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

Полезная информация по теме - Качественное сравнение методов сортировки Магас

стоимость продвижения сайта Магас

Стоимость адаптации сайта Магас зависит от размера региона адаптации и конкуренции по Вашим запросам. Обратитесь к нам и мы сделаем бесплатный анализ Вашего on-line портала, проконсультируем Вас по вопросу поисковой оптимизации, подобрав нужные инструменты для этого. Качественное сравнение методов сортировки — получи СКИДКУ 10% Продажа Ваших товаров или усилий в сети on-line полностью состоит из людей которые перешли к Вам. Основная доля переходов относится к поисковым системам, таким как Yandex, Google, Mail.ru и т.д. Иными словами это те люди, которые сделали запрос в той или иной поисковой системе. Как правило просматриваются только первые 10 ссылок, которые выдал поисковик. Стоимость адаптации сайта зависит от выбора тарифа который будет наиболее Вам удобен и выгоден. Наша гибкая ценовая политика делает стоимость адаптации сайта Магас доступной как малому так и крупному бизнесу....

Красивое и функциональное решение для крупного производителя ЖБИ Магас

Новый корпоративный информационный портал для ООО «ЗЖБМК БетМет» крупный производитель железобетонных изделий, с филиалами в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Екатеринбурге, Краснодаре и Калининграде. Заказчику понадобился не просто корпоративный вебсайт с перечнем товаров и управлением, но и он-лайн магазин с привязкой остатков и цен к 1С. Система оповещений менеджеров о заказе. А так же возможностю размещать данные про акции и скидки. Базовая цена составила — 9 600 руб. ! наполнение материалами — от 300 до 1000 руб. за страницу  (в зависимости от наличия и объёмов таблиц, фото и текстов). визуальных эффектов —  9 000 руб.. он-лайн on-line магазина  — 10 000 руб. / штука. Что бы заказать сайт у нас, вам надо лишь отправить заявку 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. ООО «Код...

разработка недорогих сайтов Магас

Если Вы ищите усилийу создание недорогих сайтов Магас, то здесь мы предлагаем Вам ознакомиться с информацией по этой теме. Сэкономьте бюджет, время и силы с нами, мы сделаем Вам интетнет ресурс качественно и недорого. Если Вы задумались вывести свой бизнес на новый уровень и представить его в web сети, то Вам требуется усилийа — создание недорогих сайтов Конечно от сложности портала, его индивидуальности, правильного построения и функциональности будет и складываться стоимость. Но как правило для начала продаж через on-line можно обойтись и недорогим порталом, ведь это даст Вам возможность попробовать и потом уже принять решение о дальнейшем развитии в этой области. Создание сайтов Магас недорого позволит Вам решить задачу с размещением информации о своих товарах и усилийах в web сети. Мы можем разработать и построить Вашу торговую on-line площадку качественно и по устроившей Вас цене. Все наши порталы кроссплатформенные, т.е.  будет хорошо отображаться как...

сео продвижение сайта Магас

сео раскрутка сайта Магас поможет Вам найти новых клиентов для вашего дела. Мы готовы разработать и внедрить с нуля портал по сео оптимизации сайта в выдаче поисковых систем. Занимая ТОП позиции по ключевым запросам в посиковых комплексах, Вы получаете новых клиентов, которые набрали такой запрос. Потенциально такой клиент уже готов купить Ваш товар или заказать у Вас усилийу. Качественное сравнение методов сортировки — получи СКИДКУ 10% Если Вы хотите сделать Ваш бизнес представленным не только в Вашем городе но и в других регионах или странах, то Вам необходимо заказать сео раскрутка сайта  Мы являемся компанией с полным спектром усилий. Независимо от того, хотите ли Вы разработать портал с разработки сайта или заказать сео раскрутка сайтаМагас уже готового. сео раскрутка сайта Магас является одним из наиболее эффективных методов развития вашего дела на все более конкурентном рынке....

