目录 1.for版本--希尔排序 2. while版本--希尔排序 3. 测试用例 4. 算法时间复杂度分析 1.for版本--希尔排序 def shell_sort_for(a_list): '''希尔排序for版本''' num = len(a_list) gap = num // 2 # for k in range(gap, 0, gap//2): while gap > 0: for j in range(gap, num): for i in range(j, 0, -gap): i

一.排序思想 希尔排序思想请参见:https://www.cnblogs.com/luomeng/p/10592830.html 二.python实现 def shellSort(arr): """ python希尔排序 :param arr: 待排序列 step :步长值 """ step = len(arr) // 2 while step > 0: for rightIndex in range(step, len(arr)): wh

希尔排序 第8节 希尔排序练习题 对于一个int数组,请编写一个希尔排序算法,对数组元素排序. 给定一个int数组A及数组的大小n,请返回排序后的数组.保证元素小于等于2000. 测试样例: [1,2,3,5,2,3],6 [1,2,2,3,3,5] Java (javac 1.7) 代码自动补全           1 import java.util.*; 2 3 public class ShellSort { 4 public int[] shellSort(int[] A, int n

希尔排序: 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

说到排序算法,就不得不提时间复杂度和稳定性! 其实一直对稳定性不是很理解,今天研究python实现排序算法的时候突然有了新的体会,一定要记录下来 稳定性: 稳定性指的是 当排序碰到两个相等数的时候,他们的顺序会不会发生交换.其实对于一个整数数列的排序,是否交换元素没有任何影响. 但是: 如果有这样一串二元组: ( 2, 5) (1 ,6 ) ( 2 , 8 ) 我们要优先按照第一个元素排序,如果相同再按照第二个元素排序 我们先按照第二个元素进行排序之后再按照第一个元素进行排序, 里面有两个元组第

有趣的事,Python永远不会缺席! 如需转发,请注明出处:小婷儿的python https://www.cnblogs.com/xxtalhr/p/10793487.html 一.希尔排序(Shell’s Sort) 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,它与插入排序的不同之处在于,它会优先比较距离较远的元素,该方法因D.L.Shell于1959年提出而得名.

Python八大算法的实现,插入排序.希尔排序.冒泡排序.快速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序.基数排序. 1.插入排序 描述 插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的.个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2).是稳定的排序方法.插入算法把要排序的数组分成两部分:第一部分包含了这个数组的所有元素,但将最后一个元素除外(让数组多一个空间才有插入的位置),而第二部分就只包含这一个元素(即待插入元素).在第一部分排序完成后,再将这

python作为一种新的语言,在很多功能自然要比Java要好一些,也容易让人接受,而且不管您是成年人还是少儿都可以学习这个语言,今天就为大家来分享一个python算法教程之希尔排序,现在我们就来看看吧! 希尔排序的算法思想:将待排序数组按照步长gap进行分组,然后将每组的元素利用直接插入排序的方法进行排序:每次将gap折半减小,循环上述操作:当gap=1时,利用直接插入,完成排序. 同样的:从上面的描述中我们可以发现:希尔排序的总体实现应该由三个循环完成: 第一层循环:将gap依次折半,对序列进

一.希尔排序的介绍 希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种.也称缩小增量排序,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. 希尔排序是把记录按下标的一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法排序:随着增量逐渐减少,每组包含的记录越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止. 二.希尔排序的原理 在前面文章中介绍的直接插入排序,它对于已经基本有序的数据进行排序,效率会很高,而如果对于最初的数据是倒序排列的,则每次比较都需要移动数据,导致算法效率降低.

目录 八大排序 基数排序 归并排序 堆排序 简单选择排序 直接插入排序 希尔排序 快速排序 冒泡排序 时间测试 八大排序 大概了解了一下八大排序,发现排序方法的难易程度相差很多,相应的,他们计算同一列表的时间也不尽相同.今天,我就准备了八种排序的python代码,并且准备测试一下他们计算的时间 基数排序 基数排序的基本思想是先将数字按照个位数上数字的大小进行排序,排序之后再将已经排过序的数字再按照十位数上数字的大小进行排序,依次推类 # 统计这个列表中数字最大的数字有几位 def radix_s

希尔排序(Shell’s Sort)是插入排序的一种,是直接插入排序算法的一种更高版本的改进版本. 希尔排序的工作原理 如下: (1)把记录按步长gap分组,对每组记录采用直接插入排序方法进行排序: (2)随着步长逐渐减小,所分成的组包含的记录越来越多: (3)当步长值减小到1时,整个数据合成一组,构成一组有序记录,完成排序: 代码实现如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = "hsz" def shel

