Изменения

'''Плавная сортировка''' (англ. Smooth sort) {{---}} алгоритм сортировки, модификация [[Сортировка кучей|сортировки кучей]], разработанный Э. Дейкстрой. Как и пирамидальная сортировка, в худшем случае работает за время <tex> \Theta(N\log{N}) </tex>. Преимущество плавной сортировки в том, что её сложность время работы приближается к <tex dpi = 120> O(N) </tex>, если входные данные частично отсортированы, в то время как у сортировки кучей сложность всегда одна, независимо время работы не зависит от состояния входных данных.

|statement= Любое натуральное число можно представимо в виде суммы из <tex dpi = 120> O(\log{N}) </tex> различных чисел Леонардо.

В дальнейшем эту группу подмассивов будем называть последовательность последовательностью куч.

'''Шаг 2:''' Пока последовательность куч не пустая , достаем максимальный элемент (это всегда корень самой правой кучи) и восстанавливаем порядок куч, который мог измениться.

При конструировании последовательности куч будем последовательно выполнять вставку по очереди вставлять в конец новых элементовновые элементы, а при операции получении отсортированного массива будем {{---}} удалять максимальный элемент из последовательности. Следовательно, нам необходимы две операции: увеличение последовательности куч путём добавления элемента справа (будем считать, что последовательность начинается кучами самого большого в начале последовательности располагаются кучи максимального размера) и уменьшение путём удаления крайнего правого элемента (корня последней кучи), с сохранением состояния кучи и последовательности.

Чтобы быстро обращаться к кучам, будем хранить список их длин. Зная индекс корня некоторой кучи и её длину, можно найти корень соседней индекс корня кучи слеваот неё. Чтобы искать индексы детей вершины, надо воспользоваться свойством кучи Леонардо, что левым поддеревом является <tex dpi = 120> (n - 1) </tex>-ая, а правым является <tex dpi = 120> (n - 2) </tex>-ая куча Леонардо. Для хранения списка длин куч придется выделить <tex dpi = 120> O(\log{N}) </tex> дополнительной памяти.

После этого должно быть восстановлено выполнение свойств необходимо восстановить свойства кучи и последовательности куч, что, как правило, достигается при помощи разновидности [[Сортировка вставками|сортировки вставками]] (см. ниже псевдокод):

Операция просеивания значительно упрощена благодаря использованию чисел Просеивание в куче Леонардосильно упрощено, так как каждая куча либо будет одноэлементной, иметь либо будет иметь двух потомков, либо ноль. Нет нужды беспокоиться об отсутствии одной из куч-потомков.

Пусть нам надо восстановить инвариант последовательности куч. Будем считать, что функции '''''<tex>\mathrm{prev''''' }</tex> (возвращает индекс корня ближайшей слева кучи), '''''<tex>\mathrm{left''''' }</tex> (возвращает индекс левого сына), '''''<tex>\mathrm{right''''' }</tex> (возвращает индекс правого сына) уже реализованы. В функцию '''''<tex>\mathrm{ensureSequence''''' }</tex> передается индекс корня кучи, с которой начинаем восстановление.

Последовательность куч получается последовательной вставкой при вставке элементов массива по очереди в конецэту самую последовательность. Получаем время работы <tex dpi = 120> O(N \log{N}) </tex>.

Так как <tex dpi = 120> O(N) </tex> выполняется удаление максимального элемента из последовательности, то вся эта операция выполняется за <tex dpi = 120> O(N\log{N}) </tex>. Следовательно, сортировка в худшем случае выполняется за то время работы сортировки составляет <tex dpi = 120> O(N\log{N}) </tex>.

*Операция получения и удаления максимального элемента будет так же также выполняться за <tex dpi = 120> O(1) </tex>, потому что в силу построения в корнях куч-детей будут новые максимальные элементы и следовательно восстановление свойства последовательности закончится на просмотре корня соседней кучи.

* требует <tex dpi = 120> O(\log{N}) </tex> дополнительной памяти для хранения длин куч в последовательности. Однако с помощью некоторых модификации модификаций расходы на дополнительную память можно получить сократить до <tex dpi 120> O(1) </tex> дополнительной памяти.

На практике, когда реализуют алгоритм быстрой сортировки, пытаются улучшить асимптотику в худшем случае. Для этого заводится некоторый лимит глубины рекурсии, при превышении которого запускают другую сортировку. Так реализована стандартная сортировка в стандартной библиотеке языка С++. Часто при превышении порога глубины рекурсии используют сортировку кучей. Замена неё на плавную сортировку могла бы улучшить время работы на некоторых тестах, так как после нескольких итераций быстрой сортировки массив окажется почти отсортированным, а на таких массивах время работы плавной сортировки приближается к линейному. Хотя итоговой линейной асимптотики достичь всё равно не получится по [[Теорема о нижней оценке для сортировки сравнениями | теореме о нижней оценке]].

==ПримечаниеПримечания==