插入排序的简单理解
详细描述
插入排序的基本思想是:将一个记录插入到已经排好序的有序表中,从而得到一个新的、记录数增 1 的有序表。
在其实现过程中使用双层循环,外层循环针对除了第一个元素之外的所有元素,内层循环针对当前元素前面的有序表进行待插入位置查找,并进行移动。
选择排序详细的执行步骤如下:
- 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序;
- 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描;
- 如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置;
- 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;
- 将新元素插入到该位置;
- 重复步骤 2~5。
算法图解

问题解疑
插入排序是原地排序算法吗?
插入排序算法的运行并不需要额外的存储空间,所以空间复杂度是 O(1),也就是说,这是一个原地排序算法。
插入排序是稳定的排序算法吗?
对于值相同的元素,可以选择将后面出现的元素,插入到前面出现元素的后面,这样就可以保持原有的前后顺序不变,所以插入排序是稳定的排序算法。
插入排序的时间复杂度是多少?
最好情况时间复杂度为 O(n);最坏情况时间复杂度为 O(n2);平均时间复杂度为 O(n2)。
代码实现
排序接口
package cn.fatedeity.algorithm.sort; | |
/** | |
* 排序接口 | |
*/ | |
public interface Sort { | |
int[] sort(int[] numbers); | |
} |
排序抽象类
package cn.fatedeity.algorithm.sort; | |
/** | |
* 排序抽象类 | |
*/ | |
public abstract class AbstractSort implements Sort { | |
protected void swap(int[] numbers, int src, int target) { | |
int temp = numbers[src]; | |
numbers[src] = numbers[target]; | |
numbers[target] = temp; | |
} | |
} |
插入排序类
package cn.fatedeity.algorithm.sort; | |
/** | |
* 插入排序类 | |
*/ | |
public class InsertionSort extends AbstractSort { | |
@Override | |
public int[] sort(int[] numbers) { | |
if (numbers.length <= 1) { | |
return numbers; | |
} | |
for (int i = 1; i < numbers.length; i++) { | |
for (int j = i; j > 0; j--) { | |
// 一直交换到顺序相反 | |
if (numbers[j - 1] <= numbers[j]) { | |
break; | |
} | |
this.swap(numbers, j, j - 1); | |
} | |
} | |
return numbers; | |
} | |
} |
相关文章:
插入排序的简单理解
详细描述 插入排序的基本思想是:将一个记录插入到已经排好序的有序表中,从而得到一个新的、记录数增 1 的有序表。 在其实现过程中使用双层循环,外层循环针对除了第一个元素之外的所有元素,内层循环针对当前元素前面的有序表进行…...
Springboot框架集成Websocket通信方式
Websocket实现了“服务器”主动向“客户端”发送数据,改变了以往通过轮询、长轮训、长连接等方式获取服务器端数据的方式。 一、Websocket有三种不同的用场景,单播、广播和组播; (一)、单播(Unicast) 单播是客户端与服务器之间的“一对一”的连接。是在一个单个的发送…...
将json数据分组
在工作中有时需要根据业务需要,将大量数据进行处理分成几个一组 // 例如要将下方数据进行处理 var stuCount [{"id": "1612321835288","libraryCode": "D","regionCode": "A","positionCode&qu…...
从零开始实现一个C++高性能服务器框架----Socket模块
此项目是根据sylar框架实现,是从零开始重写sylar,也是对sylar丰富与完善 项目地址:https://gitee.com/lzhiqiang1999/server-framework 简介 项目介绍:实现了一个基于协程的服务器框架,支持多线程、多协程协同调度&am…...
ld: library not found for -lcrt0.o
ld: library not found for -lcrt0.o 背景: Mac 系统编译的时候报错 语言:golang 原因: 代码使用了静态编译,-static。stack overflow 上说 This option will not work on Mac OS X unless all libraries (including libgcc.a…...
