Быстрая сортировка массива c. Быстрая сортировка - один из лучших методов сортировки массивов. Реализации алгоритма быстрой сортировки
незнакомец 30 мая 2011 в 15:24Быстрая сортировка и с чем её едят
- Чулан *
Всем привет! Я расскажу об алгоритме быстрой сортировки и покажу, как его можно реализовать программно.
Итак, быстрая сортировка, или, по названию функции в Си, Qsort - это алгоритм сортировки, сложность которого в среднем
составляет O(n log(n)). Суть его предельно проста: выбирается так называемый опорный элемент, и массив делится на 3 подмассива: меньших опорного, равных опорному и больших опорного. Потом этот алгоритм применяется рекурсивно к подмассивам.
Алгоритм
- Выбираем опорный элемент
- Разбиваем массив на 3 части
- Создаём переменные l и r - индексы соответственно начала и конца рассматриваемого подмассива
- Увеличиваем l, пока l-й элемент меньше опорного
- Уменьшаем r, пока r-й элемент больше опорного
- Если l всё ещё меньше r, то меняем l-й и r-й элементы местами, инкрементируем l и декрементируем r
- Если l вдруг становится больше r, то прерываем цикл
- Повторяем рекурсивно, пока не дойдём до массива из 1 элемента
void qsort (int b, int e)
{
int l = b, r = e;
int piv = arr[(l + r) / 2]; // Опорным элементом для примера возьмём средний
while (l <= r)
{
while (arr[l] < piv)
l++;
while (arr[r] > piv)
r--;
if (l <= r)
swap (arr, arr);
}
if (b < r)
qsort (b, r);
if (e > l)
qsort (l, e);
} /* ----- end of function qsort ----- */// qsort (0, n-1);
* This source code was highlighted with Source Code Highlighter .
Эта реализация имеет ряд недостатков, таких как возможное переполнение стека из-за большого количества вложенной рекурсии и то, что опорным элементом всегда берётся средний. Для примера это, может, и нормально, но при решении, например, олимпиадных задач, хитрое жюри может специально подобрать такие тесты, чтобы на них это решение работало слишком долго и не проходило в лимит. В принципе, в качестве опорного элемента можно брать любой, но лучше, чтобы он был максимально приближен к медиане, поэтому можно выбрать его случайно или взять средний по значению из первого, среднего и последнего. Зависимость быстродействия от опорного элемента - один из недостатков алгоритма, ничего с этим не поделать, но сильная деградация производительности происходит редко, обычно если сортируется специально подобранный набор чисел. Если всё-таки нужна сортировка, работающая гарантированно быстро, можно использовать, например, пирамидальную сортировку, всегда работающую строго за O(n log n). Обычно Qsort всё же выигрывает в производительности перед другими сортировками, не требует много дополнительной памяти и достаточно прост в реализации, поэтому пользуется заслуженной популярностью.
Писáл сам, изредка поглядывая на Википедию . Пользуясь случаем, передаю спасибо замечательным преподавателям и студентам ПетрГУ, научившим меня множеству полезных вещей, в том числе и этому алгоритму!
Теги: Qsort, быстрая сортировка, алгоритмы сортировки, алгоритмы, C
Обновлено: 18.03.2019
Быстрая сортировка (quick sort ), или сортировка Хоара - один из самых быстрых алгоритмов сортирования данных.
Алгоритм Хоара - это модифицированный вариант метода прямого обмена. Другие популярные варианты этого метода - сортировка пузырьком и шейкерная сортировка , в отличии от быстрой сортировки, не очень эффективны.
Принцип работы алгоритма быстрой сортировки
Идея алгоритма следующая:
- Необходимо выбрать опорный элемент массива, им может быть любой элемент, от этого не зависит правильность работы алгоритма;
- Разделить массив на три части, в первую должны войти элементы меньше опорного, во вторую - равные опорному и в третью - все элементы больше опорного;
- Рекурсивно выполняются предыдущие шаги, для подмассивов с меньшими и большими значениями, до тех пор, пока в них содержится больше одного элемента.
Поскольку метод быстрой сортировки разделяет массив на части, он относиться к группе алгоритмов разделяй и властвуй .
