数据结构和算法-插入排序实现|学习笔记

简介: 快速学习数据结构和算法-插入排序实现

开发者学堂课程【Go 语言核心编程 - 数据结构和算法:数据结构和算法-插入排序实现】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/627/detail/9850


数据结构和算法-插入排序实现


 考察代码算法怎么样是最基本的,现在就根据之前讲的做一下

image.png

接下来就是新建文件夹,还是用之前的数据。

package main

import(

"fmt"

)

func  Insertsort (arr"[5]int){

//完成第一次,给第二个元素找到合适的位置并插入

insertval:=arr[1]]

insertIndex :=1-1  //下标

//从大到小,就是要做一个后移的动作,就是把23往后移动,也很简单

for  insertIndex >=0 && arr[ InsertIndex ]<insertval{

Arr [insertIndex+1]=arr[insertIndex] //数据后移,要注意 insertIndex 先不动,后边的值等于前边的值就相当于把它覆盖了,不用担心,因为 insertval 已经被保存下来了。

insertIndex--

}

//插入

If  insertIndex+1!=1{

Arr[ insertIndex+1]=insertval

}

Fmt.println(“第一次插入后的结果”)

}

func main(){

arr:=[5]int{23,e, 12, 56, 34}

Fmt.println(“原始数组=”,arr)

Insert&sort(&arr)

Fmt.println(“main 函数”)

Fmt.println(arr)

}

发现代码是正确的,0本身就是这个位置,它就在原来的位置没有动,但是不遍历是不知道的,所以还需要比较一次,比较完了,相当于这个是效率最高的,刚好是最后,比一次就可以了。

//完成第二次,给第三个元素找到合适的位置并插入

insertval=arr[2]

insertIndex =2-1  //下标

//从大到小,就是要做一个后移的动作,就是把23往后移动,也很简单

for  insertIndex >=0 && arr[ InsertIndex ]<insertval{

Arr [insertIndex+1]=arr[insertIndex]  //数据后移,要注意

insertIndex 先不动,后边的值等于前边的值就相当于把它覆盖了,不用担心,因为 insertval 已经被保存下来了。

insertIndex--

}

//插入

If  insertIndex+1!=2{

Arr[ insertIndex+1]=insertval

}

Fmt.println(“第二次插入后的结果”)

}

第二次运行是正确的

//完成第三次,给第四个元素找到合适的位置并插入

insertval=arr[3]

insertIndex =3-1//下标

//从大到小,就是要做一个后移的动作,就是把23往后移动,也很简单

for  insertIndex >=0 && arr[ InsertIndex ]<insertval{

Arr [insertIndex+1]=arr[insertIndex] //数据后移,要注意 insertIndex 先不动,后边的值等于前边的值就相当于把它覆盖了,不用担心,因为 insertval 已经被保存下来了。

insertIndex--

}

//插入

If  insertIndex+1!=3{

Arr[ insertIndex+1]=insertval

}

Fmt.println(“第三次插入后的结果”)

}

第三次运行也是正确的,56最大就到前边去了,其余都向后移。

//完成第四次,给第五个元素找到合适的位置并插入

insertval=arr[4]

insertIndex =4-1 //下标

//从大到小,就是要做一个后移的动作,就是把23往后移动,也很简单

for  insertIndex >=0 && arr[ InsertIndex ]<insertval{

Arr [insertIndex+1]=arr[insertIndex] //数据后移,要注意 insertIndex 先不动,后边的值等于前边的值就相当于把它覆盖了,不用担心,因为 insertval 已经被保存下来了。

insertIndex--

} 

//插入

If  insertIndex+1!=4{

Arr[ insertIndex+1]=insertval

}

Fmt.println(“第四次插入后的结果”)

}

第四次也正确

五个元素四次,这四次是差不多一样的,只有一点地方不一样。

整合的代码:

//完成第一次,给第二个元素找到合适的位置并插入

for i:=1;ic len(arr);i++{

insertVal:=arr[i]

insertIndex :=1-i//下标

//从大到小

for  insertndex >=0&ərr[ 1nsertndex ]<1nsertVal{

arr[ 1nsertIndex +1]=arri[ insertTndex ]//数据后移

insertxndex --

//插入

if insertlndex+1!=i{

arr[ insertndex +1]=insertval

}

fmt, Print1n("第%d次插入后%v\n",*arr)

}

代码结果是正确的,添加两个数也是没有问题的。

每次只要改变 i 的值即可。

思路:

第一次,先找到第一个元素,insertval 这是个下标,是插入的,下标总是元素的前一个值,然后进行一个从大到小的排序,只要 insertIndex >=0 就可以一直找,

