Go语言排序算法之插入排序与生成随机数详解
前言
排序，对于每种编程语言都是要面对的。这里跟大家一起分享golang实现一些排序算法，并且说明如何生成随机数。下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。
经典排序算法
算法的学习非常重要，是检验一个程序员水平的重要标准。学习算法不能死记硬背，需要理解其中的思想，这样才能灵活应用到实际的开发中。
七大经典排序算法
- 插入排序
- 选择排序
- 冒泡排序
- 希尔排序
- 归并排序
- 堆排序
- 快速排序
插入排序
先考虑一个问题：对于长度为n的数组，前n-1位都是递增有序的，如何排序？
1.从第1位至第n-1位遍历数组，发现第n位数字应该放在第k位
2.把第k位至第n-1位的数字依次向后挪一位
3.这样长度为n的数组就是递增有序的了
具体实现方法：
packagemain
import"fmt"
funcinsertionSort(arr[]int){
fori:=1;i=0;j--{
ifvalue
复杂度：
时间复杂度：O(n*n）
空间复杂度：额外空间O(1)
O表达式（BigOnotation）通常用来在计算机科学中表示算法的复杂度，包括：
时间复杂度：衡量算法的运行时间
空间复杂度：衡量算法运行所占的空间，比如内存或硬盘等
一般情况下，O表达式代表的是最坏情况下的复杂度。
算法分析也是如此，在n个随即数中查找某个数字，最好的情况是第一个数字就是，此时时间复杂度为O(1)，若最后一个数字才是我们要找的，那么时间复杂度是O(n)，这是最坏的情况。而平均运行时间是从概率的角度看，若数字在每一个位置都可能出现，则平均查找次数为n/2次。
平均运行时间是所有情况中最有意义的，因为它是期望的运行时间。可现实中，平均运行时间很难通过分析得到，一般都是通过运行一定数量的实验数据后估算而来的。而最坏运行时间是一种保证，那就是运行时间不会再坏了。在应用中，这是最重要的需求，通常，除非特别指定，我们提到的运行时间都是最坏情况下的运行时间。即，时间复杂度是最坏情况下的时间复杂度。
常见的算法时间复杂度由小到大依次为：
O(1)
这里的O就是一般表示复杂度的一个标志，类似计算复杂度的函数名称一样。
两种复杂度都是一种估算，
估算的方式就是根据代码的逻辑，分析出对于复杂度的公式。
在时间复杂度上，主要记录的是带有变量的循环。
比如for(i=0;i
而x=n+1;y=x+1;z=x+y;虽然是三条语句，但是没有循环操作，所以理解为O(1)
在空间复杂度上，主要记录的是带有变量的空间申请。
比如int[n]x;可以理解为O(n)
而intx;inty;intz;虽然是三个变量，但是没有变化的申请操作，所以理解为O(1)
大O符号是用于描述函数渐近行为的数学符号。既可以表示无穷大渐近也可以表示
无穷小渐近。看你是用在算法还是描述数学函数估计中的误差项
再来看看我们的插入排序：
- 当数组是逆序的时候，时间复杂度是O(n*n）
- 当数组几乎是有序的时候，时间复杂度是O(n）
另外插入排序的overhead特别小，可以理解为常数等于1
在实际应用中，常数也是一个很重要的因素。有的算法复杂度低，但是常数较高；再加上数据的特点，有时候反而比不上复杂度更高但是常数低的算法。
在理解插入排序算法的过程中，应该要明白一个算法思想：
- 把问题分解为子问题
- 找到问题的初始状态
- 从问题的初始状态，通过子问题，一步步得到最终的解
实际应用中，要灵活的选择算法，有几个重点要考虑的：
- 复杂度：包括时间复杂度，空间复杂度，常数等
- 实现复杂度：算法实现起来很难，不易于测试和维护的话，也是很大的问题
- 适用性：在特定的业务场景下，是否有更合适的算法？
总的来说，要具体情况具体分析，在满足业务的同时要简洁的解决问题。
go生成区间随机数
//函数：生成随机数
//概要：
//参数：
//min:最小值
//max:最大值
//返回值：
//int64:生成的随机数
funcRandInt64(min,maxint64)int64{
ifmin>=max||min==0||max==0{
returnmax
}
returnrand.Int63n(max-min)+min
}
参考文章：【BAT后台入门】第二课：数组与排序
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对毛票票的支持。