Нисходящая сортировка слиянием. Сортировка слиянием по-простому

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; } }

Пузырьковая сортировка

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

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

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; }

Сортировка слиянием

Разделяй и властвуй

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.

Сортировка слиянием

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:

Операцию для рекурсивного разделения массива на группы (метод Sort).
Слияние в правильном порядке (метод Merge).

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

Быстрая сортировка - это еще один алгоритм типа «разделяй и властвуй». Он работает, рекурсивно повторяя следующие шаги:

Выбрать ключевой индекс и разделить по нему массив на две части. Это можно делать разными способами, но в данной статье мы используем случайное число.
Переместить все элементы больше ключевого в правую часть массива, а все элементы меньше ключевого - в левую. Теперь ключевой элемент находится в правильной позиции - он больше любого элемента слева и меньше любого элемента справа.
Повторяем первые два шага, пока массив не будет полностью отсортирован.

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.

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; }

Заключение

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#.

Кто-то сказал однажды, что

...any scientist who couldn"t explain to an eight-year-old what he was doing was a charlatan.

Оказывается, это был Курт Воннегут.

Я не стремился доказать это высказывание. Я стремился опровергнуть свою тупость.

Допустим у нас есть два массива чисел, отсортированных по возрастанию.

Int a1 = new int {21, 23, 24, 40, 75, 76, 78, 77, 900, 2100, 2200, 2300, 2400, 2500}; int a2 = new int {10, 11, 41, 50, 65, 86, 98, 101, 190, 1100, 1200, 3000, 5000};
Необходимо слить их в один упорядоченный массив.

Int a3 = new int;
Это задача для сортировки слиянием.

Что это такое? В интернете есть ответ, есть описание алгоритма, но я его не понял с одного присеста и решил разобраться сам. Для этого необходимо понять базовый принцип алгоритма, чтобы можно было по памяти воссоздать алгоритм применительно к своей задаче.

Начали за здравие

Давайте пойдем постепенно и воспользуемся тем, что лежит на поверхности: будем брать поочередно по одному элементу из каждого массива, сравнивать их и «сливать» в один массив. Меньший элемент будем ставить первым, больший – вторым. Тогда после первого прохода все нормально:

10, 21
А после второго прохода уже не очень:

10, 21, 11, 23
Понятно, что надо сравнивать элементы еще и с уже добавленными.

Начнем еще раз

Пусть у нас будет некий временный буфер из сравниваемых на каждом шаге элементов. После первого прохода в него попадут 21 и 10. После сравнения мы переместим из буфера в результирующий массив меньший элемент 10 и оставим больший элемент 21, потому что не знаем, что будет за ним.

После второго прохода в буфере будет 21, 23 и 11. Что с ними делать – непонятно, сравнить более двух элементов можно, но уже не так просто.

Давайте тогда условимся, что будем брать в этот буфер по одному элементу от каждого массива. Так как проще сравнивать два элемента между собой, да и вообще у нас две сущности – два массива. Тогда после второго прохода в буфере будет 21 и 11, потому что «представитель» первого массива в буфере уже есть – это 21. Сравниваем их и меньший отправляем в результирующий массив. Тогда после второго прохода будем иметь в результирующем массиве:

10, 11
А в буфере – 21.

На третьем проходе берем в буфер из второго массива 41, потому что «представитель» первого массива в буфере так и остался. Сравниваем 21 и 41, и наконец-то убираем из буфера 21.

После третьего прохода будем иметь в результирующем массиве:

10, 11, 21
На четвертом проходе будем сравнивать два значения из буфера - 41 и 23. В результирующем массиве будет:

10, 11, 21, 23
То есть только сейчас – на четвертом, а не на втором проходе - результат получился правильным. Получается, что в цикле надо помнить текущий индекс для каждого массива, а сам цикл может быть длиной равной сумме длин массивов.

Подходим к концу, но вдруг

Что будем делать, когда результирующий массив будет состоять из:

10, 11, 21, 23, 24, 40, 41, 50, 65, 75, 76, 78, 77, 86, 98, 101, 190, 900, 1100, 1200, 2100, 2200, 2300, 2400, 2500,
В буфере будет 3000 из второго массива, а в первом - все элементы кончатся? Так как массивы у нас отсортированы, то просто берем 3000 из буфера и оставшееся 5000. То есть нужно для каждого индекса выполнять проверку – не превысили ли мы количество элементов в каждом из массивов.

