【Python排序算法系列】—— 插入排序

插入排序

理解

插入排序时间复杂度仍然是O(n²)，但算法思路与冒泡排序、选择排序不同 插入排序维持一个已排好序的子列表，其位置始终在列表的前部，然后逐步扩大这个子列表直到全表 —— 跟打扑克牌时，给排好序的扑克牌插入一张牌一样。

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看上面的图片，让我联想到贪吃蛇，每次吃一个豆子（元素）让后将其插入到应当插入的位置。

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过程演示：

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将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列，把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。

从头到尾依次扫描未排序序列，将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。（如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等，则将待插入元素插入到相等元素的后面。）

插入排序的比对主要用来寻找“新项”的插入位置 最差情况是每趟都与子列表中所有项进行比对，总比对次数与冒泡排序相同，数量级仍是O(n²) 最好情况，列表已经排好序的时候，每趟仅需1次比对，总次数是O(n)

插入排序实现代码：

def insertionSort(alist):
    for i in range(0,len(alist)):#循环插入的次数
        current = alist[i]#当前要插入的元素值
        preIndex = i - 1 #当前位置 减去 1
        while preIndex >= 0 and alist[preIndex] > current: #前一个位置数值比当前位置数值大
            alist[preIndex + 1] = alist[preIndex] #后一个元素的值等于前一个元素的值，相当于整体后移一位
            preIndex -= 1 #前一个位置始终前移一
        alist[preIndex + 1] = current #把当前元素插入比他小的后一个位置

    return alist

list = [7,6,4,0,9,2,5]
print(insertionSort(list))

SelfCheck

Suppose you have the following list of numbers to sort: [15 , 5 , 4 , 18 , 12 , 19 , 14 , 10 , 8 , 20] which

list represents the partially sorted list after three complete passes of insertionsort ?

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我的思路：

题目说他是插入排序，我就会联想到贪吃蛇，一个一个的吃，并且吃了的元素按顺序排列，那么前三次吃的是15,5,4 ——> 按顺序排列就是 4,5,15；后面元素位置不变，所以选择第三个。

📝总结：

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