比较速度与在数组中复制答案

【问题标题】：Speed of comparison vs copying in array比较速度与在数组中复制
【发布时间】：2018-01-02 19:14:10
【问题描述】：

我一直在比较选择和插入排序。据我所知，插入排序在反转计数上起作用，而取决于它。但在最坏的情况下，总反转计数将是最大的，并且在插入排序中，交换的数量将是最大/大于选择排序，因为在选择排序中，总交换总是输入大小“n”的顺序，并且不超过那个而且会比插入排序小很多。

在最坏的情况下，时间复杂度将取决于比较次数（在选择排序中相等或更少）和交换次数（在插入排序中更多）。因此，如果交换/写入更快，我可以使用插入排序，但如果与比较相比写入成本更高，那么我将使用选择排序。那么，在最坏的情况下哪种排序算法会更好，如果我使用数组作为数据结构，如何确定比较速度更快或复制速度更快。

【问题讨论】：

如果你用大 O 表示法询问时间复杂度，那么复制/比较的速度是一个常数，所以应该忽略，你会发现它们都同样复杂 (O(n^2) ）。如果您要询问“实际”效率，即在真实计算机上的运行速度方面，那么您需要在要运行这些算法的计算机上对其进行分析。
假设我使用同一台计算机对它们进行排序，那么插入或选择哪个更快？在最坏的情况下相同的输入？
这取决于你运行它们的计算机、你使用的语言、你在编译器中启用的优化、你编写代码的好坏等等。这就是为什么你必须做实际的按照@hnefatl 的建议进行分析。
@TusharBhaskar 如有任何疑问。

标签： arrays algorithm performance sorting

【解决方案1】：

插入排序和选择排序在最坏情况下的比较次数是相同的O(nxn)。但是要注意的关键是：

选择排序中的比较次数总是 O(nxn) 而：

最佳情况下，插入排序中的比较次数为 O(n)。 最好的情况是数据已经排序。

所以，如果比较次数是衡量性能的标准，使用插入排序。

但也应注意：

在最坏的情况下，选择排序中的交换次数为 O(n)。 而：

在最坏的情况下，插入排序中的交换次数可以达到 O(nxn)。

所以，如果交换次数是衡量性能的标准，选择排序。

【讨论】：