Java排序算法总结（四）：希尔排序-希尔排序算法

希尔排序(缩小增量法) 属于插入类排序,是将整个无序列分割成若干小的子序列分别进行插入排序。希尔排序并不稳定，O(1)的额外空间，时间复杂度为O(N*(logN)^2)。最坏的情况下的执行效率和在平均情况下的执行效率相比相差不多。

基本思想：

先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把文件的全部记录分成d1个组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插入排序；然后，取第二个增量d2<d1重复上述的分组和排序，直至所取的增量dt=1(dt<dt-l<…<d2<d1)，即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止。

代码实现：

public class Test {   
public static int[] a = { 10, 32, 1, 9, 5, 7, 12, 0, 4, 3 }; // 预设数据数组   
public static void main(String args[]) {   
int i; // 循环计数变量   
int Index = a.length;// 数据索引变量   
System.out.print("排序前: ");   
for (i = 0; i &lt; Index - 1; i++)   
System.out.printf("%3s ", a);   
System.out.println("");   
ShellSort(Index - 1); // 选择排序   
// 排序后结果   
System.out.print("排序后: ");   
for (i = 0; i &lt; Index - 1; i++)   
System.out.printf("%3s ", a);   
System.out.println("");   
}   
public static void ShellSort(int Index) {   
int i, j, k; // 循环计数变量   
int Temp; // 暂存变量   
boolean Change; // 数据是否改变   
int DataLength; // 分割集合的间隔长度   
int Pointer; // 进行处理的位置   
DataLength = (int) Index / 2; // 初始集合间隔长度   
while (DataLength != 0) // 数列仍可进行分割   
{   
// 对各个集合进行处理   
for (j = DataLength; j &lt; Index; j++) {   
Change = false;   
Temp = a[j]; // 暂存Data[j]的值,待交换值时用   
Pointer = j - DataLength; // 计算进行处理的位置   
// 进行集合内数值的比较与交换值   
while (Temp &lt; a[Pointer] && Pointer >= 0 && Pointer &lt;= Index) {   
a[Pointer + DataLength] = a[Pointer];   
// 计算下一个欲进行处理的位置   
PointerPointer = Pointer - DataLength;   
Change = true;   
if (Pointer &lt; 0 || Pointer > Index)   
break;   
}   
// 与最后的数值交换   
a[Pointer + DataLength] = Temp;   
if (Change) {   
// 打印目前排序结果   
System.out.print("排序中: ");   
for (k = 0; k &lt; Index; k++)   
System.out.printf("%3s ", a[k]);   
System.out.println("");   
}   
}   
DataLengthDataLength = DataLength / 2; // 计算下次分割的间隔长度   
}   
}   
}

希尔排序几乎没有最坏情况，无论是正序、逆序、乱序，所用时间都不是很多，附加储存是O(1)，的确非常不错。在没搞清楚快速排序、堆排序之前，它的确是个很好的选择。希望能给你带来帮助。

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