希尔排序:优化插入排序的精妙算法

简介: 排序算法在计算机科学中扮演着重要的角色,其中希尔排序(Shell Sort)是一种经典的排序算法。本文将带您深入了解希尔排序,包括其工作原理、性能分析以及如何使用 Java 进行实现。

排序算法在计算机科学中扮演着重要的角色,其中希尔排序(Shell Sort)是一种经典的排序算法。本文将带您深入了解希尔排序,包括其工作原理、性能分析以及如何使用 Java 进行实现。

shellsort.jpg

什么是希尔排序?

希尔排序,又称“缩小增量排序”,是插入排序的一种改进版本。它的核心思想是通过逐步缩小增量值,将较大的元素向数组的一端移动,以减少逆序对的数量,从而提高整体的有序性。

希尔排序的关键步骤包括:

  1. 选择一个递减的增量序列,通常以 n/2 为初始增量,然后依次将增量减小为 n/4、n/8,直到增量为 1。
  2. 对于每个增量值,将数组分成若干个子序列,每个子序列使用插入排序进行排序。
  3. 不断减小增量值,重复步骤 2,直到增量值为 1,此时进行最后一次插入排序,完成排序过程。

shellsort.png

希尔排序的性能分析

希尔排序的性能分析相对复杂,因为它依赖于所选择的增量序列。以下是希尔排序性能的一般性分析:

  • 最坏情况时间复杂度

希尔排序的最坏情况时间复杂度取决于增量序列的选择。使用希尔增量序列时,最坏情况时间复杂度为$ O(n^2)$,与插入排序相同。但使用某些增量序列,如 Hibbard 或 Knuth 序列,最坏情况时间复杂度可以降低到 $O(n^(3/2))$。

  • 平均情况时间复杂度

希尔排序的平均情况时间复杂度通常介于 $O(n^(1.25)) 到 O(n^2)$ 之间,具体取决于增量序列的选择和数据分布。

  • 空间复杂度

希尔排序的空间复杂度为 O(1),因为它只需要常数级别的额外空间来存储增量、临时变量等。

  • 稳定性

希尔排序是不稳定的排序算法,因为在排序过程中,相等元素的相对顺序可能会发生改变。

Java 代码实现

public class Test {

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = new int[]{5,7,4,3,6,2};
        shellSort(arr);
    }

    public static void shellSort(int[] arr) {
        System.out.println("原始数组:"+ Arrays.toString(arr));
        //获取排序数组的长度
        int len=  arr.length;
        //初始化增量为 len/2
        int initGap = len >> 1;
        //count排序不使用,只是为了打印循环的次数,加深理解
        int count = 1;
        //循环处理,不断减小增量值,直到增量值为 1,此时进行最后一次插入排序,完成排序过程
        for(int gap = initGap; gap > 0; gap >>=1){

            // 对每个子序列进行插入排序
            for(int i = gap; i < len; i++){
                int temp = arr[i];
                int j = i;
                while (j >= gap && arr[j-gap] > temp ){
                    // 如果插入元素小于当前元素,则将当前元素后移一位
                    arr[j] = arr[j - gap];
                    //递减值为每次的增量
                    j -= gap;
                }
                //将目标元素插入到正确的位置
                arr[j] = temp;
            }

            // 打印每趟排序完成后的数组状态,以便查看排序进度
            System.out.println("第"+count+"趟排序完成的数组:"+ Arrays.toString(arr));
            count++;
        }

        System.out.println("排序完成的数组:"+ Arrays.toString(arr));
    }

}

运行结果:

原始数组:[5, 7, 4, 3, 6, 2]
第1趟排序完成的数组:[3, 6, 2, 5, 7, 4]
第2趟排序完成的数组:[2, 3, 4, 5, 6, 7]
排序完成的数组:[2, 3, 4, 5, 6, 7]

