Сортировка — различия между версиями
Daniel (обсуждение | вклад)  | 
				Daniel (обсуждение | вклад)   | 
				||
| Строка 2: | Строка 2: | ||
''Сортировкой'' называется процесс упорядочивания множества объектов по какому-либо признаку.  | ''Сортировкой'' называется процесс упорядочивания множества объектов по какому-либо признаку.  | ||
| − | Так как данные могут хранится в разных структурах, то и алгоритмы для каждой структуры могут отличаться. Например, при хранении данных в списке сортировка кучей потребует $O(n^2)$ времени против $O(n \log n)$ с использованием массива; а вот сортировка пузырьком не изменится.  | + | Так как данные могут хранится в разных структурах, то и алгоритмы для каждой структуры могут отличаться. Например, при хранении данных в списке сортировка кучей потребует $O(n^2 \log n)$ времени против $O(n \log n)$ с использованием массива; а вот сортировка пузырьком не изменится.  | 
Также есть алгоритмы параллельной сортировки данных (т.н. [[Сортирующие сети]]), время работы которых в лучшем случае $O(\log n)$.    | Также есть алгоритмы параллельной сортировки данных (т.н. [[Сортирующие сети]]), время работы которых в лучшем случае $O(\log n)$.    | ||
Версия 20:21, 12 июня 2012
<wikitex> Сортировкой называется процесс упорядочивания множества объектов по какому-либо признаку.
Так как данные могут хранится в разных структурах, то и алгоритмы для каждой структуры могут отличаться. Например, при хранении данных в списке сортировка кучей потребует $O(n^2 \log n)$ времени против $O(n \log n)$ с использованием массива; а вот сортировка пузырьком не изменится.
Также есть алгоритмы параллельной сортировки данных (т.н. Сортирующие сети), время работы которых в лучшем случае $O(\log n)$.
Содержание
Классификация сортировок
Время работы
Эту классификацию обычно считают самой важной. Оценивают худшее время алгоритма, среднее и лучшее. Лучшее время — минимальное время работы алгоритма на каком-либо наборе, обычно этим набором является тривиальный $\big[ 1 \ldots n \big] $. Худшее время — наибольшее время. 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 $O(1)$, $O(\log n)$, $O(n)$.
Устойчивость
Устойчивой сортировкой называется сортировка, не меняющая порядка объектов с одинаковыми ключами. Ключ — поле элемента, по которому мы производим сортировку.
Количество обменов
Количество обменов может быть важным параметром в случае, если объекты имеют большой размер. В таком случае при большом количестве 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
Алгоритмы сортировки массива $\big[ 1 \ldots n \big]$:
| Название | Лучшее время | Среднее | Худшее | Память | Устойчивость | 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 $i$-ом шаге алгоритма находим минимальный среди последних $n - i + 1$, 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 (одна — все элементы, меньшие опорного элемента, вторая — большие), и в сортировке полученных частей рекурсивным вызовом себя от них. | 
| 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. | 
| Сортировка кучей  (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 объектов равной длины, имеющих "разряды". обычно это строки или целые числа. Алгоритм состоит в том, чтобы отсортировать объекты по разрядам, начиная от младших к старшим. | 
| Сортировка подсчетом  (Counting Sort)  | 
$O(n)$ | $O(n + k)$ | $O(k)$ | $O(k)$ | Да | $O(n + k)$ | Сортировка целых чисел, входящих в какой-то небольшой диапазон. Создаем массив длины диапазона $k$, каждый элемент которого будет показывать, сколько исходных элементов равны данному. Бежим по массиву и считаем количество вхождений каждого числа. | 
| 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 - Алгоритмы сортировки </wikitex>