[C言語] 挿入ソートの比較回数は何回？他のソートよりも早いのか紹介

2025-04-15更新日: 2025-04-15

挿入ソートの比較回数は、最悪の場合で約\(\frac{n(n-1)}{2}\)回、平均でも同程度のオーダーです。

これは、要素数\(n\)の配列で各要素を適切な位置に挿入する際、前の要素と順に比較するためです。

一方、最良の場合(すでに整列済み)では比較回数は\(n-1\)回となります。

他のソートアルゴリズム(例: クイックソートやマージソート)と比べると、挿入ソートは小規模なデータやほぼ整列済みのデータに対しては高速ですが、大規模データでは効率が劣ります。

目次から探す

挿入ソートとは？
挿入ソートの比較回数を計算する
挿入ソートと他のソートアルゴリズムの比較
- 各アルゴリズムの特徴
挿入ソートの実装と効率化の工夫
- 効率化の工夫
挿入ソートが適している場面
まとめ

挿入ソートとは？

挿入ソートは、データを順序通りに並べるためのシンプルなソートアルゴリズムの一つです。

このアルゴリズムは、データを一つずつ取り出し、すでにソートされた部分に適切な位置に挿入することで動作します。

特に、少量のデータやほぼソートされたデータに対しては非常に効率的です。

以下に、挿入ソートの基本的な特徴を示します。

特徴	説明
アルゴリズムの種類	比較ソート
最悪の時間計算量	\(O(n^2)\)
最良の時間計算量	\(O(n)\)
空間計算量	\(O(1)\)
安定性	安定ソート(同じ値の順序が保持される)

挿入ソートは、特に小規模なデータセットや、すでに部分的にソートされたデータに対して優れた性能を発揮します。

次のセクションでは、挿入ソートの比較回数について詳しく見ていきます。

挿入ソートの比較回数を計算する

挿入ソートでは、要素を挿入する際に、すでにソートされた部分と比較を行います。

この比較回数は、ソートするデータの状態によって異なります。

以下に、比較回数の計算方法を示します。

最悪の場合

最悪の場合は、データが逆順に並んでいるときです。

この場合、各要素はすべての前の要素と比較されるため、比較回数は次のように計算されます。

\[\text{比較回数} = \frac{n(n-1)}{2}\]

ここで、\(n\)はデータの要素数です。

したがって、最悪の場合の時間計算量は \(O(n^2)\) となります。

最良の場合

最良の場合は、データがすでにソートされているときです。

この場合、各要素は前の要素と1回だけ比較されるため、比較回数は次のようになります。

\[\text{比較回数} = n – 1\]

この場合の時間計算量は \(O(n)\) です。

平均の場合

平均的なケースでは、データがランダムに並んでいると仮定します。

この場合、比較回数は次のように近似されます。

\[\text{比較回数} \approx \frac{n^2}{4}\]

このため、平均的な時間計算量も \(O(n^2)\) となります。

挿入ソートの比較回数は、データの状態によって大きく変わります。

最悪の場合は \(O(n^2)\)、最良の場合は \(O(n)\)、平均の場合も \(O(n^2)\) となります。

次のセクションでは、挿入ソートと他のソートアルゴリズムの比較を行います。

挿入ソートと他のソートアルゴリズムの比較

挿入ソートは、他のソートアルゴリズムと比較して特定の状況で優れた性能を発揮します。

ここでは、挿入ソートといくつかの代表的なソートアルゴリズム(バブルソート、選択ソート、クイックソート、マージソート)との比較を行います。

ソートアルゴリズム	最悪の時間計算量	最良の時間計算量	空間計算量	安定性
挿入ソート	\(O(n^2)\)	\(O(n)\)	\(O(1)\)	安定
バブルソート	\(O(n^2)\)	\(O(n)\)	\(O(1)\)	安定
選択ソート	\(O(n^2)\)	\(O(n^2)\)	\(O(1)\)	不安定
クイックソート	\(O(n^2)\)	\(O(n \log n)\)	\(O(\log n)\)	不安定
マージソート	\(O(n \log n)\)	\(O(n \log n)\)	\(O(n)\)	安定

各アルゴリズムの特徴

挿入ソート: 小規模なデータやほぼソートされたデータに対して非常に効率的です。

安定性があり、メモリ使用量も少ないため、実装が簡単です。

バブルソート: 簡単に実装できるが、効率が悪く、実用的ではありません。

安定性があります。

選択ソート: 常に同じ時間計算量で動作しますが、効率が悪く、安定性がありません。
クイックソート: 平均的には非常に効率的で、実際のデータに対しても良好な性能を発揮しますが、最悪の場合は効率が悪くなります。

安定性はありません。

マージソート: 大規模なデータに対して効率的で、安定性がありますが、追加のメモリを必要とします。

挿入ソートは、特に小規模なデータやほぼソートされたデータに対して優れた性能を発揮しますが、大規模なデータに対してはクイックソートやマージソートの方が効率的です。

次のセクションでは、挿入ソートの実装と効率化の工夫について詳しく見ていきます。

挿入ソートの実装と効率化の工夫

挿入ソートは、シンプルなアルゴリズムであり、C言語で簡単に実装できます。

以下に、基本的な挿入ソートの実装を示します。

#include <stdio.h>
void insertionSort(int arr[], int n) {
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        int key = arr[i]; // 挿入する要素
        int j = i - 1;    // ソート済み部分のインデックス
        // ソート済み部分をシフト
        while (j >= 0 && arr[j] > key) {
            arr[j + 1] = arr[j]; // 要素を右にシフト
            j--;
        }
        arr[j + 1] = key; // 挿入
    }
}
int main() {
    int arr[] = {12, 11, 13, 5, 6};
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
    insertionSort(arr, n);
    printf("ソートされた配列: ");
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        printf("%d ", arr[i]);
    }
    printf("\n");
    return 0;
}

このコードでは、insertionSort関数が挿入ソートを実行します。

配列の各要素を取り出し、ソート済み部分に適切な位置に挿入します。

効率化の工夫

挿入ソートをさらに効率化するための工夫をいくつか紹介します。

バイナリサーチの利用: 挿入位置を見つける際に、線形探索の代わりにバイナリサーチを使用することで、比較回数を減らすことができます。

これにより、挿入位置を \(O(\log n)\) で見つけることが可能です。

シフト操作の最適化: 要素をシフトする際に、複数の要素を一度にシフトすることで、シフト操作の回数を減らすことができます。
小規模データの特化: 小規模なデータに対しては、挿入ソートを使用し、大規模なデータに対しては他の効率的なソートアルゴリズム(クイックソートやマージソート)を使用するハイブリッドアプローチを採用することが効果的です。

挿入ソートは、シンプルで実装が容易なアルゴリズムですが、特定の工夫を加えることでさらに効率化することが可能です。

次のセクションでは、挿入ソートが適している場面について詳しく見ていきます。