Реализация быстрой сортировки
using System; class Program { //метод для обмена элементов массива static void Swap(ref int x, ref int y) { var t = x; x = y; y = t; } //метод возвращающий индекс опорного элемента static int Partition(int array, int minIndex, int maxIndex) { var pivot = minIndex - 1; for (var i = minIndex; i < maxIndex; i++) { if (array[i] < array) { pivot++; Swap(ref array, ref array[i]); } } pivot++; Swap(ref array, ref array); return pivot; } //быстрая сортировка static int QuickSort(int array, int minIndex, int maxIndex) { if (minIndex >= maxIndex) { return array; } var pivotIndex = Partition(array, minIndex, maxIndex); QuickSort(array, minIndex, pivotIndex - 1); QuickSort(array, pivotIndex + 1, maxIndex); return array; } static int QuickSort(int array) { return QuickSort(array, 0, array.Length - 1); } static void Main(string args) { Console.Write("N = "); var len = Convert.ToInt32(Console.ReadLine()); var a = new int; for (var i = 0; i < a.Length; ++i) { Console.Write("a[{0}] = ", i); a[i] = Convert.ToInt32(Console.ReadLine()); } Console.WriteLine("Упорядоченный массив: {0}", string.Join(", ", QuickSort(a))); Console.ReadLine(); } }Метод Partition возвращает индекс опорного елемента, который делит массив на элементы меньше опорного слева, и элементы больше опорного справа. В самом методе в качестве опорного выбирается последний элемент, а обход осуществляется от начала массива.
Было подсчитано, что до четверти времени централизованных компьютеров уделяется сортировке данных. Это потому, что намного легче найти значение в массиве, который был заранее отсортирован. В противном случае поиск немного походит на поиск иголки в стоге сена.
Есть программисты, которые всё рабочее время проводят в изучении и внедрении алгоритмов сортировки. Это потому, что подавляющее большинство программ в бизнесе включает в себя управление базами данных. Люди ищут информацию в базах данных всё время. Это означает, что поисковые алгоритмы очень востребованы.
Но есть одно "но". Поисковые алгоритмы работают намного быстрее с базами данных, которые уже отсортированы. В этом случае требуется только линейный поиск.
В то время как компьютеры находятся без пользователей в некоторые моменты времени, алгоритмы сортировки продолжают работать с базами данных. Снова приходят пользователи, осуществляющие поиск, а база данных уже отсортирована, исходя из той или иной цели поиска.
В этой статье приведены примеры реализации стандартных алгоритмов сортировки.
Сортировка выбором (Selection sort)
Для того, чтобы отсортировать массив в порядке возрастания, следует на каждой итерации найти элемент с наибольшим значением. С ним нужно поменять местами последний элемент. Следующий элемент с наибольшим значением становится уже на предпоследнее место. Так должно происходить, пока элементы, находящиеся на первых местах в массивe, не окажутся в надлежащем порядке.
Код C++
void
SortAlgo::selectionSort(int
data, int
lenD)
{
int
j = 0;
int
tmp = 0;
for
(int
i=0; i
Пузырьковая сортировка (Bubble sort)
При пузырьковой сортировке сравниваются соседние элементы и меняются местами, если следующий элемент меньше предыдущего. Требуется несколько проходов по данным. Во время первого прохода сраваются первые два элемента в массиве. Если они не в порядке, они меняются местами и затем сравнивается элементы в следующей паре. При том же условии они так же меняются местами. Таким образом сортировка происходит в каждом цикле пока не будет достигнут конец массива.
Код C++
void
SortAlgo::bubbleSort(int
data, int
lenD)
{
int
tmp = 0;
for
(int
i = 0;i При сортировке вставками массив разбивается на две области: упорядоченную и
и неупорядоченную. Изначально весь массив является неупорядоченной областью.
