[ 1, 4, 10, 25 , 25] לשים טמפ' = 5

כעת, אנו מקבלים את המערך הממוין על ידי הוספת ערך הטמפ'.

[1, 4, 5, 10, 25]

המערך הנתון ממוין.

יישום

יישום ההחדרה קל יחסית. ניישם באמצעות מערך ה-Python של המספרים השלמים. בואו נבין את הדוגמה הבאה -

תוכנית פייתון

 # creating a function for insertion def insertion_sort(list1): # Outer loop to traverse through 1 to len(list1) for i in range(1, len(list1)): value = list1[i] # Move elements of list1[0..i-1], that are # greater than value, to one position ahead # of their current position j = i - 1 while j &gt;= 0 and value <list1[j]: list1[j + 1]="list1[j]" j -="1" return list1 # driver code to test above 5, 13, 8, 2] print('the unsorted list is:', list1) sorted insertion_sort(list1)) < pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> The unsorted list is: [10, 5, 13, 8, 2] The sorted list1 is: [2, 5, 8, 10, 13] </pre> <p> <strong>Explanation:</strong> </p> <p>In the above code, we have created a function called <strong>insertion_sort(list1).</strong> Inside the function -</p> <ul> <li>We defined for loop for traverse the list from 1 to <strong>len(list1).</strong> </li> <li>In for loop, assigned a values of list1 in <strong>value</strong> Every time the loop will iterate the new value will assign to the value variable.</li> <li>Next, we moved the elements of list1[0&#x2026;i-1], that are greater than the <strong>value,</strong> to one position ahead of their current position.</li> <li>Now, we used the while to check whether the j is greater or equal than 0, and the <strong>value</strong> is smaller than the first element of the list.</li> <li>If both conditions are true then move the first element to the 0<sup>th</sup> index and reduce the value of j and so on.</li> <li>After that, we called the function and passed the list and printed the result.</li> </ul> <h2>Sorting Custom Objects</h2> <p>Python provides the flexibility to change the algorithm using a custom object. We will create a custom class and redefine the actual comparison parameter and try to keep the same code as the above.</p> <p>We would require to overload the operators in order to sort the objects in a different way. But, we can pass another argument to the <strong>insertion_sort()</strong> function by using the <strong>lambda</strong> function. The lambda function is a convenient when calling the sorting method.</p> <p>Let&apos;s understand the following example of sorting custom objects.</p> <p>First, we are defining the <strong>Point</strong> class:</p> <h3>Python Program</h3> <pre> # Creating Point class class Point: def __init__(self, a, b): self.a = a self.b = b def __str__(self): return str.format(&apos;({},{})&apos;, self.a, self.b) def insertion_sort(list1, compare_function): for i in range(1, len(list1)): Value = list1[i] Position = i while Position &gt; 0 and compare_function(list1[Position - 1], Value): list1[Position] = list1[Position - 1] Position = Position - 1 list1[Position] = Value U = Point(2,3) V = Point(4,4) X = Point(3,1) Y = Point(8,0) Z = Point(5,2) list1 = [U,V,X,Y,Z] # We sort by the x coordinate, ascending insertion_sort(list1, lambda x, y: x.a &gt; y.a) for point in list1: print(point) </pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> The points are in the sorted order (2,3) (3,1) (4,4) (5,2) (8,0) </pre> <p>Using the above code, we can sort the coordinate points. It will work for any type of the list.</p> <h2>Time Complexity in Insertion Sort</h2> <p>Insertion sort is a slow algorithm; sometimes, it seems too slow for extensive dataset. However, it is efficient for small lists or array.</p> <p>The time complexity of the insertion sort is - <strong>O(n<sup>2</sup>).</strong> It uses the two loops for iteration.</p> <p>Another important advantage of the insertion sort is that; it is used by the popular sorting algorithm called <strong>Shell sort.</strong> </p> <p>The auxiliary space in insertion sort: <strong>O(1)</strong> </p> <h2>Conclusion</h2> <p>Insertion sort is a simple and inefficient algorithm that has many advantages, but there are more efficient algorithms are available.</p> <p>In this tutorial, we have discussed the concept of the insertion sort and its implementation using the Python programming language.</p> <hr></list1[j]:>

