python插入排序如何优化
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当有序区间有大量数据时,搜索数据的插入位置会非常耗时。
1、插入排序算法总是从有序区间搜索插入位置,以此为切入点。
2、可以使用二分搜索方法快速确认待插入的位置,所以有一个优化版本的插入排序算法,也叫二分查找插入算法。
实例
def insert_sort2(data_list): ''' 使用二分查找函数确定待插入元素在有序区间的插入位置 ''' count=0 #统计循环次数 length = len(data_list) for i in range(1,length ): #默认第一个位置的元素是已排序区间,因此下标从 1 开始 print(data_list) wait_insert_data = data_list[i] ##等待插入元素 move_index = i insert_index,count1 = binary_search(data_list[0:i],wait_insert_data) #寻找插入位置 count+=count1 #统计循环次数需要加上二分查找的循环次数 while move_index > insert_index: #移动元素,直到待插入位置处 count+=1 data_list[move_index] = data_list[move_index - 1] move_index -= 1 data_list[insert_index] = wait_insert_data #插入操作 print(data_list) print(f"总循环次数为 {count}") return data_list def binary_search(data_list,data): """ 输入:有序列表,和待查找的数据data 输出:data 应该在该有序列表的插入位置 count 变量纯粹是为了统计循环次数而使用的,实际应用时可去除。 """ count = 0 length = len(data_list) low = 0 high = length-1 ##如果给定元素大于等于最后一个元素,则插入最后元素位置的后面 ##如果小于第一个元素,则插入位置0 if data >= data_list [length -1]: return length,0 elif data < data_list [0]: return 0,0 insert_index = 0 while low < high-1: count +=1 mid = (low + high)//2 #python中的除法结果默认为浮点数取整数部分时使用 // if data_list[mid] > data: high = mid insert_index = high else: low = mid insert_index = low+1 #如果值相同或者值大于mid的值,那么插入位置位于其后面 return insert_index,count
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网页题目:python插入排序如何优化
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