iOS算法总结-希尔排序

希尔排序(Shell Sort):是插入排序算法的一种更高效的改进版本。在这之前冒泡、选择、插入排序的时间复杂度基本都是O(n²)的,希尔排序算法是突破这个时间复杂度的第一批算法之一。

官方解释如下:

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。

希尔排序在插入排序的基础上增加一个叫增量的概念。那什么增量?插入排序只能与相邻的元素进行比较,而希尔排序则是进行跳跃比较,而增量就是步长。比如增量为3时,下标为0的元素与下标为3的元素比较,3再与6比较,1与4比较,4再与7比较……比较完后,再去减少增量,重复之前步骤,直到增量为1,此时只有一个分组了,再对这一个分组进行插入排序,整个希尔排序就结束了。

代码如下:

//起始间隔值gap设置为总数的一半,直到gap==1结束
-(void)shellSort:(NSMutableArray *)list{
    int gap = (int)list.count / 2;
    while (gap >= 1) {
        for(int i = gap ; i < [list count]; i++){
            NSInteger temp = [[list objectAtIndex:i] intValue];
            int j = i;
            while (j >= gap && temp < [[list objectAtIndex:(j - gap)] intValue]) {
                [list replaceObjectAtIndex:j withObject:[list objectAtIndex:j-gap]];
                j -= gap;
            }
            [list replaceObjectAtIndex:j withObject:[NSNumber numberWithInteger:temp]];
        }
        gap = gap / 2;
    }
}

// 传入@[@8,@7,@6,@5,@4,@3,@2,@1],表变化如下:
8 7 6 5 8 3 2 1
4 7 6 5 8 3 2 1
4 7 6 5 8 7 2 1
4 3 6 5 8 7 2 1
4 3 6 5 8 7 6 1
4 3 2 5 8 7 6 1
4 3 2 5 8 7 6 5
4 3 2 1 8 7 6 5
4 3 4 1 8 7 6 5
2 3 4 1 8 7 6 5
2 3 4 3 8 7 6 5
2 1 4 3 8 7 6 5
2 1 4 3 6 7 8 5
2 1 4 3 6 7 8 7
2 1 4 3 6 5 8 7
2 2 4 3 6 5 8 7
1 2 4 3 6 5 8 7
1 2 4 4 6 5 8 7
1 2 3 4 6 5 8 7
1 2 3 4 6 6 8 7
1 2 3 4 5 6 8 7
1 2 3 4 5 6 8 8
1 2 3 4 5 6 7 8

希尔排序示例图如下:

对上图解释如下:

  1. 起始增量值设置为总数的2/3。
  2. 从增量位置开始,依次与差一个增量的前一个值比较。例:第一个与表总数的2/3的元素比,小的移动到前面。 比较完后起始位置+1继续比较。
  3. 比较到最后,增量减半,并以此为起始点, 重复第二步,直到间隔数为1为止结束。
增量的计算

因为增量的选择是希尔排序的重要部分, 所以摘出来单独说明。 作者最初的建议是折半再折半直到最后的增量为1, 但是当用较小增量排序后,以前用的较大增量仍然是有序的。 如果一个数列以增量5进行了排序然后再以增量3进行排序,那么该数列不仅是以增量3有序,而且是以增量5有序。如果不是这样,那么算法在迭代过程中会打乱以前的顺序,那就不会以如此短的时间完成排序了。

已知的最好增量序列是由Sedgewick提出的 1,5,19,41,109,...

它是由交错两个序列的元素获得:<公式: 9(4 ķ - 2 ķ)+ 1 和 2 K + 2(2 K + 2 - 3)+ 1 >
1,19,109,505,2161,... ...,|| 9(4 ķ - 2 ķ)+ 1,K = 0,1,2,3,... 5,41,209,929,3905,... ..|| 2 K + 2(2 K + 2 - 3)+ 1,K = 0,1,2,3,...

用这样增量序列的希尔排序比插入排序要快,甚至在小数组中比快速排序堆排序还快,但是在涉及大量数据时希尔排序还是比快速排序慢。

希尔排序复杂度分析:

在最坏的情况下时间复杂度仍为O(n²),而使用最优的增量在最坏的情况下却为O(n²⁄³)。需要注意的是,增量序列的最后一个增量值必须等于1才行。另外由于记录是跳跃式的移动,希尔排序并不是一种稳定的排序算法。

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