Усложним задачу

А если у нас не отсортированные массивы? Обычно задача сводится к тому, чтобы отсортировать один массив. Тогда сортировка слиянием тоже может быть использована.

Пусть первый массив (для примера возьмем из него несколько элементов) имеет следующее расположение элементов:

2100, 23, 40, 24, 2, 1.
Будем его сортировать. Раз легче сравнивать по два элемента, то разобьем поровну массив на два:

2150, 23, 40
и
24, 2, 1.
Получится по три элемента. Много! Разобьем поровну каждый массив, получится четыре массива:

2100, 23 40 24, 2 1
Отсортируем теперь каждый из массивов простым сравнением первого и второго элементов (там где они есть):

23, 2100 40 2, 24 1
И будем сливать обратно по предыдущему алгоритму – через буфер. После первого слияния получим два массива:

23, 40, 2100 1, 2, 24
И снова сливаем – уже в один массив:

1, 2, 23, 24, 40, 2100
Так мы отсортировали слиянием массив.

В сухом остатке

Таким образом, сортировка слиянием подразумевает разбиение массива поровну до тех пор пока из одного массива не получится несколько мелких - размером не более двух элементов. Два элемента легко сравнить между собой и упорядочить в зависимости от требования: по возрастанию или убыванию.

После разбиения следует обратное слияние, при котором в один момент времени (или за проход цикла) выбираются по одному элементу от каждого массива и сравниваются между собой. Наименьший (или наибольший) элемент отправляется в результирующий массив, оставшийся элемент остается актуальным для сравнения с элементом из другого массива на следующем шаге.

Выразим в коде (Java)

Пример сортировки по возрастанию двух отсортированных массивов:

Int a1 = new int {21, 23, 24, 40, 75, 76, 78, 77, 900, 2100, 2200, 2300, 2400, 2500}; int a2 = new int {10, 11, 41, 50, 65, 86, 98, 101, 190, 1100, 1200, 3000, 5000}; int a3 = new int; int i=0, j=0; for (int k=0; k a1.length-1) { int a = a2[j]; a3[k] = a; j++; } else if (j > a2.length-1) { int a = a1[i]; a3[k] = a; i++; } else if (a1[i] < a2[j]) { int a = a1[i]; a3[k] = a; i++; } else { int b = a2[j]; a3[k] = b; j++; } }
Здесь:

A1 и a2 – массивы, которые надо слить;
a3 – результирующий массив;
i и j – индексы для массивов a1 и a2 соответственно, которые указывают на текущие элементы на каждом шаге и образуют тот самый буфер.

Первые два условия проверяют, что бы индексы не вышли за переделы количества элементов в массивах. Третье и четвертое условия обеспечивают перемещение в массив наименьшего элемента из первого массива и из второго соответственно.

Функция сортировки слиянием

Оформим приведенный код как рекурсивную функцию, которая станет разделять массивы до тех пор, пока это возможно, с параметрами, соответствующими целому массиву при первом вызове, его половинам при втором и третьем вызовах и т. д.

Private void SortUnsorted(int a, int lo, int hi) { if (hi <= lo) return; int mid = lo + (hi - lo) / 2; SortUnsorted(a, lo, mid); SortUnsorted(a, mid + 1, hi); int buf = Arrays.copyOf(a, a.length); for (int k = lo; k <= hi; k++) buf[k] = a[k]; int i = lo, j = mid + 1; for (int k = lo; k <= hi; k++) { if (i > mid) { a[k] = buf[j]; j++; } else if (j > hi) { a[k] = buf[i]; i++; } else if (buf[j] < buf[i]) { a[k] = buf[j]; j++; } else { a[k] = buf[i]; i++; } } }
Здесь:

A – массив;
lo – позиция первого элемента в массиве (для первой итерации = 0);
hi – позиция последнего элемента в массиве (для первой итерации = a.length - 1).

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; idata[k]){ j = k; } } tmp = data[i]; data[i] = data[j]; data[j] = tmp; } }

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=(i+1);j--){ if (data[j]

Сортировка вставками (Insertion sort)

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=0 && data[i]>key){ data = data[i]; i = i-1; data=key; } } }

Сортировка слиянием (Merge sort)

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 (Quick sort)

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

Процедура слияния требует два отсортированных массива. Заметив, что массив из одного элемента по определению является отсортированным, мы можем осуществить сортировку следующим образом:

разбить имеющиеся элементы массива на пары и осуществить слияние элементов каждой пары, получив отсортированные цепочки длины 2 (кроме, быть может, одного элемента, для которого не нашлось пары);

разбить имеющиеся отсортированные цепочки на пары, и осуществить слияние цепочек каждой пары;

если число отсортированных цепочек больше единицы, перейти к шагу 2.

