Java排序算法（七）：希尔排序(Shell排序)

Java排序算法（七）：希尔排序(Shell排序)

希尔排序(缩小增量法) 属于插入类排序,由Shell提出，希尔排序对直接插入排序进行了简单的改进：它通过加大插入排序中元素之间的间隔，并在这些有间隔的元素中进行插入排序，从而使数据项大跨度地移动，当这些数据项排过一趟序之后，希尔排序算法减小数据项的间隔再进行排序，依次进行下去，进行这些排序时的数据项之间的间隔被称为增量，习惯上用字母h来表示这个增量。

常用的h序列由Knuth提出，该序列从1开始，通过如下公式产生：

h = 3 * h +1

反过来程序需要反向计算h序列，应该使用

h=(h-1)/3

 

代码实现：

 

[java] view
plaincopyprint?

package sort;  

  

public class ShellSortTest {  

    public static int count = 0;  

  

    public static void main(String[] args) {  

  

        int[] data = new int[] { 5, 3, 6, 2, 1, 9, 4, 8, 7 };  

        print(data);  

        shellSort(data);  

        print(data);  

  

    }  

  

    public static void shellSort(int[] data) {  

        // 计算出最大的h值  

        int h = 1;  

        while (h <= data.length / 3) {  

            h = h * 3 + 1;  

        }  

        while (h > 0) {  

            for (int i = h; i < data.length; i += h) {  

                if (data[i] < data[i - h]) {  

                    int tmp = data[i];  

                    int j = i - h;  

                    while (j >= 0 && data[j] > tmp) {  

                        data[j + h] = data[j];  

                        j -= h;  

                    }  

                    data[j + h] = tmp;  

                    print(data);  

                }  

            }  

            // 计算出下一个h值  

            h = (h - 1) / 3;  

        }  

    }  

  

    public static void print(int[] data) {  

        for (int i = 0; i < data.length; i++) {  

            System.out.print(data[i] + "\t");  

        }  

        System.out.println();  

    }  

  

}  

运行结果：

[java] view
plaincopyprint?

5   3   6   2   1   9   4   8   7     

1   3   6   2   5   9   4   8   7     

1   2   3   6   5   9   4   8   7     

1   2   3   5   6   9   4   8   7     

1   2   3   4   5   6   9   8   7     

1   2   3   4   5   6   8   9   7     

1   2   3   4   5   6   7   8   9     

1   2   3   4   5   6   7   8   9  

上面程序在和直接插入法比较，会发现其与直接插入排序的差别在于：直接插入排序中的h会以1代替

 

Shell排序是不稳定的，它的空间开销也是O(1),时间开销估计在O(N3/2)~O(N7/6)之间