数据结构与算法系列——排序(4)_Shell希尔排序
1. 工作原理(定义)
希尔排序,也称递减增量排序算法,是插入排序的一种更高效的改进版本。但希尔排序是非稳定排序算法。
希尔排序的基本思想是:先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序,待整个序列中的记录"基本有序"时,再对全体记录进行依次直接插入排序。
希尔排序实质上是一种分组插入方法。它的基本思想是:对于n个待排序的数列,取一个小于n的整数gap(gap被称为步长)将待排序元素分成若干个组子序列,所有距离为gap的倍数的记录放在同一个组中;然后,对各组内的元素进行直接插入排序。 这一趟排序完成之后,每一个组的元素都是有序的。然后减小gap的值,并重复执行上述的分组和排序。重复这样的操作,当gap=1时,整个数列就是有序的。
2. 算法步骤
现在有一个序列:{h1,h2,… hn}:
1. 设先取定一个小于n的整数 di 作为一个增量,所有间隔为 di 的记录放在同一个子序列,然后在每个子序列内进行直接插入排序。
2. 然后取第二个增量d2(<d1),重复上述的分组和排序,直至所取的增量dt = 1 (d1>d2> … >dt-1>dt),即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止。
增量 di 的值是随便取的,但是这并不代表增量 di 的值可以随便取。也就是说,在定义增量 di 时,定义增量的序列为:dn>dn−1>...>d1=1,一般使用Shell建议的序列:di=n/2。
3. 图片演示
下面以数列{80,30,60,40,20,10,50,70}为例,演示它的希尔排序过程。
第1趟:(gap=4)
当gap=4时,意味着将数列分为4个组: {80,20},{30,10},{60,50},{40,70}。 对应数列: {80,30,60,40,20,10,50,70}
对这4个组分别进行排序,排序结果: {20,80},{10,30},{50,60},{40,70}。 对应数列: {20,10,50,40,80,30,60,70}
第2趟:(gap=2)
当gap=2时,意味着将数列分为2个组:{20,50,80,60}, {10,40,30,70}。 对应数列: {20,10,50,40,80,30,60,70}
注意:{20,50,80,60}实际上有两个有序的数列{20,80}和{50,60}组成。
{10,40,30,70}实际上有两个有序的数列{10,30}和{40,70}组成。
对这2个组分别进行排序,排序结果:{20,50,60,80}, {10,30,40,70}。 对应数列: {20,10,50,30,60,40,80,70}
第3趟:(gap=1)
当gap=1时,意味着将数列分为1个组:{20,10,50,30,60,40,80,70}
注意:{20,10,50,30,60,40,80,70}实际上有两个有序的数列{20,50,60,80}和{10,30,40,70}组成。
对这1个组分别进行排序,排序结果:{10,20,30,40,50,60,70,80}
4. 性能分析
希尔排序是按照不同步长对元素进行插入排序,当刚开始元素很无序的时候,步长最大,所以插入排序的元素个数很少,速度很快;当元素基本有序了,步长很小,插入排序对于有序的序列效率很高。
1. 时间复杂度
希尔排序的时间复杂度与增量(即,步长gap)的选取有关。例如,当增量为1时,希尔排序退化成了直接插入排序,此时的时间复杂度为O(N²),而Hibbard增量的希尔排序的时间复杂度为O(N3/2)。
希尔排序时间复杂度的下界是O(n*log2n)。
2. 空间复杂度
希尔排序过程中用到了直接插入排序,需要临时变量存储待排序元素,因此空间复杂度为O(1)。
3. 算法稳定性
希尔排序是不稳定的算法,对于相同的两个数,可能由于分在不同的组中而导致它们的顺序发生变化。
4. 初始顺序状态
- 比较次数:有关
- 移动次数:
- 复杂度: 有关
- 排序趟数:
4. 归位
不能归位,比如最后一个数为最小值,那么所有的值都未在最终的位置。
5. 优点
那么希尔排序算法为什么比直接插入排序好呢?
假设现在要对10个元素进行排序。
如果使用直接插入排序,大约花费的时间为 =10^2=100。
如果使用希尔排序,当增量di = 5时,分为5组,时间为5×2^2=20。当增量di = 2时,分为2组,时间为2×5^2=50。当di = 1时,分为1组,此时几乎是有序的,时间约为10,然后把每个分组的时间都加起来,总的时间约为20+50+10=80。
6. 具体代码
public int[] shellSort(int[] sourceArray) throws Exception {
// 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容
int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);
int gap = arr.length/2;
while (gap > 0) {
for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
int tmp = arr[i];
int j = i - gap;
while (j >= 0 && arr[j] > tmp) {
arr[j + gap] = arr[j];
j -= gap;
}
arr[j + gap] = tmp;
}
gap = (int) Math.floor(gap / 2);
} return arr;
}
7. 参考网址
- 数据结构基础学习笔记目录
- 74-插入排序——希尔排序
- 排序算法系列之希尔排序
- 希尔排序
- https://visualgo.net/en/sorting
- https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm
数据结构与算法系列——排序(4)_Shell希尔排序的更多相关文章
- python数据结构与算法第十一天【希尔排序】
1.希尔排序的原理 2.代码实现 def shell_sort(alist): n = len(alist) # 初始步长 gap = n / 2 while gap > 0: # 按步长进行插 ...
