排序算法----希尔排序

希尔排序是1959年由Shell发明的,是简单插入排序的改进版,能实现O(n^1.3)的时间复杂度。它在排序过程中优先比较距离较远的元素,但不稳定。希尔排序的空间复杂度为O(1),不创建新数组。可以通过创建父类封装数组操作,并由子类重写方法实现不同的排序算法。测试类用于验证排序方法的正确性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1. 希尔排序:1959年Shell发明,第一个突破O(n^2)的排序算法,是简单插入排序的改进版它与插入排序的不同之处在于,它会优先比较距离较远的元素。希尔排序又叫缩小增量排序。

2. 希尔排序的时间,空间复杂度及稳定性:

        1>. 时间复杂度:O(n^1.3);虽然我们这里希尔排序的过程中会出现了三层循环的嵌套,但是通过某些算法最后计算得出希尔排序的时间复杂度为O(n^1.3)。

        2>. 空间复杂度:S(1);因为我们在希尔排序时是对原数组进行直接排序,并没有其他创建新的数组。

        3>. 稳定性: 不稳定;因为我们在希尔排序时,出现了大跨度的交换元素。
3. 我们可以创建一个父类:父类中封装数组的创建,排序,交换位置等方法,其他的排序方法的类都继承于这个父类,重写父类中的方法。

public abstract class Sort {
    public int[] arr;

    public Sort(){};

    //有参构造方法 创建一个数组的副本
    public Sort(int[] arr){
        this.arr = new int[arr.length];
        for(int i = 0; i < 
### 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]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值