希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种改进版,也称递减增量排序算法(Diminishing Increment Sort),其实质是将数列分组,然后再按插入算法分别排序,因DL.Shell于1959年提出而得名。
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:
步长间隔怎么取呢?在希尔的原稿中建议的初始步长是N/2,就是将每一次排序分成两半,这样取步长在大多数情况下会比插入排序好,但也不是最好。


// java希尔排序算法
class ShellSort {
/* 1. 希尔排序标准版,基于插入排序进行分组排序,步长按1/2缩减。 */
static int[] shellSort1(int arr[]) {
int len = arr.length;
// 设置分组增量值(步长)为1/2的数组长度
int gap = len / 2;
// 根据步长得到子序列如果间隔大于0,则表示还可以继续分组
while (gap > 0) {
for (int i = gap; i < len; i++) {
int current = arr[i];
int j = i;
// 根据步长得到子序列,对子序列按照插入排序
while (j >= gap && current < arr[j - gap]) {
System.out.println("gap=" + gap + " i=" + i + " j=" + j + " arr:" + Arrays.toString(arr));
arr[j] = arr[j - gap];
j -= gap;
}
// 交换当前项
arr[j] = current;
}
// 缩短一半步长
gap = gap / 2;
}
return arr;
}
/* 2. 希尔排序,基于插入排序进行分组排序,步长按3倍递减。 */
public static int[] shellSort2(int[] arr) {
int len = arr.length;
int gap = 1;
// 初始步长按3倍递增,小于1/3数组长度
while (gap < len / 3) {
gap = gap * 3 + 1;
}
// 如果间隔大于0,则表示还可以继续分组
while (gap > 0) {
for (int i = gap; i < len; i++) {
int current = arr[i];
int j = i - gap;
// 根据步长得到子序列,对子序列按照插入排序
for (; j >= 0 && arr[j] > current; j -= gap) {
System.out.println("gap=" + gap + " i=" + i + " j=" + j + " arr:" + Arrays.toString(arr));
arr[j + gap] = arr[j];
}
arr[j + gap] = current;
}
// 步长按3倍缩减
gap /= 3;
}
return arr;
}
# python希尔排序算法
# 1. 希尔排序标准版,基于插入排序进行分组排序,步长按1/2缩减。
def shell_sort1(arr):
size = len(arr)
# 设置分组增量值(步长)为1/2的数组长度
gap = size // 2
# 根据步长得到子序列,如果间隔大于0,则表示还可以继续分组
while gap > 0:
for i in range(gap, size):
current = arr[i]
j = i
# 对子序列按照插入排序
while j >= gap and current < arr[j - gap]:
print('gap=' + str(gap) + ' i=' + str(i) + ' j-gap=' +
str(j - gap) + ' j=' + str(j))
arr[j] = arr[j - gap]
j -= gap
# 交换当前项
arr[j] = current
# 调整步长为1/2
gap = gap // 2
return arr
# 2. 希尔排序,基于插入排序进行分组排序,步长按3倍递减。
def shell_sort2(arr):
size = len(arr)
gap = 1
# 初始步长按3倍递增,小于1/3数组长度
while gap < (size // 3):
gap = gap * 3 + 1
# 根据步长得到子序列,如果间隔大于0,则表示还可以继续分组
while (gap > 0):
for i in range(gap, size):
current = arr[i]
j = i - gap
# 对子序列按照插入排序s
while j >= 0 and arr[j] > current:
print('gap=' + str(gap) + ' i=' + str(i) + ' j=' + str(j) + ' j+gap=' + str(j + gap))
arr[j + gap] = arr[j]
j -= gap
# 还原当前位置
arr[j + gap] = current
# 步长按3倍缩减
gap = gap // 3
return arr
// go语言希尔排序算法
// 1. 希尔排序标准版,基于插入排序进行分组排序,步长按1/2缩减。
func shellSort1(arr []int) []int {
var arrLen int = len(arr)
// 设置分组间隔
var gap int = (arrLen / 2)
// 如果间隔大于0,则表示还可以继续分
for gap > 0 {
for i := 0; i < arrLen; i++ {
var current = arr[i]
var j = i
// 分组按照插入排序
for j >= gap && current < arr[j-gap] {
fmt.Println("gap=", gap, "i=", i, " j-gap=", j-gap, " j=", j)
arr[j] = arr[j-gap]
j -= gap
}
// 交换当前项
arr[j] = current
// 调整步长为1/2
}
gap = (gap / 2)
}
return arr
}
// 2. 希尔排序,基于插入排序进行分组排序,步长按3倍递减。
func shellSort2(arr []int) []int {
var arrLen int = len(arr)
// 设置分组间隔
var gap int = 1
// 初始步长按3倍递增,小于1/3数组长度
for gap < (arrLen / 3) {
gap = gap*3 + 1
}
// 如果间隔大于0,则表示还可以继续分
