插入排序 (直接插入排序)
插入排序(Insertion-Sort) 的算法描述是一种简单直观的排序算法。 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。 插入排序在实现上,通常采用in-place排序(即只需用到O(1)的额外空间的排序), 因而在从后向前扫描过程中,需要反复把已排序元素逐步向后挪位, 为最新元素提供插入空间。
算法描述
一般来说,插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下:
- 步骤1: 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序;
- 步骤2: 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描;
- 步骤3: 如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置;
- 步骤4: 重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置;
- 步骤5: 将新元素插入到该位置后;
- 步骤6: 重复步骤2~5。
动图演示
代码实现
方式一
package algorithm.sort;
import java.util.Arrays;
public class Insertion {
public static void main(String[] args) {
int[] array = {1, 2, 9, 4, 6, 7, 8, 3, 0, 5};
System.out.println("原始数组:" + Arrays.toString(array));
System.out.println("排序后数组:" + Arrays.toString(Insertion.insertion(array)));
}
private static int[] insertion(int[] array) {
if (array.length == 0) {
return array;
}
int arrayLength = array.length;
int current;
int preIndex;
for (int i = 1; i < arrayLength; i++) {
current = array[i];
preIndex = i -1;
while (preIndex >= 0 && current < array[preIndex]) {
array[preIndex + 1] = array[preIndex];
preIndex--;
}
if (preIndex != i -1) {
array[preIndex + 1] = current;
}
}
return array;
}
}
方式二
package algorithm.sort;
import java.util.Arrays;
public class Insertion {
public static void main(String[] args) {
int[] array = {1, 2, 9, 4, 6, 7, 8, 3, 0, 5};
System.out.println("原始数组:" + Arrays.toString(array));
System.out.println("排序后数组:" + Arrays.toString(Insertion.insertion(array)));
}
private static int[] insertion(int[] array) {
if (array.length == 0) {
return array;
}
int arrayLength = array.length;
int item;
for (int i = 1; i < arrayLength; i++) {
for (int j = i; j > 0 && array[j-1] > array[j] ; j--) {
item = array[j];
array[j] = array[j-1];
array[j-1] = item;
}
}
return array;
}
}
显然方式二比方式一的赋值操作多,所以方式一更好
算法分析
- 最佳情况:T(n) = O(n)
- 最坏情况:T(n) = O(n2)
- 平均情况:T(n) = O(n2)
插入排序在实现上,通常采用in-place排序 (即只需用到O(1)的额外空间的排序), 因而在从后向前扫描过程中,需要反复把已排序元素逐步向后挪位, 为最新元素提供插入空间。
时间复杂度
在插入排序中,当待排序数组是有序时,是最优的情况, 只需当前数跟前一个数比较一下就可以了,这时一共需要比较N- 1次, 时间复杂度为 O(N) 。 最坏的情况是待排序数组是逆序的, 此时需要比较次数最多,总次数记为:1+2+3+…+N-1, 所以,插入排序最坏情况下的时间复杂度为 O(N2) 。
空间复杂度
插入排序的空间复杂度为常数阶
稳定性分析
关键词相同的数据元素将保持原有位置不变,所以该算法是稳定的