Isihan sisipan ialah algoritma pengisihan berasaskan perbandingan yang mudah dan cekap yang digunakan untuk menyusun elemen dalam susunan tertentu. Ia tergolong dalam keluarga algoritma pengisihan "di tempat", yang bermaksud ia tidak memerlukan memori tambahan untuk operasi pengisihan. Isih sisipan amat berguna untuk set data kecil atau tatasusunan yang diisih separa, di mana ia boleh mengatasi prestasi algoritma yang lebih kompleks.
Sejarah asal usul jenis Sisipan dan sebutan pertamanya
Konsep isihan sisipan bermula sejak zaman awal pengkomputeran dan dipercayai telah diilhamkan oleh cara orang mengisih kad di tangan mereka. Algoritma ini disebut dalam kerja seawal tahun 1950-an. John von Neumann, seorang saintis komputer perintis, membincangkan kaedah pengisihan serupa yang dikenali sebagai "teknik sisipan" dalam kuliahnya tentang sains komputer pada akhir 1940-an. Sebutan rasmi pertama jenis Insertion, seperti yang kita ketahui hari ini, boleh dikesan kembali ke buku 1952 "The Design of Automatic Computers" oleh Maurice Wilkes.
Maklumat terperinci tentang isihan Sisipan
Isih sisipan beroperasi dengan membahagikan tatasusunan kepada dua sub-tatasusunan: sub-tatasusunan yang diisih dan sub-tatasusunan yang tidak diisih. Sub-array yang diisih bermula dengan elemen pertama, manakala sub-array yang tidak diisih mengandungi unsur-unsur yang tinggal. Algoritma melelaran melalui sub-tatasusunan yang tidak diisih, memilih setiap elemen, dan meletakkannya pada kedudukan yang betul dalam sub-tatasusunan yang diisih. Proses ini berterusan sehingga semua elemen diletakkan dalam susunan yang sesuai.
Struktur dalaman jenis Sisipan. Cara isihan Sisipan berfungsi.
- Mulakan dengan elemen pertama sebagai sub-tatasusunan yang diisih.
- Ambil elemen seterusnya daripada sub-tatasusunan yang tidak diisih dan bandingkan dengan elemen dalam sub-tatasusunan yang diisih, bergerak dari kanan ke kiri.
- Alihkan elemen dalam sub-tatasusunan yang diisih yang lebih besar daripada elemen yang dibandingkan.
- Masukkan elemen pada kedudukan yang betul dalam sub-tatasusunan yang diisih.
- Ulang langkah 2 hingga 4 sehingga semua elemen daripada sub-tatasusunan yang tidak diisih diproses.
Analisis ciri utama Isihan Sisipan
Isihan sisipan mempamerkan ciri utama berikut:
- Pengisihan di tempat: Isihan sisipan menyusun semula elemen dalam tatasusunan asal tanpa memerlukan memori tambahan, menjadikannya cekap memori untuk set data kecil.
- Pengisihan stabil: Ia mengekalkan susunan relatif elemen yang sama dalam tatasusunan yang diisih, memastikan kestabilan semasa operasi pengisihan.
- Pengisihan adaptif: Isih sisipan berfungsi dengan baik pada tatasusunan yang diisih separa, kerana ia mengurangkan bilangan perbandingan dan anjakan yang diperlukan dalam senario sedemikian.
Jenis Isihan Sisipan
Tiada jenis jenis Sisipan yang berbeza; bagaimanapun, variasi algoritma boleh dilihat dalam beberapa pelaksanaan. Variasi ini sering menumpukan pada mengoptimumkan aspek khusus algoritma untuk meningkatkan kecekapannya. Variasi biasa termasuk:
-
Isih Sisipan Binari: Daripada melakukan carian linear, variasi ini menggunakan carian binari untuk mencari kedudukan yang betul untuk memasukkan elemen, mengurangkan bilangan perbandingan.
