Go語言排序演算法之插入排序與生成隨機數詳解

前言

排序，對於每種程式語言都是要面對的。這裡跟大家一起分享golang實現一些排序演算法，並且說明如何生成隨機數。下面話不多說了，來一起看看詳細的介紹吧。

經典排序演算法

演算法的學習非常重要，是檢驗乙個程式設計師水平的重要標準。學習演算法不能死記硬背，需要理解其中的思想，這樣才能靈活應用到實際的開發中。

七大經典排序演算法

插入排序

先考慮乙個問題：對於長度為n的陣列，前n-1位都是遞增有序的，如何排序？

1.從第1位至第n-1位遍歷陣列，發現第n位數字應該放在第k位

www.cppcns.com2.把第k位至第n-1位的數字依次向後挪一位

3.這樣長度為n的陣列就是遞增有序的了

具體實現方法：

package main

import "fmt"

func insertionsort(arr int) else }}}

func main()

insertionsort(arr)

fmt.println("sorted arr: ", arr)

}複雜度：

時間複雜度：o(n*n）

空間複雜度：額外空間o(1)

o表示式（big o notation）通常用來在電腦科學中表示演算法的複雜度，包括：

時間複雜度：衡量演算法的執行時間

空間複雜度：衡量演算法執行所佔的空間，比如記憶體或硬碟等

一般情況下，o表示式代表的是最壞情況下的複雜度。

演算法分析也是如此，在n個隨即數中查詢某個數字，最好的情況是第乙個數字就是，此時時間複雜度為o(1)，若最後乙個數字才是我們要找的，那麼時間複雜度是o(n)，這是最壞的情況。而平均執行時間是從概率的角度看，若數字在每乙個位置都可能出現，則平均查詢次數為n/2次。

平均執行時間是所有情況中最有意義的，因為它是期望的執行時間。可現實中，平均執行時間很難通過分析得到，一般都是通過執行一定數量的實驗資料後估算而來的。而最壞執行時間是一種保證，那就是執行時間不會再壞了。在應用中，這是最重要的需求，通常，除非特別指定，我們提到的執行時間都是最壞情況下的執行時間。即，時間複雜度是最壞情況下的時間複雜度。

常見的演算法時間複雜度由小到大依次為：

o(1)

這裡的o就是一般表示複雜度的乙個標誌，類似計算複雜度的函式名稱一樣。

兩種複雜度都是一種估算，

估算的方式就是根據**的邏輯，分析出對於複雜度的公式。

在時間複雜度上，主要記錄的是帶有變數的迴圈。

比如for (i = 0; i < n; i ++) 可理解程式設計客棧為o(n)

而 x = n + 1; y = x + 1; z = x + y;雖然是三條語句，但是沒有迴圈操作，所以理解為o(1)

在空間複雜度上，www.cppcns.com主要記錄的是帶有變數的空間申請。

比如int[n] x;可以理解為o(n)

而 int x; int y; int z;雖然是三個變數，但是沒有變化的申請操作，所以理解為o(1)

大o符號是用於描述函式漸近行為的數學符號。既可以表示無窮大漸近也可以表示

無窮小漸近。看你是用在演算法還是描述數學函式估計中的誤差項

再來看看我們的插入排序：

另外插入排序的overhead特別小，可以理解為常數等於1

在實際應用中，常數也是乙個很重要的因素。有的演算法複雜度低，但是常數較高；再加上資料的特點，有時候反而比不上複雜度更高但是常數低的演算法。

在理解插入排序演算法的過程中，應該要明白乙個演算法思想：

實際應用中，要靈活的選擇演算法，有幾個重點要考慮的：

總的來說，要具體情況具體分析，在滿足業務的同時要簡潔的解決問題。

go 生成區間隨機數

/程式設計客棧/ 函　數：生成隨機數

// 概　要：

// 參　數：

// min: 最小值

// max: 最大值

// 返回值：

// int64: 生成的隨機數

func randint64(min, max int64) int64

return rand.int63n(max-min) + min

}參考文章：【bat後台入門】第二課：陣列與排序

總結本文標題: go語言排序演算法之插入排序與生成隨機數詳解

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