O(N^2)排序算法分析:选择排序和插入排序

一。选择排序(从小到大):

基本思想:每次遍历数组,找到当前数组中最小的一个元素,与第一个元素调换位置。

第一次排序:遍历8个元素,找到当前数组中最小元素2,与第一个元素调换,此时,2现在的位置就是其最终的位置

第二次排序:从第二个元素开始遍历,找到最小的元素4,与第二个元素8对调位置

 第三次排序最小的元素时5,与当前位置对换,即可以理解为自己和自己对换位置,第三次排序后的结果为:2 4 5 7 6 8 9 7,按照同样的方法,可以得到

第四次排序结果:2 4 5 6 7 8 9 7 ,第五次排序结果:2 4 5 6 7 8 9 7 ,第六次排序结果:2 4 5 6 7 7 8 9  ,第七次排序结果 :2 4 5 6 7 7 8 9 第八次排序结果:2 4 5 6 7 7 8 9。

因此对于选择排序,可以看出,当第六次的时候已经有序,但后续步骤任然需要进行后续所有元素的遍历,实现代码如下:

public static void sort(Comparable[] arr){
        int n = arr.length;
        for(int i = 0; i < n ; i++){
            int minIndex = i;
            for(int j = i+1; j < n ; j++){
                //使用compareTo方法比较两个Comparable对象的大小
                if(arr[j].compareTo(arr[minIndex]) < 0){
                    minIndex = j;
                }
            }
            SortHelper.swap(arr,i,minIndex);
        }
    }

测试:

public static void main(String[] args) {
        int n = 10000;
        Integer[] arr = SortHelper.generateRandomArray(n,0,n);
        long start = System.currentTimeMillis();
        sort(arr);
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("执行时间"+(double)(end - start)/1000+"s");
        SortHelper.show(arr,arr.length);
    }

执行结果:(n=10000)

(n=100000)

相比两个测试结果,执行效率差不多慢了100倍。

 二。插入排序(从小到大)

算法思想:从第二个元素开始(默认第一个元素已排序),往前依次比较,如果当前元素比被比较元素小,则和被比较元素交换位置,否则跳出循环,进行下一个元素进行比较

第一次比较过程:

第二次比较过程:

第三次比较:

实现代码如下:

 public static void sort(Comparable[] arr){
        int n = arr.length;
        for(int i = 1 ; i < n ; i++){
//            for(int j = i ; j > 0 ; j--){
//                if(arr[j].compareTo(arr[j-1])<0){
//                    SortHelper.swap(arr,j,j-1);
//                }else {
//                    break;
//                }
//            }
            //精简一点的写法
            for(int j = i ; j > 0 && arr[j].compareTo(arr[j-1])<0 ; j--){
                SortHelper.swap(arr,j,j-1);
            }
        }
    }

测试用例:

 public static void main(String[] args) {
        int n = 10000;
        Integer[] arr = SortHelper.generateRandomArray(n,0,n);
        long start = System.currentTimeMillis();
        sort(arr);
        long end = System.currentTimeMillis();
        assert SortHelper.isSorted(arr);
        System.out.println("执行时间"+(double)(end - start)/1000+"s");
    }

执行结果:

当n相差10倍的时候,执行时间差不多相差了近100倍。

三。算法比较

虽然两个算法都是O(N^2)的时间复杂度,但是对于插入排序,如果待排序序列接近有序的时候,插入排序的比较次数明显减少,因此在待排序序列接近有序的时候,插入排序的时间复杂的会接近O(N),同时,本例中插入排序存在着不断的调换位置的情况,需要消耗一定的时间,下面的我们将对插入排序进行优化。

 交换的次数少一些

   public static void sort2(Comparable[] arr) {
        int n = arr.length;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            Comparable e = arr[i];
            int j = i;
            for (; j > 0 && arr[j - 1].compareTo(e)> 0; j--) {
                arr[j] = arr[j-1];
            }
            arr[j] = e;
        }
    }

测试结果:

最后,用一个接近有序的序列,再来测试一样两种情况

选择排序测试结果(n=100000 和  n=10000):

插入排序测试结果(n=100000 和  n=10000):

 

附录--代码地址:https://github.com/yohzhangxin/MoocAlgr

原文地址:https://www.cnblogs.com/yohzhangxin/p/9133526.html