一、希尔排序介绍

来源百度百科:

希尔排序(Shell's Sort)是插入排序的一种又称“缩小增量排序”(Diminishing Increment Sort),是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。该方法因D.L.Shell于1959年提出而得名。

从上面我们很容易看出来,它是插入排序的高级版

回顾一下插入排序:

  • 将数据插入到已有序的数列中
  • 排序前:将每个元素看成有序的数列
  • 第一趟排序后:得到一个有序数列,其大小为2
  • 第二趟排序后:得到一个有序数列,其大小为3
  • 第三趟排序后:得到一个有序数列,其大小为4
  • ……..每一趟插入排序,都可以将一个无序值插入一个有序数列,直至全部值有序
  • 如果给出的数组足够乱的话,那么插入排序所耗费的时间是O(n^2)
    既然希尔排序是插入排序的高级版,那它做了哪些优化呢??让我们来看看:

  • 希尔排序在排序前:将一个序列分成了好几个序列
  • 在第一趟排序时:将这几个序列做插入排序。排序后,部分较大的数字往后靠,部分较小的数字往前靠
  • 在第二趟排序时:将这个序列又分了好几个序列做插入排序(但比第一次分的数要少,ps:如果第一次分5个,第二次可能就2个了)。排序后,部分较大的数字往后靠,部分较小的数字往前靠
  • …………….
  • 在第n趟排序时:将这个序列又分了好几个序列(直到剩下一个序列),从宏观上看,此序列就基本是有序的了。这时就用简单插入排序将数列直至已序
    从直观上看希尔排序:

  • 就是把数列进行分组(不停使用插入排序),直至从宏观上看起来有序,最后插入排序起来就容易了(无须多次移位或交换)。
    那么,上面那里说了将一个序列分成好几个序列,那么到底怎么分呢?比如有10个元素的序列,分成几个才合适?每次缩减又是多少呢?

从专业的角度上讲,将一个序列分成好几个序列,用一个数来表示:那个数称为增量。显然的是,增量是不断递减的(直到增量为1)

往往的:如果一个数列有10个元素,我们第一趟的增量是5,第二趟的增量是2,第三趟的增量是1。如果一个数列有18个严肃,我们第一趟的增量是9,第二趟的增量是4,第三趟的增量是2,第四趟的增量是1

很明显我们可以用一个序列来表示增量:{n/2,(n/2)/2...1},每次增量都/2

二、希尔排序体验

现在我们有一个数组,该数组有6个元素

  int[] arrays = {2, 5, 1, 3, 4, 6};

排序前:

  • 将该数组看成三个(arrays.length/2)数组,分别是:{2,3},{5,4},{1,6}
    第一趟排序:

  • 对三个数组分别进行插入排序,因此我们三个数组得到的结果为{2,3},{4,5},{1,6}
  • 此时数组是这样子的:{2, 4, 1, 3, 5, 6}
    第二趟排序:

  • 增量减少了,上面增量是3,此时增量应该为1了,因此把{2, 4, 1, 3, 5, 6}看成一个数组(从宏观上是有序的了),对其进行插入排序,直至有序
    可能我举的例子不够好(没看到很好的效果),我们来看看网上的图片,加深一下希尔排序的过程:

希尔排序就这么简单
希尔排序就这么简单
希尔排序就这么简单
PS:图片来源网上(侵删)

三、希尔排序代码实现

public static void shellSort(int[] arrays) {    //增量每次都/2    for (int step = arrays.length / 2; step > 0; step /= 2) {        //从增量那组开始进行插入排序,直至完毕        for (int i = step; i < arrays.length; i++) {            int j = i;            int temp = arrays[j];            // j - step 就是代表与它同组隔壁的元素            while (j - step >= 0 && arrays[j - step] > temp) {                arrays[j] = arrays[j - step];                j = j - step;            }            arrays[j] = temp;        }    }}

我们发现希尔排序代码其实非常简单(相比对堆排序),理解起来也不难,就用增量来将数组进行分隔,直到增量为1。底层干的还是插入排序干的活~

希尔排序就这么简单

四、最后

参考资料:

  • http://blog.csdn.net/jianfpeng241241/article/details/51707618
  • http://blog.csdn.net/robomaster/article/details/50953265
  • https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6104371.html

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