この記事では主に Python での Hill ソートの実装を紹介します。プログラムされた Hill ソートには一定の参考値があります。興味のある方は参考にしてください。
「挿入ソート」を観察してください。実際、それを見つけるのは難しくありません。 :
データが「5、4、3、2、1」の場合、「順序なしブロック」のレコードを「順序付きブロック」に挿入すると、おそらくクラッシュします。そのたびに位置を移動する必要があります。このとき、挿入ソートの効率が想像できます。
シェルはこの弱点に基づいてアルゴリズムを改良し、「減少増分ソート法」と呼ばれるアイデアを組み込んでいます。これは実際には非常に単純ですが、注目すべき点は次のとおりです:
増分はランダムではなく、規則的です。
ヒルソート適時性分析は困難ですキーコードの比較の数と記録された動きの数は、特定の状況下では、キーコードと記録された動きの比較の数に依存します。記録された動きの数を正確に推定できます。最良の増分因子シーケンスを選択する方法をまだ誰も示していません。インクリメンタルファクターの並びは奇数や素数など様々な取り方が可能ですが、インクリメンタルファクター間には1以外の共通因子はなく、最後のインクリメンタルファクターは1でなければならないことに注意してください。ヒルソート法は不安定なソート法です。 まず第一に、増分を取得する方法を明確にする必要があります (ここの写真は他の人のブログのコピーです。増分は奇数ですが、以下のプログラミングでは偶数を使用しています):
最初の増分を取得する方法は次のとおりです: d=count/2 量 2 番目の増分の方法は次のとおりです: d = (count/2)/2; 最後に、d = 1; に注意してください。図では、最初のトリップ d1 = 5 として、ソート対象の 10 レコードを 5 つのサブシーケンスに分割し、それぞれ直接挿入ソートを実行します。結果は (13, 27, 49, 55, 04, 49, 38, 65, 97, 76)
2 回目のパスでは、d2=3 をインクリメントし、ソート対象の 10 レコードを 3 つのサブシーケンスに分割し、それぞれ直接挿入ソートを実行します。結果は (13, 04, 49, 38, 27, 49, 55) になります。 , 65, 97, 76)
回目 3 パスの増分は d3=1 で、シーケンス全体が直接挿入され、ソートされます。 最終結果
は (04, 13, 27, 38, 49, 49, 55) です。 、65、76、97)
ここからが重要なポイントです。増分が 1 に減少すると、シーケンスは基本的に順序どおりになり、Hill ソートの最後のパスは直接挿入ソートとなり、最良の状況に近づきます。前のパスでの「マクロ」調整は、最後のパスの前処理とみなすことができ、直接挿入ソートを 1 つだけ行うよりも効率的です。 私はPythonを学習していて、今日はPythonを使用してヒルソートを実装しました。
def ShellInsetSort(array, len_array, dk): # 直接插入排序 for i in range(dk, len_array): # 从下标为dk的数进行插入排序 position = i current_val = array[position] # 要插入的数 index = i j = int(index / dk) # index与dk的商 index = index - j * dk # while True: # 找到第一个的下标,在增量为dk中,第一个的下标index必然 0<=index<dk # index = index - dk # if 0<=index and index <dk: # break # position>index,要插入的数的下标必须得大于第一个下标 while position > index and current_val < array[position-dk]: array[position] = array[position-dk] # 往后移动 position = position-dk else: array[position] = current_val def ShellSort(array, len_array): # 希尔排序 dk = int(len_array/2) # 增量 while(dk >= 1): ShellInsetSort(array, len_array, dk) print(">>:",array) dk = int(dk/2) if __name__ == "__main__": array = [49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49, 55, 4] print(">:", array) ShellSort(array, len(array))
>>: [4、13、27 、38、49、49、55、65、76、97]
まず第一に、挿入ソートを知らなければ絶対に理解できません。
ここに問題があります。たとえば、2 番目の黄色のボックス
[27, 4, 65]、4<27、その後、27 が戻り、最初のボックスが 4 に置き換えられ、データは [4, 27, 65] になります。 ] 、
しかし、コンピューターは 4 が最初の数字であることをどのようにして知るのでしょうか??
。挿入する数値の添え字が最初の添え字 1 より大きい場合は、前の数値に戻すことができます。 1 つは、前にデータがある場合です。が挿入する数値より小さい場合は、その後ろにのみ挿入できます。もう 1 つの非常に重要な点は、挿入する数値が以前のすべての数値より小さい場合、挿入する数値の添え字 = 最初の数値の添え字である必要があります。 (この部分は初心者にはあまり理解できないかもしれません...)
最初の数字の添え字を見つけるために、私が最初に考えたのは、先頭までずっとループを使用することでした:
while True: # 找到第一个的下标,在增量为dk中,第一个的下标index必然 0<=index<dk index = index - dk if 0<=index and index <dk: break
j = int(index / dk) # index与dk的商 index = index - j * dk
時間計算量: ヒルソートの時間計算量は、取得されるインクリメントシーケンスの関数であり、正確に分析することは困難です。一部の文献では、増分シーケンスが d[k]=2^(t-k+1) の場合、ヒル ソートの時間計算量は O(n^1.5), であることが指摘されています。ここで、t はソート パスの数です。 安定性: 不安定 ヒルソート効果: 参考: プログラミングは自分で実装しました。実行中のプロセスをデバッグすることをお勧めします C++ の 8 つの主要な並べ替えアルゴリズム よく使用されるいくつかの並べ替えアルゴリズムを視覚的かつ直感的に体験します C# 7 つの古典的な並べ替えアルゴリズム シリーズ (パート 2) 非体系的な学習は 1 です。時間の無駄 2.美を鑑賞し、芸術を理解し、芸術に精通した技術者
以上がPythonでのヒルソートの実装例を詳しく解説の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。