一、概念及其介绍
插入排序(InsertionSort),一般也被称为直接插入排序。
对于少量元素的排序,它是一个有效的算法。插入排序是一种最简单的排序方法,它的基本思想是将一个记录插入到已经排好序的有序表中,从而一个新的、记录数增 1 的有序表。
在其实现过程使用双层循环,外层循环对除了第一个元素之外的所有元素,内层循环对当前元素前面有序表进行待插入位置查找,并进行移动。
二、过程图示
假设前面 n-1(其中 n>=2)个数已经是排好顺序的,现将第 n 个数插到前面已经排好的序列中,然后找到合适自己的位置,比n大的跟n交换位置,直到找到比n小的,最后使得插入第n个数的这个序列也是排好顺序的。
按照此法对所有元素进行插入,直到整个序列排为有序的过程,称为插入排序。
从小到大的插入排序整个过程如图示:
第一轮:从第二位置的 6 开始比较,比前面 7 小,交换位置。
第一轮:从第二位置的 6 开始比较,比前面 7 小,交换位置。
第二轮:第三位置的 9 比前一位置的 7 大,无需交换位置。
第三轮:第四位置的 3 比前一位置的 9 小交换位置,依次往前比较。
以此类推
三、代码
对[1,9,6,5,7,6,8,2,4]进行直接插入排序
public static void sort(int[] a) {
for (int i = 1; i < a.length; i++) { //a[0]不用排序
int temp = a[i]; //记录待排序元素的值
for (int j = i - 1; j >=0; j--) {
if (temp < a[j]) {
a[j + 1] = a[j];
} else {
break;
}
a[j] = temp;
}
System.out.println("第" + i + "轮排序的结果为" + Arrays.toString(a));
}
}
四、复杂度
时间复杂度也是 O(n^2),空间复杂度为常数阶 O(1)
一.时间复杂度
时间复杂读的确定
预估基本操作执行的次数,这个此时就是问题规模n的函数f(n),用大O渐进法表示
T(n)=O(f(n))
例题:
void fun(int n)
(
for(int i 0:i<n:i++)
{
int flag i;
}
}
时间复杂度O(n),因为int flag i;这行代码运行了n次
void fun2(int n)
{
int i=1:
while (i <=n)
{
i=1*2:
}
}
时间复杂度O(logn)
复杂度计算运用的公式
二.空间复杂度
预估算法运行过程中临时 占用的存储空间,这个存储空间的大小是问题规模n的函数g(n)
S(n)=O(g(n))
运行过程中临时占用的存储空间孕
1、函数的形参
2、函数体内的局部变量
void Spacel(int n)
{
int k=0;
for(int i 0;i n :i++)
{
k++:
}
}
空间复杂度O(1)
三.大O渐进法表示形式
● 如果只含常数项,那么就是O(1)
● 只保留最高阶项
● 如果最高阶项存在且系数不为1,则去除系数