思路:
插入排序法的思路与我们打扑克牌时排列手牌的方法很相似。就拿扑克牌举例子,我们要单手拿牌,然后将牌从左至右,由大到小进行排序。此时我们需要将牌一张张抽出来,分别插入到前面已经排好序的手牌中的适当位置。重复这一操作直到插入最后一张牌,整个排序就完成了。
模版:
insertionSort(A, N)//包含N个元素的0起点数组Afor i 从 1 到 N-1 v = A[i] j = i - 1 while j >= 0 且 A[j] >v A[j+1] = A[j] j-- A[j+1] = v_____________________________________insertionSort(A, N)for( i = 1;i < N; i++){ v = A[i]; j = i - 1 ; while( j >=0&&A[j] > v) { A[j + 1] = A[j]; j--; } A[j + 1] = v;}
C++模板
#includeusing namespace std;void insertionSort(int a[],int n){ int i,j,sum; for(i=1;i =0&&a[j]>sum) { a[j+1]=a[j]; j--; } a[j+1]=sum; }}int main(){ int n,i; cin>>n; int a[n]; for(i=0;i >a[i]; insertionSort(a,n); for(i=0;i
有关插入排序法的时间复杂度:
在插入排序法中,我们只将比v(取出的值)大的元素向后平移,不相邻的元素不会直接交换位置,因此整个排序算法十分稳定。
然后我们考虑一下插入排序法的时间复杂度。这里需要估算每个 i 循环中A[ j ]元素向后移动的次数。最坏的情况下,每个 i 循环要执行 i 次移动,总共需要 1 + 2 +···+ N - 1=(N2 - N)/2次移动,即算法复杂度为O(N2)。
在计算复杂度的过程中,可以大致估计一下运算次数,然后只留下对代数式影响最大的项,忽略常数项。比如$\frac{N^2}{2}$-$\frac{N}{2}$,这里的N相对于N2而言就小得足以忽略,然后再忽略掉常数倍$\frac{1}{2}$,得出复杂度与N2成正比。当然,前提是假设这里的N足够大。
插入排序法是一种很有趣的算法,输入数据的顺序能大幅度影响它的复杂度。我们前面说它的时间复杂度为O(N2),也仅是指输入数据为降序排列的情况。如果输入数据为升序排列,那么A[ j ]从头至尾都不需要移动,程序只需要经过N次比较便可执行完毕。可见,插入排序法的优势就在于能快速处理相对有序的数据。
例题:
请编写一个程序,用插入排序法将包含N个元素的数列A按升序排列。程序中包含上述伪代码所表示的算法。为检验算法的执行过程,请输出各计算步骤的数组(完成输入后的数组,以及每次 i 自增后的数组)。
输入 :在第一行输入定义数组长度的整数 N 。在第2行输入 N 个整数,以空格隔开。
输出 :输出总共有 N 行。插入排序法每个计算步骤的中间结果各占用 1 行。数列的各元素之间空 1 个空格。请注意,行尾元素后的空格等多余的空格和换行会被认定为 Presentation Error。
限制 :1≤ N ≤100
0≤A的元素≤1000
输入示例
65 2 4 6 1 3
输出示例
5 2 4 6 1 32 5 4 6 1 32 4 5 6 1 32 4 5 6 1 31 2 4 5 6 31 2 3 4 5 6
C语言
#includevoid trace(int A[],int N){ int i; for(i=0;i 0) printf(" "); printf("%d",A[i]); } printf("\n");}void insertionSort(int A[],int N){ int j,i,v; for(i=1;i =0&&A[j]>v) { A[j+1]=A[j]; j--; } A[j+1]=v; trace(A,N); }}int main(){ int N,i,j; int A[100]; scanf("%d",&N); for(i=0;i