八大排序之希尔排序

排序算法——希尔排序 目录 🛴基本介绍 算法思想 🛹实例 思路分析 代码实现 🛵算法性能分析 🛴基本介绍 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,也称为见效增量排序。 希尔排序的时间复杂度比直接插入排序的时间复杂度小,他与直接插入排序的不同在于它会优先比较距离较远的元素。 算法思想 希尔排序是按照一定的增量进行分组排序,对每组使用直接插入排序算法排序;随着分组个数的减少,每组中元素就会越来越多,当增量减少为1时,排序结束。 🛹实例 原始数组:[8,9,1,7.. 阅读详情

所谓希尔排序,是先确定一个组距,然后将以这些组距位距离的数据进行大小比较

一轮比较交换完后就将它,进行组距减半,重复如上操作,直到组距为1

排序完成后就得到我们想要的

下面上代码,代码上有局部解释

<span style="font-size:18px;">#include<stdio.h>
int a[10]={21,56,43,12,3,99,56,23,2,12}; 
main(){
	int group,j,k,temp,len;
	len=sizeof a/sizeof a[0];
	for(group=len/2;group>0;group/=2){	//进行分组,每次是第一次的一般 
		for(j=group;j<len;j++){			//确定分组 
			for(k=j-group;k>=0;k-=group){//将这次分组的组距都进行排序一遍,0,1,2,3,4 
				if(a[k]>a[k+group]){	//将这些组距下的数据进行排大小 然后重复 
					temp=a[k];
					a[k]=a[k+group];
					a[k+group]=temp;
				}
			}
			
		}
	}
	for(int p=0;p<len;p++)
	printf("%4d",a[p]);
	
}</span>

YOLOv13-SWC (ShiftWise Convolution) 完整移植与原理深度解析教程 YOLOv13-SWC模型移植与原理解析 本文详细介绍了YOLOv13-SWC模型的完整移植过程与核心技术原理。YOLOv13-SWC在YOLOv8架构基础上引入ShiftWise Convolution(SWC)模块,通过创新性的位移操作、重参数化大核卷积和LoRA分解技术,显著提升了模型性能。文章包含三个核心部分: 模型移植实现:包括配置文件创建、任务模块修改和核心代码实现,重点介绍了SWC模块的掩码机制和LoRA卷积分解策略。 ShiftWise操作原理:深入解析了将大核卷积分解为小核卷积位移组合的数 阅读详情

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反斜杠青年
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