Διάλεξη 19: Αλγόριθμοι ΤαξινόμησηςII. Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου

Σχετικά έγγραφα
Διδάσκων: Κωνσταντίνος Κώστα Διαφάνειες: Δημήτρης Ζεϊναλιπούρ

Διάλεξη 09: Αλγόριθμοι Ταξινόμησης I

Διάλεξη 09: Αλγόριθμοι Ταξινόμησης I

Αλγόριθµοι Ταξινόµησης

Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου

Εργαστήριο 7: Ο αλγόριθμος ταξινόμησης Radix Sort

Αλγόριθμοι ταξινόμησης

Διάλεξη 10: Αλγόριθμοι Ταξινόμησης II

Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου

Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου

Διαίρει-και-Βασίλευε. Αλγόριθµοι & Πολυπλοκότητα (Χειµώνας 2011) Διαίρει-και-Βασίλευε 2

Επιμέλεια διαφανειών: Δ. Φωτάκης Τροποποιήσεις-προσθήκες: Α. Παγουρτζής. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών

ΠΛΗ111. Ανοιξη Μάθηµα 9 ο. Ταξινόµηση. Τµήµα Ηλεκτρονικών Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Πολυτεχνείο Κρήτης

Διδάσκων: Κωνσταντίνος Κώστα Διαφάνειες: Δημήτρης Ζεϊναλιπούρ ΕΠΛ 035 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι για Ηλ. Μηχ. και Μηχ. Υπολ.

ιαίρει-και-βασίλευε ημήτρης Φωτάκης Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο

Διδάσκων: Κωνσταντίνος Κώστα Διαφάνειες: Δημήτρης Ζεϊναλιπούρ ΕΠΛ 035 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι για Ηλ. Μηχ. και Μηχ. Υπολ.

Αλγόριθµοι Ταξινόµησης

Διαίρει-και-Βασίλευε. Διαίρει-και-Βασίλευε. MergeSort. MergeSort. Πρόβλημα Ταξινόμησης: Είσοδος : ακολουθία n αριθμών (α 1

ΕΠΛ231 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι 4. Παραδείγματα Ανάλυσης Πολυπλοκότητας Ανάλυση Αναδρομικών Αλγόριθμων

Διάλεξη 04: Παραδείγματα Ανάλυσης

Διάλεξη 04: Παραδείγματα Ανάλυσης Πολυπλοκότητας/Ανάλυση Αναδρομικών Αλγόριθμων

Εργαστήριο 6: Αναζήτηση, Ανάλυση Πολυπλοκότητας

Ταξινόμηση με συγχώνευση Merge Sort

Αναδρομικές Σχέσεις «ιαίρει-και-βασίλευε»

Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου

Αλγόριθμοι Ταξινόμησης Μέρος 2

Quicksort. Πρόβλημα Ταξινόμησης. Μέθοδοι Ταξινόμησης. Συγκριτικοί Αλγόριθμοι

ΔΟΜΕΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Ταξινόµηση Mergesort Κεφάλαιο 8. Ε. Μαρκάκης Επίκουρος Καθηγητής

Γηάιεμε 14: Αιγόξηζκνη Ταμηλόκεζεο

Εισαγωγή στην Ανάλυση Αλγορίθμων

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. ΘΕΩΡΗΤΙΚΗ ΑΣΚΗΣΗ 1 ΛΥΣΕΙΣ Ανάλυση Πολυπλοκότητας

Αλγόριθμοι και Πολυπλοκότητα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. ΘΕΩΡΗΤΙΚΗ ΑΣΚΗΣΗ 1 ΛΥΣΕΙΣ Ανάλυση Πολυπλοκότητας

Merge Sort (Ταξινόμηση με συγχώνευση) 6/14/2007 3:04 AM Merge Sort 1

Δομές Δεδομένων. Δημήτρης Μιχαήλ. Ταξινόμηση. Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο

Εργαστήριο 2: Πίνακες

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΑΝΑΛΥΣΗ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ

