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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
动画:面试官问我插入排序和冒泡排序哪个更牛逼?
& V7 W4 j) U: K. ^4 u( l) V
7 k! h$ t2 v% v1 `8 R& W2 S写在前边 D6 z9 |: D1 h% S! T
4 c D& l- p) L1 t r( s
# h, d0 w1 S; F排序对于每个开发者来讲,都多多少少知道几个经典的排序算法,比如我们之前以动画形式分享的冒泡排序,也包括今天要分享的插入排序。还有一些其他经典的排序,小鹿整理的共有十种是面试常问到的,冒泡排序、插入排序、希尔排序、选择排序、归并排序、快速排序、堆排序、桶排序、计数排序、基数排序。
, k8 }9 p& o* U) B5 z- i: s
- C. ^! h; {4 @5 Z! r虽然我们基本知道了这些排序算法,但是在实际项目开发以及面试中往往出乎我们所料。在面试中,经常会被问到各种排序之间的比较;在实际项目中,往往排序的数据不是我们所练习的整数。
& J% ~* S. C' U7 R9 R! D% x
% E: l/ Z7 l) @7 l: D0 [' g- `那么今天我们来学习一下,插入排序比我们之前讲的冒泡排序有什么区别呢?面试官问我们,我们如何回答完整呢?
5 P$ W0 Y, D; l' Q y% C( G g9 J: p2 a4 c4 E4 m1 ~4 z! o; R Z
思维导图. a) n4 h: h2 w7 m1 H
* w& n6 J' y; h, }" l- k) `- ~. H! h; x
" K8 s, @* _/ ]0 Z: ~: X# B- m. R. F$ t$ E, ~
12 M' H3 S2 a3 @# C2 g$ a
1 P* w3 r# L' c' T" a4 X
如何分析一个排序算法?2 Y( l( b$ P, P" s! M/ x4 a
% U9 [4 S$ X+ r1 T2 X3 R0 t( C之前写的一篇很详细的文章。$ y' @" H/ ]0 |- g z4 |4 d* d
- {! D* x2 @& Z3 K5 [
佩奇学编程 | 复杂度分析原来这么简单4 C* k J. K# s$ w
* j* H% O1 j" R$ q0 R; J* b分析排序算法已经成为我们衡量一个算法优良的重要标准,从以下三个方面入手。
5 ]( c; t: ?+ V. W0 B* n( _) l. {$ Q& u1 K H; r6 V. h7 I% Z
1.1 时间效率* v: b- M/ S" m- J! { V
1 L7 Y+ h+ N# v- P
这里所谓的实践效率就是时间复杂度,相信大家对于时间复杂度并不陌生。
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]6 ^$ W1 D: t7 E6 U复杂度描述的是算法执行时间(或占用空间)与数据规模的增长关系。
/ K7 N; ]1 A e& G
/ E& H8 Z5 ~/ \2 s; v对于时间复杂度的分析,要把最好时间复杂度、最坏时间复杂度、平均时间复杂度分析出来,分别对应了排序算法的最好排序情况、最坏排序情况以及平均排序效率。 a O4 M0 b& z+ o
& f7 P5 w3 d' a2 S" g
1.2 空间消耗1 H# `1 g4 z L" b8 |8 v+ w9 ^; {
1 N. H5 Y& S, n0 N
所谓的空间消耗对应的是空间复杂度,在排序算法中需要开辟的额外内存空间是多少。如果空间复杂度为 O(1),此时该排序叫做原地排序。
. m4 }; R" J7 k8 s8 J2 ?0 f1 _8 v4 D0 p
注意:是额外的内存空间,存储排序数据消耗的空间不计。
6 h6 m7 x7 e9 Z3 L" c5 |1 |7 O' B3 q% c0 K7 |4 v3 [
1.3 稳定性) @+ v" C! `+ K7 I
: Q( R: F% O1 l2 M0 r: s& A5 w算法的稳定性虽然我们之前接触的很少,但是稳定性也是衡量一个排序算法的重要标准。什么是稳定排序呢?比如有一组有重复待排序的数据,排序前后,重复的数据顺序不变,此时该排序为稳定排序。否则,叫做不稳定排序。它在实际应用中非常重要的,今天我们就不多说,以后会慢慢分享到。% w& m4 z6 T+ ?5 @2 y) B+ k R
( |2 u. {8 m7 `
2. W A+ ?* o& x% {# A
! Z9 P8 Z3 H, p0 Y: a
什么是插入排序?
( ^6 ~& \4 ]8 Y0 x: X$ z1 l, g) E5 @) E J7 F
顾名思义,插入排序就是通过插入的方式来排序呗,最经典的就是打斗地主,可以将打乱的扑克牌作为未排序区间,手中已经排好序的作为排序区间。每次我们摸牌的过程,就是从未排序区间,通过插入的方式,插入到已排序区间。那么这个过程就称为插入排序。
# e1 T5 [/ x) k! N5 d* a) F. L1 z9 A" ^3 f
1 z2 w* S2 w, H4 Q- @+ a
& p9 q" k" R; g" T7 D+ ~3% I0 E0 V1 h5 U
5 [- h" z' q; I% c" l) U) f4 F* Z
如何实现插入排序?- P9 a+ t$ z3 T* O4 N- Z3 x- A
; r( ]: \# W; g( x上述插入排序的概念我们已经理解了,那么给你一组数据,如何来进行插入排序呢?
