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詳解直接插入排序演算法與相關的Java版程式碼實現

高洛峰
發布: 2017-01-19 09:30:51
原創
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直接插入排序

直接插入排序的思路很容易理解,它是這樣的:
1.把待排序的數組分成已排序和未排序兩部分,初始的時候把第一個元素認為是已排好序的。
2.從第二個元素開始,在已排好序的子數組中尋找到該元素合適的位置並插入該位置。
3.重複上述過程直到最後一個元素被插入有序子數組。
4.排序完成。

範例:
思路很簡單,但程式碼並非像冒泡排序那麼好寫。首先,如何判斷適合的位置?大於等於左邊、小於等於右邊?不行,很多邊界條件要考慮,判斷次數太多。其次,數組中插入元素,必然需要移動大量元素,如何控制它們的移動?
實際上,這並不是演算法本身的問題,而多少和程式語言有點關係了。有時候演算法本身已經很成熟了,到了具體的程式語言還是要稍作改變。這裡講的是Java演算法,那就拿Java來講事。
為了解決上述問題,我們對第二步稍作細化,我們不從子數組的起始位置開始比較,而從子數組尾部開始逆序比較,只要比需要插入的數大,就向後移動。直到不大於該數的數,那麼,這個空出來的位置就安置需要插入的數字。因此,我們可以寫出以下程式碼:
InsertArray.java

public class InsertArray {
  // 数组
  private long[] arr;
 
  // 数组中有效数据的大小
  private int elems;
 
  // 默认构造函数
  public InsertArray() {
    arr = new long[50];
  }
 
  public InsertArray(int max) {
    arr = new long[max];
  }
 
  // 插入数据
  public void insert(long value) {
    arr[elems] = value;
    elems++;
  }
 
  // 显示数据
  public void display() {
    for (int i = 0; i < elems; i++) {
      System.out.print(arr[i] + " ");
    }
    System.out.println();
  }
 
  // 插入排序
  public void insertSort() {
    long select = 0L;
    for(int i = 1; i < elems; i++) {
      select = arr[i];
      int j = 0;
      for(j = i;j > 0 && arr[j - 1] >= select; j--) {
        arr[j] = arr[j - 1];
      }
      arr[j] = select;
    }
  }
}
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測試類別:
TestInsertArray.java

public class TestInsertArray {
  public static void main(String[] args) {
    InsertArray iArr = new InsertArray();
    iArr.insert(85);
    iArr.insert(7856);
    iArr.insert(12);
    iArr.insert(8);
    iArr.insert(5);
    iArr.insert(56);
 
    iArr.display();
    iArr.insertSort();
    iArr.display();
  }
 
}
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演算法效能/複雜度
現在討論下直接插入演算法的時間複雜度。無論輸入為何,演算法總是會進行n-1輪排序。但是,由於每個元素的插入點是不確定的,因此受輸入資料影響很大,其複雜度並不是一定的。我們可以分最佳、最壞、平均三種情況來討論。
1.最佳情況:由演算法特徵可知,當待排數組本身即為正序(數組有序且順序與需要的順序相同,於我們的討論前提,即為升序)時為最佳,理由是在這種情況下,每個元素只需要比較一次且無需移動。演算法的時間複雜度為O(n);
2.最壞情況:很顯然,當待排數組為逆序時為最壞情況,這種情況下我們的每輪比較次數為i-1, 賦值次數為i。總的次數為級數2n-1的前n項和,即n^2.算法的時間複雜度為O(n^2);
3.平均情況:由上述分析可以得到平均情況下算法的運算次數大約是(n^2)/2(註:這裡計算以賦值和比較計,若按移動和比較,則大約為n^2/4),顯然,時間複雜度還是O(n^2)。
至於演算法的空間複雜度,所有移動均在資料內部進行,唯一的開銷是我們引入了一個臨時變數(有的資料結構書上稱為「哨兵」),因此,其空間複雜度(額外空間)為O(1)。

演算法穩定性
由於只需要找到不大於目前數的位置而並不需要交換,因此,直接插入排序是穩定的排序方法。

演算法變種
如果待排列的資料比較多,那麼每次從後往前找就造成了很大的開銷,為了提高查找速度,可以採用二分查找(Binary Search)進行效能最佳化。由於二分查找的效率很高,保證了O(㏒n)複雜度,在資料比較多或輸入資料趨向最壞情況時可以大幅提高查找效率。在有些書上將這​​種方法稱為折半插入排序。它的程式碼實作比較複雜,以後有時間可以貼出來。
此外,還有2-路插入排序和表插入排序。 2-路插入排序是在折半插入排序的基礎上進一步改進,其移動次數大為降低,大約為n^2/8。但是,它並不能避免移動次數,也不能降低複雜度等級。表插入排序則完全改變儲存結構,不移動記錄,但需要維護一個鍊錶,以鍊錶的指標修改代替移動記錄。因此,其複雜度仍為O(n^2)。
有關2-路插入排序與表插入排序,可以參考嚴蔚敏、吳偉民編著的《資料結構》一書。

演算法適用場景
插入排序由於O(n^2)的複雜度,在陣列較大的時候不適用。但是,在資料比較少的時候,是一個不錯的選擇,一般做為快速排序的擴充。例如,在STL的sort演算法和stdlib的qsort演算法中,都會插入排序作為快速排序的補充,用於少量元素的排序。又如,在JDK 7 java.util.Arrays所使用的sort方法的實作中,當待排數組長度小於47時,會使用插入排序。


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