)。

最优的空间复杂度为开始元素已排序,则空间复杂度为 0;

最差的空间复杂度为开始元素为逆排序,则空间复杂度最坏时为 O(N);

平均的空间复杂度为O(1)

 
   
   
 
  1. 注:

  2. n:数据规模

  3. k:”桶”的个数

  4. In-place:占用常数内存,不占用额外内存

  5. Out-place:占用额外内存

5.代码实现

 
   
   
 
  1. // 插入排序(C++)

  2. void InsertSort(int arr[], int len){

  3. // 检查数据合法性

  4. if(arr == NULL || len <= 0){

  5. return;

  6. }

  7. for(int i = 1; i < len; i++){

  8. int tmp = arr[i];

  9. int j;

  10. for(j = i-1; j >= 0; j--){

  11. //如果比tmp大把值往后移动一位

  12. if(arr[j] > tmp){

  13. arr[j+1] = arr[j];

  14. }

  15. else{

  16. break;

  17. }

  18. }

  19. arr[j+1] = tmp;

  20. }

  21. }

6.算法优化改进

6.1 改进方法①

场景分析:直接插入排序每次往前插入时,是按顺序依次往前查找,数据量较大时,必然比较耗时,效率低。

改进思路:在往前找合适的插入位置时采用二分查找的方式,即折半插入。

二分插入排序相对直接插入排序而言:平均性能更快,时间复杂度降至O(NlogN),排序是稳定的,但排序的比较次数与初始序列无关,相比直接插入排序,在速度上有一定提升。逻辑步骤:

① 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序

② 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中二分查找到第一个比它大的数的位置

③将新元素插入到该位置后

④ 重复上述两步

改进代码:

 
   
   
 
  1. // 插入排序改进:二分插入排序(C++)

  2. void BinaryInsertSort(int arr[], int len)

  3. {

  4. int key, left, right, middle;

  5. for (int i=1; i<len; i++)

  6. {

  7. key = a[i];

  8. left = 0;

  9. right = i-1;

  10. while (left<=right)

  11. {

  12. middle = (left+right)/2;

  13. if (a[middle]>key)

  14. right = middle-1;

  15. else

  16. left = middle+1;

  17. }


  18. for(int j=i-1; j>=left; j--)

  19. {

  20. a[j+1] = a[j];

  21. }


  22. a[left] = key;

  23. }

  24. }

6.2 改进方法②

场景分析:(1) 插入排序对几乎已排好序的数据操作时,效率很高,可以达到线性排序的效率。(2) 插入排序在每次往前插入时只能将数据移动一位,效率比较低。

改进思路:先将整个待排元素序列分割成若干个子序列(由相隔某个“增量”的元素组成的)分别进行直接插入排序,然后依次缩减增量再进行排序,待整个序列中的元素基本有序(增量足够小)时,再对全体元素进行一次直接插入排序。

改进思路二的方法实际上就是希尔排序。在这里只给出思路,在后续系列《【算法】排序算法之希尔排序》中再做具体讲解说明。


三、总结

插入排序不适合对于数据量比较大的排序应用。但是,如果需要排序的数据量很小,例如,量级小于千,那么插入排序还是一个不错的选择。尤其当数据基本有序时,采用插入排序可以明显减少数据交换和数据移动次数,进而提升排序效率。在STL的sort算法和stdlib的qsort算法中,都将插入排序作为快速排序的补充,用于少量元素的排序。



以上是关于算法排序算法之插入排序的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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