8-(927)-977-80-70 web-i-seo@yandex.ru
Режим работы: 10-00 до 20-00 МСК

Вы нашли нас по запросу -"Качественное сравнение методов сортировки " - это лучшая рекомендация для подрядчика SEO продвижения в городе или по России!

Качественное сравнение методов сортировки

Сортировка — часто встречается в работе разработчика. В то же время это высоко нагруженный процесс, который может существенно повлиять на скорость всего приложения. Потому исследуем вопрос алгоритмов сортировки на Python, рассмотрим наиболее известные варианты и определимся с наиболее быстрым из них. В добрый путь…

Математические Параметры алгоритмов:

  • Временная сложность: определяется как функция от длины строки, представляющей входные данные, равная времени работы алгоритма на данном входе. Характеризует ожидаемое общее тактовое время (ОТВ), где такт это одна операция. Прямо влияет на Время исполнения, однако ОТВ и реальные временные затраты не совсем одно и тоже. Временная сложность отражает количество операций, но для разных алгоритмов скорость выполнения операций разное, в результате скорость алгоритмов с одной и той же временной сложностью, могут существенно отличаться.
  • Пространство сложности: работает аналогично временной сложности. Характеризует — объёмы ресурсов необходимых для исполнения (влияет на  требуемый объём оперативной памяти). Например, сортировка выбором имеет пространственную сложность O(1), потому что она хранит только одно минимальное значение и свой индекс для сравнения, максимальное используемое пространство не увеличивается с размером ввода.
  • Стабильность: нестабильная и стабильная. Отражает устойчивость показателей алгоритма к вариациям содержания сортируемых Последовательностей и к стартовым условиям сортировки (Например: в ряде алгоритмов базовый элемент сравнения выбирается случайным образом, или вариации значения первого элемента последовательности. Это может существенно влиять на скорость сортировки и её стабильность)

Конечно нас интересует результируещее реальное время работы и сравнительная скорость, но математические параметры алгоритмов дают нам экспресс оценку ожиданий результатов тестирования. И в целом их полезно знать для правильного проектирования програмных систем и приложений.

Ниже приведены основные виды сортировки, вместе с образцами программного кода.

Пузырьковая сортировка:

Один из самых известных методов сортировки, в каком то смысле «классический» или «хрестоматийный» метод. Его часто используют в университетах для объяснения базовых принципов алгоритмов сортировки.
Принцип пузырьковой сортировки заключается в парном обходе последовательности данных, их парном сравнении и парной сортировке. Если во время обхода обнаружены два смежных элемента, а левый элемент больше правого, выполняется обмен местами. Так, словно «пузырьки воздуха сквозь воду», большие элементы «просачиваются» к началу, а меньшие «оседают» в конце. Для практического применения, этот алгоритм сегодня слишком медленный.

  • Сложность времени: O (n²)
  • Пространство сложности: O (1)
  • Стабильность: стабильная
# Пузырьковая сортировка
def bubble_sort(list):
    l = len(list)
    for i in range(l-1,0,-1):
        for j in range(i):
            if list[j] > list[j+1]:
                list[j],list[j+1] = list[j+1],list[j]
    return list

 

Выборочная сортировка ( Сортировка Выборкой ):

Принцип Выборочной сортировки заключается в том, чтобы сначала найти наименьший элемент в начальном массиве и заменить его на i = 0, затем найти наименьший элемент в оставшихся элементах и заменить его на i = 1 и так далее. Пока не найден второй по величине элемент, поменяйте его местами в положение n-2. Это завершит сортировку.

  • Сложность времени: O (n²)
  • Пространство сложности: O (1)
  • Стабильность: нестабильная
# Сортировка выборкой
def select_sort(list):
    length = len(list)
    for i in range(length):
        min = i
        for j in range(i,length):
            if list[j] < list[min]:
                min = j
        list[i],list[min] = list[min],list[i]
    return list

Сортировка Вставками:

Предполагается, что первый элемент списка отсортирован. Переходим к следующему элементу, обозначим его х. Если х больше первого, оставляем его на своём месте. Если он меньше, копируем его на вторую позицию, а х устанавливаем как первый элемент.

