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算法系列15天速成——第三天 七大經(jīng)典排序【下】

系統(tǒng) 2524 0

今天跟大家聊聊最后三種排序: 直接插入排序,希爾排序和歸并排序。

直接插入排序:

這種排序其實(shí)蠻好理解的,很現(xiàn)實(shí)的例子就是俺們斗地主,當(dāng)我們抓到一手亂牌時(shí),我們就要按照大小梳理撲克,30秒后,

撲克梳理完畢,4條3,5條s,哇塞...... 回憶一下,俺們當(dāng)時(shí)是怎么梳理的。

最左一張牌是3,第二張牌是5,第三張牌又是3,趕緊插到第一張牌后面去,第四張牌又是3,大喜,趕緊插到第二張后面去,

第五張牌又是3,狂喜,哈哈,一門炮就這樣產(chǎn)生了。

怎么樣,生活中處處都是算法,早已經(jīng)融入我們的生活和血液。

下面就上圖說明:

算法系列15天速成——第三天 七大經(jīng)典排序【下】

看這張圖不知道大家可否理解了,在插入排序中,數(shù)組會(huì)被劃分為兩種,“有序數(shù)組塊”和“無序數(shù)組塊”,

對的,第一遍的時(shí)候從”無序數(shù)組塊“中提取一個(gè)數(shù)20作為有序數(shù)組塊。

第二遍的時(shí)候從”無序數(shù)組塊“中提取一個(gè)數(shù)60有序的放到”有序數(shù)組塊中“,也就是20,60。

第三遍的時(shí)候同理,不同的是發(fā)現(xiàn)10比有序數(shù)組的值都小,因此20,60位置后移,騰出一個(gè)位置讓10插入。

然后按照這種規(guī)律就可以全部插入完畢。

復(fù)制代碼
        
        
        
          
            復(fù)制代碼
          
        
      

算法系列15天速成——第三天 七大經(jīng)典排序【下】

希爾排序:

觀察一下”插入排序“:其實(shí)不難發(fā)現(xiàn)她有個(gè)缺點(diǎn):

如果當(dāng)數(shù)據(jù)是” 5, 4, 3, 2, 1 “的時(shí)候,此時(shí)我們將“無序塊”中的記錄插入到“有序塊”時(shí),估計(jì)俺們要崩盤,

每次插入都要移動(dòng)位置,此時(shí)插入排序的效率可想而知。

shell根據(jù)這個(gè)弱點(diǎn)進(jìn)行了算法改進(jìn),融入了一種叫做“ 縮小增量排序法 ”的思想,其實(shí)也蠻簡單的,不過有點(diǎn)注意的就是:

增量不是亂取,而是有規(guī)律可循的。

算法系列15天速成——第三天 七大經(jīng)典排序【下】

首先要明確一下增量的取法:

第一次增量的取法為: d=count/2;

第二次增量的取法為: d=(count/2)/2;

最后一直到: d=1;

看上圖觀測的現(xiàn)象為:

d=3時(shí):將40跟50比,因50大,不交換。

將20跟30比,因30大,不交換。

將80跟60比,因60小,交換。

d=2時(shí):將40跟60比,不交換,拿60跟30比交換,此時(shí)交換后的30又比前面的40小,又要將40和30交換,如上圖。

將20跟50比,不交換,繼續(xù)將50跟80比,不交換。

d=1時(shí):這時(shí)就是前面講的插入排序了,不過此時(shí)的序列已經(jīng)差不多有序了,所以給插入排序帶來了很大的性能提高。

既然說“希爾排序”是“插入排序”的改進(jìn)版,那么我們就要比一下,在1w個(gè)數(shù)字中,到底能快多少?

下面進(jìn)行一下測試:

View Code


截圖如下:

算法系列15天速成——第三天 七大經(jīng)典排序【下】

看的出來,希爾排序優(yōu)化了不少,w級別的排序中,相差70幾倍哇。

歸并排序:

個(gè)人感覺,我們能容易看的懂的排序基本上都是O (n^2),比較難看懂的基本上都是N(LogN),所以歸并排序也是比較難理解的,尤其是在代碼

編寫上,本人就是搞了一下午才搞出來,嘻嘻。

首先看圖:

算法系列15天速成——第三天 七大經(jīng)典排序【下】

歸并排序中中兩件事情要做:

第一: “分”, 就是將數(shù)組盡可能的分,一直分到原子級別。

第二: “并”,將原子級別的數(shù)兩兩合并排序,最后產(chǎn)生結(jié)果。

代碼:

復(fù)制代碼

結(jié)果圖:

算法系列15天速成——第三天 七大經(jīng)典排序【下】

ps: 插入排序的時(shí)間復(fù)雜度為:O(N^2)

希爾排序的時(shí)間復(fù)雜度為:平均為:O(N^3/2)

最壞: O(N^2)

歸并排序時(shí)間復(fù)雜度為: O(NlogN)

空間復(fù)雜度為: O(N)

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