人工智能排序算法(3):希尔排序 人工智能算法大全_AI算法 第1张

一、前言

希尔(Shell)排序又称为缩小增量排序,它是一种插入排序。它是直接插入排序算法的一种威力加强版

希尔排序,也称递减增量排序算法,以其设计者希尔(Donald Shell)的名字命名,该算法由 1959 年公布。

二、算法思想

我们举个例子来描述算法流程(以下摘自维基百科):

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:

C++

123413 14 94 33 8225 59 94 65 2345 27 73 25 3910

然后我们对每列进行排序:

C++

123410 14 73 25 2313 27 94 33 3925 59 94 65 8245

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},然后再以 3 为步长:

C++

12345610 14 7325 23 1327 94 3339 25 5994 65 8245

排序之后变为:

C++

12345610 14 1325 23 3327 25 5939 65 7345 94 8294

最后以 1 为步长进行排序(此时就是简单的插入排序了)。

可想而知,步长的选择是希尔排序的重要部分。算法最开始以一定的步长进行排序,然后会继续以更小的步长进行排序,最终算法以步长为 1 进行排序。当步长为 1 时,算法变为直接插入排序,这就保证了数据一定会被全部排序。

下面以n/2作为步长为例进行讲解。

1、代码

C++:

C++


#include <iostream>#include <vector> using namespace std; vector<int> ShellSort(vector<int> list){    vector<int> result = list;    int n = result.size();    for (int gap = n >> 1; gap > 0; gap >>= 1){        for (int i = gap; i < n; i++){            int temp = result[i];            int j = i - gap;            while (j >= 0 && result[j] > temp){                result[j + gap] = result[j];                j -= gap;            }            result[j + gap] = temp;        }        for (int i = 0; i < result.size(); i++){            cout << result[i] << " ";        }        cout << endl;    }    return result;} void main(){    int arr[] = { 6, 4, 8, 9, 2, 3, 1 };    vector<int> test(arr, arr + sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));    cout << "排序前" << endl;    for (int i = 0; i < test.size(); i++){        cout << test[i] << " ";    }    cout << endl;    vector<int> result;    result = ShellSort(test);    cout << "排序后" << endl;    for (int i = 0; i < result.size(); i++){        cout << result[i] << " ";    }    cout << endl;    system("pause");}

运行结果:

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编辑


可以看到,只需要比对两次就排序完成了。

Python:

Python

三、算法分析

1、希尔排序的算法性能

 人工智能排序算法(3):希尔排序 人工智能算法大全_AI算法 第3张

1、时间复杂度

步长的选择是希尔排序的重要部分,只要最终步长为1任何步长序列都可以工作。

 

算法最开始以一定的步长进行排序。然后会继续以一定步长进行排序,最终算法以步长为1进行排序。当步长为1时,算法变为插入排序,这就保证了数据一定会被排序。

步长序列的不同,会导致最坏的时间复杂度情况的不同。

本文中,以N/2为步长的最坏时间复杂度为N^2。

Donald Shell 最初建议步长选择为N/2并且对步长取半直到步长达到1。虽然这样取可以比O(N^2)类的算法(插入排序)更好,但这样仍然有减少平均时间和最差时间的余地。可能希尔排序最重要的地方在于当用较小步长排序后,以前用的较大步长仍然是有序的。比如,如果一个数列以步长5进行了排序然后再以步长3进行排序,那么该数列不仅是以步长3有序,而且是以步长5有序。如果不是这样,那么算法在迭代过程中会打乱以前的顺序,那就不会以如此短的时间完成排序了。

用这样步长序列的希尔排序比插入排序要快,甚至在小数组中比快速排序和堆排序还快,但是在涉及大量数据时希尔排序还是比快速排序慢。

2、算法稳定性

希尔排序中相等数据可能会交换位置,所以希尔排序是不稳定的算法。

3、直接插入排序和希尔排序的比较

直接插入排序是稳定的;而希尔排序是不稳定的。

直接插入排序更适合于原始记录基本有序的集合。

希尔排序的比较次数和移动次数都要比直接插入排序少,当N越大时,效果越明显。  

希尔排序的比较次数和移动次数都要比直接插入排序少,当N越大时,效果越明显。  

直接插入排序也适用于链式存储结构;希尔排序不适用于链式结构