Адаптивная сортировка - Adaptive sort

А алгоритм сортировки попадает в адаптивная сортировка family, если он использует существующий порядок во входных данных. Он выигрывает от предварительной сортировки входной последовательности или ограниченного количества беспорядок для различных определений мер беспорядка - и видов быстрее. Адаптивная сортировка обычно выполняется путем изменения существующих алгоритмов сортировки.

Мотивация

Алгоритмы сортировки на основе сравнения традиционно занимались достижением оптимальной границы О (п бревно п) при работе с временная сложность. Адаптивная сортировка использует преимущества существующего порядка ввода, чтобы попытаться достичь лучшего времени, так что время, затрачиваемое алгоритмом на сортировку, является плавно растущей функцией размера последовательности. и беспорядок в последовательности. Другими словами, чем более предварительно отсортирован ввод, тем быстрее он должен быть отсортирован.

Это привлекательный алгоритм, потому что на практике часто встречаются почти отсортированные последовательности. Таким образом, производительность существующих алгоритмов сортировки может быть улучшена за счет учета существующего порядка во входных данных.

Обратите внимание, что большинство алгоритмов сортировки наихудшего случая, которые оптимально работают в наихудшем случае, особенно куча сортировки и Сортировка слиянием, не принимают во внимание существующий порядок в своих входах, хотя этот недостаток легко исправить в случае Сортировка слиянием проверяя, является ли последний элемент левой группы меньше (или равен) первому элементу правой группы, и в этом случае операцию слияния можно заменить простой конкатенацией - модификацией, которая вполне входит в объем создания алгоритм адаптивный.

Примеры

Классический пример алгоритма адаптивной сортировки: Прямая вставка сортировки. В этом алгоритме сортировки мы сканируем ввод слева направо, неоднократно находя позицию текущего элемента и вставляем его в массив ранее отсортированных элементов.

В псевдокод форма, Прямая вставка сортировки алгоритм может выглядеть примерно так (массив X отсчитывается от нуля):

процедура Сортировка прямой вставкой (X): за j: = 1 к длина (X) - 1 делать        t: = X [j] i: = j пока я> 0 и X [i - 1]> t делать            X [i]: = X [i - 1] i: = i - 1 конец        X [i]: = t конец

Эффективность этого алгоритма можно описать с помощью количества инверсии на входе, а затем будет примерно равно , куда это количество инверсий. Используя эту меру предварительной сортировки - относительно числа инверсий - Прямая сортировка вставкой тем меньше времени требуется на сортировку, чем ближе к сортировке.

Другие примеры алгоритмов адаптивной сортировки: адаптивная сортировка кучи, адаптивная сортировка слиянием, терпение,[1] Shellsort, гладкая сортировка, splaysort и Тимсорт.[1]

Смотрите также

Рекомендации

  • Хагеруп, Торбен; Юрки Катяйнен (2004). Теория алгоритмов - SWAT 2004. Берлин Гейдельберг: Springer-Verlag. С. 221–222. ISBN  3-540-22339-8.
  • Mehta, Dinesh P .; Сартадж Сахни (2005). Структуры данных и приложения. США: Chapman & Hall / CRC. С. 11‑8–11‑9. ISBN  1-58488-435-5.
  • Эстивиль-Кастро, Владмир; Вуд, Дерик (Декабрь 1992 г.). «Обзор алгоритмов адаптивной сортировки». ACM. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США. 24 (4): 441–476. CiteSeerX  10.1.1.45.8017. Дои:10.1145/146370.146381. ISSN  0360-0300. S2CID  1540978.
  • Петерссон, Ола; Алистер Моффат (1992). «Фреймворк для адаптивной сортировки». Конспект лекций по информатике. 621. Берлин: Springer Berlin / Heidelberg: 422–433. Дои:10.1007/3-540-55706-7_38. ISBN  978-3-540-55706-7. ISSN  1611-3349. Цитировать журнал требует | журнал = (помощь)
  1. ^ а б Чандрамули, Бадриш; Гольдштейн, Джонатан (2014). Терпение - это добродетель: пересмотр слияния и сортировки на современных процессорах (PDF). SIGMOD / PODS.