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  • 09 排序(上):为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎?

    一、排序方法与复杂度归类

    (1)几种最经典、最常用的排序方法:

    冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、计数排序、基数排序、桶排序

    (2)复杂度归类

    • O(n^2):冒泡排序、插入排序、选择排序
    • O(nlogn):快速排序、归并排序
    • O(n):计数排序、基数排序、桶排序
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    二、如何分析一个“排序算法”?

    (1)算法的执行效率

    • 1.最好、最坏、平均情况时间复杂度
    • 2.时间复杂度的系数、常数和低阶
    • 3.比较次数,交换(或移动)次数

    (2)排序算法的稳定性

    • 1.稳定性的概念

    如果待排序的序列中存在值相等的元素,经过排序之后,相等元素之间原有的先后顺序不变。

    • 2.稳定性的重要性:可针对对象的多种属性进行有优先级的排列
    • 3.举例
      给电商交易系统中的“订单”排序,按照金额大小对订单数据排序;对于相同金额的订单,以下单时间早晚排序。
      用稳定排序算法可简洁地解决。
      先按照下单时间给订单排序,排序完成后用稳定排序算法按照订单金额重新排序。
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    (3)排序算法的内存损耗

    原地排序算法:特指空间复杂度是 O(1)的排序算法。

    三、冒泡排序

    冒泡排序只会操作相邻的两个数据。每次冒泡操作都会对相邻的两个元素进行比较,看是否满足大小关系要求,如果不满足就让他俩互换。

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    稳定性:冒泡排序是稳定的排序算法

    空间复杂度:冒泡排序是原地排序算法

    时间复杂度:

    • 1.最好情况(满有序度):O(n)
    • 2.最坏情况(满逆序度):O(n^2)
    • 3.平均情况:

    “有序度”和“逆序度”:对于不完全有序的数组,如4,5,6,3,2,1,有序元素对为3个————(4,5),(4,6),(5,6),有序度为3,逆序度为12;对于一个完全有序的数组,如1,2,3,4,5,6,有序度就是 n*(n-1)/2,也就是15,称作满有序度;逆序度=满有序度-有序度;冒泡排序、插入排序交换(或移动)次数=逆序度。

    最好情况下,初始有序度为 n(n-1)/2,最坏情况下初始有序度为0,则平均初始有序度为 n(n-1)/4,即交换次数为 n*(n-1)/4,因交换次数 < 比较次数 < 最坏情况时间复杂度,所以平均时间复杂度为 O(n^2)。

    代码实现:

    // 冒泡排序,a表示数组,n表示数组大小
    public void bubbleSort(int[] a, int n) {
      if (n <= 1) return;
     
     for (int i = 0; i < n; ++i) {
        // 提前退出冒泡循环的标志位
        boolean flag = false;
        for (int j = 0; j < n - i - 1; ++j) {
          if (a[j] > a[j+1]) { // 交换
            int tmp = a[j];
            a[j] = a[j+1];
            a[j+1] = tmp;
            flag = true;  // 表示有数据交换      
          }
        }
        if (!flag) break;  // 没有数据交换,提前退出
      }
    }
    

    四、插入排序

    插入排序将数组数据分成已排序区间和未排序区间。初始已排序区间只有一个元素,即数组第一个元素。在未排序区间取出一个元素插入到已排序区间的合适位置,直到未排序区间为空。

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    空间复杂度:插入排序是原地排序算法

    时间复杂度

    • 1.最好情况:O(n)
    • 2.最坏情况:O(n^2)
    • 3.平均情况:O(n^2)(往数组中插入一个数的平均时间复杂度是 O(n),一共重复 n 次)

    稳定性:插入排序是稳定的排序算法

    代码实现:

    // 插入排序,a表示数组,n表示数组大小
    public void insertionSort(int[] a, int n) {
      if (n <= 1) return;
    
      for (int i = 1; i < n; ++i) {
        int value = a[i];
        int j = i - 1;
        // 查找插入的位置
        for (; j >= 0; --j) {
          if (a[j] > value) {
            a[j+1] = a[j];  // 数据移动
          } else {
            break;
          }
        }
        a[j+1] = value; // 插入数据
      }
    }
    

    五、选择排序

    选择排序将数组分成已排序区间和未排序区间。初始已排序区间为空。每次从未排序区间中选出最小的元素插入已排序区间的结尾,直到未排序区间为空。

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    空间复杂度:选择排序是原地排序算法

    时间复杂度:(都是 O(n^2))

    • 1.最好情况:O(n^2)
    • 2.最坏情况:O(n^2)
    • 3.平均情况:O(n^2)

    稳定性:选择排序是稳定的排序算法

    六、总结

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    七、思考

    选择排序和插入排序的时间复杂度相同,都是O(n^2),在实际的软件开发中,为什么我们更倾向于使用插入排序而不是冒泡排序呢?

    答:从代码实现上来看,冒泡排序的数据交换要比插入排序的数据移动复杂,冒泡排序需要3个赋值操作,而插入排序只需要1个,所以在相同数组进行排序时,冒泡排序的运行时间理论上要长于插入排序。

    冒泡排序中数据的交换操作:
    if (a[j] > a[j+1]) { // 交换
       int tmp = a[j];
       a[j] = a[j+1];
       a[j+1] = tmp;
       flag = true;
    }
    
    插入排序中数据的移动操作:
    if (a[j] > value) {
      a[j+1] = a[j];  // 数据移动
    } else {
      break;
    }
    
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