python编程实现希尔排序

 更新时间:2017年04月13日 09:02:46   作者:前程明亮  
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,会艺术的技术人

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

相关文章

  • Python-OpenCV教程之图像的位运算详解

    Python-OpenCV教程之图像的位运算详解

    图像的位运算是指对图像的数值按照二进制值逐位进行取反、与、或、异或操作,本文就带大家了解相关知识,需要的朋友可以参考下
    2021-06-06
  • tensorflow 大于某个值为1,小于为0的实例

    tensorflow 大于某个值为1,小于为0的实例

    这篇文章主要介绍了tensorflow 大于某个值为1,小于为0的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-06-06
  • Python: 传递列表副本方式

    Python: 传递列表副本方式

    今天小编就为大家分享一篇Python: 传递列表副本方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-12-12
  • Pytorch平均池化nn.AvgPool2d()使用方法实例

    Pytorch平均池化nn.AvgPool2d()使用方法实例

    平均池化层,又叫平均汇聚层,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Pytorch平均池化nn.AvgPool2d()使用方法的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2023-02-02
  • Python ORM数据库框架Sqlalchemy的使用教程详解

    Python ORM数据库框架Sqlalchemy的使用教程详解

    对象关系映射(Object Relational Mapping,简称ORM)模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。本文主要介绍了其使用的相关资料,感兴趣的小伙伴可以学习一下
    2022-10-10
  • python 五子棋如何获得鼠标点击坐标

    python 五子棋如何获得鼠标点击坐标

    这篇文章主要介绍了python 五子棋如何获得鼠标点击坐标,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2019-11-11
  • 解决90%的常见问题的8个python NumPy函数

    解决90%的常见问题的8个python NumPy函数

    这篇文章主要为大家介绍了解决90%的常见问题的8个python NumPy函数示例详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2023-06-06
  • Python图像处理库PIL的ImageFilter模块使用介绍

    Python图像处理库PIL的ImageFilter模块使用介绍

    这篇文章主要介绍了Python图像处理库PIL的ImageFilter模块使用介绍,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-02-02
  • pandas 层次化索引的实现方法

    pandas 层次化索引的实现方法

    这篇文章主要介绍了pandas 层次化索引的实现方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-07-07
  • Tensorflow使用Anaconda、pycharm安装记录

    Tensorflow使用Anaconda、pycharm安装记录

    这篇文章主要介绍了Tensorflow使用Anaconda、pycharm安装记录,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-07-07

最新评论