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Combinaison avec d'autres tris En pratique, sur les petites entrées, en dessous d'une taille critique K (qui dépend de l'implémentation et de la machine utilisée), les algorithmes de tri en basés sur la méthode « diviser pour régner » ( tri fusion, tri rapide) sont moins efficaces que le tri par insertion. Dans ce type d'algorithmes, plutôt que de diviser récursivement l'entrée jusqu'à avoir des sous-problèmes élémentaires de taille 1 ou 2, on peut s'arrêter dès que les sous-problèmes ont une taille inférieure à K et les traiter avec le tri par insertion. Pour le cas particulier du tri rapide, une variante plus efficace existe [ 3]: exécuter d'abord le tri rapide en ignorant simplement les sous-problèmes de taille inférieure à K; faire un tri par insertion sur le tableau complet à la fin, ce qui est rapide car la liste est déjà presque triée. Voir aussi (en) Illustration dynamique du tri par insertion Notes et références ↑ (en) Sedgewick, Robert, Algorithms., Addison-Wesley, 1983 ( ISBN 978-0-201-06672-2), p. 95 ↑ a et b (en) Donald E. Knuth, The Art of Computer Programming, vol.
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Décaler les éléments de la partie triée prend i tours (avec i variant de 0 à N). Dans le pire des cas on parcourt N 2 tours, donc le tri par insertion a une complexité en temps de O ( N 2). Conclusion L'algorithme du tri par insertion est simple et relativement intuitif, même s'il a une complexité en temps quadratique. Cet algorithme de tri reste très utilisé à cause de ses facultés à s'exécuter en temps quasi linéaire sur des entrées déjà triées, et de manière très efficace sur de petites entrées en général.
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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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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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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.
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.