Quicksort [Hoare, 62] Αλγόριθµοι & Πολυπλοκότητα (Χειµώνας 2011) Quicksort 1

Quicksort. Επιμέλεια διαφανειών: Δ. Φωτάκης Μικροαλλαγές: Α. Παγουρτζής. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΑΝΑΛΥΣΗ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ

Δομές Δεδομένων & Αλγόριθμοι

Quicksort. ημήτρης Φωτάκης. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο

Επιλογή. Πρόβλημα Επιλογής. Μέγιστο / Ελάχιστο. Εφαρμογές

Εργαστηριακή Άσκηση 1

Αλγόριθμοι Ταξινόμησης Bubble Sort Quick Sort. Αντρέας Δημοσθένους Καθηγητής Πληροφορικής Ολυμπιάδα 2012

Δοµές Δεδοµένων. 10η Διάλεξη Ταξινόµηση. E. Μαρκάκης

Σχεδίαση και Ανάλυση Αλγορίθμων

Αλγόριθµοι Divide-and- Conquer

Quicksort. ιδάσκοντες: Σ. Ζάχος,. Φωτάκης Επιμέλεια διαφανειών:. Φωτάκης. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Δομές Δεδομένων. Ιωάννης Γ. Τόλλης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Πανεπιστήμιο Κρήτης

Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου

Επιλογή. ημήτρης Φωτάκης. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο

Ταξινόμηση. Παύλος Εφραιμίδης. Δομές Δεδομένων Ταξινόμηση 1

Σχεδίαση και Ανάλυση Αλγορίθμων

Επιλογή. Επιμέλεια διαφανειών: Δ. Φωτάκης. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο

Γ7.5 Αλγόριθμοι Αναζήτησης. Γ Λυκείου Κατεύθυνσης

Εισαγωγή στους Αλγορίθμους

8. Σωροί (Heaps)-Αναδρομή- Προχωρημένη Ταξινόμηση

Τεχνικές Σχεδιασμού Αλγορίθμων

Πρόβληµα Επιλογής. Αλγόριθµοι & Πολυπλοκότητα (Χειµώνας 2011) Επιλογή 1

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. ΘΕΩΡΗΤΙΚΗ ΑΣΚΗΣΗ 2 ΛΥΣΕΙΣ Γραμμικές Δομές Δεδομένων, Ταξινόμηση

Διάλεξη 17: O Αλγόριθμος Ταξινόμησης HeapSort

Εισ. Στην ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ. Διάλεξη 7 η. Βασίλης Στεφανής

Δομές Δεδομένων & Αλγόριθμοι

Επιλογή. ιδάσκοντες: Σ. Ζάχος,. Φωτάκης Επιμέλεια διαφανειών:. Φωτάκης. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών

auth Αλγόριθμοι - Τμήμα Πληροφορικής ΑΠΘ - Εξάμηνο 4ο

Σχεδίαση Αλγορίθμων -Τμήμα Πληροφορικής ΑΠΘ - Εξάμηνο 4ο

Ταξινόμηση κάδου και ταξινόμηση Ρίζας Bucket-Sort και Radix-Sort

Αλγόριθμοι και πολυπλοκότητα Συγχωνευτική Ταξινόμηση

p

Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΑΝΑΛΥΣΗ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ

1o Φροντιστήριο ΗΥ240

Ουρές Προτεραιότητας: Υπενθύμιση. Σωροί / Αναδρομή / Ταξινόμηση. Υλοποίηση Σωρού. Σωρός (Εισαγωγή) Ορέστης Τελέλης

Δοµές Δεδοµένων. 11η Διάλεξη Ταξινόµηση Quicksort και Ιδιότητες Δέντρων. Ε. Μαρκάκης

Διάλεξη 26: Σωροί. Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου

Σχεδίαση Αλγορίθμων -Τμήμα Πληροφορικής ΑΠΘ - Εξάμηνο 4ο

1η Σειρά Γραπτών Ασκήσεων

Κατ οίκον Εργασία 2 Σκελετοί Λύσεων

Κεφάλαιο 4. Διαίρει και Βασίλευε (Divide and Conquer) Χρησιµοποιήθηκε υλικό από τις αγγλικές διαφάνειες του Kevin Wayne.

