算法描述
希尔排序,又叫“缩小增量排序”,是对插入排序进行优化后产生的一种排序算法。它的执行思路是:把数组内的元素按下标增量分组,对每一组元素进行插入排序后,缩小增量并重复之前的步骤,直到增量到达1。
一般来说,希尔排序的时间复杂度为O(n1.3)~O(n2),它视增量大小而定。希尔排序的空间复杂度是O(1),它是一个不稳定的排序算法。进行希尔排序时,元素一次移动可能跨越多个元素,从而可能抵消多次移动,提高了效率。
下面是使用(数组长度/2)作为初始增量的升序希尔排序,每一轮排序过后,增量都缩小一半。
第一步:
如图2-28所示,从第一个元素开始,以增量4来分组。可以看出,当增量为4时,一组内只有两个元素,否则元素的下标就超出了数组的范围。
第二步:
如图2-29所示,对组内的元素进行插入排序。
第三步:
如图2-30所示,继续用相同的方法分组,对组内的元素进行插入排序使得它们有序。
整个数组内的数都被遍历完成后,这一轮排序就结束了。把增量缩小一半,继续进行下一轮排序。
第四步:
如图2-31所示,增量为2时,可以看出每一组内的元素增多了,组的总数减少了。继续对每一组内的元素进行插入排序,直到每一组都遍历完成。
第五步:
最后一轮排序如图2-32所示,再次把增量缩小一半;这时增量为1,相当于对整个数组进行插入排序,也就是最后一轮排序。
最后一轮排序结束后,整个希尔排序就结束了。
代码实现
在for循环中,由于每组的第一个元素不用进行插入排序,而它们的下标处于0~step-1,所以从下标step开始遍历。
需要注意的是,如果要模拟流程图中的做法,要使用两个循环:先分组,然后一次性使同组内的元素有序。为了提高效率,我们直接使用一个for循环,每遍历到一个数,就对它所在的组进行插入排序。这样遍历同样符合插入排序的顺序要求。在插入排序中,要改变当前下标的值,所以使用变量ind存储当前下标,防止影响for循环。
普通插入排序等同于增量为1的希尔排序,跨元素的希尔排序实际上只改变了增量,逻辑上与普通插入排序没有区别。
希尔排序代码:
nums = [5,3,6,4,1,2,8,7] def ShellSort(nums): step = len(nums)//2 #初始化增量为数组长度的一半 while step > 0: #增量必须是大于0的整数 for i in range(step,len(nums)): #遍历需要进行插入排序的数 ind = i while ind >= step and nums[ind] < nums[ind-step]: #对每组进行插入排序 nums[ind],nums[ind-step] = nums[ind-step],nums[ind] ind -= step step //= 2 #增量缩小一半 print(nums) ShellSort(nums)
运行程序,输出结果为:
[1,2,3,4,5,6,7,8]
以上是如何实现希尔排序算法在Python中的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

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