python实现插入排序的两种方法

python实现插入排序

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方法1：新开辟一个列表存储

这种方法需要一个新的、同样长度的列表存储空间。

原理

1. 给定若干个待排序的数，先把这些数放到列表中；
2. 先从这些数中拿出一个记为num1，放在一个新的列表的第一位；
3. 再从剩下的数中拿出一个num2和num1比较，比num1大就放到num1后面，小则放在num1前面，此时需要先把num1后移一位，num2才能放到num1前面的空位上。
4. 继续从剩下的数中拿出一个num3和num1，num2的有序列比较，并按大小插入，同样插入前需要把后面的数依次后移一位，从而将num3要插入的位置空出来；
5. 同样的方法依次插入所有的数；
6. 结束条件：原有列表中的所有数都已经插入到新列表中；

代码

#!/usr/bin/env python 
# -*- coding:utf-8 -*-
lt=[49,38,65,97,76,13,27]
length=len(lt)
newlt=[49] #新开辟的存储位置

for i in lt[1:]:
    tag = False
    for j in range(0,len(newlt)):
        if i<newlt[j]:#比较大小，寻找插入位置，比较j次
            tag=True
            newlt.append(0)
            for k in range(len(newlt)-1,j,-1):#确定插入位置后，开始移动元素，移动length-j次
                newlt[k]=newlt[k-1]
            newlt[j]=i
            print(newlt)
            break#结束此次插入
    if not tag:
        newlt.append(i)

评价

插入排序本身的时间复杂度为O(n2)，但这种方法还需要对原列表进行遍历。
另外这种方法所需的额外存储空间较大。但优点是比较容易理解。

方法2：在原列表的基础上进行排序

这种方法只可能需要一个较短长度的新列表存储空间。

原理

1. 给定若干个待排序的数，先把这些数放到列表中；
2. 每次取出这个列表的最后一位num；
3. 从该列表的第一位开始和num进行比较，直到碰到比num大的第j位，则先把从第j位开始后面的都依次向后移一位，然后把num放在该列表的第j位。
4. 若num值比前面其他的数都大，则不会产生移位，num依然在最后一位，因为每次取出这个列表的最后一位，所以这样以后都会循环取出num，为了避免这种情况，先把num拿出来存到一个新的列表中；
5. 循环2，3或2，4步骤；
6. 结束条件：循环次数达到原数组的长度数值；
7. 将循环最后的结果——部分有序列表和暂存在新列表中的数拼接起来。

代码

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
lt=[49,38,65,97,76,13,27]
count=len(lt)#将数组长度存下来，作为迭代总次数
temp=[]#用来存储下面不会导致移位的‘大’数
while count:
    count-=1#每迭代一次，总次数减一，以此作为退出while循环的判断条件
    point = lt[-1]
    #每次拿出列表的最后一位作为接下来要插入的数，从而相比第一种方法，省去对原列表的循环
    tag = True
    #如果要插入的数是最大的，则其经过一轮比较后仍然会留在数组最后，
    # 此后就如此循环，所以要暂时把这个最大的数存到一个新的列表中。
    for i in range(0,len(lt)):
        if point<lt[i]:
            tag=False#证明正在比较的这个数不是最大的
            for j in range(len(lt)-1,i,-1):
                lt[j]=lt[j-1]
            lt[i]=point
            print(1,lt)
            break
    if tag:#证明正在比较的这个数是最大的
        temp.append(lt[-1])
        lt=lt[:-1]
        print(2,lt)
for k in range(len(temp)-1,-1,-1):#将存储在temp中的‘大’数倒序取出连接到已经排好序的数组后面
    lt.append(temp[k])
print(lt)

评价

这种方法有点儿绕，但是不需要对原有列表进行遍历，也只可能需要较短的新列表存储空间。