python插入排序如何优化

这篇文章给大家分享的是有关python插入排序如何优化的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

当有序区间有大量数据时，搜索数据的插入位置会非常耗时。

1、插入排序算法总是从有序区间搜索插入位置，以此为切入点。

2、可以使用二分搜索方法快速确认待插入的位置，所以有一个优化版本的插入排序算法，也叫二分查找插入算法。

实例

def insert_sort2(data_list):    '''    使用二分查找函数确定待插入元素在有序区间的插入位置    '''    count=0 #统计循环次数    length = len(data_list)    for i in range(1,length ): #默认第一个位置的元素是已排序区间，因此下标从 1 开始        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) #寻找插入位置        count+=count1 #统计循环次数需要加上二分查找的循环次数        while move_index > insert_index: #移动元素，直到待插入位置处            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"总循环次数为 {count}")    return data_list  def binary_search(data_list,data):        """    输入:有序列表，和待查找的数据data    输出：data 应该在该有序列表的插入位置    count 变量纯粹是为了统计循环次数而使用的，实际应用时可去除。    """    count = 0    length = len(data_list)    low = 0    high = length-1    ##如果给定元素大于等于最后一个元素，则插入最后元素位置的后面    ##如果小于第一个元素，则插入位置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中的除法结果默认为浮点数取整数部分时使用 //        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

感谢各位的阅读！关于"python插入排序如何优化"这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！