Веб-мастерская про услуги ремонта и строительства Магас

Создан новый сайт. Заказчик — частный предприниматель из Самары решил заказать вебсайт с перечнем усилий по ремонту и возможностью добавлять фото своих работ. Так же решили сразу заказать раскрутку по запросам о ремонте Самаре. В соответствии со стратегией и выбранными для оптимизации запросами, была составлена карта содержания и прописан мета-движок и сбалансированно содержание. Ведутся постоянные усилия по улучшению позиции в поисковых комплексах по целевым запросам клиента. Качественное сравнение методов сортировки — получи СКИДКУ 10% Базовая цена составила — 18 500 руб.. предварительного анализа целевых запросов и составления карты + 7000 руб.. Для того что бы заказать сайт 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...

Ознобин Роман Александрович Магас

директор ООО «Код Эксперт — РМ», управляющий партнёр ООО «Код Эксперт», CEO, руководитель порталов ; «Позади более 100 сайтов и WEB приложений, десятки организаций и Servers, внедрений и разработок. Но более всего я горжусь победой на конкурсе инновационных порталов Министерства Экономики и Технологий Германии в Гановере, где разрабатываемые нами технологии оптимизации для Linux Os показали реальное ускорение вычислительных процессов с использованием больших массивов данных на 12%!!! А так же благодарностью людей доверивших нам свои заботы и надежды.»  С наилучшими пожеланиями, Ознобин Роман Награды: Призёр (3-е место) на конкурсе инновационных порталов Министерства экономики и технологий Федеративной Республики Германия. Гановер. 10.11.2011 Победитель конкурса Лучший предприниматель Республики Мордовия 2013 года в номинации «Эффективные инновации и новые технологии в малом и среднем бизнесе». Как член команды ООО «Код – Эксперт» в должности...

seo продвижение сайта цена Магас

раскрутка сайта цена Магас  при комплексном заказе сервис будет включать в себя обмен ссылками с другими on-line источниками информации, что бы увеличить количество переходов целевой аудитории к Вам. Но важно не только это, важно и качество обмена ссылками, это определяет саму целевую аудиторию, т.е. соответствующую Вашим запросам. Поэтому мы сосредоточим свои усилия по производству ссылок на соответствующих качественных ресурсах. Качественное сравнение методов сортировки — получи СКИДКУ 10% Как правило, затраты на сео раскрутку Вашего портала зависят от того, хотите ли Вы размещать статьи, и проводить обмен с другими инетернет площадками, блогами, журналами и т. д. Мы можем это делать в рамках комплексного обслуживания Вашей on-line площадки по оптимизации в web сети. Так же раскрутка сайта Магас заключается в том, что если мы публикуем Ваши статьи на популярных, долгоживущих ресурсах или в...

Удаление четных или нечётных элементов из списка Магас

Обычный способ Из списка a[] содержащего значения типа int удаление производится легко: a = [x for x in a if x%2] #удаление чётных чисел a = [x for x in a not x%2] #удаление нечётных чисел Если список содержит другие типы данных (Приводимых к типу int, например String необходимо выполнить преобразование типа: a1 = [x for x in a if int(x)%2] # Выбираем четные числа a2 = [x for x in a if not int(x)%2] # Выбираем нечетные числа Заметьте, что списки a1 и a2 будут также содержать переменные строкового типа. А если Вам нужно хранить переменные целочисленного типа, нужно их преобразовать. a1 = [int(x) for x in a if int(x)%2] a2 = [int(x) for x in a if not int(x)%2] С помощью filter и lambda Для выборки из списка элементов, удовлетворяющих какому-то условию, можно воспользоваться методом filter: a = list(filter(lambda x: int(x) % 2, a)) // Оставляем только нечётные a = list(filter(lambda x: not int(x) % 2, a)) // Оставляем только чётные ; С помощью Numpy Для эффективного...