[发明专利]基于改进希尔排序增量序列的垃圾运输管理方法及系统

说明书

本发明涉及希尔排序技术领域，尤其涉及基于改进希尔排序增量序列的垃圾运输管理方法及系统，包括采集垃圾房的垃圾重量数据；利用希尔排序方法对垃圾房的垃圾重量数据进行排序，并按照排序结果对垃圾进行运输。本发明解决垃圾运输管理的效率低的问题；同时利用Li序列法解决现有希尔排序法效率低的问题。

技术领域

本发明涉及希尔排序技术领域，尤其涉及基于改进希尔排序增量序列的垃圾运输管理方法及系统。

背景技术

目前全国生活垃圾产量数量巨大。早在2004年中国就已经超越美国，成为世界第一垃圾制造大国。中国目前全国生活垃圾，年产量为4亿吨左右，并以大约每年8％的速度递增，因此提升垃圾运输管理的效率显的十分重要。

希尔排序是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本，又称“缩小增量排序”，是一种不稳定的排序算法，希尔排序的空间复杂度为O(1)，时间复杂度为O(N^1.3-2)。希尔算法最开始以较大的步长进行排序，然后步长逐渐变小，在这个步长逐渐变小的过程中，序列也由无序状态逐渐趋于有序，当步长为1时，算法变为普通的插入排序。

希尔排序的执行效率取决于增量序列；步长的选择是希尔排序的重要部分，Donald Shell提出的增量序列为(N为待排序序列元素个数，i为遍历趟数，下同)。相较于直接插入排序，虽然已经大幅提升了排序效率，但仍有很大地提升空间。Hibbard在1963年提出了Hibbard增量序列2ⁱ-1。PapernovStasevich在1965年提出了一个类似的增量序列。这两个增量序列最坏情况下的时间复杂度都为O(N^3/2)。Pratt在1971年提出了3-平滑数增量序列，此增量序列最坏情况下的时间复杂度为O(Nlog²N)。Knuth在Pratt的研究基础上，于1973年提出了增量序列，此增量序列最坏情况下的时间复杂度为O(N^3/2)。随后，Sedgewick经过持续不断地研究，于1986年提出了现在广为流传的Sedgewick增量序此增量序列最坏情况下的时间复杂度为O(N^4/3)。GonnetBaeza-Yates在1991年提出一种新的增量序列(以下简称Gonnet增量序列)，此增量序列最坏情况下的时间复杂度未知。Tokuda在1992年提出Tokuda增量序列，此增量序列最坏情况下的时间复杂度未知。

在以时间复杂度为评价标准的体系下，对希尔排序的各种增量序列效率的评价一直都是以比较次数或移动次数为主要衡量标准的。然而，在现有增量排序方法中认为排序次数和比较次数增多，对应的遍历次数会增加，排序总时间也会随着增加，从而忽略了一些计算机硬件和操作系统相关调度算法等重要因素对算法总运行时间的影响。时间复杂度的算法效率评价体系并非是精确针对运行时间的，在某些情况下是不适用的，有待进一步完善。

发明内容

针对现有算法的不足，本发明所采用的技术方案是：基于改进希尔排序增量序列的垃圾运输管理方法及系统包括以下步骤：

备注：改进希尔排序增量序列下述统称为Li序列；

步骤一、采集N个垃圾房的垃圾重量数据；

步骤二、利用希尔排序方法对垃圾房的垃圾重量数据进行排序，并按照排序结果对垃圾进行运输。

进一步的，希尔排序方法包括但不限于Shell增量序列法、Hibbard增量序列法、Sedgewick增量序列法、Gonnet增量序列法和Tokuda增量序列法。

进一步的，还包括Li序列法，公式为：

d_i＝d_i-1/v-1    (1)

f＝f(a)    (4)