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与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测 (标注+训练+预测 保姆级教程)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv10模型微调检测肾结石并提高准确率
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
    查看>>