Κεφάλαιο 4. Διαίρει και Βασίλευε (Divide and Conquer) Παύλος Εφραιμίδης V1.1,

Προχωρημένες έννοιες προγραμματισμού σε C

Διάλεξη 22: Δυαδικά Δέντρα. Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου

Σχεδίαση και Ανάλυση Αλγορίθμων Ενότητα 9: ΒΑΣΙΚΕΣ ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗΣ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ ΕΞΙΣΟΡΡΟΠΗΣΗ, ΔΙΑΙΡΕΙ ΚΑΙ ΒΑΣΙΛΕΥΕ

Αναδρομικοί Αλγόριθμοι

Αλγοριθμικές Τεχνικές. Brute Force. Διαίρει και Βασίλευε. Παράδειγμα MergeSort. Παράδειγμα. Τεχνικές Σχεδιασμού Αλγορίθμων

Προγραμματισμός Ι (ΗΥ120)

Διάλεξη 11: Φροντιστήριο για Στοίβες. Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου. ΕΠΛ035 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι για Ηλ. Μηχ. Και Μηχ. Υπολ.

ΔΟΜΕΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Ταξινόµηση Quicksort Κεφάλαιο 7. Ε. Μαρκάκης Επίκουρος Καθηγητής

Αλγόριθµοι. Παράδειγµα. ιαίρει και Βασίλευε. Παράδειγµα MergeSort. Τεχνικές Σχεδιασµού Αλγορίθµων

Ταξινόμηση. Σαλτογιάννη Αθανασία

Εισαγωγή στην Ανάλυση Αλγορίθμων (2-3)

Ταξινόμηση. 1. Γρήγορη ταξινόμηση 2. Ταξινόμηση με Συγχώνευση. Εισαγωγή στην Ανάλυση Αλγορίθμων Μάγια Σατρατζέμη

Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων Τμήμα Πληροφορικής Δομές Δεδομένων [ΠΛΥ302] Χειμερινό Εξάμηνο 2012

Διδάσκων: Κωνσταντίνος Κώστα Διαφάνειες: Δημήτρης Ζεϊναλιπούρ

Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου

Πληροφορική 2. Αλγόριθμοι

Εισαγωγή στην Ανάλυση Αλγορίθμων (1) Διαφάνειες του Γ. Χ. Στεφανίδη

ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ. Ενότητα 4: Διαίρει και Βασίλευε. Ιωάννης Μανωλόπουλος, Καθηγητής Αναστάσιος Γούναρης, Επίκουρος Καθηγητής Τμήμα Πληροφορικής ΑΠΘ

Αλγόριθμοι και Πολυπλοκότητα

Transcript:

Διάλεξη 19: Αλγόριθμοι ΤαξινόμησηςII Στην ενότητα αυτή θα μελετηθούν τα εξής επιμέρους θέματα: - Οι αλγόριθμοι ταξινόμησης: Γ. MergeSort Ταξινόμηση με Συγχώνευση Δ. BucketSort Ταξινόμηση με Κάδους Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου ΕΠΛ035 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι για Ηλ. Μηχ. Και Μηχ. Υπολ. 1

Γ. Ταξινόμηση με Συγχώνευση (Merge sort) Η ταξινόμηση με συγχώνευσηείναι διαδικασία διαίρει και βασίλευε( Divide and Conquer: αναδρομική διαδικασία όπου το πρόβλημα μοιράζεται σε μέρη τα οποία λύνονται ξεχωριστά, και μετά οι λύσεις συνδυάζονται. ) Περιγραφή του Mergesort 1.Διαίρεση: Αναδρομικά μοιράζουμε τον πίνακα στα δύο μέχρι να φτάσουμε σε πίνακες μεγέθους ένα (DIVIDE) 2.Συγχώνευση:Ταξινομούμε αναδρομικά τους πίνακες αυτούς με την συγχώνευση γειτονικών πινάκων (χρησιμοποιώντας βοηθητικό πίνακα). (CONQUER) ΕΠΛ035 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι για Ηλ. Μηχ. Και Μηχ. Υπολ. 2

