python 希尔排序

好的，下面是 Python 实现的希尔排序代码：

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
    return arr

希尔排序是插入排序的改进版，通过将数组分成若干个小的子数组进行插入排序，最后再对整个数组进行一次插入排序。希尔排序的时间复杂度约为 $O(n^{1.3})$，在大部分情况下表现良好。

相关问题

Python希尔排序

以下是Python实现希尔排序的代码示例：

def ShellSort(nums):
    step = len(nums) // 2  # 初始化增量为数组长度的一半
    while step > 0:  # 增量必须是大于0的整数
        for i in range(step, len(nums)):  # 遍历需要进行插入排序的数
            ind = i
            while ind >= step and nums[ind] < nums[ind - step]:  # 对每组进行插入排序
                nums[ind], nums[ind - step] = nums[ind - step], nums[ind]
                ind -= step
        step //= 2  # 增量缩小一半
    print(nums)

nums = [5, 3, 6, 4, 1, 2, 8, 7]
ShellSort(nums)

这段代码实现了希尔排序算法。希尔排序是一种改进的插入排序算法，通过将数组分成多个子序列进行插入排序，然后逐渐缩小增量，最终完成整个数组的排序。在每次排序中，通过比较相隔一定增量的元素，可以将较小的元素移动到前面，从而减少了后续插入排序的工作量。

python希尔排序

希尔排序是一种插入排序的改进算法，它通过将待排序的元素按照一定间隔分组，然后对每组进行插入排序的方式来进行排序。希尔排序的代码如下：

nums = [5,3,6,4,1,2,8,7]

def ShellSort(nums):
    step = len(nums)//2   #初始化增量为数组长度的一半
    while step > 0:       #增量必须是大于0的整数
        for i in range(step,len(nums)):  #遍历需要进行插入排序的数
            ind = i
            while ind >= step and nums[ind < nums[ind-step]:   #对每组进行插入排序
                nums[ind],nums[ind-step = nums[ind-step],nums[ind]
                ind -= step
        step //= 2   #增量缩小一半
    print(nums)

ShellSort(nums)

以上代码使用了希尔排序的思想来对给定数组nums进行排序。具体步骤如下：
1. 初始化增量step为数组长度的一半。
2. 当增量step大于0时，进行以下操作：
- 遍历数组中需要进行插入排序的元素，从第step个元素开始。
- 对每组进行插入排序，即将当前元素与其前step个元素比较并交换位置，直到找到合适的位置或者前面没有更小的元素为止。
- 重复上述过程，直到将整个数组排序完成。
3. 增量step缩小一半，并继续进行上述操作，直到增量为1。
4. 打印排序后的数组。

希尔排序的时间复杂度一般为O(n^1.3)～O(n^2)，具体取决于增量的选择。希尔排序的空间复杂度为O(1)，它是一个不稳定的排序算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【python算法系列三】 希尔排序算法](https://blog.csdn.net/m0_70372647/article/details/124808637)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [undefined](undefined)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [python排序算法——希尔排序（附代码）](https://blog.csdn.net/AOAIYI/article/details/128717484)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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