Podemos utilizar la búsqueda binaria para reducir el número de comparaciones en la ordenación por inserción normal . Búsqueda de ordenación por inserción binaria Utilice la búsqueda binaria para encontrar la ubicación adecuada para insertar el elemento seleccionado en cada iteración. En la inserción normal, la ordenación toma O(i) (en la i-ésima iteración) en el peor de los casos. podemos reducirlo a O(logi) usando la búsqueda binaria .
Python
# Python Program implementation
# of binary insertion sort
def binary_search(arr, val, start, end):
# we need to distinguish whether we should insert
# before or after the left boundary.
# imagine [0] is the last step of the binary search
# and we need to decide where to insert -1
if start == end:
if arr[start] > val:
return start
else:
return start+1
# this occurs if we are moving beyond left\'s boundary
# meaning the left boundary is the least position to
# find a number greater than val
if start > end:
return start
mid = (start+end)/2
if arr[mid] < val:
return binary_search(arr, val, mid+1, end)
elif arr[mid] > val:
return binary_search(arr, val, start, mid-1)
else:
return mid
def insertion_sort(arr):
for i in xrange(1, len(arr)):
val = arr[i]
j = binary_search(arr, val, 0, i-1)
arr = arr[:j] + [val] + arr[j:i] + arr[i+1:]
return arr
print("Sorted array:")
print insertion_sort([37, 23, 0, 17, 12, 72, 31,
46, 100, 88, 54])
# Code contributed by Mohit Gupta_OMG
Complejidad de tiempo : O(n 2 ) El algoritmo en su conjunto todavía tiene un tiempo de ejecución en el peor de los casos de O(n 2 ) debido a la serie de intercambios necesarios para cada inserción.
Espacio auxiliar : O (logn)
Consulte el artículo completo sobre ordenación por inserción binaria para obtener más detalles.
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por GeeksforGeeks-1 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA