九大排序之插入排序
1.前言
插入排序是把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中,直到所有的记录插入完为止,得到一个新的有序序列 。实际中我们玩扑克牌时,就用了插入排序的思想。
本章重点:主要着重的介绍两种插入排序的方式--直接插入排序和希尔排序
2.直接插入排序
抓扑克牌思想:当抓了第一张的时候,因为手里没有牌,所以无需插入,直接放在手里。当抓第二张的时候,就要与手里最末尾的那张进行比较,判断大小,如果末尾大于抓上来的牌,那么就依次向前比较,直到找到第一个比刚抓上来的值小的数为止。
直接插入排序思想:借助了抓扑克牌思想的例子,直接插入排序是手里已经有一堆乱序的值,然后这些值需要用到抓扑克牌的思想来把它们进行排序。
void Insert(int * arr,int n)
{//1.先确定要比较多少次能够把这些数变成有序的,n-1次for(int i=0;i<n-1;i++){int end=i;int tmp=arr[end+1];while(end>=0){if(arr[end]>tmp){arr[end+1]=arr[end];end--;}else break;}arr[end+1]=tmp;}
}
把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中,直到所有的记录插入完为止,得到一个新的有序序列 。
演示动画如下:
直接插入排序特性总结:
1.当一串数越有序时,直接插入排序的效率越高
2.时间复杂度为:O(N)~O(N^2)
3.空间复杂度为:O(1)
4.稳定性:稳定
3.希尔排序
基本思路:
希尔排序是直接插入排序的优化版本:由于直接插入排序对顺序有序或接近有序的序列排序效率很高。所以希尔排序先通过多次分组预排序使序列接近有序,最后再进行直接插入排序≈O(N),以此来提高效率。
多次分组预排序:就是将序列进行间隔分组,对同一组内的元素进行直接插入排序,并不断缩小分组间距。
如何分组:
1.通过增量gap对序列进行分组控制,gap是组内元素之间的间距,同时也是组数。
2.gap初始化为n; 每次分组预排gap = gap/3+1;除3是进过多次试验得出的最佳缩小系数,加1是为了避免跳过最后一次直接插入排序。
直到gap==1进行最后一次直接插入排序使序列顺序有序。
示例如下:
代码如下:
以升序为例
void ShellSort(int *arr, int n){assert(arr != NULL);//写法一(便于理解):排完一组再排下一组int gap = n;while (gap > 1){//多次分组预排序,分组数量每次减少,直到1组排完。gap = gap / 3 + 1;//加1,防止跳过gap == 1//每次排序的起点for (int i = 0; i < gap; i++){//单组单组的进行排序--每组间隔gap//同直接插入排序。j < n - gap,保证最后一个待排记录不会越界。for (int j = i; j < n - gap; j+=gap){int end = j;int x = arr[end + gap];while (end >= i){if (x < arr[end]){arr[end + gap] = arr[end];end -= gap;}else{break;}}//找到插入位置后,end还会减一次,所以+gaparr[end + gap] = x;}}}//写法二(简洁):gap组数据交替插入排序int gap = n;while (gap > 1){gap = gap / 3 + 1;for (int i = 0; i < n - gap; i++){int end = i;int x = arr[end + gap];while (end >= 0){if (x < arr[end]){arr[end + gap] = arr[end];end -= gap;}else{break;}}arr[end + gap] = x;}}
}
动画演示如下:
希尔排序的时间复杂度分析:
gap越大,预排越快,预排后越不接近有序。(大数字会很快移动到后面);gap越小,预排越慢,预排后越接近有序。开始时gap较大:组内元素数量较少,因此即便是最坏情况时间复杂度都大约为:O(N);
同时由于分组间隔较大,大数字会很快移动到数列后面,使数列逐渐接近有序;gap逐渐变小直到1:组内元素数量增多,但由于数列逐渐接近有序,因此时间复杂度也大约为:O(N)
分组预排序的时间复杂度:
最好:N/gap*gap —> O(N)(每组大约N/gap个元素)
最坏:(1+2+3+…+N/gap)*gap; (gap越大,越接近N最坏情况越接近O(N))
希尔排序的时间复杂度:
gap = gap/2;
理想情况下,大约为N*log2 N(进行lon2 N次预排,每次复杂度接近O(N))
gap = gap/3+1;
理想情况下,大约为N*log3 N
gap由大变小,开始时由于gap很大,时间复杂度都大约为O(N)。多次预排序使得数组越来越接近有序。虽然gap变小了,每次排序的复杂度也都大约为O(N)。
注意:O(nlogn)是理想情况下的复杂度,而实际上在足够大的输入规模下,它的运行时间将超过具有时间复杂度 nlogn 的算法。多次实验得出希尔排序的时间复杂度平均大约为O(N^1.3),做到了对直接插入排序的优化。
希尔排序的特性总结:
希尔排序是对直接插入排序的优化。当gap > 1时都是预排序,目的是让数组更接近于有序。当gap == 1时是直接插入排序,数组已经接近有序的了,这样就会很快。这样整体而言,可以达到优化的效果。
时间复杂度:O(N^1.3) (或NlogN) ~ O(N^2)(逆序)
空间复杂度:O(1)
稳定性:不稳定,相等的关键字可能会被划分到不同的组进行预排序
相关文章:

