insertion sort python

插入排序是一种简单的排序算法，它的基本思想是将一个元素插入到已经排好序的序列中，使得插入后的序列仍然有序。在Python中实现插入排序可以使用循环和条件语句来完成。具体实现方法如下：

def insertion_sort(arr):
for i in range(1, len(arr)):
key = arr[i]
j = i - 1
while j >= and key < arr[j]:
arr[j + 1] = arr[j]
j -= 1
arr[j + 1] = key

其中，arr是待排序的数组，i表示当前要插入的元素的下标，key表示当前要插入的元素的值，j表示已经排好序的序列的最后一个元素的下标。在循环中，首先将当前要插入的元素保存到key中，然后从已经排好序的序列的最后一个元素开始向前遍历，如果当前元素小于已经排好序的序列中的某个元素，则将该元素后移一位，直到找到合适的位置插入当前元素。最后，将当前元素插入到合适的位置即可。

插入排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。虽然插入排序的时间复杂度比较高，但是它的实现简单，对于小规模的数据排序效率还是比较高的。

相关问题

Python insertion sort

Sure, here's an implementation of the insertion sort algorithm in Python:

def insertion_sort(arr):
    for i in range(1, len(arr)):
        key = arr[i]
        j = i - 1
        while j >= 0 and arr[j] > key:
            arr[j + 1] = arr[j]
            j -= 1
        arr[j + 1] = key
    return arr

To use this function, simply pass in an array of integers:

my_array = [4, 2, 7, 1, 3]
sorted_array = insertion_sort(my_array)
print(sorted_array)  # Outputs [1, 2, 3, 4, 7]

The insertion sort algorithm works by iterating through each element in the array one by one, and inserting it into its correct position among the already sorted elements. It does this by comparing the current element to each of the previous elements, and swapping them if necessary until the current element is in the correct position.

python sort 时间复杂度

Python的排序算法的时间复杂度可以根据具体的实现方式有所不同。下面是几种常见的排序算法及其时间复杂度：

1. 冒泡排序（Bubble Sort）：最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)，平均情况下的时间复杂度也为O(n^2)。

2. 选择排序（Selection Sort）：最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)，平均情况下的时间复杂度也为O(n^2)。

3. 插入排序（Insertion Sort）：最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)，平均情况下的时间复杂度也为O(n^2)。

4. 快速排序（Quick Sort）：最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)，平均情况下的时间复杂度为O(nlogn)。

5. 归并排序（Merge Sort）：最坏情况下的时间复杂度为O(nlogn)，平均情况下的时间复杂度也为O(nlogn)。

6. 堆排序（Heap Sort）：最坏情况下的时间复杂度为O(nlogn)，平均情况下的时间复杂度也为O(nlogn)。

7. 希尔排序（Shell Sort）：最坏情况下的时间复杂度取决于增量序列的选择，平均情况下的时间复杂度为O(n^1.3)。

8. 计数排序（Counting Sort）：时间复杂度为O(n+k)，其中k是待排序数组中的最大值。

9. 桶排序（Bucket Sort）：时间复杂度为O(n+k)，其中k是桶的数量。

10. 基数排序（Radix Sort）：时间复杂度为O(d(n+k))，其中d是数字的位数，k是每个位数可能的取值范围。

需要注意的是，这些排序算法的时间复杂度都是基于比较的排序算法。非基于比较的排序算法，例如计数排序、桶排序和基数排序，可以在特定情况下达到线性时间复杂度。