数据结构与算法(Python)(六)—— 排序算法(4)希尔排序

希尔排序

  • 希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种,也称缩小增量排序,是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法,该方法因DL.Shell于1959年提出而得名。 希尔排序是把数列按一定的下标增量分组,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。

  • 希尔排序算法的具体运作如下:

    1. 将数列按照一定步长进行分割,得到多组数列,对每一组数列进行插入排序。
    2. 减小步长,重复以上步骤。
    3. 直到步长为1,整个数列被分为一组,排序完成。
  • 算法实现(整体)

def shell_sort1(ali):
    n = len(ali)
    gap = n // 2  # 初始步长
    while gap > 0:
        # 按步长进行插入排序
        for j in range(gap, n):
            i = j
            # 插入排序
            while i > 0:
                if ali[i] < ali[i - gap]:
                    ali[i], ali[i - gap] = ali[i - gap], ali[i]
                i -= gap
        gap //= 2  # 得到新的步长

if __name__ == '__main__':
    ali = [54, 26, 93, 22, 77, 31, 44, 55, 20]
    print(ali)
    shell_sort1(ali)
    print(ali)
  • 时间复杂度
    最优时间复杂度:根据步长序列的不同而不同
    最坏时间复杂度:O(n2)O(n^2)O(n2)
    稳定想:不稳定
自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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