Переходя к другим элементам несортированного сегмента, перемещаем более крупные элементы в отсортированном сегменте вверх по списку, пока не встретим элемент меньше x или не дойдём до конца списка. В первом случае x помещается на правильную позицию.

  • Сложность времени: O (n²)
  • Пространство сложности: O (1)
  • Стабильность: стабильная
# Сортировка Вставками
def insert_sort(list):
    length = len(list)
    for i in range(1,length):
        for j in range(i):
            if list[j] > list[j+1]:
                list[j],list[j+1] = list[j+1],list[j]
    return list

Пирамидальная сортировка ( Сортировка кучи )

Основан прежде всего на преобразовании исходной Последовательности в элемент структурного типа — heap (куча). Вы можете использовать характеристики массива, чтобы быстро найти элемент по указанному индексу. Куча делится на большую корневую кучу и небольшую корневую кучу, которые являются полностью бинарными деревьями — Max Heap. Требование к большой корневой куче состоит в том, чтобы значение каждого узла не превышало значение его родительского узла, то есть A [PARENT [i]]> = A [i]. При неубывающем упорядочении массива требуется большая корневая куча, поскольку в соответствии с требованиями большой корневой кучи наибольшее значение должно быть в верхней части кучи.

  • Сложность времени: O (nlog₂n)
  • Пространство сложности: O (1)
  • Стабильность: нестабильная
# Пирамидальная сортировка
def heap_sort(array):
    def heap_adjust(parent):
        child = 2 * parent + 1  # left child
        while child < len(heap):
            if child + 1 < len(heap):
                if heap[child + 1] > heap[child]:
                    child += 1  # right child
            if heap[parent] >= heap[child]:
                break
            heap[parent], heap[child] = \
                heap[child], heap[parent]
            parent, child = child, 2 * child + 1

    heap, array = array.copy(), []
    for i in range(len(heap) // 2, -1, -1):
        heap_adjust(i)
    while len(heap) != 0:
        heap[0], heap[-1] = heap[-1], heap[0]
        array.insert(0, heap.pop())
        heap_adjust(0)
    return array

Сортировка объединением ( слиянием ):

Забегая вперёд стоит отметить, что это одна из самых быстрых сортировок. Чем то этот алгоритм похож на Пузырьковую сортировку, но «пузырьки» всплывают относительно подмножества смежных элементов последовательности, до тех пор пока она удовлетворяет условиям «всплытия» относительно вержнего элемента парного Подмножества.
Что за «Парное подмножество»? — спросите Вы.

Сортировка объединением (merge) — это разделениена 2 примерно равных парных Подмножества, а затем производится слияние Парных подмножеств с сортировкой относительно текущих указателей (св реализациях с применением указателей) или начальных (в реализациях с pop()) элементов друг друга.

Надо отметить, что если слияние производится методом pop(), соответственно в ходе слияния — добавляемый в результат эелемент «выталкивается» из соответствующего парного Подмножества. Во первых, это изменяет сами Подмножества. Во вторых,  удаление нулевого елемента «стоит дорого», потому лучше использовать реверсию (сравнивая Подмножества с конца — pop (P[-1])), это в разы ускоряет функцию.

