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希爾排序:優(yōu)化插入排序的精妙算法

開發(fā) 前端
希爾排序是一種優(yōu)雅而高效的排序算法,盡管它相對于一些現(xiàn)代排序算法來說可能不夠快,但它仍然具有重要的教育和歷史價(jià)值。

排序算法在計(jì)算機(jī)科學(xué)中扮演著重要的角色,其中希爾排序(Shell Sort)是一種經(jīng)典的排序算法。本文將帶您深入了解希爾排序,包括其工作原理、性能分析以及如何使用 Java 進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。

什么是希爾排序?

希爾排序,又稱“縮小增量排序”,是插入排序的一種改進(jìn)版本。它的核心思想是通過逐步縮小增量值,將較大的元素向數(shù)組的一端移動(dòng),以減少逆序?qū)Φ臄?shù)量,從而提高整體的有序性。

希爾排序的關(guān)鍵步驟包括:

  1. 選擇一個(gè)遞減的增量序列,通常以 n/2 為初始增量,然后依次將增量減小為 n/4、n/8,直到增量為 1。
  2. 對于每個(gè)增量值,將數(shù)組分成若干個(gè)子序列,每個(gè)子序列使用插入排序進(jìn)行排序。
  3. 不斷減小增量值,重復(fù)步驟 2,直到增量值為 1,此時(shí)進(jìn)行最后一次插入排序,完成排序過程。

圖片圖片

希爾排序的性能分析

希爾排序的性能分析相對復(fù)雜,因?yàn)樗蕾囉谒x擇的增量序列。以下是希爾排序性能的一般性分析:

  • 最壞情況時(shí)間復(fù)雜度

希爾排序的最壞情況時(shí)間復(fù)雜度取決于增量序列的選擇。使用希爾增量序列時(shí),最壞情況時(shí)間復(fù)雜度為,與插入排序相同。但使用某些增量序列,如 Hibbard 或 Knuth 序列,最壞情況時(shí)間復(fù)雜度可以降低到 。

  • 平均情況時(shí)間復(fù)雜度

希爾排序的平均情況時(shí)間復(fù)雜度通常介于 到 之間,具體取決于增量序列的選擇和數(shù)據(jù)分布。

  • 空間復(fù)雜度

希爾排序的空間復(fù)雜度為 O(1),因?yàn)樗恍枰?shù)級別的額外空間來存儲增量、臨時(shí)變量等。

  • 穩(wěn)定性

希爾排序是不穩(wěn)定的排序算法,因?yàn)樵谂判蜻^程中,相等元素的相對順序可能會(huì)發(fā)生改變。

Java 代碼實(shí)現(xiàn)

public class Test {

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = new int[]{5,7,4,3,6,2};
        shellSort(arr);
    }

    public static void shellSort(int[] arr) {
        System.out.println("原始數(shù)組:"+ Arrays.toString(arr));
        //獲取排序數(shù)組的長度
        int len=  arr.length;
        //初始化增量為 len/2
        int initGap = len >> 1;
        //count排序不使用,只是為了打印循環(huán)的次數(shù),加深理解
        int count = 1;
        //循環(huán)處理,不斷減小增量值,直到增量值為 1,此時(shí)進(jìn)行最后一次插入排序,完成排序過程
        for(int gap = initGap; gap > 0; gap >>=1){

            // 對每個(gè)子序列進(jìn)行插入排序
            for(int i = gap; i < len; i++){
                int temp = arr[i];
                int j = i;
                while (j >= gap && arr[j-gap] > temp ){
                    // 如果插入元素小于當(dāng)前元素,則將當(dāng)前元素后移一位
                    arr[j] = arr[j - gap];
                    //遞減值為每次的增量
                    j -= gap;
                }
                //將目標(biāo)元素插入到正確的位置
                arr[j] = temp;
            }

            // 打印每趟排序完成后的數(shù)組狀態(tài),以便查看排序進(jìn)度
            System.out.println("第"+count+"趟排序完成的數(shù)組:"+ Arrays.toString(arr));
            count++;
        }

        System.out.println("排序完成的數(shù)組:"+ Arrays.toString(arr));
    }

}

運(yùn)行結(jié)果:

原始數(shù)組:[5, 7, 4, 3, 6, 2]
第1趟排序完成的數(shù)組:[3, 6, 2, 5, 7, 4]
第2趟排序完成的數(shù)組:[2, 3, 4, 5, 6, 7]
排序完成的數(shù)組:[2, 3, 4, 5, 6, 7]

總結(jié)

希爾排序是一種優(yōu)雅而高效的排序算法,盡管它相對于一些現(xiàn)代排序算法來說可能不夠快,但它仍然具有重要的教育和歷史價(jià)值。通過深入了解希爾排序的工作原理和實(shí)現(xiàn)方式,您可以更好地理解排序算法的核心原理,并在需要時(shí)選擇適當(dāng)?shù)呐判蛩惴ㄒ蕴岣叱绦蛐阅?。希望本文幫助您更好地理解希爾排序并激發(fā)您對排序算法的興趣。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 修己xj
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希爾排序復(fù)雜度
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