MergeSort: Βασική Ιδέα (#στοιχείων αριστερά) n=7 (#στοιχείων δεξιά) n 7 n 7 = = 4 = 3 2 2 = 2 2 Divide (split) Conquer (merge) ΕΠΛ035 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι για Ηλ. Μηχ. Και Μηχ. Υπολ. 3

Συγχώνευση 2 Λιστών Υποθέστε ότι θέλετε να συγχωνεύσετε 2 ταξινομημένες λίστες L1, L2 και να δημιουργήσετε μια νέα ταξινομημένη λίστα TEMP Διαδικασία 1. Τοποθέτησε τους δείκτες i, j στην κεφαλή κάθε λίστας. 2. Διάλεξε το μικρότερο από την λίστα L1 και L2 και τοποθέτησε τον στον πίνακα TEMP στην θέση κ 3. Προχώρησε τον δείκτη i(αν το μικρότερο στοιχείο ήταν από την λίστα L1) ή τον δείκτη j στην αντίθετη περίπτωση. 4. Επανέλαβε τα βήματα 2-4 μέχρι να εισαχθούν όλα τα στοιχεία στον TEMP Μέτα από 6 εκτελέσεις: κ (Το i,j ξεκινάνε από την αρχή της κάθε λίστας) ΕΠΛ035 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι για Ηλ. Μηχ. Και Μηχ. Υπολ. 4

MergeSort: Πρόγραμμα στην C void MergeSort(int A[], int temp[], int l, int r){ // η συνθήκη τερματισμού της ανάδρομης if (l==r) return; int mid = (l+r)/2; // για ελαχιστοποίηση overflow(για μεγάλα l,r) // int mid = l + ((r - l) / 2); // μοιράζουμε αναδρομικά τον πίνακα MergeSort(A, temp, l, mid); MergeSort(A, temp, mid+1, r); DIVIDE // συνεχίζεται ΕΠΛ035 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι για Ηλ. Μηχ. Και Μηχ. Υπολ. 5

MergeSort: Πρόγραμμα στην C(συν.) // Τώρα οι πίνακες [l..mid] και [mid+1..r] είναι // ταξινομημένοι Η διαδικασία συγχώνευσης int k=l, i=l, j=mid+1; // συγχώνευση στον temp μέχρι μια από // τις λίστες αδειάσει while ((i<=mid) && (j<=r)) { if (A[i]<A[j]){ temp[k] = A[i]; i++; else { temp[k] = A[j]; j++; k++; // συνεχίζεται MERGE // copy όλων τα υπόλοιπων στοιχείων της λίστας L1 ΕΠΛ035 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι για Ηλ. Μηχ. Και Μηχ. Υπολ. 6

MergeSort: Πρόγραμμα στην C(συν.) // copy όλων των υπόλοιπων στοιχείων λίστας L1 while (i<=mid) { temp[k] = A[i]; k++;i++; // copy όλων των υπόλοιπων στοιχείων λίστας L2 while (j<=r) { temp[k] = A[j]; k++;j++; // αντιγραφή όλων των στοιχείων από TEMP -> A for (i=l; i<=r; i++) { A[i] = temp[i]; ΕΠΛ035 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι για Ηλ. Μηχ. Και Μηχ. Υπολ. 7

