ניתוח אסימפטוטי והשוואה של אלגוריתמי מיון

ניתוח אסימפטוטי והשוואה של אלגוריתמי מיון

עובדה מבוססת היא שמיון מיזוג פועל מהר יותר ממיון הכנסה. באמצעות ניתוח אסימפטוטי . אנו יכולים להוכיח שמיון מיזוג פועל בזמן O(nlogn) ומיון ההכנסה לוקח O(n^2). זה ברור כי מיון מיזוג משתמש בגישת חלוקה-וכבש על-ידי פתרון רקורסיבי של הבעיות, כאשר מיון ההוספה עוקב אחר גישה מצטברת. אם נבדוק עוד יותר את ניתוח מורכבות הזמן, נכיר שמיון ההחדרה אינו כל כך גרוע. באופן מפתיע פעימות מיון הכנסה מתמזגות מיון בגודל קלט קטן יותר. הסיבה לכך היא שיש מעט קבועים שאנו מתעלמים מהם תוך הפקת מורכבות הזמן. בגדלים גדולים יותר של קלט בסדר גודל 10^4 זה לא משפיע על התנהגות הפונקציה שלנו. אבל כאשר גדלי הקלט יורדים מתחת נגיד פחות מ-40 אז הקבועים במשוואה שולטים בגודל הקלט 'n'. עד כאן הכל טוב. אבל לא הייתי מרוצה מניתוח מתמטי כזה. כתואר ראשון במדעי המחשב עלינו להאמין בכתיבת קוד. כתבתי תוכנית C כדי לקבל תחושה כיצד האלגוריתמים מתחרים זה בזה על גדלי קלט שונים. וגם מדוע נעשה ניתוח מתמטי קפדני כל כך על ביסוס מורכבות זמן הריצה של אלגוריתמי המיון הללו.

יישום:

CPP
   #include         #include         #include         #include         #define MAX_ELEMENT_IN_ARRAY 1000000001   int     cmpfunc  (  const     void     *  a       const     void     *  b  )   {      // Compare function used by qsort      return     (  *  (  int     *  )  a     -     *  (  int     *  )  b  );   }   int     *  generate_random_array  (  int     n  )   {      srand  (  time  (  NULL  ));      int     *  a     =     malloc  (  sizeof  (  int  )     *     n  );      int     i  ;      for     (  i     =     0  ;     i      <     n  ;     ++  i  )      a  [  i  ]     =     rand  ()     %     MAX_ELEMENT_IN_ARRAY  ;      return     a  ;   }   int     *  copy_array  (  int     a  []     int     n  )   {      int     *  arr     =     malloc  (  sizeof  (  int  )     *     n  );      int     i  ;      for     (  i     =     0  ;     i      <     n  ;     ++  i  )      arr  [  i  ]     =     a  [  i  ];      return     arr  ;   }   // Code for Insertion Sort   void     insertion_sort_asc  (  int     a  []     int     start       int     end  )   {      int     i  ;      for     (  i     =     start     +     1  ;     i      <=     end  ;     ++  i  )      {      int     key     =     a  [  i  ];      int     j     =     i     -     1  ;      while     (  j     >=     start     &&     a  [  j  ]     >     key  )      {      a  [  j     +     1  ]     =     a  [  j  ];      --  j  ;      }      a  [  j     +     1  ]     =     key  ;      }   }   // Code for Merge Sort   void     merge  (  int     a  []     int     start       int     end       int     mid  )   {      int     i     =     start       j     =     mid     +     1       k     =     0  ;      int     *  aux     =     malloc  (  sizeof  (  int  )     *     (  end     -     start     +     1  ));      while     (  i      <=     mid     &&     j      <=     end  )      {      if     (  a  [  i  ]      <=     a  [  j  ])      aux  [  k  ++  ]     =     a  [  i  ++  ];      else      aux  [  k  ++  ]     =     a  [  j  ++  ];      }      while     (  i      <=     mid  )      aux  [  k  ++  ]     =     a  [  i  ++  ];      while     (  j      <=     end  )      aux  [  k  ++  ]     =     a  [  j  ++  ];      j     =     0  ;      for     (  i     =     start  ;     i      <=     end  ;     ++  i  )      a  [  i  ]     =     aux  [  j  ++  ];      free  (  aux  );   }   void     _merge_sort  (  int     a  []     int     start       int     end  )   {      if     (  start      <     end  )      {      int     mid     =     start     +     (  end     -     start  )     /     2  ;      _merge_sort  (  a       start       mid  );      _merge_sort  (  a       mid     +     1       end  );      merge  (  a       start       end       mid  );      }   }   void     merge_sort  (  int     a  []     int     n  )   {      return     _merge_sort  (  a       0       n     -     1  );   }   void     insertion_and_merge_sort_combine  (  int     a  []     int     start       int     end       int     k  )   {      // Performs insertion sort if size of array is less than or equal to k      // Otherwise uses mergesort      if     (  start      <     end  )      {      int     size     =     end     -     start     +     1  ;      if     (  size      <=     k  )      {      return     insertion_sort_asc  (  a       start       end  );      }      int     mid     =     start     +     (  end     -     start  )     /     2  ;      insertion_and_merge_sort_combine  (  a       start       mid       k  );      insertion_and_merge_sort_combine  (  a       mid     +     1       end       k  );      merge  (  a       start       end       mid  );      }   }   void     test_sorting_runtimes  (  int     size       int     num_of_times  )   {      // Measuring the runtime of the sorting algorithms      int     number_of_times     =     num_of_times  ;      int     t     =     number_of_times  ;      int     n     =     size  ;      double     insertion_sort_time     =     0       merge_sort_time     =     0  ;      double     merge_sort_and_insertion_sort_mix_time     =     0       qsort_time     =     0  ;      while     (  t  --  )      {      clock_t     start       end  ;      int     *  a     =     generate_random_array  (  n  );      int     *  b     =     copy_array  (  a       n  );      start     =     clock  ();      insertion_sort_asc  (  b       0       n     -     1  );      end     =     clock  ();      insertion_sort_time     +=     ((  double  )(  end     -     start  ))     /     CLOCKS_PER_SEC  ;      free  (  b  );      int     *  c     =     copy_array  (  a       n  );      start     =     clock  ();      merge_sort  (  c       n  );      end     =     clock  ();      merge_sort_time     +=     ((  double  )(  end     -     start  ))     /     CLOCKS_PER_SEC  ;      free  (  c  );      int     *  d     =     copy_array  (  a       n  );      start     =     clock  ();      insertion_and_merge_sort_combine  (  d       0       n     -     1       40  );      end     =     clock  ();      merge_sort_and_insertion_sort_mix_time     +=     ((  double  )(  end     -     start  ))     /     CLOCKS_PER_SEC  ;      free  (  d  );      start     =     clock  ();      qsort  (  a       n       sizeof  (  int  )     cmpfunc  );      end     =     clock  ();      qsort_time     +=     ((  double  )(  end     -     start  ))     /     CLOCKS_PER_SEC  ;      free  (  a  );      }      insertion_sort_time     /=     number_of_times  ;      merge_sort_time     /=     number_of_times  ;      merge_sort_and_insertion_sort_mix_time     /=     number_of_times  ;      qsort_time     /=     number_of_times  ;      printf  (  '  n  Time taken to sort:  n  '      '%-35s %f  n  '      '%-35s %f  n  '      '%-35s %f  n  '      '%-35s %f  nn  '        '(i)Insertion sort: '        insertion_sort_time        '(ii)Merge sort: '        merge_sort_time        '(iii)Insertion-mergesort-hybrid: '        merge_sort_and_insertion_sort_mix_time        '(iv)Qsort library function: '        qsort_time  );   }   int     main  (  int     argc       char     const     *  argv  [])   {      int     t  ;      scanf  (  '%d'       &  t  );      while     (  t  --  )      {      int     size       num_of_times  ;      scanf  (  '%d %d'       &  size       &  num_of_times  );      test_sorting_runtimes  (  size       num_of_times  );      }      return     0  ;   }   
Java
   import     java.util.Scanner  ;   import     java.util.Arrays  ;   import     java.util.Random  ;   public     class   SortingAlgorithms     {      // Maximum element in array      static     final     int     MAX_ELEMENT_IN_ARRAY     =     1000000001  ;      public     static     void     main  (  String  []     args  )     {      Scanner     scanner     =     new     Scanner  (  System  .  in  );      int     t     =     scanner  .  nextInt  ();      for     (  int     i     =     0  ;     i      <     t  ;     i  ++  )     {      int     size     =     scanner  .  nextInt  ();      int     num_of_times     =     scanner  .  nextInt  ();      testSortingRuntimes  (  size       num_of_times  );      }      scanner  .  close  ();      }          static     int  []     generateRandomArray  (  int     n  )     {      // Generate an array of n random integers.      