插入排序思想:开始时指针指向第二个元素,从指针位置往前进行元素比较,大的元素往后挪一位,直到找到比指针位置元素小的位置,将该位置赋值成指针指向的值,指针往后移一位,此时前面的元素都已经排好序了,往复元素比较操作,只需要找到插入的位置即可
实现代码:
/**
* 插入排序
*
* @param nums
*/
public void insertSort(int[] nums) {
for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
int target = nums[i];
int j = i;
for (; j > 0 && target < nums[j - 1]; j--) {//大的往后挪
nums[j] = nums[j - 1];
}
//小的位置赋值成插入值
nums[j] = target;
}
}
希尔排序:观察插入排序发现如果数组已经有一定的排列了,那么插入排序性能会很高,例:0 2 3 4 1 排序,前面都是一次判断,不需要交换操作,只有最后一次循环将 2 3 4 往后挪一位,将 1 插入 0 后面。
希尔排序加入了步长,而不是一开始就从头进行插入排序,目的是将数组进行一定的排序,最后再用插入排序进行排序,性能比直接使用插入排序快
shellSort.png
实现代码:
/**
* 希尔排序
*
* @param nums
* @param step 步长
*/
public void shellSort(int[] nums, int step) {
for (int start = 0; start < step; start++) {//以步长为单位滚动数组
for (int i = step + start; i < nums.length; i += step) {
int target = nums[i];//获取插入的元素:索引是step + start
int j = i;
// 从后面往前遍历的条件 改成 step - 1 了
for (; j > step - 1 && target < nums[j - step]; j -= step) {//前面元素大的往后挪
nums[j] = nums[j - step];
}
//小的位置赋值成插入值
nums[j] = target;
}
}
}
为了对比直接插入排序和希尔排序的区别,我加入了一个变量来计数挪位操作的次数
/**
* 希尔排序
*
* @param nums
* @param step 步长
*/
public void shellSort(int[] nums, int step, int[] count) {
for (int start = 0; start < step; start++) {//以步长为单位滚动数组
for (int i = step + start; i < nums.length; i += step) {
int target = nums[i];//获取插入的元素:索引是step + start
int j = i;
// 从后面往前遍历的条件 改成 step - 1 了
for (; j > step - 1 && target < nums[j - step]; j -= step) {//前面元素大的往后挪
nums[j] = nums[j - step];
count[0]++;
}
//小的位置赋值成插入值
nums[j] = target;
}
}
}
测试代码:
int[] nums = new int[]{5, 7, 1, 3, 9, 0, 1, 6, 8, 4};
int[] count = new int[1];
shellSort(nums, 1, count);
for (int i : nums) {
System.out.print(i + " ");
}
System.out.println();
System.out.println("插入排序交换次数:" + count[0]);
nums = new int[]{5, 7, 1, 3, 9, 0, 1, 6, 8, 4};
count = new int[1];
shellSort(nums, 4, count);
shellSort(nums, 1, count);
for (int i : nums) {
System.out.print(i + " ");
}
System.out.println();
System.out.println("以步长4先进行希尔排序后排序的交换次数:" + count[0]);
结果:
0 1 1 3 4 5 6 7 8 9
插入排序交换次数:21
0 1 1 3 4 5 6 7 8 9
以步长4先进行希尔排序后排序的交换次数:15
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