Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Сортировка Хана

18 байт убрано, 18:11, 21 июня 2012
Нет описания правки
Алгоритм: Пусть целое число <tex>b \ge 0</tex> и пусть <tex>U = \{0, \ldots, 2^b - 1\}</tex>. Класс <tex>H_{b,s}</tex> хеш функций из <tex>U</tex> в <tex>\{0, \ldots, 2^s - 1\}</tex> определен как <tex>H_{b,s} = \{h_{a} \mid 0 < a < 2^b, a \equiv 1 (\bmod 2)\}</tex> и для всех <tex>x</tex> из <tex>U: h_{a}(x) = (ax</tex> <tex>\bmod</tex> <tex>2^b)</tex> <tex>div</tex> <tex>2^{b - s}</tex>.
Данный алгоритм базируется на <b>'''лемме №1</b>'''.
Так же, рассмотрим проблему последующего разделения. Пусть <tex>a_{1}</tex>, <tex>a_{2}</tex>, <tex>\ldots</tex>, <tex>a_{p}</tex> {{---}} <tex>p</tex> чисел и <tex>S</tex> {{---}} множество чисeл. Необходимо разделить <tex>S</tex> в <tex>p + 1</tex> наборов таких, что: <tex>S_{0}</tex> < {<tex>a_{1}</tex>} < <tex>S_{1}</tex> < {<tex>a_{2}</tex>} < <tex>\ldots</tex> < {<tex>a_{p}</tex>} < <tex>S_{p}</tex>. Т.к. используется <b>'''signature sorting</b>''', до того как делать вышеописанное разделение, необходимо поделить биты в <tex>a_{i}</tex> на <tex>h</tex> сегментов и возьмем некоторые из них. Так же делим биты для каждого числа из <tex>S</tex> и оставим только один в каждом числе. По существу для каждого <tex>a_{i}</tex> берутся все <tex>h</tex> сегментов. Если соответствующие сегменты <tex>a_{i}</tex> и <tex>a_{j}</tex> совпадают, то нам понадобится только один. Сегменты, которые берутся для числа в <tex>S</tex>, {{---}} сегмент, который выделяется из <tex>a_{i}</tex>. Таким образом преобразуется начальная задачу о разделении <tex>n</tex> чисел в <tex>\log m</tex> бит в несколько задач на разделение с числами в <tex>\log (m/h)</tex> бит.
Использование <b>'''signature sorting</b> ''' в данном алгоритме:
Предположим у нас есть набор <tex>T</tex> из <tex>p</tex> чисел, которые уже отсортированы как <tex>a_{1}, a_{2}, \ldots, a_{p}</tex>, и хотется использовать числа в <tex>T</tex> для разделения <tex>S</tex> из <tex>q</tex> чисел <tex>b_{1}, b_{2}, \ldots, b_{q}</tex> в <tex>p + 1</tex> наборов <tex>S_{0}, S_{1}, \ldots, S_{p}</tex> что <tex>S_{0}</tex> < {<tex>a_{1}</tex>} < <tex>S_{1}</tex> < <tex>\ldots</tex> < {<tex>a_{p}</tex>} < <tex>S_{p}</tex>. Назовем это разделением <tex>q</tex> чисел <tex>p</tex> числами. Пусть <tex>h = \log n/(c \log p)</tex> для константы <tex>c > 1</tex>. <tex>h/ \log\log n \log p</tex> битные числа могут быть хранены в одном контейнере, так что одно слово хранит <tex>(\log n)/(c \log\log n)</tex> бит. Сначала рассматриваем биты в каждом <tex>a_{i}</tex> и каждом <tex>b_{i}</tex> как сегменты одинаковой длины <tex>h/ \log\log n</tex>. Рассматриваем сегменты как числа. Чтобы получить неконсервативное преимущество для сортировки, хешируются числа в этих контейнерах (<tex>a_{i}</tex>-ом и <tex>b_{i}</tex>-ом), чтобы получить <tex>h/ \log\log n</tex> хешированных значений в одном контейнере. Чтобы получить значения сразу, при вычислении хеш значений сегменты не влияют друг на друга, можно даже отделить четные и нечетные сегменты в два контейнера. Не умаляя общности считаем, что хеш значения считаются за константное время. Затем, посчитав значения, два контейнера объединяются в один. Пусть <tex>a'_{i}</tex> хеш контейнер для <tex>a_{i}</tex>, аналогично <tex>b'_{i}</tex>. В сумме хеш значения имеют <tex>(2 \log n)/(c \log\log n)</tex> бит. Хотя эти значения разделены на сегменты по <tex>h/ \log\log n</tex> бит в каждом контейнере. Между сегментами получаются пустоты, которые забиваются нулями. Сначала упаковываются все сегменты в <tex>(2 \log n)/(c \log\log n)</tex> бит. Потом рассматриваются каждый хеш контейнер как число и сортируются эти хеш контейнеры за линейное время (сортировка рассмотрена чуть позже). После этой сортировки биты в <tex>a_{i}</tex> и <tex>b_{i}</tex> разрезаны на <tex>\log\log n/h</tex>. Таким образом получилось дополнительное мультипликативное преимущество в <tex>h/ \log\log n</tex> (additional multiplicative advantage).
