Algoritmy a programovací techniky Třídící algoritmy.

Prezentace na téma: "Algoritmy a programovací techniky Třídící algoritmy."— Transkript prezentace:

1 Algoritmy a programovací techniky Třídící algoritmy

2 Třídící algoritmy (obecná charakteristika) tříděním (resp. řazením) rozumíme uspořádání množiny dat podle zvolené klíčové položky (vzestupně nebo sestupně podle velikosti) tříděním (resp. řazením) rozumíme uspořádání množiny dat podle zvolené klíčové položky (vzestupně nebo sestupně podle velikosti) se setříděnými daty se lépe pracuje (především je usnadněno pozdější vyhledávání) se setříděnými daty se lépe pracuje (především je usnadněno pozdější vyhledávání)

3 Třídící algoritmy (základní rozdělení) Vnitřní třídění Vnitřní třídění použijeme tehdy, pokud lze množinu tříděných dat umístit do vnitřní paměti počítače použijeme tehdy, pokud lze množinu tříděných dat umístit do vnitřní paměti počítače data jsou uložena v poli a algoritmy využívají možnosti přímého přístupu k jednotlivým prvkům (třídění polí) data jsou uložena v poli a algoritmy využívají možnosti přímého přístupu k jednotlivým prvkům (třídění polí) Vnější třídění Vnější třídění použijeme tehdy, kdy se tříděná data nevejdou do vnitřní paměti použijeme tehdy, kdy se tříděná data nevejdou do vnitřní paměti data jsou umístěna v souborech na vnějším paměťovém médiu data jsou umístěna v souborech na vnějším paměťovém médiu třídění je založeno na opakovaném čtení a vytváření souborů třídění je založeno na opakovaném čtení a vytváření souborů

4 Algoritmy vnitřního třídění (definice typů a konstant) {maximální rozsah pole} const Max = … {maximální rozsah pole} type TPolozka = integer; TPole = array [0..Max] of TPolozka; pro jednoduchost budeme v třídit položky typu integer pro jednoduchost budeme v třídit položky typu integer vstupní posloupnost je do pole ukládána od pozice s indexem 1 vstupní posloupnost je do pole ukládána od pozice s indexem 1 pozice s indexem 0 je využívána v některých metodách k pomocným účelům pozice s indexem 0 je využívána v některých metodách k pomocným účelům

5 Algoritmy vnitřního třídění (definice typů a konstant) {maximální rozsah pole} const Max = … {maximální rozsah pole} type TPolozka = integer; TPole = array [0..Max] of TPolozka; pro jednoduchost budeme v třídit položky typu integer pro jednoduchost budeme v třídit položky typu integer vstupní posloupnost je do pole ukládána od pozice s indexem 1 vstupní posloupnost je do pole ukládána od pozice s indexem 1 pozice s indexem 0 je využívána v některých metodách k pomocným účelům pozice s indexem 0 je využívána v některých metodách k pomocným účelům

6 Třídící algoritmy (přímé metody) Nejjednodušší třídící algoritmy patří do skupiny přímých metod. Všechny mají několik společných rysů: jsou krátké a jednoduché a třídí se na místě v poli. Tyto algoritmy mají časovou složitost O(N 2 ). Z toho vyplývá, že jsou použitelné jen když tříděných dat není příliš mnoho. Nejjednodušší třídící algoritmy patří do skupiny přímých metod. Všechny mají několik společných rysů: jsou krátké a jednoduché a třídí se na místě v poli. Tyto algoritmy mají časovou složitost O(N 2 ). Z toho vyplývá, že jsou použitelné jen když tříděných dat není příliš mnoho. Tři nejznámější přímé metody: Tři nejznámější přímé metody: třídění přímým výběrem třídění přímým výběrem třídění přímým vkládáním třídění přímým vkládáním třídění přímou výměnou třídění přímou výměnou