九大排序之插入排序
1.前言 插入排序是把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中,直到所有的记录插入完为止,得到一个新的有序序列 。实际中我们玩扑克牌时,就用了插入排序的思想。 本章重点:主要着重的介绍两种插入排序…...

DNABERT: 一个基于 Transformer 双向编码器表征的预训练 DNA 语言模型
本文结合 DNABERT 的原文,主要介绍了: Overview of DNABERT 开发 DNABERT 的背景 DNABERT 的 tokenization DNABERT 的模型架构 DNABERT 的预训练 基于微调 DNABERT 的应用 1. Overview of DNABERT 我们之前介绍了 BERT,它是一个基于 Transfo…...

基于Hive和Hadoop的电商消费分析系统
本项目是一个基于大数据技术的电商消费分析系统,旨在为用户提供全面的电商消费信息和深入的消费行为分析。系统采用 Hadoop 平台进行大规模数据存储和处理,利用 MapReduce 进行数据分析和处理,通过 Sqoop 实现数据的导入导出,以 S…...

记一次炉石传说记牌器 Crash 排查经历
大家好这里是 Geek技术前线。最近在打炉石过程中遇到了HSTracker记牌器的一个闪退问题,尝试性排查了下原因。这里简单记录一下 最近炉石国服回归;由于设备限制,我基本只会在 Mac 上打炉石。并且由于主要打竞技场,所以记牌器是必不…...
精益驱动的敏捷开发
1. 什么是精益?精益能给软件开发带来什么? 精益是一种起源于制造业的管理哲学,尤其是从丰田的生产体系中发展而来。它的核心目标是通过最小化浪费、提高效率和优化流程来实现高效的生产。精益的核心原则包括: 消除浪费ÿ…...
SolidWorks机器转ROS2 URDF
文章目录 开发环境SolidWords插件使用生成urdf文件之后的处理CMakeLists文件修改package.xml变更Launch更改运行 开发环境 Linux系统:Ubuntu 22.04 Ros2版本:humble Solidwords版本:2023 (2019以上版本应该都是可以的)…...

(Linux驱动学习 - 6).Linux中断
一. Linux 中断 API 函数 1.中断号 每个中断都有一个中断号,通过中断号即可区分不同的中断,有的资料也把中断号叫做中 断线。在 Linux 内核中使用一个 int 变量表示中断号。 2.申请中断 - request_irq 函数原型: int request_irq(unsigne…...

