直接插入排序PPT课件
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排序ppt课件
代码优化
在编写代码时，可以使用排序算法对数据进行排序，以提高代码执行效率。例如，在处理大量数据时，先对数据进行排序再进行处理可以显著提高处理速度。
01
02
03
04
CHAPTER
排序算法的优化
计数排序
通过统计数组中每个元素的出现次数，将数组分为若干子数组，然后对子数组进行排序，最后合并结果。计数排序适用于整数数组，尤其适用于小范围整数的排序。
基数排序
将数组中的元素按照位数分成若干个子数组，然后对每个子数组进行排序，最后合并结果。基数排序适用于整数和字符串的排序。
将数组分成若干个子数组，对每个子数组进行排序，最后合并结果。归并排序在合并过程中只涉及数据的移动，不涉及交换操作，因此交换次数较少。
归并排序
通过选择一个基准元素，将数组分成两部分，一部分比基准元素小，另一部分比基准元素大，然后递归地对这两部分进行排序。快速排序在内部递归调用时使用“分而治之”的策略，可以减少交换次数。
可读性和可维护性
良好的算法应该易于理解和实现，并且能够方便地进行修改和维护。
时间复杂度
衡量算法执行时间随数据规模增长的速度。常见的时间复杂度有O(n)、O(nlogn)、O(n^2)等。
空间复杂度
衡量算法所需额外空间的大小。常见的空间复杂度有O(1)、O(元素在原始序列中相邻，则在排序后的序列中它们的位置也相邻。稳定的排序算法有冒泡排序、插入排序、归并排序等。
桶排序
插入排序
05
CHAPTER
排序算法的复杂度分析
O(n)：如计数排序、基数排序
O(n^2)：如冒泡排序、插入排序
概念：时间复杂度是衡量排序算法执行时间随数据量增长而增长的速率。
O(nlogn)：如归并排序、快速排序
在编写代码时，可以使用排序算法对数据进行排序，以提高代码执行效率。例如，在处理大量数据时，先对数据进行排序再进行处理可以显著提高处理速度。
01
02
03
04
CHAPTER
排序算法的优化
计数排序
通过统计数组中每个元素的出现次数，将数组分为若干子数组，然后对子数组进行排序，最后合并结果。计数排序适用于整数数组，尤其适用于小范围整数的排序。
基数排序
将数组中的元素按照位数分成若干个子数组，然后对每个子数组进行排序，最后合并结果。基数排序适用于整数和字符串的排序。
将数组分成若干个子数组，对每个子数组进行排序，最后合并结果。归并排序在合并过程中只涉及数据的移动，不涉及交换操作，因此交换次数较少。
归并排序
通过选择一个基准元素，将数组分成两部分，一部分比基准元素小，另一部分比基准元素大，然后递归地对这两部分进行排序。快速排序在内部递归调用时使用“分而治之”的策略，可以减少交换次数。
可读性和可维护性
良好的算法应该易于理解和实现，并且能够方便地进行修改和维护。
时间复杂度
衡量算法执行时间随数据规模增长的速度。常见的时间复杂度有O(n)、O(nlogn)、O(n^2)等。
空间复杂度
衡量算法所需额外空间的大小。常见的空间复杂度有O(1)、O(元素在原始序列中相邻，则在排序后的序列中它们的位置也相邻。稳定的排序算法有冒泡排序、插入排序、归并排序等。
桶排序
插入排序
05
CHAPTER
排序算法的复杂度分析
O(n)：如计数排序、基数排序
O(n^2)：如冒泡排序、插入排序
概念：时间复杂度是衡量排序算法执行时间随数据量增长而增长的速率。
O(nlogn)：如归并排序、快速排序
C++各类排序算法介绍PPT课件
}
r[i]=x;
qksort(r,t,j-1);
2021/2/10
qksort(r,j+1,w);
21
}
– 算法评价 • 时间复杂度 – 最好情况（每次总是选到中间值作枢轴） T(n)=O(nlog2n) – 最坏情况（每次总是选到最小或最大元素 作枢轴）T(n)=O(n² )
T(n)=O(n²)
• 根据“寻找”插入位置的方法不同，插入法可分为：直 插排序、二分插入排序、希尔排序。
• (1) 直接插入排序
– 若将一个未排序的元素L[i]插入到已排序的具有i-1个 元素的序列的适当位置，步骤如下：
• a. 从右向左顺序搜索已排序的序列，若已排序序 列中的元素比L[i]大，则后移一个位置，直至找到 一个元素L[j-1](0≤j-1≤i-1)的关键字值比L[i]的关键 字值小；