int  []     arr     =     new     int  [  n  ]  ;      Random     random     =     new     Random  ();      for     (  int     i     =     0  ;     i      <     n  ;     i  ++  )     {      arr  [  i  ]     =     random  .  nextInt  (  MAX_ELEMENT_IN_ARRAY  );      }      return     arr  ;      }      static     void     insertionSortAsc  (  int  []     a       int     start       int     end  )     {      // Perform an in-place insertion sort on a from start to end.      for     (  int     i     =     start     +     1  ;     i      <=     end  ;     i  ++  )     {      int     key     =     a  [  i  ]  ;      int     j     =     i     -     1  ;      while     (  j     >=     start     &&     a  [  j  ]     >     key  )     {      a  [  j     +     1  ]     =     a  [  j  ]  ;      j  --  ;      }      a  [  j     +     1  ]     =     key  ;      }      }      static     void     merge  (  int  []     a       int     start       int     end       int     mid  )     {      // Merge two sorted sublists of a.      // The first sublist is a[start:mid+1] and the second sublist is a[mid+1:end+1].      int  []     aux     =     new     int  [  end     -     start     +     1  ]  ;      int     i     =     start       j     =     mid     +     1       k     =     0  ;      while     (  i      <=     mid     &&     j      <=     end  )     {      if     (  a  [  i  ]      <=     a  [  j  ]  )     {      aux  [  k  ++]     =     a  [  i  ++]  ;      }     else     {      aux  [  k  ++]     =     a  [  j  ++]  ;      }      }      while     (  i      <=     mid  )     {      aux  [  k  ++]     =     a  [  i  ++]  ;      }      while     (  j      <=     end  )     {      aux  [  k  ++]     =     a  [  j  ++]  ;      }      System  .  arraycopy  (  aux       0       a       start       aux  .  length  );      }      static     void     mergeSort  (  int  []     a  )     {      // Perform an in-place merge sort on a.      mergeSortHelper  (  a       0       a  .  length     -     1  );      }      static     void     mergeSortHelper  (  int  []     a       int     start       int     end  )     {      // Recursive merge sort function.      if     (  start      <     end  )     {      int     mid     =     start     +     (  end     -     start  )     /     2  ;      mergeSortHelper  (  a       start       mid  );      mergeSortHelper  (  a       mid     +     1       end  );      merge  (  a       start       end       mid  );      }      }      static     void     insertionAndMergeSortCombine  (  int  []     a       int     start       int     end       int     k  )     {      /*    Perform an in-place sort on a from start to end.    If the size of the list is less than or equal to k use insertion sort.    Otherwise use merge sort.    */      if     (  start      <     end  )     {      int     size     =     end     -     start     +     1  ;      if     (  size      <=     k  )     {      insertionSortAsc  (  a       start       end  );      }     else     {      int     mid     =     start     +     (  end     -     start  )     /     2  ;      insertionAndMergeSortCombine  (  a       start       mid       k  );      insertionAndMergeSortCombine  (  a       mid     +     1       end       k  );      merge  (  a       start       end       mid  );      }      }      }      static     void     testSortingRuntimes  (  int     size       int     num_of_times  )     {      // Test the runtime of the sorting algorithms.      double     insertionSortTime     =     0  ;      double     mergeSortTime     =     0  ;      double     mergeSortAndInsertionSortMixTime     =     0  ;      double     qsortTime     =     0  ;      for     (  int     i     =     0  ;     i      <     num_of_times  ;     i  ++  )     {      int  []     a     =     generateRandomArray  (  size  );      int  []     b     =     Arrays  .  copyOf  (  a       a  .  length  );      long     start     =     System  .  currentTimeMillis  ();      insertionSortAsc  (  b       0       b  .  length     -     1  );      long     end     =     System  .  currentTimeMillis  ();      insertionSortTime     +=     end     -     start  ;      int  []     c     =     Arrays  .  