這篇文章主要介紹“python插入排序怎么優(yōu)化”，在日常操作中，相信很多人在python插入排序怎么優(yōu)化問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”python插入排序怎么優(yōu)化”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

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當有序區(qū)間有大量數(shù)據(jù)時，搜索數(shù)據(jù)的插入位置會非常耗時。

1、插入排序算法總是從有序區(qū)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(yōu)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(shù)確定待插入元素在有序區(qū)間的插入位置
    '''
    count=0 #統(tǒng)計循環(huán)次數(shù)
    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(qū)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(tǒng)計循環(huán)次數(shù)需要加上二分查找的循環(huán)次數(shù)
        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(huán)次數(shù)為 {count}")
    return data_list
 
 
def binary_search(data_list,data):    
    """
    輸入:有序列表，和待查找的數(shù)據(jù)data
    輸出：data 應(yīng)該在該有序列表的插入位置
    count 變量純粹是為了統(tǒng)計循環(huán)次數(shù)而使用的，實際應(yīng)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(jié)果默認為浮點數(shù)取整數(shù)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

到此，關(guān)于“python插入排序怎么優(yōu)化”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>

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