当前位置: 首页 > article >正文

每日回顾:简单用C写 直接插入排序、希尔排序

直接插入排序

直接插入排序(Straight Insertion Sort)是一种简单直观的排序算法。它的基本思想是将未排序的数据插入到已排序的序列中。

大致思想:

使用 2 个数组下标指针 end、i 模拟数组元素逐个进行插入的过程;

i 每递增一次,代表数组新插入一个元素。在这次循环中,end 将逐渐递减比较已有元素与新插入元素的大小,

如果新插入元素小 :直接向后挪动覆盖(在此之前,被覆盖的元素已提前使用 tmp 存储),最后 end 会停在合适位置的前一个下标处,将 tmp 放回去

如果新插入元素大:升序情况下,无须再进行比较

//直接插入排序
void InsertSort(int* a, int n) {
	//从第二个元素插入开始
	for (int i = 1; i < n; i++) {
		int tmp = a[i];
		int end = i - 1;
		while (end >= 0) {
			//升序
			if (a[end] > tmp) {
				//挪动覆盖之前,保存 a[i]
				a[end + 1] = a[end];
				end--;
			}
			else {	//如果 a[end] 小于等于 tmp,说明之前的都小于等于 tmp
				break;
			}
		}
		a[end + 1] = tmp;
	}
}

时间复杂度

直接插入排序的时间复杂度,取决于数组长度和元素的交换次数;

前者消耗的时间避免不了,那么如果数组本来有序,无须比较的情况下,时间复杂度为 O(n);

如果数组是逆序,时间复杂度为 O(n^2)

空间复杂度

原地修改,空间复杂度 O(1)

稳定性

直接插入排序没有元素换来换去的情况,稳定

希尔排序

希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种更高效的改进版本。希尔排序由Donald Shell于1959年提出,它通过将原始数据分成多个子序列,分别对每个子序列进行直接插入排序,从而提高效率。

大致思想:

预排序-->接近有序

增量 gap :将待排序数据按照间隔 gap 个元素,分成多个子序列,对子序列进行直接插入排序

当 gap 增量逐渐递减到 1 ,就是直接插入排序;在已经接近有序的情况下,直接插入排序的效率还是比较好的

版本一:

//希尔排序1
void ShellSort_1(int* a, int n) {
	int gap = n;
	//控制 gap 递减
	while (gap > 1) {	//不能用 gap >= 1 ,否则会死循环
		gap = gap / 3 + 1;	//保证 gap 最后一次一定是 1
		for (int j = 0; j < gap; j++) {	//每次循环排好一组 gap 的数据
			//直接插入排序
			for (int i = j; i < n - gap; i += gap) {
				int end = i;
				int tmp = a[end + gap];
				while (end >= 0) {
					if (a[end] > tmp) {
						a[end + gap] = a[end];
						end -= gap;
					}
					else {
						break;
					}
				}
				a[end + gap] = tmp;
			}
		}
	}
}

版本二:

//希尔排序2
void ShellSort_2(int* a, int n) {
	int gap = n;
	while (gap > 1) {
		gap = gap / 3 + 1;
		//多组数据并排
		for (int i = 0; i < n - gap; i++) {
			int end = i;
			int tmp = a[end + gap];
			while (end >= 0) {
				if (a[end] > tmp) {
					a[end + gap] = a[end];
					end -= gap;
				}
				else {
					break;
				}
			}
			a[end + gap] = tmp;
		}
	}
}

区别

版本一、二的区别在于,版本一是将每组子序列独立地排序;版本二则是比较巧妙,多组子序列并行排序,只需要按顺序遍历一遍数组就可以

时间复杂度

希尔排序的时间复杂度取决于 gap 增量的大小,要详细分析很困难,了解即可

最好情况:当增量序列选择得当时,时间复杂度可以达到 O(n*log⁡n)

平均情况:时间复杂度通常在 O(n^1.3)到 O(n^1.7)之间

最坏情况:时间复杂度为 O(n^2)

空间复杂度

原地修改,空间复杂度 O(1)

稳定性

不稳定,因为可能会有相同元素处于不同的子序列中,发生交换时可能导致不稳定


http://www.kler.cn/news/363400.html

相关文章:

  • MATLAB基础应用精讲-【数模应用】负二项回归(附R语言和python代码实现)
  • vim的使用方法
  • js 填充数组
  • 实操 maxkey对接三方文档
  • 基于泊松洞过程建模的异构蜂窝网络信干比增益与近似覆盖率分析
  • 如何使用的是github提供的Azure OpenAI服务
  • 面试经典算法题63-只出现一次的数字
  • 使用json模块解析JSON数据
  • oracle和hive之间关于sql的语法差异及转换
  • 【C++进阶】之C++11的简单介绍(三)
  • 企业建立质量管理系统的目的是什么?
  • RHCE的练习(5)
  • vue3中使用element-plus的组件,编辑器检查警告爆红找不到名称相关的element组件
  • 软考中级网络工程师,快背,都是精华知识点!
  • 基于springboot美食商城推荐系统
  • flink使用hikariCP数据库连接池,导致连接泄露
  • 【JVM】—G1 GC日志详解
  • Spring Boot:植物健康监测的智能管家
  • 【JVM】—G1中的Young GC、Mixed GC、Full GC详解
  • [Linux] CentOS7替换yum源为阿里云并安装gcc详细过程(附下载链接)
  • 【APIPost】学习与实践,如何使用 APIPost 测试 Java 后端项目
  • 5分钟搞懂 Python 中的 ‘==‘ 和 ‘is‘ ,看这篇就够了
  • Stack和Queue(3)
  • Single Engine + All Data :云器科技怎么基于“增量计算”的一体化湖仓平台,构建新一代流批一体数据平台,
  • 重构复杂简单变量之用类替换类型码
  • DevExpress WPF中文教程:Data Grid的视图概述及主要功能一览