數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)--時(shí)間復(fù)雜度與希爾排序

一褒链、時(shí)間復(fù)雜度
1、定義
一般情況下疑苔,算法中基本操作重復(fù)執(zhí)行的次數(shù)是問(wèn)題規(guī)模n的某個(gè)函數(shù)甫匹,用T(n)表示,若有某個(gè)輔助函數(shù)f(n)惦费,使得當(dāng)n趨近于無(wú)窮大時(shí)兵迅,T(n)/f(n)的極限值為不等于零的常數(shù),則稱f(n)是T(n)的同數(shù)量級(jí)函數(shù)薪贫。記作T(n)=O(f(n))恍箭,稱O(f(n))為算法的漸進(jìn)時(shí)間復(fù)雜度(O是數(shù)量級(jí)的符號(hào) ),簡(jiǎn)稱時(shí)間復(fù)雜度瞧省。
A扯夭、時(shí)間頻度:
一個(gè)算法花費(fèi)的時(shí)間與算法中語(yǔ)句的執(zhí)行次數(shù)成正比,哪條語(yǔ)句執(zhí)行的次數(shù)多鞍匾,它花費(fèi)的時(shí)間就多交洗,所以一個(gè)算法中語(yǔ)句執(zhí)行的次數(shù)稱為時(shí)間頻度,記為T(n)橡淑。
B构拳、時(shí)間復(fù)雜度:
n稱為問(wèn)題的規(guī)模,當(dāng)n不斷變化時(shí)梁棠,時(shí)間頻度T(n)也會(huì)不斷變化置森。要想知道它變化時(shí)呈現(xiàn)什么規(guī)律,由此引入了時(shí)間復(fù)雜度的概念符糊。
時(shí)間頻度與時(shí)間復(fù)雜度是不同的凫海,時(shí)間頻度不同但時(shí)間復(fù)雜度可能相同。
如:T(n)=n2+3n+4與T(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同男娄,但時(shí)間復(fù)雜度相同盐碱,都為O(n^2)。
常見(jiàn)的時(shí)間復(fù)雜度有:


image.png

一般情況下所說(shuō)的時(shí)間復(fù)雜度即為最壞情況下的時(shí)間復(fù)雜度沪伙, 這樣做的原因是:最壞情況下的時(shí)間復(fù)雜度是算法在任何輸入實(shí)例上運(yùn)行時(shí)間的上界瓮顽,這就保證了算法的運(yùn)行時(shí)間不會(huì)比最壞的情況下更長(zhǎng)。如果最差情況下的運(yùn)行時(shí)間能夠滿足要求围橡,那所有的情況下都不會(huì)有問(wèn)題了暖混。

2、如何計(jì)算
A翁授、找到執(zhí)行次數(shù)最多的語(yǔ)句
B拣播、計(jì)算語(yǔ)句執(zhí)行次數(shù)的數(shù)量級(jí)
C晾咪、用大O來(lái)表示結(jié)果
舉例:
(1)

 for(i = 1; i <= n; i++) {     //循環(huán)了n*n次,O(n2)
    for(j = 1; j <= n; j++) {
       s++;
    }
  }

(2)

for(i = 1; i <= n; i++) {   //循環(huán)了(n+n-1+...+1)≈(n2)/2贮配,O(n2)
   for(j = 1; j <= n; j++) {
      s++;
   }
 }

(3)

 i=1;k=0;
 while(i <= n-1) { //循環(huán)了n-1≈n次谍倦,O(n)
    k += 10 * i;
    i++;    
 }

(4)

for(i = 1; i <= n; i++) { //循環(huán)了(1^2+2^2+3^2+...+n^2)=n(n+1)(2n+1)/6≈(n^3)/3,
   for(j = 1; j <= n; j++) { //O(n^3)
       for(k = 1; k <= j; k++) {
           x=x+1;
       }
   }
}

(5)

x=91; y=100;
while(y > 0) {//T(n)=O(1)泪勒,與n無(wú)關(guān)
  if(x > 100) {
     x = x - 10;
     y--;
   } else {
     x++;
   }
}

3昼蛀、總結(jié):
A、取決于執(zhí)行次數(shù)最多的語(yǔ)句圆存,如當(dāng)有若干個(gè)循環(huán)語(yǔ)句時(shí)叼旋,算法的時(shí)間復(fù)雜度是由嵌套層數(shù)最多的循環(huán)語(yǔ)句中最內(nèi)層語(yǔ)句的頻度f(wàn)(n)決定的。
B沦辙、如果算法的執(zhí)行時(shí)間不隨著問(wèn)題規(guī)模n的增加而增長(zhǎng)夫植,即使算法中有上千條語(yǔ)句,其執(zhí)行時(shí)間也不過(guò)是一個(gè)較大的常數(shù)油讯。此類算法的時(shí)間復(fù)雜度是O(1)
C详民、算法的時(shí)間復(fù)雜度不僅僅依賴于問(wèn)題的規(guī)模,還與輸入實(shí)例的初始狀態(tài)有關(guān)

