插入排序

基本思想:

将一个记录插入到已排序好的有序表中,从而得到一个新,记录数增1的有序表。即:先将序列的第1个记录看成是一个有序的子序列,然后从第2个记录逐个进行插入,直至整个序列有序为止。

插入排序非常类似于整扑克牌。在开始摸牌时,左手是空的。接着,一次从桌上摸起一张牌,并将它插入到左手一把牌中的正确位置上。为了找到这张牌的正确位置,要将它与手中已有的牌从右到左地进行比较。无论什么时候,左手中的牌都是排好序的。

public static int[] insertSort(int[]a,int n){
	//重下标1开始
    for(int i=1;i<n;i++){
        int j = i;
        while (a[j]<a[j-1]){
            int t = a[j];
            a[j] = a[j-1];
            a[j-1] = t;
            j--;
            if(j==0){
                break;
            }
        }
    }
    return a;
}
或者只传待排序列:
public static int[] insertSort(int[]a){
    int n = a.length;
    for (int i =1;i<n;i++){
        int j = i;
        while (a[j]<a[j-1]){
            int temp = a[j-1];
            a[j-1] = a[j];
            a[j] = temp;
            j--;
            if(j==0){
                break;
            }
        }
    }
    return a;
}
效率分析:

稳定
空间复杂度O(1)
时间复杂度O(n2)
最差情况:反序,需要移动n*(n-1)/2个元素
最好情况:正序,不需要移动元素

数据集介绍:神经元细胞核检测数据集 一、基础信息 数据集名称:神经元细胞核检测数据集 图片数量: - 训练集:16,353张 - 测试集:963张 分类类别: - Neuron(神经元细胞核):中枢神经系统的基本功能单位,检测其形态特征对神经科学研究具有重要意义。 标注格式: - YOLO格式,包含边界框坐标及类别标签,适用于目标检测任务 - 数据来源于显微镜成像,覆盖多种细胞分布形态和成像条件 二、适用场景 神经科学研究: 支持构建神经元定位分析工具,助力脑科学研究和神经系统疾病机理探索 医学影像分析: 适用于开发自动化细胞核检测系统,辅助病理诊断和细胞计数任务 AI辅助诊断工具开发: 可用于训练检测神经元退行性病变的模型,支持阿尔茨海默症等神经疾病的早期筛查 生物教育及研究: 提供标准化的神经元检测数据,适用于高校生物学实验室和科研机构的教学实验 三、数据集优势 大规模训练样本: 包含超1.6万张训练图像,充分覆盖细胞核的多样分布状态,支持模型深度学习 精准定位标注: 所有标注框均严格贴合细胞核边缘,确保目标检测模型的训练精度 任务适配性强: 原生YOLO格式可直接应用于主流检测框架(YOLOv5/v7/v8等),支持快速模型迭代 生物学特性突出: 专注神经元细胞核的形态特征,包含密集分布、重叠细胞等真实生物场景样本 跨领域应用潜力: 检测结果可延伸应用于细胞计数、病理分析、药物研发等多个生物医学领域
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