插入排序

来自：todayx.org 链接：http://www.blogjava.net/todayx-org/archive/2012/01/08/368091.html 　　一步一步实现代码。 1 快速排序 介绍： 　　快速排序是由 东尼·霍尔 所发展的一种 排序算法 。在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο ( n log n )次比较。在最坏状况下则需要 Ο ( n 2 )次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他 Ο ( n log n ) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来，且在大部分真实世界的数据，可以决定设计的选择，减少所需时间的二次方项之可能性。 步骤： 从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot）， 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为 分区（partition） 操作。 递归 地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 排序效果： 算法思想： 　　基于分治的思想，是冒泡排序的改进型。首先在数组中选择一个基准点（该基准点的选取可能影响快速排序的效率，后面讲解选取的方法），然后分别从数组的两端扫描数组，设两个指示标志（lo指向起始位置

这次排序算法的设计思想是从一个数组的1索引开始，进行数组的遍历，并且一直确保正在遍历的索引值之前的数据是有序的，每次遍历一个数据时，将其放置到合适的位置上即可，但是该算法的判断条件过多，会显得比较麻烦，且每次从后往前找到合适的位置时，都要平均将数组的一半大小的数据进行移动，因此，这次代码的实现仅仅是个人想法的实现. 外层循环用 i 去遍历整个数组，内层循环用j从后往前判断array[j]与array[i]的大小关系 该算法的弊端需要判断三种不同的情况，处理结果也不完全相同，为了简化代码，合并其中注释的条件，设置flag进行条件判断 代码如下： import java.util.Arrays; public class InsertionSort { public static void insertSort(int[] array){ out: for (int i =1;i<array.length;i++){ int temp1 = array[i]; for(int j =i-1;j>=0;j--){ //在左侧找到比基准值小的数据，说明它的下一个数据就应该是array[i]的位置， //在该条件下，又应该判断是否进行值交换（即是否二者相邻，从而确定要不要进行将arra[j+1] = temp1） if((array[j]<temp1)) { boolean flag =

1.1了解插入排序？ 插入排序的代码实现虽然没有冒泡排序和选择排序那么简单粗暴，但是它的实现方式可谓是最容易理解的，就好像你在打扑克牌，往往都会用顺序放牌，是一种直观的排序方式，它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。 1.2插入排序的算法步骤 将第一个元素看做为有序序列，后将第二个到最后一个看成一个未排序序列，从头到尾依次扫描未排序序列进行比较，找到相应的位置并进行插入。 1.3插入动图演示 插入图片： 1.4代码实现部分 插入代码： package cn.cjrh； public class insertSort { public static void main(String[] args) { int [] arr = {82,7,8,12,65,94,76,1,46,3,64,78,45,11,28,39,78,45,63,96,47,85,14,52,25,36,63}; //设一个不规则的int数组进行比较 System.out.println(“排序前”); for (int i=0;i<arr.length;i++) { System.out.print(arr[i]+" “); } System.out.println(); for (int i = 1;i<arr.length;i++) /

一、术语了解 稳定 ：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面； 不稳定 ：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面； 内排序 ：所有排序操作都在内存中完成； 外排序 ：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行； 时间复杂度： 一个算法执行所耗费的时间。 空间复杂度 ：运行完一个程序所需内存的大小。 图片名词解释： n: 数据规模 k: “桶”的个数 In-place: 占用常数内存，不占用额外内存 Out-place: 占用额外内存 二、基础算法 1、冒泡算法 （1）思想：两两比较，每一趟都把最大或最小的数浮出 （2）优化：设置一个boolean isOrdered ； 　　　　　 在第一轮排序中一旦a[j] > a[j+1]，就把isOrdered设为false，否则isOrdered设为true，然后我们在每趟排序前检查isOrdered，一旦发现它为false，即认为排序已完成。 （3）时间复杂度：要进行的比较次数为: (n-1) + (n-2) + ... + 1 = n*(n-1) / 2，因此冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)。 　　　　　　　　 最好的为O(n):数组已经有序，比较次数为n-1　　　　　　　 public static void bubbleSort(int[] arr) {

