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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。插入排序包括
直接插入排序
和希尔排序
- 步骤:
- 将第一个元素标记为已排序
- 对于每一个未排序的元素 X:
2.1: “提取” 元素 X
2.2:i =最后排序过元素的索引
到0
的遍历:{
*如果当前元素 j
> X:
***将排序过的元素向右移一格
*跳出循环并在此插入 X
}
- 图示:
图示制作:VisuAlgo:数据结构和算法动态可视化
一、ChatGPT教我插入排序
为了更好的学习排序算法和了解ChatGPT,就让ChatGPT来教我学习插入排序算法吧:
1.解释插入排序
和希尔排序
插入排序
是一种简单的排序算法,它通过构建有序序列,对于未排序的数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。
具体操作是每次将一个待排序的元素插入到已经有序的元素集合中,并保持有序集合的有序性。对于一个长度为n的数组,我们可以先定义一个有序的集合只有第一个元素,然后一次将后面的元素插入到这个集合中,直到所有元素都被插入完成。希尔排序
是插入排序的一种改进版。它通过将一系列间隔较大的待排序元素进行插入排序,使得原来序列中的大部分元素已经基本有序,然后逐渐缩小间隔进行插入排序,最终达到整个序列有序。
具体操作是选择一个增量序列,将数据按增量序列划分成若干子序列,对每个子序列进行插入排序,然后逐步缩小增量,重复以上步骤,直到增量为1。与插入排序相比,希尔排序的关键在于选择合适的增量序列。常用的增量序列有希尔增量、Hibbard增量、Sedgewick增量等。
2.可以更详细一点吗
当数据量不大时,插入排序是一种高效的排序方法,时间复杂度为O(n²),若数据已经有序,则时间复杂度将会变成O(n)。插入排序主要分为直接插入排序和折半插入排序两种。直接插入排序
的基本思想是,将待排序序列分成有序区和无序区。每次从无序区中取出元素,向有序区中插入,直到无序区为空。具体操作为从第二个元素开始,依次将其与前面的有序区进行比较并插入到正确位置上。折半插入排序
是在直接插入排序的基础上,利用二分查找确定插入位置,进一步优化了算法。具体操作是在有序区中找到中间位置后进行比较,如果被排序元素小于中间位置的值,则在左侧有序区递归查找;如果被排序元素大于中间位置的值,则在右侧有序区递归查找。
而希尔排序
是对插入排序的一种改进方法,通过将数据分组,对每个分组进行插入排序,使得每次插入可以同时将多个数据进行移动,提高了插入排序的效率。具体而言,希尔排序先将待排序的序列分成若干大小相同的子序列,对每个子序列进行插入排序,然后逐步缩小子序列的长度,直到子序列长度为1,即完成排序。希尔排序的时间复杂度约为O(n^(1.3)),相对于直接插入排序能更快地将数据变成有序状态。
3.再解释一下希尔排序步骤
希尔排序的具体实现步骤如下:
- 首先选择一个步长序列,一般是折半的方式,即首先将元素分成较少的几组,距离为gap(步长);
- 对于每个子序列,按照插入排序的方法进行排序,即把数据插入到已排序序列中的正确位置;
- 缩小步长,重复上述操作,直到步长为1。
下面用一个例子来说明希尔排序的具体过程。
假设有一个无序序列:{10,8,6,20,4,3,22,1,0},选择步长序列为{4,2,1},按照上述步骤进行排序。
步长为4时(将序列分成4组):
第一次分组:{10,4},{8,3},{6,22},{20,1},{4,0}
对每组进行插入排序:
{4,10},{3,8},{6,22},{1,20},{0,4}
对整个序列进行一次插入排序:
{0,3,4,6,1,8,10,20,4},序列变为:{0,3,4,4,6,8,10,20,22}
步长为2时(将序列分成2组):
第一次分组:{0,4,6,10,22},{3,4,8,20}
对每组进行插入排序:
{0,4,6,10,22},{3,4,8,20}
对整个序列进行一次插入排序:
{0,3,4,4,6,8,10,20,22}
步长为1时(将序列分成1组):
对整个序列进行插入排序:
{0,3,4,4,6,8,10,20,22}
最终得到有序序列。
4.你可以进一步优化插入排序算法吗
可以通过以下两种方法进一步优化插入排序算法:
二分查找:在插入排序时,可以利用二分查找法快速定位插入位置,避免从头开始逐个比较的方法。具体而言,插入时在有序序列中查找待插入元素的插入位置,从而减少比较次数。
希尔增量:在进行插入排序时,我们可以先将待排序元素分成若干个子序列,对每个子序列进行插入排序,然后再逐步缩小子序列的长度,直到子序列长度为1。希尔排序中的增量序列可以影响排序的效率,而希尔增量序列已知是性能较优的增量序列之一。希尔增量序列的计算方法是:H(n+1) = 2 * H(n) + 1,其中H(1) = 1,n为增量序列的索引。
通过以上两种优化方法,插入排序的时间复杂度可以进一步降低,算法效率更高。
end.
二、算法实现
直接插入排序:
public class c0_insert {
public static void main(String[] args) {
int[] arr={10,8,6,20,4,3,22,1,0};
arr=insertionSort(arr);
for (int i : arr) {
System.out.print(" "+i);
}
}
public static int[] insertionSort(int[] arr) {
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
int preIndex = i - 1;
int current = arr[i];
while (preIndex >= 0 && current < arr[preIndex]) {
arr[preIndex + 1] = arr[preIndex];
preIndex -= 1;
}
arr[preIndex + 1] = current;
}
return arr;
}
}
希尔排序:
public class c1_insert {
public static void main(String[] args) {
int[] arr={10,8,6,20,4,3,22,1,0};
arr=shellSort(arr);
for (int i : arr) {
System.out.print(" "+i);
}
}
public static int[] shellSort(int[] arr) {
int n = arr.length;
int gap = n / 2;
while (gap > 0) {
for (int i = gap; i < n; i++) {
int current = arr[i];
int preIndex = i - gap;
// Insertion sort
while (preIndex >= 0 && arr[preIndex] > current) {
arr[preIndex + gap] = arr[preIndex];
preIndex -= gap;
}
arr[preIndex + gap] = current;
}
gap /= 2;
}
return arr;
}
}
插入排序的时间复杂度为O(n2),空间复杂度为O(1)。
希尔排序的时间复杂度与所选的增量序列有关,平均时间复杂度为O(nlogn)到O(n2)之间,常数因子较小,性能较好。空间复杂度为O(1)。
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