这篇文章主要介绍了python实现希尔排序,已编程实现的希尔排序,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
观察一下”插入排序“:其实不难发现她有个缺点:
如果当数据是”5, 4, 3, 2, 1“的时候,此时我们将“无序块”中的记录插入到“有序块”时,估计俺们要崩盘,每次插入都要移动位置,此时插入排序的效率可想而知。
shell根据这个弱点进行了算法改进,融入了一种叫做“缩小增量排序法”的思想,其实也蛮简单的,不过有点注意的就是:
增量不是乱取,而是有规律可循的。
希尔排序时效分析很难,关键码的比较次数与记录移动次数依赖于增量因子序列d的选取,特定情况下可以准确估算出关键码的比较次数和记录的移动次数。目前还没有人给出选取最好的增量因子序列的方法。增量因子序列可以有各种取法,有取奇数的,也有取质数的,但需要注意:增量因子中除1 外没有公因子,且最后一个增量因子必须为1。希尔排序方法是一个不稳定的排序方法。
首先要明确一下增量的取法(这里图片是copy别人博客的,增量是奇数,我下面的编程用的是偶数):
第一次增量的取法为: d=count/2;
第二次增量的取法为: d=(count/2)/2;
最后一直到: d=1;
好,注意看图了,第一趟的增量d1=5, 将10个待排记录分为5个子序列,分别进行直接插入排序,结果为(13, 27, 49, 55, 04, 49, 38, 65, 97, 76)
第二趟的增量d2=3, 将10个待排记录分为3个子序列,分别进行直接插入排序,结果为(13, 04, 49, 38, 27, 49, 55, 65, 97, 76)
第三趟的增量d3=1, 对整个序列进行直接插入排序,最后结果为(04, 13, 27, 38, 49, 49, 55, 65, 76, 97)
重点来了。当增量减小到1时,此时序列已基本有序,希尔排序的最后一趟就是接近最好情况的直接插入排序。可将前面各趟的"宏观"调整看成是最后一趟的预处理,比只做一次直接插入排序效率更高。
本人是学python的,今天用python实现了希尔排序。
def ShellInsetSort(array, len_array, dk): # 直接插入排序 for i in range(dk, len_array): # 从下标为dk的数进行插入排序 position = i current_val = array[position] # 要插入的数 index = i j = int(index / dk) # index与dk的商 index = index - j * dk # while True: # 找到第一个的下标,在增量为dk中,第一个的下标index必然 0<=index<dk # index = index - dk # if 0<=index and index <dk: # break # position>index,要插入的数的下标必须得大于第一个下标 while position > index and current_val < array[position-dk]: array[position] = array[position-dk] # 往后移动 position = position-dk else: array[position] = current_val def ShellSort(array, len_array): # 希尔排序 dk = int(len_array/2) # 增量 while(dk >= 1): ShellInsetSort(array, len_array, dk) print(">>:",array) dk = int(dk/2) if __name__ == "__main__": array = [49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49, 55, 4] print(">:", array) ShellSort(array, len(array))
输出:
>: [49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49, 55, 4] >>: [13, 27, 49, 55, 4, 49, 38, 65, 97, 76] >>: [4, 27, 13, 49, 38, 55, 49, 65, 97, 76] >>: [4, 13, 27, 38, 49, 49, 55, 65, 76, 97]
首先你得先会插入排序,不会你必然看不懂。
插入排序,即是对上图三个黄色框中的数进行插入排序。举个例子:13,55,38,76
直接看55,55<13, 不用移动。接着看38,38<55,那么55后移,数据变为[13,55,55,76],接着比较13<38, 那么38替换55,变成[13,38,55,76]。其它同理,略。
这里有个问题,比如第二个黄色框[27,4,65],4<27, 那27往后移,接着4就替换第一个,数据变成[4,27,65],但是计算机怎么知道4就是在第一个啊??
我的做法是,先找出[27,4,65]第一个数的下标,在这个例子中27的下标为1。当要插入的数的下标大于第一个下标1时,才可以往后移,前一个数不可以往后移有两种情况,一种是前面有数据,且小于要插入的数,那你只能插在它后面。另一种,很重要,当要插入数比前面所有数都小时,那插入数肯定是放在第一个,此时要插入数的下标=第一个数的下标。(这段话,感觉初学者应该不大懂……)
为了找到第一个数的下标,最开始想的是用循环,一直到最前面:
while True: # 找到第一个的下标,在增量为dk中,第一个的下标index必然 0<=index<dk index = index - dk if 0<=index and index <dk: break
在Debug时,发现用循环太浪费时间了,特别是当增量d=1时,直接插入排序为了插入列表最后一个数,得循环减1,直到第一个数的下标,后来我学聪明了,用下面的方法:
j = int(index / dk) # index与dk的商 index = index - j * dk
时间复杂度:
希尔排序的时间复杂度是所取增量序列的函数,尚难准确分析。有文献指出,当增量序列为d[k]=2^(t-k+1)时,希尔排序的时间复杂度为O(n^1.5), 其中t为排序趟数。
稳定性: 不稳定
希尔排序效果:
参考资料: 编程是我自己实现的。建议Debug看看运行过程
c++中八大排序算法
视觉直观感受若干常用排序算法
C#七大经典排序算法系列(下)
1.非系统的学习也是在浪费时间 2.做一个会欣赏美,懂艺术,会艺术的技术
以上是python实现希尔排序的代码示例的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