При первом проходе первый элемент из неупорядоченной области изымается и помещается
в правильном положении в упорядоченной области. На каждом проходе размер упорядоченной области возрастает на 1, а размер неупорядоченной
области сокращается на 1. Основной цикл работает в интервале от 1 до N-1. На j-й итерации элемент [i] вставлен в
правильное положение в упорядоченной области. Это сделано путем сдвига всех
элементов упорядоченной области, которые больше, чем [i], на одну позицию вправо. [i]
вставляется в интервал между теми элементами, которые меньше [i], и теми, которые больше [i]. Код C++
void
SortAlgo::insertionSort(int
data, int
lenD)
{
int
key = 0;
int
i = 0;
for
(int
j = 1;j Код C++
void
SortAlgo::mergeSort(int
data, int
lenD)
{
if
(lenD>1){
int
middle = lenD/2;
int
rem = lenD-middle;
int
* L = new int
;
int
* R = new int
;
for
(int
i=0;i Быстрая сортировка использует алгоритм "разделяй и властвуй". Она начинается с разбиения
исходного массива на две области. Эти части находятся слева и справа от отмеченного
элемента, называемого опорным. В конце процесса одна часть будет
содержать элементы меньшие, чем опорный, а другая часть будет содержать элементы больше
опорного. Код C++
void
SortAlgo::quickSort(int
* data, int const
len)
{
int const
lenD = len;
int
pivot = 0;
int
ind = lenD/2;
int
i,j = 0,k = 0;
if
(lenD>1){
int
* L = new int
;
int
* R = new int
;
pivot = data;
for
(i=0;i Выбирая алгоритм сортировки для практических целей, программист, вполне вероятно, остановиться на методе, называемом «Быстрая сортировка» (также «qsort» от англ. quick sort). Его разработал в 1960 году английский ученый Чарльз Хоар, занимавшийся тогда в МГУ машинным переводом. Алгоритм, по принципу функционирования, входит в класс обменных сортировок (сортировка перемешиванием, пузырьковая сортировка и др.), выделяясь при этом высокой скоростью работы. Отличительной особенностью быстрой сортировки является операция разбиения массива на две части относительно опорного элемента. Например, если последовательность требуется упорядочить по возрастанию, то в левую часть будут помещены все элементы, значения которых меньше значения опорного элемента, а в правую элементы, чьи значения больше или равны опорному. Вне зависимости от того, какой элемент выбран в качестве опорного, массив будет отсортирован, но все же наиболее удачным считается ситуация, когда по обеим сторонам от опорного элемента оказывается примерно равное количество элементов. Если длина какой-то из получившихся в результате разбиения частей превышает один элемент, то для нее нужно рекурсивно выполнить упорядочивание, т. е. повторно запустить алгоритм на каждом из отрезков. Таким образом, алгоритм быстрой сортировки включает в себя два основных этапа:
Еще раз об опорном элементе. Его выбор не влияет на результат, и поэтому может пасть на произвольный элемент. Тем не менее, как было замечено выше, наибольшая эффективность алгоритма достигается при выборе опорного элемента, делящего последовательность на равные или примерно равные части. Но, как правило, из-за нехватки информации не представляется возможности наверняка определить такой элемент, поэтому зачастую приходиться выбирать опорный элемент случайным образом. В следующих пяти пунктах описана общая схема разбиения массива (сортировка по возрастанию):
После разбиения последовательности следует проверить условие на необходимость дальнейшего продолжения сортировки его частей. Этот этап будет рассмотрен позже, а сейчас на конкретном примере выполним разбиение массива. Имеется массив целых чисел Mas
, состоящий из 8 элементов (рис. 5.5): Mas
. Начальным значением first
будет 1, а last
– 8. Пройденная часть закрашивается голубым цветом. В качестве опорного элемента возьмем элемент со значением 5, и индексом 4. Его мы вычислили, используя выражение (first
+last
)/2, отбросив дробную часть. Теперь mid
=5. Первый элемент левой части сравнивается с mid
. Mas
>mid
, следовательно first
остается равным 1. Далее, элементы правой части сравниваются с mid
. Проверяется элемент с индексом 8 и значением 8. Mas
>mid
, следовательно last
смещается на одну позицию влево. Mas
<mid
, следовательно last
остается равным 7. На данный момент first
