• 排序算法之希尔排序


      闲话不多,先看百度百科是怎么解释的:

        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。

      基本思想是:

        先取一个小于n的整数d1作为第一个增量,把文件的全部记录分组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插入排序;然后,取第二个增量d2<d1重复上述的分组和排序,直至所取的增量 =1(  …<d2<d1),即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止。

      稳定性:

        由于多次插入排序,我们知道一次插入排序是稳定的,不会改变相同元素的相对顺序,但在不同的插入排序过程中,相同的元素可能在各自的插入排序中移动,最后其稳定性就会被打乱,所以shell排序是不稳定的。

      伪代码:

        void ShellPass(SeqList R,int d)

        {//希尔排序中的一趟排序,d为当前增量
          for(i=d+1;i<=n;i++) //将R[d+1..n]分别插入各组当前的有序区
            if(R[ i ].key<R[i-d].key){
              R[0]=R[i];j=i-d; //R[0]只是暂存单元,不是哨兵
              do {//查找R的插入位置
                R[j+d]=R[j]; //后移记录
                j=j-d; //查找前一记录
              }while(j>0&&R[0].key<R[j].key);
                R[j+d]=R[0]; //插入R到正确的位置上
              } //endif
      时间性能:
        1.增量序列的选择
           shell排序的执行时间依赖于增量序列。
        好的增量序列的共同特征:
        ① 最后一个增量必须为1;
        ② 应该尽量避免序列中的值(尤其是相邻的值)互为倍数的情况。
        有人通过大量的实验,给出了较好的结果:当n较大时,比较和移动的次数约在nl.25到1.6n1.25之间。
      2.Shell排序的时间性能优于直接插入排序
        希尔排序的时间性能优于直接插入排序的原因:
        ①当文件初态基本有序时直接插入排序所需的比较和移动次数均较少。    
        ②当n值较小时,n和 的差别也较小,即直接插入排序的最好时间复杂度O(n)和最坏时间复杂度0(
     
    )差别不大
        ③在希尔排序开始时增量较大,分组较多,每组的记录数目少,故各组内直接插入较快,后来增量di逐渐缩小,分组数逐渐减少,而各组的记录数目逐渐增多,但由于已经    按di-1作为距离排过序,使文件较接近于有序状态,所以新的一趟排序过程也较快。
        因此,希尔排序在效率上较直接插入排序有较大的改进。
     
      代码实现:
        
    public static void ShellSort(int a[]){
            
            int d1 = a.length/2;
            while(true){   // 直到 d1 ==1 的时候跳出循环
                for(int i =0;i<d1;i++){
                    for(int j =i;j+d1<a.length;j+=d1){
                        int temp;
                        if(a[j]>a[j+d1]){
                            temp = a[j+d1];
                            a[j+d1] = a[j];
                            a[j] = temp;
                        }
                    }
                }
                if(d1 ==1){
                    break;
                }
                d1--;
            }
        }
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