Сортировка слиянием — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(См. также)
м
(не показано 18 промежуточных версий 7 участников)
Строка 1: Строка 1:
'''Сортировка слиянием''' (англ. ''Merge sort'') {{---}} алгоритм сортировки, пред­ло­женный Джо­ном фон Ней­ма­ном в 1945 го­ду.
+
'''Сортировка слиянием''' (англ. ''Merge sort'') {{---}} алгоритм сортировки, использующий <tex>O(n)</tex> дополнительной памяти и работающий за <tex>O(n\log(n))</tex> времени.
 
 
Это устойчивый алгоритм, использующий <tex>O(n)</tex> дополнительной памяти и работающий за <tex>O(n</tex> <tex>\log n)</tex> времени.
 
  
 
==Принцип работы==
 
==Принцип работы==
 
[[Файл:Merging_two_arrays.png|270px|right|thumb|Пример работы процедуры слияния.]]
 
[[Файл:Merging_two_arrays.png|270px|right|thumb|Пример работы процедуры слияния.]]
 +
 +
[[Файл:Merge sort1.png|300px|right|thumb|Пример работы рекурсивного алгоритма сортировки слиянием]]
 +
 +
[[Файл:Merge sort itearative.png|300px|right|thumb|Пример работы итеративного алгоритма сортировки слиянием]]
 +
 
Алгоритм использует принцип «разделяй и властвуй»: задача разбивается на подзадачи меньшего размера, которые решаются по отдельности, после чего их решения комбинируются для получения решения исходной задачи. Конкретно процедуру сортировки слиянием можно описать следующим образом:
 
Алгоритм использует принцип «разделяй и властвуй»: задача разбивается на подзадачи меньшего размера, которые решаются по отдельности, после чего их решения комбинируются для получения решения исходной задачи. Конкретно процедуру сортировки слиянием можно описать следующим образом:
  
Строка 14: Строка 17:
 
У нас есть два массива <tex>a</tex> и <tex>b</tex> (фактически это будут две части одного массива, но для удобства будем писать, что у нас просто два массива). Нам надо получить массив <tex>c</tex> размером <tex>|a| + |b|</tex>. Для этого можно применить процедуру слияния. Эта процедура заключается в том, что мы сравниваем элементы массивов (начиная с начала) и меньший из них записываем в финальный. И затем, в массиве у которого оказался меньший элемент, переходим к следующему элементу и сравниваем теперь его. В конце, если один из массивов закончился, мы просто дописываем в финальный другой массив. После мы наш финальный массив записываем заместо двух исходных и получаем отсортированный участок.
 
У нас есть два массива <tex>a</tex> и <tex>b</tex> (фактически это будут две части одного массива, но для удобства будем писать, что у нас просто два массива). Нам надо получить массив <tex>c</tex> размером <tex>|a| + |b|</tex>. Для этого можно применить процедуру слияния. Эта процедура заключается в том, что мы сравниваем элементы массивов (начиная с начала) и меньший из них записываем в финальный. И затем, в массиве у которого оказался меньший элемент, переходим к следующему элементу и сравниваем теперь его. В конце, если один из массивов закончился, мы просто дописываем в финальный другой массив. После мы наш финальный массив записываем заместо двух исходных и получаем отсортированный участок.
  
Множество отсортированных списков с операцией <tex>\mathrm{merge}</tex> является [[Моноид|моноидом]], <tex>\langle assorted\ list, \mathrm{merge}, \varnothing \rangle </tex>, где <tex>\varnothing</tex> {{---}} нейтральный элемент.
+
Множество отсортированных списков с операцией <tex>\mathrm{merge}</tex> является [[Моноид|моноидом]], где нейтральным элементом будет пустой список.
  
 
Ниже приведён псевдокод процедуры слияния, который сливает две части массива <tex>a</tex> {{---}} <tex>[left; mid)</tex> и <tex>[mid; right)</tex>
 
Ниже приведён псевдокод процедуры слияния, который сливает две части массива <tex>a</tex> {{---}} <tex>[left; mid)</tex> и <tex>[mid; right)</tex>
 
+
<code style="display: inline-block">
 
  '''function''' merge(a : '''int[n]'''; left, mid, right : '''int'''):
 
  '''function''' merge(a : '''int[n]'''; left, mid, right : '''int'''):
 
     it1 = 0
 
     it1 = 0
Строка 41: Строка 44:
 
     '''for''' i = 0 '''to''' it1 + it2
 
     '''for''' i = 0 '''to''' it1 + it2
 
         a[left + i] = result[i]
 
         a[left + i] = result[i]
 +
</code>
  
 
===Рекурсивный алгоритм===
 
===Рекурсивный алгоритм===
[[Файл:Merge sort1.png|300px|right|thumb|Пример работы рекурсивного алгоритма сортировки слиянием]]
 
 
Функция сортирует подотрезок массива с индексами в полуинтервале <tex>[left; right)</tex>.
 