=1, а last
=7. Первый и седьмой элементы меняются местами. Оба указателя смещаются на одну позицию каждый в своем направлении. Алгоритм снова переходит к сравнению элементов. Второй элемент сравнивается с опорным: Mas
>mid, следовательно first
остается равным 2. Далее, элементы правой части сравниваются с mid
. Проверяется элемент с индексом 6 и значением 1: Mas
<mid
, следовательно last
не изменяет своей позиции. На данный момент first
=2, а last
=6. Второй и шестой элементы меняются местами. Оба указателя смещаются на одну позицию каждый в своем направлении. Алгоритм снова переходит к сравнению элементов. Третий элемент сравнивается с опорным: Mas
<mid
, следовательно first
смещается на одну позицию вправо. Далее, элементы правой части сравниваются с mid
. Проверяется элемент с индексом 5 и значением 9: Mas
>mid
, следовательно last
смещается на одну позицию влево. Теперь first
=last
=4, а значит, условие first
<last
не выполняется, этап разбиения завершается. На этом этап разбиения закончен. Массив разделен на две части относительно опорного элемента. Осталось произвести рекурсивное упорядочивание его частей. Если в какой-то из получившихся в результате разбиения массива частей находиться больше одного элемента, то следует произвести рекурсивное упорядочивание этой части, то есть выполнить над ней операцию разбиения, описанную выше. Для проверки условия «количество элементов > 1», нужно действовать примерно по следующей схеме: Имеется массив Mas
[L
..R
], где L
и R
– индексы крайних элементов этого массива. По окончанию разбиения, указатели first
и last
оказались примерно в середине последовательности, тем самым образуя два отрезка: левый от L
до last
и правый от first
до R
. Выполнить рекурсивное упорядочивание левой части нужно в том случае, если выполняется условие L
<last
. Для правой части условие аналогично: first
<R
. #include "stdafx.h"
#include #include "stdafx.h"
#include #include using
namespace
std
;
const
int
n
=
7
;
int
first
,
last
;
//функция сортировки
void
quicksort
(int
*
mas
,
int
first
,
int
last
)
int
mid
,
count
;
int
f
=
first
,
l
=
last
;
mid
=
mas
[
(f
+
l
)
/
2
]
;
//вычисление опорного элемента
while
(mas
[
f
]
<
mid
)
f
++
;
while
(mas
[
l
]
>
mid
)
l
--
;
if
(f
<=
l
)
//перестановка элементов
count
=
mas
[
f
]
;
mas
[
f
]
=
mas
[
l
]
;
mas
[
l
]
=
count
;
f
++
;
l
--
;
}
while
(f
<
l
)
;
if
(first
<
l
)
quicksort
(mas
,
first
,
l
)
;
if
(f
<
last
)
quicksort
(mas
,
f
,
last
)
;
//главная функция
void
main
()
setlocale
(LC_ALL
,
"Rus"
)
;
int
*
A
=
new
int
[
n
]
;
srand
(time
(NULL
)
)
;
cout
<<
"Исходный массив: "
;
for
(int
i
=
0
;
i
<
n
;
i
++
)
A
[
i
]
=
rand
()
%
10
;
cout
<<
A
[
i
]
<<
" "
;
first
=
0
;
last
=
n
-
1
;
quicksort
(A
,
first
,
last
)
;
cout
<<
endl
<<
"Результирующий массив: "
;
for
(int
i
=
0
;
i
<
n
;
i
++
)
cout
<<
A
[
i
]
<<
" "
;
delete
A
;
system
("pause>>void"
)
;
Delphi/Pascal
program qsort;
uses crt;
const n=7;
var A: array of integer;
first, last, i: integer;
{процедура сортировки}
procedure quicksort(var mas: array of integer; first, last: integer);
var f, l, mid, count: integer;
begin
f:=first;
l:=last;
mid:=mas[(f+l) div 2]; {вычисление опорного элемента}
repeat
while mas[f] program
qsort
;
uses
crt
;
const
n
=
7
;
var
A
:
array
[
1..n
]
of
integer
;
first
,
last
,
i
:
integer
;
{
процедурасортировки}
procedure
quicksort
(var
mas
:
array
[
1..n
]
of
integer
;
first
,
last
:
integer
)
;
var
f
,
l
,
mid
,
count
:
integer
;
begin
f
:=
first
;
l
:=
last
;
mid
:=
mas
[
(f
+
l
)
div
2
]
;
{
вычислениеопорногоэлемента}
repeat
while
mas
[
f
]
<
mid
do
inc
(f
)
;
while
mas
[
l
]
>
mid
do
dec
(l
)
;
Алгоритмы и структуры данных для начинающих: сортировка Никита Прияцелюк В этой части мы посмотрим на пять основных алгоритмов сортировки данных в массиве. Начнем с самого простого - сортировки пузырьком - и закончим «быстрой сортировкой» (quicksort)
. Для каждого алгоритма, кроме объяснения его работы, мы также укажем его сложность по памяти и времени в наихудшем, наилучшем и среднем случае. Также смотрите другие материалы этой серии: , и . Для упрощения кода и улучшения читаемости мы введем метод Swap , который будет менять местами значения в массиве по индексу. Void Swap(T items, int left, int right)
