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Samuel Oberhofer 2022-05-26 10:32:08 +02:00
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Uebung 1/insertionSort_commented.cpp
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@ -1,7 +1,10 @@
void insertionSortBase(int array[], int array_size, bool asc) {
int i = 0;
// Dieser Loop wird "array_size" (=n) mal ausgeführt.
while (i < array_size) {
int j = i;
// empirisch wird dieser Loop auch n mal ausgeführt
while (j > 0 && array[j - 1] > array[j]) {
int currentValue = array[j];
array[j] = array[j - 1];
@ -11,6 +14,7 @@ void insertionSortBase(int array[], int array_size, bool asc) {
i++;
}
}
// Zusammen ergibt das wieder eine worst case Komplexität von O(n^2)
void insertionSortOptimized(int array[], int array_size, bool asc) {
int i = 0;
@ -25,12 +29,18 @@ void insertionSortOptimized(int array[], int array_size, bool asc) {
i++;
}
}
// Hier werden wieder zwei Schleifen ineinander ausgeführt. Auch wenn die innere
// Schleife effizienter ist bleibt die Komplexität O(n^2)
void insertionSortRecursive(int array[], int array_size, bool asc) {
// in jedem Rekursionsschritt wird der Algorithmus mit array_size-1
// aufgerufen, und dann abgebrochen, wenn arraysize=0 ist. D.h. es werden
// insgesamt n Rekursionsschritte ausgeführt -> O(n)
if (array_size > 0) {
insertionSortRecursive(array, array_size - 1, true);
int x = array[array_size - 1];
int j = array_size - 2;
// Diese Schleife kann auch im worst case n mal ausgeführt werden -> O(n)
while (j >= 0 && array[j] > x) {
array[j + 1] = array[j];
j--;
@ -38,3 +48,4 @@ void insertionSortRecursive(int array[], int array_size, bool asc) {
array[j + 1] = x;
}
}
// Insgesamt: O(n*n) = O(n^2)