Logo pl.boatexistence.com

Kiedy używasz sortowania przez wstawianie?

Spisu treści:

Kiedy używasz sortowania przez wstawianie?
Kiedy używasz sortowania przez wstawianie?

Wideo: Kiedy używasz sortowania przez wstawianie?

Wideo: Kiedy używasz sortowania przez wstawianie?
Wideo: Sortowanie Przez Wstawianie Python - Jak Napisać i Jak Działa Insertion Sort Pythonie 2024, Może
Anonim

Zastosowania: Sortowanie przez wstawianie jest używane, gdy liczba elementów jest mała. Może to być również przydatne, gdy tablica wejściowa jest prawie posortowana, tylko kilka elementów jest niewłaściwie umieszczonych w pełnej dużej tablicy.

Kiedy należy używać sortowania przez wstawianie?

Zastosowania: Sortowanie przez wstawianie jest używane gdy liczba elementów jest mała. Może to być również przydatne, gdy tablica wejściowa jest prawie posortowana, tylko kilka elementów jest niewłaściwie umieszczonych w pełnej dużej tablicy.

Gdzie używamy sortowania przez wstawianie?

Algorytm sortowania wstawiania

  1. Krok 1 − Jeśli element jest pierwszym, jest już posortowany.
  2. Krok 2 – Przejdź do następnego elementu.
  3. Krok 3 − Porównaj bieżący element ze wszystkimi elementami w posortowanej tablicy.
  4. Krok 4 – Jeśli element w posortowanej tablicy jest mniejszy niż bieżący element, przejdź do następnego elementu.

Do czego najlepiej nadaje się sortowanie przez wstawianie?

Sortowanie przez wstawianie ma krótki czas działania w najlepszym przypadku i jest dobrym algorytmem sortowania do użycia, jeśli lista wejściowa jest już w większości posortowana. W przypadku większych lub większej liczby nieuporządkowanych list lepszym wyborem byłby algorytm z szybszym czasem wykonywania najgorszych i przeciętnych przypadków, taki jak sortowanie przez scalanie.

Jakie są główne zalety sortowania przez wstawianie?

Sortowanie przez wstawianie ma kilka zalet, w tym:

  • Czysta prostota algorytmu.
  • Względna kolejność elementów z równymi kluczami nie ulega zmianie.
  • Możliwość sortowania listy w miarę jej odbioru.
  • Wydajne dla małych zbiorów danych, szczególnie w praktyce niż inne algorytmy kwadratowe - np. O(n²).

Zalecana: