Le tri par insertion est un algorithme de tri simple et intuitif largement utilisé en informatique. L’algorithme fonctionne en divisant un tableau d’entrée en une partie triée et une partie non triée, puis en insérant itérativement chaque élément non trié dans la partie triée dans l’ordre approprié. Bien que le tri par insertion soit relativement facile à comprendre et à mettre en œuvre, ses performances peuvent dépendre fortement des données d’entrée et des détails de mise en œuvre.
Dans le meilleur des cas, lorsque l’entrée est déjà triée, le tri par insertion a une complexité temporelle de O(n), où n est la taille de l’entrée. En effet, dans ce cas, l’algorithme n’a besoin de comparer chaque élément qu’une seule fois et n’effectue aucun échange. Toutefois, dans le pire des cas, lorsque l’entrée est triée dans l’ordre inverse, le tri par insertion a une complexité temporelle de O(n^2), ce qui signifie que son temps d’exécution augmente quadratiquement avec la taille de l’entrée. En effet, dans ce cas, chaque nouvel élément doit être comparé à tous les éléments triés précédents et éventuellement échangé avec eux.
La complexité moyenne du tri par insertion est également de O(n^2), ce qui le rend moins efficace que d’autres algorithmes de tri tels que le tri par fusion et le tri sélectif, qui ont une complexité moyenne de O(n log n). Cependant, le tri par insertion peut toujours être utile pour les petites tailles d’entrée ou pour les données d’entrée partiellement triées, où sa simplicité et sa faible surcharge peuvent compenser ses performances plus lentes.
Dans Excel, il existe plusieurs façons de trier et de filtrer les données. Pour trier des données, vous pouvez sélectionner la plage de cellules que vous souhaitez trier, puis cliquer sur le bouton « Trier et filtrer » dans l’onglet « Accueil ». À partir de là, vous pouvez choisir de trier par une ou plusieurs colonnes, dans l’ordre croissant ou décroissant. Pour filtrer les données, vous pouvez cliquer sur le bouton « Filtrer » dans l’onglet « Données », ce qui ajoutera des flèches de filtrage en haut de chaque colonne. Vous pouvez ensuite utiliser ces flèches pour sélectionner des valeurs ou des plages spécifiques à afficher ou à masquer.
En ce qui concerne la raison pour laquelle le tri à bulles est parfois utilisé, c’est parce qu’il s’agit d’un algorithme simple et facile à comprendre qui peut être utile à des fins éducatives ou pour des données de petite taille. Le tri à bulles fonctionne en échangeant de manière répétée les éléments adjacents qui sont dans le mauvais ordre, jusqu’à ce que l’ensemble du tableau soit trié. Cependant, le tri à bulles a une complexité temporelle de O(n^2) dans tous les cas, ce qui le rend inefficace pour des entrées plus importantes ou pour des applications réelles.
Enfin, le nom du tri qui imite la façon dont les cartes sont triées est appelé « tri par sélection ». Le tri par sélection fonctionne en sélectionnant de manière répétée l’élément minimum de la partie non triée du tableau et en l’échangeant avec le premier élément de la partie non triée, jusqu’à ce que l’ensemble du tableau soit trié. Le tri par sélection a également une complexité temporelle de O(n^2), ce qui le rend moins efficace que d’autres algorithmes de tri.
L’algorithme de tri par insertion est un algorithme de tri simple qui trie un tableau en comparant de manière répétée les éléments adjacents et en les échangeant s’ils sont dans le mauvais ordre, jusqu’à ce que le tableau entier soit trié. Il divise un tableau en deux parties, une partie triée et une partie non triée, et insère les éléments de la partie non triée dans la partie triée à la position appropriée.
L’article intitulé « Tri par insertion : Comprendre sa complexité » se concentre sur l’analyse de l’algorithme de tri par insertion et sur sa complexité temporelle. Il ne fournit pas d’informations ou de conseils sur le choix d’un algorithme d’apprentissage automatique. Le choix d’un algorithme d’apprentissage automatique dépend de divers facteurs tels que la nature du problème, la taille et la qualité des données, et le résultat souhaité. Il est recommandé de consulter un expert en apprentissage automatique ou de se référer à la littérature pertinente pour sélectionner l’algorithme approprié à une tâche spécifique.