设计一个算法，将元素x插入到一个有序(从小到大排序)顺序表的适当位置，并保持有序性。
算法：
// 定义insert_element函数，用于将元素x插入到有序顺序表lst的适当位置，并保持有序性
void insert_element(int lst[], int n, int x) {
int i;
// 从后往前遍历顺序表
for (i = n - 1; i >= 0 && lst[i] > x; i--) {
// 将所有大于x的元素向后移动一位
lst[i + 1] = lst[i];
}
// 将x插入到适当位置
lst[i + 1] = x;
}
完整例子：
#include <stdio.h>
// 定义insert_element函数，用于将元素x插入到有序顺序表lst的适当位置，并保持有序性
void insert_element(int lst[], int n, int x) {
int i;
// 从后往前遍历顺序表
for (i = n - 1; i >= 0 && lst[i] > x; i--) {
// 将所有大于x的元素向后移动一位
lst[i + 1] = lst[i];
}
// 将x插入到适当位置
lst[i + 1] = x;
}
int main() {
// 定义一个有序顺序表lst
int lst[] = {1, 3, 4, 6, 8};
// 计算顺序表的长度
int n = sizeof(lst) / sizeof(lst[0]);
// 定义待插入元素x
int x = 5;
// 调用insert_element函数将x插入到lst中
insert_element(lst, n, x);
// 打印结果
for (int i = 0; i <= n; i++) {
printf("%d ", lst[i]);
}
printf("\n");
return 0;
}
void Insert(SqList *&L,ElemType x){
int i=0,j;
while (i<L->length && L->data[i]<x) i++;
for (j=L->length-1;j>=i;j--)
L->data[j+1]=L->data[j];
L->data[i]=x;
L->length++;
}
https://blog.csdn.net/weixin_46390041/article/details/124285702
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:按升序来说
右边找小，填到左边的坑，这个位置成为新的坑，然后左边找大，填到这个坑当中
int PartSort(int *a,int begin,int end)
{
int key=a[begin];
int piti=begin;
while(begin<end)
{
while(begin<end&&a[end]>=key)
--end;
a[piti]=a[end];
piti=end;
while(begin<end&&a[begin<=key])
++begin;
a[piti]=a[begin];
piti=begin;
}
a[piti]=key;
return piti;
}
void QuickSort(int *a,int begin,int end)
{
if(begin>=end)
return ;
int keyi=PartSort(a,begin,end);
QuickSort(a,begin,keyi-1);
QuickSort(a,keyi+1,end);
}
答案：
为了将元素插入到已排序的顺序表中并保持升序排序，我们可以使用如下算法：
开始迭代排序列表，直到找到位置插入x或者直到列表结束。
在每一次迭代中，我们需要比较当前元素和x的大小。如果当前元素大于x，则我们已经找到了插入的位置，可以将x插入列表中。
如果我们到达了列表的末尾，那么我们可以将x追加到列表的末尾。
这个算法可以使用一个顺序表来实现，顺序表支持迭代和元素的插入、追加，可以通过二分查找和普通查找两种方法实现。
二分查找算法可以更快地找到要插入的位置，因为它可以利用有序性质来提高查找效率。代码如下：
def insert_sorted(arr, x):
lo, hi = 0, len(arr)
while lo < hi:
mid = (lo + hi) // 2
if arr[mid] < x:
lo = mid + 1
else:
hi = mid
arr.insert(lo, x)
普通查找算法比较简单，但是效率较低，因为它需要逐个比较列表中的元素。代码如下：
def insert_sorted(arr, x):
for i in range(len(arr)):
if arr[i] >= x:
arr.insert(i, x)
return
arr.append(x)
无论哪种方法，插入操作的时间复杂度都为O(n)，其中n为List的长度。