数据结构与算法详解:排序与选择排序方法

需积分: 9 4 下载量 75 浏览量 更新于2024-10-28 收藏 10KB TXT 举报
本资源是一份关于数据结构与算法的总结,重点介绍了两种排序算法:选择排序和插入排序。首先,我们来看看插入排序。 插入排序: 在提供的代码中,`insertion_sort`函数用于对整型数组进行排序。这个算法的基本思想是通过构建有序序列,对于未排序的数据,在已排序序列中找到合适的位置插入。关键部分在于外层循环(`for(int i=0; i<len;)`),它遍历整个数组。在内层循环(`for(j=i+1;j<len;j++)`)中,比较当前元素与已排序部分的最小值,如果当前元素较小,则交换它们的位置,直到找到正确的位置。最后,检查是否已经到达有序状态(`if(num[i]==i+1)`),若满足则移动指针`i`。插入排序的时间复杂度为O(n^2),在最坏情况下(如数组完全逆序),需要比较和交换的次数较多。 选择排序: `select_sort`函数展示了选择排序的方法。此算法每次从未排序部分选择最小(或最大)的元素,放到已排序部分的末尾。首先初始化最小索引`min`为当前元素的索引,然后遍历剩余元素,如果发现更小的元素,更新`min`。当找到最小元素后,将它与当前位置的元素交换。选择排序的优化版在每一轮循环中仅考虑未排序部分,因此时间复杂度也为O(n^2)。选择排序的优势在于其简单直观,但效率低于其他高级排序算法。 总结来说,这份总结提供了两种基本的排序算法实现,它们在处理小型数据集时可能较为实用,但对于大规模数据,效率较低。理解这些基础算法有助于初学者掌握数据结构和算法的核心概念,同时也为深入学习和实践其他高效的排序算法打下基础。需要注意的是,这两种排序方法都不适合大数据场景,因为在实际应用中,对于大量数据,更倾向于使用如快速排序、归并排序等具有更好时间复杂度的算法。