这篇文章主要为大家详细介绍了C++插入排序算法实例，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
本文实例为大家分享了C++插入排序算法实例的具体代码，供大家参考，具体内容如下
基本思想
每次将一个待排序的元素，按其大小插入到已经排好序的子序列的适当位置，知道全部元素插入完成为止。
直接插入排序
1.排序思路
arr[0…i-1]为有序区（刚开始时i=1，有序区只有arr[0]一个元素），arr[i…size]为待排序区，每次将待排序区的第一个元素arr[i]插入到有序区中的适当位置，每趟操作都使有序区增加一个元素，待排序区减少一个元素。
2.排序算法
void InsertSort(int* arr, int size) { if (arr == NULL) return; for (int i = 1; i = 0 && tmp </div><p>3.算法分析<br /></p><p>直接插入排序由两重循环构成，外循环进行n-1次。<br /> 若初始数据序列递增有序即为正序时，每一趟排序不进入内循环，仅进行一次大小比较。此时元素移动次数为2次（tmp = arr[i]和arr[j+1] = tmp）。所以正序时比较次数和元素移动次数均达到最小值Cmin和Mmin：<br /></p><p><span style="color: #800000">Cmin = n-1<br /> Mmin = 2（n-1）<br /></span></p><p>若初始数据序列递减有序即为逆序时，因当前有序区的元素均大于待排序区的元素，所以需要将待插入元素与arr[0...i-1]中全部元素进行比较，这需要进行i次比较；内循环中需将arr[0...i-1]中所有元素后移（i-1）-0+1 = i次，外加tmp = arr[i]和arr[j+1] = tmp的两次移动，一趟排序所需的元素移动次数为i+2次。所以逆序时比较次数和元素移动次数均达到最da值Cmax和Mmax：<br /></p><p><span style="color: #800000">Cmax = n(n-1) / 2<br /> Mmax = (n-1)(n+4) / 2<br /></span></p><p>正序时直接插入排序算法的时间复杂度为O(N)，逆序时直接插入排序算法的时间复杂度为O(N^2)。<br /> 故直接插入排序算法的时间复杂度为O(N^2)。由于只使用了i、j、tmp三个辅助变量，故空间复杂度为O(1)。<br /> 当i > j且arr[i] = arr[j]时，直接将arr[i]插入到arr[j]后，故直接插入排序是稳定的。<br /></p><p><strong>折半插入排序（二分插入排序）<br /></strong></p><p>1.排序思路<br /></p><p>采用折半查找方法先在arr[0...i-1]中找到插入位置，再通过移动元素进行插入<br /> 2.排序算法<br /></p><div class="gaodaimacode"><pre class="prettyprint linenums"> void InsertSort1(int* arr, int size) { if (arr == NULL) return; int i, j, low, high; //1.保存要插入的数 for (i = 1; i <size; i++) { int tmp = arr[i]; low = 0; high = i - 1; //2.折半查找插入位置(插入位置为high+1) while (low > 1); if (tmp = high + 1; j--) { arr[j + 1] = arr[j]; } arr[j + 1] = tmp; } }
3.算法分析
当初始数据序列为正序时，比较次数并不能减少；当为逆序时，比较次数也不会增加。元素移动次数与直接插入排序相同。
故折半插入排序的时间复杂度为O(N^2)，空间复杂度为O(1)，是稳定的。
就平均性能而言，折半查找优于顺序查找，所以折半插入排序优于直接插入排序。
希尔排序
1.排序思路
希尔排序是一种分组插入排序。先取一个小于n的整数d1,作为第一个增量，序列被分为d1组，所有相互之间距离为d1的倍数的元素放在同一个组中，在各组内进行直接插入排序；然后取第二个增量d2（<d1），重复上述过程，直至增量为1。
希尔排序每趟并不产生有序区，在最后一趟排序来源gaodaima#com搞(代@码网结束之前，所有元素并不一定归位，每趟排完之后，数据越来越接近有序。
2.排序算法
void ShellSort(int* arr, int size) { if (arr == NULL) return; int i, j, gap; //1.取gap gap = size / 2; while (gap > 0) { //2.分组比较 for (i = gap; i = 0 && tmp 3.算法分析
希尔排序算法的性能分析是一个复杂的问题，它的时间复杂度与所取gap有关，一般认为其时间复杂度为O(N^1.3)，空间复杂度为O(1)。
希尔排序是一种不稳定的算法。
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