C语言深入探究直接插入排序与希尔排序使用案例讲解-C/C++开发

算法中排序是十分重要的,而每一个学习计算机的都会在初期的时候接触到这种排序,下面这篇文章主要给大家介绍了关于c语言直接插入排序与希尔排序使用的相关资料,需要的朋友可以参考下

一.直接插入排序

1.1直接插入排序引入

排序是我们生活中经常会面对的问题，以打扑克牌为例，你摸的手牌肯定是杂乱的，你一定会将小牌移动到大牌的左面，大牌移动到小牌的右面，这样顺序就算理好了。这里我们的理牌方法就是直接插入排序。

1.2直接插入排序的核心思想与算法分析

核心思想: 就是将一个记录插入到已经排好序的有序表中，从而得到一个新的记录数增1的有序表。

算法分析：

从序列第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序
取出下一个元素，设为待插入元素，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）大于待插入元素，将该元素移到下一位置。
重复步骤2，直到找到已排序的元素小于或者等于待排序元素的位置，插入元素。
重复2，3步骤，完成排序。

1.3实例说明

以12，2，9，8，18，7这几个数字为例，排序过程：

这里三角形表示要插入的值
横线表示已经排好序的数字
j是趟数，是这一趟开始的时候已排序队列的最后一个值的下标。

1.4直接插入排序代码实现

代码如下：

void InsertSort(int* arr, int len)
{
	//assert arr!=NULL
	for (int i = 1; i < len; i++)//一共跑了多少趟  //01234   12345  
	{
		int tmp = arr[i];//待插入的值  
		//j 指向 这一趟开始的时候的已排序好的队列中最后一个值的下标
		int j;
		for (j = i - 1; j >= 0; j--)//这里控制待插入的值和 已排序队列的挨着比较（从右向左比较）
		{
			if (arr[j] <= tmp)
			{
				break;//这时应该停下来
			}
			else
			{
				arr[j + 1] = arr[j];
			}
		}
		arr[j + 1] = tmp;
	}
}

1.5直接插入排序性能分析

时间复杂度：

（1）顺序排序时，只需比较(n-1)次，插入排序时间复杂度为O(n)；

（2）逆序排序时，需比较n(n-1)/2次，插入排序时间复杂度为O(n^2)；

（3）当原始序列杂乱无序时，平均时间复杂度为O(n^2)。

空间复杂度：

插入排序过程中，需要一个临时变量temp存储待排序元素，因此空间复杂度为O(1)。

算法稳定性：

插入排序是一种稳定的排序算法。

二.希尔排序

2.1希尔排序引入

希尔排序其实就是对直接插入排序的优化，在第一部分我们说过==(1)直接插入排序数据越有序，插入的效率就越高；(2)记录数比较少时，直接插入的优势也很明显。==希尔排序就是根据这两个特点进行的优化。

2.2希尔排序的核心思想与算法分析

核心思想：通过一个不断缩小的增量序列，对无序序列反复的进行拆分并且对拆分后的序列使用插入排序的。

算法分析：

先将整个待排元素序列分割成若干个子序列（由相隔某个“增量”的元素组成的）；
分别进行直接插入排序，然后依次缩减增量再进行排序；
待整个序列中的元素基本有序（增量足够小）时，再对全体元素进行一次直接插入排序；
完成排序。

2.3实例说明

以12，2，9，8，5，88，99，10，7，17，77，66，89，10，21为例，排序过程如下：

这里相同颜色的线相同的分组
每次增量取上一次的一半（向下取整）
注意：最后一个增量值必须等于1才可以

2.4希尔排序代码实现

代码如下：

void Shell(int arr[], int len, int gap)//一趟希尔排序
{
	for (int i = gap; i < len; i++)//i++  不是i=i+gap;
	{
		int tmp = arr[i];//待插入的值  
		//j 指向 这一趟开始的时候的已排序好的队列中最后一个值的下标
		int j;
		for (j = i - gap; j >= 0; j = j - gap)//这里控制待插入的值和 已排序队列的挨着比较（从右向左比较）
		{
			if (arr[j] <= tmp)
			{
				break;//这时应该停下来
			}
			else
			{
				arr[j + gap] = arr[j];
			}
		}
		arr[j + gap] = tmp;
	}
}
void ShellSort(int arr[], int len)
{
	int gap[] = { 5, 3, 1 };//
	int gap_len = sizeof(gap) / sizeof(gap[0]);
	for (int i = 0; i < gap_len; i++)
	{
		Shell(arr, len, gap[i]);
	}
}