{
if (left != right)
{
T temp = items;
items = items;
items = temp;
}
}
Сортировка пузырьком - это самый простой алгоритм сортировки. Он проходит по массиву несколько раз, на каждом этапе перемещая самое большое значение из неотсортированных в конец массива. Например, у нас есть массив целых чисел: При первом проходе по массиву мы сравниваем значения 3 и 7. Поскольку 7 больше 3, мы оставляем их как есть. После чего сравниваем 7 и 4. 4 меньше 7, поэтому мы меняем их местами, перемещая семерку на одну позицию ближе к концу массива. Теперь он выглядит так: Этот процесс повторяется до тех пор, пока семерка не дойдет почти до конца массива. В конце она сравнивается с элементом 8, которое больше, а значит, обмена не происходит. После того, как мы обошли массив один раз, он выглядит так: Поскольку был совершен по крайней мере один обмен значений, нам нужно пройти по массиву еще раз. В результате этого прохода мы перемещаем на место число 6. И снова был произведен как минимум один обмен, а значит, проходим по массиву еще раз. При следующем проходе обмена не производится, что означает, что наш массив отсортирован, и алгоритм закончил свою работу. Public void Sort(T items)
{
bool swapped;
do
{
swapped = false;
for (int i = 1; i < items.Length; i++) {
if (items.CompareTo(items[i]) > 0)
{
Swap(items, i - 1, i);
swapped = true;
}
}
} while (swapped != false);
}
Сортировка вставками работает, проходя по массиву и перемещая нужное значение в начало массива. После того, как обработана очередная позиция, мы знаем, что все позиции до нее отсортированы, а после нее - нет. Важный момент: сортировка вставками обрабатывает элементы массива по порядку. Поскольку алгоритм проходит по элементам слева направо, мы знаем, что все, что слева от текущего индекса - уже отсортировано. На этом рисунке показано, как увеличивается отсортированная часть массива с каждым проходом: Постепенно отсортированная часть массива растет, и, в конце концов, массив окажется упорядоченным. Давайте взглянем на конкретный пример. Вот наш неотсортированный массив, который мы будем использовать: Алгоритм начинает работу с индекса 0 и значения 3. Поскольку это первый индекс, массив до него включительно считается отсортированным. На этом этапе элементы с индексами 0..1 отсортированы, а про элементы с индексами 2..n ничего не известно. Следующим проверяется значение 4. Так как оно меньше семи, мы должны перенести его на правильную позицию в отсортированную часть массива. Остается вопрос: как ее определить? Это осуществляется методом FindInsertionIndex . Он сравнивает переданное ему значение (4) с каждым значением в отсортированной части, пока не найдет место для вставки. Итак, мы нашли индекс 1 (между значениями 3 и 7). Метод Insert осуществляет вставку, удаляя вставляемое значение из массива и сдвигая все значения, начиная с индекса для вставки, вправо. Теперь массив выглядит так: Теперь часть массива, начиная от нулевого элемента и заканчивая элементом с индексом 2, отсортирована. Следующий проход начинается с индекса 3 и значения 4. По мере работы алгоритма мы продолжаем делать такие вставки. Когда больше нет возможностей для вставок, массив считается полностью отсортированным, и работа алгоритма закончена. Public void Sort(T items)
{
int sortedRangeEndIndex = 1;
while (sortedRangeEndIndex < items.Length)
{
if (items.CompareTo(items) < 0)
{
int insertIndex = FindInsertionIndex(items, items);
Insert(items, insertIndex, sortedRangeEndIndex);
}
sortedRangeEndIndex++;
}
}
private int FindInsertionIndex(T items, T valueToInsert)
{
for (int index = 0; index < items.Length; index++) {
if (items.CompareTo(valueToInsert) > 0)
{
return index;
}
}
throw new InvalidOperationException("The insertion index was not found");
}
private void Insert(T itemArray, int indexInsertingAt, int indexInsertingFrom)
{
// itemArray = 0 1 2 4 5 6 3 7
// insertingAt = 3
// insertingFrom = 6
//
// Действия:
// 1: Сохранить текущий индекс в temp
// 2: Заменить indexInsertingAt на indexInsertingFrom
// 3: Заменить indexInsertingAt на indexInsertingFrom в позиции +1
// Сдвинуть элементы влево на один.