7 Algoritmy vnitřního třídění (metody) Třídění přímým výběrem (SelectSort) Třídění přímým výběrem (SelectSort) Třídění přímým vkládáním (InsertSort) Třídění přímým vkládáním (InsertSort) Třídění přímou výměnou (BubbleSort) Třídění přímou výměnou (BubbleSort) Třídění přetřásáním (ShakerSort) Třídění přetřásáním (ShakerSort) Třídění binárním vkládáním (Binary InsertSort) Třídění binárním vkládáním (Binary InsertSort) Třídění rozdělováním (QuickSort) Třídění rozdělováním (QuickSort)

8 Algoritmy vnitřního třídění Třídění přímým výběrem (SelectSort)

9 SelectSort (popis metody) tříděná posloupnost je rozdělená na dvě části z nesetříděné části vybíráme minimální prvek tento prvek je vložen na první místo nesetříděné části velikost setříděné části se tak zvýší o jeden prvek Příklad Implementace

10 7 5 4 3 21 4 27 1 3 5 hledání minima v nesetříděné části… setříděná posloupnost nesetříděná vstupní posloupnost min SelectSort (příklad) min Popis metody Popis metody Implementace

11 SelectSort (implementace) procedure SelectSort (var A : TPole; N : integer); {N…počet prvků pole} var i,j,k : integer;{indexy prvků} X : TPolozka;{pomocná proměnná pro výměnu prvků} begin for i:=1 to N-1 do begin k:=i;{k…index 1. prvku nesetříděné části} j:=i+1 to N do if A[j]<A[k] then k:=j; if k>i then begin X:=A[k]; A[k]:=A[i]; A[i]:=X end end end; Příklad Popis metody Popis metody

12 Algoritmy vnitřního třídění Třídění přímým vkládáním (InsertSort)

13 InsertSort (popis metody) princip je podobný metodě, jakou si karetní hráč obvykle seřazuje karty v ruce, když po rozdání karet bere karty ze stolu jednu po druhé a vkládá je mezi už seřazené karty posloupnost tříděných položek je opět rozdělena na setříděnou a nesetříděnou část z nesetříděné části vybíráme prvky a zařazujeme je do setříděné části tak, aby tato část zůstala setříděná tento postup opakujeme tak dlouho, dokud není nesetříděná část prázdná Příklad Implementace

14 7 5 4 3 21 nesetříděná vstupní posloupnost 2 3 7 1 4 4 27 1 3 5 hledání pozice v setříděné části… setříděná posloupnost InsertSort (příklad) zarážka Popis metody Popis metody Implementace k zatřídění

15 InsertSort (implementace) procedure InsertSort (var A : TPole; N : integer); {N…počet prvků pole} var i, j : integer;{indexy prvků} begin for i:=2 to N do {zatřiďujeme číslo z pozice i} begin A[0]:=A[i];{A[0]… zarážka potřebná v případě, kdy zatřiďovaný j:=i-1; prvek patří podle velikosti na začátek setříděné části} while A[i]<A[j] do begin A[j+1]:=A[j] j:=j-1; end A[j+1]:= A[i]; end end; Příklad Popis metody Popis metody

16 Algoritmy vnitřního třídění Třídění přímou výměnou (BubbleSort)

17 BubbleSort (popis metody) Příklad Implementace pole je opět rozděleno na část setříděnou a nesetříděnou opakovaně porovnáváme sousední prvky v nesetříděné části pole jestliže testovaná dvojice není uspořádaná, pak vyměníme pozice testovaných prvků výsledkem je “probublání” minimálního prvku nesetříděné části na její začátek velikost setříděné části se tak zvýší o jeden prvek

18 3 1 231 5 7 5 4 4 27 setříděná posloupnost nesetříděná vstupní posloupnost BubbleSort (příklad) Popis metody Popis metody Implementace porovnávání a výměna sousedních prvků...