Проще всего формализовать этот алгоритм рекурсивным способом (в следующем разделе мы реализуем этот алгоритм итерационным способом). Функция сортирует участок массива от элемента с номером a до элемента с номером b:

Поскольку функция сортирует лишь часть массива, то при слиянии двух фрагментов ей не остаётся ничего, кроме как выделять временный буфер для результата слияния, а затем копировать данные обратно:

void MergeSort(char* M, int c)

if(c<2)return;// если размер меньше 2 то он упорядочен

MergeSort(M,c/2);//отсортировать рекурсивно первую

//половину

MergeSort(M+c/2,c-c/2);// оставшуюся часть

char* T=(char*)malloc(c*sizeof(char));

Merge(M,c/2,M+c/2,c-c/2,T);//объеденить в один

for(int i=0;i

Листинг 2. Реализация сортировки слиянием

3.Нисходящая сортировка слиянием.

Имея в своем распоряжении процедуру слияния, нетрудно воспользоваться ею в качестве основы для рекурсивной процедуры сортировки. Чтобы отсортировать заданный файл, мы делим его на две части, выполняем рекурсивную сортировку обеих частей, после чего производим их слияние. Реализация этого алгоритма представлена в программе 8.3; пример иллюстрируется на рис. 8.2. Этот алгоритм является одним из широко известных примеров использования принципа "разделяй и властвуй" при разработке эффективных алгоритмов.

Рисунок 8.2 Пример нисходящей сортировки слиянием

Нисходящая сортировка слиянием аналогична принципу управления сверху вниз, в рамках которого руководитель организует работы таким образом, что получив большую задачу, он разбивает ее на подзадачи, которые должны независимо решать его подчиненные. Если каждый руководитель будет решать свою задачу, разбивая ее на две равные части с последующим объединением решений, полученных его подчиненными и последующей передачей результата своему начальству, то примерно также организована сортировка слиянием. Работа недалеко продвинется, пока кто-то, кто не имеет в своем подчинении исполнителей, не получит и не выполнит свою задачу (в рассматриваемом случае это слияние двух файлов размером I); однако руководство выполняет значительную часть работы, соединяя результаты работы подчиненных в единое целое.

Сортировка слиянием играет важную роль благодаря простоте и оптимальности заложенного в нее метода (время ее выполнения пропорционально.Vlog/V), который допускает возможность реализации, обладающей устойчивостью. Эти утверждения сравнительно нетрудно доказать.

Можно воспользоваться древовидной структурой, чтобы получить наглядное представление о структуре рекурсивных вызовов рекурсивного алгоритма, что поможет понять все варианты рассматриваемого алгоритма и провести его анализ. Что касается сортировки слиянием, то структура рекурсивных вызовов целиком зависит от размеров ввода. Для любого заданного N мы строим дерево, получившее название "дерево разделяй и властвуй" описывает размер подфайлов, подвергаемых обработке в процессе выполнения программы 8.3

Программа 8.3. Нисходящая сортировка слиян ием

Эта базовая реализация сортировки слиянием является примером рекурсивной программы, прототипом которой служит принцип "разделяй и властвуй". Она выполняет сортировку массива а,..., а[г] путем деления его на две части а,...,а[m] и а,...,а(г] с последующей их сортировкой независимо друг от друга (через рекурсивные вызовы) и слияния полученных упорядоченных подфайлов с тем, чтобы в конечном итоге получить отсортированный исходный файл. Функция может потребовать использования вспомогательного файла, достаточно большого, чтобы принять копию входного файла, однако эту абстрактную операцию удобно рассматривать как обменное слияние.

Структурные свойства сбалансированных деревьев, построенных по принципу "разделяй и властвуй", имеют непосредственное отношение к анализу сортировки слиянием. Например, общее количество операций сравнения, выполняемых алгоритмом, в точности равно сумме всех меток узлов.

Рисунок 8.3. Деревья,построенный по принципу «разделяй и влавствуй».