接口测试和功能测试的区别有哪些?说一些你不知道的知识
目录 接口测试和功能测试的区别 目的 测试范围 测试方法 重要性 编辑 举个例子 对于接口测试 对于功能测试 编辑 总结 接口测试和功能测试是软件测试中的两种常见测试类型,主要用于评估软件系统的质量。尽管这两种测试都是为了评估软件系统的性…...
深度学习实战——不同方式的模型部署(CNN、Yolo)
忆如完整项目/代码详见github:https://github.com/yiru1225(转载标明出处 勿白嫖 star for projects thanks) 目录 系列文章目录 一、实验综述 1.实验工具及及内容 2.实验数据 3.实验目标 4.实验步骤 二、ML/DL任务综述与模型部署知识…...
【论文阅读】GNN阅读笔记
A gentle introduction on gnn 前言 发表在distill的文章 图神经网络在应用上才刚刚开始 搭建了一个GNN playground 什么是图 图是表示实体之间的关系 可以分别表示成点向量、边向量、图向量 图可以分为有向图和无向图 数据是怎么表示成图 图片表示成图: …...
QT常用控件——QTreeWidget(树控件),QTableWidget控件
目录 ★先开个小灶,在此插句话:【有关Halcon与Qt联编变量转换】 QTreeWidget树控件 QTableWidget控件...
为什么学校购买小型数控机床而不是大型工业数控机床?
CNC 机器是计算机控制的设备,可以高精度和准确度地切割、雕刻、钻孔或雕刻各种材料。 它们广泛应用于制造、工程、设计和艺术行业。 CNC 机器具有不同的尺寸和功能,从小型台式机到大型工业机型。 人们可能想知道为什么学校会选择购买小型 CNC 机器而不是…...
【Go自学】一文搞懂Go append方法
我们先看一下append的源码 // The append built-in function appends elements to the end of a slice. If // it has sufficient capacity, the destination is resliced to accommodate the // new elements. If it does not, a new underlying array will be allocated. //…...
【压测】通过Jemeter进行压力测试(超详细)
文章目录背景一、前言二、关于JMeter三、准备工作四、创建测试4.1、创建线程组4.2、配置元件4.3、构造HTTP请求4.4、添加HTTP请求头4.5、添加断言4.6、添加察看结果树4.7、添加Summary Report4.8、测试计划创建完成五、执行测试计划总结背景 通过SpringCloudGateway整合Nacos进…...
C# | 上位机开发新手指南(七)加密算法
上位机开发新手指南(七)加密算法 文章目录上位机开发新手指南(七)加密算法前言加密算法的分类对称加密算法和非对称加密算法流加密算法和块加密算法分组密码和序列密码哈希函数和消息认证码对称加密与非对称对称加密优点缺点对称加…...
实验一 跨VLAN访问
目录 一、按照拓扑图配置VLAN,并实现跨VLAN间的访问。 二、实验环境 三、实验步骤 一、按照拓扑图配置VLAN,并实现跨VLAN间的访问。 1、配置好交换机的VLAN和各个终端的地址,实现各个VLAN内能连通。 2、开启两个交换机的VTY连接࿰…...
通信算法之130:软件无线电-接收机架构
1. 超外差式接收机 2.零中频接收机 3.数字中频接收机...
C++编程大师之路:从入门到精通-C++基础入门
文章目录前言主要内容C基础入门初识C第一个C程序注释变量常量关键字标识符命名规则数据类型整型sizeof关键字实型(浮点型)字符型转义字符字符串型布尔类型 bool数据的输入运算符算术运算符赋值运算符比较运算符逻辑运算符程序流程结构选择结构if语句三目…...
如何在千万级数据中查询 10W 的数据并排序
前言 在开发中遇到一个业务诉求,需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据,并根据配置的权重规则进行排序、打散(如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次)。 下面对该业务诉求的实现,设计思路和方案优…...
RocketMQ消息文件过期原理
文章目录 消费完后的消息去哪里了?什么时候清理物理消息文件?这样设计带来的好处跳过历史消息的处理所有的消费均是客户端发起Pull请求的,告诉消息的offset位置,broker去查询并返回。但是有一点需要非常明确的是,消息消费后,消息其实并没有物理地被清除,这是一个非常特殊…...
