![]() |
|
сделать стартовой | добавить в избранное |
![]() |
Компьютеры, Программирование
Программирование, Базы данных
Алгоритмы сортировки |
Алгоритмы сортировки Проблема упорядочивания данных с практической точки зрения: достоинства и недостатки пяти различных методов сортировки. Сортировка применяется во всех без исключения областях программирования, будь то базы данных или математические программы. Практически каждый алгоритм сортировки можно разбить на три части: - сравнение, определяющее упорядоченность пары элементов; - перестановку, меняющую местами пару элементов; - собственно сортирующий алгоритм, который осуществляет сравнение и перестановку элементов до тех пор, сока все элементы множества не будут упорядочены. Подобными свойствами обладают и те пять алгоритмов сортировки, которые рассмотрены ниже. Они отобраны из множества алгоритмов, потому что, во-первых, наиболее часто используются, а во-вторых, потому что большинство остальных алгоритмов является различными модификациями описанных здесь. Метод пузырька. ( метод назван также обменной сортировкой с выбором) . Идея этого метода отражена в его названии. Самые легкие элементы массива "всплывают" наверх, самые "тяжелые" - тонут. Алгоритмически это можно реализовать следующим образом. Мы будем просматривать весь массив "снизу вверх" и менять стоящие рядом элементы в там случае, если "нижний" элемент меньше, чем "верхний". Таким образом, мы вытолкнем наверх самый "легкий” элемент всего массива. Теперь повторим всю оперно для оставшихся неотсортироваными -1 элементов (т.е. для тех, которые лежат "ниже" первого. Как видно, алгоритм достаточно прост, но, как иногда замечают, он является непревзойденным в своей неэффективности. Немного более эффективным, но таким наглядным является второй метод. Сортировка выбором На этот раз при просмотре мaccива мы будем искать наименьший элемент, Сравнивая его с первым. Если такой элемент найден, поменяем его местами с первым. Затем повторим эту операцию, но начнем не с первого элемента, а со второго. И будем продолжать подобным образом, пока не рассортируем весь массив. Метод Шелла Этот метод был предложен автором Do ald Lewis Shеll в 1959 г. Основная идея этого алгоритма заключается в том, чтобы в начале ycтpанить массовый беспорядок в массиве, сравнивая далеко стоящие друг от друга элементы. Как видно, интервал между сравниваемыми элементами (gap) постепенно уменьшается до единицы. Это означает, что на поздних стадиях сортировка сводится просто к перестановкам соседних элементов (если, конечно, такие перестановки являются необходимыми). Метод Хoopа Этот метод, называемый также быстрой сортировкой(QuickSor ), был Разработан в 1962 г. (его разработал Charles A o y Richard Hoare). Суть метода заключается в том, чтобы найти такой элемент множества, подлежащего сортировке, который разобьет его на два подмножества: те элементы, что меньше делящего элемента, и те, что не меньше его. Эту идею можно реализовать многими способами. Список литературы
Когнитивные структуры данных ограничивают правила организации данных и доступа к ним такими, которые относятся к области логики и эпистемологии. Особенности когнитивных структур данных определяются правилами логического вывода, методами рассуждений (т.е. делукцией, индукцией иабдукцией), понятиями эпистемологических данных, знания, обоснования, убеждений, посылок, высказываний, ошибочных доказательств и заключений. [21] Тогда как для традиционных структур данных вполне обычными являются, например, алгоритмы сортировки и поиска, то для когнитивных структур данных более приемлемы методы рассуждений. Абстрактные типы данных, используемые вместе с когнитивными структурами данных, часто включают следующие: вопросыP события фактыP вре м я предположенияP заблуждения убежденияP цель утверждени я P обоснование заключения Безусловно, с когнитивными структурами данных можно сочетать и другие типы данных, но приведенные выше являются характеристиками программ, которые используют такие рациональные программные компоненты, как агенты
1. Методы внутренней сортировки. Обменная сортировка. Сравнение с другими методами сортировки
2. Быстрые алгоритмы сортировки
