浅谈插入排序算法在Python程序中的实现及简单改进

这篇文章主要介绍了插入排序算法在Python程序中的实现及简单改进,插入排序算法的最差时间复杂度为O(n^2),最优时间复杂度为O(n),存在一定的优化空间,需要的朋友可以参考下

Python实现插入排序的一般范例为：    
#coding=cp936
#coding=cp936
#插入排序算法
def InsertionSort(A):
  for j in range(1,len(A)):
    key = A[j]
    i = j-1
    #向前查找插入位置
    while i>=0 and A[i]>key:
      A[i+1] = A[i]
      i = i-1
    A[i+1] = key
 
#初始化输入数据
A = []
input = raw_input('please input some numbers:') #输入逗号分隔整数列 如：7，6，5，1，8，34
for item in input.split(','):
  A.append(int(item))
 
InsertionSort(A)#插入排序
print A

插入算法的原理是：当前元素和已经排序好的部分比较，满足条件时插入，插入点之后的元素全部往后移。
然而，我也正是受这个描述的误导，在实现的时候走了一些弯路。比如有以下列表：    
test = [2, 5, 11, 21, 10, 18, 24]

比如当前元素是10，我在开最初的实现思路是从列表的第一个元素开始，一直比较到元素11才找到合适位置.这样做最终是可以实现排序的，但是有一个问题，就是当我把10插入11的位置之后，11和21都需要往后移，这又需要另一个循环，实现如下：    
def insertSort(sort_list):
  list_length = len(sort_list)
  if list_length < 2 :
    return sort_list
  for i in range(1,list_length):
    key = sort_list[i]
    j = 0
    while j < i:
      if sort_list[j] > key:
        for k in range(i,j,-1):
          sort_list[k] = sort_list[k-1]
        sort_list[j] = key
        break
      j += 1
  return sort_list

   首先，引入了三个循环变量以及三层循环，效率较低；其次是代码结构会比较混乱，需要改进。

后来我想能不能比较完一个元素就把它移到合适的位置，好如去超市买水果，手里拿到不合适的，总会直接把它放到一边，不会再碰它。具体到算法实现，还用上面的列表举例，当前元素是10，先跟相邻的21比较，发现21比10大，则21往后移动一位，即移到10所在位置；然后10和11比较，又会把11往后移动一位；在比较到元素5时，发现已经找到了10应该存放的位置，而此时移动也随之完成。
代码实现如下：    
def insertSort(sort_list):
  list_length = len(sort_list)
  if list_length < 2 :
    return sort_list
  for i in range(1,list_length):
    key = sort_list[i]
    j = i - 1
    while j >=0 and sort_list[j] > key:
      sort_list[j+1] = sort_list[j]
      j -= 1
    sort_list[j+1] = key
  return sort_list

   孰优孰劣，大家对比便知。