基本思想

        对于插入排序而言,它的基本思想就是往已经排好序的序列里边插入数据。思想类似于玩扑克牌。接下来的排序都是基于下边的这个数组。

int a[ ] = { 5 , 3 , 9 , 6 , 2 , 4 , 7 , 1 , 8 };

直接插入排序

        我们想要将这个数组排成升序,在最一开始,我们可以认为数组的第一个元素5为一个有序的序列,5之后的元素就是一个个要往5这个有序的序列里边插入的元素。

        3显然比5要小,要想排成升序,那么5就要移动到3的位置,3插入到5原来的位置。接下来的操作其实也是这样的。

        为了完成上边的操作,我们需要一个变量tmp去存储要插入的数据,我们还需要变量end去标记有序序列里边的最后一个元素,那么end + 1就表示的是待排序序列里边的第一个元素。

        有了上边的铺垫,代码的基本思路就出来了。拿end + 1位置的元素先给给tmp,接着拿end位置的元素与tmp做比较。如果arr[end] > tmp,就直接把arr[end + 1] = arr[end],可是到这,tmp依旧没有到它该去的有序的位置,所以end--,此时再重复上边的过程,直到arr[end] < tmp,这时候把arr[end + 1] = tmp。

        顺着上边的思路,大家再结合我下边的图片理解。

        具体代码

//直接插入排序
void InsertSort(int* arr, int n)
{for (int i = 0; i < n - 1; i++){int end = i;int tmp = arr[end + 1];while (end >= 0){if (arr[end] > tmp){arr[end + 1] = arr[end];end--;}else{break;}}arr[end + 1] = tmp;}
}

        从具体的代码里边还需要注意几点,一方面是arr[end] < tmp的时候,将arr[end + 1] = tmp,另一方面,如果tmp的大小比有序序列里边都小,那么tmp这时候其实是去的0下标的位置,此时end < 0,所以统一把arr[end + 1] = tmp写在循环外边。还有最外边的那个for循环,i < n - 1,因为如果i == n的时候,end + 1已经越界了。

直接插入排序的时间复杂度

        直接插入排序是由两个循环嵌套而成的,最终的时间复杂度可以理解为最深层那行代码执行的次数,假设if条件永远成立,这是最坏的情况。可以画个大概的表格来理解。

end = i         执行次数

      0               1

      1               2

      2               3

      .                .

      .                .

      .                .

    n - 2          n - 1

        最后用等差数列求和一下,然后按照大0表示法的条件,得出时间复杂度最差的情况为0(N^2)。当大的数据全在前边,小的数据全在后边才能满足这一个情况。但如果这个数组有序(小的元素都在前边,大的数据都在后边),那么时间复杂度就降为0(N)了。

        为了满足每次待排序的序列都可以满足小的数据大都在前边,大的数据大都在后边,我们就需要采取一些优化的手段,希尔排序可以帮助我们。

希尔排序

        希尔排序是直接插入排序的优化版本,它的基本思想就是将待排序序列先分组,组内先排序,最后大致满足小的数据在前,大的数据在后了之后,再进行直接插入排序。

        希尔排序法又叫缩小增量法,具体的实现就是先选定⼀个整数(通常是gap = n/3+1),把待排序序列所有记录分成各组,所有的距离相等的记录分在同⼀组内,并对每⼀组内的记录进⾏排序,然后gap=gap/3+1得到下⼀个整数,再将数组分成各组,进⾏插⼊排序,当gap=1时,就相当于直接插⼊排序。gap为几,就分为几组。

        这就是完整的分组情况。

        就拿gap == 2来具体说明。

        很直观的可以看出,经过了两次分组,并且组内排序之后,元素变成了我们最希望看到的样字,小的全在前边,大的都在后边。

        我们称gap > 1为预排序,而gao == 1就为直接插入排序。这是一个优化的过程,本质还是直接插入排序,整体代码变化不大。

        代码实现

//希尔排序
void ShellSort(int* arr, int n)
{int gap = n;while(gap > 1)//gap > 1都是预排序{gap = gap / 3 + 1;for (int i = 0; i < n - gap; i++){int end = i;int tmp = arr[end + gap];while (end >= 0){if (arr[end] > tmp){arr[end + gap] = arr[end];end = end - gap;}else{break;}}arr[end + gap] = tmp;}}
}

        对于最外层的while循环来说很好理解,因为循环里边都是在进行预排序,所以要满足gap > 1,除去for循环的循环条件不看,其他的代码就是直接插入排序一样的代码,只不过是元素之间的距离变成了gap,对于for循环来说,为什么要i < n - gap,是因为我们简化了代码,如果真的按照一组组去进行排序的话,就要再多嵌套了个循环了,这显然不合适,所以我们就对各组同时进行直接插入排序。

        还是拿gap == 2为例子(上边有图),gap为2的时候总共分为两组,i = 0的时候进入for循环就是在对红色组进行排序,排序完,i++,再进入for循环,就是在对绿色组进行排序,以此类推,又由于每组之间的元素相差gap,所以当end == n - gap的时候已经是在最后一个元素的位置,再往下end + gap就越界了。

希尔排序的时间复杂度

        希尔排序的复杂度是算不出来的,官方的给出的大致复杂度是0(N^1.3),可见是比直接插入排序优化了不少。

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