Блочная сортировка
- 1 year ago
- 0
- 0
Сортировка выбором ( англ. selection sort ) — алгоритм сортировки . Может быть как устойчивый, так и неустойчивый. На массиве из элементов имеет время выполнения в худшем, среднем и лучшем случае , предполагая что сравнения делаются за постоянное время.
Шаги алгоритма:
Далее находится пример неустойчивой реализации данного алгоритма:
template <typename type_arr>
void selection_sort(type_arr *arr, int size)
{
for (int i = 0; i < size - 1; i++)
{
int min_index = i;
for (int j = i + 1; j < size; j++)
{
if (arr[j] < arr[min_index])
{
min_index = j;
}
}
if (min_index != i)
{
swap(arr[i], arr[min_index]);
}
}
}
public static IList<T> Selection<T>(IList<T> list) where T : IComparable<T>
{
for (int i = 0; i < list.Count - 1; ++i)
{
int min = i;
for (int j = i + 1; j < list.Count; ++j)
{
if (list[j].CompareTo(list[min]) < 0)
{
min = j;
}
}
var dummy = list[i];
list[i] = list[min];
list[min] = dummy;
}
return list;
}
type sort_choice_list is table of integer index by binary_integer;
---------------------------------------------
function SORT_CHOICE return sort_choice_list
IS
list sort_choise_list;
l_min pls_integer;
l_dummy pls_integer;
begin
for n in 1..100 loop
list(n):=dbms_random.random; --инициализация массива случайными числами
end loop;
for i in list.first..list.last loop
l_min:=i;
for j in (i + 1)..list.last loop
if (list(j) < list(l_min)) then
l_min := j;
end if;
end loop;
l_dummy:=list(i);
list(i):=list(l_min);
list(l_min) := l_dummy;
end loop;
return list;
end SORT_CHOICE;
public static <T extends Comparable<? super T>>
void sort(T[] array) {
for (int i = 0; i < array.length - 1; ++i) {
int minPos = i;
for (int j = i + 1; j < array.length; ++j) {
if (array[j].compareTo(array[minPos]) < 0) {
minPos = j;
}
}
T saveValue = array[minPos];
array[minPos] = array[i];
array[i] = saveValue;
}
}
def selection_sort(array)
for min in 0..array.count-2
least = min
for j in (min + 1)..array.count-1
if array[j] < array[least]
least = j
end
end
temp = array[min]
array[min] = array[least]
array[least] = temp
end
end
func selectionSort<Element>(_ array: inout Array<Element>) where Element: Comparable {
for min in 0..<array.count - 1 {
for j in min..<array.count {
if array[j] < array[min] {
let temp = array[min]
array[min] = array[j]
array[j] = temp
}
}
}
}
begin
var a := ArrRandom;
a.Println;
for var i:=0 to a.High do
Swap(a[i],a[i+a[i:].IndexMin]);
a.Println;
end
def select_sort(A):
for i in range(len(A) - 1):
min_index = i
for k in range(i + 1, len(A)):
if A[k] < A[min_index]:
min_index = k
A[i], A[min_index] = A[min_index], A[i]
return A
func selectionSort(nums []int) {
n := len(nums)
for i := 0; i < n; i++ {
min := i
for j := i + 1; j < n; j++ {
if nums[j] < nums[min] {
min = j
}
}
nums[i], nums[min] = nums[min], nums[i]
}
}
Покажем, почему данная реализация является неустойчивой.
Рассмотрим следующий массив из элементов, каждый из которых имеет два поля. Сортировка идет по первому полю.
Массив до сортировки:
{ (2, a), (2, b), (1, a) }
Уже после первой итерации внешнего цикла будем иметь отсортированную последовательность:
{ (1, a), (2, b), (2, a) }
Теперь заметим, что взаимное расположение элементов
(2, a)
и
(2, b)
изменилось.
Таким образом,
рассматриваемая реализация является неустойчивой
.
Так как после каждого прохода по внутреннему циклу делается только один обмен, то общее число обменов равно
, что в
раз меньше, чем в
сортировке пузырьком
.
Число проходов по внутреннему циклу равно
даже в случае сортировки частично или полностью отсортированного массива.
Время сортировки 10000 коротких целых чисел на одном и том же
программно-аппаратном комплексе
сортировкой выбором составило ≈ 40 секунд, а ещё более улучшенной
сортировкой пузырьком
≈ 30 секунд.
Пирамидальная сортировка
сильно улучшает базовый алгоритм, используя структуру данных «
куча
» для ускорения нахождения и удаления минимального элемента.
Существует также двунаправленный вариант сортировки методом выбора, в котором на каждом проходе отыскиваются и устанавливаются на свои места и минимальное, и максимальное значения.