直接插入排序与希尔排序的详解及对比

目录

1.直接插入排序(至少有两个元素才可以使用)

        排序逻辑

B站动画演示:直接插入排序

逻辑转为代码:

稳定性:稳定

时间复杂度:O(N^2)

空间复杂度:O(1)

应用场景

2.希尔排序(对直接插入排序的优化)

希尔排序(也叫缩小增量排序)定义

预排序

逻辑转为代码

时间复杂度

稳定性:不稳定


1.直接插入排序(至少有两个元素才可以使用)

        排序逻辑

排序方式其实就是从第一个元素开始插入,把接下来要插入的元素放在当前集合的合适的位置。

有点云里雾里,没事看下面例子,我来演示一遍。

对arr{8 5 7 2 1 4 3}排升序为例(排降序逻辑是一样的,只是比较方式,恰好相反):

事前,需要定义三个变量:

1.两个int类型的下标指向两个元素,分别是:

               endIndex(在最开始,指向数组第二个元素,也就是5)

               con(在最开始,指向数组首元素)

注意:排序过程中,小标区间[0,con]所指向的元素集合永远都是有序的

2.一个int类型的变量tmp,用来存“挖出来的”元素


前2个元素排序:

因为5已经被tmp存起来了,所以可以假想5这个元素,被挖了出来(当然此时他还存在与数组):

        

三个变量都起到了应有的功能,可以开始排序了:

        如果tmp<arr[con],那么arr[con+1]=arr[cont]

         然后con++

如图:

此时con==-1了,说明“前两个元素已经排好了”

只需要把tmp的值给到arr[con+1]即可。

如图:

好了,可以更新endIndex/tmp/con,然后进行前3个元素排序

con=endIndex

endIndex++

tmp=arr[endIndex]

如图:

快看!直接插入排序会保证区间[0,con]一定有序!


前3个元素排序:

在上图中,如果tmp<arr[con]

则执行同样的操作:

arr[con+1]=tmp

con--

如图

此时,出现了新的情况

tmp不在小于arr[con]了

说明“前3个元素排序已经完成”

arr[con+1](元素本来是8)=tmp(赋值成7)

如图:

然后就可以调整endIndex/tmp/con,进行前4个元素排序:

快看!直接插入排序会保证区间[0,con]一定有序!

一下的排序直接用图演示,逻辑和前面一样:

前4个元素排序:

让arr[con+1]=tmp,然后进行前5个元素排序:

进行前6个元素排序:

此时tmp>arr[con],说明,"已经排序好了",直接赋值arr[con+1]=tmp:

如上图,最后一次排序你来试试?

B站动画演示:直接插入排序

逻辑转为代码:

class InsertSort {

    public void insert(int[] arr) {
        if (arr.length == 1) return;//只有一个元素,可以直接返回,因为一个数字,就是有序的
        int tmp = 0;//用来存放endIndex所指向的元素
        for (int endIndex = 1; endIndex < arr.length; endIndex++) {
            tmp = arr[endIndex];
            int con = endIndex - 1;
            for (; con >= 0; con--) {
                if (tmp < arr[con]) {
                    arr[con + 1] = arr[con];
                }else{//如果tmp>=arr[con]说明已经排序完成(区间[0,con]),只要arr[con+1]=tmp即可
                    break;
                }
            }
            arr[con + 1] = tmp;
        }
    }
}

稳定性:稳定

时间复杂度:O(N^2)

在最坏的情况,就是

需要排升序,但是所给的数组刚好是降序,反之亦然。

此时,从第二个元素开始排序,那么时间复杂度就===

1+2+3+.......+N-1(排列N-1次,每次都要走完已经排列好的数组)

简化一下==

1+2+3+4....+N=N(1+N)/2=(N+N^2)/2=O(N^2)

空间复杂度:O(1)

没什么好说的

应用场景

根据直接插入排序的排序特点,如果一个序列越接近有序,那么直接插入排序的时间复杂度就越小。

所以:

当前有一组数据 基本上趋于有序 那么就可以使用直接插入排序

2.希尔排序(对直接插入排序的优化)

如标题所讲,希尔排序与直接插入排序有千丝万缕的关系。

事实也的确如此。

我们在前直接插入排序的应用场景一节讲过:直接插入排序在接近有序时,时间会快很多。

所以,有一个叫希尔(Shell)的大神就想到了这样一个办法:

        先对数组进行预排序了,然后在使用直接插入排序,时间不就得到了优化吗?

希尔排序(也叫缩小增量排序)定义

先选定一个整数,把待排序文件中所有记录分成多个组, 所有距离为的记录分在同一组内,并对每一组内的记录进行排序。然后,取,重复上述分组和排序的工作。当到达 =1时,所有记录在同一组内排好序。

预排序

其实就是定义里所说的分成多个组,对每一个组中的元素进行排序即可。

如图:

gap/=2----直到gap为1(就是纯的直接插入排序了)

观察一下,上面的数组是不是非常接近有序了?

此时gap/=2就是1,也就是对整个数组进行直接插入排序,那么排序速度就可以变得很快了。

逻辑转为代码

class Shell {

    public void shellSort(int[] arr) {
        int gap = arr.length-1;//这里gap初始值,直接给到整个数组的长度
        while (gap > 0) {
            shell(arr, gap);
            gap /= 2;//每次减少一半的间隔
        }
    }

    private void shell(int[] arr, int gap) {//此方法,就十分类似直接插入排序了,基本就是把1换成gap
        for (int i = gap; i < arr.length; i+=gap) {
            int tmp = arr[i];
            int j = i - gap;
            for (; j >= 0; j -= gap) {//往数组前面比较
                if (tmp < arr[j]) {//交换,然后继续往前面比较
                    arr[j + gap] = arr[j];
                }else{
                    //当前这一组数”已经有序了“
                    break;
                }
            }
            arr[j + gap] = tmp;//把坑填上
        }
    }
}

时间复杂度

希尔排序的时间复杂度不好计算,因为gap的取值方法很多,导致很难去计算,因此在好些树中给出的希尔排 序的时间复杂度都不固定(下面图片有兴趣可以看):

《数据结构-用面向对象方法与C++描述》--- 殷人昆

讲了那么多我们来提炼一下:

希尔排序时间复杂度不好算,这里的gap不好取,涉及到当今没有解决的数学难题,但是大概范围可以给到:

O(N^(1.25))到O(1.6*N^1.25)

稳定性:不稳定

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