-
Isih Shell (Isih Penambahan Berkurangan): Isih Shell ialah versi umum Isih Sisipan yang menggunakan urutan kenaikan yang berkurangan untuk mengisih unsur dengan cekap.
Kes Penggunaan:
-
Mengisih set data kecil: Isihan sisipan adalah cekap untuk set data kecil kerana kesederhanaan dan overhed yang rendah.
-
Tatasusunan yang diisih separa: Apabila berurusan dengan data yang diisih separa, Isihan Sisipan boleh mengatasi prestasi algoritma yang lebih kompleks seperti Isih Cepat atau Isih Gabung.
Masalah dan Penyelesaian:
-
Prestasi pada set data yang besar: Isih sisipan boleh menjadi tidak cekap pada set data yang lebih besar, terutamanya jika dibandingkan dengan algoritma pengisihan yang lebih maju seperti Isih Gabung atau Isih Timbunan. Dalam kes sedemikian, adalah lebih baik untuk memilih algoritma yang lebih sesuai.
-
Kerumitan Masa: Kerumitan masa purata dan kes terburuk bagi Isihan Sisipan ialah O(n^2), yang mungkin tidak sesuai untuk tatasusunan yang sangat besar. Walau bagaimanapun, dengan set data yang kecil, kesederhanaan dan sifat penyesuaian Isih Sisipan masih boleh menjadikannya pilihan yang berdaya maju.
Ciri-ciri utama dan perbandingan lain dengan istilah yang serupa
| Ciri | Isih Sisipan | Isih Pemilihan | Isih Buih |
|---|---|---|---|
| Kerumitan Masa (Kes Terbaik) | O(n) | O(n^2) | O(n) |
| Kerumitan Masa (Kes Terburuk) | O(n^2) | O(n^2) | O(n^2) |
| Kerumitan Ruang | O(1) | O(1) | O(1) |
| Kestabilan | Stabil | Tak stabil | Stabil |
| Kesesuaian | Adaptif | Bukan Penyesuaian | Bukan Penyesuaian |
Walaupun Isihan Sisipan kekal sebagai algoritma pengisihan asas, penggunaannya dalam aplikasi berskala besar mungkin terus berkurangan disebabkan peningkatan ketersediaan algoritma pengisihan yang lebih maju dan dioptimumkan. Apabila teknologi berkembang, tumpuan mungkin akan beralih ke arah teknik pengisihan yang lebih pantas dan lebih cekap sesuai untuk mengendalikan set data besar dalam persekitaran pengkomputeran teragih.
Cara pelayan proksi boleh digunakan atau dikaitkan dengan isihan Sisipan
Pelayan proksi bertindak sebagai perantara antara pelanggan dan pelayan web, memberikan pelbagai faedah seperti keselamatan, privasi dan prestasi yang dipertingkatkan. Walaupun tiada perkaitan langsung antara Isihan Sisipan dan pelayan proksi, kecekapan dan kebolehsuaian algoritma pengisihan boleh disamakan dengan peranan pelayan proksi dalam mengoptimumkan trafik web. Seperti sifat penyesuaian Isih Sisipan, pelayan proksi menyesuaikan diri dengan keadaan rangkaian yang berubah-ubah, menyimpan cache kandungan yang kerap diminta dan mengurangkan beban pada pelayan web, menghasilkan masa tindak balas yang lebih pantas untuk pelanggan.
Pautan berkaitan
Untuk mendapatkan maklumat lanjut tentang Isihan Sisipan, anda boleh merujuk kepada sumber berikut:
Kesimpulannya, Isihan Sisipan ialah algoritma pengisihan yang mudah tetapi berkuasa yang mencari aplikasinya dalam senario tertentu, terutamanya dengan set data yang diisih kecil atau sebahagiannya. Walaupun ia mungkin bukan pilihan pertama untuk pemprosesan data berskala besar, kebolehsuaian dan kestabilannya menjadikannya bahagian penting dalam keluarga algoritma pengisihan, mempamerkan kaitan dan sumbangannya kepada dunia sains komputer dan pengaturcaraan.
