4876

Быстрая сортировка и способы ее реализации в программировании

Лекция

Информатика, кибернетика и программирование

Быстрая сортировка. Быстрая сортировка (quicksort) является одним из наиболее эффективных алгоритмов сортировки. В основе его лежит идея декомпозиции, т.е. поэтапного сведения исходной задачи к набору аналогичных, но более простых, вплоть до т...

Русский

2012-11-28

72.5 KB

17 чел.

Быстрая сортировка.

Быстрая сортировка (quick sort) является одним из наиболее эффективных алгоритмов сортировки. В основе его лежит идея декомпозиции, т.е. поэтапного сведения исходной задачи к набору аналогичных, но более простых, вплоть до тривиальных, а затем объединения результатов. Подход можно описать в виде трех этапов:

 Разделение. Массив A[p,r] разбивается на два подмассива A[p,q] и A[q+1,r] (возможно, пустые) так, чтобы все элементы первого были меньше элементов второго. С этой целью в исходном массиве выбирается «опорный» элемент M, определяющий границу разбиения: все элементы со значениями меньшими M, перемещаются в первый подмассив, а элементы со значениями большими либо равными M, размещаются во втором.

 Решение подзадач. К каждому из двух полученных массивов рекурсивно применяется та же самая процедура. Поскольку все значения элементов первого массива меньше значений во втором массиве, исходный массив будет отсортирован правильно. В процессе последовательного разделения задача постепенно сведется к сортировке подмассивов, содержащих не более двух элементов, которая решается тривиально.

 Объединение результатов. В данном алгоритме подзадачи (т.е сортировка подмассивов) решаются «на месте», поэтому никаких специальных действий для объединения результатов не потребуется.

Существенным вопросом в этом алгоритме является выбор опорного элемента M. Нетрудно видеть, что наиболее эффективной стратегией был бы выбор медианного элемента массива, что обеспечивало бы разделение массива на две примерно равные части. Однако, определение медианного элемента повлекло бы дополнительные вычислительные затраты, поэтому чаще всего в качестве опорного выбирают элемент, расположенный посередине массива.

Рис. 1. Процедура разделения.

void quickSort( double * A, int first, int last )

{

   int i = first, j = last;

 // Выбираем "опорный" элемент

 double med = A[ (first + last) / 2 ];

 

 // Разбиваем массив на 2 части относительно

 // "опорного" элемента

do 

{

       while ( A[i] < med )

  i++;

       while ( A[j] > med )

  j--;

 

       if ( i <= j )

  {

           double tmp = A[i];

    A[i] = A[j];

  A[j] = tmp;

   

  i++;

           j--;

       }

   }

   while ( i <= j );

 

 // Рекурсивно применяем ту жу процедуру к

 // обеим частям массива

   if ( i < last )

       quickSort( A, i, last );

   if ( first < j )

       quickSort( A, first, j );

}

Несмотря на все положительные качества быстрой сортировки, базовый вариант алгоритма обладает недостатком: сортировка становится крайне неэффективной на некоторых часто встречающихся на практике типах входных данных. Например, если она применяется для сортировки уже отсортированной последовательности из N элементов, то все операции разделения вырождаются, и алгоритм рекурсивно вызовет сам себя N раз, перемещая за каждый вызов всего лишь один элемент. В этом, худшем, случае нетрудно оценить требуемое количество операций сравнения: N + (N-1) + …+ 2 + 1 = (N+1)N/2, что приводит к асимптотической оценке количества сравнений в худшем случае в O(N2).

В наиболее благоприятном случае, на каждой стадии разбиения последовательность делится на равные части. Это приводит к тому, что количество операций сравнения удовлетворяет рекуррентному соотношению:

CN = 2CN/2 + N.

Можно доказать, что решением этого соотношения будет CNN logN. Асимптотическая оценка среднего случая приводит к аналогичной величине.

Большая глубина рекурсивных вызовов может быть серьезной проблемой при использовании быстрой сортировки для очень длинных последовательностей. При использовании базового варианта алгоритма, даже короткие участки последовательности будут сортироваться по тому же принципу, при этом, количество вызовов алгоритма для коротких блоков на самых «глубоких» уровнях рекурсии будет очень велико. Сократить расходы на рекурсивный вызов алгоритма для коротких блоков можно простым способом – ввести ограничение на минимальный размер блока, для которого вместо алгоритма быстрой сортировки будет вызван другой, нерекурсивный, метод сортировки, например, сортировка вставками. Определение фактического значения этого порогового значения можно путем анализа скорости работы алгоритма на ожидаемых на практике последовательностях.