• 希尔排序可提高排序速度，因为 – 分组后n值减小，n² 更小，而T(n)=O(n² )，所 以T(n)从总体上看是减小了 – 关键字较小的记录跳跃式前移，在进行最后一 趟增量为1的插入排序时，序列已基本有序
• 增量序列取法 – 无除1以外的公因子 – 最后一个增量值必须为1
2021/2/10
14
关键字小，则可分别对这两部分记录进行排序，以达到 整个序列有序。 关键字通常取第一个记录的值为基准值。
– 排序过程：对r[s……t]中记录进行一趟快速排序，附设两 个指针i和j，设基准值记录rp=r[s]，x=rp.key
• 初始时令i=s,j=t
• 首先从j所指位置向前搜索第一个关键字小于x的记录， 并和rp交换
9.3 交换排序
• (0) 基本思想：
– 两两比较待排序的数据元素的关键字，如果发生逆序， 则交换之，直到全部对象都排好序为止。
第10章 排序 PPT课件
清华大学出版社
概述
数据结构（C++版）
排序算法的存储结构
从操作角度看，排序是线性结构的一种操作，待排序 记录可以用顺序存储结构或链接存储结构存储。
假定1：采用顺序存储结构，关键码为整型，且记录 只有关键码一个数据项。
int r[n+1]; //待排序记录存储在r[1]~r[n]，r[0]留做他用
假定2：将待排序的记录序列排序为升序序列。
i = 6 18 10 15 21 25 25* 18
10 15 18 21 25 25*
r[0]的作用? 暂存单元 43;+版）
关键问题(1)如何构造初始的有序序列？
解决方法：
将第1个记录看成是初始有序表，然后从第2个记录起 依次插入到这个有序表中，直到将第n个记录插入。 算法描述：
学号 0001 0002 0003 …
姓名 王军 李明 汤晓影
…
高数 85 64 85 …
英语 68 72 78 …
思想品德 88 92 86 …
清华大学出版社
概述
数据结构（C++版）
排序的基本概念
单键排序：根据一个关键码进行的排序； 多键排序：根据多个关键码进行的排序。
学号 0001 0002 0003 …
算法描述：
r[0]=r[i]; j=i-1; while (r[0]<r[j]) {
r[j+1]=r[j]; j--; }
r[0]有两个作用：
1. 进入循环之前暂存了r[i] 的值，使得不致于因记录 的后移而丢失r[i]的内容；
2. 在查找插入位置的循环 中充当哨兵。
清华大学出版社
插入排序
姓名 王军 李明 汤晓影
数学排序ppt课件
归并排序的基本思想是将两个或两个以上的有序表合并成一个新的有序 表。
归并排序的关键在于将待排序序列不断分解成若干个子序列，直到子序 列的长度为1或0，然后将这些子序列合并成一个有序序列。
归并排序的步骤
分解
将待排序序列不断分解 成若干个子序列，直到 每个子序列的长度为1
或0。
解决
对每个子序列进行排序 ，可以使用插入排序、
插入排序在每一步都保证将一个未排序的元素插入到已排序部分的合适位置，从 而保证已排序部分始终保持有序。
插入排序的步骤
01 02 03
初始化已排序部分为第一个元素， 未排序部分为其他元素。
从未排序部分取出第一个元素。
在已排序部分找到该元素的合适位 置并插入。
插入排序的时间复杂度
最好情况
当输入数组已经有序时， 插入排序的时间复杂度为 O(n)。
数学排序ppt课件
$number {01}
目录
• 引言 • 冒泡排序 • 选择排序 • 插入排序 • 快速排序 • 归并排序
01 引言
排序的定义
1 2
3
排序
将一组数据按照一定的顺序排列，以便进行查找、插入、删 除等操作。
排序的依据
可以是数值大小、字母顺序、时间先后等。
排序的稳定性
如果两个元素相等，排序后它们的位置不应改变。
02
快速排序在平均情况下的时间复杂度为 O(nlogn)，其中n为数组的长度。
03
快速排序在最好情况下的时间复杂度为 O(nlogn)，其中n为数组的长度。
06 归并排序
归并排序的原理
归并排序是一种分治策略的排序算法，它将待排序序列分成若干个子序 列，然后分别对子序列进行排序，最后将排好序的子序列合并成一个有 序序列。
归并排序的关键在于将待排序序列不断分解成若干个子序列，直到子序 列的长度为1或0，然后将这些子序列合并成一个有序序列。
归并排序的步骤
分解
将待排序序列不断分解 成若干个子序列，直到 每个子序列的长度为1