可以使用多种方法在Python中连接两个列表:1.使用 操作符,简单但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但会修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可读性;4.使用itertools.chain函数,内存效率高但需额外导入;5.使用列表解析,优雅但可能过于复杂。选择方法应根据代码上下文和需求。

有多种方法可以合并Python列表:1.使用 操作符,简单但对大列表不内存高效;2.使用extend方法,内存高效但会修改原列表;3.使用itertools.chain,适用于大数据集;4.使用*操作符,一行代码合并小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,适用于大数据集和性能要求高的场景;6.使用append方法,适用于小列表但效率低。选择方法时需考虑列表大小和应用场景。

CompiledLanguagesOffersPeedAndSecurity,而interneterpretledlanguages provideeaseafuseanDoctability.1)commiledlanguageslikec arefasterandSecureButhOnderDevevelmendeclementCyclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesandentency.2)cransportedeplatectentysenty

Python中,for循环用于遍历可迭代对象,while循环用于条件满足时重复执行操作。1)for循环示例:遍历列表并打印元素。2)while循环示例:猜数字游戏,直到猜对为止。掌握循环原理和优化技巧可提高代码效率和可靠性。

要将列表连接成字符串,Python中使用join()方法是最佳选择。1)使用join()方法将列表元素连接成字符串,如''.join(my_list)。2)对于包含数字的列表,先用map(str,numbers)转换为字符串再连接。3)可以使用生成器表达式进行复杂格式化,如','.join(f'({fruit})'forfruitinfruits)。4)处理混合数据类型时,使用map(str,mixed_list)确保所有元素可转换为字符串。5)对于大型列表,使用''.join(large_li

pythonuseshybridapprace,ComminingCompilationTobyTecoDeAndInterpretation.1)codeiscompiledtoplatform-Indepententbybytecode.2)bytecodeisisterpretedbybythepbybythepythonvirtualmachine,增强效率和通用性。

theKeyDifferencesBetnewpython's“ for”和“ for”和“ loopsare:1)” for“ loopsareIdealForiteringSequenceSquencesSorkNowniterations,而2)”,而“ loopsareBetterforConterContinuingUntilacTientInditionIntionismetismetistismetistwithOutpredefinedInedIterations.un

在Python中,可以通过多种方法连接列表并管理重复元素:1)使用 运算符或extend()方法可以保留所有重复元素;2)转换为集合再转回列表可以去除所有重复元素,但会丢失原有顺序;3)使用循环或列表推导式结合集合可以去除重复元素并保持原有顺序。


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