copyOf  (  a       a  .  length  );      start     =     System  .  currentTimeMillis  ();      mergeSort  (  c  );      end     =     System  .  currentTimeMillis  ();      mergeSortTime     +=     end     -     start  ;      int  []     d     =     Arrays  .  copyOf  (  a       a  .  length  );      start     =     System  .  currentTimeMillis  ();      insertionAndMergeSortCombine  (  d       0       d  .  length     -     1       40  );      end     =     System  .  currentTimeMillis  ();      mergeSortAndInsertionSortMixTime     +=     end     -     start  ;      int  []     e     =     Arrays  .  copyOf  (  a       a  .  length  );      start     =     System  .  currentTimeMillis  ();      Arrays  .  sort  (  e  );      end     =     System  .  currentTimeMillis  ();      qsortTime     +=     end     -     start  ;      }      insertionSortTime     /=     num_of_times  ;      mergeSortTime     /=     num_of_times  ;      mergeSortAndInsertionSortMixTime     /=     num_of_times  ;      qsortTime     /=     num_of_times  ;      System  .  out  .  println  (  'nTime taken to sort:n'      +     '(i) Insertion sort: '     +     insertionSortTime     +     'n'      +     '(ii) Merge sort: '     +     mergeSortTime     +     'n'      +     '(iii) Insertion-mergesort-hybrid: '     +     mergeSortAndInsertionSortMixTime     +     'n'      +     '(iv) Qsort library function: '     +     qsortTime     +     'n'  );      }   }   
Python3
   import   time   import   random   import   copy   from   typing   import   List   # Maximum element in array   MAX_ELEMENT_IN_ARRAY   =   1000000001   def   generate_random_array  (  n  :   int  )   ->   List  [  int  ]:   #Generate a list of n random integers.   return   [  random  .  randint  (  0     MAX_ELEMENT_IN_ARRAY  )   for   _   in   range  (  n  )]   def   insertion_sort_asc  (  a  :   List  [  int  ]   start  :   int     end  :   int  )   ->   None  :   #Perform an in-place insertion sort on a from start to end.   for   i   in   range  (  start   +   1     end   +   1  ):   key   =   a  [  i  ]   j   =   i   -   1   while   j   >=   start   and   a  [  j  ]   >   key  :   a  [  j   +   1  ]   =   a  [  j  ]   j   -=   1   a  [  j   +   1  ]   =   key   def   merge  (  a  :   List  [  int  ]   start  :   int     end  :   int     mid  :   int  )   ->   None  :   #Merge two sorted sublists of a.   #The first sublist is a[start:mid+1] and the second sublist is a[mid+1:end+1].   aux   =   []   i   =   start   j   =   mid   +   1   while   i    <=   mid   and   j    <=   end  :   if   a  [  i  ]    <=   a  [  j  ]:   aux  .  append  (  a  [  i  ])   i   +=   1   else  :   aux  .  append  (  a  [  j  ])   j   +=   1   while   i    <=   mid  :   aux  .  append  (  a  [  i  ])   i   +=   1   while   j    <=   end  :   aux  .  append  (  a  [  j  ])   j   +=   1   a  [  start  :  end  +  1  ]   =   aux   def   _merge_sort  (  a  :   List  [  int  ]   start  :   int     end  :   int  )   ->   None  :   #Recursive merge sort function.   if   start    <   end  :   mid   =   start   +   (  end   -   start  )   //   2   _merge_sort  (  a     start     mid  )   _merge_sort  (  a     mid   +   1     end  )   merge  (  a     start     end     mid  )   def   merge_sort  (  a  :   List  [  int  ])   ->   None  :   #Perform an in-place merge sort on a.   _merge_sort  (  a     0     len  (  a  )   -   1  )   def   insertion_and_merge_sort_combine  (  a  :   List  [  int  ]   start  :   int     end  :   int     k  :   int  )   ->   None  :      '''    Perform an in-place sort on a from start to end.    If the size of the list is less than or equal to k use insertion sort.    Otherwise use merge sort.    '''   if   start    <   end  :   size   =   end   -   start   +   1   if   size    <=   k  :   insertion_sort_asc  (  a     start     end  )   else  :   mid   =   start   +   (  end   -   start  )   //   2   insertion_and_merge_sort_combine  (  a     start     mid     k  )   insertion_and_merge_sort_combine  (  a     mid   +   1     end     k  )   merge  (  a     start     end     mid  )   def   test_sorting_runtimes  (  size  :   int     num_of_times  :   int  )   ->   None  :   #Test the runtime of the sorting algorithms.   