Ещё одно из возможных усовершенствований алгоритма быстрой сортировки заключается в использовании такого опорного элемента, который с большой вероятностью приводил к разделению последовательности на примерно равные части. Наиболее безопасный выбор, минимизирующий вероятность возникновения наихудшего случая, обеспечивается использованием в качестве разделяющего случайного элемента массива. Такой метод представляет собой пример вероятностного алгоритма, когда используется случайный характер величин для достижения высокой эффективности с большой вероятностью, независимо от степени упорядоченности входных данных.

Другой часто используемый способ нахождения подходящего разделяющего элемента заключается в том, что производится выборка трёх элементов из последовательности, а затем в качестве разделяющего используется медиана из этих трех элементов. Такой выбор основывается на том, что в среднем, медиана из трех элементов даст грубую оценку медианы всей последовательности.

Ещё один особый случай, в котором быстрая сортировка неэффективна – последовательность, содержащая большое количество (в предельном случае – все) дублирующихся элементов. В таком случае в качестве усовершенствования можно предложить разбивать последовательность не на две, а на три части: первая – для элементов меньших опорного, вторая – для элементов, равных ему, третья – для элементов, больших опорного. Однако, выполнение такого разделения реализуется гораздо сложнее.

Быстрая сортировка нашла широкое применение в связи с тем, что она эффективно работает в большинстве случаев. Другие методы работают лучше только в некоторых особых ситуациях, время от времени встречающихся на практике.


2

0

1

5

9

8

6

12

2

7

3

4

2

4

1

5

9

8

6

12

2

7

3

10

2

4

1

5

3

8

6

12

2

7

9

10

2

4

1

5

3

7

6

12

2

8

9

10

2

4

1

5

3

7

6

2

12

8

9

10


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

46874. Инфильтративный туберкулез 34 KB
  Локальная симптоматика при круглых инфильтратах зависит от его расположения в легочной ткани и от фазы течения процесса. При залегании инфильтрата в глубине легочной ткани ни перкуторно ни аускультативно обнаружить его не удается. При локализации инфильтрата в субплевральной зоне легкого и возникновении воспаления в подлежащих отделах плевры тихая перкуссия обнаруживает укорочение перкуторного звука а аускультация ослабленное жесткое дыхание иногда и шум трения плевры над инфильтратом. В морфологической структуре облаковидного...
46875. Условие устойчивости для явных разностных схем 34.16 KB
  3 Условие устойчивости для явных разностных схем. Условие устойчивости показывает что изменения шагов дискретизации по разным независимым переменным должны быть согласованы для получения требуемой точности. Условие устойчивости существует для любой явной разностной схемы и оно определяется уравнением и схемой.8 условие устойчивости имеет вид 9.
46876. Уплата акциза при реализации 34.5 KB
  Уплата акциза при реализации (передаче) налогоплательщиками произведенных ими подакцизных товаров производится исходя из фактической реализации (передачи) указанных товаров за истекший налоговый период равными долями не позднее 25-го числа месяца, следующего за отчетным месяцем, и не позднее 15-го числа второго месяца, следующего за отчетным месяцем
46877. Поняття практики, її форми та роль в пізнанні 34.5 KB
  Поняття практики її форми та роль в пізнанні Поняття Практика походить від грецького слова праксис що в перекладі означає діяння активність діяльність. Практика – це діяльність за допомогою якої людина змінює перетворює світ.Під практикою перш за все розуміється сукупна діяльність людства весь його досвід у процесі історичного розвитку. Як за своїм змістом так і за способом реалізації практична діяльність має суспільний характер і виступає як цілісна система дій є способом суспільного буття людини та специфічною формою його...
46880. Политико-правовые проблемы отношений центра и регионов в современной России 34.5 KB
  Этапы развития федер. Реальные процессы федерализации начались во 2ой пол. 1 этап развития федер.целостность было принято решение подписать федерый договор.
46881. Леонтьев А.Н. «К теории развития психики ребенка» 34.5 KB
  К теории развития психики ребенка.В ходе развития ребенка изменяется место которое он занимает в системе человеческих отношений.Все другие люди отношения к которым опосредованы для ребенка отношениями устанавливающимися в первом круге. Перестраивается система отношений; появляется общественная функция роль ребенка.