19 BubbleSort (implementace) procedure BubbleSort (var A : TPole; N : integer); {N…počet prvků pole} var i, j : integer;{indexy prvků} X : TPolozka;{pro výměnu prvků} begin for i:= 2 to N do begin for j:= N downto i do if A[j]<A[j-1] do begin{vyměnit sousední prvky?} X:=A[j]; A[i]:=A[j-1]; A[j-1]:=X; end; end end; Příklad Popis metody Popis metody

20 BubbleSort (možnosti optimalizace algoritmu) 3 2 14 57 vstupní posloupnost dat po “probublání” prvního prvku (č. 4) 3 2 15 74 velká část pole je už po prvním “probublání” setříděna stačí tedy “zapamatovat” si pozici (index) poslední výměny část pole od tohoto indexu je setříděná následující “probublávání” stačí tedy provádět k této pozici pozice poslední výměny prvků

21 BubbleSort (možnosti optimalizace algoritmu) 3 2 17 45 vstupní posloupnost dat “probubláním” jediného prvku (4) se celá posloupnost setřídí 3 2 17 54 algoritmus lze tedy ukončit poté, co během “probublávání” libovolného prvku nenastane výměna během následujícího “probublávání” prvku (7) nenastane žádná výměna 3 2 17 54

22 BubbleSort (implementace efektivního algoritmu) procedure BubbleSort (var A : TPole; N : integer); {N…počet prvků pole} var i, j, Pozice : integer;{i,j…indexy prvků, Pozice…index poslední výměny} X : TPolozka;{pro výměnu prvků} Vymena : boolean;{informace o tom, zda nastala během “probublávání” výměna} begin i:= 2; repeat Vymena:=true; for j:= N downto i do if A[j]<A[j-1] do begin {vyměnit sousední prvky?} X:=A[j]; A[i]:=A[j-1]; A[j-1]:=X; Vymena:=false; {nastala výměna} Pozice:=j; {pozice zatím poslední výměny} end; i:=Pozice; until Vymena end;

23 Algoritmy vnitřního třídění Třídění přetřásáním (ShakerSort)

24 ShakerSort (popis metody) Příklad Implementace modifikace bublinového třídění metoda prochází pole střídavě zleva-doprava (na konec nesetříděné části pole “probublá” maximální prvek) a zprava-doleva (na začátek nesetříděné části pole “probublá” minimální prvek) setříděné části jsou v průběhu třídění na obou koncích pole a při ukončení třídění se obě části spojí

25 7 1 porovnávání a výměna sousedních prvků zleva doprava... 2 porovnávání a výměna sousedních prvků zprava doleva... 234 5 7 4 1 setříděná posloupnost nesetříděná vstupní posloupnost 5 3 ShakerSort (příklad) Popis metody Popis metody Implementace

26 ShakerSort (implementace) procedure ShakerSort (var A : TPole; N : integer); {N…počet prvků pole} var i, j : integer;{indexy prvků} X : TPolozka;{pro výměnu prvků} begin for i:= 2 to N do begin for j:= N downto i do {probublávání zleva doprava} if A[j]<A[j-1] do begin {vyměnit sousední prvky?} X:=A[j]; A[i]:=A[j-1]; A[j-1]:=X; end; for j:= i to N- i do {probublávání zprava doleva} if A[j]>A[j+1] do begin {vyměnit sousední prvky?} X:=A[j]; A[i]:=A[j+1]; A[j+1]:=X; end; end end; Příklad Popis metody Popis metody

27 ShakerSort (optimalizace) Tuto metodu lze podobně jako bublinkové třídění optimalizovat dvěma způsoby: pamatovat si index poslední výměny (v obou směrech) a od této pozice začít probublávat opačným směrem pamatovat si index poslední výměny (v obou směrech) a od této pozice začít probublávat opačným směrem evidovat, zda během probublávání nastala nějaká výměna, pokud nenastala je pole setříděno a lze provádění algoritmu ukončit evidovat, zda během probublávání nastala nějaká výměna, pokud nenastala je pole setříděno a lze provádění algoritmu ukončit

28 Algoritmy vnitřního třídění Třídění binárním vkládáním (Binary InsertSort)

29 Binary InsertSort (popis metody) Příklad Implementace Při třídění vkládáním je možné pozici zatřiďovaného prvku v nesetříděné části posloupnosti najít efektivněji metodou binárního vyhledávání (metoda půlení intervalů).

