标签：strong color new col 相同 sort [] 排序算法 希尔
在插入排序中，我们假设在即将进行排序的元素的左侧所有的元素已经是有序的，所以我们会将该元素与它左侧的元素逐个比较，如果左侧的元素大于该元素，则左侧的元素右移。然后，该元素继续与左侧的下一个元素比较。现在有一个问题：极端情况下，刚开始很小的元素放到了最右侧，那么它左侧所有的元素都要向右移动复制一次，这样效率是很低的，那么如何解决呢？可以考虑希尔排序。希尔排序是基于插入排序的，它通过加大插入排序中元素的间隔，从而使得元素能够大跨度的移动，这样能减少移动次数。经过一趟排序后，然后减小间隔再排序，直至最后一次排序的间隔为1，这最后一次的排序其实就是插入排序。这里，涉及到一个间隔h，一般情况下，我们使用h = 3*h+1。注意：颜色相同的元素都进行了排序。
情景：对数组 int[] arr = {7，10，1，9，2，5，8，6，4 ，3}中的数据 从小到大排序。
第一趟排序前：7 10 1 9 2 5 8 6 4 3 第一趟排序后：2 3 1 6 4 5 8 9 7 10 （h = 4）
第二趟排序前：2 3 1 6 4 5 8 9 7 10 第二趟排序后：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 （h = 1）
代码：
/** * 希尔排序 * @author D N * */ public class ShellSort { private long[] a; private int nElems; public ShellSort(int max){ a = new long[max]; nElems = 0; } public void insert(long value){ a[nElems] = value; nElems++; } public void display(){ for(int j=0;j<nElems;j++){ System.out.print(a[j]+" "); } System.out.println(""); } //希尔排序算法 public void shellSort(){ int inner,outer; long temp; // 临时变量 int h = 1; //数据项之间的间隔，排序时按此间隔排序 while(h <= nElems/3 ){ h = h*3+1; } while(h > 0){ //不断减少h，直至h = 1，此时排序成为了插入排序 for(outer = h;outer < nElems;outer++){ temp = a[outer]; inner = outer; while(inner > h-1 && a[inner-h] >= temp){ a[inner] = a[inner-h]; inner -= h; } a[inner] = temp; } h = (h-1)/3; display(); } } }
运行测试代码：
public class SortTest { public static void main(String[] args) { int maxSize = 10; ShellSort arr = new ShellSort(maxSize); arr.insert(7); arr.insert(10); arr.insert(1); arr.insert(9); arr.insert(2); arr.insert(5); arr.insert(8); arr.insert(6); arr.insert(4); arr.insert(3); arr.display(); System.out.println(); arr.shellSort(); System.out.println(); arr.display(); } }
运行结果：
7 10 1 9 2 5 8 6 4 3 2 3 1 6 4 5 8 9 7 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
效率分析：
希尔排序效率比插入排序要高，在有几千个元素需要排序时，它的效率更容易显现出来。原因就是：当h大的时候，每一趟排序需要移动的元素个数很少，但是移动的距离很长，这很有效率。当h减少时，每一趟排序需要移动的次数增多，但是此时数组已经接近排序后最终的位置，当h=1时，希尔排序也就成为了插入排序。
标签：strong color new col 相同 sort [] 排序算法 希尔
原文地址：https://www.cnblogs.com/51life/p/10330407.html
