🔔学习笔记.python版希尔排序及其时间复杂度分析 🐬
在编程的世界里,希尔排序是一种基于插入排序算法的改进版本,能够显著提高对部分有序数据的排序效率。接下来,让我们一起探索Python实现希尔排序的过程,并深入理解其时间复杂度。
✨ 算法步骤:
1. 选择一个增量序列t1, t2, ..., tk,其中ti > tj, i < j且tk = 1。
2. 按照这个增量序列的大小,进行分组排序。
3. 将所有的元素进行插入排序。
4. 不断缩小增量,重复上述过程,直到增量为1,完成整个排序过程。
📚 Python实现:
```python
def shell_sort(arr):
n = len(arr)
gap = n // 2
while gap > 0:
for i in range(gap, n):
temp = arr[i]
j = i
while j >= gap and arr[j - gap] > temp:
arr[j] = arr[j - gap]
j -= gap
arr[j] = temp
gap //= 2
```
🔍 时间复杂度分析:
希尔排序的时间复杂度依赖于所选的增量序列。对于某些增量序列,最坏情况下时间复杂度可以达到O(n^2);然而,对于其他序列,如Hibbard的增量序列(1, 3, 7, ..., 2^k - 1),其平均时间复杂度可优化至O(n^(3/2))。
🎯 总结:通过理解和应用希尔排序,我们不仅能够提升对数据排序的能力,还能深入理解算法优化的重要性。希望这篇笔记对你有所帮助!🚀
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