排序算法-希尔排序

本文详细介绍了希尔排序算法,包括其预排序阶段和直接插入排序阶段。通过定义不同的gap值,希尔排序能够有效地对数据进行分组并排序,最终达到完全有序的状态。文章还提供了一个具体的实现示例。

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希尔排序:(时间复杂度O(N^2),平均情况下O(N^1.3 ))

有两个阶段
1.预排序 — — 接近于有序
2.直接插入排序

这里写图片描述
定义一个gap,对数据进行分组,间距为gap的为一组。对这几组数据按分组进行排序(组内插入排序)
gap越小,越接近于有序(数组越大gap越大,数组越小,gap越小),gap为1时为有序。

例如:10000 3000 1000 300 100 30 10 3 2 1(前面gap较大保证数据挪动较快,后面gap较小保证接近于有序)
//若有10000个数据,每次gap划分排序,每次划分排序直至最后有序

  • 相比直接插入排序,顺序情况下不如直接插入排序,逆序效果最好。

相关代码:
Sort.h

#pragma once

void ShellSort(int* a, size_t n)
{
    //10000 3000 1000 300 100 30 10 3 2 1(前面gap较大保证数据挪动较快,后面gap较小保证接近于有序)
    int gap = n;
    while (gap>1)
    {
        gap = gap / 3 + 1;//+1保证最后一次为1
        //几组同时排序
        for (size_t i = 0; i < n - gap; ++i)
        {
            int end = i;
            int tmp = a[end + gap];
            while (end >= 0 && a[end] > tmp)
            {
                a[end + gap] = a[end];
                end -= gap;
            }
            a[end + gap] = tmp;
        }
    }

}

void TestShellSort()
{
    int a[] = { 2, 5, 4, 9, 3, 6, 8, 7, 1, 0 };
    ShellSort(a, sizeof(a) / sizeof(a[0]));
    PrintArray(a, sizeof(a) / sizeof(a[0]));
}

Test.cpp

#include<iostream>
using namespace std;

#include"Sort.h"

int main()
{
    TestShellSort();
    system("pause");
    return 0;
}
### 希尔排序算法详解 #### 算法概述 希尔排序(Shell Sort),亦称为递减增量排序算法,是对插入排序的一种优化版本[^1]。该算法由Donald Shell于1959年提出,并在论文“A high-speed sorting procedure”中对其进行了详细的阐述[^3]。 #### 工作原理 希尔排序通过比较相隔一定间隔的元素来工作,这些间隔逐渐减少直到变为1。当间隔为1时,希尔排序即成为普通的插入排序。这种策略使得远距离的数据可以更快地移动到接近其最终位置的地方,从而提高了整体性能[^4]。 #### 时间复杂度分析 尽管具体的渐近时间复杂度取决于所使用的间隔序列,但在最坏情况下,希尔排序的时间复杂度通常优于简单的插入排序。对于某些特定的选择间隔序列,平均情况下的表现甚至能够达到接近\( O(n \log n) \)。 #### 实现细节 以下是使用Python编写的希尔排序的具体实现: ```python def shell_sort(arr): n = len(arr) gap = n // 2 while gap > 0: for i in range(gap, n): temp = arr[i] j = i while j >= gap and arr[j - gap] > temp: arr[j] = arr[j - gap] j -= gap arr[j] = temp gap //= 2 if __name__ == "__main__": test_array = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90] print("原始数组:", test_array) shell_sort(test_array) print("排序后的数组:", test_array) ``` 这段代码展示了如何利用逐步缩小的间隔来进行多次部分有序化的操作,最后完成整个列表的完全排序过程[^2]。
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