Сортировка вставками — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
Строка 2: Строка 2:
  
 
==Алгоритм==
 
==Алгоритм==
<wikitex>Задача заключается в следующем: есть часть массива, которая уже отсортирована, и требуется вставить остальные элементы массива в отсортированную часть, сохранив при этом упорядоченность. Для этого 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. Метод выбора очередного элемента из исходного массива произволен, однако обычно (и с целью получения устойчивого алгоритма сортировки), элементы вставляются по порядку их появления во входном массиве.
+
Задача заключается в следующем: есть часть массива, которая уже отсортирована, и требуется вставить остальные элементы массива в отсортированную часть, сохранив при этом упорядоченность. Для этого 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. Метод выбора очередного элемента из исходного массива произволен, однако обычно (и с целью получения устойчивого алгоритма сортировки), элементы вставляются по порядку их появления во входном массиве.
  
 
Так как в процессе работы алгоритма могут меняться местами только соседние элементы, каждый обмен уменьшает число [[Таблица инверсий|инверсий]] на единицу. Следовательно, количество обменов равно количеству инверсий в исходном массиве вне зависимости от реализации сортировки. Максимальное количество инверсий содержится в массиве, элементы которого отсортированы по невозрастанию. Число инверсий в таком массиве <tex>\displaystyle \frac {n(n - 1)} {2}</tex>.
 
Так как в процессе работы алгоритма могут меняться местами только соседние элементы, каждый обмен уменьшает число [[Таблица инверсий|инверсий]] на единицу. Следовательно, количество обменов равно количеству инверсий в исходном массиве вне зависимости от реализации сортировки. Максимальное количество инверсий содержится в массиве, элементы которого отсортированы по невозрастанию. Число инверсий в таком массиве <tex>\displaystyle \frac {n(n - 1)} {2}</tex>.
  
Алгоритм работает за $O(n + k)$, где k — число обменов элементов входного массива, равное числу инверсий. В среднем и в худшем случае — за $O(n^2)$. Минимальные оценки встречаются в случае уже упорядоченной исходной последовательности элементов, наихудшие — когда они расположены в обратном порядке.
+
Алгоритм работает за <tex>O(n + k)</tex>, где k — число обменов элементов входного массива, равное числу инверсий. В среднем и в худшем случае — за <tex>O(n^2)</tex>. Минимальные оценки встречаются в случае уже упорядоченной исходной последовательности элементов, наихудшие — когда они расположены в обратном порядке.
</wikitex>
 
  
 
==Псевдокод==
 
==Псевдокод==
  '''InsertionSort'''(a)
+
  '''void''' insertionSort(a):
   '''for''' i = 1 to n - 1:
+
   '''for''' i = 1 '''to''' n - 1
     j = i - 1
+
     j--
     '''while''' (j <tex>  \geqslant </tex> 0) and (a[j] > a[j + 1]):
+
     '''while''' j <tex>  \geqslant </tex> 0) '''and''' (a[j] > a[j + 1]  
       '''swap'''(a[j], a[j + 1])
+
       swap(a[j], a[j + 1])
 
       j = j - 1
 
       j = j - 1
  
Строка 77: Строка 76:
 
=== Бинарные вставки ===
 
=== Бинарные вставки ===
 
Так как в среднем количество сравнений для <tex>j</tex>-го элемента равно <tex>j/2</tex>, следовательно общее количество сравнений приблизительно <tex>\displaystyle \frac {(1+2+3+...+N)}{2} = N^2/4</tex>, но это очень много даже при малых <tex>N</tex>. Суть этого заключается в том, что поиск позиции для вставки <tex>j</tex>-го элемента осуществляется бинарным поиском, вследствие чего количество сравнений для <tex>N</tex> элементов <tex> N\log N </tex>. Количество сравнений заметно уменьшилось, но для того, чтобы поставить <tex>R_j</tex> элемент на <tex>i</tex>-тое место, всё ещё необходимо переместить <tex>j-i</tex> элементов. В итоге время выполнения алгоритма уменьшилось в среднем в два раза : <tex>O(C \cdot N \cdot (N/4 + \log N)) = O(N^2/4)</tex>, следовательно <tex>C=1/4</tex>.   
 
Так как в среднем количество сравнений для <tex>j</tex>-го элемента равно <tex>j/2</tex>, следовательно общее количество сравнений приблизительно <tex>\displaystyle \frac {(1+2+3+...+N)}{2} = N^2/4</tex>, но это очень много даже при малых <tex>N</tex>. Суть этого заключается в том, что поиск позиции для вставки <tex>j</tex>-го элемента осуществляется бинарным поиском, вследствие чего количество сравнений для <tex>N</tex> элементов <tex> N\log N </tex>. Количество сравнений заметно уменьшилось, но для того, чтобы поставить <tex>R_j</tex> элемент на <tex>i</tex>-тое место, всё ещё необходимо переместить <tex>j-i</tex> элементов. В итоге время выполнения алгоритма уменьшилось в среднем в два раза : <tex>O(C \cdot N \cdot (N/4 + \log N)) = O(N^2/4)</tex>, следовательно <tex>C=1/4</tex>.   
  '''InsertionSort''''(a)
+
  '''void''' insertionSort(a) :
   '''for''' i = 1 to n - 1:
+
   '''for''' i = 1 '''to''' n - 1
    j = i - 1
+
      j--
    k = '''BinSearch'''(a, a[i], 0, j)
+
      k = '''BinSearch'''(a, a[i], 0, j)
       '''swap'''(a[k], a[i])
+
       swap(a[k], a[i])
 
        
 
        
 
=== Двухпутевые вставки ===
 
=== Двухпутевые вставки ===

Версия 03:10, 4 июня 2014

Сортировка вставками — квадратичный алгоритм сортировки.