5 c: W7 e& R8 p( r" V7 o
' U Z0 q! U: R* h
6 [6 l: s3 L3 |! N/ {$ g0 [- ]7 l
3 t8 K; u0 X# }. X. L首先我们要将数据划分为两个区间,已排序区间和未排序区间。
& m' w9 I/ r' w" Y; J3 q
) A, V9 S& H& Q! ~ @) K" P9 h; b8 U; Z% c, H
3 Y, [* K7 X% B5 S
. z4 I( z+ G" @/ u$ H2 ?
6 j0 p2 s% A& d, k* {* o! C* ]+ x# u我们从未排序区间取出数据和已排序区间的数据进行比较,如果小于已排序区间的数据,那我们就交换数据。& @. O$ H. T9 _ _5 n) ^
; F5 o/ k4 a4 [; \7 ^% K3 H
8 G! P4 R) H- s, B$ D7 x6 j, F: ^* f" F, Y
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% y" V$ m& Z$ s/ r8 ^
如果交换到已排序区间数据不在大于插入的数据,然后将元素插入进去。
! Y; z8 a: ^/ b) b) g3 J$ C1 P) f# K& r) N7 Y5 {8 @
% Y9 X4 Y; a+ p0 k% I! V! E& Y3 `$ W" a4 F8 ~8 ~- D' {
( i/ q! w* j: k \9 D0 ~% [* o/ Y0 D7 Z( H( _; |# Z
最后我们看一下总的插入排序动画和代码实现。
3 ^+ s8 k+ V. `- Y9 Q$ G8 ~1 _
1 s r1 Z* M9 _0 }1 b+ R# W( q% ]
; g6 j2 D' L6 k8 \2 U- f. z
42 e. s+ F. x1 R
! o9 K0 D. Q1 x8 k3 |0 Z6 t. p
插入排序的性能
: j$ T' i+ q7 @: r7 a: X$ k, \ X" w8 t
我们通过上边的对插入排序的拆分讲解和动画以及代码实现,想必面试官让你手写一个插入排序可以轻轻松松写出。但是我们掌握的插入排序知识还往往不够,我们在实际项目中,还要考虑插入排序的性能怎么样?因为才能更好的选择适当排序应用到项目中去。
8 i2 A; M# [" T4 I- D- ^+ \& v0 |# ]6 _" u
4.1 插入排序的稳定性7 l- u% Z, H n; O/ D) M
( S" C- v2 p& H0 S! w再插入排序中,如果存在重复数据的话,前边的元素再插入的过程永远在第二个重复数据的前边,所以插入排序后的重复数据前后顺序不变,所以插入排序是稳定排序算法。
4 Z2 k6 K6 Z. H$ n9 c
1 w* t$ R$ n8 C- {3 z4.2 插入排序的空间消耗
7 @% ]2 n& x# p. f- C8 ?9 L6 P$ p( ~% c) S
我们可以发现,插入排序的移动方式,需要消耗常量级的额外内存空间存储,也就是代码中的 temp,所以时间复杂度为 O(1),我们上边讲到,空间复杂度为O(1)的是原地排序算法。
% e2 `: k# f0 \9 q6 z. v7 n/ t0 M5 @/ J. f1 V# o. X* Q! O, T
4.3 插入排序的时间效率
+ @2 x7 S' u* l3 p
. n8 r) V* ?2 d# L% s插入排序的最好情况就是不需要搬移任何数据,从头到尾寻找插入数据,每次只比较一次即可,即一组有序数据,所以最好时间复杂度为O(n)。
. C4 k" M( t7 w* I. G1 B1 y5 w- n
如果一组数据正好是倒序输出,那么每次都需要比较移动所有数据,每次移动时 n,n 个数据时间复杂度为O(n2)。5 k, a6 u1 d# A+ g6 N: S- ?# i
4 k. {* I5 E/ e: r% L
对于插入排序的平均时间复杂度,每次插入都要移动数据,插入 n 次,所以平均时间复杂度为 O(n2)。 @+ x8 I- w! k/ j. d. J `6 k6 \
4 g. J! s5 [# w7 C8 t, p1 e. c' ?) E1 e" ^
5; C# S/ Q7 `5 c2 u i$ G
# L6 |* a" o+ O1 v
小结# A6 E) q l; v. x! _
) w4 R4 X* f. D; P9 }# R/ A A2 j我们学完了今天的插入排序之后,我们回到最初的面试官问题上。插入排序和冒泡排序哪个更好呢?7 h& ~- b+ z! ?4 q2 j9 l
) a8 v% d5 S' @) e我们现在元素移动次数上进行分析,如果一组无序的数据通过冒泡排序排好序之后,它的交换次数是这种数据的逆序度;对于插入排序来说也是一样的,移动次数上都是原本数据的逆序度。0 h ~! ^9 Y3 D" h7 G7 j
& u: i0 G7 Y9 R! |9 k' z元素的移动次数是相同的,那我们接下来看看元素的交换次数。从代码上分析可以明显看出,冒泡排序的一次交换需要三行代码,而插入排序的交换却需要一行,所以总的交换次数冒泡排序大于插入排序。
W; t2 [3 {" x: v4 `) ?1 E% G* a
; F% p% d9 L- v7 F( _有小伙伴会问,这两行的差别有那么大吗?移动一次,我们可以不计较,如果数据很多,想想下,两者的效率差别很轻易的就比较出来了。
& c1 k5 r0 G( i. i5 w W& D
7 |5 |5 |7 B& \' J8 `虽然冒泡排序的时间复杂度和插入排序的时间复杂度是相同的,但是我们实际使用中还是优先选择插入排序。
4 g! k: P1 E$ a2 E9 H" G: h. a: c2 t
对于插入排序还是可以优化的,对了,没错,就是希尔排序,我们在这不多分开写,后期会继续更新。
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