  • Сложность времени: O (nlog₂n)
  • Пространство сложности: O (1)
  • Стабильность: стабильная

Пример простой сортировки слиянием со смещением указателя:

def simple_merge(list1, list2):
    i, j = 0, 0
    res = []
    while i < len(list1) and j < len(list2):
        if list1[i] < list2[j]:
            res.append(list1[i])
            i += 1
        else:
            res.append(list2[j])
            j += 1
    res += list1[i:]
    res += list2[j:] 
    # один из list1[i:] и list2[j:] будет уже пустой, поэтому добавится только нужный остаток
    return res

Пример слияния со смещением указателя с использованием генераторов. Он значительно быстрее, и возвращает генератор значения которого могут подаватся в список:

def gen_merge_inner(it1, it2):
    el1 = next(it1, None)
    el2 = next(it2, None)
    while el1 is not None or el2 is not None:
        if el1 is None or (el2 is not None and el2 < el1):
            yield el2
            el2 = next(it2, None)
        else:
            yield el1
            el1 = next(it1, None)

def gen_merge(list1, list2):
    return list(gen_merge_inner(iter(list1), iter(list2))) # из генератора получаем список

А вот сортирорвка слиянием с pop():

# Сортировка слиянием
def merge_sort(array):
    def merge_arr(arr_l, arr_r):
        array = []
        while len(arr_l) and len(arr_r):
            if arr_l[0] <= arr_r[0]:
                array.append(arr_l.pop(0))
            elif arr_l[0] > arr_r[0]:
                array.append(arr_r.pop(0))
        if len(arr_l) != 0:
            array += arr_l
        elif len(arr_r) != 0:
            array += arr_r
        return array

# Сортировка слиянием с Реверсом
def reverse_pop_merge(list1, list2): 
    result = [] 
    while list1 and list2: 
         result.append((list1 if list1[-1] > list2[-1] else list2).pop(-1)) 
    return (result + list1[-1::-1] + list2[-1::-1])[-1::-1]
 

Быстрая сортировка

Этот алгоритм также относится к алгоритмам «разделяй и властвуй». Его используют чаще других алгоритмов, описанных в этой статье. При правильной конфигурации он чрезвычайно эффективен и не требует дополнительной памяти, в отличие от сортировки слиянием. Массив разделяется на две части по разные стороны от опорного элемента. В процессе сортировки элементы меньше опорного помещаются перед ним, а равные или большие —позади.

  • Сложность времени: O (nlog₂n)
  • Пространство сложности: O (nlog₂n)
  • Стабильность: нестабильная

Алгоритм

Быстрая сортировка начинается с разбиения списка и выбора одного из элементов в качестве опорного. А всё остальное передвигаем так, чтобы этот элемент встал на своё место. Все элементы меньше него перемещаются влево, а равные и большие элементы перемещаются вправо.

Реализация

Существует много вариаций данного метода. Способ разбиения массива, рассмотренный здесь, соответствует схеме Хоара (создателя данного алгоритма).

def partition(nums, low, high):  
    # Выбираем средний элемент в качестве опорного
    # Также возможен выбор первого, последнего
    # или произвольного элементов в качестве опорного
    pivot = nums[(low + high) // 2]
    i = low - 1
    j = high + 1
    while True:
        i += 1
        while nums[i] < pivot:
            i += 1

        j -= 1
        while nums[j] > pivot:
            j -= 1

        if i >= j:
            return j

        # Если элемент с индексом i (слева от опорного) больше, чем
        # элемент с индексом j (справа от опорного), меняем их местами
        nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]

def quick_sort(nums):  
    # Создадим вспомогательную функцию, которая вызывается рекурсивно
    def _quick_sort(items, low, high):
        if low < high:
            # This is the index after the pivot, where our lists are split
            split_index = partition(items, low, high)
            _quick_sort(items, low, split_index)
            _quick_sort(items, split_index + 1, high)

    _quick_sort(nums, 0, len(nums) - 1)

# Проверяем, что оно работает
random_list_of_nums = [22, 5, 1, 18, 99]  
quick_sort(random_list_of_nums)  
print(random_list_of_nums) 

Или так:

# Быстрая сортировка 2
def quick_sort(list):
    if list == []:
        return []
    else:
        first = list[0]
        left = quick_sort([l for l in list[1:]if l < first])
        right = quick_sort([l for l in list[1:] if l > first])
        return left +[first] + right

Время выполнения Быстрой сортировки

В среднем время выполнения быстрой сортировки составляет O(n log n).

