排序算法 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(n^2)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。

1、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。

简单插入排序很循规蹈矩,不管数组分布是怎么样的,依然一步一步的对元素进行比较,移动,插入,比如[5,4,3,2,1,0]这种倒序序列,数组末端的0要回到首位置很是费劲,比较和移动元素均需n-1次。而希尔排序在数组中采用跳跃式分组的策略,通过某个增量将数组元素划分为若干组,然后分组进行插入排序,随后逐步缩小增量,继续按组进行插入排序操作,直至增量为1。希尔排序通过这种策略使得整个数组在初始阶段达到从宏观上看基本有序,小的基本在前,大的基本在后。然后缩小增量,到增量为1时,其实多数情况下只需微调即可,不会涉及过多的数据移动。

  我们来看下希尔排序的基本步骤,在此我们选择增量gap=length/2,缩小增量继续以gap = gap/2的方式,这种增量选择我们可以用一个序列来表示,{n/2,(n/2)/2…1},称为增量序列。希尔排序的增量序列的选择与证明是个数学难题,我们选择的这个增量序列是比较常用的,也是希尔建议的增量,称为希尔增量,但其实这个增量序列不是最优的。此处我们做示例使用希尔增量。
这里写图片描述

2、实现

在希尔排序的理解时,我们倾向于对于每一个分组,逐组进行处理,但在代码实现中,我们可以不用这么按部就班地处理完一组再调转回来处理下一组(这样还得加个for循环去处理分组)比如[5,4,3,2,1,0] ,首次增量设gap=length/2=3,则为3组[5,2] [4,1] [3,0],实现时不用循环按组处理,我们可以从第gap个元素开始,逐个跨组处理。同时,在插入数据时,可以采用元素交换法寻找最终位置,也可以采用数组元素移动法寻觅。希尔排序的代码比较简单,如下:

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr={9,7,10,3,5,4,6,2,1};     
        shellSort1(arr);
        showArr(arr);
        //1 2 3 4 5 6 7 9 10 
    } 

    //希尔排序
    public static void shellSort1(int[] arr){
        //增量gap,并逐渐缩小增量
        for(int gap=arr.length/2;gap>0;gap/=2){
            //从第gap个元素,逐个对其所在组进行直接插入排序操作
            for(int i=gap;i<arr.length;i++){
                int j=i;
                while(j-gap>=0 && arr[j]<arr[j-gap]){
                     //插入排序采用交换法
                    swap(arr,j,j-gap);
                    j-=gap;
                }
            }
        }
    }

    public static void shellSort2(int[] arr){
        //增量gap,并逐渐缩小增量
        for(int gap=arr.length/2;gap>0;gap/=2){
            //从第gap个元素,逐个对其所在组进行直接插入排序操作
            for(int i=gap;i<arr.length;i++){
                int j=i;
                int temp=arr[j];
                if(arr[j]<arr[j-gap]){
                    while(j-gap>=0 && temp<arr[j-gap]){
                        //移动法
                        arr[j]=arr[j-gap];
                        j-=gap;
                    }
                }
                arr[j]=temp;            
            }
        }
    }

3、说明

时间复杂度与插入排序相同,都是O(n^2),希尔排序是不稳定的排序算法。虽然一次插入排序是稳定的,但在不同的插入排序过程中,相同的元素可能在各自的插入排序中移动,最后打乱稳定性。
效果最好,秒杀所有O(n^2)的排序算法。所在数据量较小的场景下,如100000个元素以下,都可考虑希尔排序

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【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种计及连锁故障传播路径的电力系统N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型旨在应对复杂电力系统中可能发生的N-k故障(即多个元件相继失效),通过构建双层优化框架,上层优化系统运行策略,下层模拟故障传播过程,从而实现对关键故障场景的有效识别与筛选。研究结合多阶段动态特性,充分考虑故障的时序演化与连锁反应机制,提升了电力系统安全性评估的准确性与实用性。此外,模型具备良好的通用性与可扩展性,适用于大规模电网的风险评估与预防控制。; 适合人群:电力系统、能源互联网及相关领域的高校研究生、科研人员以及从事电网安全分析、风险评估的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估;②支撑N-k故障场景的自动化筛选与关键脆弱环节识别;③为电网规划、调度运行及应急预案制定提供理论依据和技术工具;④服务于高水平学术论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建细节,重点关注双层优化结构的设计逻辑、故障传播路径的建模方法以及场景削减技术的应用,建议在实际电网数据上进行测试与验证,以提升对模型性能与适用边界的认知。
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