十大排序算法——插入排序

简介: 十大排序算法——插入排序

目录


插入排序原理


插入排序API设计


插入排序代码实现


插入排序的时间复杂度分析


插入排序原理

①把所有元素分成已排序和未排序两组


②找到未排序组的第一个元素,向已经排序的组中进行插入


③倒序遍历已经排好的元素,依次和待插入的元素进行比较,直到找到一个元素小于等于待插入元素,那么就把待插入元素放到这个位置,其他元素向后移动一位


插入排序API设计

image.png

插入排序代码实现

public class Insertion {
    //对数组a的元素进行排序
    public static void sort(Comparable[] a){
        for(int i=1;i<a.length;i++){
            //当前元素为a[i],依次和i前面的元素比较,找到一个小于等于a[i]的元素
            for(int j=i;j>0;j--){
                if(greater(a[j-1],a[j])){
                    exchange(a,j-1,j);
                }else{
                    //找到了该元素,结束
                    break;
                }
            }
        }
    }
    //比较v元素是否大于w元素
    private static boolean greater(Comparable v,Comparable w){
        return v.compareTo(w)>0;
    }
    //数组元素i和j交换位置
    private static void exchange(Comparable[] a,int i,int j){
        Comparable t=a[i];
        a[i]=a[j];
        a[j]=t;
    }
}
//测试代码
 class Test{
    public static void main(String[] args) {
        Integer[] a={4,3,2,10,12,1,5,6};
        Insertion.sort(a);
        System.out.println(Arrays.toString(a));
    }
}

运行结果:

image.png

插入排序的时间复杂度分析

和冒泡排序分析相同!


虽然使用了双层循环,但内循环是真正完成排序的代码,所以主要分析内层循环的执行次数即可!


在数组元素为{12,10,6,5,4,3,2,1}为最坏情况


元素的比较次数为:(N-1)+(N-2)+(N-3)+...+2+1=((N-1)+1)*(N-1)/2=N^2/2-N/2;


元素的交换次数为:(N-1)+(N-2)+(N-3)+...+2+1=((N-1)+1)*(N-1)/2=N^2/2-N/2;


总执行次数为:2*(N^2/2-N/2)=N^2-N;

根据大O推导法则,保留最高阶项,即插入排序的时间复杂度为O(N^2)


第二种写法

public class InsertionSort {
    private static void insertionSort(int[] arr) {
        int preIndex, current;
        for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
            preIndex = i - 1;
            current = arr[i];
            while (preIndex >= 0 && arr[preIndex] > current) {
                arr[preIndex + 1] = arr[preIndex];
                preIndex--;
            }
            arr[preIndex + 1] = current;
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {1,28,3,21,11,7,6,18};
        insertionSort(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }
}
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