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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.
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Exhiber une telle propriété ( un invariant de boucle) permet de conclure à la correction partielle de l'algorithme. La combinaison de la correction partielle avec la terminaison permet de conclure à la correction totale de l'algorithme Tri_insertion. Efficacité: complexité temporelle de l'algorithme Afin d'évaluer le coût de l'algorithme dans le pire des cas, on doit s'intéresser aux nombre d'opérations effectuées, qui est ici lié au nombre de décalage avant de trouver la place de l'élément à classer. Le pire des cas se produit lorsque le tableau est classé en sens inverse. Visualisons cela sur un tableau à 5 éléments, simple à trier: t = [5, 4, 3, 2, 1]. Le nombre de décalage nécessaire est:. On généralise sans peine: dans le pire des cas, pour un tableau de taille n, il faudra effectuer: décalages. Comme pour le tri par sélection, le coût (on dit aussi complexité) en temps du tri par insertion, dans le pire des cas, est quadratique. On dit aussi que la complexité est en. La notation se lit grand O de n carré Ce qu'il faut retenir Le tri par insertion consiste à maintenir une partie d'un tableau triée et à parcourir la partie non triée en mettant chaque élément rencontré à sa place définitive dans la partie triée.
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Le tri par insertion binaire utilise la recherche pour trouver l'emplacement idéal pour insérer l'élément choisi à chaque itération. Lorsqu'il s'agit d'insertion régulière, le tri utilise O(i) (à la ième itération) dans le pire des cas. Nous pouvons utiliser la recherche binaire pour le réduire à ceci: O(logi). Cela dit, l'algorithme a toujours un temps d'exécution d'environ O(n^2) dans le pire des cas. Ceci est dû à la quantité de swaps nécessaires par insertion. Étapes de l'implémentation du tri par insertion dans les listes chaînées Les étapes mentionnées ci-dessous montrent comment on peut utiliser l'algorithme de tri par insertion dans une liste chaînée. Commencez par créer une liste triée, en vous assurant qu'elle est vide. Parcourez la liste que vous avez créée et suivez cette étape pour chaque nœud Saisissez le nœud actuel sous forme de résultat ou de liste triée Enfin, modifiez la tête de la liste chaînée pour en faire la tête de la liste triée, c'est-à-dire la liste de résultats.
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Complexité spatiale La complexité spatiale devient 0(1) chaque fois qu'il y a une implémentation d'une variable supplémentaire. Complexité dans le meilleur des cas Lorsqu'un tableau n'a pas besoin d'être trié, le nombre de fois où la boucle externe s'exécute est égal à n. D'autre part, la boucle interne reste inactive et ne s'exécute pas. Cela signifie que le nombre de comparaisons sera de n, ce qui donne une complexité linéaire. Analyse de la complexité temporelle On ne peut nier l'efficacité du tri par insertion, mais si l'on fournit un tableau déjà trié au tri par insertion, l'algorithme effectuera encore l'autre pour la boucle. Cela nécessitera n étapes pour trier un tableau des n éléments qui ont déjà été triés au départ, transformant essentiellement la complexité du temps dans le meilleur des cas en une fonction n linéaire. Un tableau non trié nécessite un élément pour effectuer des comparaisons avec d'autres éléments, ce qui signifie que chaque élément de n est comparé aux n autres éléments.
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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.
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Illustration graphique du tri par insertion. i = 1: 6 5 3 1 8 7 2 4 ⟶ 5 6 3 1 8 7 2 4 i = 2: 3 5 6 1 8 7 2 4 i = 3: 1 3 5 6 8 7 2 4 i = 4: i = 5: 1 3 5 6 7 8 2 4 i = 6: 1 2 3 5 6 7 8 4 i = 7: 1 2 3 4 5 6 7 8 Pseudo-code Voici une description en pseudo-code de l'algorithme présenté. Les éléments du tableau T (de taille n) sont numérotés de 0 à n -1. procédure tri_insertion( tableau T) pour i de 1 à taille(T) - 1 # mémoriser T[i] dans x x ← T[i] # décaler les éléments T[0].. T[i-1] qui sont plus grands que x, en partant de T[i-1] j ← i tant que j > 0 et T[j - 1] > x T[j] ← T[j - 1] j ← j - 1 # placer x dans le "trou" laissé par le décalage T[j] ← x Complexité La complexité du tri par insertion est Θ ( n 2) dans le pire cas et en moyenne, et linéaire dans le meilleur cas. Plus précisément: Dans le pire cas, atteint lorsque le tableau est trié à l'envers, l'algorithme effectue de l'ordre de n 2 /2 affectations et comparaisons [ 2]; Si les éléments sont distincts et que toutes leurs permutations sont équiprobables (ie avec une distribution uniforme), la complexité en moyenne de l'algorithme est de l'ordre de n 2 /4 affectations et comparaisons [ 2]; Si le tableau est déjà trié, il y a n -1 comparaisons et au plus n affectations.
\(i_{max} = \frac{n}{2}\) \(i_{max} = 1\) \(i_{max} = \log_3(n)\) \(i_{max} = n + 3 \times (n-1)\) \(i_{max} = \log_2(n)\) \(i_{max} = \log_3(n-1)\) \(i_{max} = 3^n\) \(i_{max} = n\) \(i_{max} = \frac{n}{3}\) \(i_{max} = n \times \log(n)\) \(i_{max} = 2^n\) Quelle est la complexité temporelle de la fonction insertion_sort_h obtenue en résolvant les équations de récurrence de cette fonction? Sélectionnez, parmi les réponses proposées, la complexité temporelle représentée par la notation \(\Omega(. ), \Theta(. ), O(. )\) la plus appropriée pour décrire cette complexité. À tout hasard, sachez que d'après une source de fiabilité discutable, \(\sum_{i = 1}^{n} i^2 = \frac{n \times (n+1) \times (2n + 1)}{6}\). Ça pourrait vous être utile. Néanmoins, si vous en avez besoin, il serait bon de prouver (par induction) ce résultat. \(\Theta(n^3)\) \(O(n^3)\) \(O(2^n+n)\) \(O(2^n)\) \(\Theta(n^2)\) \(\Theta(2^n)\) \(O(n^n)\) \(O(n^2 \log(n))\) \(O(n^2)\) \(\Theta(n-1)\) \(\Theta(n^2 \log(n))\) \(\Theta(\frac{n}{2})\)
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