Алгоритм

Задача заключается в следующем: есть часть массива, которая уже отсортирована, и требуется вставить остальные элементы массива в отсортированную часть, сохранив при этом упорядоченность. Для этого 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. Метод выбора очередного элемента из исходного массива произволен, однако обычно (и с целью получения устойчивого алгоритма сортировки), элементы вставляются по порядку их появления во входном массиве.

Так как в процессе работы алгоритма могут меняться местами только соседние элементы, каждый обмен уменьшает число инверсий на единицу. Следовательно, количество обменов равно количеству инверсий в исходном массиве вне зависимости от реализации сортировки. Максимальное количество инверсий содержится в массиве, элементы которого отсортированы по невозрастанию. Число инверсий в таком массиве [math]\displaystyle \frac {n(n - 1)} {2}[/math].

Алгоритм работает за [math]O(n + k)[/math], где k — число обменов элементов входного массива, равное числу инверсий. В среднем и в худшем случае — за [math]O(n^2)[/math]. Минимальные оценки встречаются в случае уже упорядоченной исходной последовательности элементов, наихудшие — когда они расположены в обратном порядке.

Псевдокод

void insertionSort(a):
  for i = 1 to n - 1
    j--
    while j [math]  \geqslant [/math] 0) and (a[j] > a[j + 1] 
      swap(a[j], a[j + 1])
      j = j - 1

Пример работы

Пример работы алгоритма для массива [math]5, 2, 4, 3, 1[/math]

До После Описание шага
Первый проход (проталкиваем второй элемент — 2)
5 2 4 3 1 2 5 4 3 1 Алгоритм сравнивает второй элемент с первым и меняет их местами.
Второй проход (проталкиваем третий элемент — 4)
2 5 4 3 1 2 4 5 3 1 Сравнивает третий со вторым и меняет местами
2 4 5 3 1 2 4 5 3 1 Второй и первый отсортированы, swap не требуется
Третий проход (проталкиваем четвертый — 3)
2 4 5 3 1 2 4 3 5 1 Меняет четвертый и третий местами
2 4 3 5 1 2 3 4 5 1 Меняет третий и второй местами
2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 Второй и первый отсортированы, swap не требуется
Четвертый проход (проталкиваем пятый элемент — 1)
2 3 4 5 1 2 3 4 1 5 Меняет пятый и четвертый местами
2 3 4 1 5 2 3 1 4 5 Меняет четвертый и третий местами
2 3 1 4 5 2 1 3 4 5 Меняет третий и второй местами
2 1 3 4 5 1 2 3 4 5 Меняет второй и первый местами. Массив отсортирован.

Оптимизации

Бинарные вставки

Так как в среднем количество сравнений для [math]j[/math]-го элемента равно [math]j/2[/math], следовательно общее количество сравнений приблизительно [math]\displaystyle \frac {(1+2+3+...+N)}{2} = N^2/4[/math], но это очень много даже при малых [math]N[/math]. Суть этого заключается в том, что поиск позиции для вставки [math]j[/math]-го элемента осуществляется бинарным поиском, вследствие чего количество сравнений для [math]N[/math] элементов [math] N\log N [/math]. Количество сравнений заметно уменьшилось, но для того, чтобы поставить [math]R_j[/math] элемент на [math]i[/math]-тое место, всё ещё необходимо переместить [math]j-i[/math] элементов. В итоге время выполнения алгоритма уменьшилось в среднем в два раза : [math]O(C \cdot N \cdot (N/4 + \log N)) = O(N^2/4)[/math], следовательно [math]C=1/4[/math].

void insertionSort(a) :
  for i = 1 to n - 1
      j--
      k = BinSearch(a, a[i], 0, j)
      swap(a[k], a[i])
      

Двухпутевые вставки

Суть этого метода в том, что вместо отсортированной части массива мы используем область вывода. Первый элемент помещается в середину области вывода, а место для последующих элементов освобождается потём сдвига элементов влево или вправо туда, куда выгоднее. Пример для набора элементов [math]5, 7, 3, 4, 6[/math]

До После Описание шага
Первый проход (проталкиваем второй элемент — 5)
5 Так как в поле вывода нет элементов то мы просто добавляем элемент туда.
Второй проход (проталкиваем третий элемент — 7)
5 5 7 С помощью Бинарного поиска находим позицию и так как позиция крайняя то сдвигать ничего не приходится.
Третий проход (проталкиваем четвертый — 3)
5 7 3 5 7 С помощью Бинарного поиска находим позицию и так как позиция крайняя то сдвигать ничего не приходится.
Четвертый проход (проталкиваем пятый элемент — 4)
3 5 7 3 4 5 7 С помощью Бинарного поиска находим позицию. Расстояние до левого края зоны вывода меньше ем до правого то сдвигаем левую часть.
Четвертый проход (проталкиваем пятый элемент — 6)
3 4 5 7 3 4 5 6 7 Расстояние до правого края меньше чем до левого, следовательно двигаем правую часть.

Как можно заметить структура поля вывода имеет сходство с Двусвязной очередью, а именно мы выбираем край к которому ближе наш элемент, затем добавляем с этой стороны наш элемент и двигаем его. Как мы видим в этом примере понадобилось сдвинуть всего 3 элемента. Время выполнения алгоритма сократилось в четыре раза, благодаря тому что теперь мы вместо перемещения в среднем [math]N/2[/math] мы перемещаем [math]N/4[/math] элементов : [math]O(C \cdot N \cdot (N/8+\log N)) = O(N^2/8)[/math], следовательно [math]C=1/8[/math].


См. также

Источники

Дополнительные материалы