Обратите внимание, что алгоритм быстрой сортировки будет работать медленно, если опорный элемент равен наименьшему или наибольшему элементам списка. При таких условиях, в отличие от сортировок кучей и слиянием, обе из которых имеют в худшем случае время сортировки O(n log n), быстрая сортировка в худшем случае будет выполняться O(n²).

 

Сортировка по холмам ( Hill или Shell )

сортировка по холмам — группировка записей по определенному приращению индекса и использование алгоритма прямой вставки для каждой группы; по мере того, как приращение постепенно уменьшается, каждая группа содержит все больше и больше ключевых слов. Когда приращение уменьшается до 1, весь файл просто собирается в группу, и алгоритм завершается.

def shell_sort(slist):
    gap = len(slist)
    while gap > 1:
        gap = gap // 2
        for i in range(gap, len(slist)):
            for j in range(i % gap, i, gap):
                if slist[i] < slist[j]:
                    slist[i], slist[j] = slist[j], slist[i]
    return slist

 

2. Протестируйте и проверьте


import time
from main import *
import sys
sys.setrecursionlimit(100000000)

def timeCount(func):
    def wrapper(*arg,**kwarg):
        start = time.clock()
        func(*arg,**kwarg)
        end =time.clock()
        print ('used:', end - start)
    return wrapper

class Executor(object):
    def __init__(self, func, *args, **kwargs):
        self.func = func
        self.args = args
        self.kwargs = kwargs
        self.do()

    @timeCount
    def do(self):
        print('-----start:', self.func, '-----')
        self.ret = self.func(*self.args, **self.kwargs)

    def __del__(self):
        print('-----end-----')


class TestClass(object):
    list =[]

    def testreadlist(self):
        for line in open('list.txt'):
            self.list.append(line.strip())
        print(self.list)

    # Пузырьковая сортировка
    def testbubble(self):
        Executor(bubble_sort,self.list)

    # Быстрая сортировка
    def testquick(self):
        Executor(quick_sort,self.list)

    # Выбрать сортировку
    def testselect(self):
        Executor(select_sort,self.list)

    # Вставить сортировку
    def testinsert(self):
        Executor(insert_sort,self.list)


    # Сортировка кучи
    def testhead(self):
        Executor(heap_sort,self.list)


    # Merge sort
    def testmerge(self):
        Executor(merge_sort,self.list)


    # Hill Sort
    def testshell(self):
        Executor(shell_sort,self.list)

    def main(self):
       self.testreadlist()
       self.testbubble()
       self.testquick()
       self.testselect()
       self.testinsert()
       self.testhead()
       self.testmerge()
       self.testshell()

if __name__ =='__main__':
    TestClass().main()



Тест 200 данных и 10000 данных, протестированных здесь, но с точки зрения скорости вычисления
1. Самая быстрая сортировка слиянием
2. Bubble sort и Hill сортировка — самые медленные

Самый быстрый алгоритм Сортировки на Python:

Эксперементальными измерениями неоднократно доказано что самыми быстрыми рабочими вариантами сортировки будут реализации с использованием встроеных функций сортировки sorted() или sort(). Тут нет ничего неожиданного, эти функции реализованы на С++ и лишь обёрнуты в интерфейс Python.

Исполняемый код очень прост

Сортировка списка с использованием функции sorted():

 

def sort_merge(list1, list2):
    return sorted(list1 + list2)

Сортировка списка с использованием функции sort():

def sort_merge(list1, list2):
    return (list1 + list2).sort()

Стоит отметить, что последний вариант быстрее, ниже приведены логи тестовых испытаний.

list1 = [i for i in range(1, 200000, 3)]
list2 = [i for i in range(2, 250000, 4)]
%timeit res1 = sorted(list1 + list2)
%timeit res2 = list1 + list2; res2.sort()

 