Эти диаграммы иллюстрируют размеры подзадач, возникающих в процессе выполнения нисходящей сортировки слиянием. В отличие от деревьев, соответствующих, например, быстрой. сортировке, эти схемы определяются только размерами исходного файла, а не значениями ключей, присутствующих в файле. Верхняя диаграмма показывает, как сортируется файл, состоящий их 32 элементов. Мы (рекурсивно) сортируем два файла по 16 элементов, затем выполняем их слияние. Файлы сортируются по 16 мементов с выполнением (рекурсивной) сортировки файлов по 8 элементов и т.д. Для файлов, размер которых нельзя представить в виде степени 2, схема оказывается несколько более сложной, в чем нетрудно убедиться из нижней диаграммы

Сортировка слиянием требует выполнения примерно NlogN операций сравнения для сортировки любого файла из N элементов .

Каждое слияние типа (N /2) на (N /2) требует N сравнений (это значение будет для разных файлов отличаться на 1 или на 2, в зависимости от того, как используются служебные метки). Следовательно, общее количество сравнений при сортировке в полном объеме может быть описано стандартным сбалансированным рекуррентным соотношением: Mn = M [ n / 2] + M [ n \ 2] + N, где M1=0. Такое рекуррентное соотношение описывает также сумму меток узлов и длину внешнего пути). Это утверждение нетрудно проверить, когда N является степенью числа 2 доказать методом индукции для произвольного N.

Сортировка слиянием использует дополнительное пространство, пропорциональное N.

Мы можем предпринять некоторые шаги, дабы уменьшить размеры используемого дополнительного пространства за счет существенного усложнения алгоритма.Cортировка слиянием также эффективна, если сортируемый файл организован как связный список. В этом случае указанное свойство сохраняется, однако для связей расходуется дополнительное пространство памяти. В случае массивов, как отмечалось в разделе можно выполнять обменное слияние однако эта стратегия вряд ли оправдывается на практике.

Сортировка слиянием устойчива, если устойчив используемый при этом метод слияния.

Это утверждение легко проверить методом индукции. Для реализации метода слияния, предложенного в программе 8.1, легко показать, что относительная позиция дублированных ключей не нарушается. Однако, чем сложнее алгоритм, тем выше вероятность того, что эта устойчивость будет нарушена

Потребность ресурсов со стороны сортировки слиянием не чувствительна по отношению к исходному порядку входного файла.

В наших реализациях входные данные определяют разве что порядок, в котором элементы обрабатываются во время слияний. Каждый проход требует пространства памяти и числа шагов, пропорциональных размеру подфайла. что обусловливается необходимостью затрат на перемещение данных во вспомогательный файл. Соответствующие две ветви оператора if могут потребовать слегка отличающихся значений времени для выполнения компиляции, что в свою очередь приводит к некоторой зависимости времени выполнения от характера входных данных, однако число сравнений и других операций не зависит от того, как упорядочен входной файл.

Алгоритмы ,

Программирование

Кто-то сказал однажды, что

...any scientist who couldn"t explain to an eight-year-old what he was doing was a charlatan.

Оказывается, это был Курт Воннегут.

Я не стремился доказать это высказывание. Я стремился опровергнуть свою тупость.

Допустим у нас есть два массива чисел, отсортированных по возрастанию.

Int a3 = new int;
Это задача для сортировки слиянием.

Начали за здравие

10, 21
А после второго прохода уже не очень:

10, 21, 11, 23
Понятно, что надо сравнивать элементы еще и с уже добавленными.

Начнем еще раз

10, 11
А в буфере – 21.

После третьего прохода будем иметь в результирующем массиве:

10, 11, 21
На четвертом проходе будем сравнивать два значения из буфера - 41 и 23. В результирующем массиве будет:

Подходим к концу, но вдруг

Что будем делать, когда результирующий массив будет состоять из:

Усложним задачу

2100, 23, 40, 24, 2, 1.
Будем его сортировать. Раз легче сравнивать по два элемента, то разобьем поровну массив на два:

2150, 23, 40
и
24, 2, 1.
Получится по три элемента. Много! Разобьем поровну каждый массив, получится четыре массива:

23, 40, 2100 1, 2, 24
И снова сливаем – уже в один массив:

1, 2, 23, 24, 40, 2100
Так мы отсортировали слиянием массив.

В сухом остатке

Выразим в коде (Java)

Пример сортировки по возрастанию двух отсортированных массивов: