数据结构——排序——希尔排序算法

希尔排序,也称递减增量排序算法,是插入排序的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。

希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的:

  • 插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时, 效率高, 即可以达到线性排序的效率
  • 但插入排序一般来说是低效的, 因为插入排序每次只能将数据移动一位

原始的算法实现在最坏的情况下需要进行O(n2)的比较和交换。V. Pratt的书对算法进行了少量修改,可以使得性能提升至O(nlog2n)。这比最好的比较算法的O(nlogn)要差一些。

希尔排序通过将比较的全部元素分为几个区域来提升插入排序的性能。这样可以让一个元素可以一次性地朝最终位置前进一大步。然后算法再取越来越小的步长进行排序,算法的最后一步就是普通的插入排序,但是到了这步,需排序的数据几乎是已排好的了(此时插入排序较快)。

假设有一个很小的数据在一个已按升序排好序的数组的末端。如果用复杂度为O(n2)的排序(冒泡排序或插入排序),可能会进行n次的比较和交换才能将该数据移至正确位置。而希尔排序会用较大的步长移动数据,所以小数据只需进行少数比较和交换即可到正确位置。

一个更好理解的希尔排序实现:将数组列在一个表中并对列排序(用插入排序)。重复这过程,不过每次用更长的列来进行。最后整个表就只有一列了。将数组转换至表是为了更好地理解这算法,算法本身仅仅对原数组进行排序(通过增加索引的步长,例如是用i += step_size而不是i++)。

例如,假设有这样一组数[ 13 14 94 33 82 25 59 94 65 23 45 27 73 25 39 10 ],如果我们以步长为5开始进行排序,我们可以通过将这列表放在有5列的表中来更好地描述算法,这样他们就应该看起来是这样:

13 14 94 33 82
25 59 94 65 23
45 27 73 25 39
10

然后我们对每列进行排序:

10 14 73 25 23
13 27 94 33 39
25 59 94 65 82
45

将上述四行数字,依序接在一起时我们得到:[ 10 14 73 25 23 13 27 94 33 39 25 59 94 65 82 45 ].这时10已经移至正确位置了,然后再以3为步长进行排序:

10 14 73
25 23 13
27 94 33
39 25 59
94 65 82
45

排序之后变为:

10 14 13
25 23 33
27 25 59
39 65 73
45 94 82
94

最后以1步长进行排序(此时就是简单的插入排序了)。

#include<stdio.h>
#include <stdio.h>
void shellsort(int *a, int n)
{
    int i, j, k, t;
    k = n / 2;
    while(k > 0)
    {
        for(i = k; i < n; i++){
            t = a[i];
            j = i - k;
            while(j >= 0 && t < a[j]) {
                a[j + k] = a[j];
                j = j - k;
            }
            a[j + k] = t;
        }
        k /= 2;
    }

}
int main()
{
    int a[] = {8,10,3,5,7,4,6,1,9,2};
    int N;
    N = sizeof(a) / sizeof(a[0]);
    shellsort(a, N);
    for(int k = 0; k < N; k++)
    printf("a[%d] = %d\n",k,a[k]);
    return 0;
}

http://www.cnblogs.com/archimedes/p/4015599.html

时间: 2024-10-20 06:20:46

数据结构——排序——希尔排序算法的相关文章

排序算法3--插入排序--希尔排序(缩小增量排序)

希尔排序(缩小增量排序) 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. 该方法的基本思想是:先将整个待排元素序列分割成若干个子序列(由相隔某个“增量”的元素组成的)分别进行直接插入排序,然后依次缩减增量再进行排序,待整个序列中的元素基本有序(增量足够小)时,再对全体元素进行一次直接插入排序.因为直接插入排序在元素基本有序的情况下(接近最好情况),效率是很高的,因此希尔排序在时间效率上比前两种方法有较大提高. 以n=10的一个数组4