6.73 ms ± 64.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
4.43 ms ± 38.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Дата изменения


Индивидуальный Предприниматель Ознобин Р.А.
8-927-977-80-70
Адрес: г. , ул. Строителей, строение 12

Полезная информация по теме - Качественное сравнение методов сортировки

заказать создание сайта

Откройте для своего дела новый рынок on-line торговли, увеличьте продажи и сделайте более доступными Ваши товары и сервис У нас заказать создание сайта   можно любым удобным способом, мы разработаем архитектуру портала, запрограммируем этот шаблон , качество которого определит внешний вид и расположение всех необходимых элементов, таких как, текст, изображения, видео, баннеры и реклама Для нас создание Вашего портала это отлаженный процесс, мы предлагаем сайтподключ на выбранном домене, к примеру — com, ru и др Разработаем Вам качественный сайт в короткие сроки  заказать создание сайта   под ключ сэкономит ваши силы, время и финансы, при этом даст новый канал продаж и лицо Вашей компании во всемирной паутине Чтобы купить сайт по самым выгодным ценам необходимо определить задачу такого портала, его бюджет, и поставщика этой сервис Вы можете ознакомиться с примерами наших работ, а так же нашими тарифными планами и обязательно обратите внимание на наши большие скидки!

продвижение интернет магазина

Возможно, Вы уже знаете, что создание on-line магазина  в качестве витрины для ваших товаров или усилий — это только первый шаг к тому, чтобы магазин начал работать на вас  Какую ценность имеет веб-сайт, если ваш целевой рынок и потенциальные клиенты не знают о его существовании? Качественное сравнение методов сортировки — получи СКИДКУ 10% На самом деле очень мало Если вы владелец on-line магазина или хотите заказать раскрутка on-line магазин , мы предоставим Вам сервис по раскрутки информации в сети любой on-line магазин требует раскрутка в web сети, иначе его не смогут найти Ваши потенциальные и новые покупатели Цель сервис «раскрутка on-line магазин » — занять наилучшую позицию в результате поиска по ключевым запросам связанным с Вашим бизнесом в наш кейс раскрутка on-line магазина  входит комплекс усилий, которые поспособствую развитию Вашего дела, Вы

стоимость медицинского сайта

Готовы Вам оказать сервис по производству и оптимизации информации о Ваших товарах и усилийах стоимость медицинского сайта  Вы можете узнать ознакомившись с нашими ценами по производству или разработки торговой on-line площадки, а так же предлагаем Вам ознакомиться и выбрать подходящий тариф для адаптации медицинского сайта Стоимость медицинского сайта   может включать в себя установку концепции, его индивидуальный дизайн, проработку юзабилити, покупку домена и размещение его на серверной платформе Но задумайтесь о том, как люди будут находить Вас в web сети Большинство сегодня ищут данные в поисковых комплексах По этому в стоимость медицинского сайта так же может быть включена общая усилийа по оптимизации, которая привлечет пользователей ищущих медицинские сервис или лекарства в сети, т е Ваших потенциальных клиентов Если у Вас возникли вопросы или вы хотите рассчитать стоимость медицинского сайта  , то оставьте заявку онлайн или же свяжитесь для консультации с нашим

разработка сайта компании

За короткий срок и по доступной цене создание сайта компании  с последующим обслуживанием и раскруткам Делаем простые и сложные автоматизированные и продающие on-line витрины и корпоративные площадки Нашими основными направлениями являются создание и раскрутка порталов компании , любой сложности и функционала Выбирая разработчика Вы увидите большое количество предложений которые усложняют Ваш выбор, особенно если Вы не специалист данной области Пытаясь самостоятельно разобраться с чего начинается создание портала для компании, Вам придется изучить тонкости on-lineа, стандарты разработки ИТ порталов, оптимизацию программных процессов (скорость загрузки очень важна для посетителей), провести анализ взаимодействия с поисковыми системами и многие другие нюансы разработки — раскрутки порталов компании занимающиеся разработкой сайтов , расскажут Вам хорошую историю, сделают убедительную презентацию, но от куда Вы будете знать, что результат Вас устроит? Что бы

