Algorytmy sortowania
i porządkowania
Spis treści
1.
Sortowanie przez kopcowanie – Heap Sort
2.
Sortowanie przez scalanie
Sortowanie przez kopcowanie – Heap Sort
Metoda ta jest drzewem binarnym zawierającym liczby lub dowolne inne elementy dającego się porządkować zbioru. Cechą kopca jest przedstawiony kształt oraz uporządkowanie (każda wartość w węźle jest mniejsza od swojego rodzica T[rodzic(i)] >= T[i])
Sortowanie przez kopcowanie- Heap Sort
Reprezentacja kopca w tablicy T:
* Wierzchołek kopca wstaw do T[0]
* Dla dowolnego węzła w T[i] jego lewe dziecko wstaw do T[2i + 1], a jego prawe dziecko wstaw do T[2i + 2]
Sortowanie przez kopcowanie – Heap Sort
Sposób reprezentacji algorytmu:1.Ułóż dane w kopiec (ułożenie w tablicy o rozmiarze n)
2.Usuń wierzchołek z kopca przez zamianę go z ostatnim liściem drzewa (n--)
3.Przywróć własność kopca dla pozostałej części kopca (zadanie realizowane jest z pominięciem usuniętego elementu)
4.Idź do punktu 2
Szczegółowa prezentacja punktu 3:
1.Jeżeli wierzchołek jest większy od obojga rodziców wyjdź 2.Zmień wierzchołek z większym dzieckiem
Sortowanie przez kopcowanie – Heap Sort
void przywroc(int T[], int k, int n) { int i,j; i = T[k - 1]; while (k <= n/2) { j = 2 * k; if (j < n && T[j-1] < T[j]) j++; if (i >= T[j-1]) break; else { T[k-1] = T[j-1]; k = j; } } T[k-1] = i; }
Sortowanie przez kopcowanie – Heap Sort
void hapesort(int T[], int n) { int k,tmp; for (k = n/2; k > 0; k--) przywroc(T, k, n); do { tmp = T[0]; T[0] = T[n-1]; T[n-1] = tmp; n--; przywroc(T, 1, n); } while (n > 1); }
Sortowanie przez kopcowanie – Heap Sort
Wnioski:
- algorytm szybki i mało obciążający pamięć
- klasa złożoności obliczeniowej algorytmu – O(N log N) - mało czuły na postać danych wejściowych
- doskonale nadaje się do porządkowania dużych zbiorów - implementacja mało czytelna
Sortowanie przez scalanie - MergeSort
Metoda porządkowania przez scalanie podobnie jak metoda QuickSort należy do algorytmów porządkowania wykorzystujących rekurencję
Algorytm ten polega na dzieleniu zbioru danych na podzbiory, aż do uzyskania n zbiorów jednoelementowych (dzielenie następuje bez sprawdzania warunków co skutkuje rozwinięciem wszystkich węzłów). Po rozwinięciu zbioru następuje scalanie poszczególnych elementów poprzez odpowiednie wybieranie podzbiorów.
