排序算法概述

排序算法全解析

基本概念

什么是排序

排序是计算机内经常进行的一种操作,将杂乱无章的数据元素,通过一定的方法按关键字顺序排列的过程叫做排序。

什么是稳定性

定义

能保证两个相等的数,经过排序之后,其在序列的前后位置顺序不变。(A1=A2,排序前A1在A2前面,排序后A1还在A2前面)。

意义

稳定性本质是维持具有相同属性的数据的插入顺序,如果后面需要使用该插入顺序排序,则稳定性排序可以避免这次排序。

排序分类

内部排序和外部排序

按照是否要访问外存,排序可以分为内部排序和外部排序。

内部排序(In-place)

若整个排序过程不需要访问外存便能完成,则称此类排序问题为内部排序。

外部排序(Out-place)

若参加排序的记录数量很大,整个序列的排序过程不可能在内存中完成,则称此类排序问题为外部排序。

稳定排序和不稳定排序

按照稳定性,排序可以分为稳定排序和不稳定排序。

稳定排序

假定在待排序的记录序列中,存在多个具有相同的关键字的记录,若经过排序,这些记录的相对次序保持不变,即在原序列中,r[i]=r[j],且r[i]在r[j]之前,而在排序后的序列中,r[i]仍在r[j]之前,则称这种排序算法是稳定的。

不稳定排序

假定在待排序的记录序列中,存在多个具有相同的关键字的记录,若经过排序,这些记录的相对次序可能会发生变化,即在原序列中,r[i]=r[j],且r[i]在r[j]之前,而在排序后的序列中,不能保证r[i]仍在r[j]之前,则称这种排序算法是不稳定的。

常见排序算法

常见的排序算法有:冒泡排序(Bubble sort)、选择排序(Selection sort)、插入排序(Insertion sort )、希尔排序(Shell's sort)、归并排序(Merge sort)、快速排序(Quick sort)、堆排序(Heap sort)、计数排序(Count sort)、桶排序(Bucket sort)、基数排序(Radix sort)。

性能总览

记忆口诀

选泡插, 快归堆希桶计基, n 方 n老 n一三, 对 n 加 k n 乘 k,不稳稳稳不稳稳, 不稳不稳稳稳稳。

 

<think>好的,用户之前让我介绍了希尔排序的具体例子,现在他们想了解希尔排序的算法概述。我需要从之前的详细步骤中提炼出更概括性的内容,同时保持结构清晰。 首先,用户可能已经对希尔排序有了初步认识,但需要更系统的理论概述。我应该涵盖定义、核心思想、步骤、复杂度、稳定性、优缺点,以及适用场景。 要确保不使用Markdown,但结构依然清晰。可能需要用分点说明,但用自然的中文连接词。比如用“首先”、“其次”或者“关键点包括”等。 注意用户之前给的例子中的增量序列是gap=2→1,但不同资料可能使用不同的增量序列,比如Hibbard或Sedgewick,这里需要提到常见的增量选择方法,但不需要太深入,保持概述性质。 复杂度部分要区分最好、平均和最坏情况,但希尔排序的复杂度分析比较复杂,需要说明它取决于增量序列,这点很重要。 稳定性方面,希尔排序是不稳定的,这点需要强调,可能举例说明原因。 优缺点部分要对比插入排序,突出希尔排序的改进之处,比如减少元素移动次数,同时也要提到其不稳定性和复杂度不固定的缺点。 适用场景适合中等规模数据,特别是部分有序的情况,这点对用户的应用可能有帮助。 需要避免使用任何格式,但保持段落分明,用空行分隔不同的部分。语言要简洁,但信息要全面,确保用户能理解希尔排序的整体框架和关键点。同时,检查是否有之前例子中的重复内容,适当调整表达方式,使其更概括。</think>希尔排序(Shell Sort)是一种基于插入排序的改进算法,通过**分组插入排序**逐步减少元素移动次数,提升排序效率。其核心思想是**“增量分组+逐步逼近有序”**。以下是算法概述: --- ### **一、核心思想** 1. **动态增量分组** 将数组按**递减的增量**(间隔)划分为多个子序列,对每个子序列进行插入排序。 2. **增量逐步缩小** 随着增量不断减半(或其他规则),子序列逐渐变长,最终增量为1时完成最后一次插入排序,确保全局有序。 --- ### **二、算法步骤** 1. **选择增量序列** 初始增量通常取数组长度的一半(如 $gap = \lfloor n/2 \rfloor$),后续逐步减半,直至 $gap=1$。 *其他增量序列*:Hibbard序列、Sedgewick序列等,可进一步优化效率。 2. **分组插入排序** 对每个增量 $gap$: - 将数组划分为 $gap$ 个子序列(例如索引 $0, gap, 2gap...$ 为一组)。 - 对每个子序列进行插入排序。 3. **缩小增量重复操作** 逐步减小 $gap$,重复分组排序,直至 $gap=1$ 完成最后一次排序。 --- ### **三、时间复杂度** - **最坏情况**:$O(n^2)$(取决于增量序列)。 - **平均情况**:$O(n \log n)$ 到 $O(n^{1.5})$,优于直接插入排序。 - **最佳情况**:$O(n \log n)$(当数组已部分有序时)。 --- ### **四、稳定性与空间复杂度** - **稳定性**:**不稳定**(分组可能导致相同元素跨组交换)。 - **空间复杂度**:$O(1)$(原地排序,仅需常数级额外空间)。 --- ### **五、优缺点** - **优点**: - 插入排序的优化版本,减少元素移动次数。 - 适用于中等规模数据,代码简单易实现。 - **缺点**: - 时间复杂度依赖增量序列选择,理论分析复杂。 - 性能弱于快速排序、归并排序等高级算法。 --- ### **六、适用场景** - 数据规模中等且对稳定性无要求。 - 内存受限环境(因空间复杂度低)。 - 作为快速排序的预处理步骤(部分有序时优化性能)。 --- ### **示例说明** 以数组 $[6\ 5\ 7\ 8\ 2]$ 为例: 1. **初始增量 $gap=2$**:分组为 $[6,7,2]$ 和 $[5,8]$,排序后得到 $[2,5,6,8,7]$。 2. **增量 $gap=1$**:直接插入排序,得到最终结果 $[2,5,6,7,8]$。 通过逐步缩小增量,希尔排序在早期阶段快速消除大规模无序,最终通过细调完成排序。
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