Как сделать сортировку пузырьком c
Добавил пользователь Евгений Кузнецов Обновлено: 04.10.2024
Сортировка простыми обменами, сортировка пузырьком (англ. bubble sort) — один из квадратичных алгоритмов сортировки.
Содержание
Алгоритм состоит в повторяющихся проходах по сортируемому массиву. На каждой итерации последовательно сравниваются соседние элементы, и, если порядок в паре неверный, то элементы меняют местами. За каждый проход по массиву как минимум один элемент встает на свое место, поэтому необходимо совершить не более [math] n - 1 [/math] проходов, где [math] n [/math] размер массива, чтобы отсортировать массив.
Ниже приведен псевдокод сортировки пузырьком, на вход которой подается массив [math] a[0..n - 1] [/math] .
- Можно заметить, что после [math] i [/math] -ой итерации внешнего цикла [math] i [/math] последних элементов уже находятся на своих местах в отсортированном порядке, поэтому нет необходимости производить их сравнения друг с другом. Следовательно, внутренний цикл можно выполнять не до [math] n - 2 [/math] , а до [math] n - i - 2 [/math] .
- Также заметим, что если после выполнения внутреннего цикла не произошло ни одного обмена, то массив уже отсортирован, и продолжать что-то делать бессмысленно. Поэтому внутренний цикл можно выполнять не [math] n - 1 [/math] раз, а до тех пор, пока во внутреннем цикле происходят обмены.
При использовании первой оптимизации сортировка принимает следующий вид:
При использовании же обеих оптимизаций сортировка пузырьком выглядит так:
В данной сортировке выполняются всего два различных вида операции: сравнение элементов и их обмен. Поэтому время всего алгоритма [math] T = T_1 + T_2 [/math] , где [math] T_1 [/math] — время, затрачиваемое на сравнение элементов, а [math] T_2 [/math] — время, за которое мы производим все необходимые обмены элементов.
Так как в алгоритме меняться местами могут только соседние элементы, то каждый обмен уменьшает количество инверсий на единицу. Следовательно, количество обменов равно количеству инверсий в исходном массиве вне зависимости от реализации сортировки. Максимальное количество инверсий содержится в массиве, элементы которого отсортированы по убыванию. Несложно посчитать, что количество инверсий в таком массиве [math] \frac [/math] . Получаем, что [math] T_2 = O(n^2) [/math] .
В неоптимизированной реализации на каждой итерации внутреннего цикла производятся [math] n - 1 [/math] сравнений, а так как внутренний цикл запускается также [math] n - 1 [/math] раз, то за весь алгоритм сортировки производятся [math] (n - 1)^2 [/math] сравнений.
В оптимизированной версии точное количество сравнений зависит от исходного массива. Известно, что худший случай равен [math] \frac [/math] , а лучший — [math] n-1 [/math] . Следовательно, [math] T_1 = O(n^2) [/math] .
В итоге получаем [math] T = T_1 + T_2 = O(n^2) + O(n^2) = O(n^2) [/math] .
Возьмём массив [math] [5, 1, 4, 2, 8] [/math] и отсортируем значения по возрастанию, используя сортировку пузырьком. Выделены те элементы, которые сравниваются на данном этапе.
Первый проход:
Второй проход:
Теперь массив полностью отсортирован, но неоптимизированный алгоритм проведет еще два прохода, на которых ничего не изменится, в отличие от алгоритма, использующего вторую оптимизацию, который сделает один проход и прекратит свою работу, так как не сделает за этот проход ни одного обмена.
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 — [math] O(n^2) [/math] . Псевдокод указан ниже:
Преимущество этой сортировки — на нескольких процессорах она выполняется быстрее, так как четные и нечетные индексы сортируются параллельно.