insertion_sort_time   =   0   merge_sort_time   =   0   merge_sort_and_insertion_sort_mix_time   =   0   qsort_time   =   0   for   _   in   range  (  num_of_times  ):   a   =   generate_random_array  (  size  )   b   =   copy  .  deepcopy  (  a  )   start   =   time  .  time  ()   insertion_sort_asc  (  b     0     len  (  b  )   -   1  )   end   =   time  .  time  ()   insertion_sort_time   +=   end   -   start   c   =   copy  .  deepcopy  (  a  )   start   =   time  .  time  ()   merge_sort  (  c  )   end   =   time  .  time  ()   merge_sort_time   +=   end   -   start   d   =   copy  .  deepcopy  (  a  )   start   =   time  .  time  ()   insertion_and_merge_sort_combine  (  d     0     len  (  d  )   -   1     40  )   end   =   time  .  time  ()   merge_sort_and_insertion_sort_mix_time   +=   end   -   start   start   =   time  .  time  ()   a  .  sort  ()   end   =   time  .  time  ()   qsort_time   +=   end   -   start   insertion_sort_time   /=   num_of_times   merge_sort_time   /=   num_of_times   merge_sort_and_insertion_sort_mix_time   /=   num_of_times   qsort_time   /=   num_of_times   print  (  f  '  n  Time taken to sort:  n  '   f  '(i)Insertion sort:   {  insertion_sort_time  }  n  '   f  '(ii)Merge sort:   {  merge_sort_time  }  n  '   f  '(iii)Insertion-mergesort-hybrid:   {  merge_sort_and_insertion_sort_mix_time  }  n  '   f  '(iv)Qsort library function:   {  qsort_time  }  n  '  )   def   main  ()   ->   None  :   t   =   int  (  input  ())   for   _   in   range  (  t  ):   size     num_of_times   =   map  (  int     input  ()  .  split  ())   test_sorting_runtimes  (  size     num_of_times  )   if   __name__   ==   '__main__'  :   main  ()   
JavaScript
   // Importing required modules   const     {     performance     }     =     require  (  'perf_hooks'  );   // Maximum element in array   const     MAX_ELEMENT_IN_ARRAY     =     1000000001  ;   // Function to generate a list of n random integers   function     generateRandomArray  (  n  )     {      return     Array  .  from  ({  length  :     n  }     ()     =>     Math  .  floor  (  Math  .  random  ()     *     MAX_ELEMENT_IN_ARRAY  ));   }   // Function to perform an in-place insertion sort on a from start to end   function     insertionSortAsc  (  a       start       end  )     {      for     (  let     i     =     start     +     1  ;     i      <=     end  ;     i  ++  )     {      let     key     =     a  [  i  ];      let     j     =     i     -     1  ;      while     (  j     >=     start     &&     a  [  j  ]     >     key  )     {      a  [  j     +     1  ]     =     a  [  j  ];      j     -=     1  ;      }      a  [  j     +     1  ]     =     key  ;      }   }   // Function to merge two sorted sublists of a   function     merge  (  a       start       end       mid  )     {      let     aux     =     [];      let     i     =     start  ;      let     j     =     mid     +     1  ;      while     (  i      <=     mid     &&     j      <=     end  )     {      if     (  a  [  i  ]      <=     a  [  j  ])     {      aux  .  push  (  a  [  i  ]);      i     +=     1  ;      }     else     {      aux  .  push  (  a  [  j  ]);      j     +=     1  ;      }      }      while     (  i      <=     mid  )     {      aux  .  push  (  a  [  i  ]);      i     +=     1  ;      }      while     (  j      <=     end  )     {      aux  .  push  (  a  [  j  ]);      j     +=     1  ;      }      for     (  let     i     =     start  ;     i      <=     end  ;     i  ++  )     {      a  [  i  ]     =     aux  [  i     -     start  ];      }   }   // Recursive merge sort function   function     _mergeSort  (  a       start       end  )     {      if     (  start      <     end  )     {      let     mid     =     start     +     Math  .  floor  ((  end     -     start  )     /     2  );      _mergeSort  (  a       start       mid  );      _mergeSort  (  a       mid     +     1       end  );      merge  (  a       start       end       mid  );      }   }   // Function to perform an in-place merge sort on a   function     mergeSort  (  a  )     {      _mergeSort  (  a       0       a  .  