博客
关于我
希尔排序
阅读量:313 次
发布时间:2019-03-03

本文共 710 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

希尔排序

希尔排序是一种高效的稳定排序算法,通过将数组分割成若干小组进行插入排序,从而显著提高插入排序的效率。

算法原理

希尔排序的核心思想是将数组分割成多个子序列,每个子序列的元素距离为一定的步长。然后对每个子序列进行直接插入排序,最后再对整个数组进行插入排序,使得整个数组变得有序。

这种方法通过将大规模排序问题分解为多个小规模排序问题,从而降低了排序的时间复杂度。

实现步骤

希尔排序的实现可以分为以下几个步骤:

  • 确定步长:首先选择一个小于数组长度的整数d1,作为第一个增量。将所有距离为d1倍数的元素放在同一个组中,完成数组的分割。
  • 排序子序列:对每个子序列进行直接插入排序。
  • 重复步长递减:将d1替换为更小的增量d2(d2 < d1),重复上述步骤,直到增量dt = 1,所有记录都被放在同一组中进行最终的插入排序。
  • 步长取值

    希尔排序的步长选择对算法的时间复杂度影响至关重要。最初,希尔建议使用n/2、n/4、n/8等递减的增量,这种方法的时间复杂度为O(n²)。后来,Hibbard提出使用2^k - 1这样的增量序列,时间复杂度为O(n³/²)。实验结果表明,使用1、5、9、41、109等步长的序列,排序效率更高。

    简单分析

    • 时间复杂度:在最坏情况下,希尔排序的时间复杂度取决于步长的选择。如果使用n/2的增量,时间复杂度为O(n²);如果使用2^k - 1的增量,时间复杂度为O(n³/²)。
    • 空间复杂度:希尔排序的空间复杂度为O(1),因为它并未使用额外的存储空间。
    • 稳定性:希尔排序不满足稳定排序的要求。

    通过合理选择步长和优化实现细节,希尔排序能够在保持较低时间复杂度的同时,显著提升排序效率。

    转载地址:http://mlfq.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    opencv 模板匹配, 已解决模板过大程序不工作的bug
    查看>>
    OpenCV 错误:(-215)size.width>0 &&函数imshow中的size.height>0
    查看>>
    opencv&Python——多种边缘检测
    查看>>
    opencv&python——高通滤波器和低通滤波器
    查看>>
    OpenCV+Python识别车牌和字符分割的实现
    查看>>
    OpenCV-Python接口、cv和cv2的性能比较
    查看>>
    OpenCV/Python/dlib眨眼检测
    查看>>
    opencv1-加载、修改、保存图像
    查看>>
    opencv10-形态学操作
    查看>>
    opencv11-提取水平直线和垂直直线
    查看>>
    opencv12-图像金字塔
    查看>>
    opencv13-基本阈值操作
    查看>>
    opencv14-自定义线性滤波
    查看>>
    opencv15-边缘处理
    查看>>
    opencv16-Sobel算子
    查看>>
    opencv17-laplance算子
    查看>>
    opencv18-canny检测算法
    查看>>
    opencv19-霍夫直线变化
    查看>>
    opencv2-矩阵掩膜操作
    查看>>
    opencv20-霍夫圆检测
    查看>>