30 setříděná posloupnost nesetříděná vstupní posloupnost hledání pozice v setříděné části… 7 5 4 3 21 k zatřídění MMM Binary InsertSort (příklad) Popis metody Popis metody Implementace L R L L LR R R R M 3 1 72 45

31 Binary InsertSort (implementace) procedure BinaryInsert (var A : TPole; N : integer); {N…počet prvků pole} var i, j, m, l, r, x : integer; begin for i:=2 to N do {zatřiďujeme číslo z pozice i} begin x:=A[i]; l:=1; r:=i-1; {nastavení levého a pravého ukazatele} while l<=r do begin {cyklus binárního vyhledání} m:=(l+r) div 2; if x<A[m] then r:=m-1 else l:=m+1; end for j:= i-1 downto l do A[j+1]:= A[i];{posun části pole} A[l]:=x; {zařazení} end end; Příklad Popis metody Popis metody

32 Algoritmy vnitřního třídění Třídění na principu rozdělování (Quicksort)

33 tato metoda je založena na principu rozdělení pole na dvě části pro každý prvek x z jedné části pole platí x<y, kde y je libovolný prvek z druhé části nejvýhodnější dělící hodnotou pole je medián (právě polovina prvků pole je menší než medián a polovina větší) nalezení mediánu je však časově náročné, proto se volí jiný prvek – střed pole QuickSort (popis metody) Příklad Implementace

34 7 porovnáváme 1 6 9 10 9 221 35 QuickSort (příklad) 10 střed 15 12 61553127 střed Stejný algoritmus dělení aplikujeme zvlášť na „žlutou“ a zvlášť na „červenou“ část. Popis metody Popis metody Implementace Dělení provádíme tak dlouho nezískáme jednoprvkové úseky.

35 QuickSort (implementace) Příklad Popis metody Popis metody procedure QuickSort (var A : TPole; L,R : integer); {N…počet prvků pole} var i, j, pom: integer; begin i:=L; j:=R; x:=A[(i+j) div 2];{určení dělící hodnoty} repeat while A[i] =x } while A[j]<x do j:=j-1; {hledá zprava, nalezne nejblíže nižší j, pro které platí A[j]<=x } if i<=j then begin pom:=A[i]; A[i]:=A[j];A[j]:=pom; i:=i+1; j:=j-1; end until i>j if L<J then QuickSort (A,L,J); if I <R then QuickSort (A,i,,R) end;

36 Algoritmy vnějšího třídění slouží k uspořádání rozsáhlých souborů dat aplikujeme je tehdy, nevejdou-li se všechna tříděná data do operační paměti a nelze použít některou z metod vnitřního třídění tříděná data jsou uložena v souborech na nějakém vnějším paměťovém médiu

37 Algoritmy vnějšího třídění podstatou je přesouvání tříděných údajů mezi sekvenčními soubory dat při tomto přesouvání se data třídí po částech, vytvářejí se tak postupně delší a delší setřídění úseky (tzv. běhy), až jsou nakonec všechna data setříděna v jednom souboru při práci se sekvenčními soubory, na rozdíl od práce s polem, je v každém okamžiku přístupný pouze jediný prvek souboru

38 Algoritmy vnějšího třídění Přímé slučování Přímé slučování (3-pásková, 2-fázová metoda) Přirozené slučování Přirozené slučování (3-pásková, 2-fázová metoda) Vyvážené slučování Vyvážené slučování (4-pásková, 1-fázová metoda)

39 Algoritmy vnějšího třídění Přímé slučování

40 Přímé slučování (popis metody) nejjednodušší metoda, je však zbytečně pomalá a prakticky se nepoužívá ze všech tříděných čísel vytvoříme nejprve uspořádané dvojice, z nich pak sloučením vzniknou čtveřice, osmice,..., až budou všechna čísla setříděna obecně po k-tém kroku výpočtu získáme soubor setříděných úseků (běhů) délky 2 k každý krok výpočtu se skládá ze dvou fází – z fáze rozdělovací a z fáze slučovací

41 Přímé slučování (popis metody – rozdělovací fáze) V této fázi rozdělíme setříděné úseky (běhy) ze vstupního souboru do 2 pomocných souborů. Do každého překopírujeme polovinu běhů ze vstupního souboru. Protože nevíme kolik běhů bude, zapisujeme je do pomocných souborů střídavě. Je-li počet setříděných úseků lichý, bude v jednom z pomocných souborů o jeden běh více.