Docker容器理解
目录 目录 一:简单理解操作系统 操作系统: 内核: 内核空间和用户空间: 二:简单理解文件系统 1:什么是文件系统 2:什么是root文件系统 三:docker 1:docker镜像 2&…...
SpringBoot 整合knife4j
文章目录SpringBoot 整合knife4j引入knife4j注解案例knife4j增强功能接口添加作者资源屏蔽访问页面加权控制接口排序分组排序请求参数缓存过滤请求参数禁用调试禁用搜索框SpringBoot 整合knife4j Knife4j是一款基于Swagger 2的在线API文档框架 在Spring Boot中,使…...
【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop
在Linux系统中,iftop是网络管理的得力助手,能实时监控网络流量、连接情况等,帮助排查网络异常。接下来从多方面详细介绍它。 目录 【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景…...
(二)TensorRT-LLM | 模型导出(v0.20.0rc3)
0. 概述 上一节 对安装和使用有个基本介绍。根据这个 issue 的描述,后续 TensorRT-LLM 团队可能更专注于更新和维护 pytorch backend。但 tensorrt backend 作为先前一直开发的工作,其中包含了大量可以学习的地方。本文主要看看它导出模型的部分&#x…...
高危文件识别的常用算法:原理、应用与企业场景
高危文件识别的常用算法:原理、应用与企业场景 高危文件识别旨在检测可能导致安全威胁的文件,如包含恶意代码、敏感数据或欺诈内容的文档,在企业协同办公环境中(如Teams、Google Workspace)尤为重要。结合大模型技术&…...
DBAPI如何优雅的获取单条数据
API如何优雅的获取单条数据 案例一 对于查询类API,查询的是单条数据,比如根据主键ID查询用户信息,sql如下: select id, name, age from user where id #{id}API默认返回的数据格式是多条的,如下: {&qu…...
Matlab | matlab常用命令总结
常用命令 一、 基础操作与环境二、 矩阵与数组操作(核心)三、 绘图与可视化四、 编程与控制流五、 符号计算 (Symbolic Math Toolbox)六、 文件与数据 I/O七、 常用函数类别重要提示这是一份 MATLAB 常用命令和功能的总结,涵盖了基础操作、矩阵运算、绘图、编程和文件处理等…...
WEB3全栈开发——面试专业技能点P2智能合约开发(Solidity)
一、Solidity合约开发 下面是 Solidity 合约开发 的概念、代码示例及讲解,适合用作学习或写简历项目背景说明。 🧠 一、概念简介:Solidity 合约开发 Solidity 是一种专门为 以太坊(Ethereum)平台编写智能合约的高级编…...
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…...
AI书签管理工具开发全记录(十九):嵌入资源处理
1.前言 📝 在上一篇文章中,我们完成了书签的导入导出功能。本篇文章我们研究如何处理嵌入资源,方便后续将资源打包到一个可执行文件中。 2.embed介绍 🎯 Go 1.16 引入了革命性的 embed 包,彻底改变了静态资源管理的…...
关键领域软件测试的突围之路:如何破解安全与效率的平衡难题
在数字化浪潮席卷全球的今天,软件系统已成为国家关键领域的核心战斗力。不同于普通商业软件,这些承载着国家安全使命的软件系统面临着前所未有的质量挑战——如何在确保绝对安全的前提下,实现高效测试与快速迭代?这一命题正考验着…...
【VLNs篇】07:NavRL—在动态环境中学习安全飞行
项目内容论文标题NavRL: 在动态环境中学习安全飞行 (NavRL: Learning Safe Flight in Dynamic Environments)核心问题解决无人机在包含静态和动态障碍物的复杂环境中进行安全、高效自主导航的挑战,克服传统方法和现有强化学习方法的局限性。核心算法基于近端策略优化…...
