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日期： 2022-09-21 04:09:56 浏览数：5
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（5）插入排序分析：
时间复杂度，由于仍然需要两层循环，插入排序的时间复杂度仍然为O(n*n)。
比较次数：在第一轮排序中，插入排序最多比较一次；在第二轮排序中插入排序最多比较二次；以此类推，最后一轮排序时，最多比较N-1次，因此插入排序的最多比较次数为1+2+...+N-1=N*(N-1)/2。尽管如此，实际上插入排序很少会真的比较这么多次，因为一旦发现左侧有比目标元素小的元素，比较就停止了，因此，插入排序平均比较次数为N*(N-1)/4。
移动次数：插入排序的移动次数与比较次数几乎一致，但移动的速度要比交换的速度快得多。
综上，插入排序的速度约比冒泡排序快一倍（比较次数少一倍），比选择排序还要快一些，对于基本有序的数据，插入排序的速度会很快，是简单排序中效率最高的排序算法。
上文介绍了常见简单算法：冒泡排序、选择排序和插入排序。本文介绍高级排序算法：快速排序和归并排序。在开始介绍算法之前，首先介绍高级算法所需要的基础知识：划分、递归，并顺带介绍二分查找算法。
划分是快速排序的前提，即把数据分为两组，大于特定值的数据在一组，小于特定值的数据在另一组。快速排序即是由划分和递归操作来完成的。
（1）原理：
定义一个阈值，分别从最左面和最右面向中间遍历元素，左面找到一个大于阈值的数据便停止，右边找到一个小于阈值的数据便停止，如果此时左右两边都还没有走到中间，则交换左面大于阈值的数据和右面小于阈值的数据；重复上述过程，直到左面指针和右面指针相遇，此时左面数据均小于阈值，右面数据均大于阈值，划分结束。划分结束后，数据仍然是无序的，但更接近于有序。
（2）例子：
待划分数据：7, 6, 9, 8, 5,1，假设阈值为5
原理：
定义一个阈值，分别从最左面和最右面向中间遍历元素，左面找到一个大于阈值的数据便停止，右边找到一个小于阈值的数据便停止，如果此时左右两边都还没有走到中间，则交换左面大于阈值的数据和右面小于阈值的数据；重复上述过程，直到左面指针和右面指针相遇，此时左面数据均小于阈值，右面数据均大于阈值，划分结束。划分结束后，数据仍然是无序的，但更接近于有序。
（2）例子：
待划分数据：7, 6, 9, 8, 5,1，假设阈值为5
第一轮：左指针指向7，右指针指向1，左指针向后移，右指针向左移，发现左面第一个大于5的元素7，右面第一个小于5的元素1，交换7和1的位置，结果：1,6,9,8,5,7；
第二轮：从6开始找大于5的数字，找到6，右边从5起找小于5的数字，找到1，但此时由于6在1的右面，，即右指针<左指针，左右指针交叉，此时划分结束。原数列被划分为两部分，左侧子数列只有一个元素，即为1，其为小于阈值的子数列；右侧子数列包括5个元素，均为大于阈值5的元素。
（3）代码实现：
实例
package com.test.insertsort;
/**
* 划分、递归、快排
* @author bjh
*
*/
public class QuickSort {
/**待排序、划分数组*/
private int[] array;
/**数组长度*/
private int length;
public QuickSort(int[] array){
this.array = array;
this.length = array.length;
}
/**
* 打印元素
*/
public void printArray(){
for(int i=0; i<length; i++){
System.out.print(array[i]+" ");
}
System.out.println();
}
/**
* 划分
* @return 划分的分界点
*/
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