1.希尔排序的原理 2.代码实现 def shell_sort(alist): n = len(alist) # 初始步长 gap = n / 2 while gap > 0: # 按步长进行插入排序 for i in range(gap, n): j = i # 插入排序 while j>=gap and alist[j-gap] > alist[j]: alist[j-gap], alist[j] = alist[j], alist[j-gap] j -= gap # 得到新的步长

希尔排序( Shell sort) 插入排序的改进版本,其核心思想是将原数据集合分割成若干个子序列,然后再对子序列分别进行直接插入排序,使子序列基本有序,最后再对全体记录进行一次直接插入排序. 我的面向人类的理解:挑选间隔为k的数进行排序,然后不断缩小k,最终降到1,此时相当于插入排序. 1.算法描述: 先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序,具体算法描述: 选择一个增量序列t1,t2,…,tk,其中ti>tj,tk=1: 按增量序列个数k,对序列进行k 趟排序: 每趟排

最近在准备笔试题和面试题,把学到的东西整理出来,一来是给自己留个笔记,二来是帮助大家学习. 题目: 给定一个int数组A及数组的大小n,请返回排序后的数组. 测试样例:  输入:[1,2,3,5,2,3],6 返回:[1,2,2,3,3,5] 代码示例: 冒泡排序:O(n^2) 最基本的排序,不多解释. class BubbleSort: def bubbleSort(self, A, n): for x in xrange(n): for y in xrange(n-x-1): if A[y]

希尔排序 希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种.也称缩小增量排序,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DL．Shell于1959年提出而得名. 希尔排序是把记录按下标的一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法排序:随着增量逐渐减少,每组包含的关键词越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止. 希尔排序过程 希尔排序的基本思想是:将数组列在一个表中并对列分别进行插入排序,重复这过程,不过每次用更长的列(步长更长了,列数更少了)来进

代码: #coding:utf-8 #author:徐卜灵 # 希尔排序的实质就是分组插入排序,该方法又称缩小增量排序,因DL．Shell于1959年提出而得名. # 希尔排序,也称递减增量排序算法,是插入排序的一种更高效的改进版本.希尔排序是非稳定排序算法. # 希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的: # 插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时,效率高,即可以达到线性排序的效率 # 但插入排序一般来说是低效的,因为插入排序每次只能将数据移动一位 L = [1, 3, 2, 32

与插入排序的思想一致,插入排序是一个,希尔排序是多个插入排序! # @File: shell_sort import random def insert_sort_gap(li, d): for i in range(d, len(li)): j = i - d temp = li[i] while j >= 0 and li[j] > temp: li[j + d] = li[i] j -= d li[j + d] = temp def shell_sort(li): d = len(li)

希尔排序是插入排序的升级版,先来了解插入排序 插入排序 算法思想: 插入排序再面对几乎已经有序的数据效率非常高,可以达到线性排序的效率 将数组元素插入已经有序的部分中,具体的过程是在有序的部分中通过比较找到新插入元素应该插入的位置,然后从有序部分的队尾元素开始,统统向后移动一位(这一位原本是刚刚那个元素的位置)直到应改插入的那个地方给腾出来,将元素放进去,重复上述过程,直到所有元素有序 def insertion_sort4(collection): length=len(collection)

import random import time # 插入排序 def insertion_sort(arr, step): for i in range(step, len(arr)): for j in range(i, step - 1, -step): if arr[j] < arr[j-step]: arr[j], arr[j-step] = arr[j-step], arr[j] else: break # 希尔排序:插入排序算法的优化算法 def shell_sort(arr):

1. 前言 本文将介绍希尔排序.归并排序.基数排序(桶排序).堆排序. 在所有的排序算法中,冒泡.插入.选择属于相类似的排序算法,这类算法的共同点:通过不停地比较,再使用交换逻辑重新确定数据的位置. 希尔.归并.快速排序算法也可归为同一类,它们的共同点都是建立在分治思想之上.把大问题分拆成小问题,解决所有小问题后,再合并每一个小问题的结果,最终得到对原始问题的解答. 通俗而言:化整为零,各个击破. 分治算法很有哲学蕴味:老祖宗所言 合久必分,分久必合,分开地目的是为了更好的合并. 分治算法的求解