C語言希爾排序算法實現植物大戰示例
“至若春和景明,波瀾不驚,上下天光,一碧萬頃,沙鷗翔集,錦鱗遊泳,岸芷汀蘭,鬱鬱青青。”
前言
學習希爾排序要先學習插入排序,希爾排序是在插入排序上的優化,可以這麼說,插入排序你隻要會瞭,希爾排序的學習也就是水到渠成。
一、插入排序
假如給你以下代碼,讓你對 5 4 3 2 1 排升序,你會怎麼排?會怎麼寫?
5 4 3 2 1
void InsertSort(int* a, int n) { //排序代碼 } int main() { int arr[] = { 5,4,3,2,1 }; int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); InsertSort(arr, sz); return 0; }
1.排序思路
思路:總體來說是分治思想,把大問題化為小問題來解決。想讓5,4,3,2,1有序。
1.第一趟:從下標為1的位置依次往後開始,先讓5,4為升序
2.第二趟:來到下標為2的位置,讓5,4,3為升序
3.第三趟:來到下標為3的位置,讓5,4,3,2為升序
4.第四趟:來到下標為3的位置,讓5,4,3,2,1為升序
這樣下來,總體就都為升序瞭
所以總體來說,在最壞情況下。5個數排瞭(5-1)躺就有序瞭.
所以最壞情況下n個數排n-1躺才能有序。
2.單趟排序
萬物歸根,學習任何排序先從單趟排序開始。
可以說關鍵思想在單躺排序中。
以第三趟排序為例。因為這趟排序有畫圖意義
思路:
第三趟:來到下標為3的位置,讓5,4,3,2為升序
1.起始狀態。因為能走到第三趟排序,說明第一趟和第二趟已經排好序瞭,以紅色線分割這時的數據為3 4 5 2 1
2.定義指針end指向有序序列的最後一個數,讓tmp保存end+1位置的值。(這樣可以防止end+1指向的值被覆蓋後找不到)
3.開始打擂臺賽。比較tmp的值和end的值的大小,然後end–。把比tmp大的值依次往後挪動。直到 end < 0越界 或者 tmp比end指向的值大時,單趟排序才完成。
詳細圖解
(1). tmp為 2 小於 5, 執行a[end+ 1] = a[end];把end+1上的值覆蓋。end = end – 1。
(2). 2小於 4,繼續重復以上步驟。
(3).2小於 4,繼續重復以上步驟。
(4).end此時越界。直接跳出循環,將tmp賦值給a[end + 1];
這樣就完成瞭單趟排序的解釋。
3.整體代碼
#include <stdio.h> void InsertSort(int* a, int n) { int i = 0; //總共n-1躺排序 for (i = 0; i < n - 1; i++) { //單趟排序 int end = i; int tmp = a[end + 1]; while (end >= 0) { //打擂臺賽 if (tmp < a[end]) { a[end + 1] = a[end]; end = end - 1; } else { break; } } a[end + 1] = tmp; } } int main() { int arr[] = { 5,4,3,2,1 }; int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); InsertSort(arr, sz); return 0; }
4.時間復雜度
為瞭更好的展開對希爾排序敘述,不得不說一下插入排序的時間復雜度。
(1).最壞情況下
最壞情況下:對降序排降序。比如對5 4 3 2 1排升序。1.假如有n個降序的數。需要排n-1躺。
2.第1趟比較1次,第2趟比較2次,第3躺比較3次。第n-1躺排n-1次。
3.由 等差數列 前n項和公式 (首項 + 末項) * 項數 / 2 得。
T(n) = (n-1)*(1 + n – 1)/2
T(n) = (n-1)*n / 2
所以最壞情況下時間復雜度為(N-1)*N / 2。
4.由大O漸進法表示為O(N2)。
(2).最好情況下
最好情況下:對升序排升序。比如對1 2 3 4 5排升序。
這時,假如有n個元素。隻需要對數組遍歷一遍就夠瞭,一遍也就是N-1次。
所以時間復雜度為O(N)
(3).基本有序情況下(重點)
例如:2 3 1 5 4
這個時候排升序,大概時間復雜度在 N ~ N2 之間接近 O(N).
5.算法特點
1.是穩定排序
2.代碼簡單,易實現
3.在數據接近有序 或者 已經有序的情況下,時間復雜度為O(N)
二、希爾排序
因 D.L.Shell 大佬於 1959 年提出而得名。
希爾排序(Shell’s Sort)是插入排序的一種又稱“縮小增量排序”,是直接插入排序算法的一種更高效的改進版本。——百度百科
假如給你以下數據和代碼,讓你寫希爾法排 升序,你會怎麼寫?你會怎麼排?
