排序算法-03希尔排序（python实现）
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排序算法-03希尔排序（python实现）
小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.
希爾排序
- 簡(jiǎn)述
- 希爾排序又稱之為縮小增量排序，從思維導(dǎo)圖（冒泡排序的博客）可以得知，這也是一種插入排序，事實(shí)上，它就是直接插入排序的加強(qiáng)優(yōu)化版本。
- 過(guò)程描述
- 下面的敘述按照維基百科的例子來(lái)解釋，有一個(gè)數(shù)據(jù)序列為[13, 14, 94, 33, 82, 25, 59, 94, 65, 23, 45, 27, 73, 25, 39, 10]。
- 首先，設(shè)定一個(gè)步長(zhǎng)5，進(jìn)行排序。
- 此時(shí)序列為4行5列：
- [13, 14, 94, 33, 82,
?25, 59, 94, 65, 23,?
?45, 27, 73, 25, 39,?
?10] - 對(duì)每一列進(jìn)行排序。
- [10, 14, 73, 25, 23,
?13, 27, 94, 33, 39,?
?25, 59, 94, 65, 82,?
?45] - 排序后序列為[10, 14, 73, 25, 23, 13, 27, 94, 33, 39, 25, 59, 94, 65, 82, 45]
- 接著，再以3為步長(zhǎng)進(jìn)行排序。
- 此時(shí)序列為5行3列：
- [10, 14, 73,
?25, 23, 13,?
?27, 94, 33,?
?39, 25, 59,?
?94, 65, 82,?
?45] - 對(duì)每一列進(jìn)行排序。
- [10, 14, 13,
?25, 23, 33,?
?27, 25, 59,?
?39, 65, 73,?
?45, 94, 82,?
?94]
- 最后，以1為步長(zhǎng)進(jìn)行排序，此時(shí)就是一個(gè)直接插入排序了。
- 不難發(fā)現(xiàn)，步長(zhǎng)的選擇是希爾排序的重要部分，Donald Shell（算法提出者）建議使用序列長(zhǎng)度的一半作為初始步長(zhǎng)（也就是N/2)并不斷取半直到到達(dá)1，盡管還有優(yōu)化的余地，這里就不介紹了。
- 算法最開(kāi)始以一定的步長(zhǎng)進(jìn)行排序，然后會(huì)繼續(xù)以更小的步長(zhǎng)進(jìn)行排序，最終算法一定是以步長(zhǎng)為1進(jìn)行排序。當(dāng)步長(zhǎng)為 1 時(shí)，算法變?yōu)橹苯硬迦肱判?#xff0c;這就保證了數(shù)據(jù)一定會(huì)被全部排序。
-
復(fù)雜度
排序名稱最好情況最壞情況平均情況 希爾排序 ? O(n^2) O(nlogn) - 特點(diǎn)
- 希爾排序有效減少了排序的趟數(shù)，因?yàn)椴粩嗍沟眯蛄谢居行?#xff0c;在上一篇直接插入排序中我提到，序列本身越是有序，排序效率越高，經(jīng)過(guò)之前的步長(zhǎng)處理，最后一趟直接插入排序是很高效的。
- 希爾排序低步長(zhǎng)排序結(jié)果在高步長(zhǎng)狀態(tài)下依然有序。
- 步長(zhǎng)序列的不同直接導(dǎo)致了算法復(fù)雜度變化。
- 希爾排序相同數(shù)據(jù)有可能交換位置，是不穩(wěn)定的，之前的直接插入是穩(wěn)定的。同時(shí)，直接插入對(duì)鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)數(shù)據(jù)也合適，但是，由于二維數(shù)據(jù)變換，希爾排序是不能的。
具體可以查看我的github。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的排序算法-03希尔排序（python实现）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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