SpringBoot驱动的明星周边产品电商解决方案
1系统概述 1.1 研究背景 如今互联网高速发展,网络遍布全球,通过互联网发布的消息能快而方便的传播到世界每个角落,并且互联网上能传播的信息也很广,比如文字、图片、声音、视频等。从而,这种种好处使得互联网成了信息传…...
C++、Ruby和JavaScript
C C最初被称为带类的C, 兼容C的语法,此既是C得以流行的前提,也是C某些语法被捆绑的根源。C的来源于C语言的递增运算符,代表增加,意义为扩展。 C的历史 C类的设计思想来源于Simula. Simula为模拟的意思,被称为最早的面向…...
32单片机 低功耗模式
以下是一个基于STM32的低功耗模式示例代码,展示如何将STM32微控制器置于低功耗模式,并在特定条件下唤醒它。这个示例使用的是STM32 HAL库。 ### 示例代码:进入睡眠模式并使用外部中断唤醒 c #include "stm32f4xx_hal.h" // 函数声明…...
501、二叉搜索树中的众数
1、题目描述 . - 力扣(LeetCode) 要求:给一个包含重复值的BST,找出并返回BST中的众数(出现频次最高的元素)。 注:如果树中有不止一个众数可以按任意顺序返回,即如果有多个众数多个都要返回。 ps࿱…...
【洛谷】P2330 [SCOI2005] 繁忙的都市 的题解
【洛谷】P2330 [SCOI2005] 繁忙的都市 的题解 题目传送门 题解 水最小生成树,发现可以水一堆黄题qaq 这题显然就是求最大边权最小的生成树,而用 Kruskal 很容易证明这就是最小生成树,考虑一下这个算法每次取的都是不构成环的最小边即可&a…...
第18场小白入门赛(蓝桥杯)
第 18 场 小白入门赛 6 武功秘籍 考察进制理解。 对于第 i i i 位,设 b i t i x bit_ix bitix ,每一位的最大值是 b j b_j bj ,也就是说每一位是 b j 1 b_j1 bj1 进制 ,那么第 i i i 位的大小就是 x ∑ j i 1…...

Redission · 可重入锁(Reentrant Lock)
前言 Redisson是一个强大的分布式Java对象和服务库,专为简化在分布式环境中的Java开发而设计。通过Redisson,开发人员可以轻松地在分布式系统中共享数据、实现分布式锁、创建分布式对象,并处理各种分布式场景的挑战。 Redisson的设计灵感来…...

初阶C语言-指针
1.指针是什么? 理解指针的两个要点: 1.指针是内存中一个最小单元的编号,也就是地址 2.口头语中说的指针,通常是指指针变量,是用来存放内存地址的变量 总结:指针就是地址,口语中说的指针通常是指…...

论文笔记:微表情欺骗检测
整理了AAAI2018 Deception Detection in Videos 论文的阅读笔记 背景模型实验可视化 背景 欺骗在我们的日常生活中很常见。一些谎言是无害的,而另一些谎言可能会产生严重的后果。例如,在法庭上撒谎可能会影响司法公正,让有罪的被告逍遥法外。…...

智能家居有哪些产品?生活中常见的人工智能有哪些?
智能家居有哪些产品? 1、智能照明设备类:智能开关、智能插座、灯控模块、智能空开、智能灯、无线开关。 2、家庭安防类:智能门锁、智能摄像机、智能猫眼、智能门铃。 3、智能传感器类:烟雾传感器、可燃气体传感器、水浸传感器、声光报警器…...

洗车行软件系统有哪些 佳易王洗车店会员管理系统操作教程#洗车店会员软件试用版下载
一、前言 【试用版软件下载可点击本文章最下方官网卡片】 洗车行软件系统有哪些 佳易王洗车店会员管理系统操作教程#洗车店会员软件试用版下载 洗车管理软件应用是洗车业务的得力助手,实现会员管理及数据统计一体化,助力店铺高效、有序运营。 洗车项…...

【Java】springboot 项目中出现中文乱码
在刚创建的springboot项目中,出现乱码,跟走着解决一下 1、Ctrl Shift S 打开idea设置,根据图片来,将③④这三个地方都修改为UTF-8 2、返回配置查看,解决...

开放式耳机是什么意思?漏音吗?开放式的运动蓝牙耳机推荐
目前运动耳机市场主要分为入耳式、骨传导和开放式三类。入耳式耳机占比30%-40%,虽目前占比较大,但因在运动场景下有闷塞感、出汗不适、屏蔽外界环境音带来安全隐患等缺点,占比会逐渐下降。 骨传导耳机占比也为30%-40%,其不堵塞耳…...

深入剖析AI大模型:大模型时代的 Prompt 工程全解析
今天聊的内容,我认为是AI开发里面非常重要的内容。它在AI开发里无处不在,当你对 AI 助手说 "用李白的风格写一首关于人工智能的诗",或者让翻译模型 "将这段合同翻译成商务日语" 时,输入的这句话就是 Prompt。…...

【机器视觉】单目测距——运动结构恢复
ps:图是随便找的,为了凑个封面 前言 在前面对光流法进行进一步改进,希望将2D光流推广至3D场景流时,发现2D转3D过程中存在尺度歧义问题,需要补全摄像头拍摄图像中缺失的深度信息,否则解空间不收敛…...

Linux-07 ubuntu 的 chrome 启动不了
文章目录 问题原因解决步骤一、卸载旧版chrome二、重新安装chorme三、启动不了,报错如下四、启动不了,解决如下 总结 问题原因 在应用中可以看到chrome,但是打不开(说明:原来的ubuntu系统出问题了,这个是备用的硬盘&a…...

涂鸦T5AI手搓语音、emoji、otto机器人从入门到实战
“🤖手搓TuyaAI语音指令 😍秒变表情包大师,让萌系Otto机器人🔥玩出智能新花样!开整!” 🤖 Otto机器人 → 直接点明主体 手搓TuyaAI语音 → 强调 自主编程/自定义 语音控制(TuyaAI…...
工业自动化时代的精准装配革新:迁移科技3D视觉系统如何重塑机器人定位装配
AI3D视觉的工业赋能者 迁移科技成立于2017年,作为行业领先的3D工业相机及视觉系统供应商,累计完成数亿元融资。其核心技术覆盖硬件设计、算法优化及软件集成,通过稳定、易用、高回报的AI3D视觉系统,为汽车、新能源、金属制造等行…...

网络编程(UDP编程)
思维导图 UDP基础编程(单播) 1.流程图 服务器:短信的接收方 创建套接字 (socket)-----------------------------------------》有手机指定网络信息-----------------------------------------------》有号码绑定套接字 (bind)--------------…...

视频行为标注工具BehaviLabel(源码+使用介绍+Windows.Exe版本)
前言: 最近在做行为检测相关的模型,用的是时空图卷积网络(STGCN),但原有kinetic-400数据集数据质量较低,需要进行细粒度的标注,同时粗略搜了下已有开源工具基本都集中于图像分割这块,…...

力扣热题100 k个一组反转链表题解
题目: 代码: func reverseKGroup(head *ListNode, k int) *ListNode {cur : headfor i : 0; i < k; i {if cur nil {return head}cur cur.Next}newHead : reverse(head, cur)head.Next reverseKGroup(cur, k)return newHead }func reverse(start, end *ListNode) *ListN…...
多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现
多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现 1. 系统概述 本系统使用多模态大模型(Stable Diffusion Inpainting)实现图像修复功能,结合文本描述和图片输入,对指定区域进行内容修复。系统包含完整的数据处理、模型训练、推理部署流程。 import torch import numpy …...
Git常用命令完全指南:从入门到精通
Git常用命令完全指南:从入门到精通 一、基础配置命令 1. 用户信息配置 # 设置全局用户名 git config --global user.name "你的名字"# 设置全局邮箱 git config --global user.email "你的邮箱example.com"# 查看所有配置 git config --list…...