作者:敲代码の流川枫
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文章目录
1. 算法思想
2. 算法图解
3. 代码实现
4. 算法特点
插入排序算法详解
1. 算法思想
希尔排序是一种基于插入排序的快速的排序算法。简单插入排序对大规模乱序数组很慢,元素之恩那个一点一点从数组一端移动到另一端
为了解决这个问题,希尔排序改进了插入排序,称为缩小增量排序,该算法也是突破O(n*n)的第一批算法之一
主要思想是:把数据按照一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法,然后缩小增量继续分组排序,随着增量逐渐减小,每组包含的关键词越来越多,增量减小至1时,整个数组被分为一组,再次排序,完成整个数组的排序,这个不断缩小的增量构成了增量序列
常用的增量序列有:
2. 算法图解
int[] array = {77,20,31,5,8,9,11,33,22,88,99,35};
以数组array排升序为例:
希尔排序图解
第一个增量为6,则原始数组被分为6组,组内的每个元素下标之差为6,然后对这6组进行插入排序
第二个增量为3,则第一次排序后数组被分为三组,组内每个元素之间数组下标之差为3 ,这三组分别进行插入排序
第三个增量为1,则第二次排序后数组被分为1组,进行插入排序
结果为:
至此希尔排序完成
3. 代码实现
代码:
- import java.util.Arrays;
-
- public class ShellSort {
- public int[] sortArray(int[] nums){
- int len = nums.length;
- //按增量分组后,每个分组中temp代表当前待排序数据,该元素之前的组内元素均已被排过
- //gap只用来分组的增量,会依次递减
- int currentValue,gap = len / 2;
- while(gap>0){
- for (int i = gap; i < len; i++) {
- currentValue = nums[i];
- //组内已被排序数据的索引
- int preIndex = i - gap;
- //在组内已被排序过的数据中倒序寻找合适的位置,如果当前待排序数据比比较的元素要小,
- // 则将比较的元素在组内后移一位
- while(preIndex>=0 && nums[preIndex] > currentValue){
- nums[preIndex+gap]=nums[preIndex];
- preIndex -= gap;
- }
- //当while循环结束时,说明找到了当前待排序数据的合适位置插入数据
- nums[preIndex+gap] = currentValue;
- }
- System.out.println("本轮增量:"+gap+" 排序后的数组:");
- PrintArray.print(nums);
- System.out.println("----------");
- gap/=2;
- }
- return nums;
- }
-
- public static void main(String[] args) {
- int[] array = {77,20,31,5,8,9,11,33,22,88,99,35};
- ShellSort shellSort = new ShellSort();
- shellSort.sortArray(array);
- }
- }
- class PrintArray{
- public static void print(int[] nums){
- System.out.println(Arrays.toString(nums));
- }
- }
4. 算法特点
时间复杂度:n和d的函数:O(n^1.25)~ O(1.6n^1.25)
空间复杂度: O(1)
希尔排序每一趟移动,移动位置较大,跳跃式地接近排序后的最终位置
增量序列必须是递减的,最后一个必须是1(对整体进行直接插入排序)
希尔排序是一种不稳定的排序方法,且不宜在链式存储结构上实现
希尔排序通过降低比较次数和移动次数来提高排序的效率
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