Рассмотрим проблему сортировки <tex>n</tex> целых чисел из множества <tex>\{0, 1, \ldots, m - 1\}</tex> в <tex>\sqrt{n}</tex> наборов как в <b>'''лемме №2</b>'''. Предполагая, что в каждом контейнере <tex>k \log\log n \log m</tex> бит и хранит число в <tex>\log m</tex> бит. Поэтому неконсервативное преимущество <tex>k \log \log n</tex>. Так же предполагаем, что <tex>\log m \ge \log n \log\log n</tex>. Иначе можно использовать radix sort для сортировки за время <tex>O(n \log\log n)</tex> и линейную память. Делим <tex>\log m</tex> бит, используемых для представления каждого числа, в <tex>\log n</tex> блоков. Таким образом каждый блок содержит как минимум <tex>\log\log n</tex> бит. <tex>i</tex>-ый блок содержит с <tex>i \log m/ \log n</tex>-ого по <tex>((i + 1) \log m/ \log n - 1)</tex>-ый биты. Биты считаются с наименьшего бита начиная с нуля. Теперь у нас имеется <tex>2 \log n</tex>-уровневый алгоритм, который работает следующим образом:
На каждой стадии работаем с одним блоком бит. Назовем эти блоки маленькими числами (далее м.ч.) потому, что каждое м.ч. теперь содержит только <tex>\log m/ \log n</tex> бит. Каждое число представлено и соотносится с м.ч., над которым работаем в данный момент. Положим, что нулевая стадия работает с самыми большим блоком (блок номер <tex>\log n - 1</tex>). Предполагаем, что биты этих м.ч. упакованы в <tex>n/ \log n</tex> контейнеров с <tex>\log n</tex> м.ч. упакованных в один контейнер. Пренебрегая временем, потраченным на на эту упаковку, считается, что она бесплатна. По <b>'''лемме №3</b> ''' находим медиану этих <tex>n</tex> м.ч. за время и память <tex>O(n/ \log n)</tex>. Пусть <tex>a</tex> это найденная медиана. Тогда <tex>n</tex> м.ч. могут быть разделены на не более чем три группы: <tex>S_{1}</tex>, <tex>S_{2}</tex> и <tex>S_{3}</tex>. <tex>S_{1}</tex> содержит м.ч. которые меньше <tex>a</tex>, <tex>S_{2}</tex> содержит м.ч. равные <tex>a</tex>, <tex>S_{3}</tex> содержит м.ч. большие <tex>a</tex>. Так же мощность <tex>S_{1}</tex> и <tex>S_{3} </tex>\le <tex>n/2</tex>. Мощность <tex>S_{2}</tex> может быть любой. Пусть <tex>S'_{2}</tex> это набор чисел, у которых наибольший блок находится в <tex>S_{2}</tex>. Тогда убираем <tex>\log m/ \log n</tex> бит (наибольший блок) из каждого числа из <tex>S'_{2}</tex> из дальнейшего рассмотрения. Таким образом после первой стадии каждое число находится в наборе размера не большего половины размера начального набора или один из блоков в числе убран из дальнейшего рассмотрения. Так как в каждом числе только <tex>\log n</tex> блоков, для каждого числа потребуется не более <tex>\log n</tex> стадий чтобы поместить его в набор половинного размера. За <tex>2 \log n</tex> стадий все числа будут отсортированы. Так как на каждой стадии работаем с <tex>n/ \log n</tex> контейнерами, то игнорируя время, необходимое на упаковку м.ч. в контейнеры и помещение м.ч. в нужный набор, затрачивается <tex>O(n)</tex> времени из-за <tex>2 \log n</tex> стадий.