for gap > 0 {
for i := gap; i < arrLen; i++ {
var current = arr[i]
var j = i - gap
// 对子序列按照插入排序
for ; j >= 0 && arr[j] > current; j -= gap {
fmt.Println("gap=", gap, "i=", i, " j=", j, " j+gap=", (j + gap))
arr[j+gap] = arr[j]
}
arr[j+gap] = current
}
// 步长按3倍缩减
gap = (gap / 3)
}
return arr
}
// js希尔排序算法
/* 1. 希尔排序标准版,基于插入排序进行分组排序,步长按1/2缩减。 */
function shellSort1(arr) {
const len = arr.length
// 设置分组增量值(步长)为1/2的数组长度
let gap = Math.floor(len / 2)
// 根据步长得到子序列,如果间隔大于0,则表示还可以继续分组
while (gap > 0) {
for (let i = 0; i < len; i++) {
const current = arr[i]
let j = i
// 对子序列按照插入排序
while (j >= gap && current < arr[j - gap]) {
console.log('gap=' + gap + ' i=' + i + ' j=' + j + ' (j - gap)=' + (j - gap), 'arr:', arr)
arr[j] = arr[j - gap]
j -= gap
}
// 交换当前项
arr[j] = current
}
// 调整步长为1/2
gap = Math.floor(gap / 2)
}
return arr
}
/* 2. 希尔排序,基于插入排序进行分组排序,步长按3倍递减。 */
function shellSort2(arr) {
const len = arr.length
let gap = 1
// 初始步长按3倍递增,小于1/3数组长度
while (gap < Math.floor(len / 3)) {
gap = gap * 3 + 1
}
// 根据步长得到子序列,如果间隔大于0,则表示还可以继续分组
while (gap > 0) {
for (let i = gap; i < len; i++) {
const current = arr[i]
let j = i - gap
// 对子序列按照插入排序
for (; j >= 0 && arr[j] > current; j -= gap) {
console.log('gap=' + gap + ' i=' + i + ' j=' + j + ' (j + gap)=' + (j + gap), 'arr:', arr)
arr[j + gap] = arr[j]
}
arr[j + gap] = current
}
// 步长按3倍缩减
gap = Math.floor(gap / 3)
}
return arr
}
// TS希尔排序算法
// 1. 希尔排序,基于插入排序进行了分组排序
class ShellSort {
shellSort1(arr: number[]): number[] {
const len = arr.length
// 设置分组增量值(步长)为1/2的数组长度
let gap = Math.floor(len / 2)
// 根据步长得到子序列,如果间隔大于0,则表示还可以继续分组
while (gap > 0) {
for (let i = 0; i < len; i++) {
const current = arr[i]
let j = i
// 对子序列按照插入排序
while (j >= gap && current < arr[j - gap]) {
console.log(
'gap=' + gap + ' i=' + i + ' j=' + j + ' (j - gap)=' + (j - gap),
'arr:',
arr
)
arr[j] = arr[j - gap]
j -= gap
}
// 交换当前项
arr[j] = current
}
// 调整步长为1/2
gap = Math.floor(gap / 2)
}
return arr
}
/* 2. 希尔排序,基于插入排序进行分组排序,步长按3倍递减。 */
shellSort2(arr: number[]): number[] {
const len = arr.length
let gap = 1
// 初始步长按3倍递增,小于1/3数组长度
while (gap < Math.floor(len / 3)) {
gap = gap * 3 + 1
}
// 根据步长得到子序列,如果间隔大于0,则表示还可以继续分组
while (gap > 0) {
for (let i = gap; i < len; i++) {
const current = arr[i]
let j = i - gap
// 对子序列按照插入排序
for (; j >= 0 && arr[j] > current; j -= gap) {
console.log(
'gap=' + gap + ' i=' + i + ' j=' + j + ' (j + gap)=' + (j + gap),
'arr:',
arr
)
arr[j + gap] = arr[j]
}
arr[j + gap] = current
}
// 步长按3倍缩减
gap = Math.floor(gap / 3)
}
return arr
}
}
// C语言希尔排序算法
/* 1. 希尔排序标准版,基于插入排序进行分组排序,步长按1/2缩减。 */
float *shell_sort1(float arr[], int len)
{
// 设置分组增量值(步长)为1/2的数组长度
int gap = len / 2;
// 根据步长得到子序列,如果间隔大于0,则表示还可以继续分组
while (gap > 0)
{
for (int i = 0; i < len; i++)
{
float current = arr[i];
int j = i;
// 对子序列按照插入排序
while (j >= gap && current < arr[j - gap])
{
arr[j] = arr[j - gap];
j -= gap;
}
// 交换当前项
arr[j] = current;
}
// 调整步长为1/2
gap = gap / 2;
}
return arr;
}
/* 2. 希尔排序标准版,基于插入排序进行分组排序,步长按1/2缩减。 */
int *shell_sort2(int arr[], int len)
