希尔排序

本文深入解析希尔排序算法,探讨其作为多轮等跨度插入排序的原理,通过代码示例展示实现过程。分析希尔排序的时间复杂度,包括不同增量序列对效率的影响,以及其空间复杂度和稳定性。最后,讨论希尔排序在排序初期进行粗调整的优势和适用场景。

思路

希尔排序为多轮等跨度插入排序。第一轮等跨度插入排序的跨度为 n/2,有 n/2 次插入排序。后面每轮跨度缩小到原来的一半。

代码

public class ShellSort{
    public static void shellSort(int[] arr) {
        int d = arr.length;
        while(d > 1){
            d = d/2;
            for(int x = 0; x < d; x++){
                for (int i = d; i < arr.length; i = i+d) {
                    int j = i - d;
                    int iValue = arr[i];
                    for (; j >= 0 && arr[j] > iValue; j = j-d) {
                        arr[j+d] = arr[j];
                    }
                    arr[j+d] = iValue;
                }
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args){
        int[] array = new int[]{5,8,6,3,9,2,1,4,7};
        shellSort(array);
        System.out.println(Arrays.toString(array));
    }
}

复杂度分析

时间复杂度

利用粗调的方式减少了插入排序的工作量,平均时间复杂度低于O(n2)。
但某些情况时间复杂度会比直接插入排序慢,如跨度除了为 1 时总是有顺序的。
为了更有效,可以使每一轮插入排序的跨度不相等。

Hibbard增量:
1 3 7 15… 2k-1
最坏时间复杂度O(n3/2)

Sedgewick增量:
1 5 19 41…4k-3*2k+1
最坏时间复杂度O(n4/3)

空间复杂度

额外空间与数组长度无关
O(1)

稳定性分析

涉及大范围内的交换,不稳定

优势

减少了插入排序复制的次数、时间复杂度比插入排序低

适用场景

排序的开头做粗调整

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