O N 2 排序演算法分析選擇排序和插入排序

基本思想：每次遍歷陣列，找到當前陣列中最小的乙個元素，與第乙個元素調換位置。

第一次排序：遍歷8個元素，找到當前陣列中最小元素2，與第乙個元素調換，此時，2現在的位置就是其最終的位置

第二次排序：從第二個元素開始遍歷，找到最小的元素4，與第二個元素8對調位置

第三次排序最小的元素時5，與當前位置對換，即可以理解為自己和自己對換位置，第三次排序後的結果為：2 4 5 7 6 8 9 7，按照同樣的方法，可以得到

第四次排序結果：2 4 5 6 7 8 9 7 ，第五次排序結果：2 4 5 6 7 8 9 7 ，第六次排序結果：2 4 5 6 7 7 8 9 ，第七次排序結果：2 4 5 6 7 7 8 9 第八次排序結果：2 4 5 6 7 7 8 9。

因此對於選擇排序，可以看出，當第六次的時候已經有序，但後續步驟任然需要進行後續所有元素的遍歷，實現**如下：

public
static
void
sort(comparable arr)
}sorthelper.swap(arr,i,minindex);}}

測試：

public
static
void
main(string args)

執行結果：（n=10000）

相比兩個測試結果，執行效率差不多慢了100倍。

第一次比較過程：

第二次比較過程：

第三次比較：

實現**如下：

public
static
void
sort(comparable arr)else //}
//精簡一點的寫法
for(int j = i ; j > 0 && arr[j].compareto(arr[j-1])<0 ; j--)}}

測試用例：

public
static
void
main(string args)

執行結果：

當n相差10倍的時候，執行時間差不多相差了近100倍。

雖然兩個演算法都是o(n^2)的時間複雜度，但是對於插入排序，如果待排序序列接近有序的時候，插入排序的比較次數明顯減少，因此在待排序序列接近有序的時候，插入排序的時間複雜的會接近o(n),同時，本例中插入排序存在著不斷的調換位置的情況，需要消耗一定的時間，下面的我們將對插入排序進行優化。

交換的次數少一些

public
static
void
sort2(comparable arr) 
arr[j] =e;}}

測試結果：

最後，用乙個接近有序的序列，再來測試一樣兩種情況

選擇排序測試結果（n=100000 和 n=10000）：

插入排序測試結果（n=100000 和 n=10000）：

O N 2 排序演算法分析 選擇排序和插入排序