总结

希尔排序是一种优雅而高效的排序算法,尽管它相对于一些现代排序算法来说可能不够快,但它仍然具有重要的教育和历史价值。通过深入了解希尔排序的工作原理和实现方式,您可以更好地理解排序算法的核心原理,并在需要时选择适当的排序算法以提高程序性能。希望本文帮助您更好地理解希尔排序并激发您对排序算法的兴趣。

目录
相关文章
|
3天前
|
搜索推荐 算法 Java
Java数据结构与算法:排序算法之插入排序
Java数据结构与算法:排序算法之插入排序
|
3天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
基于SFLA算法的神经网络优化matlab仿真
**摘要:** 使用MATLAB2022a,基于SFLA算法优化神经网络,降低训练误差。程序创建12个神经元的前馈网络,训练后计算性能。SFLA算法寻找最优权重和偏置,更新网络并展示训练与测试集的预测效果,以及误差对比。SFLA融合蛙跳与遗传算法,通过迭代和局部全局搜索改善网络性能。通过调整算法参数和与其他优化算法结合,可进一步提升模型预测精度。
|
1天前
|
算法
基于PSO粒子群优化的PID控制器参数整定算法matlab仿真
该文探讨了使用PSO(粒子群优化)算法优化PID控制器参数的方法。通过PSO迭代,不断调整PID控制器的Kp、Ki、Kd增益,以减小控制误差。文中提供了MATLAB2022a版本的核心代码,展示了参数优化过程及结果。系统仿真图像显示了参数随迭代优化的变化。PID控制器结合PSO算法能有效提升控制性能,适用于复杂系统的参数整定,未来研究可关注算法效率提升和应对不确定性。
|
1天前
|
算法
m基于GA遗传优化的高斯白噪声信道SNR估计算法matlab仿真
**MATLAB2022a模拟展示了遗传算法在AWGN信道中估计SNR的效能。该算法利用生物进化原理全局寻优,解决通信系统中复杂环境下的SNR估计问题。核心代码执行多代选择、重组和突变操作,逐步优化SNR估计。结果以图形形式对比了真实SNR与估计值,并显示了均方根误差(RMSE),体现了算法的准确性。**
8 0
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法
机器学习中的超参数优化涉及手动尝试、网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、梯度优化、进化算法等策略
【6月更文挑战第28天】**机器学习中的超参数优化涉及手动尝试、网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、梯度优化、进化算法等策略。工具如scikit-optimize、Optuna助力优化,迁移学习和元学习提供起点,集成方法则通过多模型融合提升性能。资源与时间考虑至关重要,交叉验证和提前停止能有效防止过拟合。**
5 0
|
3天前
|
算法 vr&ar
技术好文共享:遗传算法解决函数优化
技术好文共享:遗传算法解决函数优化
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 大数据
操作系统调度算法的演变与优化
在计算机科学领域中,操作系统的调度算法是核心的研究课题之一。本文深入探讨了操作系统调度算法的发展历程、当前挑战以及未来趋势。通过引用最新的科研数据和实验证据,本文旨在揭示调度算法如何适应现代计算需求的变化。我们将从理论到实践,详细分析不同调度算法的性能表现,并讨论如何利用这些算法来提升系统的整体效率和响应速度。
2 0
|
3天前
|
搜索推荐 算法
希尔排序:排序算法中的调优大师
希尔排序:排序算法中的调优大师
|
4天前
|
人工智能 搜索推荐 JavaScript
心得经验总结:排序算法:插入排序法(直接插入法和希尔排序法)
心得经验总结:排序算法:插入排序法(直接插入法和希尔排序法)
10 0
|
4天前
|
算法 调度
【完全复现】基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度
该文档描述了一个使用改进粒子群算法实现的微电网多目标优化调度的Matlab程序。该模型旨在最小化运行成本和环境保护成本,将多目标问题通过权值转换为单目标问题解决。程序中定义了决策变量,如柴油发电机、微型燃气轮机、联络线和储能的输出,并使用全局变量处理电负荷、风力和光伏功率等数据。算法参数包括最大迭代次数和种群大小。代码调用了`PSOFUN`函数来执行优化计算,并展示了优化结果的图表。