shell排序

来源:互联网 发布:文华日内期货模型源码 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 09:28

历史编辑
希尔排序按其设计者希尔(Donald Shell)的名字命名,该算法由1959年公布。一些老版本教科书和参考手册把该算法命名为Shell-Metzner,即包含Marlene Metzner Norton的名字,但是根据Metzner本人的说法,“我没有为这种算法做任何事,我的名字不应该出现在算法的名字中。”
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:
  1. 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。
  2. 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。

基本思想编辑

先取一个小于n的整数d1作为第一个增量,把文件的全部记录分组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插入排序;然后,取第二个增量d2<d1重复上述的分组和排序,直至所取的增量
=1(
<
…<d2<d1),即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止。
该方法实质上是一种分组插入方法
比较相隔较远距离(称为增量)的数,使得数移动时能跨过多个元素,则进行一次比[2]  较就可能消除多个元素交换。D.L.shell于1959年在以他名字命名的排序算法中实现了这一思想。算法先将要排序的一组数按某个增量d分成若干组,每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行排序,然后再用一个较小的增量对它进行,在每组中再进行排序。当增量减到1时,整个要排序的数被分成一组,排序完成。
一般的初次取序列的一半为增量,以后每次减半,直到增量为1。
给定实例的shell排序的排序过程
假设待排序文件有10个记录,其关键字分别是:
49,38,65,97,76,13,27,49,55,04。
增量序列的取值依次为:
5,2,1[3] 
希尔排序实例希尔排序实例

稳定性编辑

由于多次插入排序,我们知道一次插入排序是稳定的,不会改变相同元素的相对顺序,但在不同的插入排序过程中,相同的元素可能在各自的插入排序中移动,最后其稳定性就会被打乱,所以shell排序是不稳定的。

排序过程编辑

缩小增量

希尔排序属于插入类排序,是将整个有序序列分割成若干小的子序列分别进行插入排序。
排序过程:先取一个正整数d1<n,把所有序号相隔d1的数组元素放一组,组内进行直接插入排序;然后取d2<d1,重复上述分组和排序操作;直至di=1,即所有记录放进一个组中排序为止。
[1]   三趟结果
04 13 27 38 49 49 55 65 76 97

Shell排序

Shell排序的算法实现:
1. 不设监视哨的算法描述
void ShellPass(SeqList R,int d)
{//希尔排序中的一趟排序,d为当前增量
for(i=d+1;i<=n;i++) //将R[d+1..n]分别插入各组当前的有序区
if(R[ i ].key<R[i-d].key){
R[0]=R[i];j=i-d; //R[0]只是暂存单元,不是哨兵
do {//查找R的插入位置
R[j+d]=R[j]; //后移记录
j=j-d; //查找前一记录
}while(j>0&&R[0].key<R[j].key);
R[j+d]=R[0]; //插入R到正确的位置上
} //endif

算法分析编辑

优劣

不需要大量的辅助空间,和归并排序一样容易实现。希尔排序是基于插入排序的一种算法, 在此算法基础之上增加了一个新的特性,提高了效率。希尔排序的时间复杂度与增量序列的选取有关,例如希尔增量时间复杂度为O(n²),而Hibbard增量的希尔排序的时间复杂度为O(
),希尔排序时间复杂度的下界是n*log2n。希尔排序没有快速排序算法快 O(n(logn)),因此中等大小规模表现良好,对规模非常大的数据排序不是最优选择。但是比O(
)复杂度的算法快得多。并且希尔排序非常容易实现,算法代码短而简单。 此外,希尔算法在最坏的情况下和平均情况下执行效率相差不是很多,与此同时快速排序在最坏的情况下执行的效率会非常差。专家们提倡,几乎任何排序工作在开始时都可以用希尔排序,若在实际使用中证明它不够快,再改成快速排序这样更高级的排序算法. 本质上讲,希尔排序算法是直接插入排序算法的一种改进,减少了其复制的次数,速度要快很多。 原因是,当n值很大时数据项每一趟排序需要的个数很少,但数据项的距离很长。当n值减小时每一趟需要和动的数据增多,此时已经接近于它们排序后的最终位置。 正是这两种情况的结合才使希尔排序效率比插入排序高很多。Shell算法的性能与所选取的分组长度序列有很大关系。只对特定的待排序记录序列,可以准确地估算关键词的比较次数和对象移动次数。想要弄清关键词比较次数和记录移动次数与增量选择之间的关系,并给出完整的数学分析,至今仍然是数学难题。

时间性能

1.增量序列的选择
Shell排序的执行时间依赖于增量序列。
好的增量序列的共同特征:
① 最后一个增量必须为1;
② 应该尽量避免序列中的值(尤其是相邻的值)互为倍数的情况。
有人通过大量的实验,给出了较好的结果:当n较大时,比较和移动的次数约在nl.25到1.6n1.25之间。
2.Shell排序的时间性能优于直接插入排序
希尔排序的时间性能优于直接插入排序的原因:
①当文件初态基本有序时直接插入排序所需的比较和移动次数均较少。
②当n值较小时,n和
的差别也较小,即直接插入排序的最好时间复杂度O(n)和最坏时间复杂度0(
)差别不大。
③在希尔排序开始时增量较大,分组较多,每组的记录数目少,故各组内直接插入较快,后来增量di逐渐缩小,分组数逐渐减少,而各组的记录数目逐渐增多,但由于已经按di-1作为距离排过序,使文件较接近于有序状态,所以新的一趟排序过程也较快。
因此,希尔排序在效率上较直接插入排序有较大的改进。

希尔分析编辑

希尔排序是按照不同步长对元素进行插入排序,当刚开始元素很无序的时候,步长最大,所以插入排序的元素个数很少,速度很快;当元素基本有序了,步长很小,插入排序对于有序的序列效率很高。所以,希尔排序的时间复杂度会比o(n^2)好一些。

代码实现编辑

伪代码

input: an array a of length n with array elements numbered 0 to n − 1
  inc ← round(n/2)
  while inc > 0 do:
  for i = inc .. n − 1 do:
  temp ← a[i]
  j ← i
  while j ≥ inc and a[j − inc] > temp do:
  a[j] ← a[j − inc]
  j ← j − inc
  a[j] ← temp
  inc ← round(inc / 2.2)[4] 
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