【愚公系列】十一大排序算法(四)-希尔排序

已于 2024-11-01 23:58:07 修改
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分类专栏： (完)c#数据结构与算法 文章标签： 数据结构 排序算法 算法
于 2020-08-24 17:10:54 首次发布
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希尔排序是插入排序的改进版，通过增量序列分组进行排序，提高效率。其时间复杂度为O(n1.3)，适用于大规模数据排序。文章详细介绍了希尔排序的基本思想、复杂度分析、应用场景，并提供示例。

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作者简介 愚公搬代码
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🚀前言

排序算法是

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【愚公系列】七大查找算法(一)-顺序查找
时光隧道
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在编程语言中，查找算法是指在一个数据集合中查找某个元素是否存在的算法。常见的查找算法包括：顺序查找（Sequential Search）：逐个遍历数据集来查找目标元素，时间复杂度为O(n)。二分查找（Binary Search）：在有序数据集合中，从中间位置作为起点不断划分区间并查找，时间复杂度为O(log n)。插值查找（Interpolation Search）：在有序数据集合中，根据目标元素与数据集合首尾之间的差值，利用插值估算目标元素的位置，时间复杂度为O(log log n)或O(n)。
【愚公系列】十一大排序算法(十一)-二叉树排序
时光隧道
08-28 47万+
排序算法是一种将一组数据按照特定的规则进行排列的方法。排序算法通常用于对数据的处理，使得数据能够更容易地被查找、比较和分析。下面是常见的11种排序算法：冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果前面的元素大于后面的元素，就交换这两个元素的位置。时间复杂度为O(n^2)。选择排序（Selection Sort）：在未排序的数据中找到最小（大）的元素，放置在已排序的数据末尾。时间复杂度为O(n^2)。
高级排序算法——希尔排序（间隔为1时是插入排序）
weixin_30364325的博客
04-16 304
希尔排序是插入排序的升级版，在插入排序的基础上做出了很大的改善。 function CArray(numElements) { this.dataStore = []; this.numElements = numElements; this.prints = prints; this.setDa...
图解排序算法(二)之希尔排序 【转载-挺棒的】2020-11-20
CSAPP
11-20 437
图解排序算法(二)之希尔排序 　　希尔排序是希尔（Donald Shell）于1959年提出的一种排序算法。希尔排序也是一种插入排序，它是简单插入排序经过改进之后的一个更高效的版本，也称为缩小增量排序，同时该算法是冲破O(n2）的第一批算法之一。本文会以图解的方式详细介绍希尔排序的基本思想及其代码实现。 基本思想 　　希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。 　　简单插入排
希尔排序 2020-09-19
CJX222的博客
09-27 171
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录哈希排序一、实现代码1.代码2.注意事项总结 哈希排序 通过宏观上分数组长度/2的数量,然后在各组进行插入排序，接着在这个分组的数量在/2，以此往复.先让序列的有序性得到极大的提高,然后在进行最后的插入 一、实现代码 1.代码 代码如下（示例）： public static void ShellSort(int[] a) { //用来存储临时变量的 int temp = 0; //每次都分长度/2的组别,
【愚公系列】十一大排序算法(五)-选择排序
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【愚公系列】十一大排序算法(九)-桶排序
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08-25 48万+
排序算法是一种将一组数据按照特定的规则进行排列的方法。排序算法通常用于对数据的处理，使得数据能够更容易地被查找、比较和分析。下面是常见的11种排序算法：冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果前面的元素大于后面的元素，就交换这两个元素的位置。时间复杂度为O(n^2)。选择排序（Selection Sort）：在未排序的数据中找到最小（大）的元素，放置在已排序的数据末尾。时间复杂度为O(n^2)。
【愚公系列】十一大排序算法(十)-基数排序
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【愚公系列】十一大排序算法(零)-排序算法简介
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在编程语言中，查找算法是指在一个数据集合中查找某个元素是否存在的算法。常见的查找算法包括：顺序查找（Sequential Search）：逐个遍历数据集来查找目标元素，时间复杂度为O(n)。二分查找（Binary Search）：在有序数据集合中，从中间位置作为起点不断划分区间并查找，时间复杂度为O(log n)。插值查找（Interpolation Search）：在有序数据集合中，根据目标元素与数据集合首尾之间的差值，利用插值估算目标元素的位置，时间复杂度为O(log log n)或O(n)。
