【信奥赛·算法基础】插入排序:算法解析与C++实现

序言

插入排序(Insertion Sort)是一种简单的排序算法,就像是我们在打扑克牌时,整理手中牌的过程。

一、基本原理

插入排序的基本思想是:将待排序的元素插入到已经有序的部分序列中合适的位置,直到所有元素都插入完毕,整个序列就变为有序序列。

二、算法步骤

  1. 从第二个元素开始(假设第一个元素已经是有序的),将当前元素(称为“待插入元素”)与前面已排序的元素依次比较。
    • 例如,有一个数组[5, 3, 4, 6, 1],首先从第二个元素3开始。
  2. 如果待插入元素小于前面的元素,则将前面的元素向后移动一位,为待插入元素腾出位置。
    • 对于[5, 3, 4, 6, 1],比较35,因为3 < 5,所以将5向后移动一位,数组变为[_, 5, 4, 6, 1],这里的_表示空出的位置。
  3. 继续向前比较,直到找到一个合适的位置,将待插入元素插入。
    • 在上面的例子中,将3插入到空出的位置,数组变为[3, 5, 4, 6, 1]
  4. 重复步骤2和3,对后续的元素进行操作。
    • 接着处理4,比较45,因为4 < 5,将5向后移动一位,数组变为[3, _, 5, 6, 1],再比较434>3,所以将4插入到3后面的空出位置,数组变为[3, 4, 5, 6, 1]
    • 以此类推,处理6时,因为6大于前面的5,所以6的位置不变。当处理1时,需要将1依次与6543比较并移动这些元素,最终数组变为[1, 3, 4, 5, 6],排序完成。

三、代码实现(C++)

#include <iostream>

// 插入排序函数
void insertionSort(int arr[], int n) {
    for (int i = 1; i < n; ++i) {
        int key = arr[i];
        int j = i - 1;

        // 将比key大的元素向后移动
        while (j >= 0 && arr[j] > key) {
            arr[j + 1] = arr[j];
            j = j - 1;
        }

        // 将key插入到合适的位置
        arr[j + 1] = key;
    }
}

// 打印数组函数
void printArray(int arr[], int n) {
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        std::cout << arr[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
}

int main() {
    int arr[] = {5, 3, 4, 6, 1};
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);

    std::cout << "原始数组: ";
    printArray(arr, n);

    insertionSort(arr, n);

    std::cout << "排序后的数组: ";
    printArray(arr, n);

    return 0;
}

四、时间复杂度和空间复杂度

  1. 时间复杂度
    • 最好情况:当输入序列已经是有序的,插入排序只需要进行 n − 1 n - 1 n1 次比较操作,时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n)。例如,数组[1, 2, 3, 4, 5],每个元素只需要和它前面的元素比较一次,就可以确定它的位置。
    • 最坏情况:当输入序列是逆序的,如[5, 4, 3, 2, 1],对于第 i i i 个元素,需要比较和移动 i i i 次,总的比较和移动次数为 ∑ i = 1 n − 1 i = n ( n − 1 ) 2 \sum_{i = 1}^{n-1}i=\frac{n(n - 1)}{2} i=1n1i=2n(n1),时间复杂度为 O ( n 2 ) O(n^{2}) O(n2)
    • 平均情况:时间复杂度也是 O ( n 2 ) O(n^{2}) O(n2),因为平均来说,插入一个元素需要比较和移动大约 n / 2 n/2 n/2 次。
  2. 空间复杂度:插入排序是一种原地排序算法,它只需要 O ( 1 ) O(1) O(1) 的额外空间来进行元素的交换和移动。因为它在排序过程中只使用了有限的几个临时变量来存储当前元素、位置等信息,而不需要额外的大量存储空间来复制整个数组等操作。

五、适用场景

插入排序适用于数据量较小或者基本有序的序列。因为它在处理基本有序的序列时效率较高,并且由于其简单的实现方式,对于小规模的数据排序是一个很好的选择。例如,在一些嵌入式系统或者对资源有限的环境中,当需要对少量数据进行排序时,插入排序可以发挥很好的作用。

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