淺析直接插入排序與折半插入排序
首先看一下例子,將數(shù)據(jù)一個(gè)個(gè)的插入到一個(gè)列表中,插入后這個(gè)列表就排序好了
注意:這個(gè)列表是遞增的,而且內(nèi)存空間已分配好,只是沒有填充真正的數(shù)據(jù),如下代碼:
int InsertSort(MergeType *L, int data)
{
int j;
if (!L->len)
{
L->elem[++L->len] = data;
return 0;
}
for (j = L->len-1; j >= 0; --j)
{
if (data < L->elem[j])
{
L->elem[j+1] = L->elem[j];/*數(shù)據(jù)后移*/
}
else
{
L->elem[j+1] = data;
L->len++;
break;
}
}
return 0;
}
測(cè)試用例的代碼如下:
#define LISTLEN 10
MergeType pList;
MergeType pT;
pList.elem = (int*)malloc(sizeof(int)*LISTLEN);
ScanfList(&pList);
pList.len = LISTLEN;
pList.size = LISTLEN;
pT.elem = (int*)malloc(sizeof(int)*LISTLEN);
pT.len = 0;
pT.size = LISTLEN;
memset(pT.elem, 0, LISTLEN*sizeof(int));
for (int i = 0; i < LISTLEN; i++ )
{
InsertSort(&pT, pList.elem[i]);
}
PrintList(&pT);
free(pList.elem);
free(pT.elem);
pList.elem = NULL;
pT.elem = NULL;
其他函數(shù)以及代碼請(qǐng)定義請(qǐng)參考:冒泡算法的改進(jìn)
直接插入排序
核心思想:是將一個(gè)記錄插入到已排序好的有序表中,從中得到一個(gè)新的、記錄數(shù)增1的有序表,也就是說遞增的次序排列每一個(gè)數(shù)據(jù),將每一個(gè)數(shù)據(jù)插入到前面已經(jīng)排序好的位置中??聪旅娴拇a
int InsertSort(MergeType* L)
{
int i, j = 0;
int nCompKey;
if (!L->elem || !L->len) return -1;
if (L->elem && (L->len==1)) return 0;
for ( i = 1; i < L->len; i++) /*遞增的順序排列*/
{
if (L->elem[i] < L->elem[i-1]) /*第二個(gè)數(shù)據(jù)比第一個(gè)數(shù)據(jù)小*/
{
nCompKey = L->elem[i];
L->elem[i] = L->elem[i-1];
//move elements back
for (j = i-2; j >= 0 && nCompKey < L->elem[j]; --j) /*在>=退出當(dāng)前循環(huán)*/
{
L->elem[j+1] = L->elem[j];
}
L->elem[j+1] = nCompKey;
}
}
return 0;
}
這里從第二個(gè)數(shù)據(jù)開始,比較當(dāng)前的數(shù)據(jù)是否小于前面的一個(gè)數(shù),如果小于前面一個(gè)數(shù)據(jù),就將當(dāng)前數(shù)據(jù)插入到前面的隊(duì)列中,在插入到前面數(shù)據(jù)中的過程,要移動(dòng)數(shù)據(jù)
這里要注意時(shí)間的復(fù)雜度:
總的比較次數(shù)=1+2+……+(i+1-2+1)+……+(n-2+1)= n*(n-1)/2= O(n^2)
總的移動(dòng)次數(shù)=2+3+……+(2+i-1)+ …… + n = (n+2)*(n-1)/2=O(n^2)
當(dāng)然還要考慮空間復(fù)雜度:其實(shí)這里使用了一個(gè)變量的存儲(chǔ)空間作為移動(dòng)數(shù)據(jù)的臨時(shí)空間
這里在移動(dòng)的過程中,可以減少代碼理解的復(fù)雜度,但會(huì)在每一個(gè)數(shù)據(jù)比較的過程中增加一次比較的次數(shù),如下代碼:
...
if (L->elem[i] < L->elem[i-1]) /*第二個(gè)數(shù)據(jù)比第一個(gè)數(shù)據(jù)小*/
{
nCompKey = L->elem[i];
/*move elements back, compare count add once*/
for (j = i-1; j >= 0 && L->elem[j] > nCompKey; --j) /*從較大的數(shù)往較小的數(shù)的方向*/
{
L->elem[j+1] = L->elem[j];
}/*在>=退出當(dāng)前循環(huán)*/
L->elem[j+1] = nCompKey; /*此時(shí)val[j]<nCompKey,說明當(dāng)前插入的位置應(yīng)該在j之后*/
}
...
在插入數(shù)據(jù)的過程中,其實(shí)前面的數(shù)據(jù)都已經(jīng)排序好了,這時(shí)候一個(gè)個(gè)的進(jìn)行查找,必定查找次數(shù)較多,如果采用折半查找算法可以減少次數(shù),如下
/*折半插入排序算法*/
int BInsertSort(MergeType *L)
{
int i, j;
int low, high, mid;
int nCompKey;
for (i = 1; i <= L->len - 1; i++ )
{
nCompKey = L->elem[i];
low = 0;
high = i - 1;
/*當(dāng)low=high時(shí),此時(shí)不能判斷插入的位置是在low=high的
*前面還是后面,會(huì)進(jìn)入下面的判斷*/
while(low <= high)
{
mid = (low + high)/2;
if ( nCompKey > L->elem[mid] )
{
low = mid + 1;/*當(dāng)(low=mid+1)>high的時(shí)候,跳出循環(huán)*/
}
else
{
high = mid -1;/*當(dāng)(high=mid-1)<low的時(shí)候,跳出循環(huán)*/
}
}/*low>high的時(shí)候,退出循環(huán)*/
/*移動(dòng)nCompKey之前的所有數(shù)據(jù),這里使用high+1是因?yàn)閔igh<low
*的時(shí)候,按理數(shù)據(jù)應(yīng)該放在high的位置,但是此時(shí)high的位置可
*能已經(jīng)有排列好的數(shù)據(jù)或者不存在的位置,所以移動(dòng)為后一個(gè)位置*/
for (j = i-1; j >= high+1; j-- ) /*high是否可以使用low代替??*/
{
L->elem[j+1] = L->elem[j];
}
/*當(dāng)沒有元素的時(shí)候 high=-1*/
L->elem[high+1] = nCompKey;
}
return 0;
}
具體什么原因,請(qǐng)看上面的注釋,這里為什么用high+1,但是此時(shí)high與low的位置只相差一個(gè)位置,才會(huì)跳出while循環(huán),請(qǐng)看下面的改進(jìn)
#if 0
for (j = i-1; j >= high+1; j-- ) /*high或許可以使用low代替*/
{
L->elem[j+1] = L->elem[j];
}
L->elem[high+1] = nCompKey;
#else
for (j = i-1; j >= low; j-- ) /*使用low代替high+1*/
{
L->elem[j+1] = L->elem[j];
}
L->elem[low] = nCompKey;
#endif
...
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