排序算法(二)--希尔排序(插入排序)

本文详细介绍了希尔排序的基本思想、具体操作及其实现代码。希尔排序是一种插入排序的改进版,通过划分多个子序列并分别进行直接插入排序来提高效率。
希尔排序属于插入排序的一种,也称为缩小增量排序

[color=blue]基本思想:[/color]
将待排序数列划分为几个数列,对这几个数列分别进行直接插入排序

[color=blue]具体操作:[/color]
选取增量d(小于数列长度n),将数列划分为n/d个数列,对划分的数列进行直接插入排序
再选取一个增量d1,d1<d,重复上述步骤
直到dn = 1结束

取d=5
23 52 12 63 8 17 28 72 36 41
----------------------------------------------
23 17
|_______________________|
52 28
|_______________________|
12 72
|_______________________|
63 36
|_______________________|
8 41
|_______________________|
一趟排序结果:
17 28 12 36 8 23 52 72 63 41
----------------------------------------------
取d=2
17 12 8 52 63
|_________|________|_________|_________|
28 36 23 72 41
|________|_________|________|_________|
二趟排序结果:
8 23 12 28 17 36 52 41 63 72
---------------------------------------------
取d=1
三趟排序结果:
8 12 17 23 28 36 41 52 63 72




[color=blue]时间复杂度:[/color]
很难判断准确的时间复杂度,这和选择的增量d有关系
最坏情况和平均情况一样:O(n*log(n))

稳定性:
一次插入排序是稳定的,但是希尔排序是多次插入,在不同的插入排序过程中,相同元素在各自的插入排序中位置可能会变更,所以是不稳定排序

python代码示例:shell_sort.py

def shell_sort(l):
length = len(l)
d = length/2 #起始增量d选取为数列的一半
while(d >= 1):
for i in range(d, length): #对l[d...n-1]分别插入各组有序子序列中
j = i - d
while(j >= 0 and l[j] > l[j+d]): #距离增量d的两个元素比较
tmp = l[j]
l[j] = l[j+d]
l[j+d] = tmp
j -= d #以d为增量,继续循环比较该子序列内的元素
d = d/2 #下一增量选取

if __name__ == '__main__':
l = [93,102,36,82,76,84,55,63,49,27]
shell_sort(l)
print('result:' + str(l)


lua代码示例:shell_sort.lua

require "math"
function shell_sort(t)
length = table.getn(t)
d = math:floor(lenght/2)
while(d >= 1) do
for i = d+1, length do --对t[d...n-1]分别插入各组有序子序列中
j = i - d
while(j > 0 and t[j] > t[j+d]) do
tmp = t[j]
t[j] = t[j+d]
t[j+d] = tmp
j = j - d
end
end
d = math:floor(d/2)
end
end

t = {93,102,36,82,76,84,55,63,49,27}
shell_sort(t)
for _, v in ipairs(t) do
print v
end

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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