或0。
解决
对每个子序列进行排序 ，可以使用插入排序、
插入排序在每一步都保证将一个未排序的元素插入到已排序部分的合适位置，从 而保证已排序部分始终保持有序。
插入排序的步骤
01 02 03
初始化已排序部分为第一个元素， 未排序部分为其他元素。
从未排序部分取出第一个元素。
在已排序部分找到该元素的合适位 置并插入。
插入排序的时间复杂度
最好情况
当输入数组已经有序时， 插入排序的时间复杂度为 O(n)。
数学排序ppt课件
$number {01}
目录
• 引言 • 冒泡排序 • 选择排序 • 插入排序 • 快速排序 • 归并排序
01 引言
排序的定义
1 2
3
排序
将一组数据按照一定的顺序排列，以便进行查找、插入、删 除等操作。
排序的依据
可以是数值大小、字母顺序、时间先后等。
排序的稳定性
如果两个元素相等，排序后它们的位置不应改变。
02
快速排序在平均情况下的时间复杂度为 O(nlogn)，其中n为数组的长度。
03
快速排序在最好情况下的时间复杂度为 O(nlogn)，其中n为数组的长度。
06 归并排序
归并排序的原理
归并排序是一种分治策略的排序算法，它将待排序序列分成若干个子序 列，然后分别对子序列进行排序，最后将排好序的子序列合并成一个有 序序列。
《数据结构排序》PPT课件
讨论：若记录是链表结构，用直接插入排序行否？折半插入 排序呢？
答：直接插入不仅可行，而且还无需移动元素，时间效率更 高！但链表无法“折半”！
折半插入排序的改进——2-路插入排序见教材P267。 （1）基本思想： P267 （2）举 例：P268 图10.2 （3）算法分析：移动记录的次数约为n2/8
13 20 39 39 42 70 85
i=8
0
1
2
3
4
5
6
7
8
Hj
折半插入排序的算法分析 • 折半查找比顺序查找快，所以折半插入排序
就平均性能来说比直接插入排序要快。
• 在插入第 i 个对象时，需要经过 log2i +1
次关键码比较，才能确定它应插入的位置。 • 折半插入排序是一个稳定的排序方法。
for ( j=i-1；j>=high+1；--j) L.r [j+1] = L.r [j]；// 记录
后移
L.r [high+1] = L.r [0]；
// 插入
} // for
} // BInsertSort
初始
30 13 70 85 39 42 6 20
012345678
i=2 13
30
13
数逐渐变多，由于前面工作的基础，大多数对象已基本有 序，所以排序速度仍然很快。
时间效率： O(n1.25）～O（1.6n1.25）——经验公式
空间效率：O（1）——因为仅占用1个缓冲单元 算法的稳定性：不稳定——因为49*排序后却到了49的前面
希尔排序算法（主程序）
参见教材P272
void ShellSort(SqList &L，int dlta[ ]，int t){
《直接插入排序》课件
插入排序、冒泡排序和选择排序之间的比较。 除了直接插入排序，我们还可以学习其他很多排序算法。
感谢观看！
1 信息
更多信息和算法请访问 我们的网站。
2 学习
访问我们的课程和图书 来提升你的技能。
3 代码
查看我们的代码库，学 习更多关于算法和数据 件
欢迎来到这个课件！在这个课件里，我们将会学习关于直接插入排序的一些 基础知识。
什么是直接插入排序？
简介
直接插入排序是一种简单 的排序算法。
适用场景
通常用于对少量元素进行 排序。
核心思想
通过不断比较和移动元素， 将一个无序的数列变为有 序。
工作原理
1
已排序的元素
从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序。
2
寻找插入位置
取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描。
3
后移元素
如果被扫描的元素（已排序）大于新元素，将该元素后移一位。
4
插入新元素
重复步骤 3 直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置。将新元素插入到该位 置后。
示例代码
Java 代码
在 Java 中实现直接插入算法。 我们可以通过使用上述代码实现直接插入排序。
时间复杂度
1 最好情况
2 最坏情况
时间复杂度为 O(n)。
