Сортировка методом пузырька в python

Содержание:

Сортировка пузырьком

Идея алгоритма очень простая. Идём по массиву чисел и проверяем порядок (следующее число должно быть больше и равно предыдущему), как только наткнулись на нарушение порядка, тут же обмениваем местами элементы, доходим до конца массива, после чего начинаем сначала.

Отсортируем массив {1, 5, 2, 7, 6, 3}
Идём по массиву, проверяем первое число и второе, они идут в порядке возрастания. Далее идёт нарушение порядка, меняем местами эти элементы
Продолжаем идти по массиву, 7 больше 5, а вот 6 меньше, так что обмениваем из местами
3 нарушает порядок, меняем местами с 7
Возвращаемся к началу массива и проделываем то же самое

void bubbleSort(int *a, size_t size) {
	size_t i, j;
	int tmp;
	for (i = 1; i < size; i++) {
		for (j = 1; j < size; j++) {
			if (a > a) {
				tmp = a;
				a = a;
				a = tmp;
			}
		}
	}
}

Этот алгоритм всегда будет делать (n-1)2 шагов, независимо от входных данных. Даже если массив отсортирован, всё равно он будет пройден (n-1)2 раз. Более того, будут в очередной раз проверены уже отсортированные данные.

Пусть нужно отсортировать массив 1, 2, 4, 3

После того, как были поменяны местами элемента a и a нет больше необходимости проходить этот участок массива

Примем это во внимание и переделаем алгоритм

void bubbleSort2(int *a, size_t size) {
	size_t i, j;
	int tmp;
	for (i = 1; i < size; i++) {
		for (j = i; j > 0; j--) {
			if (a < a) {
				tmp = a;
				a = a;
				a = tmp;
			}
		}
	}
}

Ещё одна реализация

void bubbleSort2b(int *a, size_t size) {
	size_t i, j;
	int tmp;
	for (i = 1; i < size; i++) {
		for (j = 1; j <= size-i; j++) {
			if (a < a) {
				tmp = a;
				a = a;
				a = tmp;
			}
		}
	}
}

В данном случае будет уже вполовину меньше шагов, но всё равно остаётся проблема сортировки уже отсортированного массива: нужно сделать так, чтобы отсортированный массив функция просматривала один раз. Для этого введём переменную-флаг: он будет опущен (flag = 0), если массив отсортирован. Как только мы наткнёмся на нарушение порядка, то флаг будет поднят (flag = 1) и мы начнём сортировать массив как обычно.

void bubbleSort3(int *a, size_t size) {
	size_t i;
	int tmp;
	char flag;
	do {
		flag = 0;
		for (i = 1; i < size; i++) {
			if (a < a) {
				tmp = a;
				a = a;
				a = tmp;
				flag = 1;
			}
		}
	} while (flag);
}

В этом случае сложность также порядка n2, но в случае отсортированного массива будет всего один проход.

Теперь усовершенствуем алгоритм. Напишем функцию общего вида, чтобы она сортировала массив типа void. Так как тип переменной не известен, то нужно будет дополнительно передавать размер одного элемента массива и функцию сравнения.

int intSort(const void *a, const void *b) {
	return *((int*)a) > *((int*)b);
}

void bubbleSort3g(void *a, size_t item, size_t size, int (*cmp)(const void*, const void*)) {
	size_t i;
	void *tmp = NULL;
	char flag;

	tmp = malloc(item);

	do {
		flag = 0;
		for (i = 1; i < size; i++) {
			if (cmp(((char*)a + i*item), ((char*)a + (i-1)*item))) {
				memcpy(tmp, ((char*)a + i*item), item);
				memcpy(((char*)a + i*item), ((char*)a + (i-1)*item), item);
				memcpy(((char*)a + (i-1)*item), tmp, item);
				flag = 1;
			}
		}
	} while (flag);

	free(tmp);
}

Функция выглядит некрасиво – часто вычисляется адрес текущего и предыдущего элемента. Выделим отдельные переменные для этого.

