插入排序是一种简单直观的排序算法。它的基本思想是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。
算法步骤:
- 从第一个元素开始,认为它已经被排序。
- 取出下一个元素,在已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等于新元素的位置。
- 将新元素插入到该位置后。
- 重复步骤2-5,直到所有元素均排序。
Python实现插入排序
python">def insertion_sort(lst):
for i in range(1, len(lst)):
key = lst[i]
j = i - 1
while j >= 0 and key < lst[j]:
lst[j + 1] = lst[j]
j -= 1
lst[j + 1] = key
return lst
# 示例
lst = [12, 11, 13, 5, 6]
sorted_lst = insertion_sort(lst)
print("排序后的列表:", sorted_lst)
快速排序
快速排序是一种分治算法,通常被认为是目前最快的排序算法之一。它的基本思想是通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个过程可以递归进行,以达到整个数据变成有序序列。
算法步骤:
- 从数列中挑出一个元素,称为“基准”(pivot)。
- 重新排序数列,所有比基准值小的元素摆放在基准前面,所有比基准值大的元素摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区结束之后,该基准就处于数列的中间位置。
- 递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
Python实现快速排序
python">def quick_sort(lst):
if len(lst) <= 1:
return lst
else:
pivot = lst[len(lst) // 2]
left = [x for x in lst if x < pivot]
middle = [x for x in lst if x == pivot]
right = [x for x in lst if x > pivot]
return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)
# 示例
lst = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]
sorted_lst = quick_sort(lst)
print("排序后的列表:", sorted_lst)
算法时间复杂度
- 插入排序的时间复杂度为O(n^2),适用于小规模数据或基本有序的数据。
- 快速排序的平均时间复杂度为O(n log n),最差时间复杂度为O(n^2),但由于其常数因子较小,且具有较好的性能,因此在实际应用中广泛使用。
通过以上实现,可以看到这两种排序算法在不同场景下的适用性。插入排序算法简单直观,适用于小规模数据;快速排序则效率高,适用于大规模数据。