在Python中使用 Matplotlib 进行插入排序可视化

简介

插入排序是一种简单直观的排序算法，其时间复杂度为O(n^2)，适用于数据量较小的排序场景。本文将介绍如何在Python中使用Matplotlib库进行插入排序的可视化展示。

步骤

1. 实现插入排序算法

首先，我们需要先实现插入排序算法，这里提供一个Python版本的示例代码：

def insertion_sort(arr):
    for i in range(1, len(arr)):
        key = arr[i]
        j = i - 1
        while j >= 0 and key < arr[j]:
            arr[j + 1] = arr[j]
            j -= 1
        arr[j + 1] = key

2. 生成初始序列

为了演示插入排序的过程，我们需要先生成一个初始序列。这里我们可以使用Numpy库中的random函数生成随机数列。

import numpy as np

arr = np.random.randint(1, 101, size=10)

3. 绘制初始图表

使用Matplotlib库中的pyplot函数绘制初始图表：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.bar(np.arange(len(arr)), arr)
plt.title('Original sequence')
plt.show()

4. 实现可视化功能

最后，我们需要在排序过程中实时更新图表。这里我们可以将排序算法包装在一个函数中，并在每次操作后重新绘制图表。具体实现代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def insertion_sort_visualization(arr):
    plt.ion() # 打开交互模式
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.bar(np.arange(len(arr)), arr)
    plt.title('Insertion Sort Visualization')
    for i in range(1, len(arr)):
        key = arr[i]
        j = i - 1
        while j >= 0 and key < arr[j]:
            arr[j + 1] = arr[j]
            j -= 1
            ax.clear()
            ax.bar(np.arange(len(arr)), arr)
            plt.title('Insertion Sort Visualization')
            plt.pause(0.1) # 设置暂停时间，单位为秒
        arr[j + 1] = key
        ax.clear()
        ax.bar(np.arange(len(arr)), arr)
        plt.title('Insertion Sort Visualization')
        plt.pause(0.1)
    plt.ioff() # 关闭交互模式

5. 运行程序

为了演示排序过程，我们需要调用生成初始序列和可视化函数：

arr = np.random.randint(1, 101, size=10)
insertion_sort_visualization(arr)

结论

通过本文介绍，我们了解了如何在Python中使用Matplotlib库进行插入排序的可视化展示。在实现算法时加入可视化功能，可以更好地理解算法的运行过程，从而更好地学习和掌握排序算法。