// 4: Записать temp на позицию в массиве + 1.
// Шаг 1.
T temp = itemArray;
// Шаг 2.
itemArray = itemArray;
// Шаг 3.
for (int current = indexInsertingFrom; current > indexInsertingAt; current--)
{
itemArray = itemArray;
}
// Шаг 4.
itemArray = temp;
}
Сортировка выбором - это некий гибрид между пузырьковой и сортировкой вставками. Как и сортировка пузырьком, этот алгоритм проходит по массиву раз за разом, перемещая одно значение на правильную позицию. Однако, в отличие от пузырьковой сортировки, он выбирает наименьшее неотсортированное значение вместо наибольшего. Как и при сортировке вставками, упорядоченная часть массива расположена в начале, в то время как в пузырьковой сортировке она находится в конце. Давайте посмотрим на работу сортировки выбором на нашем неотсортированном массиве. При первом проходе алгоритм с помощью метода FindIndexOfSmallestFromIndex пытается найти наименьшее значение в массиве и переместить его в начало. Имея такой маленький массив, мы сразу можем сказать, что наименьшее значение - 3, и оно уже находится на правильной позиции. На этом этапе мы знаем, что на первой позиции в массиве (индекс 0) находится самое маленькое значение, следовательно, начало массива уже отсортировано. Поэтому мы начинаем второй проход - на этот раз по индексам от 1 до n – 1. На втором проходе мы определяем, что наименьшее значение - 4. Мы меняем его местами со вторым элементом, семеркой, после чего 4 встает на свою правильную позицию. Теперь неотсортированная часть массива начинается с индекса 2. Она растет на один элемент при каждом проходе алгоритма. Если на каком-либо проходе мы не сделали ни одного обмена, это означает, что массив отсортирован. После еще двух проходов алгоритм завершает свою работу: Public void Sort(T items)
{
int sortedRangeEnd = 0;
while (sortedRangeEnd < items.Length)
{
int nextIndex = FindIndexOfSmallestFromIndex(items, sortedRangeEnd);
Swap(items, sortedRangeEnd, nextIndex);
sortedRangeEnd++;
}
}
private int FindIndexOfSmallestFromIndex(T items, int sortedRangeEnd)
{
T currentSmallest = items;
int currentSmallestIndex = sortedRangeEnd;
for (int i = sortedRangeEnd + 1; i < items.Length; i++)
{
if (currentSmallest.CompareTo(items[i]) > 0)
{
currentSmallest = items[i];
currentSmallestIndex = i;
}
}
return currentSmallestIndex;
}
До сих пор мы рассматривали линейные алгоритмы. Они используют мало дополнительной памяти, но имеют квадратичную сложность. На примере сортировки слиянием мы посмотрим на алгоритм типа «разделяй и властвуй» (divide and conquer)
. Алгоритмы этого типа работают, разделяя крупную задачу на более мелкие, решаемые проще. Мы пользуемся ими каждый день. К примеру, поиск в телефонной книге - один из примеров такого алгоритма. Если вы хотите найти человека по фамилии Петров, вы не станете искать, начиная с буквы А и переворачивая по одной странице. Вы, скорее всего, откроете книгу где-то посередине. Если попадете на букву Т, перелистнете несколько страниц назад, возможно, слишком много - до буквы О. Тогда вы пойдете вперед. Таким образом, перелистывая туда и обратно все меньшее количество страниц, вы, в конце концов, найдете нужную. Насколько эффективны эти алгоритмы? Предположим, что в телефонной книге 1000 страниц. Если вы открываете ее на середине, вы отбрасываете 500 страниц, в которых нет искомого человека. Если вы не попали на нужную страницу, вы выбираете правую или левую сторону и снова оставляете половину доступных вариантов. Теперь вам надо просмотреть 250 страниц. Таким образом мы делим нашу задачу пополам снова и снова и можем найти человека в телефонной книге всего за 10 просмотров. Это составляет 1% от всего количества страниц, которые нам пришлось бы просмотреть при линейном поиске. При сортировке слиянием мы разделяем массив пополам до тех пор, пока каждый участок не станет длиной в один элемент. Затем эти участки возвращаются на место (сливаются) в правильном порядке. Давайте посмотрим на такой массив: Разделим его пополам: И будем делить каждую часть пополам, пока не останутся части с одним элементом: Теперь, когда мы разделили массив на максимально короткие участки, мы сливаем их в правильном порядке. Сначала мы получаем группы по два отсортированных элемента, потом «собираем» их в группы по четыре элемента и в конце собираем все вместе в отсортированный массив. Для работы алгоритма мы должны реализовать следующие операции: Стоит отметить, что в отличие от линейных алгоритмов сортировки, сортировка слиянием будет делить и склеивать массив вне зависимости от того, был он отсортирован изначально или нет. Поэтому, несмотря на то, что в худшем случае он отработает быстрее, чем линейный, в лучшем случае его производительность будет ниже, чем у линейного. Поэтому сортировка слиянием - не самое лучшее решение, когда надо отсортировать частично упорядченный массив. Public void Sort(T items)
{
if (items.Length <= 1)
{
return;
}
int leftSize = items.Length / 2;
int rightSize = items.Length - leftSize;
T left = new T;
T right = new T;
Array.Copy(items, 0, left, 0, leftSize);
Array.Copy(items, leftSize, right, 0, rightSize);
Sort(left);
Sort(right);
Merge(items, left, right);
}
private void Merge(T items, T left, T right)
{
int leftIndex = 0;
int rightIndex = 0;
int targetIndex = 0;
int remaining = left.Length + right.Length;
while(remaining > 0)
{
if (leftIndex >= left.Length)
{
items = right;
}
else if (rightIndex >= right.Length)
{
items = left;
}
else if (left.CompareTo(right) < 0)
{
items = left;
}
else
{
items = right;
}
targetIndex++;
remaining--;
}
}
Быстрая сортировка - это еще один алгоритм типа «разделяй и властвуй». Он работает, рекурсивно повторяя следующие шаги: Давайте посмотрим на работу алгоритма на следующем массиве: Сначала мы случайным образом выбираем ключевой элемент: Int pivotIndex = _pivotRng.Next(left, right);
Теперь, когда мы знаем ключевой индекс (4), мы берем значение, находящееся по этому индексу (6), и переносим значения в массиве так, чтобы все числа больше или равные ключевому были в правой части, а все числа меньше ключевого - в левой. Обратите внимание, что в процессе переноса значений индекс ключевого элемента может измениться (мы увидим это вскоре). Перемещение значений осуществляется методом partition . На этом этапе мы знаем, что значение 6 находится на правильной позиции. Теперь мы повторяем этот процесс для правой и левой частей массива. Мы рекурсивно вызываем метод quicksort на каждой из частей. Ключевым элементом в левой части становится пятерка. При перемещении значений она изменит свой индекс. Главное - помнить, что нам важно именно ключевое значение, а не его индекс. Снова применяем быструю сортировку: И еще раз: У нас осталось одно неотсортированное значение, а, поскольку мы знаем, что все остальное уже отсортировано, алгоритм завершает работу. Random _pivotRng = new Random();
public void Sort(T items)
{
quicksort(items, 0, items.Length - 1);
}
private void quicksort(T items, int left, int right)
{
if (left < right)
{
int pivotIndex = _pivotRng.Next(left, right);
int newPivot = partition(items, left, right, pivotIndex);
quicksort(items, left, newPivot - 1);
quicksort(items, newPivot + 1, right);
}
}
private int partition(T items, int left, int right, int pivotIndex)
{
T pivotValue = items;
Swap(items, pivotIndex, right);
int storeIndex = left;
for (int i = left; i < right; i++)
{
if (items[i].CompareTo(pivotValue) < 0)
{
Swap(items, i, storeIndex);
storeIndex += 1;
}
}
Swap(items, storeIndex, right);
return storeIndex;
}
На этом мы заканчиваем наш цикл статей по алгоритмам и структурам данных для начинающих. За это время мы рассмотрели связные списки, динамические массивы, двоичное дерево поиска и множества с примерами кода на C#.Сортировка вставками (Insertion sort)
Сортировка слиянием (Merge sort)
Быстрая сортировка (Quick sort)
Разбиение массива.
Рекурсивное доупорядочивание
Реализации алгоритма быстрой сортировки:
Код программы на C++:
Код программы на Pascal:
Метод Swap
Пузырьковая сортировка
Сортировка вставками
Сортировка выбором
Сортировка слиянием
Разделяй и властвуй
Сортировка слиянием
Быстрая сортировка
Заключение