void bubbleSort3gi(void *a, size_t item, size_t size, int (*cmp)(const void*, const void*)) {
	size_t i;
	void *tmp = NULL;
	void *prev, *cur;
	char flag;

	tmp = malloc(item);

	do {
		flag = 0;
		i = 1;
		prev = (char*)a;
		cur  = (char*)prev + item;
		while (i < size) {
			if (cmp(cur, prev)) {
				memcpy(tmp, prev, item);
				memcpy(prev, cur, item);
				memcpy(cur, tmp, item);
				flag = 1;
			}
			i++;
			prev = (char*)prev + item;
			cur  = (char*)cur  + item;
		}
	} while (flag);

	free(tmp);
}

Теперь с помощью этих функций можно сортировать массивы любого типа, например

void main() {
	int a = {1, 0, 9, 8, 7, 6, 2, 3, 4, 5};
	int i;

	bubbleSort3gi(a, sizeof(int), 10, intSort);
	for (i = 0; i < 10; i++) {
		printf("%d ", a);
	}
	_getch();
}

D

Php5 сортировка массивов

array qsort(array)(array _a)
{
    alias typeof(array.init) _type;
 
    array filter(bool delegate(_type) dg, array a){
        array buffer = null;
            foreach(value; a) {
 
                if(dg(value)){
                    buffer ~= value;
                }
            }
        return buffer;
    }
 
    if(_a.length <= 1) {
        return _a;
    }
    else {
        return qsort( filter((_type e){ return _a >= e; }, _a ) ) ~ _a ~
               qsort( filter((_type e){ return _a <  e; }, _a ) );
    }
 
}

Более короткий вариант с использованием стандартной библиотеки Phobos:

import std.algorithm;
 
T _qsort3(T)(T a) {
    if( a.length <= 1 )
        return a;
    else
        return _qsort3( a.filter!( e => a >= e ).array ) ~ a ~
               _qsort3( a.filter!( e => a <  e ).array );
}

C++

Нежное введение в n-мерные массивы в python с numpy

Быстрая сортировка на основе библиотеки STL.

#include <functional>
#include <algorithm>
#include <iterator>

template< typename BidirectionalIterator, typename Compare >
void quick_sort( BidirectionalIterator first, BidirectionalIterator last, Compare cmp ) {
  if( first != last ) {
    BidirectionalIterator left  = first;
    BidirectionalIterator right = last;
    BidirectionalIterator pivot = left++;

    while( left != right ) {
      if( cmp( *left, *pivot ) ) {
         ++left;
      } else {
         while( (left != --right) && cmp( *pivot, *right ) )
           ;
         std::iter_swap( left, right );
      }
    }

    --left;
    std::iter_swap( first, left );

    quick_sort( first, left, cmp );
    quick_sort( right, last, cmp );
  }
}
// для вещественных

int partition (double *a, int p, int r)

 {
   double x = *(a+r);
   int i = p - 1;
   int j;
   double tmp;
   for (j = p; j < r; j++)
   {
     if (*(a+j) <= x)
     {
       i++;
       tmp = *(a+i);
       *(a+i) = *(a+j);
       *(a+j) = tmp;
     }
   }
   tmp = *(a+r);
   *(a+r) = *(a+i+1);
   *(a+i+1) = tmp;
   return i + 1;
 }

void quicksort (double *a, int p, int r)

 {
   int q;
   if (p < r)
   {
     q = partition (a, p, r);
     quicksort (a, p, q-1);
     quicksort (a, q+1, r);
   }
 }
template< typename BidirectionalIterator >
inline void quick_sort( BidirectionalIterator first, BidirectionalIterator last ) {
  quick_sort( first, last,
    std::less_equal< typename std::iterator_traits< BidirectionalIterator >::value_type >()
  );

Не спеша, эффективно и правильно – путь разработки. Часть 2. Теория

Python dictionary (dict) tutorial

Черновой вариант книги Никиты Зайцева, a.k.a.WildHare. Разработкой на платформе 1С автор занимается с 1996-го года, специализация — большие и по-хорошему страшные системы. Квалификация “Эксперт”, несколько успешных проектов класса “сверхтяжелая”. Успешные проекты ЦКТП. Четыре года работал в самой “1С”, из них два с половиной архитектором и ведущим разработчиком облачной Технологии 1cFresh. Ну — и так далее. Не хвастовства ради, а понимания для. Текст написан не фантазером-теоретиком, а экспертом, у которого за плечами почти двадцать три года инженерной практики на больших проектах.

Пример:

Пусть исходный массив будет .

