数据结构与算法(第二季):希尔排序(Shell Sort)

希尔排序(Shell Sort)

一、概念

  • 希尔排序把序列看作一个矩阵,分为m列,逐列进行排序。
  • m从某个整数逐渐减为1,当m1时,整个序列将完全有序。因此也被称为递减增量排序
  • 矩阵的列数取决于步长序列,如果步长序列为【1,5,19,41,109...】就代表依次分为109列,41列,19列,5列,1列进行排序。不同的步长序列,执行效率也不同。

二、实例

1、实例一

  • 希尔本人给出的步长序列是n/2^k,比如n16k2时,步长序列是【1,2,4,8】
image
  • 分为8列进行排序。
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  • 逐列进行排序,必须168这一列排序,则8在上16在下。
image
  • 最终输出的结果为:
image
  • 接着分为4列进行排序。
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  • 得到的结果为:
image
  • 接着分为2列进行排序。
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  • 分为一列排序。
image
  • 总结:从8列变为1列的过程中,逆序对的数量在逐渐减少
  • 因此希尔排序底层一般使用插入排序对每一列进行排序。

2、实例二

  • 假设有11个元素,步长序列是【1,2,5】
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  • 假设元素在第 col 列、第 row 行,步长(总列数)是 step
  • 那么这个元素在数组中的索引是 col + row * step
  • 比如 9 在排序前是第 2 列、第 0 行,那么它排序前的索引是 2 + 0 * 5 = 2
  • 比如 4 在排序前是第 2 列、第 1 行,那么它排序前的索引是 2 + 1 * 5 = 7

三、代码实现

  • 首先需要一个生成步长序列的函数。
private List<Integer> shellStepSequence() {
    List<Integer> stepSequence = new ArrayList<>();
    int step = array.length;
    while ((step >>= 1) > 0) {
        stepSequence.add(step);
    }
    return stepSequence;
}
复制代码
  • 排序代码:
/**
 * 分成step列进行排序
 */
private void sort(int step) {
    // 一共有多少列,就排多少次
    // col : 第几列,column的简称
    for (int col = 0; col < step; col++) { // 对第col列进行排序
        // 每一列元素的索引为:col、col+step、col+2*step、col+3*step
        // 插入排序
        for (int begin = col + step; begin < array.length; begin += step) {
            int cur = begin;
            while (cur > col && cmp(cur, cur - step) < 0) {
                swap(cur, cur - step);
                cur -= step;
            }
        }
    }
}
复制代码

四、最好的步长序列

  • 目前已知的最好的步长序列,最坏情况时间复杂度是O(n^4/3)
image
private List<Integer> sedgewickStepSequence() {
    List<Integer> stepSequence = new LinkedList<>();
    int k = 0, step = 0;
    while (true) {
        if (k % 2 == 0) {
            int pow = (int) Math.pow(2, k >> 1);
            step = 1 + 9 * (pow * pow - pow);
        } else {
            int pow1 = (int) Math.pow(2, (k - 1) >> 1);
            int pow2 = (int) Math.pow(2, (k + 1) >> 1);
            step = 1 + 8 * pow1 * pow2 - 6 * pow2;
        }
            if (step >= array.length) break;
            stepSequence.add(0, step);
            k++;
        }
        return stepSequence;
}

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