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細(xì)致解讀希爾排序算法與相關(guān)的Java代碼實(shí)現(xiàn)

2020-04-24 12:42飛翔的貓咪 JAVA教程

這篇文章主要介紹了希爾排序算法與相關(guān)的Java代碼實(shí)現(xiàn),希爾排序的時間復(fù)雜度根據(jù)步長序列的不同而不同,需要的朋友可以參考下

希爾排序(Shell's sort)是一種非常“神奇”的排序算法。說它“神奇”,是因?yàn)闆]有任何人能清楚地說明它的性能到底能到什么情況。希爾排序因DL.Shell于1959年提出而得名。自從C. A. R. Hoare在1962年提出快速排序后,由于其更為簡單,一般采用快速排序。但是,不少數(shù)學(xué)家們還是孜孜不倦地尋找希爾排序的最佳復(fù)雜度。作為普通程序員,我們可以學(xué)習(xí)下希爾的思路。
順便說一句,在希爾排序出現(xiàn)之前,計(jì)算機(jī)界普遍存在“排序算法不可能突破O(n2)”的觀點(diǎn)。希爾排序的出現(xiàn)打破了這個魔咒,很快,快速排序等算法相繼問世。從這個意義上說,希爾排序帶領(lǐng)我們走向了一個新的時代。

算法概述/思路
希爾排序的提出,主要基于以下兩點(diǎn):
1.插入排序算法在數(shù)組基本有序的情況下,可以近似達(dá)到O(n)復(fù)雜度,效率極高。
2.但插入排序每次只能將數(shù)據(jù)移動一位,在數(shù)組較大且基本無序的情況下性能會迅速惡化。

基于此,我們可以使用一種分組的插入排序方法,具體做法是:(以一個16元素大小的數(shù)組為例)
1.選擇一個增量delta,該增量大于1,從數(shù)組中按此增量選擇出子數(shù)組進(jìn)行一次直接插入排序。例如,若選擇增量為5,則對下標(biāo)為0,5,10,15的元素進(jìn)行排序。
2.保留該增量delta并依次移動首個元素進(jìn)行直接插入排序,直到一輪完成。對于上面的例子,則依次對數(shù)組[1,6,11],[2,7,12],[3,8,13],[4,9,14]進(jìn)行排序。
3.減小增量,不斷重復(fù)上述過程,直到增量減小為1.顯然,最后一次為直接插入排序。
4.排序完成。
從上面可以看出,增量是不斷減小的,因此,希爾排序又被成為“縮小增量排序”。

代碼實(shí)現(xiàn)

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package sort;
 
public class ShellSortTest {
  public static int count = 0;
 
  public static void main(String[] args) {
 
    int[] data = new int[] { 5, 3, 6, 2, 1, 9, 4, 8, 7 };
    print(data);
    shellSort(data);
    print(data);
 
  }
 
  public static void shellSort(int[] data) {
    // 計(jì)算出最大的h值
    int h = 1;
    while (h <= data.length / 3) {
      h = h * 3 + 1;
    }
    while (h > 0) {
      for (int i = h; i < data.length; i += h) {
        if (data[i] < data[i - h]) {
          int tmp = data[i];
          int j = i - h;
          while (j >= 0 && data[j] > tmp) {
            data[j + h] = data[j];
            j -= h;
          }
          data[j + h] = tmp;
          print(data);
        }
      }
      // 計(jì)算出下一個h值
      h = (h - 1) / 3;
    }
  }
 
  public static void print(int[] data) {
    for (int i = 0; i < data.length; i++) {
      System.out.print(data[i] + "\t");
    }
    System.out.println();
  }
 
}

運(yùn)行結(jié)果:

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1  2  3  6  5  9  4  8  7  
1  2  3  5  6  9  4  8  7  
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1  2  3  4  5  6  8  9  7  
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算法性能/復(fù)雜度
希爾排序的增量數(shù)列可以任取,需要的唯一條件是最后一個一定為1(因?yàn)橐WC按1有序)。但是,不同的數(shù)列選取會對算法的性能造成極大的影響。上面的代碼演示了兩種增量。
切記:增量序列中每兩個元素最好不要出現(xiàn)1以外的公因子!(很顯然,按4有序的數(shù)列再去按2排序意義并不大)。
下面是一些常見的增量序列。
第一種增量是最初Donald Shell提出的增量,即折半降低直到1。據(jù)研究,使用希爾增量,其時間復(fù)雜度還是O(n2)。
第二種增量Hibbard:{1, 3, ..., 2^k-1}。該增量序列的時間復(fù)雜度大約是O(n^1.5)。
第三種增量Sedgewick增量:(1, 5, 19, 41, 109,...),其生成序列或者是9*4^i - 9*2^i + 1或者是4^i - 3*2^i + 1。

算法穩(wěn)定性
我們都知道插入排序是穩(wěn)定算法。但是,Shell排序是一個多次插入的過程。在一次插入中我們能確保不移動相同元素的順序,但在多次的插入中,相同元素完全有可能在不同的插入輪次被移動,最后穩(wěn)定性被破壞,因此,Shell排序不是一個穩(wěn)定的算法。

算法適用場景
Shell排序雖然快,但是畢竟是插入排序,其數(shù)量級并沒有后起之秀--快速排序O(n㏒n)快。在大量數(shù)據(jù)面前,Shell排序不是一個好的算法。但是,中小型規(guī)模的數(shù)據(jù)完全可以使用它。

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