Sortowanie przez wstawianie

Tutorial
Na ten temat mamy również tutorial „Sortowanie przez wstawianie”, który ilustruje działanie algorytmu krok po kroku. Zapraszamy do zapoznania się z nim!
Sortowanie przez wstawianie (1) Przykład sortowania przez wstawianie

Sortowanie przez wstawianie (ang. insertion sort) – prosty algorytm sortowania polegający na wstawianiu kolejnych elementów ciągu we właściwe miejsca. Złożoności czasowa algorytmu wynosi O(n2). Jest to algorytm realizujący metodę przyrostową.

Działanie algorytmu

Sortowany ciąg dzielony jest na część posortowaną i nieposortowaną. Na początku w części posortowanej znajduje się tylko jeden element (pierwszy). W każdym kolejnym kroku bierzemy pierwszy element z części nieposortowanej i wstawiamy we właściwe miejsce części posortowanej. Aby to zrobić, wstawiany element porównujemy kolejno z ostatnim elementem posortowanej części ciągu, z przedostatnim itd. Algorytm kończy się, gdy wszystkie elementy znajdują się w części posortowanej.

Przykładowy kod źródłowy w języku C jest umieszczony poniżej. Kod ten realizuje sortowanie rosnące.

void sortowanie_przez_wstawianie(int* tab, int n)
{
    int i, j, t;

    for (i = 1; i < n; ++i)
    {
        j = i;
        while ( (j > 0) && (tab[j-1] > tab[j]) ) 
        {
            t = tab[j];
            tab[j] = tab[j-1];
            tab[j-1] = t;
            --j;
        } 
    } 
}

Złożoność czasowa

Główna pętla algorytmu wykona się n-1 razy (n jest liczbą elementów do posortowania). W każdym wykonaniu pętli głównej wystąpi od 1 do j porównań, gdzie j jest numerem aktualnego wykonania pętli. W przypadku pesymistycznym algorytm wykona 1+…+(n-1)+(n-2)=(n-1)*n/2 porównań, czyli tyle samo, co algorytm sortowania bąbelkowego. Jednak w przypadku optymistycznym (sortowanie posortowanego ciągu) w każdym wykonaniu pętli głównej odbędzie się tylko jedno porównanie, co daje łącznie jedynie n-1 porównań (złożoność optymistyczna jest zatem liniowa).

Policzmy teraz, jaka jest średnia złożoność algorytmu. Jak już wspomniano, w każdym wykonaniu pętli głównej wystąpi od 1 do j porównań. Zakładając, że każda z tych liczb jest tak samo prawdopodobna, średnia liczba porównań wynosi (j+1)/2. W całym algorytmie wystąpi zatem (1+1)/2+(2+1)/2+…+n/2 porównań, czyli (n-1)(n+2)/4. Nadal jest to złożoność kwadratowa, jednak jest to algorytm szybszy od sortowania bąbelkowego. Przewaga sortowania przez proste wstawianie będzie tym większa, im większe będzie prawdopodobieństwo, że elementy w ciągu już na początku są częściowo posortowane.

Ocena: +12 Tak Nie
Liczba głosów: 22.

Dodano: 29 września 2016 11:53, ostatnia edycja: 28 czerwca 2017 15:19.

REKLAMA

Zobacz też

Przeszukiwanie w głąb (ang. depth-first search, w skrócie DFS) – jeden z dwóch podstawowych algorytmów przeszukiwania grafu. Polega na przechodzeniu zawsze do kolejnego nieodwiedzonego wierzchołka. Jeśli dany wierzchołek nie ma nieodwiedzonych sąsiadów, wracamy do poprzedniego wierzchołka i sprawdzamy jego sąsiadów. Mówiąc obrazowo, w algorytmie tym wchodzimy tak głęboko, jak to możliwe (przechodzimy dalej, dopóki się da).

Algorytm można zapisać w sposób rekurencyjny. Wywoływana rekurencyjnie procedura działa następująco: oznacz wierzchołek jako odwiedzony, a następnie wywołaj tę procedurę dla każdego sąsiada danego wierzchołka, jeśli nie został on wcześniej odwiedzony. Na początku wywołujemy procedurę dla wierzchołka początkowego.

→ Czytaj całość

K-opt, algorytm k-optymalny – algorytm lokalnej optymalizacji wykorzystywany przy rozwiązywaniu problemu komiwojażera. Algorytm ten nie służy do samego wyznaczania trasy, a jedynie do ulepszania jej. Najprostszą wersją tego algorytmu jest algorytm 2-optymalny.

→ Czytaj całość

Algorytm Johnsona – algorytm służący do wyznaczania najkrótszych ścieżek pomiędzy każdą parą wierzchołków w grafie. Algorytm wykorzystuje algorytm Dijkstry i algorytm Bellmana-Forda. Dopuszcza krawędzie o ujemnych wagach, o ile nie tworzą ujemnych cykli.

Złożoność czasowa algorytmu (jeśli algorytm Dijkstry zostanie zaimplementowany z wykorzystaniem kopca Fibonacciego) to O(n2log n + en), gdzie n jest liczbą wierzchołków, a e jest liczbą krawędzi. Dla grafów rzadkich (ze stosunkowo małą liczbą krawędzi) jest to złożoność lepsza, niż złożoność algorytmu Floyda-Warshalla.

→ Czytaj całość
Polityka prywatnościKontakt