408《数据结构》——第二章：线性表
jiaomongjun的博客
06-01 1059
线性表（Linear List）是具有相同数据类型的n (n ≥ 0)个数据元素的有限序列。。关键特性：元素个数有限。所有元素属于同一数据对象。元素之间存在严格的顺序关系。存在唯一的“第一个”元素（表头元素，无直接前驱）。存在唯一的“最后一个”元素（表尾元素，无直接后继）。除表头和表尾元素外，每个元素aᵢ(1 < i < n) 都有且仅有一个直接前驱aᵢ₋₁和一个直接后继aᵢ₊₁。一对一的线性关系。是线性结构的典型代表。基本操作（ADT定义的核心）：构造一个空的线性表L。
408第一季 - 数据结构 - 栈与队列的应用
m0_72791838的博客
06-06 625
AB是操作符,也是被狠狠加入后缀表达式了，然后后面就是*，只要优先级比栈顶运算符牛逼就放里面，很显然，*比+牛逼。继续前进，左括号直接放，到-的时候这么理解：因为括号给下面的*隔开了，所以可以直接放。然后也是遇到废物-号了，这里是要连续出栈的，-优先级过于垃圾，*+出栈后，-号放里面。最里面（g）的先执行完，反而f是最后执行完 ，符合先进后出的特点，也就是栈的特点。然后遇到右括号，把里面的内容去了，左括号也要删除，到了后缀表达式是没有括号的。蜘蛛纸牌，看看后面有没有能顺序接的，没有就创造新的火车车轨。
刷题记录（7）二叉树
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06-06 991
二叉树为二叉链表形式，结点为：大概看看题就知道这道题让我们判断一个树到底所有结点的值是不是相同，相同就是单值二叉树。在实现二叉树相关操作的时候已经体会到了，递归来遍历二叉树是非常舒服的（做这些题本质都得遍历）。所以我们考虑考虑递归怎么个递归法，而二叉树递归其实就是考虑根结点以及左右子树之间的关系。容易想到判断根结点与左右孩子结点是否结点，当然，由于需要访问左右孩子结点，根结点不能为空，而且因为访问的是三个结点的值，所以肯定三个结点都得先保证不为空。
数据结构：泰勒展开式：霍纳法则（Horner‘s Rule）
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06-05 827
本文介绍了如何优化泰勒展开式的递归计算方法。通过分析传统递归方法O(n²)的时间复杂度问题，提出采用霍纳法则进行优化。霍纳法则通过嵌套乘加结构，将计算复杂度降至O(n)。文章详细演示了将泰勒展开式重写为霍纳形式的过程，并给出了对应的迭代和递归实现方案。最后澄清了"循环"与"迭代"的概念区别，指出霍纳法则本质上是一种迭代算法，既可用循环也可用递归实现。这种方法显著提高了泰勒展开的计算效率，特别适用于大n值情况。
408第一季 - 数据结构 - 栈与队列
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栈是一个线性表栈的特点是后进先出然后是一个公式比如123要入栈，一共有5种排列组合的出栈。
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顺序表可以随机存取链表修改删除只要修改相关指针。
数据结构之常用排序算法（冒泡、选择等）
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学会常用排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序，希尔排序和基数排序
数据结构：递归：泰勒展开式（Taylor Series Expansion）
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06-05 1147
本文摘要：文章从第一性原理出发，推导了用C++递归实现泰勒展开式的方法。通过类比自然数求和递归模式，提出递归计算策略：1)定义基础情况(n=0返回1)，2)先递归计算前n-1项和，3)回溯过程中更新分子(x^n)和分母(n!)的状态，4)累加当前项。关键点在于利用全局变量保存状态，并在递归回溯阶段计算当前项，避免重复计算。最终实现了一个高效递归算法，完整呈现了从数学定义到代码实现的推导过程。
数据结构：递归的种类（Types of Recursion）
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06-03 1170
本文介绍了递归的不同形式及其特性。尾递归的特点是递归调用为函数最后一步操作，可优化为循环以节省栈空间；头递归则是先递归后操作，导致回溯执行。树形递归会产生指数级调用，如斐波那契数列；线性递归则保持单一路径。间接递归通过函数间互相调用实现，而嵌套递归的参数本身就是递归调用。时间复杂度方面，尾递归和循环均为O(n)，树形递归高达O(2^n)。空间复杂度上，循环最优(O(1))，递归通常需要O(n)栈空间。文章通过调用树和栈帧变化图解了执行过程，并提供了递归转循环的方法。
JavaScript 对象遍历的key安装大小排序遍历
05-12
排序可以使用Array.prototype.sort()方法进行排序，其中自定义排序函数实按照键名大小排序最后遍历排序后的键名。是示例代码： ```javascript const obj = b: 2, a: 1, c 3 }; const keys = Object.keys(obj).sort...
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