9,8,7,6,5,4,3,2,1
void ShellSort(int* a, int n) { //排序代碼 } int main() { int arr[] = { 9,1,2,5,7,4,1,6,3,5 }; int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); ShellSort(arr, sz); return 0; }
1.希爾從哪個方面優化的插入排序?
1.因為插入排序有2個特性:當待排序的個數基本有序 和 數據個數較少 時 插入效率較高。
2.所以希爾排序基於這2個特性,先依據間隔(gap)對數據分成各個小組,然後對各組進行預排序,使得數據基本有序,最後再進行一次普通的插入排序使數據整體有序。
2.排序思路
排序實質:實質是采用分組插入的方法。
其實還是插入排序的思路。隻是把數據分割為好幾組。然後對每組進行插入排序。
整體思路:
1.算法先將要排序的一組數按某個增量gap分成若幹組,每組中記錄的下標相差gap.
2.對每組中全部元素進行預排序,然後再用一個較小的增量對它進行分組,在每組中再進行預排序。
3.當增量 等於1 時,整個要排序的數被分成一組,排序完成。(這時候相當於 普通的插入排序 瞭)
3.預排序
以以下10個元素為例。
9,1,2,5,7,4,1,6,3,5
預排序:是對各個間隔(gap) 不為1 的小組 進行直接插入排序。要理解這句話請繼續往下看。
關於多少間隔分一組這個問題,怎麼分?不要想那麼多,按照以下規則分,你就自然懂瞭。分組規則:
1.間隔(gap)每次一半一半的分。直到最後gap == 1.
2.這樣分其實每次都是折半的,常識來說:折半的時間復雜度都為O(LogN).
#include <stdio.h> //希爾排序 void ShellSort(int* a, int n) { //預排序 int gap = n; while (gap > 1) { //每次gap折半 gap = gap / 2; } } int main() { int arr[] = { 9,8,7,6,5,4,3,2,1 }; int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); ShellSort(arr, sz); return 0; }
以上例子有10個數。那就可以達到5個間隔分一組。2個間隔分一組。還有最後的1個間隔分一組(預排序不包括gap == 1這一組)。
1.gap == 5的分一組進行間隔為5的插入排序。
此時排完序結果為 4 1 2 3 5 9 8 6 5 7
2.gap == 2的分一組,進行間隔(gap)為2的插入排序
此時排完序結果為 2 1 4 3 5 6 5 7 8 9
這時預排序已經完成。數據基本接近有序開始進行gap為1的插入排序。
4.正式排序
此時gap == 1.直接插入排序
5.整體代碼
實質:其實就是加瞭一個預排序,然後把 插入排序任何為1的地方替換為 gap。
#include <stdio.h> //希爾排序 void ShellSort(int* a, int n) { //預排序 int gap = n; while (gap > 1) { gap = gap / 2; //進行間隔為gap的插入排序 int i = 0; for (i = 0; i < n - gap; i++) { //單趟排序 int end = i; int tmp = a[end + gap]; while (end >= 0) { if (tmp < a[end]) { a[end + gap] = a[end]; end = end - gap; } else { break; } } a[end + gap] = tmp; } } } int main() { int arr[] = { 9,8,7,6,5,4,3,2,1 }; int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); ShellSort(arr, sz); return 0; }
6.時間復雜度
在嚴蔚敏老師的書上沒有具體說怎麼算。因為涉及一些數學上尚未解決的難題。
隻給瞭個結論,時間復雜度為O(N3/2)
在網上有一個很巧計算方法。隻是估算。僅供參考
(1).while循環的復雜度
1.假如有n個數據。n一直初以2.最後要等於1.所以公式為n / 2 / 2 / 2 / 2 / 2… = 1.
2.所以設需要初以 x 個2。也就是要執行 x 次。所以n = 2x.
所以 x = Log2n.
3.每次gap減半的 ,也就是while循環的 時間復雜度就是Log2N
int gap = n; while (gap > 1) { //每次gap折半 gap = gap / 2; }
(2).每組gap的時間復雜度
以下說法隻是估算。
在預排序階段。gap很大
1.gap很大很大時,數據跳的很快,差不多時間復雜度為O(N).正式排序時,gap == 1.
2.gap很小,因為數據接近有序,所以時間復雜度也差不多是O(N)
結論:
所以整個代碼的時間復雜度為O(N*LogN).
希爾排序空間復雜度也是O(1),因為還是隻需要一個輔助空間tmp。
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