42 Přímé slučování (popis metody – slučovací fáze) V této fázi vytváříme z pomocných souborů výsledný výstupní soubor. Nejprve sloučíme první běhy z pomocných souborů do jednoho běhu dvojnásobné délky a ten zapíšeme do výstupního souboru. Totéž uděláme s druhými běhy, atd. Pokud je v jednom pomocném souboru o 1 běh více, do výstupního souboru ho překopírujeme.

43 Přímé slučování ( příklad ) 287649103015 soubor C : soubor A : soubor B : 764931 281005 fáze rozdělovací fáze slučovací soubor C : 764931281005

44 Přímé slučování ( příklad ) 287640103915 soubor C : soubor A : soubor B : 7610821 30495 fáze rozdělovací fáze slučovací soubor C : 7 6 4 9312 8 1005

45 Přímé slučování ( příklad ) 270410863915 soubor C : soubor A : soubor B : 046798 31 10 25 fáze rozdělovací fáze slučovací soubor C : 1 6 4 3857 2 1009

46 Přímé slučování ( příklad ) 710410268359 soubor C : soubor A : soubor B : 057132 104 8 6 9 fáze rozdělovací fáze slučovací soubor C : 1 9 8 3645 2 1007

47 Algoritmy vnějšího třídění Přirozené slučování

48 Přirozené slučování (popis metody) zefektivnění přímého slučování využijeme částečného uspořádání vstupního souboru setříděnými úseky (běhy) v tomto případě nejsou 2 k -tice, ale nejdelší možné setříděné úseky

49 Přirozené slučování ( příklad ) 287649103015 soubor C : soubor A : soubor B : 7 6 4 8 10 9 20513 fáze rozdělovací fáze slučovací soubor C : 09 4 375611028

50 Přirozené slučování ( příklad ) 610942107358 soubor C : soubor A : soubor B : 09 4 110263857 fáze rozdělovací fáze slučovací soubor C : 08 10 36451927

51 Přirozené slučování (optimalizace) data v souboru můžeme předtřídit takové množství dat ze vstupního souboru, které se nám vejde ještě do operační paměti, setřídíme některou z metod vnitřního třídění a zapíšeme zpět do souboru získáme tak soubor relativně dlouhých setříděných úseků

52 Algoritmy vnějšího třídění Vyvážené slučování

53 Optimalizace (vyvážené slučování) rozdělovací fáze je zbytečná, přitom časová náročnost je přibližně stejná, jako u fáze slučovací spojením slučovací a rozdělovací fáze zdvojnásobíme rychlost výpočtu princip: sloučené běhy nezapisujeme do jednoho výstupního souboru, ale hned je rozdělujeme střídavě do dvou souborů rozdělovací fáze proběhne jen jednou, na začátku výpočtu

54 Vyvážené slučování ( 4-pásková, 1-fázová metoda ) 287649103015 soubor C : soubor A : soubor B : 7 6 4 8 10 9 20513 fáze rozdělovací

55 Vyvážené slučování ( 4-pásková, 1-fázová metoda ) soubor C : soubor A : soubor B : 7 6 4 8 10 9 2 0 5 1 3 fáze slučovací i rozdělovací soubor D : 0213 6 5 789 4 10

56 Vyvážené slučování ( 4-pásková, 1-fázová metoda ) soubor A : soubor C : soubor D : fáze slučovací i rozdělovací 0213 6 5 789 4 10 0213657894 0213657894 setříděná posloupnost