Функция сортирует подотрезок массива с индексами в полуинтервале <tex>[left; right)</tex>.
 
<code style="display: inline-block">
 
<code style="display: inline-block">
Строка 54: Строка 57:
 
     merge(a, left, mid, right)
 
     merge(a, left, mid, right)
 
</code>
 
</code>
 +
 
===Итеративный алгоритм===
 
===Итеративный алгоритм===
[[Файл:Merge sort itearative.png|300px|right|thumb|Пример работы итеративного алгоритма сортировки слиянием]]
+
При итеративном алгоритме используется на <tex>O(\log n)</tex> меньше памяти, которая раньше тратилась на рекурсивные вызовы.
При итеративном алгоритме не происходит рекурсивного запуска, что сохранит <tex>O(\log n)</tex> памяти, которое отдавалось для стека вызовов.
 
 
<code style="display: inline-block">
 
<code style="display: inline-block">
 
  '''function''' mergeSortIterative(a : '''int[n]'''):
 
  '''function''' mergeSortIterative(a : '''int[n]'''):
Строка 63: Строка 66:
 
             merge(a, j, j + i, min(j + 2 * i, n))
 
             merge(a, j, j + i, min(j + 2 * i, n))
 
</code>
 
</code>
 +
 
==Время работы==
 
==Время работы==
 
Чтобы оценить время работы этого алгоритма, составим рекуррентное соотношение. Пускай <tex>T(n)</tex> {{---}} время сортировки массива длины <tex>n</tex>, тогда для сортировки слиянием справедливо <tex>T(n)=2T(n/2)+O(n)</tex> <br>
 
Чтобы оценить время работы этого алгоритма, составим рекуррентное соотношение. Пускай <tex>T(n)</tex> {{---}} время сортировки массива длины <tex>n</tex>, тогда для сортировки слиянием справедливо <tex>T(n)=2T(n/2)+O(n)</tex> <br>
<tex>O(n)</tex> {{---}} время, необходимое на то, чтобы слить два массива. Распишем это соотношение:
+
<tex>O(n)</tex> {{---}} время, необходимое на то, чтобы слить два массива длины <tex>n</tex>. Распишем это соотношение:
 
 
<tex>T(n)=2T(n/2)+O(n)=4T(n/4)+2O(n)=\dots=2^kT(1)+kO(n)</tex>.
 
  
Осталось оценить <tex>k</tex>. Мы знаем, что <tex>2^k=n</tex>, а значит <tex>k=\log n</tex>. Уравнение примет вид <tex>T(n)=nT(1)+ \log n</tex> <tex>O(n)</tex>. Так как <tex>T(1)</tex> {{---}} константа, то <tex>T(n)=O(n)+\log n </tex> <tex>O(n)=O(n\log n)</tex>.
+
<tex>T(n)=2T(n/2)+O(n)=4T(n/4)+2O(n)=\dots=T(1)+\log(n)O(n)=O(n\log(n))</tex>.
  
 +
==Сравнение с другими алгоритмами==
 
Достоинства:
 
Достоинства:
* устойчивая.
+
* устойчивая,
 +
* можно написать эффективную [[Многопоточная сортировка слиянием|многопоточную сортировку слиянием]],
 +
* сортировка данных, расположенных на периферийных устройствах и не вмещающихся в оперативную память<ref>[http://en.wikipedia.org/wiki/External_sorting Wikipedia {{---}} External sorting]</ref>.
 
Недостатки:
 
Недостатки:
* при любых входных данных время работы {{---}} <tex>O(n\log{n})</tex>,
+
* требуется дополнительно <tex>O(n)</tex> памяти, но можно модифицировать до <tex>O(1)</tex>.
* требуется дополнительно <tex>O(n)</tex> памяти.
 
  
 
==См. также==
 
==См. также==
Строка 81: Строка 85:
 
* [[Быстрая сортировка]]
 
* [[Быстрая сортировка]]
 
* [[Timsort]]
 
* [[Timsort]]
*[[Cортировка слиянием с использованием O(1) дополнительной памяти]]
+
* [[Cортировка слиянием с использованием O(1) дополнительной памяти]]
 +
 
 +
==Примечания==
 +
<references/>
  
 
==Источники информации==
 
==Источники информации==
 
*[http://ru.wikipedia.org/wiki/Mergesort Википедия {{---}} сортировка слиянием]
 
*[http://ru.wikipedia.org/wiki/Mergesort Википедия {{---}} сортировка слиянием]
 
*[http://www.sorting-algorithms.com/merge-sort Визуализатор]
 
