Сортировка — различия между версиями
Yurik (обсуждение | вклад) |
Yurik (обсуждение | вклад) |
||
Строка 4: | Строка 4: | ||
Обычно таким признаком служит лексикографический номер. | Обычно таким признаком служит лексикографический номер. | ||
− | Так как данные могут хранится в разных структурах, то и алгоритмы для каждой структуры могут отличаться. Например, при хранении данных в списке, нежели чем в массиве, сортировка слиянием потребует $O(n^2)$ времени и $O(1)$ памяти против $O(n \log n)$ и $O(n)$ | + | Так как данные могут хранится в разных структурах, то и алгоритмы для каждой структуры могут отличаться. Например, при хранении данных в списке, нежели чем в массиве, сортировка слиянием потребует $O(n^2)$ времени и $O(1)$ памяти против $O(n \log n)$ и $O(n)$ с использованием массива; а вот сортировка пузырьком не изменится. |
− | с использованием массива; а вот сортировка пузырьком не изменится. | ||
Также есть алгоритмы параллельной сортировки данных (т.н. [[Сортирующие сети]]), время работу которых $O(\log n)$. | Также есть алгоритмы параллельной сортировки данных (т.н. [[Сортирующие сети]]), время работу которых $O(\log n)$. | ||
Строка 140: | Строка 139: | ||
|Да | |Да | ||
|$O(n \log \log n)$ | |$O(n \log \log n)$ | ||
− | | | + | |Очень сложная сортировка, основанная на принадлежности ключей к целым числам. использует экспоненциальное поисковое дерево Андерсона. |
|} | |} | ||
Версия 16:05, 12 июня 2012
<wikitex> Сортировкой называется процесс упорядочивания множества объектов по какому-либо признаку.
Обычно таким признаком служит лексикографический номер.
Так как данные могут хранится в разных структурах, то и алгоритмы для каждой структуры могут отличаться. Например, при хранении данных в списке, нежели чем в массиве, сортировка слиянием потребует $O(n^2)$ времени и $O(1)$ памяти против $O(n \log n)$ и $O(n)$ с использованием массива; а вот сортировка пузырьком не изменится.
Также есть алгоритмы параллельной сортировки данных (т.н. Сортирующие сети), время работу которых $O(\log n)$.
Содержание
Классификация сортировок
Время работы
Эта классификация является самой важной. Оценивают худшее время алгоритма, среднее и лучшее. У большинства алгоритмов временные оценки бывают $O(n \log n)$ и $O(n^2)$.
Память
Параметр сортировки, показывающий, сколько дополнительной памяти требуется алгоритму. Сюда входят и дополнительный массив, и переменные, и затраты на стек вызовов. Обычно затраты бывают $O(1)$, $O(\log n)$, $O(n)$.
#Стабильность
Стабильной сортировкой называется сортировка, не меняющая порядка объектов с одинаковыми ключами.
Количество обменов
Важный параметр, когда объекты имеют большой размер. В таком случае при большом кол-ве обменов время алгоритма заметно увеличивается.
Детерминированность
Алгоритм сортировки называется детерминированным, если каждая операция присваивания, обмена и т.д. не зависит от предыдущих. Все сортирующие сети являются детерминированными.
Сравнение сортировок
Будем рассматривать сортировки массива из $n$ элементов множества $A$, причем на $A$ должно быть выполнено отношение эквивалентности.
Название | Лучшее время | Среднее | Худшее | Память | Стабильность | Обмены (в среднем) | Описание |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Сортировка пузырьком (Bubble Sort) |
$O(n)$ | $O(n^2)$ | $O(n^2)$ | $O(1)$ | Да | $O(n^2)$ | Алгоритм состоит в повторяющихся проходах по сортируемому массиву. На каждой итерации последовательно сравниваются соседние элементы, и, если порядок в паре неверный, то элементы меняют местами. |
Сортировка вставками (Insertion Sort) |
$O(n)$ | $O(n^2)$ | $O(n^2)$ | $O(1)$ | Да | $O(n^2)$ | На каждом шаге алгоритма мы выбираем один из элементов входных данных и вставляем его на нужную позицию в уже отсортированной части массива до тех пор, пока весь набор входных данных не будет отсортирован. |
Сортировка выбором (Selection Sort) |
$O(n^2)$ | $O(n^2)$ | $O(n^2)$ | $O(1)$ | Нет | $O(n)$ | На каждом $i$-ом шаге алгоритма находим $i$-ый минимальный элемент и меняем его местами с $i$-ым элементом в массиве. |
Быстрая сортировка (Quick Sort) |
$O(n \log n)$ | $O(n \log n)$ | $O(n^2)$ (маловероятно) |
$O(\log n)$ (стек вызовов) |
Нет | $O(n \log n)$ | Один из самых известных и широко используемых алгоритмов сортировки. Алгоритм состоит в выборе опорного элемента, разделении массива на 2 части относительно опорного и в сортировке полученных частей. |
Сортировка слиянием (Merge Sort) |
$O(n \log n)$ | $O(n \log n)$ | $O(n \log n)$ | $O(n)$ (обычная реализация) $O(\log n)$ (модифицированная реализация) |
Да | $O(n \log n)$ | Алгоритм состоит в разделении массива пополам, сортировки половин и их слиянии. |
Пирамидальная сортировка (Heap Sort) |
$O(n \log n)$ | $O(n \log n)$ | $O(n \log n)$ | $O(1)$ | Нет | $O(n \log n)$ | Строим из массива кучу, по очереди извлекаем минимум кучи. |
Сортировка с помощью бинарного дерева (Tree Sort) |
$O(n)$ | $O(n \log n)$ | $O(n \log n)$ | $O(n)$ | Да | $O(n)$ | Добавляем по очереди вершины в сбалансированное дерево поиска, проходим по всем вершинам в порядке возрастания. |
Карманная сортировка (Bucked Sort) |
$O(n)$ | $O(n \log_k n)$ | $O(n^2)$ | $O(n)$ | Да | - | распихиваем элементы в $k$ карманов, сортируем элементы внутри карманов, из каждого кармана данные записываются в массив в порядке разбиения. |
Цифровая сортировка (Radix Sort) |
$O(n \lg n)$ | $O(n \lg n)$ | $O(n \lg n)$ | $O(n)$ | Да | - | сортировка, аналогичная карманной. карманы в данном случае - цифры от 0 до 9. |
Сортировка подсчетом (Counting Sort) |
$O(n)$ | $O(n + k)$ | $O(k)$ | $O(n + k)$ | Да | $O(n + k)$ | Сортировка объектов, ключи которых входят в заранее известный диапазон целых чисел. $k$ - длина диапазона. |
Сортировка Хэна (Han's Sort) |
$O(n \log \log n)$ | $O(n \log \log n)$ | $O(n \log \log n)$ | $O(n)$ | Да | $O(n \log \log n)$ | Очень сложная сортировка, основанная на принадлежности ключей к целым числам. использует экспоненциальное поисковое дерево Андерсона. |
Ссылки
Википедия срывает покровы </wikitex>