o principal diferença entre a classificação por bolha e a classificação por inserção é que A ordenação por bolha realiza a ordenação verificando os elementos de dados vizinhos e trocando-os se estiverem na ordem errada, enquanto a ordenação por inserção realiza a ordenação transferindo um elemento para um array parcialmente ordenado de cada vez.

Um algoritmo é uma sequência de etapas para resolver um problema. A classificação é uma operação comum para executar em um conjunto de dados. Existem vários algoritmos para classificar um conjunto de dados. Dois deles são tipo bolha e tipo de inserção. Além disso, esses dois algoritmos são considerados algoritmos de classificação simples.

Algoritmo, classificação por bolha, classificação por inserção

O que é Bubble Sort

A classificação por bolha é o algoritmo de classificação mais simples. O algoritmo classifica os elementos comparando os pares adjacentes de cada vez.

Considere o seguinte exemplo:

40 30 10 70 50 20 60

Na classificação por bolha, comparamos elementos vizinhos.

Primeiro, consideramos 40 e 30. 30 é menos que 40. Portanto, podemos trocar esses dois números.

30 40 10 70 50 20 60

Agora, podemos considerar 40 e 10. 10 é menos que 40. Portanto, podemos trocar esses dois números.

30 10 40 70 50 20 60

Agora, podemos considerar 40 e 70. Como 70 é maior que 40, não há necessidade de trocar os números.

Em seguida, consideramos 70 e 50. 50 é menos que 70. Portanto, podemos trocar esses dois números.

30 10 40 50 70 20 60

Então, podemos considerar 70 e 20. Como 20 é menos que 70, podemos trocar esses dois elementos.

30 10 40 50 20 70 60

Agora, podemos considerar 70 e 60. 60 é menos que 70. Portanto, temos que trocar esses dois números.

30 10 40 50 20 60 70

Agora, você pode ver que o maior elemento no conjunto de dados está agora no final. Em outras palavras, no final da primeira passagem, o maior elemento já está classificado. Portanto, da próxima vez, não precisamos considerar 70, pois já está classificado. Só temos que verificar os outros seis elementos.

10 30 40 50 20 60 70

Agora, consideramos 30 e 40. 40 é maior que 30. Não há necessidade de trocar os números. Então, podemos considerar 40 e 50. Como 50 é maior que 40, não há necessidade de troca.

Agora, considere 50 e 20. 20 é menos que 50. Assim, trocamos esses dois números.

10 30 40 20 50 60 70

Agora, considere 50 e 60. Não há necessidade de troca. No final da segunda passagem, o segundo maior elemento é classificado. Em outras palavras, 60 e 70 agora estão classificados. O processo continua até a classificação de todos os elementos.

O que é o tipo de inserção

O algoritmo de classificação por inserção classifica o conjunto de dados transferindo um elemento por vez para a matriz parcialmente classificada. Portanto, esse algoritmo de classificação tem uma sobrecarga baixa.

Considere o seguinte exemplo:

40 30 10 70 50 20 60

Consideramos 40 como a matriz parcialmente classificada. Quando consideramos 30, é menos de 40. Então, nós os trocamos. Então, consideramos 30 e 40 estão na matriz parcialmente classificada.

30 40 10 70 50 20 60

Agora, consideramos 10. 10 é menor que 30. Então, colocamos os elementos conforme abaixo. 10, 30 e 40 estão na matriz parcialmente classificada.

10 30 40 70 50 20 60

Agora, consideramos 70. É maior que 40, então não há necessidade de nenhum movimento. 10, 30, 40, 70 estão na matriz parcialmente classificada.

Agora, considere 50. É menos de 70, mas maior que 40. Podemos colocá-los na posição correta. 10, 30, 40, 50, 70 estão agora na matriz parcialmente classificada.

10 30 40 50 70 20 60

Agora, considere 20. É maior que 10, mas menor que 20. Podemos colocá-lo na posição correta. 10, 20, 30, 40, 50, 70 estão na matriz parcialmente classificada.

10 20 30 40 50 70 60

Considere 60. É menor que 70, mas maior que 50. Podemos colocá-lo na posição correta.

10 20 30 40 50 60 70

Agora, podemos ver que todos os elementos estão classificados. Aqui, o número de trocas na classificação por inserção é minimizado, mas o número de comparações ainda é alto.

Diferença entre classificação por bolha e classificação por inserção

Definição

A classificação por bolha é um algoritmo de classificação simples que percorre repetidamente uma lista, comparando pares adjacentes e trocando-os se estiverem na ordem errada. A classificação por inserção, por outro lado, é um algoritmo de classificação simples que cria a lista classificada final transferindo um elemento por vez. Portanto, essa é a principal diferença entre a classificação por bolha e a classificação por inserção.

Funcionalidade

Enquanto a classificação por bolha verifica os elementos vizinhos e os troca de acordo, a classificação por inserção transfere um elemento por vez para a matriz parcialmente classificada.

Número de trocas

Além disso, o número de trocas é uma diferença importante entre a classificação por bolha e a classificação por inserção. A classificação por inserção tem menos número de trocas em comparação com a classificação por bolha.

Velocidade

Complexidade

Outra diferença entre a classificação por bolha e a classificação por inserção é que a classificação por inserção é mais complexa do que a classificação por bolha.

Conclusão

A classificação por bolha e a classificação por inserção são adequadas para classificar um pequeno conjunto de dados. Ambos têm menor eficiência quando comparados a outros algoritmos de classificação avançados, como quicksort e merge sort. A principal diferença entre a classificação por bolha e a classificação por inserção é que a classificação por bolha realiza a classificação verificando os elementos de dados vizinhos e trocando-os se estiverem na ordem errada, enquanto a classificação por inserção realiza a classificação transferindo um elemento para a matriz parcialmente classificada por vez.

Referências:

1. “Classificação por bolha.” Wikipedia, Wikimedia Foundation, 15 de abril de 2019, disponível aqui. 2. “Classificação de inserção.” Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3 de fevereiro de 2019, disponível aqui. 3. “O que é um tipo de inserção? - Definição da Techopedia. ” Techopedia.com, disponível aqui.

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