Сложная часть алгоритма заключается в том, как поместить маленькие числа в набор, которому принадлежит соответствующее число, после предыдущих операций деления набора в нашем алгоритме. Предположим, что <tex>n</tex> чисел уже поделены в <tex>e</tex> наборов. Используем <tex>\log e</tex> битов чтобы сделать марки для каждого набора. Теперь хотелось бы использовать <b>'''лемму №6</b>'''. Полный размер маркера для каждого контейнера должен быть <tex>\log n/2</tex>, и маркер использует <tex>\log e</tex> бит, количество маркеров <tex>g</tex> в каждом контейнере должно быть не более <tex>\log n/(2\log e)</tex>. В дальнейшем т.к. <tex>g = \log n/(2 \log e)</tex> м.ч. должны влезать в контейнер. Каждый контейнер содержит <tex>k \log\log n \log n</tex> блоков, каждое м.ч. может содержать <tex>O(k \log n/g) = O(k \log e)</tex> блоков. Заметим, что используем неконсервативное преимущество в <tex>\log\log n</tex> для использования <b>'''леммы №6</b>'''. Поэтому предполагается, что <tex>\log n/(2 \log e)</tex> м.ч. в каждом из которых <tex>k \log e</tex> блоков битов числа упакованный в один контейнер. Для каждого м.ч. используется маркер из <tex>\log e</tex> бит, который показывает к какому набору он принадлежит. Предполагаем, что маркеры так же упакованы в контейнеры как и м.ч. Так как каждый контейнер для маркеров содержит <tex>\log n/(2 \log e)</tex> маркеров, то для каждого контейнера требуется <tex>(\log n)/2</tex> бит. Таким образом <b>'''лемма №6</b> ''' может быть применена для помещения м.ч. в наборы, которым они принадлежат. Так как используется <tex>O((n \log e)/ \log n)</tex> контейнеров то время необходимое для помещения м.ч. в их наборы потребуется <tex>O((n \log e)/ \log n)</tex> времени.
Стоит отметить, что процесс помещения нестабилен, т.к. основан на алгоритме из <b>'''леммы №6</b>'''.
Стоит отметить, что после нескольких уровней деления размер наборов станет маленьким. <b>'''Леммы №4, №5, №6</b> ''' расчитанны на не очень маленькие наборы. Но поскольку сортируется набор из <tex>n</tex> элементов в наборы размера <tex>\sqrt{n}</tex>, то проблем не должно быть.
<tex>k \log\log n</tex> это неконсервативное преимущество, <tex>a_{i}</tex>-ые это входящие целые числа в наборе, которые надо отсортировать, <tex>level</tex> это уровень рекурсии.
# <tex>if level == 1</tex> тогда изучить размер набора. Если размер меньше или равен <tex>\sqrt{n}</tex>, то <tex>return</tex>. Иначе разделить этот набор в <tex>\le</tex> 3 набора используя <b>'''лемму №3</b>''', чтобы найти медиану а затем использовать <b>'''лемму №6</b> ''' для сортировки. Для набора где все элементы равны медиане, не рассматривать текущий блок и текущим блоком сделать следующий. Создать маркер, являющийся номером набора для каждого из чисел (0, 1 или 2). Затем направьте маркер для каждого числа назад к месту, где число находилось в начале. Также направьте двубитное число для каждого входного числа, указывающее на текущий блок. <tex>Return</tex>.
