Question

我正在尝试创建一种排序数字列表的排序技术。但它的作用是比较两个数字，第一个是列表中的第一个数字，另一个数字是2 ^k -1的索引。

2^k - 1 = [1,3,7, 15, 31, 63...]

例如，如果我有一个列表[1, 4, 3, 6, 2, 10, 8, 19]

这个列表的长度是8.所以程序应该在2 ^k - 1列表中找到一个小于8的数字，在这种情况下它将是7.

所以现在它将随机列表（1）中的第一个数字与同一个列表中的第7个数字进行比较（19）。如果它大于第二个数字，它将交换头寸。

在此步骤之后，它将继续到4之后的第7个数字，但这不存在，所以现在它应该与4之后的第3个数字进行比较，因为3是2 ^{k中的下一个数字} - 1。

所以它应该将4与2进行比较并交换它们是否在正确的位置。所以这应该继续下去，直到我达到1 in 2 ^k - 1，其中列表最终将被排序。

我需要帮助开始使用此代码。

到目前为止，我已经写了一个小代码，使得2 ^k - 1列表，但就我而言。

a = []

for i in range(10):
    a.append(2**(i+1) -1)

print(a)

实施例

考虑对序列V = 17,4,8,2,11,5,14,9,18,12,7,1进行排序。跳过序列1,3,7,15，......得到r = 7作为拟合的最大值，所以看V，第一个稀疏子序列= 17,9，所以当我们通过V时，我们在第一次交换后产生9,4,8,2,11,5,14,17,18,12,7,1，并且完全使用r = 7后的9,4,8,2,1,5,14,17,18,12,7,11。使用a = 3（跳过的下一个较小的术语序列），第一个稀疏子序列= 9,2,14,12，当应用于V时给出2,4,8,9,1,5,12,17,18,14,7,11，其余{ {1}}排序给出2,1,8,9,4,5,12,7,18,14,17,11，然后是2,1,5,9,4,8,12,7,11， 14,17,18。最后，使用a = 3，得到1,2,4,5,7,8,9,11,12,14,17,18。

你可能想知道，鉴于最后我们做了一个没有跳过的排序，为什么这可能比简单地将最后一步作为开始时的唯一步骤更快。把它想象成梳子通过序列 - 请注意，在前面的步骤中，我们使用课程梳子来获取远程的东西正确的顺序，使用逐步更精细的梳子，直到最后我们的微调处理几乎排序的序列需要很少的调整。

a = 1

这样找到它应该与列表中的第一个数字进行比较的距离，但是现在我需要写一些一直保持这样做直到距离超出范围所以它从3切换到1然后只检查较小的距离直到列表排序。

Answer 1

您实际描述的排序算法称为 Combsort 。事实上，更简单的bubblesort是combsort的一个特例，其中间隙总是1并且不会改变。

由于你坚持如何开始这个，这就是我的建议：

首先实施bubblesort算法。逻辑更简单，并且在编写时更容易推理。
一旦你完成了这个，你就拥有了重要的算法结构，从那里只需要将间隙长度计算添加到混合中。这意味着，使用您的特定公式计算间隙长度。然后，您将修改循环控制索引和内部比较索引以使用计算的间隙长度。
在循环的每次迭代之后，你会减少间隙长度（实际上使梳子更短）一些缩放量。
最后一步是尝试不同的间隙长度和公式，以了解它如何影响算法效率。

排序技术Python

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