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 Москва" - это лучшая рекомендация для подрядчика SEO продвижения в городе Москва 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. Москва, ул. Строителей, строение 12

Полезная информация по теме - Качественное сравнение методов сортировки Москва

купить продвижение Москва

Если Вы хотите купить раскрутка Москва по доступной цене, то Вам стоит знать что это такое и сколько это стоит. Мы предлагаем действительно выгодные цены, комплексное обслуживание и при долгосрочном заказе дарим сайт в подарок! Покупая  раскрутка сайта, вы покупаете не только усилия с использованием сразу нескольких инструментов и достижение нескольких целей, в том числе закупку и усилия по размещению внешних ссылок на целевой сайт, раскрутку в соц сетях, рост доверия поисковых систем и потребителей, а так же имидж «Первого» в вашем регионе. Именно так и только так можно добиться хорошего результата. SEO раскрутка в свою очередь напрямую влияет на посещаемость заинтересованными людьми, а значит и на количество проданного товара. Качественное сравнение методов сортировки — получи СКИДКУ 10% Вашей on-line витрины и как следствие на количество продаж через on-line. Поэтому купить...

стоимость создания сайта Москва

Определите выгодную для себя стоимость разработки сайта Москва которая будет соответствовать целям Вашего дела. Мы готовы предложить Вам от простой визитки компании до сложного корпоративного портала, с внутренними CRM системами и системами обмена данных. Готовы разработать продающий on-line-магазин под ключ или витрину Вашей компании. В стоимость разработки водит ряд действий и сервиса по обслуживанию портала в дальнейшем. Для начала мы подберем для Вас наименование или доменное имя портала. Вы выберете наиболее подходящий и понравившийся Вам домен и при создании стоимость сайтподключ будет включать в себя домен в зоне  com, ru и т.д. Создание сайта стоимость Москва будет включать в себя оплату домена, хостинга где разместиться портал, настройка и размещение платформы, правка платформы под требование и условия Вашего дела. Возможно добавить в перечень дизайнерское исполнение портала или оставить стоимость разработки сайта Москва под ключ где Вам будут предложены типовые варианты...

система продвижения сайтов Москва

Поисковые системы, такие как Google, Yandex, Mail и др., создают стандарты, которые служат руководством для разработки системы адаптации сайтов Москва в поисковых комплексах. Статистика показывает, что сайты получают самое большое количество трафика посещений — от on-line-поиска. Качественное сравнение методов сортировки — получи СКИДКУ 10% Есть два основных способа адаптации сайтов с помощью поисковых систем-это поисковая оптимизация (SEO) и платная поисковая реклама. Система адаптации сайтов Москва SEO-это процесс улучшения веб-сайта, чтобы контент занимал высокое место в поисковых комплексах. В платной поисковой рекламе компании покупают платные объявления, используя выбранные ключевые слова. Чаще всего рекламодатель имеет план и анализ по ключевым запросам клиентов, но мы готовы разработать его с нуля. Каждый раз, когда Ваш потенциальный  клиент выполняет запрос в поисковой системе, он...

Сайт CLEAN13.ru Москва

Создан сайт производителя бумажных салфеток и туалетной бумаги. ИП Радакин А.В. производит туалетную бумагу и бумажные салфетки под брендом «CLEAN». Осуществляет поставки своей продукции по регионам Центрального Поволжья. Заказчику требовался яркий сайт, с небольшим количеством страниц и информации. Поскольку бизнес стабилен и планировалось лишь актуализация прайс листа компании, цена сайта под ключ составила лишь 16 200 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 … ...

раскрутка сайта Москва

Какой смысл от торговой on-line площадки, если никто не может её найти! Самое первое, что Вы должны сделать, когда заказываете on-line портал, это убедиться, что он оптимизирован для поисковых систем, раскрутка сайта Москва поможет занять ведущие позиции на Вашем рынке в web сети, позволит сделать Ваш бизнес межрегиональным или международным. Мы проанализируем и подберем подходящие ключевые слова, которые интересны Вашему бизнесу, оптимизируем Ваш on-line портал так, что бы его правильно воспринимали поисковые системы, оптимизируем код сайта и его контент. Создадим возможность продавать через Ваш ресурс, что фактически является новым каналом продаж, который растет с каждым днем. Чем больше пользователей on-lineом — тем больше покупателей! У нас раскрутка сайта Москва это выгодная цена, экономия времени и сил и главное финансов! Ваши затраты быстро окупятся, т.к. дадут новых клиентов, которые в последствии совершают на Вашей on-line витрине покупки или формируют...

Вебсайт поставщика строительных материалов Москва

Создан новый сайт для крупного поставщика строительных материалов ООО «Берг» ООО «Берг» занимается комплексной поставкой строительных материалов и комплектацией строительных объектов. Заказчик решил заказать корпоративный сайт и онлайн магазином, это позволяет клиентам заказчика формировать и оплачивать заказы он-лайн. ЧТо особенно удобно для частного заказчика. сайта составила — 47 300 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 … ...

разработка индивидуальных сайтов Москва

Если Вы задумались о продвижении бренда на рынке через on-line, то Вам необходима создание индивидуального портала по доступной цене. создание индивидуальных сайтов Москва  нужна, что бы показать свое отличительное качество, преимущество или  подчеркнуть Вашу индивидуальность. Конечно любая создание должна включать в себя несколько элементов, способствующих его эффективности и функционалу, а так же хорошую скорость загрузки через мобильный on-line, наличие качественных рекламных предложений, если это продающий а не просто имиджевый портал. Это лишь малая доля того что мы можем сделать для Вас по усилийе создание индивидуального сайта. Узнайте подробнее оставив заявку или связавшись с нашим специалистом. Ваши вопросы и задачи, наша качественная реализация. Создание отличного веб-сайта требует высоких стандартов, как и в  строительстве многоэтажного коммерческого здания. Чтобы добиться успеха, важна правильная архитектура порталов как в первом так и втором случае. Поэтому мы...

Сайт производителя ЖБИ Москва

Создан сайт ООО «ПК ЖБИ МАРК». ООО «ПК ЖБИ МАРК» производство — ЖБИ. В состав компании входит  завод ЖБИ, производственные мощности которого позволяют обеспечить железобетонными изделиями строительство любых объектов. Завод ООО «ПК ЖБИ МАРК» расположен в г. Москве, это позволяет заказчику осуществлять доставку и по городу, и по области с минимальными затратами, что значительно снижает конечную стоимость ЖБИ для потребителей. Современное производство, контроль качества, строгое выполнение договорных обязательств — основные критерии деятельности организации. Сайт разработан с использованием СМS Joomla. Посмотреть сайт заказчика … ...