插入排序与算法的数学分析

超凡天赐

小甲鱼老师已经说了关于插入排序，我们非常困惑关于时间是怎么分析出来的？这里再对插入排序

进行更深一步的数学分析。（这里并没有用到多么高深的数学知识，只不过是标题党罢了）

话不多说，先举个关于扑克牌的例子。

假如我们这里有十张牌。



我们来想象这个场景，我们先将十张牌放在桌子上,左手抽出第一张。下面我将用十分形象的方法来描述抽象的算法。注意看注释。

1. //这里我们将分成两堆，一堆在左手上，另一堆在桌子上。我们不难发现其实左手上完全排序好的，桌子上是没有排序好的。
   
2. #include <stdio.h>
   
3. int main()
   
4. {
   
5.     int i,j,right_hand;
   
6.     int card[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
   
7.     for(i=1;i<=9;i++)
   
8.     {
   
9.         right_hand=card[i];//这里我们将需要插入的牌从桌上放到右手上，此时我们左手已经有一张牌了（只有一张牌，当然排序好了）。
   
10.         j=i-1;//我们再把目标放到左手上。
    
11.         while(j>=0&&card[j]<right_hand)
    
12.         {
    
13.             card[j+1]=card[j];
    
14.             j--;
    
15.         }//在这里我们来想象一个动作，其实和我们平时理牌一个道理。我们拿右手上的牌和左手上最后一个牌先进行比较。如果右手上的牌大于左手上的牌，那么就将左手上最后一张牌向后移，倒数第二张还是这样，就还后移，直到找到合适的插入点。
    
16.         card[j+1]=right_hand;//这里为什么是j+1。其实这并不是逻辑上的问题，这是计算机指令的问题。因为这里最后j多减了一次1.
    
17.     }
    
18.     for(i=0;i<10;i++)
    
19.         printf("%d ",card[i]);
    
20.     return 0;
    
21. }

复制代码

仿佛算法就在眼前，摸得着，看得见。

分析算法：（见代码注释）

1. //这里只对主要程序段进行时间分析
   
2. //假设c是执行时间，n是执行次数
   
3. #include <stdio.h>
   
4. int main()
   
5. {
   
6.     int i,j,right_hand;
   
7.     int card[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
   
8.     i=0;//c0
   
9.     while(i<=9)//c1  n=11
   
10.     {
    
11.         right_hand=card[i];//c2  n-1
    
12.         j=i-1;//c3  n-1
    
13.         while(j>=0&&card[j]<right_hand)//c4  1+2+···+n-1
    
14.         {
    
15.             card[j+1]=card[j];//c5  1+2+···+n-2
    
16.             j--;//c6  1+2+···+n-2
    
17.         }
    
18.         card[j+1]=right_hand;//c7  n-1
    
19.         i++;//c8  n-1
    
20.     }
    
21.     for(i=0;i<10;i++)
    
22.         printf("%d ",card[i]);
    
23.     return 0;
    
24. }

复制代码

好了，现在我们要进行求和，也就是求总时间。

我们先假设最坏情况，我写的那个C语言代码就是最坏情况。



在这里，我们认为当n趋近于无穷大时，我们就可以认为这个算法的效率为n（o^2）

为什么?这里我来引入数学中的等价无穷大（其实这个是我瞎扯的，我没有找到什么依据）



在分析算法效率时，我们总是把低阶的无穷大给扔掉，所谓低阶，是相对的，所以算法效率最差为n（o^2）

当最好的情况时呢？

回到上面的代码我们假设是排列好的，c4的执行次数就变成了n-1，所以这个算法效率最优为n（o）；

那么平均呢？

这里就不用什么概率论了，就假设平均为一半比它大，一半比它小，c4的执行次数就变成了(1+2+···+n-1)/2，

我们再次按照上面的最差效率进行推导，

我们发现仍是o（o^2）！！！平均效率竟然和最差效率一样！！！！

这里其实还不是严格的数学证明，数学证明必须所有情况都成立才可以。

超凡天赐

@人造人 @零度非安全 @lumber2388779 帮我评分

超凡天赐

能帮我移到数据结构与算法吗？我放错地方了@人造人