1. 排序思路
- 把所有的元素分为两组,已经排序的和未排序的;
- 找到未排序的组中的第一个元素,向已经排序的组中进行插入;
- 倒叙遍历已经排序的元素,依次和待插入的元素进行比较,直到找到一个元素小于等于待插入元素,那么就把待
插入元素放到这个位置,其他的元素向后移动一位;
2. 代码实现
public class Insertion {
/*
对数组a中的元素进行排序
*/
public static void sort(Comparable[] a){
for(int i=1;i<a.length;i++){
for(int j=i;j>0;j--){
//比较索引j处的值和索引j-1处的值,如果索引j-1处的值比索引j处的值大,则交换数据,如果不大,那么就找到合适的位置了,退出循环即可;
if (greater(a[j-1],a[j])){
exch(a,j-1,j);
}else{
break;
}
}
}
}
/*
比较v元素是否大于w元素
*/
private static boolean greater(Comparable v,Comparable w){
return v.compareTo(w)>0;
}
/*
数组元素i和j交换位置
*/
private static void exch(Comparable[] a,int i,int j){
Comparable temp;
temp = a[i];
a[i]=a[j];
a[j]=temp;
}
}
3. 插入排序时间复杂度分析
插入排序使用了双层for循环,其中内层循环的循环体是真正完成排序的代码,所以,我们分析插入排序的时间复杂度,主要分析一下内层循环体的执行次数即可。
最坏情况,也就是待排序的数组元素为{12,10,6,5,4,3,2,1},那么:
比较的次数为:
(N-1)+(N-2)+(N-3)+…+2+1=((N-1)+1)*(N-1)/2=N^2/2-N/2;
交换的次数为:
(N-1)+(N-2)+(N-3)+…+2+1=((N-1)+1)*(N-1)/2=N^2/2-N/2;
总执行次数为:
(N^2/2-N/2)+(N^2/2-N/2)=N^2-N;
按照大O推导法则,保留函数中的最高阶项那么最终插入排序的时间复杂度为O(N^2).