Sortowanie
Sortowanie – zagadnienie polegające na uporządkowaniu elementów zbioru rosnąco lub malejąco według pewnego klucza. Zagadnienie to, ze względu na częstość występowania, jest bardzo istotne dla informatyki. Istnieje wiele różnych algorytmów realizujących sortowanie.
Kryteria oceny
Do oceny algorytmów sortujących można wykorzystywać takie kryteria, jak:
- Złożoność czasowa.
- Złożoność pamięciowa. Jeśli algorytm nie potrzebuje dodatkowej pamięci (oprócz tej, w której znajdują się dane do posortowania) lub dodatkowa pamięć nie zależy od liczby elementów, algorytm ten nazywamy sortowaniem w miejscu.
- Stabilność, czyli zachowanie początkowej kolejności elementów w przypadku kluczy o tej samej wartości.
- Tzw. zachowanie naturalne. Jeśli dla danych wstępnie posortowanych (choćby częściowo) algorytm wykonuje się szybciej, niż dla zupełnie wymieszanych, to wówczas mówimy, że algorytm wykazuje zachowanie naturalne.
- Prostota implementacji.
To, które kryteria są najważniejsze, zależy od konkretnego przypadku. Przykładowo: jeśli wiemy, że dane z dużym prawdopodobieństwem będą wstępnie posortowane, istotnym kryterium może okazać się naturalne zachowanie algorytmu. Jeśli zaś wiemy, że algorytm będzie sortował jedynie niewielkie liczby elementów, to od złożoności czasowej ważniejsza może okazać się prostota implementacji.
Wybrane algorytmy sortujące
| Algorytm | Zł. czasowa (średnia) |
Zł. czasowa (pesymistyczna) |
Stabilny | Sortowanie w miejscu |
Zachowanie naturalne |
Możliwość zrównoleglenia |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sortowanie bąbelkowe | O(n2) | O(n2) | tak | tak | nie | nie |
| Sortowanie przez wstawianie | O(n2) | O(n2) | tak | tak | tak | nie |
| Sortowanie przez scalanie | O(n logn) | O(n logn) | tak | nie | nie | tak |
| Sortowanie szybkie (quicksort) | O(n logn) | O(n2) | nie | nie | nie | tak |
| Bogosort | O(n!) | O(∞) | nie | tak | nie | ? |
Liczba głosów: 4.
Dodano: 28 stycznia 2017 18:33, ostatnia edycja: 5 stycznia 2018 19:17.
Zobacz też
2-opt, algorytm 2-optymalny – algorytm lokalnej optymalizacji wykorzystywany przy rozwiązywaniu problemu komiwojażera. Jest to szczególny przypadek algorytmu k-optymalnego.
Algorytm 2-opt nie służy do wyznaczania trasy, a jedynie do ulepszania jej. Samą trasę można wyznaczyć np. za pomocą algorytmu najbliższego sąsiada. Algorytm może być wykorzystany do ulepszenia algorytmu genetycznego – w ten sposób powstanie algorytm memetyczny.
Dziel i zwyciężaj (ang. divide and conquer) – technika projektowania algorytmów polegająca na podejściu rekurencyjnym. W technice tej problem dzielony jest na mniejsze podproblemy, te podproblemy na jeszcze mniejsze podproblemy, aż dojdzie się do przypadków trywialnych (np. posortowanie jednoelementowej tablicy, obliczenie silni z 1).
Jeśli rozpatrywany problem wymaga podzielenia na podproblemy, jest on określany jako przypadek rekurencyjny. Jeśli mamy do czynienia z przypadkiem trywialnym, jest to przypadek bazowy. Tworząc algorytm wykorzystujący metodę dziel i zwyciężaj musimy ustalić:
- Jak rozwiązać przypadek bazowy (trywialny).
- Jak wyznaczyć rozwiązanie problemu, mając dostępne rozwiązania podproblemów.
Przykładem algorytmu opartego na tej metodzie jest sortowanie przez scalanie.
Metoda Otsu – algorytm służący do binaryzacji obrazu, czyli przekształcenia obrazu w odcieniach szarości do obrazu binarnego. Metoda ta realizuje progowanie globalne – dla całego obrazu wyznaczany jest jeden próg jasności, a następnie wszystkim pikselom jaśniejszym od tego progu przypisywana jest jedna wartość, a ciemniejszym druga.
Algorytm jest oparty na analizie histogramu. Przygotowanie histogramu polega na zliczeniu pikseli w każdym możliwym odcieniu (zazwyczaj liczba odcieni wynosi 256, gdyż tyle da się zakodować w jednym bajcie). Następnie należy sprawdzić każdy możliwy próg jasności i wybrać ten, dla którego wariancja międzyklasowa jest największa (lub suma ważona wariancji wewnątrzklasowych jest najmniejsza).
Jeśli obrazem wejściowym jest obraz kolorowy, można go łatwo sprowadzić do odcieni szarości. W przypadku kolorów zakodowanych w RGB najprostszym rozwiązaniem jest uśrednienie dla każdego piksela wartości wszystkich trzech kanałów.