Первая итерация:
сравните элементы в индексах 1 и 2: 5, 4. Они не отсортированы. Поменяйте их местами. Array = .
Сравните элементы в индексе 2 и 3: 5, 9. Они отсортированы. Не меняйте местами. Array = .
Сравните элементы в индексе 3 и 4: 9, 3. Они не отсортированы. Поменяйте их местами. Array = .
Сравните элементы в индексе 4 и 5: 9, 7. Они не отсортированы. Поменяйте их местами. Array = .
Сравните элементы в индексе 5 и 6: 9, 6. Они не отсортированы. Поменяйте их местами. Array =
Массив после первой итерации равен .

В таблице ниже описан полный процесс сортировки, включая другие итерации. Для краткости показаны только шаги, на которых происходит замена.

Первая итерация:

Вторая итерация:

Третья итерация:

Исходный код: пузырьковая сортировка

def bubble_sort(arr, n):
for i in range(0, n):
for j in range(0, n-1):
# Если пара не находится в отсортированном порядке
if arr > arr:
# Поменяйте местами пары, чтобы сделать их в отсортированном порядке
arr, arr = arr, arr
return arr

if __name__ == "__main__":
arr = 
n = len(arr)
arr = bubble_sort(arr, n)
print (arr)

Пояснение: Алгоритм состоит из двух циклов. Первый цикл повторяется по массиву n раз, а второй цикл n-1 раз. На каждой итерации первого цикла второй цикл сравнивает все пары соседних элементов. Если они не отсортированы, соседние элементы меняются местами, чтобы упорядочить их. Максимальное количество сравнений, необходимых для присвоения элементу его правой позиции в отсортированном порядке, равно n-1, потому что есть n-1 других элементов. Так как имеется n элементов, и каждый элемент требует максимум n-1 сравнений; массив сортируется за время O (n ^ 2). Следовательно, временная сложность наихудшего случая равна O (n ^ 2). Лучшая временная сложность в этой версии пузырьковой сортировки также составляет O (n ^ 2), потому что алгоритм не знает, что он полностью отсортирован. Следовательно, даже если он отсортирован.

Использовать

Пузырьковая сортировка. Список был построен в декартовой системе координат, где каждая точка ( x , y ) указывает, что значение y хранится в индексе x . Затем список будет отсортирован пузырьковой сортировкой по значению каждого пикселя

Обратите внимание, что сначала сортируется самый большой конец, а меньшим элементам требуется больше времени, чтобы переместиться в правильное положение.

Хотя пузырьковая сортировка является одним из простейших алгоритмов сортировки для понимания и реализации, ее сложность O ( n 2 ) означает, что ее эффективность резко снижается в списках из более чем небольшого числа элементов. Даже среди простых алгоритмов сортировки O ( n 2 ) такие алгоритмы, как сортировка вставкой , обычно значительно более эффективны.

Из-за своей простоты пузырьковая сортировка часто используется для знакомства с концепцией алгоритма или алгоритма сортировки для начинающих студентов- информатиков . Тем не менее, некоторые исследователи, такие как Оуэн Астрахан , пошли на многое, чтобы осудить пузырьковую сортировку и ее неизменную популярность в образовании по информатике, рекомендуя даже не преподавать ее.

Жаргон Файл , который лихо звонков bogosort «архетипический извращенно ужасный алгоритм», также вызывает пузырьковую сортировку «общий плохой алгоритм». Дональд Кнут в своей книге «Искусство компьютерного программирования» пришел к выводу, что «пузырьковой сортировке, похоже, нечего рекомендовать, кроме броского названия и того факта, что она приводит к некоторым интересным теоретическим проблемам», некоторые из которых он затем обсуждает.

Сортировка пузырьков асимптотически эквивалентна по времени работы сортировке вставкой в худшем случае, но эти два алгоритма сильно различаются по количеству необходимых перестановок. Экспериментальные результаты, такие как результаты Astrachan, также показали, что сортировка вставкой работает значительно лучше даже в случайных списках. По этим причинам многие современные учебники алгоритмов избегают использования алгоритма пузырьковой сортировки в пользу сортировки вставкой.

Пузырьковая сортировка также плохо взаимодействует с современным аппаратным обеспечением ЦП. Он производит как минимум вдвое больше записей, чем сортировка вставкой, вдвое больше промахов в кеш и асимптотически больше ошибочных прогнозов переходов . Эксперименты с сортировкой строк Astrachan в Java показывают, что пузырьковая сортировка примерно в пять раз быстрее сортировки вставкой и на 70% быстрее сортировки по выбору .

В компьютерной графике пузырьковая сортировка популярна благодаря своей способности обнаруживать очень маленькие ошибки (например, перестановку всего двух элементов) в почти отсортированных массивах и исправлять их с линейной сложностью (2 n ). Например, он используется в алгоритме заполнения многоугольника, где ограничивающие линии сортируются по их координате x в определенной строке сканирования (линия, параллельная оси x ), а с увеличением y их порядок изменяется (два элемента меняются местами) только при пересечения двух линий. Пузырьковая сортировка — это стабильный алгоритм сортировки, как и сортировка вставкой.

Сортировка массива методом пузырька- решение на C++

Алгоритм пузырьковой сортировки — это довольно простой в реализации алгоритм для сортировки массивов. Можно встретить и другие названия: пузырьковая сортировка, Bubble sort или сортировка простыми обменами — но все они будут обозночать один и тот же алгоритм. Назван так, потому что большее или меньшее значение «всплывает» (сдвигается) к краю массива после каждой итерации, это будет видно в примере.

Исходный код на языке C++

/*
* Ввести целочисленный массив из N целых чисел.
* Отсортировать этот массив по возрастанию методом пузырька
*/
#include <iostream>

using namespace std;

int main()
{
int *arr; // указатель для выделения памяти под массив
int size; // размер массива

// Ввод количества элементов массива
cout << «n = «;
cin >> size;

if (size <= 0) {
// Размер масива должен быть положитлеьным
cerr << «Invalid size» << endl;
return 1;
}

arr = new int; // выделение памяти под массив

// заполнение массива
for (int i = 0; i < size; i++) {
cout << «arr = «;
cin >> arr;
}

int temp; // временная переменная для обмена элементов местами

// Сортировка массива пузырьком
for (int i = 0; i < size — 1; i++) {
for (int j = 0; j < size — i — 1; j++) {
if (arr > arr) {
// меняем элементы местами
temp = arr;
arr = arr;
arr = temp;
}
}
}

// Вывод отсортированного массива на экран
for (int i = 0; i < size; i++) {
cout << arr << » «;
}
cout << endl;

delete [] arr; // освобождение памяти;

return 0;
}

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55

using namespacestd;

intmain()

{

int*arr;// указатель для выделения памяти под массив

intsize;// размер массива

// Ввод количества элементов массива

cout<<»n = «;

cin>>size;

if(size<=){

// Размер масива должен быть положитлеьным

cerr<<»Invalid size»<<endl;

return1;

}

arr=newintsize;// выделение памяти под массив

// заполнение массива

for(inti=;i<size;i++){

cout<<»arr = «;

cin>>arri;

}

inttemp;// временная переменная для обмена элементов местами

// Сортировка массива пузырьком

for(inti=;i<size-1;i++){

for(intj=;j<size-i-1;j++){

if(arrj>arrj+1){

// меняем элементы местами

temp=arrj;

arrj=arrj+1;

arrj+1=temp;

}

// Вывод отсортированного массива на экран

for(inti=;i<size;i++){

cout<<arri<<» «;

}

cout<<endl;

deletearr;// освобождение памяти;

return;

}

Common Lisp

В отличие от других вариантов реализации на функциональных языках, представленных здесь, приводимая реализация алгоритма на Лиспе является «честной» — она не порождает новый отсортированный массив, а сортирует тот, который поступил ей на вход, «на том же месте». При первом вызове функции в параметры l и r необходимо передать нижний и верхний индексы массива (или той его части, которую требуется отсортировать). Код использует «императивные» макросы Common Lisp’а.

(defun quickSort (array l r)
    (let ((i l)
          (j r)
          (p (svref array (round (+ l r) 2))))
        (while (<= i j)
            (while (< (svref array i) p) (incf i))
            (while (> (svref array j) p) (decf j))
            (when (<= i j)
                (rotatef (svref array i) (svref array j))
                (incf i)
                (decf j)))
        (if (>= (- j l) 1) (quickSort array l j))
        (if (>= (- r i) 1) (quickSort array i r)))
    array)

C# с использованием лямбда-выражений

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
 
static public class Qsort
    {
        public static IEnumerable<T> QuickSort<T>(this IEnumerable<T> list) where T : IComparable<T>
        {
            if (!list.Any())
            {
                return Enumerable.Empty<T>();
            }
            var pivot = list.First();
            var smaller = list.Skip(1).Where(item => item.CompareTo(pivot) <= 0).QuickSort();
            var larger = list.Skip(1).Where(item => item.CompareTo(pivot) > 0).QuickSort();
 
            return smaller.Concat(new[] { pivot }).Concat(larger);
        }
 
//(тоже самое, но записанное в одну строку, без объявления переменных)
 
        public static IEnumerable<T> shortQuickSort<T>(this IEnumerable<T> list) where T : IComparable<T>
        {
            return !list.Any() ? Enumerable.Empty<T>() : list.Skip(1).Where(
                item => item.CompareTo(list.First()) <= 0).shortQuickSort().Concat(new[] { list.First() })
                    .Concat(list.Skip(1).Where(item => item.CompareTo(list.First()) > 0).shortQuickSort());
        }
    }

Разница между пузырьковой сортировкой и выборочной сортировкой

Определение

Bubble sort — простой алгоритм сортировки, который непрерывно проходит по списку и сравнивает соседние пары для сортировки элементов. Напротив, сортировка выбора — это алгоритм сортировки, который принимает наименьшее значение (с учетом возрастания) в списке и перемещает его в нужную позицию в массиве. Таким образом, в этом заключается основное различие между сортировкой пузырьков и сортировкой выбора.

функциональность

Пузырьковая сортировка сравнивает соседние элементы и соответственно меняет местами, в то время как сортировка выбора выбирает минимальный элемент из несортированного подмассива и помещает его в следующую позицию отсортированного подмассива.

КПД

Кроме того, еще одно различие между сортировкой пузырьков и сортировкой выбора заключается в том, что сортировка выбора эффективна по сравнению с сортировкой пузырьков.

скорость

Кроме того, скорость является еще одной разницей между сортировкой пузырьков и сортировкой выбора. Сортировка выбора происходит быстрее по сравнению с пузырьковой сортировкой.

метод

Кроме того, еще одно различие между пузырьковой сортировкой и сортировкой выбора заключается в том, что в пузырьковой сортировке используется обмен элементов, а в выборочной сортировке используется выбор элементов.

Заключение

Таким образом, основное различие между сортировкой пузырьков и сортировкой выбора заключается в том, что сортировка пузырьков выполняется путем многократной замены смежных элементов, если они находятся в неправильном порядке. Напротив, сортировка выбора сортирует массив путем многократного нахождения минимального элемента из несортированной части и размещения его в начале массива.

C# с обобщенными типами, тип Т должен реализовывать интерфейс IComparable

int partition<T>( T[] m, int a, int b) where T :IComparable<T>
{
    int i = a;
    for (int j = a; j <= b; j++)         // просматриваем с a по b
    {
        if (m.CompareTo( m) <= 0)  // если элемент m не превосходит m,
        {
            T t = m;                  // меняем местами m и m, m, m и так далее...
            m = m;                 // то есть переносим элементы меньшие m в начало,
            m = t;                    // а затем и сам m «сверху»
            i++;                         // таким образом последний обмен: m и m, после чего i++
        }
    }
    return i - 1;                        // в индексе i хранится <новая позиция элемента m> + 1
}
 
void quicksort<T>( T[] m, int a, int b) where T : IComparable<T>// a - начало подмножества, b - конец
{                                        // для первого вызова: a = 0, b = <элементов в массиве> - 1
    if (a >= b) return;
    int c = partition( m, a, b);
    quicksort( m, a, c - 1);
    quicksort( m, c + 1, b);
}
 
//Пример вызова
//double[] arr = {9,1.5,34.4,234,1,56.5};
//quicksort<double>(arr,0,arr.Length-1);
//

Модификации[править]

Сортировка чет-нечетправить

Сортировка чет-нечет (англ. odd-even sort) — модификация пузырьковой сортировки, основанная на сравнении элементов стоящих на четных и нечетных позициях независимо друг от друга. Сложность — .
Псевдокод указан ниже:

function oddEvenSort(a):
  for i = 0 to n - 1 
    if i mod 2 == 0
      for j = 2 to n - 1 step 2
        if a < a
          swap(a, a)  
    else      
      for j = 1 to n - 1 step 2
        if a < a
          swap(a, a)

Преимущество этой сортировки — на нескольких процессорах она выполняется быстрее, так как четные и нечетные индексы сортируются параллельно.

Сортировка расческойправить

Сортировка расческой (англ. comb sort) — модификация пузырьковой сортировки, основанной на сравнении элементов на расстоянии. Сложность — , но стремится к . Является самой быстрой квадратичной сортировкой. Недостаток — она неустойчива. Псевдокод указан ниже:

function combSort(a):
  k = 1.3
  jump = n
  bool swapped = true
  while jump > 1 and swapped
    if jump > 1
      jump /= k
    swapped = false
    for i = 0 to size - jump - 1
      if a < a
        swap(a, a)
        swapped = true

Пояснения: Изначально расстояние между сравниваемыми элементами равно , где — оптимальное число для этого алгоритма. Сортируем массив по этому расстоянию, потом уменьшаем его по этому же правилу. Когда расстояние между сравниваемыми элементами достигает единицы, массив досортировывается обычным пузырьком.

Сортировка перемешиваниемправить

Сортировка перемешиванием (англ. cocktail sort), также известная как Шейкерная сортировка — разновидность пузырьковой сортировки, сортирующая массив в двух направлениях на каждой итерации. В среднем, сортировка перемешиванием работает в два раза быстрее пузырька. Сложность — , но стремится она к , где — максимальное расстояние элемента в неотсортированном массиве от его позиции в отсортированном массиве. Псевдокод указан ниже:

function shakerSort(a):
  begin = -1
  end = n - 2
  while swapped
    swapped = false   
    begin++
    for i = begin to end 
      if a > a 
        swap(a, a)
        swapped = true    
    if !swapped
      break    
    swapped = false 
    end--
    for i = end downto begin
      if a > a 
        swap(a, a)
        swapped = true

Как улучшить пузырьковую сортировку

Ниже вы можете видеть оптимизированную версию пузырьковой сортировки.

for (int i = 0; i < 10; i++) {
bool flag = true;
for (int j = 0; j < 10 — (i + 1); j++) {
if (digitals > digitals) {
flag = false;
swap (digitals, digitals);
}
}
if (flag) {
break;
}
}

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

for(inti=;i<10;i++){

boolflag=true;

for(intj=;j<10-(i+1);j++){

if(digitalsj>digitalsj+1){

flag=false;

swap(digitalsj,digitalsj+1);

}

if(flag){

break;

}

Давайте посмотрим, что мы сделали для ее оптимизации:

В строке 17: изменили условие внутреннего цикла на .Поэтому чтобы лишний раз не сравнивать элементы массива тратя на это время, мы решили уменьшать отрезок внутреннего цикла на 1, после каждого полного прохода внешнего цикла.
Вы могли заметить, что если даже массив стал отсортирован (или сразу был отсортирован) алгоритм все равно продолжает сравнивать элементы.

Для этого в строке 5: чтобы пузырьковая сортировка останавливалась (когда массив уже стал отсортирован), мы объявили булеву переменную (ее обычно называют флаг или флажок). Еще при ее инициализации мы поместили значение , но она меняется на:

false, если результат условия в строке 4: положительный.

А в строке 9: чтобы мы могли выйти из алгоритма мы проверяем:

Если булева переменная равна , значит массив уже полностью отсортирован и можно выйти. Для этого используем оператор .
Если же значение равно , то продолжаем сортировать массив.

В строке 6: вы (возможно) увидели незнакомую функцию . Если коротко описать что она делает, то она принимает два аргумента (через запятую) и меняет их значения местами. В нашем случаи она принимает ячейки и . Мы использовали эту функцию чтобы не писать вот эти 3 строчки:

int b = digitals;
digitals = digitals;
digitals = b;

1
2
3

intb=digitalsj;

digitalsj=digitalsj+1;

digitalsj+1=b;

Использовать ее необязательно, потому что она не сделает код быстрее. Но как мы сказали выше, кода станет меньше.

Метод Хоара — Быстрая сортировка(Quick-sort)

Подробности: Категория: Сортировка и поиск

Быстрая сортировка (англ. quicksort), часто называемая qsort (по имени в стандартной библиотеке языка Си) — широко известный алгоритм сортировки, разработанный английским информатиком Чарльзом Хоаром во время его работы в МГУ в 1960 году.

Один из самых быстрых известных универсальных алгоритмов сортировки массивов: в среднем O(n log n) обменов при упорядочении n элементов; из-за наличия ряда недостатков на практике обычно используется с некоторыми доработками.

Отличительной особенностью быстрой сортировки является операция разбиения массива на две части относительно опорного элемента. Например, если последовательность требуется упорядочить по возрастанию, то в левую часть будут помещены все элементы, значения которых меньше значения опорного элемента, а в правую элементы, чьи значения больше или равны опорному. Вне зависимости от того, какой элемент выбран в качестве опорного, массив будет отсортирован, но все же наиболее удачным считается ситуация, когда по обеим сторонам от опорного элемента оказывается примерно равное количество элементов. Если длина какой-то из получившихся в результате разбиения частей превышает один элемент, то для нее нужно рекурсивно выполнить упорядочивание, т. е. повторно запустить алгоритм на каждом из отрезков.

Таким образом, алгоритм быстрой сортировки включает в себя два основных этапа:

разбиение массива относительно опорного элемента;
рекурсивная сортировка каждой части массива.

Худшее время	O(n2)
Лучшее время	O(n log n) (обычное разделение) или O(n) (разделение на 3 части)
Среднее время	O(n log n)
Затраты памяти	O(n) вспомогательных O(log n) вспомогательных

Реализация алгоритма на различных языках программирования:

Эффективность работы

Этот алгоритм считается учебным и в чистом виде на практике почти не применяется. Дело в том, что среднее количество проверок и перестановок в массиве — это количество элементов в квадрате. Например, для массива из 10 элементов потребуется 100 проверок, а для массива из 100 элементов — уже в сто раз больше, 10 000 проверок.

Получается, что если у нас в массиве будет 10 тысяч элементов (а это не слишком большой массив с точки зрения реальных ИТ-задач), то для его сортировки понадобится 100 миллионов проверок — на это уйдёт какое-то время. А что, если сортировать нужно несколько раз в секунду?

В программировании эффективность работы алгоритма в зависимости от количества элементов n обозначают так: O(n). В нашем случае эффективность работы пузырьковой сортировки равна O(n²). По сравнению с другими алгоритмами это очень большой показатель (чем он больше — тем больше времени нужно на сортировку).

А вот видеоурок

Существует довольно большое количество алгоритмов сортировки, многие из них весьма специфические и разрабатывались для решения узкого круга задач и работы с конкретными типами данных. Но среди всего этого многообразия самым простейшим алгоритмом заслуженно является пузырьковая сортировка, которую можно реализовать на любом языке программирования. Несмотря на свою простоту, она лежит в основе многих довольно сложных алгоритмов. Другим ее не менее важным достоинством является ее простота, а, следовательно, ее можно вспомнить и реализовать сходу, не имея перед глазами какой-либо дополнительной литературы.

Анализ

Пример пузырьковой сортировки. Начиная с начала списка, сравните каждую соседнюю пару, поменяйте их местами, если они не в правильном порядке (последняя меньше первой). После каждой итерации необходимо сравнивать на один элемент меньше (последний), пока не останется больше элементов для сравнения.

Представление

Пузырьковая сортировка имеет наихудший случай и среднюю сложность О ( n 2 ), где n — количество сортируемых элементов. Большинство практических алгоритмов сортировки имеют существенно лучшую сложность в худшем случае или в среднем, часто O ( n log n ). Даже другое О ( п 2 ) алгоритмы сортировки, такие как вставки рода , как правило , не работать быстрее , чем пузырьковой сортировки, а не более сложным. Следовательно, пузырьковая сортировка не является практическим алгоритмом сортировки.