排序——希尔排序

希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种.是针对直接插入排序算法的改进.该方法又称缩小增量排序,因DL.Shell于1959年提出而得名. 基本思想: 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dt=1(dt<dt-l<-<d2<d1),即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止. 希尔排序的实现代码: #inclu

排序——希尔排序算法实现

最近在和师兄探讨希尔排序的实现原理,得到了师兄的点拨. 进入正题,讲希尔排序首先就要将插入排序,插入排序的原理很简单:给定数组a的[ first,last)区间,经过 i-1次排序之后,a[first]...a[first+i-1]已排好序.第 i  遍处理就是将 a[first+i]插入到a[first]...a[first+i-1]中合适的位置.,是的啊a[first]...a[first+i]成为一个排好序的序列.     可以利用顺序比较的方法来实现. 由于插入排序很简单,所以就不BB了

数据结构_希尔排序(分组加直接插入排序)

希尔排序介绍 希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种,它是针对直接插入排序算法的改进.该方法又称缩小增量排序,因DL.Shell于1959年提出而得名. 希尔排序实质上是一种分组插入方法.它的基本思想是:对于n个待排序的数列,取一个小于n的整数gap(gap被称为步长)将待排序元素分成若干个组子序列,所有距离为gap的倍数的记录放在同一个组中:然后,对各组内的元素进行直接插入排序. 这一趟排序完成之后,每一个组的元素都是有序的.然后减小gap的值,并重复执行上述的分组和排序.重复这样的

数据结构(七)排序---希尔排序

图解排序算法(二)之希尔排序 定义 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,同时该算法是冲破O(n2)的第一批算法之一. 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. 基本有序:小的关键字基本在前面,大的基本在后面,不大不小的基本在中间 基本思想 简单

Java数据结构之排序---希尔排序

希尔排序的基本介绍: 希尔排序同之前的插入排序一样,它也是一种插入排序,只不过它是简单插入排序之后的一个优化的排序算法,希尔排序也被称为缩小增量排序. 希尔排序的基本思想: 希尔排序是把数组中给定的元素按照下标的一定增量进行分组,在分组之后,对每组使用直接插入排序算法:随着增量的减少,每组包含的元素越来越多,当增量减少到1的时候,整个数组正好被分成一组,此时该算法终止.通常我们判断增量是通过:第一次的增量=数组的长度/2(取整),第二次的增量=第一次的增量/2(取整)...一直到增量为1结束.

数据结构排序-希尔排序

希尔排序也是插入排序的一种,但是它效率高于直接插入排序. 基本思想是: 首先取一个小于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<的重复上述的分组和排序,直到所取的增量dt=1. 增量序列尤其关键,一般的初次取序列的一半为增量,以后每次减半,直到增量为1. 1 #include <stdio.h> 2 #include <stdlib.h> 3 4 int n; 5 6 /*

大话算法-排序-希尔排序

希尔排序,是插入排序的改进版本,又叫缩小增量排序. 1.首先取一个整数gap默认是2,将元素分为gap个子序列,所有间隔为gap的元素放在一个子序列中 2.然后在每个子序列终实现直接插入排序,然后缩小间隔gap,直到gap缩小到1 3.最后一步执行插入排序,直到数据完成排序. def shell(alist): length = len(alist) if length <= 1: return alist # 初始步长 gap = length // 2 while gap > 0: for

js排序 希尔排序,快速排序

希尔排序: 定义一个间隔序列,例如是5,3,1.第一次处理,会处理所有间隔为5的,下一次会处理间隔为3的,最后一次处理间隔为1的元素.也就是相邻元素执行标准插入排序. 在开始最后一次处理时,大部分元素都将在正确的位置,算法就不必对很多元素进行交换,这是比插入元素高级的地方. 时间复杂度O(n*logn) 1 function shellSort(){ 2 var N=arr.length; 3 var h=1; 4 while(h<N/3){ 5 h=3*h+1;//设置间隔 6 } 7 whi