二陌兑、希爾排序
希爾排序是又稱“縮小增量排序”沈跨。它也是一種插入排序,但在時(shí)間效率上比傳統(tǒng)的插入排序诀紊,折半插入排序,表插入排序等有較大改進(jìn)隅俘。
1邻奠、基本思想
希爾排序是把記錄按下標(biāo)的一定增量分組,對(duì)每組使用直接插入排序算法排序为居;隨著增量逐漸減少碌宴,每組包含的關(guān)鍵詞越來(lái)越多,當(dāng)增量減至1時(shí)蒙畴,整個(gè)文件恰被分成一組贰镣,算法便終止。
簡(jiǎn)單插入排序很循規(guī)蹈矩膳凝,不管數(shù)組分布是怎么樣的碑隆,依然一步一步的對(duì)元素進(jìn)行比較,移動(dòng)蹬音,插入上煤,比如[5, 4, 3, 2, 1, 0]這種倒序序列,數(shù)組末端的0要回到首位置很是費(fèi)勁著淆,比較和移動(dòng)元素均需n-1次劫狠。而希爾排序在數(shù)組中采用跳躍式分組的策略拴疤,通過(guò)某個(gè)增量將數(shù)組元素劃分為若干組,然后分組進(jìn)行插入排序独泞,隨后逐步縮小增量呐矾,繼續(xù)按組進(jìn)行插入排序操作,直至增量為1懦砂。希爾排序通過(guò)這種策略使得整個(gè)數(shù)組在初始階段達(dá)到從宏觀上看基本有序蜒犯,小的基本在前,大的基本在后孕惜。然后縮小增量愧薛,到增量為1時(shí),其實(shí)多數(shù)情況下只需微調(diào)即可衫画,不會(huì)涉及過(guò)多的數(shù)據(jù)移動(dòng)毫炉。
2、基本步驟
選擇增量gap = length / 2削罩,縮小增量繼續(xù)以gap = gap / 2的方式瞄勾,這種增量選擇可以用一個(gè)序列來(lái)表示,{n/2,(n/2)/2...1}弥激,稱為增量序列进陡。這種增量稱為希爾增量,但其實(shí)這個(gè)增量序列不是最優(yōu)的(希爾排序的增量序列的選擇與證明是個(gè)數(shù)學(xué)難題)微服。
舉例:
原始數(shù)組趾疚,元素顏色相同的為一組


image.png

初始增量gap = length / 2 = 5,也就是說(shuō)整個(gè)數(shù)組分成5組:[8, 3] [9, 5] [1, 4] [7, 6] [2, 0]


image.png

對(duì)這5組進(jìn)行插入排序以蕴,結(jié)果如下糙麦,之后縮小增量gap = 5 / 2 = 2,數(shù)組分成了2組:[3, 1, 0, 9, 7] [5, 6, 8, 4, 2]
image.png

再對(duì)上面兩個(gè)數(shù)組進(jìn)行插入排序丛肮,結(jié)果如下赡磅,再次縮小增量gap = 2 / 2 = 1,整個(gè)數(shù)組只有一組數(shù)據(jù)了[0, 2, 1, 4, 3, 5, 7, 6, 9, 8]
image.png

之后只需對(duì)這個(gè)數(shù)組進(jìn)行微調(diào)宝与,無(wú)需進(jìn)行大量的移動(dòng)操作焚廊,即可完成整個(gè)數(shù)組的排序
image.png

3、算法:
void shellsort(int a[], int n) {   
   int gap = n / 2;  
   int i, j;  
   int tmp;  
   for(gap = n / 2; gap > 0; gap /= 2)  {   //增量起始值為n/2,之后逐次減半  
      //從第gap個(gè)元素习劫,逐個(gè)對(duì)其所在組進(jìn)行直接插入排序操作
      for(i = gap; i < n; i++)  {
          tmp=a[i];  
          j = i;
          if(a[j] < a[j - gap]) {
             while(j - gap >= 0 && tmp < a[j - gap]) {
                 //移動(dòng)法
                 a[j] = a[j - gap];
                 j = j - gap;
             }
             a[j] = temp;
          }
       }  
    }
}
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