希尔排序
- 希尔排序是插入排序的一种,又称“缩小增量排序”,是插入排序算法的一种更高效的改进版本。
- 前面学习插入排序的时候,我们会发现一个很不友好的事儿,如果已排序的分组元素为{2,5,7,9,10},未排序的分组元素为{1,8},那么下一个待插入元素为1,我们需要拿着1从后往前,依次和10,9,7,5,2进行交换位置,才能完成真正的插入,每次交换只能和相邻的元素交换位置。那如果我们要提高效率,直观的想法就是一次交换,能把1放到更前面的位置,比如一次交换就能把1插到2和5之间,这样一次交换1就向前走了5个位置,可以减少交换的次数,这样的需求如何实现呢?接下来我们来看看希尔排序的原理。
需求:
- 排序前:{9,1,2,5,7,4,8,6,3,5}
- 排序后:{1,2,3,4,5,5,6,7,8,9}
排序原理:
1.选定一个增长量h,按照增长量h作为数据分组的依据,对数据进行分组;
2.对分好组的每一组数据完成插入排序;
3.减小增长量,最小减为1,重复第二步操作。
增长量h的确定:增长量h的值每一固定的规则,我们这里采用以下规则:
int h=1
while(h<5){
h=2h+1;//3,7
}
//循环结束后我们就可以确定h的最大值;
h的减小规则为:
h=h/2
希尔排序API设计:
类名 | Shell |
---|---|
构造方法 | Shell():创建Shell对象 |
成员方法 | 1.public static void sort(Comparable[] a):对数组内的元素进行排序 |
2.private static boolean greater(Comparable v,Comparable w):判断v是否大于w | |
3.private static void exch(Comparable[] a,int i,int j):交换a数组中,索引i和索引j处的值 |
希尔排序的代码实现:
// 希尔排序
public class Shell {
/**
* 对数组a中的元素进行希尔排序
*/
public static void sort(Comparable[] a) {
// 1.确定增量h
int h = 1;
while (h < a.length >> 1) {
h = 2 * h + 1;
}
// 2.希尔排序
while (h >= 1) {
// 外层循环控制增量值有规律递减
// 2.1 找到待插入的元素
for (int i = h; i < a.length; i++) {
// 2.2 把待插入的元素插入到有序数列中
for (int j = i; j >= h; j -= h) {
// 待插入的元素是a[j],比a[j-h]和a[j]
if (greater(a[j - h], a[j])) {
// 交换元素
exch(a, j - h, j);
} else {
// 待插入元素已经找到了合适的位置,结束循环;
break;
}
}
}
// 减小h的值 h=h/2;
h >>= 1;
}
}
/**
* 比较v元素是否大于w元素
*/
private static boolean greater(Comparable v, Comparable w) {
return v.compareTo(w) > 0;
}
/**
* 数组元素i和j交换位置
*/
private static void exch(Comparable[] a, int i, int j) {
Comparable temp;
temp = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = temp;
}
}
// 测试代码
public class ShellTest {
public static void main(String[] args) {
Integer[] a = {9, 1, 2, 5, 7, 4, 8, 6, 3, 5};
Shell.sort(a);
System.out.println(Arrays.toString(a));//{1,2,3,4,5,5,6,7,8,9}
}
}
希尔排序的时间复杂度分析
- 在希尔排序中,增长量h并没有固定的规则,有很多论文研究了各种不同的递增序列,但都无法证明某个序列是最好的,对于希尔排序的时间复杂度分析,已经超出了我们课程设计的范畴,所以在这里就不做分析了。
- 我们可以使用事后分析法对希尔排序和插入排序做性能比较。
- 在资料的测试数据文件夹下有一个reverse_shell_insertion.txt文件,里面存放的是从100000到1的逆向数据,我们可以根据这个批量数据完成测试。测试的思想:在执行排序前前记录一个时间,在排序完成后记录一个时间,两个时间的时间差就是排序的耗时。
希尔排序和插入排序性能比较测试代码:
public class SortCompare {
//调用不同的测试方法,完成测试
public static void main(String[] args) throws Exception {
//1.创建一个ArrayList集合,保存读取出来的整数
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
//2.创建缓存读取流BufferedReader,读取数据,并存储到ArrayList中;
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(SortCompare.class.getClassLoader().getResourceAsStream("reverse_arr.txt")));
String line = null;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
//line是字符串,把line转换成Integer,存储到集合中
int i = Integer.parseInt(line);
list.add(i);
}
reader.close();
//3.把ArrayList集合转换成数组
Integer[] a = new Integer[list.size()];
list.toArray(a);
//4.调用测试代码完成测试
// testInsertion(a);//34929毫秒
// testShell(a);//43毫秒
testMerge(a);//97毫秒
}
//测试希尔排序
private static void testShell(Integer[] a) {
//1.获取执行之前的时间
long start = System.currentTimeMillis();
//2.执行算法代码
Shell.sort(a);
//3.获取执行之后的时间
long end = System.currentTimeMillis();
//4.算出程序执行的时间并输出
System.out.println("希尔排序执行的时间为:" + (end - start) + "毫秒");
}
//测试插入排序
private static void testInsertion(Integer[] a) {
//1.获取执行之前的时间
long start = System.currentTimeMillis();
//2.执行算法代码
Insertion.sort(a);
//3.获取执行之后的时间
long end = System.currentTimeMillis();
//4.算出程序执行的时间并输出
System.out.println("插入排序执行的时间为:" + (end - start) + "毫秒");
}
//测试归并排序
private static void testMerge(Integer[] a) {
//1.获取执行之前的时间
long start = System.currentTimeMillis();
//2.执行算法代码
Merge.sort(a);
//3.获取执行之后的时间
long end = System.currentTimeMillis();
//4.算出程序执行的时间并输出
System.out.println("归并排序执行的时间为:" + (end - start) + "毫秒");
}
}