Единственное существенное преимущество пузырьковой сортировки перед большинством других алгоритмов, даже быстрой сортировкой , но не сортировкой вставкой , заключается в том, что в алгоритм встроена способность определять, что список сортируется эффективно. Когда список уже отсортирован (в лучшем случае), сложность пузырьковой сортировки составляет всего O ( n ). Напротив, большинство других алгоритмов, даже с лучшей средней сложностью , выполняют весь процесс сортировки на множестве и, следовательно, являются более сложными. Однако сортировка вставкой не только разделяет это преимущество, но также лучше работает со списком, который существенно отсортирован (имеет небольшое количество инверсий ). Кроме того, если такое поведение желательно, его можно тривиально добавить к любому другому алгоритму, проверив список перед запуском алгоритма.

Кролики и черепахи

Расстояние и направление, в котором элементы должны перемещаться во время сортировки, определяют производительность пузырьковой сортировки, поскольку элементы перемещаются в разных направлениях с разной скоростью. Элемент, который должен двигаться к концу списка, может перемещаться быстро, потому что он может принимать участие в последовательных заменах. Например, самый большой элемент в списке будет выигрывать при каждом обмене, поэтому он перемещается в свою отсортированную позицию на первом проходе, даже если он начинается рядом с началом. С другой стороны, элемент, который должен двигаться к началу списка, не может двигаться быстрее, чем один шаг за проход, поэтому элементы перемещаются к началу очень медленно. Если наименьший элемент находится в конце списка, потребуется n −1 проход, чтобы переместить его в начало. Это привело к тому, что эти типы элементов были названы кроликами и черепахами соответственно в честь персонажей басни Эзопа о Черепахе и Зайце .

Были предприняты различные попытки уничтожить черепах, чтобы повысить скорость сортировки пузырей. Сортировка коктейлей — это двунаправленная сортировка пузырьков, которая идет от начала до конца, а затем меняет свое направление, идя от конца к началу. Он может довольно хорошо перемещать черепах, но сохраняет сложность наихудшего случая O (n 2 ) . Комбинированная сортировка сравнивает элементы, разделенные большими промежутками, и может очень быстро перемещать черепах, прежде чем переходить к все меньшим и меньшим промежуткам, чтобы сгладить список. Его средняя скорость сопоставима с более быстрыми алгоритмами вроде быстрой сортировки .

Пошаговый пример

Возьмите массив чисел «5 1 4 2 8» и отсортируйте его от наименьшего числа к наибольшему, используя пузырьковую сортировку. На каждом этапе сравниваются элементы, выделенные жирным шрифтом . Потребуется три прохода;

Первый проход: ( 5 1 4 2 8) → ( 1 5 4 2 8). Здесь алгоритм сравнивает первые два элемента и меняет местами, поскольку 5> 1.; (1 5 4 2 8) → (1 4 5 2 8), поменять местами, поскольку 5> 4; (1 4 5 2 8) → (1 4 2 5 8), поменять местами, поскольку 5> 2; (1 4 2 5 8 ) → (1 4 2 5 8 ). Теперь, поскольку эти элементы уже упорядочены (8> 5), алгоритм не меняет их местами.
Второй проход: ( 1 4 2 5 8) → ( 1 4 2 5 8); (1 4 2 5 8) → (1 2 4 5 8), поменять местами, поскольку 4> 2; (1 2 4 5 8) → (1 2 4 5 8); (1 2 4 5 8 ) → (1 2 4 5 8 )

Теперь массив уже отсортирован, но алгоритм не знает, завершился ли он. Алгоритму требуется один дополнительный полный проход без какой-либо подкачки, чтобы знать, что он отсортирован.

Третий проход: ( 1 2 4 5 8) → ( 1 2 4 5 8); (1 2 4 5 8) → (1 2 4 5 8); (1 2 4 5 8) → (1 2 4 5 8); (1 2 4 5 8 ) → (1 2 4 5 8 )

Заключение

Метод пузырька гораздо менее эффективен других алгоритмов, однако он имеет простую и понятную реализацию, поэтому часто используется в учебных целях. Кроме того, пузырьковая сортировка может использоваться для работы с небольшими массивами данных.

На самом деле, вместо самостоятельного написания алгоритмов сортировки программисты на Python используют стандартные функции и методы языка, такие как и . Эти функции отлажены и работают быстро и эффективно.

Знания особенностей алгоритмов сортировки, их сложности и принципов реализации в общем виде пригодятся каждому программисту, желающему пройти собеседование и стать Python-разработчиком.