Рассылка почты по Вашим и Наши базам

Только для партнёров ! (не занимаемся спамом на заказ !) Только нашим партнёрам по другим порталам, как маркетинговую поддержку Ваших сайтов и дела, мы предлагаем Вам организацию почтовой рассылки Ваших новостей и предложений, по Вашим адресным базам и по набору наших баз Рассылка «новости» по Вашей базе адресов — 0,25 рубля за штуку (минимальная сумма 1500 руб.) Рассылка «новости» по нашим базам данных (сгруппированы по роду занятий) — 1 рубль за адрес Наши рассылки отличаются — Высокая степень прохождения спам фильтров, Статистика по открытию и переходам Ответы на Вашу почту, спам и ответы Servers на техническую Группирование адресатов по роду занятий Есть возможность внедрить в Ваш сайт редактор почтовых рассылок, и Вы сможете отсылать новости по Вашим клиентам совершенно бесплатно, когда захотите

разработка корпоративного сайта

Захватить большую долю рынка в web сети Вам поможет создание корпоративного сайта , который будет продавать не хуже отдельно взятого сотрудника в штате компании Сделаем его функциональным, современным и главное удобным для Ваших клиентов Наше основное направление деятельности является создание корпоративных сайтов, потому что это первый шаг к Вашим продажам через on-line  Качественная создание корпоративной on-line площадки  зависит от исполнителя имеющего опыт в этой области Мы имеем более 15 лет опыта в сфере ИТ усилий, и поэтому сделаем Ваш корпоративный on-lineпортал достойным лицом компании Обратитесь к нам и мы предложим вам план по реализации желаемого портала! Мы выслушаем Ваши пожелания и на их основе предложим варианты сотрудничества  Проект производству корпоративного сайта организации будет состоять из правильного определения потребности Вашей компании, цели портала, выбора типового или индивидуального дизайна, составления технического задания Для нас создание

Интернет приемная медецинского СПА Салона

Сайт медицинского СПА салона ЗАО «РеВиталь» ЗАО «Ревиталь» занимается оказанием высококвалифицированных СПА усилий в Москве а Корбейском переулке У СПА Центра есть своя прогулочная территория, сауна, ресторан, бассейн, номера для отдыха ЗАО «Ревиталь» решили заказать сайт с технологичным дизайном, возможностью добавлять новости и несколькими фото галереями данного сайта составила 27 500 руб. Для того что бы заказать сайт у нас, вам надо лишь отправить заявку нам на почте с данного сайта или связаться с нами любым из перечисленных в разделе Контакты методов, мы свяжемся с Вами и поможем определится с техническим заданием, дизайном и ценой сайта ООО «Код Эксперт — РМ» — осуществляет комплексную установку, поддержку и раскрутка сайтов Посмотреть сайт заказчика …

заказать поисковое продвижение сайта

заказать поисковое раскрутка сайта   Вы можете ознакомившись ниже с тарифами или же связавшись с нами удобным способом для Вас Качественное сравнение методов сортировки — получи СКИДКУ 10% Вы можете комплексно заказать поисковое раскрутка сайта  и мы проведем полную работу по настройкам ядра Вашего on-line ресурса для поискового адаптации и получения лучшего результата Улучшая рейтинг страниц, благодаря проведённому анализу и оптимизации Вашего on-line ресурса, Вы привлечете больше трафика, т е больше целевых посетителей, что и является конечной целью поискового адаптации Вашего on-line портала заказать поисковое раскрутка сайта  по доступной цене у нашей компании, означает довериться 15 летнему опыту усилия в этой области и получить хороший результат Говоря о целевых посетителях мы имеем ввиду что это те люди которые заинтересованы в Вашем направлении дела, т е Вашими товарами