Sortowanie przez scalanie – MergeSort
Etap rozkładu zbioru na podzbiory:29 40 2 1 18 20 29 40 2 1 18 20 29 40 2 29 40 20 1 18 1 18
Sortowanie przez scalanie – MergeSort
Etap scalania podzbiorów :1 2 18 20 29 40 2 29 40 1 18 20 29 40 2 29 40 20 1 18 1 18
Sortowanie przez scalanie – MergeSort
Sposób reprezentacji algorytmu:
1.Dzielenie n – elementowego ciągu na dwa podciągi po n/2 elementów 2.Sortowanie każdego z podciągów
Sortowanie przez scalanie – MergeSort
Reprezentacja algorytmu za pomocą listy kroków:Dane: T[ ] – zbiór do posortowania
Wynik: Uporządkowany zbiór T[ ] w postaci rosnącej
Zmienne pomocnicze: p, k, mid
Algorytm: porządkowanie przez scalanie MergeSort
Krok 1. Jeżeli p<k, wylicz środek mid = (p+k)/2
Krok 2. wykonaj algorytm MargeSort(T, p, mid) Krok 3. wykonaj algorytm MargeSort(T, mid+1,k)
Sortowanie przez scalanie – MergeSort
void MergeSort(int T[], int p, int k) { if (p < k) { int mid = (p + k)/2; MergeSort(T, p, mid); MergeSort(T, mid + 1, k); Scalaj(T, p, mid, k); } }
Sortowanie przez scalanie – MergeSort
void Scalaj(int T[], int p, int mid, int k) { int T2[N]; int p1 = p, k1 = mid; int p2 = mid + 1, k2 = k; int i = p1; while (p1 <= k1 && p2 <= k2) { if (T[p1] < T[p2]) { T2[i] = T[p2]; p1++; } …
Implementacja funkcji scalającej:
… else { T2[i] = T[p2]; p2++; } i++; } while (p1 <= k1) { T2[i] = T[p1]; p1++; i++; } …
Sortowanie przez scalanie – MergeSort
Implementacja funkcji scalającej cd:
… while (p2 <= k2) { T2[i] = T[p2]; p2++; i++; }
for(i = p; i <= k; i++) T[i] = T2[i]; }
Sortowanie przez kopcowanie – Heap Sort
Wnioski:
- algorytm szybki
- prosty w zrozumieniu
- klasa złożoności obliczeniowej algorytmu – O(N log N) - algorytm bardzo obciążający pamięć
- ze względu na duże zużycie pamięci algorytm słabo nadaje się do porządkowania dużych zbiorów
Algorytm wyszukiwania binarnego
Metoda wyszukiwania przez połowienie realizowana jest w oparciu o uporządkowane zbiory. Ideą tego algorytmu jest dzielenie zbioru na dwie części i wybranie do dalszego przeszukiwania tej połowy ,
Algorytm wyszukiwania binarnego
1 2 6 18 20 23 29 32 34 40 Szykana liczba: 2 2<20 2=20 2>20 1 2 6 18 2<2 2=2 2>2Algorytm wyszukiwania binarnego
Sposób reprezentacji algorytmu:Dane: Uporządkowany zbiór T[ ], y – szukany element
Wynik: wartość -1 jeżeli szukiwanej wartości y brak w zbiorze lub
wartość określająca indeks komórki w której została znaleziona wartość y
Algorytm: wyszukiwanie binarne
Krok 1. Lewy= k, Prawy = l
Krok 2. Jeżeli lewy > prawy to wypisz -1 i zakończ Krok 3. wylicz Srodek = (Lewy + Prawy)/2
Jeżeli T[Srodek] = y, to wypisz Srodek i zakończ
Jeżeli T[Srodek] < y, to lewy = Srodek + 1, a w przeciwnym wypadku Prawy = Srodek - 1
Algorytm wyszukiwania binarnego
Implementacja funkcji::
int PrzeszukiwanieBinarne(int a[], int k, int l, int y)
{
int Srodek, Lewy, Prawy; Lewy=k; Prawy=l;
while (Lewy<=Prawy) {
Srodek=(Lewy+Prawy)/2;
if (a[Srodek]==y){ return Srodek; break;} else if (a[Srodek]<y) Lewy=Srodek+1; else Prawy=Srodek-1;
}
return -1; }
Algorytm wyszukiwania binarnego
Rekurencyjna implementacja funkcji::
int PrzeszukiwanieBinarne(int a[], int k, int l, int y) {
int Srodek, Lewa, Prawa; Lewa=k; Prawa=l;
if (Lewa>Prawa) return -1; else
{
Srodek=(Lewa+Prawa)/2;
if (a[Srodek]==y) return Srodek;
else if (a[Srodek]>y) return PrzeszukiwanieBinarne(a,k,Srodek-1,y); else return PrzeszukiwanieBinarne(a,Srodek+1,l,y);
} }
Algorytm wyszukiwania binarnego
Wnioski:
- algorytm szybki (klasa złożoności obliczeniowej O(log2 N) - prosty w zrozumieniu