length     -     1  );   }   // Function to perform an in-place sort on a from start to end   function     insertionAndMergeSortCombine  (  a       start       end       k  )     {      if     (  start      <     end  )     {      let     size     =     end     -     start     +     1  ;      if     (  size      <=     k  )     {      insertionSortAsc  (  a       start       end  );      }     else     {      let     mid     =     start     +     Math  .  floor  ((  end     -     start  )     /     2  );      insertionAndMergeSortCombine  (  a       start       mid       k  );      insertionAndMergeSortCombine  (  a       mid     +     1       end       k  );      merge  (  a       start       end       mid  );      }      }   }   // Function to test the runtime of the sorting algorithms   function     testSortingRuntimes  (  size       numOfTimes  )     {      let     insertionSortTime     =     0  ;      let     mergeSortTime     =     0  ;      let     mergeSortAndInsertionSortMixTime     =     0  ;      let     qsortTime     =     0  ;      for     (  let     _     =     0  ;     _      <     numOfTimes  ;     _  ++  )     {      let     a     =     generateRandomArray  (  size  );      let     b     =     [...  a  ];      let     start     =     performance  .  now  ();      insertionSortAsc  (  b       0       b  .  length     -     1  );      let     end     =     performance  .  now  ();      insertionSortTime     +=     end     -     start  ;      let     c     =     [...  a  ];      start     =     performance  .  now  ();      mergeSort  (  c  );      end     =     performance  .  now  ();      mergeSortTime     +=     end     -     start  ;      let     d     =     [...  a  ];      start     =     performance  .  now  ();      insertionAndMergeSortCombine  (  d       0       d  .  length     -     1       40  );      end     =     performance  .  now  ();      mergeSortAndInsertionSortMixTime     +=     end     -     start  ;      start     =     performance  .  now  ();      a  .  sort  ((  a       b  )     =>     a     -     b  );      end     =     performance  .  now  ();      qsortTime     +=     end     -     start  ;      }      insertionSortTime     /=     numOfTimes  ;      mergeSortTime     /=     numOfTimes  ;      mergeSortAndInsertionSortMixTime     /=     numOfTimes  ;      qsortTime     /=     numOfTimes  ;      console  .  log  (  `nTime taken to sort:n(i)Insertion sort:   ${  insertionSortTime  }  n(ii)Merge sort:   ${  mergeSortTime  }  n(iii)Insertion-mergesort-hybrid:   ${  mergeSortAndInsertionSortMixTime  }  n(iv)Qsort library function:   ${  qsortTime  }  n`  );   }   // Main function   function     main  ()     {      let     t     =     parseInt  (  prompt  (  'Enter the number of test cases: '  ));      for     (  let     _     =     0  ;     _      <     t  ;     _  ++  )     {      let     size     =     parseInt  (  prompt  (  'Enter the size of the array: '  ));      let     numOfTimes     =     parseInt  (  prompt  (  'Enter the number of times to run the test: '  ));      testSortingRuntimes  (  size       numOfTimes  );      }   }   // Call the main function   main  ();   

השוויתי את זמני הריצה של האלגוריתמים הבאים:

  • מיון הכנסה : האלגוריתם המסורתי ללא שינויים/אופטימיזציה. זה מתפקד טוב מאוד עבור גדלי קלט קטנים יותר. וכן זה כן היכה מיזוג מיון
  • הולך גורל : עוקב אחר גישת הפרד-וכבש. עבור גדלי קלט בסדר גודל 10^5 אלגוריתם זה הוא הבחירה הנכונה. זה הופך את מיון ההכנסה לבלתי מעשי עבור גדלי קלט כה גדולים.
  • גרסה משולבת של מיון הכנסה ומיון מיזוג: שיניתי מעט את ההיגיון של מיון המיזוג כדי להשיג זמן ריצה טוב בהרבה עבור גדלי קלט קטנים יותר. כידוע מיזוג מיון מפצל את הקלט שלו לשני חצאים עד שהוא טריוויאלי מספיק כדי למיין את האלמנטים. אבל כאן כאשר גודל הקלט נופל מתחת לסף כגון 'n' < 40 then this hybrid algorithm makes a call to traditional insertion sort procedure. From the fact that insertion sort runs faster on smaller inputs and merge sort runs faster on larger inputs this algorithm makes best use both the worlds.
