我的Java开发学习之旅------>Java经典排序算法之二分插入排序

简介: 一、折半插入排序(二分插入排序) 将直接插入排序中寻找A[i]的插入位置的方法改为采用折半比较,即可得到折半插入排序算法。在处理A[i]时,A[0]……A[i-1]已经按关键码值排好序。


一、折半插入排序二分插入排序

将直接插入排序中寻找A[i]的插入位置的方法改为采用折半比较,即可得到折半插入排序算法。在处理A[i]时,A[0]……A[i-1]已经按关键码值排好序。所谓折半比较,就是在插入A[i]时,取A[i-1/2]的关键码值与A[i]的关键码值进行比较,如果A[i]的关键码值小于A[i-1/2]的关键码值,则说明A[i]只能插入A[0]到A[i-1/2]之间,故可以在A[0]到A[i-1/2-1]之间继续使用折半比较;否则只能插入A[i-1/2]到A[i-1]之间,故可以在A[i-1/2+1]到A[i-1]之间继续使用折半比较。如此担负,直到最后能够确定插入的位置为止。一般在A[k]和A[r]之间采用折半,其中间结点为A[k+r/2],经过一次比较即可排除一半纪录,把可能插入的区间减小了一半,故称为折半。执行折半插入排序的前提是文件纪录必须按顺序存储。


二、算法原理

折半插入排序的算法思想:

算法的基本过程:
(1)计算 0 ~ i-1 的中间点,用 i 索引处的元素与中间值进行比较,如果 i 索引处的元素大,说明要插入的这个元素应该在中间值和刚加入i索引之间,反之,就是在刚开始的位置 到中间值的位置,这样很简单的完成了折半;
(2)在相应的半个范围里面找插入的位置时,不断的用(1)步骤缩小范围,不停的折半,范围依次缩小为 1/2 1/4 1/8 .......快速的确定出第 i 个元素要插在什么地方;
(3)确定位置之后,将整个序列后移,并将元素插入到相应位置。




三、代码实现


public class BinarySort {
	public static void binarySort(int[] source) {
		int i, j;
		int high, low, mid;
		int temp;
		for (i = 1; i < source.length; i++) {
			// 查找区上界
			low = 0;
			// 查找区下界
			high = i - 1;
			//将当前待插入记录保存在临时变量中
			temp = source[i];
			while (low <= high) {
				// 找出中间值
				// mid = (low + high) / 2;
				mid = (low + high) >> 1;
				//如果待插入记录比中间记录小
				if (temp<source[mid] ) {
					// 插入点在低半区
					high = mid - 1;
				} else {
					// 插入点在高半区
					low = mid + 1;
				}
			}
			 //将前面所有大于当前待插入记录的记录后移 
			for (j = i - 1; j >=low; j--) {
				source[j + 1] = source[j];
			}
			//将待插入记录回填到正确位置. 
			source[low] = temp;
			System.out.print("第" + i + "趟排序:");
			printArray(source);
		}
	}

	private static void printArray(int[] source) {
		for (int i = 0; i < source.length; i++) {
			System.out.print("\t" + source[i]);
		}
		System.out.println();
	}

	public static void main(String[] args) {
		int source[] = new int[] { 12, 15, 9, 14, 4, 18, 23, 6 };
		System.out.print("初始关键字:");
		printArray(source);
		System.out.println("");

		binarySort(source);

		System.out.print("\n\n排序后结果:");
		printArray(source);
	}
}
四、运行结果:
初始关键字:	12	15	9	14	4	18	23	6

第1趟排序:	12	15	9	14	4	18	23	6
第2趟排序:	9	12	15	14	4	18	23	6
第3趟排序:	9	12	14	15	4	18	23	6
第4趟排序:	4	9	12	14	15	18	23	6
第5趟排序:	4	9	12	14	15	18	23	6
第6趟排序:	4	9	12	14	15	18	23	6
第7趟排序:	4	6	9	12	14	15	18	23


排序后结果:	4	6	9	12	14	15	18	23


==================================================================================================

  作者:欧阳鹏  欢迎转载,与人分享是进步的源泉!

  转载请保留原文地址http://blog.csdn.net/ouyang_peng

==================================================================================================




相关文章
|
15天前
|
消息中间件 前端开发 Java
java学习路径
【4月更文挑战第9天】java学习路径
17 1
|
15天前
|
设计模式 前端开发 安全
Java是一种广泛使用的编程语言,其学习路径可以大致分为以下几个阶段
【4月更文挑战第9天】Java是一种广泛使用的编程语言,其学习路径可以大致分为以下几个阶段
15 1
|
4天前
|
JavaScript Java 测试技术
基于Java的驾考自主学习预约平台的设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
基于Java的驾考自主学习预约平台的设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
16 0
|
5天前
|
JavaScript Java 测试技术
基于Java的精品课程在线学习系统的设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
基于Java的精品课程在线学习系统的设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
25 1
|
6天前
|
JavaScript Java 测试技术
基于Java的中文学习系统的设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
基于Java的中文学习系统的设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
20 0
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法 前端开发
Scikit-learn进阶:探索集成学习算法
【4月更文挑战第17天】本文介绍了Scikit-learn中的集成学习算法,包括Bagging(如RandomForest)、Boosting(AdaBoost、GradientBoosting)和Stacking。通过结合多个学习器,集成学习能提高模型性能,减少偏差和方差。文中展示了如何使用Scikit-learn实现这些算法,并提供示例代码,帮助读者理解和应用集成学习提升模型预测准确性。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
使用Python实现集成学习算法:Bagging与Boosting
使用Python实现集成学习算法:Bagging与Boosting
18 0
|
12天前
|
Java 存储
键值之道:深入学习Java中强大的HashMap(二)
键值之道:深入学习Java中强大的HashMap
20 0
键值之道:深入学习Java中强大的HashMap(二)
|
13天前
|
人工智能 搜索推荐 Shell
【排序算法】插入排序与希尔排序,你不想知道为什么希尔比插入更快吗?
【排序算法】插入排序与希尔排序,你不想知道为什么希尔比插入更快吗?
|
14天前
|
JavaScript Java 测试技术
基于Java的网络类课程思政学习系统的设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
基于Java的网络类课程思政学习系统的设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
30 0
基于Java的网络类课程思政学习系统的设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)