时间复杂度为 O(n²)。
直接插入排序的时间复杂度取决于排序数据的初始顺序。
总结
优点
简单而有效，适用于排序少量元素。
缺点
时间复杂度为平方级别，不适合排序大量元素。
思考
你认为还有哪些实际应用可以使用直接插入排序？
常见的排序算法
几种排序算法的比较
感谢观看！
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3 代码
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欢迎来到这个课件！在这个课件里，我们将会学习关于直接插入排序的一些 基础知识。
什么是直接插入排序？
简介
直接插入排序是一种简单 的排序算法。
适用场景
通常用于对少量元素进行 排序。
核心思想
通过不断比较和移动元素， 将一个无序的数列变为有 序。
工作原理
1
已排序的元素
从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序。
2
寻找插入位置
取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描。
3
后移元素
如果被扫描的元素（已排序）大于新元素，将该元素后移一位。
4
插入新元素
重复步骤 3 直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置。将新元素插入到该位 置后。
示例代码
Java 代码
在 Java 中实现直接插入算法。 我们可以通过使用上述代码实现直接插入排序。
时间复杂度
1 最好情况
2 最坏情况
时间复杂度为 O(n)。
时间复杂度为 O(n²)。
直接插入排序的时间复杂度取决于排序数据的初始顺序。
总结
优点
简单而有效，适用于排序少量元素。
缺点
时间复杂度为平方级别，不适合排序大量元素。
思考
你认为还有哪些实际应用可以使用直接插入排序？
常见的排序算法
几种排序算法的比较
严蔚敏数据结构(排序)ppt课件
j j j ji ij ij ij i i i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 二趟排序：13 4 48 38 27 49 55 65 97 76
❖希尔排序特点
子序列的构成不是简单的“逐段分割”， 而是将相隔某个增量的记录组成一个子序 列
希尔排序可提高排序速度，因为
分组后n值减小，n²更小，而T(n)=O(n²), 所以T(n)从总体上看是减小了
i i i iij j j j j 完成一趟排序： ( 27 38 13) 49 (76 97 65 50)
分别进行快速排序： ( 13) 27 (38) 49 (50 65) 76 (97)
快速排序结束： 13 27 38 49 50 65 76 97
x.key=49 例 初始关键字： 2479 38 1635 4997 76 9173 6257 50
i=8 20 (6
i=8 20 (6
13 30 39 42 70 85 ) 20
13 30 39 m
13 302 70 42 70 42 70
85 ) 20 j 85 ) 20
85 ) 20
13 30 39 42 70 85 ) 20 js
13 20 30 39 42 70 85 )
kik2i+1
(i=1,2,…...n/2)
例 （96，83，27，38，11，9） 例 （13，38，27，50，76，65，49，97）
96
13
83
27
38
27
38 11 9
50 76 65 49
97
可将堆序列看成完全二叉树，则堆顶 元素（完全二叉树的根）必为序列中 n个元素的最小值或最大值
❖堆排序：将无序序列建成一个堆，得到关键字最小 （或最大）的记录；输出堆顶的最小（大）值后，使 剩余的n-1个元素重又建成一个堆，则可得到n个元素 的次小值；重复执行，得到一个有序序列，这个过程 叫~
排序算法精讲PPT课件
if (L.r[j].key > L.r[j+1].key ) {
for(j = i - 2; L.r[0].key < L.r[j].key]; j--)
L.r[0] = L.r[j]; L.r[j] = L.r[j+1];
L.r[j+1] = L.r[j];
L.r[j+1] = L.r[0]; exchanged =TRUE;
