ব্যবহার: সন্নিবেশ বাছাই ব্যবহৃত হয় যখন উপাদানের সংখ্যা ছোট হয়। এটি কার্যকর হতে পারে যখন ইনপুট অ্যারে প্রায় সাজানো হয়, শুধুমাত্র কয়েকটি উপাদান সম্পূর্ণ বড় অ্যারেতে স্থানান্তরিত না হয়৷
আমি কখন সন্নিবেশ বাছাই ব্যবহার করব?
ব্যবহার: সন্নিবেশ বাছাই ব্যবহার করা হয় যখন উপাদানের সংখ্যা ছোট হয়। এটি কার্যকর হতে পারে যখন ইনপুট অ্যারে প্রায় সাজানো হয়, শুধুমাত্র কয়েকটি উপাদান সম্পূর্ণ বড় অ্যারেতে স্থানান্তরিত না হয়৷
আমরা কোথায় সন্নিবেশ বাছাই ব্যবহার করি?
সন্নিবেশ সাজানোর জন্য অ্যালগরিদম
- ধাপ 1 - যদি উপাদানটি প্রথমটি হয় তবে এটি ইতিমধ্যেই সাজানো হয়েছে৷
- ধাপ 2 - পরবর্তী উপাদানে যান।
- ধাপ 3 - বাছাই করা অ্যারের সমস্ত উপাদানের সাথে বর্তমান উপাদানের তুলনা করুন।
- ধাপ 4 - যদি সাজানো অ্যারের উপাদানটি বর্তমান উপাদানের চেয়ে ছোট হয়, তাহলে পরবর্তী উপাদানটিতে পুনরাবৃত্তি করুন।
কিসের জন্য সন্নিবেশ বাছাই করা ভাল?
সন্নিবেশ সাজানোর একটি দ্রুত বেস্ট-কেস চলমান সময় এবং এটি ব্যবহার করার জন্য একটি ভাল সাজানোর অ্যালগরিদম যদি ইনপুট তালিকাটি ইতিমধ্যেই বেশিরভাগ সাজানো থাকে। বৃহত্তর বা আরও বেশি ক্রমবিহীন তালিকার জন্য, দ্রুততম খারাপ এবং গড়-কেস চলমান সময় সহ একটি অ্যালগরিদম, যেমন মার্জসোর্ট, একটি ভাল পছন্দ হবে৷
সন্নিবেশ সাজানোর মূল সুবিধাগুলি কী কী?
সন্নিবেশ সাজানোর বিভিন্ন সুবিধা রয়েছে যার মধ্যে রয়েছে:
- অ্যালগরিদমের বিশুদ্ধ সরলতা।
- সমান কী সহ আইটেমের আপেক্ষিক ক্রম পরিবর্তন হয় না।
- একটি তালিকা যেভাবে প্রাপ্ত হচ্ছে সেভাবে সাজানোর ক্ষমতা।
- ছোট ডেটা সেটের জন্য দক্ষ, বিশেষ করে অন্যান্য দ্বিঘাত অ্যালগরিদমের তুলনায় অনুশীলনে - যেমন O(n²)।