3. Алгоритмы сортировки, поиска кратчайшего пути в графе и поиска покрытия, близкого к кратчайшему
4. Разработка алгоритмов контроля и диагностики системы управления ориентацией космического аппарата
10. Написание игровой программы Tetris и описание алгоритма
11. VB, MS Access, VC++, Delphi, Builder C++ принципы(технология), алгоритмы программирования
12. Алгоритм создания базы данных складского учета
15. Адаптивное параметрическое оценивание квадратно-корневыми информационными алгоритмами
16. Применение алгоритма RSA для шифрования потоков данных
17. Использование алгоритмов при изучении орфографии в начальных классах
19. Алгоритмы и методы компоновки, размещения и трассировки радиоэлектронной аппаратуры
20. Алгоритм анализа финансовой устойчивости предприятия
21. Алгоритм Кнута-Морриса-Прата
25. Нечетко-логические модели и алгоритмы
26. Единый алгоритм эволюции вселенной
27. Алгоритмы декомпозиции и перебора L-классов для решения некоторых задач размещения
28. Некоторые алгоритмы реализации UPSCALING
29. Декларация или алгоритм новой школы
30. Современные алгоритмы антибактериальной терапии сепсиса
32. Единый алгоритм успешных продаж
33. Алгоритм выживания для науки
34. Алгоритмы инопланетной геометрии
35. Классификация и сортировка пушно-мехового полуфабриката
36. Системный подход и алгоритм управления подготовкой студентов к духовно-просветительской деятельности
41. Алгоритм работы процессора
42. Типовой алгоритм составления бюджета
43. СППР фінансового аналізу на базі алгоритмів нечіткої логіки
44. Постановка и разработка алгоритма решения задачи Учёт основных средств
46. Алгоритм удаления циклов в графе вертикальных ограничений задачи трассировки многослойного канала
48. Алгоритм определения динамических характеристик гидроупругих систем для управления гидросооружениями
49. Планирование поставок торговой фирме с использованием имитации и генетического алгоритма
50. Алгоритмы и протоколы маршрутизации
51. Алгоритмы нейрокибернетики
52. Конфигурирование програмного обеспечения алгоритмов IGRP, EIGRP на маршрутизаторе Cisco
57. Алгоритм «рамо»
58. Модификация алгоритма определения клик графа с параметрической адаптацией
59. Методика и алгоритмы контроля работоспособности и диагностики сейсмометрических каналов
60. Варианты алгоритма возведения в степень: повышение точности и ускорение
61. Сортировка данных в массиве
62. Алгоритм нисходящего разбора. Нисходящие распознаватели
63. Сравнительные характеристики трёх наиболее эффективных алгоритмов рисования отрезка
65. Разработка программы, реализующей алгоритм шифрования ГОСТ 28147-89
68. Методы и алгоритмы построения элементов систем статистического моделирования
69. Математическая логика и теория алгоритмов
73. Алгоритм ситуационного анализа для разрешения конфликтных ситуаций
74. Общий алгоритм оценки эффективности рекламной кампании
75. Методы и средства радиационно-технологического контроля при сортировке твердых радиоактивных отходов
76. Алгоритм вибору найкращого варіанту гнучкої виробничої системи
78. Алгоритм программы "Плановая численность производственных рабочих"
79. Алгоритм формирования ключей в процессе функционирования DES
80. Алгоритми шифрування інформації
81. Алгоритмічні мови програмування: мова С
83. Алгоритмы и структуры данных. Программирование в Cи
84. Алгоритмы на графах. Независимые и доминирующие множества
85. Алгоритмы поиска остовного дерева Прима и Крускала
89. Використання генетичних алгоритмів для складання розкладу
90. Интеллектуальные информационные технологии и системы: генетические алгоритмы
92. Лисп-реализация алгоритма кодирования информации RSA
93. Методы внутренней сортировки
94. Методы сортировки. Их сравнительный анализ
95. Принципы разработки алгоритмов и программ для решения прикладных задач
96. Программирование на Delphi с алгоритмами и кодами
97. Програмна реалізація криптографічного алгоритму RC5
98. Проектування керуючих автоматів Мура та Мілі за заданою граф-схемою алгоритму
99. Разработка алгоритма работы интеллектуальной информационной системы "Расчет меню"
100. Реализация алгоритма обратной трассировки лучей для моделей с большим числом полигонов