希尔排序又称缩小增量排序，其也属于插入排序类算法。相较于一般的插入算法、折半插入算法、2-路插入算法以及表插入算法，希尔排序在时间效率上更加优秀。
对于长度为 n 的数组，我们需要对其进行 k 次分割。每次分割的期望时间复杂度是 O(n/k)，因为每次分割我们将数组分成两个部分，一个部分的长度为 n/2，另一个部分的长度为 n/2 + k。对于这个分割，我们需要遍历 k 个元素并找到其正确的位置。因此，分割的期望时间复杂度是 O(k)。
比较次数 与序列初态 无关 的算法是：二路归并排序、简单选择排序、基数排序 比较次数 与序列初态 有关 的算法是：快速排序、直接插入排序、冒泡排序、堆排序、希尔排序
排序算法是一种将一组数据按照特定的规则进行排列的方法。排序算法通常用于对数据的处理，使得数据能够更容易地被查找、比较和分析。
希尔排序(Shell's Sort)，也被称为递减增量排序算法(Diminishing Increment Sort)，是插入排序的一种更高效的改进排序算法。
例如：对于{9，8，7，6，5，4，3，2，1，0}这样一组数据，用希尔排序排升序的步骤如下：
一、 直接插入排序 1.概念 把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中，直到所有的记录插入完为止，得到一个新的有序序列 2.直接插入排序的实现 void insertsort(int* a, int sz)//直接插入排序 [0 end]有序，插入end+1位置的值让[ 0 end+1]也有序 { int i = 0;//假设我们要排升序 for (i = 0; i < sz - 1; i++)//i不能取到sz-1 否则tmp就会造成越界访问 {
在解决这个问题时，INSERTION-SORT和QUICKSORT的性能主要取决于输入序列的特性，以及支票号码和交易时间的相对分布。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说几种常见排序算法时间复杂度[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
⚠值得注意的是，每次缩小gap的值的时候，无论每次gap除以多少，必须要使得gap最后一次能够等于1。
希尔排序（Shell Sort）是一种基于插入排序的排序算法，通过将待排序的元素分组进行插入排序，逐步减小分组的间隔，最终使整个序列有序。
外部排序：是指在排序期间元素无法全部同时存在内存中，必须在排序的过程中根据要求不断地在内、外存之间移动的排序
希尔排序（ShellSort）是以它的发明者Donald Shell名字命名的，希尔排序是插入排序的改进版，实现简单，对于中等规模数据的性能表现还不错 排序思想 前情回顾：直接插入排序（对插入排序不熟
如果原始数组本来已经接近有序，只需要较少的比较交换次数即可完成排序。比如下面这个数组，只有7和8是逆序的：
1、简单选择排序、直接插入排序和冒泡排序的平均情况下的时间复杂度都为O(n^2)，并且实现过程比较简单，但直接插入排序和冒泡排序在最好的情况下时间复杂度可以达到O(n)。而且简单选择排序则与序列的初始状态无关。
希尔排序（ShellSort）是以它的发明者Donald Shell名字命名的，希尔排序是插入排序的改进版，实现简单，对于中等规模数据的性能表现还不错
算法的稳定性：通俗地讲就是能保证排序前2个相等的数其在序列的前后位置顺序和排序后它们两个的前后位置顺序相同。在简单形式化一下，如果Ai = Aj, Ai原来在位置前，排序后Ai还是要在Aj位置前。
它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。 这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端，故名。
一、直接插入排序、冒泡排序和简单选择排序是最基本的排序方法，它们主要用于元素个数n（n<10000）不是很大的情形。
首先介绍各个排序算法的设计思路以及给出各个算法的伪代码，再通过伪代码具体实现每个排序算法。
笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ，旨在入门数据结构与算法和方便以后复习。
把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中，直到全部插入完为止，得到一个新的有序序列。
插入型排序包括：直接插入排序 折半插入排序 希尔排序 直接插入排序 时间复杂度：O(n^2) 空间复杂度：O(1) 稳定性：稳定 比较次数和移动次数与待排序序列的初始状态有关 最好情况：序列有序 比较次数：n-1次 移动次数：0 最差情况：序列逆序 比较次数：1+2+3+…+n-1次 移动次数 直接插入特性：当数组基本有序时，时间复杂度达到O(n)
昨天的作业都比较简单，力扣的题解也解释比较清楚，我就不在啰嗦了，今天我们来看快速排序和插入排序，其中快排，更是在面试中频频出现，整体难度也更上一层楼
今天 看了极客时间的 数据结构之美的专栏 有感而发 记录一下自己的 笔记 存在主观推断 不保证准确性
简单选择排序、直接插入排序和冒泡排序平均情况下的时间复杂度都为O（n^2），且实现过程也较为简单，但直接插入排序和冒泡排序最好情况下的时间复杂度的时间复杂度可以达到O(n)，而简单选择排序则与序列的初始状态无关。希尔排序作为插入排序的拓展，对较大规模的排序都可以达到很高的效率，但目前未得出其精确的渐近时间。堆排序利用了一种称为堆的数据结构，可在线性时间内完成建堆。且在O（nlog2n）内完成排序过程。快速排序基于分治的思想，虽然最坏情况下快速排序时间会达到O(n ^ 2),但快速排序平均性能可以达到O（nlog2n），在实际应用中常常优于其他排序算法。归并排序同样基于分治的思想，但由于其分割子序列与初始序列的排序无关，因此它的最好、最坏和平均时间复杂度均为O(nlog2n)。