*[http://www.sorting-algorithms.com/merge-sort Визуализатор]
*[http://ru.wikibooks.org/wiki/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%D1%8B_%D1%80%D0%B5%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D1%81%D0%BE%D1%80%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BA%D0%B8_%D1%81%D0%BB%D0%B8%D1%8F%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC Викиучебник {{---}} Примеры реализации на различных языках программирования]
+
*[https://ru.wikibooks.org/wiki/Примеры_реализации_сортировки_слиянием Викиучебник {{---}} Примеры реализации на различных языках программирования]
 +
 
  
 
[[Категория: Дискретная математика и алгоритмы]]
 
[[Категория: Дискретная математика и алгоритмы]]
[[Категория: Сортировка]]
+
[[Категория: Сортировки]]
 
[[Категория: Сортировки на сравнениях]]
 
[[Категория: Сортировки на сравнениях]]

Версия 15:42, 17 января 2019

Сортировка слиянием (англ. Merge sort) — алгоритм сортировки, использующий [math]O(n)[/math] дополнительной памяти и работающий за [math]O(n\log(n))[/math] времени.

Принцип работы

Пример работы процедуры слияния.
Пример работы рекурсивного алгоритма сортировки слиянием
Пример работы итеративного алгоритма сортировки слиянием

Алгоритм использует принцип «разделяй и властвуй»: задача разбивается на подзадачи меньшего размера, которые решаются по отдельности, после чего их решения комбинируются для получения решения исходной задачи. Конкретно процедуру сортировки слиянием можно описать следующим образом:

  1. Если в рассматриваемом массиве один элемент, то он уже отсортирован — алгоритм завершает работу.
  2. Иначе массив разбивается на две части, которые сортируются рекурсивно.
  3. После сортировки двух частей массива к ним применяется процедура слияния, которая по двум отсортированным частям получает исходный отсортированный массив.

Слияние двух массивов

У нас есть два массива [math]a[/math] и [math]b[/math] (фактически это будут две части одного массива, но для удобства будем писать, что у нас просто два массива). Нам надо получить массив [math]c[/math] размером [math]|a| + |b|[/math]. Для этого можно применить процедуру слияния. Эта процедура заключается в том, что мы сравниваем элементы массивов (начиная с начала) и меньший из них записываем в финальный. И затем, в массиве у которого оказался меньший элемент, переходим к следующему элементу и сравниваем теперь его. В конце, если один из массивов закончился, мы просто дописываем в финальный другой массив. После мы наш финальный массив записываем заместо двух исходных и получаем отсортированный участок.

Множество отсортированных списков с операцией [math]\mathrm{merge}[/math] является моноидом, где нейтральным элементом будет пустой список.

Ниже приведён псевдокод процедуры слияния, который сливает две части массива [math]a[/math][math][left; mid)[/math] и [math][mid; right)[/math]

function merge(a : int[n]; left, mid, right : int):
    it1 = 0
    it2 = 0
    result : int[right - left]
  
    while left + it1 < mid and mid + it2 < right
        if a[left + it1] < a[mid + it2]
            result[it1 + it2] = a[left + it1]
            it1 += 1
        else
            result[it1 + it2] = a[mid + it2]
            it2 += 1
  
    while left + it1 < mid
        result[it1 + it2] = a[left + it1]
        it1 += 1
  
    while mid + it2 < right
        result[it1 + it2] = a[mid + it2]
        it2 += 1
  
    for i = 0 to it1 + it2
        a[left + i] = result[i]

Рекурсивный алгоритм

Функция сортирует подотрезок массива с индексами в полуинтервале [math][left; right)[/math].

function mergeSortRecursive(a : int[n]; left, right : int):
    if left + 1 >= right
        return
    mid = (left + right) / 2
    mergeSortRecursive(a, left, mid)
    mergeSortRecursive(a, mid, right)
    merge(a, left, mid, right)

Итеративный алгоритм

При итеративном алгоритме используется на [math]O(\log n)[/math] меньше памяти, которая раньше тратилась на рекурсивные вызовы.

function mergeSortIterative(a : int[n]):
    for i = 1 to n, i *= 2
        for j = 0 to n - i, j += 2 * i
            merge(a, j, j + i, min(j + 2 * i, n))

Время работы

Чтобы оценить время работы этого алгоритма, составим рекуррентное соотношение. Пускай [math]T(n)[/math] — время сортировки массива длины [math]n[/math], тогда для сортировки слиянием справедливо [math]T(n)=2T(n/2)+O(n)[/math]
[math]O(n)[/math] — время, необходимое на то, чтобы слить два массива длины [math]n[/math]. Распишем это соотношение:

[math]T(n)=2T(n/2)+O(n)=4T(n/4)+2O(n)=\dots=T(1)+\log(n)O(n)=O(n\log(n))[/math].

Сравнение с другими алгоритмами

Достоинства:

Недостатки:

  • требуется дополнительно [math]O(n)[/math] памяти, но можно модифицировать до [math]O(1)[/math].

См. также

Примечания

Источники информации