希尔排序

https://www.cnblogs.com/linfangnan/p/12435841.html

希尔排序引入

1、插入排序
当排序的元素已经近乎有序时,不需要向前移动比较。一直一个数组元素近乎有序时,选择插入比较好。
2、冒泡排序
对于冒泡排序,排序过程中让元素变得近乎有序。一旦发现相邻得逆序对就交换元素位置,但是冒泡排序只看相邻得元素,如果存在一个元素在数组最后面,只能一轮一轮处理元素。

希尔排序

希尔排序是希尔(Donald Shell)于1959年提出的一种排序算法。希尔排序也是一种插入排序,它是简单插入排序经过改进之后的一个更高效的版本,也称为缩小增量排序

希尔排序得原理

希尔排序是把记录按下标的一定增量分组,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。
简单插入排序很循规蹈矩,不管数组分布是怎么样的,依然一步一步的对元素进行比较,移动,插入,比如[5,4,3,2,1,0]这种倒序序列,数组末端的0要回到首位置很是费劲,比较和移动元素均需n-1次。而希尔排序在数组中采用跳跃式分组的策略,通过某个增量将数组元素划分为若干组,然后分组进行插入排序,随后逐步缩小增量,继续按组进行插入排序操作,直至增量为1。希尔排序通过这种策略使得整个数组在初始阶段达到从宏观上看基本有序,小的基本在前,大的基本在后。然后缩小增量,到增量为1时,其实多数情况下只需微调即可,不会涉及过多的数据移动。

我们来看下希尔排序的基本步骤,在此我们选择增量gap=length/2,缩小增量继续以gap = gap/2的方式,这种增量选择我们可以用一个序列来表示,{n/2,(n/2)/2...1},称为增量序列。希尔排序的增量序列的选择与证明是个数学难题,我们选择的这个增量序列是比较常用的,也是希尔建议的增量,称为希尔增量,但其实这个增量序列不是最优的。此处我们做示例使用希尔增量。


image.png

代码


    public ShellSort() {
    }

    //希尔排序优化
    public static <E extends Comparable<E>> void shellSort(E[] data) {
        //插入排序得组数
        int h = data.length / 2;
        //当排序得组树为1时,对整个数组进行排序。
        while (h >= 1) {
            //循环h组,也就是前h个元素
            //for (int start = 0; start < h; start++) {
                //开始遍历每组得值
                //对元素[h,n]进行处理
                for (int i =  h; i < data.length; i ++) {
                    E t = data[i];
                    int j;
                    //将当前值和前面得值比较。
                    for (j = i; j - h > 0 && t.compareTo(data[j - h]) < 0; j -= h) {
                        data[j] = data[j - h];
                    }
                    data[j] = t;
                }
            //}
            h /= 2;
        }
    }


    public static <E extends Comparable<E>> void shellSort1(E[] data) {
        //插入排序得组数
        int h = data.length / 2;
        //当排序得组树为1时,对整个数组进行排序。
        while (h >= 1) {
            //循环h组,也就是前h个元素
            for (int start = 0; start < h; start++) {
                //开始遍历每组得值
                for (int i = start + h; i < data.length; i += h) {
                    E t = data[i];
                    int j;
                    //将当前值和前面得值比较。
                    for (j = i; j - h > 0 && t.compareTo(data[j - h]) < 0; j -= h) {
                        data[j] = data[j - h];
                    }
                    data[j] = t;
                }
            }
            h /= 2;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Integer[] arr = {1, 23, 5, 6, 7, 8};
        shellSort(arr);
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            System.out.println(arr[i]);
        }
    }
}

d

复杂度

nlog(n)<希尔排序<n(n2)
三层循环 插入排序 (n/h)2 * h = n2/h
叠加 最后一轮 = n2 + n2/2 + n2/4 ...... n2/(n/2) = n2(1+ 1/2+1/4) = n2 - n2/ (2logn上标 )

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 219,589评论 6 508
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,615评论 3 396
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 165,933评论 0 356
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,976评论 1 295
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,999评论 6 393
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,775评论 1 307
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,474评论 3 420
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,359评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,854评论 1 317
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 38,007评论 3 338
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,146评论 1 351
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,826评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,484评论 3 331
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 32,029评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,153评论 1 272
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,420评论 3 373
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 45,107评论 2 356

推荐阅读更多精彩内容