话不多说,让我们从最基本的排序算法开始吧
插入排序
如下图所示,插入排序的实现思路顾名思义,就是 不断地在一个已经是有序的数组中,寻找合适位置并插入新元素 。
具体实现步骤为:
首先我们把整个数组拆分为有序区间和未排序区间,有序区间在插入排序一开始只有一个元素,就是数组的第一个元素。
接在有序区间之后的一个元素就是准备插入的元素,在图中就是标为绿色的元素,在有序区间内寻找位置并插入。
其寻找逻辑为:从后往前依次进行比较,如果待插入元素大于当前元素,则将待插入元素插入到当前元素的后一位,如果待插入元素小于当前元素,则将当前元素后移一位。不断重复该过程直至到数组的最后一位
其实现的具体代码为:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
|
def insertion_sort(a):
length = len (a)
if length < = 1 :
return
for i in range ( 1 ,length):
j = i - 1
value = a[i]
while j > = 0 :
if a[j]<value:
a[j + 1 ] = value
break
else :
a[j + 1 ] = a[j]
if j = = 0 :
a[j] = value
j - = 1
print (a)
|
return a时间复杂计算为:我们需要将整个数组遍历一遍,所以这一部分为o(n),在每一次遍历中都要执行一次插入操作,其时间复杂度为o(n),所以总时间复杂度为o(n2)
选择排序
选择排序跟插入排序算法类似,都是将数组分为有序区间和未排序区间,区别在于插入排序是将一个新元素插入到有序区间内,而选择排序则是在未排序区间中找到最小元素,并交换到有序区间之后。
实现代码为:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
def selection_sort(a):
length = len (a)
if length < = 1 :
return
for i in range ( 0 ,length - 1 ):
min_value = a[i]
min_index = i
j = i + 1
while j<length:
if a[j] < min_value:
min_value = a[j]
min_index = j
j + = 1
a[i],a[min_index] = a[min_index],a[i]
|
return a时间复杂度计算:数组长度为n,一共需要寻找n次最小值,每次寻找最小值都要遍历未排序区间一次,其时间复杂度为o(n),乘以n次为o(n2)
原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000019151804