- javascript数据结构与算法--高级排序算法(快速排序法,希尔排序法)
javascript数据结构与算法--高级排序算法(快速排序法,希尔排序法) 一.快速排序算法 /* * 这个函数首先检查数组的长度是否为0.如果是,那么这个数组就不需要任何排序,函数直接返回. * ...
- JavaScript 数据结构与算法之美 - 十大经典排序算法汇总(图文并茂)
1. 前言 算法为王. 想学好前端,先练好内功,内功不行,就算招式练的再花哨,终究成不了高手:只有内功深厚者,前端之路才会走得更远. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 ...
- SDUT OJ 3403 数据结构实验之排序六:希尔排序
数据结构实验之排序六:希尔排序 Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 65536 KiB Submit Statistic Discuss Problem Descrip ...
- SDUT 3403 数据结构实验之排序六:希尔排序
数据结构实验之排序六:希尔排序 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536KB Submit Statistic Problem Description 我们已经学习 ...
- SDUT-3403_数据结构实验之排序六:希尔排序
数据结构实验之排序六:希尔排序 Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 65536 KiB Problem Description 我们已经学习了各种排序方法,知道在不同的 ...
- 数据结构与算法系列2 线性表 使用java实现动态数组+ArrayList源码详解
数据结构与算法系列2 线性表 使用java实现动态数组+ArrayList源码详解 对数组有不了解的可以先看看我的另一篇文章,那篇文章对数组有很多详细的解析,而本篇文章则着重讲动态数组,另一篇文章链接 ...
- javascript实现数据结构与算法系列:栈 -- 顺序存储表示和链式表示及示例
栈(Stack)是限定仅在表尾进行插入或删除操作的线性表.表尾为栈顶(top),表头为栈底(bottom),不含元素的空表为空栈. 栈又称为后进先出(last in first out)的线性表. 堆 ...
- java排序算法(八):希尔排序(shell排序)
java排序算法(八):希尔排序(shell排序) 希尔排序(缩小增量法)属于插入类排序,由shell提出,希尔排序对直接插入排序进行了简单的改进,它通过加大插入排序中元素之间的间隔,并在这些有间隔的 ...
随机推荐
- 轻量级搜索工具【Everything】的设置
下面是我对 轻量级搜索工具[Everything]的设置 Everything 下载地址:http://www.voidtools.com/downloads/ 1. 排除 Windows => ...
- 关于eclipse SE版本不支持建立web工程的问题
关于eclipse SE版本不支持建立web工程的问题 我们会发现 JAVA eclipse SE版本无法建立 Web 程序的问题...... 最好的解决方法就是下载一个myeclipse 或 Jav ...
- SharpImage图像特效和合成类库介绍
SharpImage是用于.NET(C#.VB)的专业图像特效以及图像合成类库.借助它,您可以快速实现Photoshop滤镜效果以及图层合成. 1.内置50+种图像特效滤镜.(如亮度.对比度.负片.图 ...
- Mybatis源码解析(一) —— mybatis与Spring是如何整合的?
Mybatis源码解析(一) -- mybatis与Spring是如何整合的? 从大学开始接触mybatis到现在差不多快3年了吧,最近寻思着使用3年了,我却还不清楚其内部实现细节,比如: 它是如 ...
- Web API接口安全了解
2017版OWASP top 10 将API安全纳入其中,足以说明API被广泛使用且安全问题严重.自己尝试整理一下,但限于本人搬砖经验还不足.水平有限,本文只能算是抛砖引玉,希望大伙不吝赐教. 了解W ...
- c# 开发+MySql数据库
今天就一个客户端的任务:1.把Excel文件转成特定格式插入到数据库中:2.查出该文件,并且导出Excel文件:3.如果插入数据错误,则把刚插入的数据删除掉.感觉比较简单,可是,墨迹了一天呀....总 ...
- JSP JSTL
JSTL是Sun给JSP制定的一套标准标签库,JS代表JSP,TL即Tag Library. JSTL是一套很古老的标签库了,很多东西都不再适用,这里只介绍几个常用的标签. 使用JSTL需下载添加以下 ...
- flink 安装及wordcount
1.下载 http://mirror.bit.edu.cn/apache/flink/ 2.安装 确保已经安装java8以上 解压flink tar zxvf flink-1.8.0-bin-scal ...
- Java集合学习(10):hashcode() 和 equals()方法
哈希表这个数据结构想必大多数人都不陌生,而且在很多地方都会利用到hash表来提高查找效率.在Java的Object类中有一个方法: public native int hashCode(); 根据这个 ...
- `Java`中`abstract class`与`interface`区别
abstract class Java中允许使用abstract修饰符声明方法,此时只定义方法但是不实现方法(abstract修饰的方法没有主体,只有一个签名和一个分号). 以下是abstract方法 ...