Παράδειγμα Εκτέλεσης Merge Sort BEFORE:[8,4,8,43,3,5,2,1,10] Index: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0,8: [8,4,8,43,3, 5,2,1,10] 0,4: [8,4,8,43,3] 0,2: [8,4,8] 0,1: [8,4] 0,0: [8] 1,1: [4] Merging: [A0,A0] [A1,A1] => [4,8,] 2,2: [8] Merging: [A0,A1] [A2,A2] => [4,8,8,] 3,4: [43,3] 3,3: [43] 4,4: [3] divide divide divide Merging: [A3,A3] [A4,A4] => [3,43] Merging: [A0,A2] [A3,A4] => [3,4,8,8,43] 5,8: [5,2,1,10] 5,6: [5,2] 5,5: [5] 6,6: [2] divide Merging: [A5,A5] [A6,A6] => [2,5] 7,8: [1,10] divide 7,7: [1] 8,8: [10] Merging: [A7,A7] [A8,A8] => [1,10] Merging: [A5,A6] [A7,A8] => [1,2,5,10] Merging: [A0,A4] [A5,A8] => [1,2,3,4,5,8,8,10,43] AFTER:[1,2,3,4,5,8,8,10,43] ΕΠΛ035 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι για Ηλ. Μηχ. Και Μηχ. Υπολ. 8

MergeSort: Ανάλυση Χρ. Εκτέλ. - Αναδρομή Το πρόβλημα μοιράζει αναδρομικά σε δυο μέρη την λίστα που θέλουμε να ταξινομήσουμε. Όταν φτάσουμε στην λίστα που έχει μέγεθος 1 τότε σταματά η αναδρομή και το πρόγραμμα αρχίζει να συνδυάζει (merge) τις επιμέρους λίστες. Παρατηρούμε ότι πάνω σε μια λίστα μεγέθους Ν η αναδρομή εκτελείται 2log 2 nφορές. Δηλαδή ο πίνακας μοιράζεται ως εξής: n, n/2,n/4,, 2, 1 void MergeSort(int A[], int temp[], int l, int r){ if (l==r) return; int mid = (l+r)/2; MergeSort(A, temp, l, mid); MergeSort(A, temp, mid+1, r); Θ(logn) ΕΠΛ035 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι για Ηλ. Μηχ. Και Μηχ. Υπολ. 9

MergeSort: Ανάλυση Χρ. Εκτέλ. - Συγχώνευση Σε κάθε επίπεδο της ανάδρομης περνάμε μια φορά από το κάθε στοιχείο. Επομένως η συγχώνευση των στοιχείων σε κάθε επίπεδο της εκτέλεσης χρειάζεται γραμμικό χρόνο Θ(n). Σημειώστε ότι η διαδικασία απαιτεί τη χρήση βοηθητικού πίνακα. Μπορούμε να χρησιμοποιούμε τον ίδιο βοηθητικό πίνακα temp για όλες τις (αναδρομικές) κλήσεις του ΜergeSort. ΕΠΛ035 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι για Ηλ. Μηχ. Και Μηχ. Υπολ. 10

MergeSort: Ανάλυση Χρ. Εκτέλ. - Συνολικός Η αντιγραφή και η συγχώνευση παίρνουν χρόνο Θ(n) και η αναδρομή παίρνει χρόνο Θ(log n). Συνολικά Θ(n log n). Ο χρόνος εκτέλεσης εκφράζεται και από την αναδρομική εξίσωση Τ(0) = Τ(1) = 1 Τ(n) = 2 T(n/2) + n η οποία μπορεί να λυθεί με το Master Theorem ή με την μέθοδο της αντικατάστασης. Πλεονέκτημα MergeSort: O συνολικός χρόνος εκτέλεσης είναι Θ(n log n) (σε αντίθεση με το SelectionSort(Θ(n 2 )) και το InsertionSort(Ο(n 2 )) Μειονέκτημα: Απαιτεί τη χρήση βοηθητικού πίνακα(δηλαδή χρειάζεται διπλάσιο χώρο αποθήκευσης για την εκτέλεση του). Αυτό δεν καθιστά την μέθοδο πολύ εύχρηστη. ΕΠΛ035 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι για Ηλ. Μηχ. Και Μηχ. Υπολ. 11

