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

Полезная информация по теме - Качественное сравнение методов сортировки Саратов

заказать разработку сайта Саратов

У нас большой выбор гибких тарифов и решений по доступным ценам что бы — заказать установку сайта   Мы изготовим Вам портал за короткие сроки, по выгодной цене, эффективный и прибыльный при выходе Вашего дела на рынок on-line торговли. Сделайте предварительную заявку и мы поможем Вам, выбрав лучший вариант цены и функциональности из доступных, и самый подходящий для задач Вашего дела. Ознакомиться с тарифами и предложениями можно в таблице ниже. Сегодня, если Вы хотите вывести свой бизнес на новый уровень, захватить или увеличить долю рынка Саратов, регионе или России, Вам придется заказать  установку и раскрутку сайта, это сервис без которых не может обойтись не один бизнес. Если Вы хотите обновить свой уже существующий сайт для его лучшего позиционирования в поисковых комплексах и увеличения объемов продаж, или заказать портал под ключ с нуля, мы предложим Вам наиболее выгодные цены в Саратов и качество обеспеченное 15 летним опытом усилия. Что бы...

разработка информационного сайта Саратов

«Кто владеет информацией — тот владеет миром» сказал Натан Ротшильд более 200 лет назад, сегодня же создание информационного сайта Саратов позволяет Вам сделать это! Управляйте, создавайте и распространяйте контентом вместе с нами. Обратитесь к нам сейчас и получите on-line портал в подарок при заказе комплексного адаптации ваших товаров и усилий! Наступила новая эра когда электронные порталы стали вытеснять печатные издания и даже заставили подвинуться на этом рынке телевидение. создание электронной площадки или витрины, позволит Вам стать участником этого рынка и выведет Вас на новый уровень. По мимо новостных порталов Вам может быть интересна создание электронной системы сайт, который удобно, быстро и безопасно позволяет сотрудникам компании обмениваться данными. создание подобного портала актуальна не только для тех кто занимается новостным направлением, но и таким направлениям как  блогосфера , образовательным учреждениям, государственным и т.д. Мы всегда будем...

разработка сайта организации Саратов

Любой бизнес который заинтересован в привлечении новых клиентов через on-line обращается к нам, потому как создание сайта организации Саратов  это первый шаг для выполнения поставленной задачи. Если Вас нет в web сети, то Вас не возможно найти. создание сайта организации Саратов включает в себя несколько этапов, которые конечно же лучше всего предоставить одной организации специализирующейся на этом. Такие этапы как создание концепции, дизайна, технического задания, логотипа, программная создание, техническое размещение ресурса на хостинге с правильным подбором доменного имени, проработка функционала сайта — все это достаточно большой объем усилия. Мы стараемся при реализации подобного портала сэкономить Ваше время и финансы, предоставьте всю работу сделать нам, конечно с Вашего одобрения и контроля. Актуальна создание сайтов образовательных организаций Саратов, т.к. сегодня развивается онлайн обучение и любому вузу или образовательному учреждению, просто необходимо...

Сайт ЗАО «Конвертор» Саратов

Разработан сайт ЗАО «Конвертор» — крупный производитель промышленных источников бесперебойного питания. Партнёр и поставщик ОАО «Газпром» Сайт взят на техническое обслуживание и SEO раскрутка сайта. Базовая цена сайта составила — 9 600 руб. ! наполнение сайта материалами — от 300 до 1000 руб. за страницу  (в зависимости от наличия и объёмов таблиц, фото и текстов). визуальных эффектов сайта — 7000 руб.. доски редактора категорий и объявлений — 15 000 руб. 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 сайта. ООО «Код Эксперт — РМ» — общая создание, тех.поддержка и раскрутка сайтов. Посмотреть сайт заказчика … ...

продвижение сайта в поисковых системах Саратов

Несмотря на то, что раскрутка сайта в поисковых комплексах Саратов  может показаться слишком сложным, особенно когда люди начинают сталкиваться с такими терминами, как “поисковая система”, “поисковая оптимизация” и “поисковые термины”. Раскрутка сайта в поисковых комплексах Саратов  имеет основной набор понятий и правил, которые делают процесс адаптации вашего бизнес-сайта четким и простым набором шагов. Качественное сравнение методов сортировки — получи СКИДКУ 10% Что такое раскрутка сайта в поисковых комплексах и почему вы должны задуматься об этом? Почему вы должны заботиться о раскрутки сайта в поисковых комплексах Саратов ? Позаботимся об этом мы! Но Вам необходимо знать зачем это необходимо. раскрутка сайта в поисковых комплексах необходимо что бы настроить структуру вашего сайта и страницы так, что Ваши посетители, клиенты и поисковые системы (например, Google, Yandex и др.) смогут найти...

Аренда интернет магазина Саратов

Здравствуйте. У нас есть уникальное предложение для владельцев магазинов! У вас есть бизнес и вы хотите торговать через on-line магазин? Мы предлагаем Вам партнёрскую программу, которая позволит Вам иметь новый канал продаж, техническую поддержку, маркетинговую и SEO поддержку, БЕЗ ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫХ ЗАТРАТ ! Мы готовы работать за проценты с реальных продаж ! По предварительному соглашению — мы предоставим Вам : Хостин (вычислительные мощности где «крутится сайт» и тех обслуживание ПО) Ваш индивидуальный домен (имя сайта — по согласованию с Вами) Сайт (Хорошо отлаженный, работающий на мобильных ив браузерах он-лайн магазин) Техническую поддержку (Мы полностью обеспечим работоспособность сайта и его обновления) SEO раскрутка (Мы будем своими силами и средствами продвигать Ваш сайт в ТОП 10) Маркетинговую поддержку ( Мы предоставим Вам хорошо продуманные варианты рекламных компаний на Ваш выбор и будем их технически обслуживать ) Что от Вас — Наполнение...

Веб-студия дизайнера интерьера Саратов

Создан сайт дизайнера интерьера Виктории Киосаk. Плюс техническое обслуживание и SEO раскрутка. Вебсайт дизайнера интерьера это сайт творческой мастерской, тот особый случай, когда дизайн — «продаёт» Ваш продукт на прямую. Поэтому в данном портале было особое внимание уделено дизайну сайта. Качественное сравнение методов сортировки — получи СКИДКУ 10% Базовая установка от — 9 600 руб. ! эксклюзивного дизайна и визуальных элементов — 60 000 руб.. наполнение материалами — от 300 до 1000 руб. за страницу  (в зависимости от наличия и объёмов таблиц, фото и текстов). 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 сайта. ООО «Код Эксперт — РМ» —...

Корпоративный портал поставщика строительных материалов Саратов

Новый сайт — ООО «ДанСтар». Занимаются поставкой строительных материалов и комплектующих на строительные объекты Нижнего Новгорода и Нижегородской области. Заказчику был необходим простой сайт с перечнем поставляемой продукции и формой обратной связи. ООО «ДанСтрой» решили заказать сайт с минимальной функциональностью и простым дизайном, но с наполнением материалов сайта и товаров, и отлаженными мета описаниями и ключевыми словами, для ускорения адаптации сайта в результатах поиска Гугл и Яндекс по Нижнему Новгороду. Базовая цена сайта составила — 9600 руб. ! наполнение сайта материалами — от 300 до 900 руб. за страницу  (в зависимости от наличия таблиц) Стоимость визуальных эффектов сайта — 5000 руб.. 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...