Asymptotisk analyse og sammenligning av sorteringsalgoritmer

Asymptotisk analyse og sammenligning av sorteringsalgoritmer

Det er et veletablert faktum at sammenslåingssortering går raskere enn innsettingssortering. Bruker asymptotisk analyse

Implementering:

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  ();   

Jeg har sammenlignet kjøretidene til følgende algoritmer:

  • : Den tradisjonelle algoritmen uten modifikasjoner/optimering. Den fungerer veldig bra for mindre inngangsstørrelser. Og ja, det slår merge sort
  • Går skjebnen Følger del-og-hersk-tilnærmingen. For inngangsstørrelser i størrelsesorden 10^5 er denne algoritmen det riktige valget. Det gjør innsettingssortering upraktisk for så store inngangsstørrelser.
  • Kombinert versjon av innsettingssortering og sammenslåingssortering: < 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.
  • Rask sortering: Jeg har ikke implementert denne prosedyren. Dette er bibliotekfunksjonen qsort() som er tilgjengelig i . Jeg har vurdert denne algoritmen for å vite betydningen av implementering. Det krever mye programmeringskompetanse for å minimere antall trinn og maksimalt utnytte de underliggende språkprimitivene for å implementere en algoritme på best mulig måte. Dette er hovedgrunnen til at det anbefales å bruke bibliotekfunksjoner. De er skrevet for å håndtere alt og alt. De optimaliserer i størst mulig grad. Og før jeg glemmer analysen min, kjører qsort() lynraskt fort på praktisk talt alle inngangsstørrelser!

Analysen:

  • Inndata: Brukeren må oppgi antall ganger han/hun ønsker å teste algoritmen tilsvarende antall testtilfeller. For hvert testtilfelle må brukeren angi to mellomromseparerte heltall som angir inngangsstørrelsen 'n' og 'antall_ ganger' som angir antall ganger han/hun ønsker å kjøre analysen og ta gjennomsnitt. (Forklaring: Hvis 'antall_ ganger' er 10, så kjører hver av algoritmene spesifisert ovenfor 10 ganger og gjennomsnittet blir tatt. Dette gjøres fordi inngangsmatrisen genereres tilfeldig tilsvarende inngangsstørrelsen du spesifiserer. Inndatamatrisen kan være sortert i alt. Vårt det kan tilsvare det verste tilfellet .d.v.s. synkende rekkefølge av inndata for å unngå løpende rekkefølge. algoritmen kjøres 'antall_ ganger' og gjennomsnittet tas.) clock() rutine og CLOCKS_PER_SEC makro fra brukes til å måle tiden det tar. Kompilering: Jeg har skrevet koden ovenfor i Linux-miljø (Ubuntu 16.04 LTS). Kopier kodebiten ovenfor. Kompiler den ved å bruke gcc-tasten i inngangene som spesifisert og beundre kraften til sorteringsalgoritmer!
  • Resultater:  Som du kan se for små inngangsstørrelser, sorterer sorteringsslag sammen sortering med 2 * 10^-6 sek. Men denne forskjellen i tid er ikke så betydelig. På den annen side fungerer både hybridalgoritmen og qsort()-biblioteksfunksjonen like bra som innsettingssortering. Asymptotisk analyse av Algos_0 Inndatastørrelsen økes nå med omtrent 100 ganger til n = 1000 fra n = 30. Forskjellen er nå påtakelig. Sammenslåingssortering går 10 ganger raskere enn innsettingssortering. Det er igjen et bånd mellom ytelsen til hybridalgoritmen og qsort()-rutinen. Dette antyder at qsort() er implementert på en måte som er mer eller mindre lik vår hybridalgoritme, det vil si å bytte mellom forskjellige algoritmer for å gjøre det beste ut av dem. Til slutt økes inngangsstørrelsen til 10^5 (1 lakh!), som sannsynligvis er den ideelle størrelsen som brukes i praktiske scenarioer. Sammenlignet med forrige inngang n = 1000 hvor flette sorteringsslag innsettingssortering ved å kjøre 10 ganger raskere her er forskjellen enda mer signifikant. Slå sammen sorteringsslag innsetting sorteres etter 100 ganger! Hybridalgoritmen som vi har skrevet utfører faktisk den tradisjonelle flettesorteringen ved å kjøre 0,01 sek raskere. Og til slutt qsort() bibliotekfunksjonen beviser oss endelig at implementering også spiller en avgjørende rolle mens den måler kjøretidene omhyggelig ved å kjøre 3 millisekunder raskere! :D
Asymptotisk analyse av Algos_2

Lag quiz