因为要防止一直找不到就到最前面去了,要插入的值比之前的值大才到最前边,说明应该继续往前走,走的时候要后移,后移的时候就是移动一下,后移之后 insertval 再移一下,因为要看前面有没有更合适的,等到整个循环遍历结束后,就说明这个值的位置找到了,

位置就应该是 insertIndex +1,插入的值就应该是 insertIndex +1这个下标,但是为了提高效率,要考虑 insertIndex +1到底有没有可能就是最后一个,就比如0,比较发现23就大,那这个位置就找到了,找到之后就没有必要自己再加注一次了,所以排除一下这个条件。

相关文章
|
12天前
|
算法 数据处理 C语言
C语言中的位运算技巧,涵盖基本概念、应用场景、实用技巧及示例代码,并讨论了位运算的性能优势及其与其他数据结构和算法的结合
本文深入解析了C语言中的位运算技巧,涵盖基本概念、应用场景、实用技巧及示例代码,并讨论了位运算的性能优势及其与其他数据结构和算法的结合,旨在帮助读者掌握这一高效的数据处理方法。
23 1
|
15天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构。本文介绍了K-means算法的基本原理,包括初始化、数据点分配与簇中心更新等步骤,以及如何在Python中实现该算法,最后讨论了其优缺点及应用场景。
58 4
|
13天前
|
存储 算法 搜索推荐
Python 中数据结构和算法的关系
数据结构是算法的载体,算法是对数据结构的操作和运用。它们共同构成了计算机程序的核心,对于提高程序的质量和性能具有至关重要的作用
|
13天前
|
数据采集 存储 算法
Python 中的数据结构和算法优化策略
Python中的数据结构和算法如何进行优化?
|
21天前
|
算法
数据结构之路由表查找算法(深度优先搜索和宽度优先搜索)
在网络通信中,路由表用于指导数据包的传输路径。本文介绍了两种常用的路由表查找算法——深度优先算法(DFS)和宽度优先算法(BFS)。DFS使用栈实现,适合路径问题;BFS使用队列,保证找到最短路径。两者均能有效查找路由信息,但适用场景不同,需根据具体需求选择。文中还提供了这两种算法的核心代码及测试结果,验证了算法的有效性。
82 23
|
21天前
|
算法
数据结构之蜜蜂算法
蜜蜂算法是一种受蜜蜂觅食行为启发的优化算法,通过模拟蜜蜂的群体智能来解决优化问题。本文介绍了蜜蜂算法的基本原理、数据结构设计、核心代码实现及算法优缺点。算法通过迭代更新蜜蜂位置,逐步优化适应度,最终找到问题的最优解。代码实现了单链表结构,用于管理蜜蜂节点,并通过适应度计算、节点移动等操作实现算法的核心功能。蜜蜂算法具有全局寻优能力强、参数设置简单等优点,但也存在对初始化参数敏感、计算复杂度高等缺点。
55 20
|
12天前
|
并行计算 算法 测试技术
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面,旨在通过综合策略提升程序性能,满足实际需求。
36 1
|
21天前
|
机器学习/深度学习 算法 C++
数据结构之鲸鱼算法
鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)是由伊朗研究员Seyedali Mirjalili于2016年提出的一种基于群体智能的全局优化算法,灵感源自鲸鱼捕食时的群体协作行为。该算法通过模拟鲸鱼的围捕猎物和喷出气泡网的行为,结合全局搜索和局部搜索策略,有效解决了复杂问题的优化需求。其应用广泛,涵盖函数优化、机器学习、图像处理等领域。鲸鱼算法以其简单直观的特点,成为初学者友好型的优化工具,但同时也存在参数敏感、可能陷入局部最优等问题。提供的C++代码示例展示了算法的基本实现和运行过程。
42 0
|
21天前
|
算法 vr&ar 计算机视觉
数据结构之洪水填充算法(DFS)
洪水填充算法是一种基于深度优先搜索(DFS)的图像处理技术,主要用于区域填充和图像分割。通过递归或栈的方式探索图像中的连通区域并进行颜色替换。本文介绍了算法的基本原理、数据结构设计(如链表和栈)、核心代码实现及应用实例,展示了算法在图像编辑等领域的高效性和灵活性。同时,文中也讨论了算法的优缺点,如实现简单但可能存在堆栈溢出的风险等。
35 0
|
1月前
|
C语言
【数据结构】栈和队列(c语言实现)(附源码)
本文介绍了栈和队列两种数据结构。栈是一种只能在一端进行插入和删除操作的线性表,遵循“先进后出”原则;队列则在一端插入、另一端删除,遵循“先进先出”原则。文章详细讲解了栈和队列的结构定义、方法声明及实现,并提供了完整的代码示例。栈和队列在实际应用中非常广泛,如二叉树的层序遍历和快速排序的非递归实现等。
140 9