我们在之前对直接插入排序算法的优化部分通过对直接插入排序的分析可以得到一个结论,即:
冒泡排序是比较基础的排序算法之一，其思想是相邻的元素两两比较，较大的数下沉，较小的数冒起来，这样一趟比较下来，最大(小)值就会排列在一端。整个过程如同气泡冒起，因此被称作冒泡排序。 冒泡排序的步骤是比较固定的：
从第一个数据开始，依次比较相邻元素的大小。如果前者大于后者，则进行交换操作，把大的元素往后交换。通过多轮迭代，直到没有交换操作为止。冒泡排序就像是在一个水池中处理数据一样，每次会把最大的那个数据传递到最后。
插入排序是一种简单直观的排序算法，它的基本思想是将待排序的元素逐个插入到已排序序列中的适当位置，直到全部元都插入完毕。插入排序包直接插入排序和希尔排序。
上面1、3、9、6还应该加一个7漏了写了；因为每个都是与后面gap距离的数比较所以我们直接for循环从下标为0到n-1即可，然后比较时与距离为gap的比较，具体可看下面的代码实现。
每步将一个待排序的记录，按其关键码值的大小插入前面已经排序的文件中适当位置上，直到全部插入完为止。
排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。
查找和排序算法是算法的入门知识，其经典思想可以用于很多算法当中。因为其实现代码较短，应用较常见。所以在面试中经常会问到排序算法及其相关的问题。但万变不离其宗，只要熟悉了思想，灵活运用也不是难事。一般在面试中最常考的是快速排序和归并排序，并且经常有面试官要求现场写出这两种排序的代码。对这两种排序的代码一定要信手拈来才行。还有插入排序、冒泡排序、堆排序、基数排序、桶排序等。面试官对于这些排序可能会要求比较各自的优劣、各种算法的思想及其使用场景。还有要会分析算法的时间和空间复杂度。通常查找和排序算法的考察是面试的开始，如果这些问题回答不好，估计面试官都没有继续面试下去的兴趣都没了。所以想开个好头就要把常见的排序算法思想及其特点要熟练掌握，有必要时要熟练写出代码。
它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
稳定性在某些情况下很重要，尤其是当排序的键值是复合的，即基于多个字段进行排序时。在这种情况下，保持相等元素的初始顺序可能对保持数据的某种有意义的顺序非常关键。例如，在对一组人按出生日期排序时，如果有两个人出生日期相同，我们可能会希望他们在排序后保持按姓名的顺序，如果使用稳定的排序算法，就可以保证这一点。
此时算法每趟的交换次数累加起来就是1 + 2 + ...... +(n-2)+(n-1),可以发现当算法执行结束,所有次数累加起来恰好是一个等差数列,我们利用求和公式可得:
算法简介 插入排序（Insertion Sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），因为在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。 算法描述 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置 重复步骤
的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序序。 快速排序：是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法，
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在 neng 操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。数据结构和算法是我准备新开的坑，主要是因为自己在这块确实很弱，需要大补（残废了一般）。这个坑以排序为开端，介绍了 7 种最经典、最常用的排序算法，分别是：冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、桶排序、计数排序、基数排序。对应的时间复杂度如下所示：
本文为简书作者郑永欣原创，CDA数据分析师已获得授权 查找和排序都是程序设计中经常用到的算法。查找相对而言较为简单，不外乎顺序查找、二分查找、哈希表查找和二叉排序树查找。排序常见的有插入排序、冒泡排序、归并排序和快速排序。其中我们应该重点掌握二分查找、归并排序和快速排序，保证能随时正确、完整地写出它们的代码。同时对其他的查找和排序必须能准确说出它们的特点、对其平均时间复杂度、最差时间复杂度、额外空间消耗和稳定性烂熟于胸。 1、内排序： 插入排序：直接插入排序(InsertSort)、希尔排序（ShellSo
希尔排序算法思想 把记录按下标的一定增量分组，对每组使用 直接插入排序算法 排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。 希尔排序算法过程： 先取一个正整数gap ---- 例如数组a[49, 38, 65, 97, 26, 13, 27, 49, 55, 4] 第1次 步长 gap = 10 / 2 = 5 分成了五组(49, 13) (38, 27) (65, 49) (97, 55) (26, 4)， 每组排序后变成了(13, 49) (27,
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