הֶסבֵּר:

מתי יצא windows 7

בקוד לעיל, יצרנו פונקציה בשם insertion_sort(list1). בתוך הפונקציה -

• הגדרנו עבור לולאה לחצות את הרשימה מ-1 עד לן(רשימה1).
• In for loop, הוקצו ערכים של list1 in ערך בכל פעם שהלולאה תחזור על הערך החדש יוקצה למשתנה הערך.
• לאחר מכן, העברנו את האלמנטים של list1[0…i-1], שהם גדולים מה- ערך, לעמדה אחת לפני המיקום הנוכחי שלהם.
• כעת, השתמשנו ב-while כדי לבדוק אם ה-j גדול או שווה מ-0, וה- ערך קטן מהרכיב הראשון ברשימה.
• אם שני התנאים נכונים, העבר את האלמנט הראשון ל-0^ה'אינדקס ולהפחית את הערך של j וכן הלאה.
• לאחר מכן, קראנו לפונקציה ועברנו את הרשימה והדפסנו את התוצאה.

מיון אובייקטים מותאמים אישית

Python מספק את הגמישות לשנות את האלגוריתם באמצעות אובייקט מותאם אישית. ניצור מחלקה מותאמת ונגדיר מחדש את פרמטר ההשוואה בפועל וננסה לשמור על אותו קוד כמו לעיל.

נדרוש להעמיס על המפעילים כדי למיין את האובייקטים בצורה אחרת. אבל, אנחנו יכולים להעביר טיעון נוסף ל insertion_sort() לתפקד על ידי שימוש ב- למבדה פוּנקצִיָה. פונקציית הלמבדה היא נוחה כאשר קוראים לשיטת המיון.

בואו נבין את הדוגמה הבאה למיון אובייקטים מותאמים אישית.

ראשית, אנו מגדירים את נְקוּדָה מעמד:

תוכנית פייתון

 # Creating Point class class Point: def __init__(self, a, b): self.a = a self.b = b def __str__(self): return str.format('({},{})', self.a, self.b) def insertion_sort(list1, compare_function): for i in range(1, len(list1)): Value = list1[i] Position = i while Position > 0 and compare_function(list1[Position - 1], Value): list1[Position] = list1[Position - 1] Position = Position - 1 list1[Position] = Value U = Point(2,3) V = Point(4,4) X = Point(3,1) Y = Point(8,0) Z = Point(5,2) list1 = [U,V,X,Y,Z] # We sort by the x coordinate, ascending insertion_sort(list1, lambda x, y: x.a > y.a) for point in list1: print(point) 

תְפוּקָה:

 The points are in the sorted order (2,3) (3,1) (4,4) (5,2) (8,0) 

באמצעות הקוד לעיל, נוכל למיין את נקודות הקואורדינטות. זה יעבוד עבור כל סוג של הרשימה.

מורכבות זמן במיון הכנסה

מיון הכנסה הוא אלגוריתם איטי; לפעמים, זה נראה איטי מדי עבור מערך נתונים נרחב. עם זאת, זה יעיל עבור רשימות קטנות או מערך.

מורכבות הזמן של מיון ההכנסה היא - עַל²). הוא משתמש בשתי הלולאות לאיטרציה.

יתרון חשוב נוסף של מיון ההחדרה הוא כי; הוא משמש את אלגוריתם המיון הפופולרי שנקרא מיון מעטפת.

רווח העזר במיון ההכנסה: O(1)

סיכום

מיון הכנסה הוא אלגוריתם פשוט ולא יעיל שיש לו יתרונות רבים, אך ישנם אלגוריתמים יעילים יותר זמינים.

במדריך זה, דנו במושג מיון ההוספה ומימושו באמצעות שפת התכנות Python.