摸魚心法第一章——和配置文件說拜拜
為了能摸魚我們團隊做了容器化，但是帶來的問題是服務配置文件很麻煩，然后大家在群里進行了“親切友好”的溝通圖片圖片圖片圖片對比就對比，簡單對比下獨立配置中心和k8s作為配
排序算法在計算機科學中扮演著重要的角色，其中希爾排序（Shell Sort）是一種經典的排序算法。本文將帶您深入了解希爾排序，包括其工作原理、性能分析以及如何使用 Java 進行實現。
希爾排序，又稱“縮小增量排序”，是插入排序的一種改進版本。它的核心思想是通過逐步縮小增量值，將較大的元素向數組的一端移動，以減少逆序對的數量，從而提高整體的有序性。
希爾排序的關鍵步驟包括：
圖片
希爾排序的性能分析相對復雜，因為它依賴于所選擇的增量序列。以下是希爾排序性能的一般性分析：
希爾排序的最壞情況時間復雜度取決于增量序列的選擇。使用希爾增量序列時，最壞情況時間復雜度為，與插入排序相同。但使用某些增量序列，如 Hibbard 或 Knuth 序列，最壞情況時間復雜度可以降低到 。
希爾排序的平均情況時間復雜度通常介于 到 之間，具體取決于增量序列的選擇和數據分布。
希爾排序的空間復雜度為 O(1)，因為它只需要常數級別的額外空間來存儲增量、臨時變量等。
希爾排序是不穩定的排序算法，因為在排序過程中，相等元素的相對順序可能會發生改變。
public class Test { public static void main(String[] args) { int[] arr = new int[]{5,7,4,3,6,2}; shellSort(arr); } public static void shellSort(int[] arr) { System.out.println("原始數組："+ Arrays.toString(arr)); //獲取排序數組的長度 int len= arr.length; //初始化增量為 len/2 int initGap = len >> 1; //count排序不使用，只是為了打印循環的次數，加深理解 int count = 1; //循環處理，不斷減小增量值，直到增量值為 1，此時進行最后一次插入排序，完成排序過程 for(int gap = initGap; gap > 0; gap >>=1){ // 對每個子序列進行插入排序 for(int i = gap; i < len; i++){ int temp = arr[i]; int j = i; while (j >= gap && arr[j-gap] > temp ){ // 如果插入元素小于當前元素，則將當前元素后移一位 arr[j] = arr[j - gap]; //遞減值為每次的增量 j -= gap; } //將目標元素插入到正確的位置 arr[j] = temp; } // 打印每趟排序完成后的數組狀態，以便查看排序進度 System.out.println("第"+count+"趟排序完成的數組："+ Arrays.toString(arr)); count++; } System.out.println("排序完成的數組："+ Arrays.toString(arr)); }}運行結果：
原始數組：[5, 7, 4, 3, 6, 2]第1趟排序完成的數組：[3, 6, 2, 5, 7, 4]第2趟排序完成的數組：[2, 3, 4, 5, 6, 7]排序完成的數組：[2, 3, 4, 5, 6, 7]希爾排序是一種優雅而高效的排序算法，盡管它相對于一些現代排序算法來說可能不夠快，但它仍然具有重要的教育和歷史價值。通過深入了解希爾排序的工作原理和實現方式，您可以更好地理解排序算法的核心原理，并在需要時選擇適當的排序算法以提高程序性能。希望本文幫助您更好地理解希爾排序并激發您對排序算法的興趣。
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