有序序列R[1..i-1]
第i趟 简单选择排序
无序序列 R[i..n] 从中选出关键字最小的记录
有序序列R[1..i]
无序序列 R[i+1..n]
简单选择排序算法
❖ 以顺序表作为存储结构的简单选择排序算法
void SelectSort(SqList &L) {//对顺序表作简单选择排序
ffoorr((ii==11;;ii<<LL..elnenggthth; ;i+i+++) ){{
数据结构定义
#define MAXSIZE 100
typedef int Keytype;
// 定义关键字类型为整型
typedef char InfoType[100];
typedef struct { KeyType key; InfoType otherinfo;
}RedType;
// 关键字项 // 其他数据项 // 记录类型
typedef struct { RedType r[MAXSIZE+1]; int length;
}SqList;
// r[0]闲置或用作哨兵 // 顺序表长度 // 顺序表类型
直接插入排序
直接插入排序(Straight Insertion Sorting)的基本思想 是：n个待排序的元素由一个有序表和一个无序表组成， 开始时有序表中只包含一个元素。排序过程中，每次从 无序表中取出第一个元素，将其插入到有序表中的适当 位置，使有序表的长度不断加长，完成排序过程。
for(j = i - 2; L.r[0].key < L.r[j].key]; j--)
L.r[0] = L.r[j]; L.r[j] = L.r[j+1];
L.r[j+1] = L.r[j];
L.r[j+1] = L.r[0]; exchanged =TRUE;
有序序列R[1..i-1]
第i趟 简单选择排序
无序序列 R[i..n] 从中选出关键字最小的记录
有序序列R[1..i]
无序序列 R[i+1..n]
简单选择排序算法
❖ 以顺序表作为存储结构的简单选择排序算法
void SelectSort(SqList &L) {//对顺序表作简单选择排序
ffoorr((ii==11;;ii<<LL..elnenggthth; ;i+i+++) ){{
数据结构定义
#define MAXSIZE 100
typedef int Keytype;
// 定义关键字类型为整型
typedef char InfoType[100];
typedef struct { KeyType key; InfoType otherinfo;
}RedType;
// 关键字项 // 其他数据项 // 记录类型
typedef struct { RedType r[MAXSIZE+1]; int length;
}SqList;
// r[0]闲置或用作哨兵 // 顺序表长度 // 顺序表类型
直接插入排序
直接插入排序(Straight Insertion Sorting)的基本思想 是：n个待排序的元素由一个有序表和一个无序表组成， 开始时有序表中只包含一个元素。排序过程中，每次从 无序表中取出第一个元素，将其插入到有序表中的适当 位置，使有序表的长度不断加长，完成排序过程。
新课标人教A版数学必修3全部课件：1.3有序列插入排序
1
2
3
4
5
数组 38 39 51 57 66 2、创建新的序号，比较数的大小移动数据
旧序号 旧数组
1 38
2 39
3 51
4 57
5 66
新序号
1
2
3
4 57 52
5 66 57
6 66
流程图：
因为52<R[5] R[6]:=R[5]
因为52<R[4] R[5]:=R[4] 因为52>R[3] R[4]:=52
将52插Байду номын сангаас 4号位置
空5号位置
空4号位置
问题二：对一个有序列{ R[1],R[2],…,R[n] }，要将 新数据A插入到有序列中，形成新的有序列， 应该怎么做呢？
根据分析原理画出流程图
思考： 1、还有其它插入A的方法吗？画出流程图
2、如何以有序排列的算法为平台进行无序排序？
{ 49,38,65,97,76,13,27,49}
有序列插入排序
教学目标：了解有序列插入排列的原理 能写排序算法
教学难点：插入排序的原理和算法
预备知识
有序列的概念：
对于一组数据按照一定的规则顺序排列 时，通常称之为有序列.
