本文实例讲述了python实现希尔排序算法的方法。分享给大家供大家参考。具体如下：
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def shellSort(items): |
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
时间： 2025-01-02 12:32:47
python实现的希尔排序算法实例
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java中实现希尔排序算法
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关于希尔排序算法的程序问题
问题描述 关于希尔排序算法的程序问题 源程序为 void shellsort3(int a[], int n) { int i, j, gap; for (gap = n / 2; gap > 0; gap /= 2) for (i = gap; i < n; i++) for (j = i - gap; j >= 0 && a[j] > a[j + gap]; j -= gap) Swap(a[j], a[j + gap]); } 如果修改为: void shel
使用Java实现希尔排序算法的简单示例_java
简介希尔排序(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-
细致解读希尔排序算法与相关的Java代码实现_java
希尔排序(Shell's sort)是一种非常"神奇"的排序算法.说它"神奇",是因为没有任何人能清楚地说明它的性能到底能到什么情况.希尔排序因DL．Shell于1959年提出而得名.自从C. A. R. Hoare在1962年提出快速排序后,由于其更为简单,一般采用快速排序.但是,不少数学家们还是孜孜不倦地寻找希尔排序的最佳复杂度.作为普通程序员,我们可以学习下希尔的思路. 顺便说一句,在希尔排序出现之前,计算机界普遍存在"排序算法不可能突破O(n2)&
java实现希尔排序算法_java
希尔排序算法的基本思想是:先取一个小于n的整数d1作为第一个增量,把文件的全部记录分成d1个组.所有距离为dl的倍数的记录放在同一个组中.先在各组内进行直接插人排序:然后,取第二个增量d2<d1重复上述的分组和排序,直至所取的增量dt=1(dt<dt-l<-<d2<d1),即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止.该方法实质上是一种分组插入方法. //带增量的插入排序 public static void shellSort(int[] array) { int len =
希尔排序算法的C语言实现示例_C 语言
希尔排序,也称递减增量排序算法,是插入排序的一种更高效的改进版本.希尔排序是非稳定排序算法. 希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的: 插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时,效率高,即可以达到线性排序的效率 但插入排序一般来说是低效的,因为插入排序每次只能将数据移动一位 希尔排序通过将比较的全部元素分为几个区域来提升插入排序的性能.这样可以让一个元素可以一次性地朝最终位置前进一大步.然后算法再取越来越小的步长进行排序,算法的最后一步就是普通的插入排序,但是到了这步,需排序的数据几
python选择排序算法实例总结
本文实例总结了python选择排序算法.分享给大家供大家参考.具体如下: 代码1: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 def ssort(V): #V is the list to be sorted j = 0 #j is the "current" ordered position, starting with the first one in the list while j != len(V): #this is the replacin
希尔排序算法
希尔排序,也称递减增量排序算法,是插入排序的一种更高效的改进版本.希尔排序是非稳定排序算法. 希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的: 插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时, 效率高, 即可以达到线性排序的效率 但插入排序一般来说是低效的, 因为插入排序每次只能将数据移动一位 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/shell-sort-algorithm.html,转载请注明源地址. 算法原理 原始的算法实现在最坏的情况下需要进行O(n
Python最长公共子串算法实例_python
本文实例讲述了Python最长公共子串算法.分享给大家供大家参考.具体如下: #!/usr/bin/env python # find an LCS (Longest Common Subsequence). # *public domain* def find_lcs_len(s1, s2): m = [ [ 0 for x in s2 ] for y in s1 ] for p1 in range(len(s1)): for p2 in range(len(s2)): if s1[p1] =