# От <tex>u = 1</tex> до <tex>k</tex>
## Упаковать <tex>a^{(u)}_{i}</tex>-ый в часть из <tex>1/k</tex>-ых номеров контейнеров, где <tex>a^{(u)}_{i}</tex> содержит несколько непрерывных блоков, которые состоят из <tex>1/k</tex>-ых битов <tex>a_{i}</tex> и у которого текущий блок это самый крупный блок.
## Вызвать Sort(<tex>k \log\log n</tex>, <tex>level - 1</tex>, <tex>a^{(u)}_{0}</tex>, <tex>a^{(u)}_{1}</tex>, <tex>\ldots</tex>, <tex>a^{(u)}_{t}</tex>). Когда алгоритм возвращается из этой рекурсии, маркер, показывающий для каждого числа, к которому набору это число относится, уже отправлен назад к месту где число находится во входных данных. Число имеющее наибольшее число бит в <tex>a_{i}</tex>, показывающее на ткущий блок в нем, так же отправлено назад к <tex>a_{i}</tex>.
## Отправить <tex>a_{i}-ые к их наборам, используя <b>'''лемму №6</b>'''.</tex>
end.
# Для каждого набора <tex>S = </tex>{<tex>a_{i_{0}}, a_{i_{1}}, \ldots, a_{i_{t}}</tex>}, если <tex>t > sqrt{n}</tex>, вызвать Sort(<tex>k \log\log n</tex>, <tex>\log_{k}((\log n)/4)</tex>, <tex>a_{i_{0}}, a_{i_{1}}, \ldots, a_{i_{t}}</tex>)
Время работы алгоритма <tex>O(n \log\log n/ \log k)</tex>, что доказывает <b>'''лемму №2</b>'''.
==Лемма №3==
Доказательство:
Контейнеры для маркеров могут быть отсортированы с помощью bucket sort потому, что каждый контейнер использует <tex>( \log n)/2</tex> бит. Сортировка сгруппирует контейнеры для чисел как в <b>'''лемме №4</b>'''. Перемещаем каждую группу контейнеров для чисел.
==Лемма №6==
Доказательство:
Заметим, что несмотря на то, что длина контейнера <tex>\log m \log\log n</tex> бит всего <tex>\log m</tex> бит используется для хранения упакованных чисел. Так же как в <b>'''леммах №4, №5</b> ''' сортируем контейнеры упакованных маркеров с помощью bucket sort. Для того, чтобы перемещать контейнеры чисел помещаем <tex>g \log\log n</tex> вместо <tex>g</tex> контейнеров чисел в одну группу. Для транспозиции чисел в группе, содержащей <tex>g \log\log n</tex> контейнеров, упаковываем <tex>g \log\log n</tex> контейнеров в <tex>g</tex>, упаковывая <tex>\log\log n</tex> контейнеров в один. Далее делаем транспозицию над <tex>g</tex> контейнерами. Таким образом перемещение занимает всего <tex>O(g \log\log n)</tex> времени для каждой группы и <tex>O(n/g)</tex> времени для всех чисел. После завершения транспозиции, распаковываем <tex>g</tex> контейнеров в <tex>g \log\log n</tex> контейнеров.
Заметим, что если длина контейнера <tex>\log m \log\log n</tex> и только <tex>\log m</tex> бит используется для упаковки <tex>g \le \log n</tex> чисел в один контейнер, тогда выбор в <b>'''лемме №3</b> ''' может быть сделан за время и место <tex>O(n/g)</tex>, потому, что упаковка в доказатльстве <b>'''леммы №3</b> ''' теперь может быть сделана за время <tex>O(n/g)</tex>.
==Литераура==
Анонимный участник

Навигация