Пирамидальная сортировка (Hnjgbn;gl,ugx vkjmnjkftg)
Пирамидальная сортировка (англ. Heapsort, «Сортировка кучей»[1]) — алгоритм сортировки, работающий в худшем, в среднем и в лучшем случае (то есть гарантированно) за операций при сортировке элементов.[2] Алгоритм работает «на месте» — количество задействованной служебной памяти , то есть фиксированное[1].
Может рассматриваться как усовершенствованная сортировка пузырьком, в которой элемент всплывает (min-heap) / тонет (max-heap) по многим путям.
Пирамидальная сортировка была предложена Дж. Уильямсом[англ.] в 1963 году.[1]
Алгоритм
[править | править код]Сортировка пирамидой использует бинарное сортирующее дерево. Сортирующее дерево — это такое дерево, у которого выполнены условия:
- Каждый лист имеет глубину либо , либо , — максимальная глубина дерева.
- Значение в любой вершине не меньше (другой вариант — не больше) значения её потомков.
Удобная структура данных для сортирующего дерева — такой массив , что - элемент в корне, а потомки элемента являются и .
Алгоритм сортировки будет состоять из двух основных шагов:
1. Выстраиваем элементы массива в виде сортирующего дерева[источник не указан 2959 дней]:
- при .
- Этот шаг требует операций.
2. Будем удалять элементы из корня по одному за раз и перестраивать дерево. То есть на первом шаге обмениваем и , преобразовываем в сортирующее дерево. Затем переставляем и , преобразовываем в сортирующее дерево. Процесс продолжается до тех пор, пока в сортирующем дереве не останется один элемент. Тогда - упорядоченная последовательность.
- Этот шаг требует операций.
Достоинства и недостатки
[править | править код]Достоинства:
- Имеет доказанную оценку худшего случая .
- Сортирует на месте, то есть требует всего дополнительной памяти (если дерево организовывать так, как показано выше).
Недостатки:
- Неустойчив — для обеспечения устойчивости нужно расширять ключ.
- На почти отсортированных массивах работает столь же долго, как и на хаотических данных.
- На одном шаге выборку приходится делать хаотично по всей длине массива — поэтому алгоритм плохо сочетается с кэшированием и подкачкой памяти[1].
- Методу требуется доступ к произвольному элементу структуры; не работает на связанных списках и других структурах памяти последовательного доступа.
- Не распараллеливается.
Сортировка слиянием при расходе памяти быстрее ( с меньшей константой) и не подвержена деградации на неудачных данных.
Из-за сложности алгоритма выигрыш получается только на больших . На небольших (до нескольких тысяч) быстрее сортировка Шелла.
Применение
[править | править код]Пирамидальная сортировка активно применяется в ядре Linux[3].
Примечания
[править | править код]- ↑ 1 2 3 4 Курс лекций «Современные технологии параллельного программирования», Лекция № 5: Пирамидальная сортировка . Дата обращения: 20 марта 2009. Архивировано из оригинала 15 марта 2009 года.
- ↑ ScienceDirect — Journal of Algorithms : The Analysis of Heapsort . Дата обращения: 30 сентября 2017. Архивировано 4 июня 2012 года.
- ↑ sort.c « lib - kernel/git/torvalds/linux.git - Linux kernel source tree . git.kernel.org. Дата обращения: 7 июля 2023. Архивировано 7 июля 2023 года.
Литература
[править | править код]- Левитин А. В. Глава 6. Метод преобразования: Пирамиды и пирамидальная сортировка // Алгоритмы. Введение в разработку и анализ — М.: Вильямс, 2006. — С. 275—284. — 576 с. — ISBN 978-5-8459-0987-9
- Кормен, Т., Лейзерсон, Ч., Ривест, Р., Штайн, К. Глава 6. Пирамидальная сортировка // Алгоритмы: построение и анализ = Introduction to Algorithms / Под ред. И. В. Красикова. — 2-е изд. — М.: Вильямс, 2005. — С. 182—188. — ISBN 5-8459-0857-4.
Ссылки
[править | править код]- Пирамидальная сортировка — подробное описание с иллюстрациями и примером реализации на C++. Приведён вывод оценок скорости работы алгоритма и измерение времени работы на реальной вычислительной системе.
- Сортировка с помощью кучи (пирамидальная сортировка) — доходчивое описание с иллюстрациями и примером реализации на Pascal.
- Динамическая визуализация 7 алгоритмов сортировки с открытым исходным кодом Архивная копия от 20 сентября 2017 на Wayback Machine