有序列的插入排序 在已经按照某一规则排好的一系列数中，再 插进一个数，成为新的一序列数，且仍按照 原来的规则排列.
用直接插入法把23插入有序列5 8 11 24 33 38 45 48 50 60中，则23在该有序列中 的序位为（ 4 ）
用直接插入法把95插入有序列45 55 67 81 99 102 105 152中，则该有序列中的第1个 数和最后一个数的序号变为（ ） A.1 8 B. 2 9 C. 1 9 D.2 8
数据结构-排序PPT课件
平均情况时间复杂度
O(nlogn)，归并排序的平均时间复杂度为O(nlogn)。其中，n为待排序序列的长度。
06
基数排序
基数排序是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。
分配和收集
基数排序是一种稳定的排序算法，即相同的元素在排序后仍保持原有的顺序。
文件系统需要对文件和目录进行排序，以便用户可以更方便地浏览和管理文件。
数据挖掘和分析中需要对数据进行排序，以便发现数据中的模式和趋势。
计算机图形学中需要对图形数据进行排序，以便进行高效的渲染和操作。
数据库系统
文件系统
数据挖掘和分析
计算机图形学
02
插入排序
将待排序的元素按其排序码的大小，逐个插入到已经排好序的有序序列中，直到所有元素插入完毕。
简单选择排序
基本思想：将待排序序列构造成一个大顶堆，此时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换，此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆，这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行，便能得到一个有序序列了。 时间复杂度：堆排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为待排序元素的个数。 稳定性：堆排序是不稳定的排序算法。 优点：堆排序在最坏的情况下也能保证时间复杂度为O(nlogn)，并且其空间复杂度为O(1)，是一种效率较高的排序算法。
基数排序的实现过程
空间复杂度
基数排序的空间复杂度为O(n+k)，其中n为待排序数组的长度，k为计数数组的长度。
时间复杂度
基数排序的时间复杂度为O(d(n+k))，其中d为最大位数，n为待排序数组的长度，k为计数数组的长度。
适用场景
当待排序数组的元素位数较少且范围较小时，基数排序具有较高的效率。然而，当元素位数较多或范围较大时，基数排序可能不是最优选择。
O(nlogn)，归并排序的平均时间复杂度为O(nlogn)。其中，n为待排序序列的长度。
06
基数排序
基数排序是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。
分配和收集
基数排序是一种稳定的排序算法，即相同的元素在排序后仍保持原有的顺序。
文件系统需要对文件和目录进行排序，以便用户可以更方便地浏览和管理文件。
数据挖掘和分析中需要对数据进行排序，以便发现数据中的模式和趋势。
计算机图形学中需要对图形数据进行排序，以便进行高效的渲染和操作。
数据库系统
文件系统
数据挖掘和分析
计算机图形学
02
插入排序
将待排序的元素按其排序码的大小，逐个插入到已经排好序的有序序列中，直到所有元素插入完毕。
简单选择排序
基本思想：将待排序序列构造成一个大顶堆，此时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换，此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆，这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行，便能得到一个有序序列了。 时间复杂度：堆排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为待排序元素的个数。 稳定性：堆排序是不稳定的排序算法。 优点：堆排序在最坏的情况下也能保证时间复杂度为O(nlogn)，并且其空间复杂度为O(1)，是一种效率较高的排序算法。
基数排序的实现过程
空间复杂度
基数排序的空间复杂度为O(n+k)，其中n为待排序数组的长度，k为计数数组的长度。
时间复杂度
基数排序的时间复杂度为O(d(n+k))，其中d为最大位数，n为待排序数组的长度，k为计数数组的长度。
适用场景
当待排序数组的元素位数较少且范围较小时，基数排序具有较高的效率。然而，当元素位数较多或范围较大时，基数排序可能不是最优选择。
