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

Полезная информация по теме - Качественное сравнение методов сортировки Подольск

Разработчикам и Франчайзе 1С Подольск

Здравствуйте. Всех кто трудится на поле внедрения и разработки решений 1С : Платформа 8.2 и выше. Мы приглашаем к сотрудничеству в области замещения серверного ПО Microsoft Windows Server 20xx на серверное решение на основе Серверной платформы «Прометей». Наши сервера и СП «Прометей» основаны на базе ОС Linux CentOs 7, и включают в себя комплекс программ для адаптации и оптимизации усилия Servers с 1С. Наша ценовая политика приятно Вас порадует! И позволит Вам успешно конкурировать по общей цене внедрения в сравнении с конкурентами! Сервера СП «Прометей» показали высокую надёжность и отказоустойчивость, плюс реальное повышение скорости усилия 1С при высоких нагрузках. Сервера СП «Прометей» сертифицированы 1С на совместимость 30 августа 2011 года. В настоящий момент комплекс СП «Прометей» успешно внедрён в 37 предприятиях и организациях Республики Мордовия. В том числе в таких знаковых организациях, как — ОАО «СаранскМежРайГаз», ЗАО «Конвертор»,...

создание сайта интернет магазина цена Подольск

создание сайта on-line магазина цена Подольск — за которую Вы получите новый канал продаж и  достигнете нового уровня Вашего дела! Если ваша компания продает товары в обычном магазине, но не в Интернете, вы можете упустить невероятную возможность получения дохода. Каждый год рынок on-line торговли растет по объему продаж и количеству пользователе. Готов ли ваш бизнес пожинать плоды из этих онлайн-продаж? создание on-line витрины цена может быть малодоступной в других компаниях для малого дела, которому часто не хватает времени, бюджета и персонала. Закажите у нас установку и обслуживание on-line торговой площадки по доступной цене и получить новый канал продаж. создание сайта on-line магазина цена будет включать в себя несколько стадий благодаря которым Ваша on-line витрина будет эффективно работать, будет удобна в пользовании и выделять Вас среди конкурентов. Мы рекомендуем Вам купить on-line магазин под ключ, который включит в себя следующие этапы разработки....

Реализованный проект для сферы грузоперевозок Подольск

ООО «Диамант» специализируется на офисных и квартирных переездах, а так же прочих усилийах погрузки и выгрузки в Москве. Заказчик решил заказать вебсайт с простым Лендингом стартовой страницы сайта. Так же планировалось производить самостоятельное размещение информационных материалов, с возможностью редактирования материалов сайта. сайта под ключ составила — 21 400 руб.. Для того что бы заказать вебсайт у нас, вам надо лишь отправить заявку нам на почте или связаться с нами любым из перечисленных в разделе Контакты методов, мы свяжемся с Вами и поможем определится с техническим заданием, дизайном и ценой. Качественное сравнение методов сортировки — получи СКИДКУ 10% ООО «Код Эксперт — РМ» — осуществляет комплексную установку, поддержку и раскрутка сайтов   Индивидуальный Предприниматель Ознобин Р.А.8-927-977-80-70 Адрес: г. Подольск, ул....

seo продвижение сайта заказать Подольск

раскрутка сайта заказать Подольск у нас Вы можете ознакомившись с нашими предложениями или связавшись любым удобным способом с нашим специалистом. Правильно построенная стратегия реализации портала с нами даст Вам прямую конвертацию в доход Вашего дела. Качественное сравнение методов сортировки — получи СКИДКУ 10% Работы по поднятию в ТОП поисковых систем (Яндекс, Гугл) или  раскрутка сайта заказать как правило подразумевает 3 области анализа и действий ежемесячно: Анализ конкуренции, активности и спроса по целевым запросам. Оценка целесообразности CEO работ. Анализ контента на правильность его построения и присутствия всех необходимых элементов для адаптации. Правка метаданных фотографий и акцентов контента страниц. Создание новостных статей по целевым разделам. Анализ метаданных целевых страниц на соответствие целевым запросам и их правка. Анализ разметки Cheme.org, правка...

стоимость медицинского сайта Подольск

Готовы Вам оказать сервис по производству и оптимизации информации о Ваших товарах и усилийах. стоимость медицинского сайта Подольск 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  Подольск 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  Подольск, то оставьте заявку онлайн или же свяжитесь для...

Cертификация серверов на базе СП «Прометей» в 1С Подольск

Теперь мы не просто 1С партнёр и франчайзи ! Серверная платформа «Прометей» и серверное решение 1С успешно прошли сертификацию совместимости Servers на базе СП «Прометей» в центральном офисе 1С Москва. 30 августа 2011. Наши сервера не только показали стабильную и надёжную работу с 1С: Платформой 8.2, но и дали ощутимый рост скорости и производительности. Что вызвано использованием в работе СП «Прометей» собственных разработок ООО «Код Эсперт» и ООО «Код Эксперт — РМ» в области оптимизации вычислений и распределения серверных ресурсов. А так же естественная высокая скорость усилия ОС Linux CentOs, на которой базируется комплекс СП «Прометей». Использование собственной полноценной, надёжной и совместимой версии серверного ПО позволяет нам существенно сократить стоимость внедрения 1С решений на ваших предприятиях. ...

Корпоративный сайт от 5000 рублей! Подольск

Подольск — Сделай заказ SEO сразу на 3-месяца и получи «Корпоративный Сайт Стандар» за 5000р. Вы нашли нас в ТОП10 поиска по запросу «Корпоративный сайт от 5000 руб.!» Подольск — это лучшая реклама!!! Главное отличие Корпоративного сайта от Сайта Визитка состоит в возможности управления контентом страниц сайта и возможностью добавлять новые страницы и рубрики (Например — Новости, Акции, Скидки и тп) Для Вас Подольск — Мы предлагаем вашему вниманию готовое решение «Корпоративный сайт Минимум» от 7500р. и «Корпоративный сайт Стандарт» от 10000р. — это полноценный портал небольшой коммерческой организации,  индивидуального предпринимателя или частной практики. Такое «Готовое решение» содержит весь минимально необходимый функционал для размещения информации и получения заявок от потенциальных клиентов вашего дела. В готовых решениях используется дизайн интерфейса на основе уже готовых...

продвижение сайта стоимость в месяц Подольск

раскрутка сайта стоимость в месяц Подольск зависит от выбранного тарифа, и Ваших потребностей. Более подробно можете ознакомиться с тарифами ниже или позвонив нашему специалисту. раскрутка сайта стоимость в месяц Подольск — При предоплате за 3-месяца и получи скидку 10%. Вы нашли нас в ТОП10 поиска по запросу «раскрутка сайта стоимость в месяц» Подольск — это лучшая реклама!!! Ваши потенциальные клиенты вводят свой вопрос в строку поиска, и по этому поисковому запросу появляется результат 10 лучшим предложениям. Раскрутка Вашего портала — оказывается наиболее важной частью маркетинга в настоящее время, так как Ваши клиенты могут найти Вас и совершить покупку или ознакомиться с важной информацией. Выше приведена стоимость в месяц адаптации сайта Независимо от того, как вы рекламируете свой бизнес, у вас должна быть возможность продавать через on-line , где клиенты могут легко найти вас, благодаря оптимизации...