{
// 设置分组增量值(步长)为1/2的数组长度
int gap = 1;
// 初始步长按3倍递增,小于1/3数组长度
while (gap < len / 3)
{
gap = gap * 3 + 1;
}
// 根据步长得到子序列,如果间隔大于0,则表示还可以继续分组
while (gap > 0)
{
for (int i = 0; i < len; i++)
{
int current = arr[i];
int j = i - gap;
// 对子序列按照插入排序
for (; j >= 0 && arr[j] > current; j -= gap)
{
arr[j + gap] = arr[j];
}
arr[j + gap] = current;
}
// 步长按3倍缩减
gap = (gap / 3);
}
return arr;
}
希尔排序算法源码:https://github.com/microwind/algorithms/tree/master/sorts/shellsort
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题?更新问题,以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点?我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等),但我确实想创建一个输出文件。
我真的很习惯使用Ruby编写以下代码:my_hash={}my_hash['test']=1Java中对应的数据结构是什么? 最佳答案 HashMapmap=newHashMap();map.put("test",1);我假设? 关于java-等价于Java中的RubyHash,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22737685/
我正在尝试使用boilerpipe来自JRuby。我看过guide从JRuby调用Java,并成功地将它与另一个Java包一起使用,但无法弄清楚为什么同样的东西不能用于boilerpipe。我正在尝试基本上从JRuby中执行与此Java等效的操作:URLurl=newURL("http://www.example.com/some-location/index.html");Stringtext=ArticleExtractor.INSTANCE.getText(url);在JRuby中试过这个:require'java'url=java.net.URL.new("http://www
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意,但是谷歌搜索||=并不是很有帮助;)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句?例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外,类似这样的东西的通用术语是什么?条件分配是我的第一个猜测,但Wikipediapage跟我想的不太一样。
我只想对我一直在思考的这个问题有其他意见,例如我有classuser_controller和classuserclassUserattr_accessor:name,:usernameendclassUserController//dosomethingaboutanythingaboutusersend问题是我的User类中是否应该有逻辑user=User.newuser.do_something(user1)oritshouldbeuser_controller=UserController.newuser_controller.do_something(user1,user2)我
什么是ruby的rack或python的Java的wsgi?还有一个路由库。 最佳答案 来自Python标准PEP333:Bycontrast,althoughJavahasjustasmanywebapplicationframeworksavailable,Java's"servlet"APImakesitpossibleforapplicationswrittenwithanyJavawebapplicationframeworktoruninanywebserverthatsupportstheservletAPI.ht
华为OD机试题本篇题目:明明的随机数题目输入描述输出描述:示例1输入输出说明代码编写思路最近更新的博客华为od2023|什么是华为od,od薪资待遇,od机试题清单华为OD机试真题大全,用Python解华为机试题|机试宝典【华为OD机试】全流程解析+经验分享,题型分享,防作弊指南华为o
这篇文章是继上一篇文章“Observability:从零开始创建Java微服务并监控它(一)”的续篇。在上一篇文章中,我们讲述了如何创建一个Javaweb应用,并使用Filebeat来收集应用所生成的日志。在今天的文章中,我来详述如何收集应用的指标,使用APM来监控应用并监督web服务的在线情况。源码可以在地址 https://github.com/liu-xiao-guo/java_observability 进行下载。摄入指标指标被视为可以随时更改的时间点值。当前请求的数量可以改变任何毫秒。你可能有1000个请求的峰值,然后一切都回到一个请求。这也意味着这些指标可能不准确,你还想提取最小/
HashMap中为什么引入红黑树,而不是AVL树呢1.概述开始学习这个知识点之前我们需要知道,在JDK1.8以及之前,针对HashMap有什么不同。JDK1.7的时候,HashMap的底层实现是数组+链表JDK1.8的时候,HashMap的底层实现是数组+链表+红黑树我们要思考一个问题,为什么要从链表转为红黑树呢。首先先让我们了解下链表有什么不好???2.链表上述的截图其实就是链表的结构,我们来看下链表的增删改查的时间复杂度增:因为链表不是线性结构,所以每次添加的时候,只需要移动一个节点,所以可以理解为复杂度是N(1)删:算法时间复杂度跟增保持一致查:既然是非线性结构,所以查询某一个节点的时候
我想解析一个已经存在的.mid文件,改变它的乐器,例如从“acousticgrandpiano”到“violin”,然后将它保存回去或作为另一个.mid文件。根据我在文档中看到的内容,该乐器通过program_change或patch_change指令进行了更改,但我找不到任何在已经存在的MIDI文件中执行此操作的库.他们似乎都只支持从头开始创建的MIDI文件。 最佳答案 MIDIpackage会为您完成此操作,但具体方法取决于midi文件的原始内容。一个MIDI文件由一个或多个音轨组成,每个音轨是十六个channel中任何一个上的