【恋上数据结构】插入排序及二分搜索优化

简介: 【恋上数据结构】插入排序及二分搜索优化

我的《恋上数据结构》源码(第1季 + 第2季):https://github.com/szluyu99/Data_Structure_Note

经典的十大排序算法!
在这里插入图片描述

前言

请==务必==看一下这个:排序算法前置知识+代码环境准备

当上面的内容都准备好以后,那就开始插入排序吧!

插入排序

插入排序非常类似于扑克牌的排序,将后面的牌一张张插入到前面,使得前面有序的牌逐渐变多,直到完全有序。
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执行流程

  • ① 在执行过程中,插入排序会将序列分为 2 部分

头部是已经排好序的,尾部待排序

  • ② 从头开始扫描每一个元素

每当扫描到一个元素,就将它插入到头部合适的位置,使得头部数据依然保持有序

插入排序实现

/**
 * 插入排序
 */
public class InsertionSort1 <T extends Comparable<T>> extends Sort<T>{

    @Override
    protected void sort() {
        for(int begin = 1; begin < array.length; begin++){
            int cur = begin;
            while(cur > 0 && cmp(cur, cur-1) < 0){
                swap(cur, cur - 1);
                cur--;
            }
        }
    }

}

生成 20000 个取值在[1, 10000] 的随机数进行排序:
在这里插入图片描述

插入排序-逆序对

什么是逆序对?

  • 数组 <2, 3, 8, 6, 1> 的逆序对为:

< 2,1 > < 3,1> <8,1> <8,6> <6,1>,共5个逆序对

插入排序的时间复杂度与逆序对的数量成正比关系

  • 逆序对的数量越多,插入排序的时间复杂度越高

很明显,下图从上至下,插入排序的效率是逐渐提高的
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插入排序 – 优化

思路是将【交换】转为【挪动】

执行流程:

  • ① 先将待插入的元素备份
  • ② 头部有序数据中比待插入元素大的,都朝尾部方向挪动1个位置
  • ③ 将待插入元素放到最终的合适位置

在这里插入图片描述

/**
 * 插入排序-优化
 * 交换  -> 挪动
 */
public class InsertionSort2 <T extends Comparable<T>> extends Sort<T>{

    @Override
    protected void sort() {
        for(int begin = 1; begin < array.length; begin++){
            int cur = begin; 
            T v = array[begin]; // 将待插入元素备份
            while(cur > 0 && cmp(v, array[cur-1]) < 0){
                // 头部有序数据中比待插入元素大的,都朝尾部方向挪动1个位置
                array[cur] = array[cur - 1]; 
                cur--;
            }
            array[cur] = v; // 将待插入元素放到最终的合适位置
        }
    }

}    

生成 20000 个取值在[1, 10000] 的随机数进行排序:可以发现,交换次数变为了0
在这里插入图片描述

复杂度与稳定性

  • 最坏、平均时间复杂度:O(n^2^)
  • 最好时间复杂度:O(n)
  • 空间复杂度:O(1)
  • 属于稳定排序
  • 当逆序对的数量极少时,插入排序的效率特别高
    甚至速度比 O(nlog^n^) 级别的快速排序还要快

数据量不是特别大的时候,插入排序的效率也是非常好的。

二分搜索

如何确定一个元素在数组中的位置?(假设数组里面全都是整数)

  • 如果是无序数组,从第 0 个位置开始遍历搜索,平均时间复杂度:O(n)
    在这里插入图片描述
  • 如果是有序数组,可以使用二分搜索,最坏时间复杂度:O(log^n^)
    在这里插入图片描述

二分搜索-思路

  • 假设在 [begin, end) 范围内搜索某个元素 v,mid == (begin + end) / 2
  • 如果 v < m,去 [begin, mid) 范围内二分搜索
  • 如果 v > m,去 [mid + 1, end) 范围内二分搜索
  • 如果 v == m,直接返回 mid

在这里插入图片描述
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二分搜索-实现

/**
 * 二分搜索
 */
public static int search(int[] array, int v){
    if(array == null || array.length < 1) return -1;
    int begin = 0;
    int end = array.length;
    while(begin < end){
        int mid = (begin + end) >> 1;
        if(v < array[mid]){
            end = mid;
        }else if(v > array[mid]){
            begin = mid + 1;
        }else{
            return mid;
        }
    }
    return -1;
}

如果存在多个重复的值,返回是哪一个?

  • 不确定

插入排序-二分搜索优化

在元素 v 的插入过程中,可以先二分搜索出合适的插入位置再将元素 v 插入

假设有如下序列:
在这里插入图片描述
要求二分搜索返回的插入位置:第1个大于 v 的元素位置

  • 如果 v 是 5,返回 2
  • 如果 v 是 1,返回 0
  • 如果 v 是 15,返回 7
  • 如果 v 是 8,返回 5

插入排序-二分搜索优化-思路

  • 假设在 [begin, end) 范围内搜索某个元素 v,mid == (begin + end) / 2
  • 如果 v < m,去 [begin, mid) 范围内二分搜索
  • 如果 v ≥ m,去 [mid + 1, end) 范围内二分搜索

在这里插入图片描述

插入排序-二分搜索优化-实例

在这里插入图片描述
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插入排序-二分搜索优化-实现

/**
 * 插入排序-优化2
 * 二分搜索进行优化
 */
public class InsertionSort3 <T extends Comparable<T>> extends Sort<T>{

    @Override
    protected void sort() {
        for(int begin = 1; begin < array.length; begin++){
            // 将遍历到的元素插入到前面已经排好序的序列中
            insert(begin, search(begin)); //search() 查找到要插入的位置
        }
    }
    
    /**
     * 将source位置的元素插入到dest位置
     */
    private void insert(int source, int dest){
        T v = array[source]; // 备份要插入的元素
        // 将 [insertIndex, begin)范围内的元素往右边挪动一个单位
        for(int i = source; i > dest; i--){
            array[i] = array[i - 1];
        }
        array[dest] = v;
    }
    
    /**
     * 利用二分搜索找到index位置元素的待插入位置
     * 已经排好序数组的区间范围是[0,index)
     */
    private int search(int index){
        int begin = 0;
        int end = index;
        while(begin < end){
            int mid = (begin + end) >> 1;
            if(cmp(array[index], array[mid]) < 0){
                end = mid;
            }else{
                begin = mid + 1;
            }
        }
        return begin;
    }
    
}

生成 20000 个取值在[1, 10000] 的随机数进行排序:
在这里插入图片描述

复杂度与稳定性

使用了二分搜索后,只是减少了比较次数,但插入排序的平均时间复杂度依然是 O(n^2^)

  • 最坏、平均时间复杂度:O(n^2^)
  • 最好时间复杂度:O(n)
  • 空间复杂度:O(1)
  • 属于稳定排序
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