1.快速排序： 快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为两个子序列（sub-lists）。 步骤为： 从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot）， 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区结束之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为 分区（partition） 操作。 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 实现代码： def lessequal(value1,value2): return value1<=value2 def asc(ary,cmp=lessequal): if len(ary)<2: return ary else: pivot=ary[0] return asc([x for x in ary[1:] if cmp(x,pivot)],cmp)+[pivot]+asc([x for x in ary[1:] if not cmp(x,pivot)],cmp) def desc(ary,cmp=lessequal): if len(ary)<2: return ary else: pivot=ary[0] return desc([x for x in ary[1:] if not

来源： CSDN 作者： でこもり さなえ 链接： https://blog.csdn.net/weixin_44077863/article/details/103628510

排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括 关于时间复杂度： 平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序：直接插入、直接选择和冒泡排序。 线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和归并排序。 O(n1+§)) 排序，§ 是介于 0 和 1 之间的常数。 希尔排序。 线性阶 (O(n)) 排序 基数排序，此外还有桶、箱排序。 关于稳定性： 稳定的排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。 不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。 名词解释： n：数据规模 k：“桶”的个数 In-place：占用常数内存，不占用额外内存 Out-place：占用额外内存 稳定性：排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同 冒泡排序 冒泡排序（Bubble Sort）也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

20162326 齐力锋 2017-2018-1 《程序设计与数据结构》第3周学习总结 教材学习内容总结 排序的分类 ： 按排序过程中的操作分类 插入排序 交换排序 选择排序 归并排序 选择排序 按排序算法的时间复杂度分类 简单的排序算法o （ n^2） 先进的排序算法 基数排序 查找即在一组项内找到指定目标或是确定目标不存在的过程。 查找的分类 线性查找 二分查找 二分查找的特点为查找池有序 二分查找适合大的查找池，更有效一点 选择排序、插入排序及冒泡排序的平均时间复杂度都是O（n^2）。 快速排序的关键是选一个正确的枢轴 归并排序的最坏运行时间复杂度是O n x logn. 各项排序的方法和我的理解 希尔排序：把一个长序列分隔成K个短序列，但是这个K要找好不然会很麻烦，他是对直接插入排序的改进 插入排序：比较然后插入排序 交换排序： 冒泡排序：有点类似身高从高到低排序 ，扫描一次确定一个元素的位置， 快速排序：效率较高，选择一个枢轴，最终使得左边都比枢轴小，右边都大。枢轴移动是比较 归并排序：把整个表分成多个表，分别排好序后再合并 选择排序：需要扫描整个表，有时候效率不高 代码托管 算法的效率 本周结对学习情况 20162326刘诚昊同学 其他（感悟、思考等，可选） 本周主要学习了查找和排序，我认为明白这些方法只是入门，能自己写出来代码才是水平。理解和动手之间差了很多层次

C++实现插入排序 # include <iostream> using namespace std ; void charu ( int arry [ ] , int n ) ; int main ( ) { int a [ ] = { 12 , 3 , 34 , 53 , 32 , 83 , 93 , 53 , 64 , 26 , 63 , 75 , 35 } ; int len ; len = sizeof ( a ) / sizeof ( int ) ; cout << "原始数列：" << endl ; for ( int i = 0 ; i < len ; i ++ ) cout << a [ i ] << " " ; cout << endl ; charu ( a , len ) ; system ( "pause" ) ; } void charu ( int a [ ] , int len ) { int insert , index ; for ( int i = 1 ; i < len ; i ++ ) { insert = a [ i ] ; index = i - 1 ; while ( index >= 0 && insert < a [ index ] ) { a [ index + 1 ] = a [ index ] ; index -- ; }

/** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * ListNode *next; * ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {} * }; */ class Solution { public: ListNode *insertionSortList(ListNode *head) { 　 if(head==NULL || head->next==NULL) return head; 　　ListNode *phead1=new ListNode(head->val);//重新建立一个链表 　　ListNode *phead2=phead1;//临时节点 　　ListNode *p=head->next; 　　while(p) 　　{ 　　if(p->val<phead1->val)//当当前节点的值小于头节点时，插入链表头部 　　{ 　 　phead2=p->next;//保存当前节点的后一个节点 　 　p->next=phead1; 　　 phead1=p; 　　 p=phead2;//后移 　　}else 　　{ 　　ListNode *tmp=phead1;//保存头节点 　　while(phead1->next!=NULL &&