Python数据结构与算法47:排序与查找:谢尔排序

:本文如涉及到代码,均经过Python 3.7实际运行检验,保证其严谨性。

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这一节介绍的是谢尔排序(Shell Sort)

谢尔排序(Shell Sort)

我们注意到插入排序的比对次数,在最好的情况下是O(n),且这种情况建立在列表已经排好序的基础之上。

实际上,列表越接近有序,插入排序的比对次数就越少。

根据这一事实,谢尔排序以插入排序的算法思路为基础,对无序表进行“间隔”划分子列表,每个子列表都执行插入排序。

一个谢尔排序的实例

以下图Pic-506-1为例,要对整个列表做排序,以3为间隔,即每3个相邻元素为一个子列表,来分割整个列表。

每个子列表分别使用插入排序算法来完成排序。

随着子列表排序的完成,整个列表会越来越接近有序,从而减少整体排序的比对次数。

Pic-505-1 谢尔排序的一个实例之一

谢尔排序接下去要做的事是,让间隔越来越小,从3到2,最后到1。

最后一趟,即当间隔为1时,谢尔排序就成了标准的插入排序。此时,由于前面各个子列表排序完成后,整个列表变得相对有序许多,所以,这一步只需要很少的几次数据项移动即可完成整个列表的完全排序。

如下图Pic-506-2所示:

Pic-505-2 谢尔排序的一个实例之二
谢尔排序的思路及代码实现

通过上述谢尔排序的实例,我们可以理清谢尔排序的思路:

设列表的长度为n,那么一般最开始,令子列表的间隔为n/2,每趟使得子列表的间隔减半,即n/4,n/8,……,直到间隔为1为止。

其代码实现如下:

# 谢尔排序的算法。

def shellSort(alist):
    sublistcount =  len(alist) // 2  # 令初始间隔为n/2。
    while sublistcount > 0:
        for startposition in range(sublistcount):  # 被间隔的子列表排序。
            gapInsertionSort(alist, startposition, sublistcount)
        
        print(f"After increments of size {sublistcount}, The list is {alist}.")
        
        sublistcount =  sublistcount // 2  # 每次都让间隔减半。

def gapInsertionSort(alist, start, gap):  # 带间隔(gap)的插入排序算法。
    for i in range(start + gap, len(alist), gap):
        currentvalue = alist[i]
        position = i
        
        while position >= gap and alist[position - gap] > currentvalue:
            alist[position] = alist[position - gap]
            position = position - gap
        
        alist[position] = currentvalue
        
l = [3, 5, 9, 0, 1, 2, 99, 87, 34]

shellSort(l)

<<<
After increments of size 4, The list is [1, 2, 9, 0, 3, 5, 99, 87, 34].
After increments of size 2, The list is [1, 0, 3, 2, 9, 5, 34, 87, 99].
After increments of size 1, The list is [0, 1, 2, 3, 5, 9, 34, 87, 99].
<<<
谢尔排序的算法分析

表面上看,谢尔排序以插入排序为基础,算法复杂度可能不会强到哪里去。
但实际上,由于每趟的子列表排序都使得原列表整体上更接近有序,而这个过程会减少许多插入排序需要的“无效”比对。所以,谢尔排序的算法复杂度比插入排序的算法复杂度要强一些。

对谢尔排序的算法复杂度的详尽分析比较复杂,在此不做具体展开。大致说来,谢尔排序的算法复杂度介于O(n)O(n^2)之间。

如果将间隔保持在2^{k}-1(如1、3、5、15、31等),其中k为整数,那么谢尔排序的时间复杂度约为O(n^{\frac{3}{2}})

To be continued.

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