排序算法ppt课件
for i:=1 to n-1 do begin k:=i; for j:=i+1 to n do if a[j]<a[k] then k:=j; if k<>i then begin t:=a[k]; a[k]:=a[i]; a[i]:=t; end; end;
for i:=1 to n-1 do begin k:=i; for j:=i+1 to n do if a[j]<a[k] then k:=j; if k<>i then begin t:=a[k]; a[k]:=a[i]; a[i]:=t; end; end;
end;
begin randomize; readln(n); for i:= 1 to n do a[i]:=random(100); for i:=1 to n-1 do write(a[i],' '); writeln(a[n]); qsort(1,n); for i:=1 to n-1 do write(a[i],' '); writeln(a[n]);
a:待排序的数组；//从小到大排序 简单选择排序：
for i:=1 to n-1 do for j:=i+1 to n do If a[i]>a[j] then begin
t:=a[i];
a[i]:=a[j];
a[j]:=t;
end;
{ 从第一个元素开始,进行n-1遍处理} {第i遍处理} { 交换a[i]和a[j]}
for j:=i+1 to n do if a[i]>a[j] then begin t:=a[i]; a[i]:=a[j]; a[j]:=t; end;
Powerpoint中插入可以运算排序的表格
通常在Powerpoint幻灯片中插入的表格是不能进行运算和排序操作的，但通过简单的变通，这一功能就可以轻松实现了。
单击Powerpoint“插入”菜单中的“对象”命令，打开“插入对象”对话框，选择“Microsoft Word文档”，单击“确定”按钮，此时在幻灯片中出现了一个Word 编辑框，菜单栏中也出现了“表格”菜单，接下来就可以像在Word中制作并操作表格了，同时可以实现表格的运算和排序等操作。
完成后单击编辑框以外的空白区域就可以返回到幻灯片的编辑状态。
如果需要对表格进行编辑操作，只要双击插入的表格对象就可以了。
53插入排序算法-浙江省瑞安市上海新纪元高级中学高中信息技术浙教版选修1课件(共17张PPT)
插入排序变例分析：下方程序运行时系统 报错，错在哪里？如何改进？
Const n = 10
Dim a(1 To n) As Integer ‘改成Dim a(0 To n) As Integer
Dim i As Integer, j As Integer, x As Integer
For i = 2 To n x = a(i): j = i - 1
插入排序算法思路和代码实现
对存放原始数据的数组，从第2个元素开始，扫描左侧的已排序 区间，依次将待排序元素插入到正确位置。每趟处理一个元素， 总共排序n-1趟。
Dim i As Integer, j As Integer, x As Integer For i = 2 To n
x = a(i)
内外两层循环分别 起什么作用？或者 说变量i和j的含义
Const size = 20 ‘数组分配空间 Dim a(1 To size) As Integer Dim i As Integer, n As Integer Dim x As Integer x = Val(Text3.Text) '插入数据 For i = n To 1 Step -1
If a(i) <= x Then Exit For a(i + 1) = a(i)
Next p For i = n To p Step -1
a(i + 1) = a(i)
第一个是顺序扫描，第二个是逆序扫 描，必须统一扫描方向。应该修改谁？
Next i
a(p) = x
n=n+1
例题1.已知数组长度为n，其元素值按升序排列，要求 插入新元素x以后，数组仍保持升序排列。下面的代码 能实现前述功能，请将缺失的代码补充完整。
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{
int i,j;
for(i=2;i<n;i++)
//执行了n-2次
if (r[i].key<r[i-1].key)
{ r[0]=r[i];
j=i-1;
//将带插入记录存放到监视哨中