  • מיון מהיר: לא יישמתי נוהל זה. זוהי פונקציית הספרייה qsort() הזמינה ב. שקלתי את האלגוריתם הזה כדי לדעת את משמעות היישום. זה דורש מומחיות רבה בתכנות כדי למזער את מספר השלבים ולעשות לכל היותר שימוש בפרימיטיבים של השפה הבסיסית כדי ליישם אלגוריתם בצורה הטובה ביותר. זו הסיבה העיקרית לכך שמומלץ להשתמש בפונקציות של ספרייה. הם כתובים כדי לטפל בכל דבר. הם מייעלים במידה המרבית האפשרית. ולפני שאשכח מהניתוח שלי, qsort() פועל מהר להפליא כמעט בכל גודל קלט!

הניתוח:

  • קֶלֶט: המשתמש צריך לספק את מספר הפעמים שהוא/היא רוצה לבדוק את האלגוריתם המתאים למספר מקרי הבדיקה. עבור כל מקרה מבחן המשתמש חייב להזין שני מספרים שלמים מופרדים מרווחים המציינים את גודל הקלט 'n' ואת 'מספר_פעמים' המציינים את מספר הפעמים שהוא/היא רוצה להריץ את הניתוח ולקחת ממוצע. (הבהרה: אם 'מספר_פעמים' הוא 10 אז כל אחד מהאלגוריתמים שצוינו לעיל פועל 10 פעמים והממוצע נלקח. זה נעשה מכיוון שמערך הקלט נוצר באופן אקראי המתאים לגודל הקלט שאתה מציין. מערך הקלט יכול להיות ממוין כולו. זה יכול להתאים למקרה הגרוע ביותר .כלומר. סדר הזמנים היורד של הקלט כדי הימנעות מסדר ריצה כזה. האלגוריתם מופעל 'מספר_of_פעמים' והממוצע נלקח.) שגרת clock() ומאקרו CLOCKS_PER_SEC from משמש למדידת הזמן שנלקח. קומפילציה: כתבתי את הקוד לעיל בסביבת לינוקס (Ubuntu 16.04 LTS). העתק את קטע הקוד למעלה. הידור אותו באמצעות מקש gcc בכניסות כפי שצוין והתפעל מהכוח של אלגוריתמי מיון!
  • תוצאות:  כפי שניתן לראות עבור גדלי קלט קטנים, הוספת פעימות מיון מיזוג מיון לפי 2 * 10^-6 שניות. אבל הבדל זה בזמן אינו כה משמעותי. מצד שני, האלגוריתם ההיברידי ופונקציית ספריית qsort() פועלים שניהם טובים כמו מיון הכנסה. ניתוח אסימפטוטי של אלגוס_0 גודל הקלט גדל כעת בערך פי 100 ל-n = 1000 מ-n = 30. ההבדל כעת מוחשי. מיון מיזוג פועל פי 10 מהר יותר ממיון הכנסה. שוב יש קשר בין הביצועים של האלגוריתם ההיברידי לשגרת qsort() . זה מצביע על כך שה-qsort() מיושם באופן שדומה פחות או יותר לאלגוריתם ההיברידי שלנו, כלומר מעבר בין אלגוריתמים שונים כדי להפיק מהם את המיטב. ניתוח אסימפטוטי של אלגוס_1 לבסוף גודל הקלט גדל ל-10^5 (1 לאך!) שהוא ככל הנראה הגודל האידיאלי בשימוש בתרחישים מעשיים. בהשוואה לקלט הקודם n = 1000 שבו מיזוג מיון פעימות החדרת מיון על ידי ריצה מהירה פי 10 כאן ההבדל הוא אפילו יותר משמעותי. מיזוג מיון פעימות מיון הכנסת פי 100! האלגוריתם ההיברידי שכתבנו למעשה מבצע את מיון המיזוג המסורתי על ידי ריצה של 0.01 שניות מהר יותר. ולבסוף qsort() פונקציית הספרייה מוכיחה לנו סוף סוף שהיישום משחק תפקיד מכריע תוך מדידת זמני הריצה בקפדנות על ידי ריצה של 3 אלפיות שניות מהר יותר! :D
ניתוח אסימפטוטי של אלגוס_2

הערה: אל תפעיל את התוכנית שלמעלה עם n >= 10^6 מכיוון שהיא דורשת כוח מחשוב רב. תודה וקידוד שמח! :)

צור חידון