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Le processus de recherche de la clé minimale et de son positionnement correct est poursuivi jusqu'à ce que tous les éléments soient correctement placés. Fonctionnement du tri de sélection Supposons un tableau ARR avec N éléments dans la mémoire. Dans la première passe, la plus petite clé est recherchée avec sa position, puis l'ARR [POS] est échangé avec ARR [0]. Par conséquent, ARR [0] est trié. Lors du second passage, la position de la plus petite valeur est à nouveau déterminée dans le sous-tableau de N-1 éléments. Échangez l'ARR [POS] avec l'ARR [1]. Dans la passe N-1, le même processus est effectué pour trier le nombre N d'éléments. Exemple: Principales différences entre le tri par insertion et le tri par sélection Le tri par insertion effectue généralement l'opération d'insertion. Au contraire, le tri de sélection effectue la sélection et le positionnement des éléments requis. Le tri par insertion est dit stable, alors que le tri par sélection n'est pas un algorithme stable. En algorithme de tri par insertion, les éléments sont connus auparavant.
Les listes chaînées permettent d'insérer notre élément de façon simple et plus rapide, cependant comme il faut toujours calculer où placer cet élément, la complexité reste quadratique. Tri Shell Le tri par insertion est un algorithme de tri très efficace sur des entrées quasiment triées, et on peut utiliser cette propriété intéressante du tri pour l'améliorer. En effet, le tri Shell ( Shell sort en anglais, du nom de son inventeur Donald L. Shell) va échanger certaines valeurs du tableau à un écart bien précis afin de le rendre dans la plupart des cas presque trié. Une fois qu'on a ce tableau ré-arrangé, on lui applique notre tri par insertion classique, mais ce dernier sera bien plus rapide grâce à notre première étape. Pour calculer cet écart, on utilise cette formule: \(Ecart(N) = 3 \times Ecart(N - 1) + 1\) avec \(Ecart(0) = 0\) Par exemple, on souhaite trier la suite de nombres: 5, 8, 2, 9, 1, 3 dans l'ordre croissant: On calcule les écarts tant que le résultat est inférieur à la taille du tableau.
Complexité du tri par insertion Complexité dans le meilleur des cas Complexité dans le pire des cas Complexité en moyenne Dans le meilleur des cas, avec des données déjà triées, l'algorithme effectura seulement n comparaisons. Sa complexité dans le meilleur des cas est donc en Θ( n). Complexite du tri par insertion dans le meilleur des cas Nombre d'opérations Nombre d'elements à trier Θ(n) Dans le pire des cas, avec des données triées à l'envers, les parcours successifs du tableau imposent d'effectuer (n-1)+(n-2)+(n-3).. +1 comparaisons et échanges, soit ( n 2 - n)/2. On a donc une complexité dans le pire des cas du tri par insertion en Θ( n 2). Complexite du tri par insertion dans le pire des cas Nombre d'opérations Nombre d'elements à trier Θ(n2) Si tous les éléments de la série à trier sont distincts et que toutes leurs permutations sont équiprobables, la complexité en moyenne de l'algorithme est de l'ordre de ( n 2 - n)/4 comparaisons et échanges. La complexité en moyenne du tri par insertion est donc également en Θ( n 2) Complexite du tri par insertion en moyenne Nombre d'opérations Nombre d'elements à trier Θ(n2) On notera également une propriété importante du tri par insertion: contrairement à celle d'autres méthodes, son efficacité est meilleure si le tableau initial possède un certain ordre.
def tri_insertion ( L): l = list ( L) # pour ne pas modifier la liste passée en argument. for k...
D) Complexité: Choisissons comme opération élémentaire la comparaison de deux cellules du tableau. Dans le pire des cas le nombre de comparaisons " Tantque Tab[ j-1] > v faire " est une valeur qui ne dépend que de la longueur i de la partie ( a 1, a 2,..., a i) déjà rangée. Il y a donc au pire i comparaisons pour chaque i variant de 2 à n: La complexité au pire en nombre de comparaison est donc égale à la somme des n termes suivants (i = 2, i = 3,.... i = n) C = 2 + 3 + 4 +... + n = n(n+1)/2 -1 comparaisons au maximum. (c'est la somme des n premiers entiers moins 1). La complexité au pire en nombre de comparaison est de de l'ordre de n², que l'on écrit O(n²). Choisissons maintenant comme opération élémentaire le transfert d'une cellule du tableau. Calculons par dénombrement du nombre de transferts dans le pire des cas.
Variantes et optimisations Optimisations pour les tableaux Plusieurs modifications de l'algorithme permettent de diminuer le temps d'exécution, bien que la complexité reste quadratique. On peut optimiser ce tri en commençant par un élément au milieu de la liste puis en triant alternativement les éléments après et avant. On peut alors insérer le nouvel élément soit à la fin, soit au début des éléments triés, ce qui divise par deux le nombre moyen d'éléments décalés. Il est possible d'implémenter cette variante de sorte que le tri soit encore stable. En utilisant une recherche par dichotomie pour trouver l'emplacement où insérer l'élément, on peut ne faire que comparaisons. Le nombre d'affectations reste en O(n 2). L'insertion d'un élément peut être effectuée par une série d' échanges plutôt que d'affectations. En pratique, cette variante peut être utile dans certains langages de programmation (par exemple C++), où l'échange de structures de données complexes est optimisé, alors que l'affectation provoque l'appel d'un constructeur de copie (en).
La liste ( a 1, a 2,..., a n) est décomposée en deux parties: une partie triée ( a 1, a 2,..., ak) et une partie non-triée ( a k+1, a k+2,..., a n); l'élément a k+1 est appelé élément frontière (c'est le premier élément non trié). concrète itérative La suite ( a 1, a 2,..., a n) est rangée dans un tableau T[... ] en mémoire centrale. Le tableau contient une partie triée (( a 1, a 2,..., ak) en violet à gauche) et une partie non triée (( a k+1, a k+2,..., a n) en blanc à droite). En faisant varier j de k jusqu'à 2, afin de balayer toute la partie ( a 1, a 2,..., a k) déjà rangée, on décale d'une place les éléments plus grands que l'élément frontière: tantque a j-1 > a k+1 faire décaler a j-1 en a j; passer au j précédent ftant La boucle s'arrête lorsque a j-1 < a k+1, ce qui veut dire que l'on vient de trouver au rang j-1 un élément a j-1 plus petit que l'élément frontière a k+1, donc a k+1 doit être placé au rang j.