python插入排序如何優化

這篇文章給大家分享的是有關python插入排序如何優化的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

當有序區間有大量數據時，搜索數據的插入位置會非常耗時。

1、插入排序算法總是從有序區間搜索插入位置，以此為切入點。

2、可以使用二分搜索方法快速確認待插入的位置，所以有一個優化版本的插入排序算法，也叫二分查找插入算法。

實例

def insert_sort2(data_list):
    '''
    使用二分查找函數確定待插入元素在有序區間的插入位置
    '''
    count=0 #統計循環次數
    length = len(data_list)
    for i in range(1,length ): #默認第一個位置的元素是已排序區間，因此下標從 1 開始
        print(data_list)
        wait_insert_data = data_list[i] ##等待插入元素
        move_index = i
        insert_index,count1 = binary_search(data_list[0:i],wait_insert_data) #尋找插入位置
        count+=count1 #統計循環次數需要加上二分查找的循環次數
        while move_index > insert_index: #移動元素，直到待插入位置處
            count+=1
            data_list[move_index] = data_list[move_index - 1]
            move_index -= 1
        data_list[insert_index] = wait_insert_data #插入操作
        print(data_list)
    print(f"總循環次數為 {count}")
    return data_list
 
 
def binary_search(data_list,data):    
    """
    輸入:有序列表，和待查找的數據data
    輸出：data 應該在該有序列表的插入位置
    count 變量純粹是為了統計循環次數而使用的，實際應用時可去除。
    """
    count = 0
    length = len(data_list)
    low = 0
    high = length-1
    ##如果給定元素大于等于最后一個元素，則插入最后元素位置的后面
    ##如果小于第一個元素，則插入位置0
    if data >= data_list [length -1]: return length,0
    elif data < data_list [0]: return 0,0
    insert_index = 0
    while low < high-1:
        count +=1
        mid = (low + high)//2 #python中的除法結果默認為浮點數取整數部分時使用 //
        if data_list[mid] > data:
            high = mid
            insert_index = high
        else:
            low = mid
            insert_index = low+1  #如果值相同或者值大于mid的值，那么插入位置位于其后面
    return insert_index,count

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