while(r[0].key<r[j].key) //寻找插入位置
{r[j+1]=r[j];
j=j-1; }
//记录后移
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第10章 优化排序
例 设有一组关键字序列｛43，21，89，15，43，28｝，这里n=6，即有6
个记录。请将其按由小到大的顺序排序。 r[0] r[1] r[2] r[3] r[4] r[5] r[6]
初始关键字 () [43] 21 89 15 43 28 i 2 (21) [21 43] 89 15 43 28 i 3 (89) [21 43 89] 15 43 28 i 4 (15) [15 21 43 89] 43 28 i 5 (43) [15 21 43 43 89] 28 i 6 (28) [15 21 28 43 43 89]
第十章 优化排序
直接插入排序
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第10章 优化排序
插入排序
插入排序的基本思想是：在一个已排好序的记录子集的基础上，每 一步将下一个待排序的记录有序地插入到已排好序的记录子集中，直到 将所有待排记录全部插入为止。
打扑克牌时的抓牌就是插入排序一个很好的例子，每抓一张牌，插 入到合适位置，直到抓完牌为止，即可得到一个有序序列。
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第10章 优化排序
从空间分析来看，它只需要一个记录的辅助空间，空间复杂度为O（1）。 从时间分析来看，外循环for执行了n-1次，每次循环的基本操作为:比较 两个关键字的大小和移动记录。 当原始记录的序列越接近有序，算法的执行效率就越高。
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9பைடு நூலகம்
第10章 优化排序
在算法中，由于待插入元素的比较是从后向前进行的，当遇到关键 字小于或等于要插入记录的关键字就停止操作，从而保证了后面出现的 关键字不可能插入与前面相同的关键字之前。所以，直接插入排序算法 是稳定的。
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第10章 优化排序
假设待排序记录存放在r[1..n]之中，为了提高效率，我们附设一个 监视哨r[0]，使得r[0]始终存放待插入的记录。监视哨的作用有两个：一 是备份待插入的记录，以便前面关键字较大的记录后移；二是防止越界， 具体算法描述如下：
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第10章 优化排序
void InsertSort(RecordType r[],int n)
r[j+1]=r[0] } //将待插入记录插入正确位置
}
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第10章 优化排序
该算法的要点是： ① 使用监视哨r［0］临时保存待插入的记录； ② 从后往前查找应插入的位置； ③ 查找与移动在同一循环中完成。
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第10章 优化排序
直接插入排序算法简便，比较适用于待排序记录数目较少且基本有 序的情况。当待排记录数目较大时，直接插入排序的性能就不好， 为此 我们可以对直接插入排序做进一步的改进。在直接插入排序法的基础上， 从减少“比较关键字”和“移动记录”两种操作的次数着手来进行改进。
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第10章 优化排序
直接插入排序
直接插入排序是一种最基本的插入排序方法。其基本操作是将第i个记录插入 到前面i-1个已排好序的记录中，具体过程为： 将第i个记录的关键字Ki顺次与其前 面记录的关键字Ki-1，Ki-2，…, K1进行比较，将所有关键字大于Ki的记录依次向后 移动一个位置，直到遇见一个关键字小于或者等于Ki的记录Kj，此时Kj后面必为空 位置，将第i个记录插入空位置即可。完整的直接插入排序是从i=2开始的，也就是 说，将第1个记录视为已排好序的单元素子集合，然后将第2个记录插入到单元素子 集合中。i从2循环到n，即可实现完整的直接插入排序。
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