Δ. Ταξινόμηση με Κάδους - BucketSort Έστω ότι ο πίνακας A n στοιχείων περιέχει στοιχεία που ανήκουν στο διάστημα [1..m]. O αλγόριθμος BucketSort βασίζεται πάνω στα ακόλουθα βήματα: 1.Δημιουργούμε ένα πίνακα bucketsμήκουςmκαι θέτουμε buckets[i]=0,για όλα τα i(αυτά τα είναι τα buckets -κάδοι) 2.Διαβάζουμε τον πίνακα Αξεκινώντας από το πρώτο στοιχείο. Αν διαβάσουμε το στοιχείο α, τότε αυξάνουμε την τιμή του buckets[α]κατά ένα. Επαναλαμβάνουμε το βήμα μέχρι το τελευταίο στοιχείο. 3.Τέλος, διαβάζουμε γραμμικά τον πίνακα buckets, o oποίος περιέχει αναπαράσταση του ταξινομημένου πίνακα, και θέτουμε τα στοιχεία του πίνακα Α με την ταξινομημένη ακολουθία. ΕΠΛ035 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι για Ηλ. Μηχ. Και Μηχ. Υπολ. 12

BucketSort: Βασική Ιδέα Δεδομένο Εισόδου: Τα στοιχεία είναι στο εύρος m=[0,14], n=8 1 11 1 7 2 14 7 1 0 n-1 Μετά την 1 η εκτέλεση του Bucketsort(Εισαγωγή του 1) Μετά τη 2 η εκτέλεση του Bucketsort(Εισαγωγή του 11) Μετά τη 3 η εκτέλεση του Bucketsort(Εισαγωγή του 1) Μετά την 8ή εκτέλεση του Bucketsort m m m m ΕΠΛ035 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι για Ηλ. Μηχ. Και Μηχ. Υπολ. 13

BucketSort: Πρόγραμμα στην C // Α: Πίνακας για ταξινόμηση μεγέθους n // Buckets: Βοηθητικός πίνακας μεγέθους m void BucketSort(int A[], int buckets[], int n, int m){ int i, j, k=0; // Κατανομή στοιχείων στους σωστούς κάδους for (i=0; i<n; i++) { buckets[a[i]]++; // Αντιγραφή στοιχείων από πίνακα BUCKETS // στον πίνακα A for (i=0; i<m; i++) { for (j=0; j<buckets[i]; j++) { A[k] = i; k++; Ο(n) Ο(n+m) Συνολικά περνάμε 1 φορά από τα στοιχεία του πίνακα BUCKETS (m) και μια φορά από αυτά του A (n) ΕΠΛ035 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι για Ηλ. Μηχ. Και Μηχ. Υπολ. 14

BucketSort: Χρόνος Εκτέλεσης O αλγόριθμος BucketSortπετυχαίνει ταξινόμηση του Α σε χρόνο Θ(n+m) Σημαίνει ότι ο αλγόριθμος είναι καλύτερος από τον MergesortΘ(nlogn); (Κατ ακρίβειανμπορεί να αποδειχθεί ότι όλοι οι αλγόριθμοι ταξινόμησης,με δυαδική σύγκριση, έχουν σαν κάτω φράγμα Ω(n log n)) ΟΧΙ,γιατί το μοντέλο είναι διαφορετικό. Μέχρι τώρα υποθέσαμε ότι η μόνη πράξη που μπορούμε να εφαρμόσουμε στα δεδομένα είναι η δυαδική σύγκριση ή ανταλλαγή στοιχείων. Ο αλγόριθμος BucketSortόμως στο Βήμα 2 ουσιαστικά εφαρμόζει m-αδική(m-ary) σύγκριση, σε χρόνο Ο(1). Αυτό μας υπενθυμίζει πως σχεδιάζοντας ένα αλγόριθμο και λαμβάνοντας υπόψη κάποια αποδεδειγμένα κάτω φράγματα πρέπει πάντα να αναλύουμε το μοντέλο στο οποίο δουλεύουμε. Η ύπαρξη και αξιοποίηση περισσότερων πληροφοριών πιθανόν να επιτρέπουν τη δημιουργία αποδοτικότερων αλγορίθμων. ΕΠΛ035 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι για Ηλ. Μηχ. Και Μηχ. Υπολ. 15