希尔排序

 

数据结构	数组
最差时间复杂度	O（n log^2 n）
最优时间复杂度	O (n log^2 n)
平均时间复杂度	O（n log n）
空间复杂度	O(1)
排序方式	in-place
稳定性	不稳定
比较次数	n*(n-1)/2
适用场景

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  希尔排序(Shell's Sort)是插入排序的一种又称“缩小增量排序”（Diminishing Increment Sort），是直接插入排序算法的一种
更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。该方法因D.L.Shell于1959年提出而得名。
  希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，
当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止

思路：

初始数据:74 88 69 67 75   72 11 89 77 60 

gap=5（分5组,每组进行插入排序）
74和72:　　72 88 69 67 75   74 11 89 77 60
88和11:　　72 11 69 67 75   74 88 89 77 60
69和89:　　72 11 69 67 75   74 88 89 77 60
67和77:　　72 11 69 67 75   74 88 89 77 60
75和60:　　72 11 69 67 60   74 88 89 77 75

gap=2（分2组,每组进行插入排序）（72、69、60、88、77）（11、67、74、89、75）

第一组结果：　　60 11 69 67 72   74 77 89 88 75
第二组结果：　　60 11 69 67 72   74 77 75 88 89

gap=1（整个数组进行插入排序）
结果：　　11 60 67 69 72   74 75 77 88 89

________________________________________________
数组个数为奇数
74 88 69 67 75   72 11 89 77 60   10 初始数据

gap=5（分5组,每组进行插入排序）

第一组：　　72 88 69 67 75 74 11 89 77 60 10（74、72、10 插入排序）
其余同上。

　　

代码：

    public class ShellSort : SortBase, ISort
    {
        public void Sort()
        {
            int n = arr.Length;
            int i, j, gap;

            // gap为步长，每次减为原来的一半。
            for (gap = n / 2; gap > 0; gap /= 2)
            {
                // 共gap个组，对每一组都执行直接插入排序
                for (i = 0; i < gap; i++)
                {
                    for (j = i + gap; j < n; j += gap)
                    {
                        // 如果arr[j] < arr[j-gap]，则寻找arr[j]位置，并将后面数据的位置都后移。
                        if (arr[j] < arr[j - gap])
                        {
                            int tmp = arr[j];
                            int k = j - gap;
                            while (k >= 0 && arr[k] > tmp)
                            {
                                arr[k + gap] = arr[k];
                                k -= gap;
                            }
                            arr[k + gap] = tmp;
                        }
                    }
                }
            }
            base.output(arr);
        }




        public void Sort2()
        {

        }

    }