## 希爾排序
希爾排序(Shell Sort)是插入排序的一種。也稱縮小增量排序,是直接插入排序算法的一種更高效的改進版本。希爾排序是非穩定排序算法。該方法因DL.Shell于1959年提出而得名。 希爾排序是把記錄按下標的一定增量分組,對每組使用直接插入排序算法排序;隨著增量逐漸減少,每組包含的關鍵詞越來越多,當增量減至1時,整個文件恰被分成一組,算法便終止。
## 希爾排序過程
希爾排序的基本思想是:將數組列在一個表中并對列分別進行插入排序,重復這過程,不過每次用更長的列(步長更長了,列數更少了)來進行。最后整個表就只有一列了。將數組轉換至表是為了更好地理解這算法,算法本身還是使用數組進行排序。
例如,假設有這樣一組數`[ 13 14 94 33 82 25 59 94 65 23 45 27 73 25 39 10 ]`,如果我們以步長為5開始進行排序,我們可以通過將這列表放在有5列的表中來更好地描述算法,這樣他們就應該看起來是這樣(豎著的元素是步長組成):
~~~
13 14 94 33 82
25 59 94 65 23
45 27 73 25 39
10
~~~
然后我們對每列進行排序:
~~~
10 14 73 25 23
13 27 94 33 39
25 59 94 65 82
45
~~~
將上述四行數字,依序接在一起時我們得到:`[ 10 14 73 25 23 13 27 94 33 39 25 59 94 65 82 45 ]`。這時10已經移至正確位置了,然后再以3為步長進行排序:
~~~
10 14 73
25 23 13
27 94 33
39 25 59
94 65 82
45
~~~
排序之后變為:
~~~
10 14 13
25 23 33
27 25 59
39 65 73
45 94 82
94
~~~
最后以1步長進行排序(此時就是簡單的插入排序了)
## 希爾排序的分析

~~~
def shell_sort(alist):
n = len(alist)
# 初始步長
gap = n / 2
while gap > 0:
# 按步長進行插入排序
for i in range(gap, n):
j = i
# 插入排序
while j>=gap and alist[j-gap] > alist[j]:
alist[j-gap], alist[j] = alist[j], alist[j-gap]
j -= gap
# 得到新的步長
gap = gap / 2
alist = [54,26,93,17,77,31,44,55,20]
shell_sort(alist)
print(alist)
~~~
## 時間復雜度
* 最優時間復雜度:根據步長序列的不同而不同
* 最壞時間復雜度:O(n2)
* 穩定想:不穩定
## 希爾排序演示

- 系統編程
- 1.進程
- 1.1.fork
- 1.2.多個進程能否修改全局變量
- 1.3多次fork的問題
- 1.4.進程的創建-multiprocessing
- 1.5.進程的創建-Process子類
- 1.6.進程池Pool
- 1.7.進程間通信--Queue
- 2.線程
- 2.1.多線程-Threading
- 2.2.threading注意點
- 2.3.多線程-共享全局變量
- 2.4.線程和進程的對比
- 2.5.同步
- 2.6.互斥鎖
- 2.7.多線程-非共享數據
- 2.8.死鎖
- 2.9.同步應用
- 2.10.生產者與消費者模式
- 2.11.ThreadLocal
- 2.12.異步
- 2.13.GIL的問題
- 網絡編程
- 1.網絡概述-udp
- 1.1.TCP/IP
- 1.2.端口
- 1.3.ip地址
- 1.4.socket簡介
- 1.5.UDP介紹
- 1.6.udp網絡程序-發送數據
- 1.7.udp網絡程序-發送、接收數據
- 1.8.udp網絡程序-端口問題
- 1.9.udp綁定信息
- 2.0.udp網絡通信過程
- 2.1.udp應用:echo服務器
- 2.2.udp應用:聊天室
- 2.3.udp總結
- 2.4.udp綜合-模擬QQ
- 2.TFTP下載和上傳
- 3.TCP/IP
- 3.1.打開瀏覽器訪問百度的過程
- web服務器
- 1.1.MyWebServer.py
- 1.2.MyWebFramework.py
- 正則
- 1.1.re模塊
- 1.2.字符
- 1.3.原始字符串
- 1.4.表示數量
- 1.5.表示邊界
- 1.6.匹配分組
- 1.7.貪婪和非貪婪
- 數據結構和算法
- 1.引入概念
- 1.1.第一次嘗試
- 1.2.算法的提出
- 1.3.第二次嘗試
- 1.4.算法效率衡量
- 1.5.算法分析
- 1.6.常見時間復雜度
- 1.7.python內置類型性能分析
- 1.8.數據結構
- 2.順序表
- 2.1.順序表的形式
- 2.2.順序表的結構和實現
- 2.3.順序表的操作
- 2.4.python中的順序表
- 3.鏈表
- 3.1.單向鏈表
- 3.2.單向循環鏈表
- 3.3.雙向鏈表
- 4.棧
- 4.1.棧的結構實現
- 5.隊列
- 5.1.隊列的實現
- 5.2.雙端隊列
- 6.排序和搜索
- 6.1.冒泡排序
- 6.2.選擇排序
- 6.3.插入排序
- 6.4.快速排序
- 6.5.哈希排序
- 6.6.歸并排序
- 6.7.常見排序算法效率比較
- 6.8.搜索
- 7.樹與樹算法
- 7.1.二叉樹
- 7.2.二叉樹的遍歷
- 初識Django
- 1.小白
- 2.初次嘗試
- 3.管理站點
- 4.視圖
- 5.模板
- django模型
- 1.定義模型
- 2.模型成員
- 3.模型查詢
- 4.自連接
- django視圖
- django模板
- django高級
- django第三方
- django-git