冒泡与插入排序

冒泡排序与插入排序:基础排序算法解析

冒泡排序 (Bubble Sort)

动态演示

冒泡排序动态图
图1:冒泡排序的动画过程(来源:VisuAlgo算法可视化平台)1

核心步骤

1.比较相邻元素:从数组首端开始,依次比较相邻元素。
2.交换位置:若当前元素大于后一个元素,则交换位置。
3.重复遍历:每轮遍历将最大值“冒泡”到数组末尾,遍历次数逐轮减少。

def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n-1):
        for j in range(n-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr

时间复杂度

最坏情况:O(n²) - 当列表是逆序的时候

最好情况:O(n) - 当列表已经有序时(可以通过添加标志位优化)

平均情况:O(n²)

空间复杂度

O(1) - 只需要常数级别的额外空间

插入排序 (Insertion Sort)

动态演示
在这里插入图片描述

核心步骤

1.构建有序子序列:从第二个元素开始,逐步将元素插入已排序的子序列。
2.后移元素腾位:若当前元素小于子序列元素,则子序列元素后移。
3.插入目标位置:找到合适位置后插入当前元素。

def insertion_sort(arr):
    for i in range(1, len(arr)):
        key = arr[i]
        j = i-1
        while j >=0 and key < arr[j]:
            arr[j+1] = arr[j]
            j -= 1
        arr[j+1] = key
    return arr

时间复杂度

最坏情况:O(n²) - 当列表是逆序的时候

最好情况:O(n) - 当列表已经有序时

平均情况:O(n²)

空间复杂度

O(1) - 只需要常数级别的额外空间

冒泡排序 vs 插入排序

虽然这两种算法的时间复杂度在最坏和平均情况下都是O(n²),但在实际应用中:

性能:插入排序通常比冒泡排序更快,因为它的内部循环更高效,交换操作更少

交换次数:冒泡排序每次发现顺序不对就交换,而插入排序找到正确位置后才进行一次插入

适应性:插入排序是自适应的,当输入数组几乎有序时,它的性能接近O(n)

稳定性:两者都是稳定的排序算法(相等元素的相对位置不会改变)

应用场景
虽然这两种算法在大数据量时效率不高,但在某些情况下仍然有用:

小规模数据排序

作为更复杂算法的基础(如希尔排序使用插入排序)

教育目的,帮助理解排序算法的基本原理

总结

冒泡排序和插入排序是两种基础的排序算法,虽然它们的效率不如快速排序、归并排序等高级算法,但理解它们的工作原理对于学习更复杂的算法非常有帮助。在实际应用中,对于小规模或几乎有序的数据,插入排序可能是一个不错的选择。

希望这篇博客能帮助你更好地理解这两种基础排序算法!

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