Сортировка расческой (англ. comb sort) — модификация пузырьковой сортировки, основанной на сравнении элементов на расстоянии. Сложность — [math] O(n^2) [/math] , но стремится к [math] O(n \log n) [/math] . Является самой быстрой квадратичной сортировкой. Недостаток — она неустойчива. Псевдокод указан ниже:
Пояснения: Изначально расстояние между сравниваемыми элементами равно [math] \frac [/math] , где [math] k = 1<.>3 [/math] — 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 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 — [math] O(n^2) [/math] , но стремится она к [math] O(k \cdot n) [/math] , где [math] k [/math] — максимальное расстояние элемента в неотсортированном массиве от его позиции в отсортированном массиве. Псевдокод указан ниже:
Суть пузырьковой сортировки
Проход осуществляется двумя циклами: по i и по j. Внешний цикл по i идет от 0 до size-1, где size — размер массива. Важно заметить, что внутренний цикл достаточно прогнать от 0 до size-i-1 так как на i-ом шаге элементы после i-го индекса уже гарантированно отсортированы.
Вот собственно сам исходный код сортировки, два цикла и не более.
Однако у алгоритма возможна оптимизация. Мы точно знаем, что если на шаге внутреннего алгоритма никакие два элемента местами не поменяются, то массив уже отсортирован и дальнейшие проходы по внешнему циклу не нужны. Поэтому можно добавить флаг прерывания прохода по внешнему циклу.
Заключение
Мысленно вернулся на первый курс, чудесное ощущение, когда реализация пузырька кажется великим достижением, эх. Больше добавить мне нечего, спасибо за внимание!
Все отлично знают, что из класса обменных сортировок самый быстрый метод – это так называемая быстрая сортировка. О ней пишут диссертации, её посвящено немало статей на Хабре, на её основе придумывают сложные гибридные алгоритмы. Но сегодня речь пойдёт не про quick sort, а про другой обменный способ – старую добрую пузырьковую сортировку и её улучшения, модификации, мутации и разновидности.
Практический выхлоп от данных методов не ахти какой и многие хабрапользователи всё это проходили ещё в первом классе. Поэтому статья адресована тем, кто только-только заинтересовался теорией алгоритмов и делает в этом направлении первые шаги.
Сегодня поговорим о простейших сортировках обменами.
Но к сегодняшней лекции это не имеет отношения, нас сейчас интересуют только простенькие сортировки обменами. Самих сортировок обменами тоже немало (я знаю более дюжины), поэтому мы рассмотрим так называемую пузырьковую сортировку и некоторые другие, с ней тесно взаимосвязанные.
Заранее предупрежу, что почти все приведённые способы весьма медленные и глубокого анализа их временной сложности не будет. Какие-то побыстрее, какие-то помедленнее, но, грубо говоря, можно сказать, что в среднем O(n 2 ). Также я не вижу резона загромождать статью реализациями на каких-либо языках программирования. Заинтересовавшиеся без малейшего труда смогут найти примеры кода на Розетте, в Википедии или где-нибудь ещё.
Но вернёмся к сортировкам обменами. Упорядочивание происходит в результате многократного последовательного перебора массива и сравнения пар элементов между собой. Если сравниваемые элементы не отсортированы друг относительно друга – то меняем их местами. Вопрос только в том, каким именно макаром массив обходить и по какому принципу выбирать пары для сравнения.
Начнём не с эталонной пузырьковой сортировки, а с алгоритма, который называется…
Внесём в глупую сортировку одно-единственное улучшение. Обнаружив при проходе два соседних неотсортированных элемента и поменяв их местами, не станем откатываться в начало массива, а невозмутимо продолжим его обход до самого конца.
В этом случае перед нами не что иное как всем известная…
Если не только в конец задвигать максимумы, а ещё и в начало перебрасывать минимумы то у нас получается…
Шейкерная сортировка работает немного быстрее чем пузырьковая, поскольку по массиву в нужных направлениях попеременно мигрируют и максимумы и минимумы. Улучшения, как говорится, налицо.
image: виноватая черепашка
Первоначальный разрыв между сравниваемыми элементами лучше брать не абы какой, а с учётом специальной величины называемой фактором уменьшения, оптимальное значение которой равно примерно 1,247. Сначала расстояние между элементами равно размеру массива разделённого на фактор уменьшения (результат, естественно, округляется до ближайшего целого). Затем, пройдя массив с этим шагом, мы снова делим шаг на фактор уменьшения и проходим по списку вновь. Так продолжается до тех пор, пока разность индексов не достигнет единицы. В этом случае массив досортировывается обычным пузырьком.
Опытным и теоретическим путём установлено оптимальное значение фактора уменьшения:
Когда был изобретён этот метод, на него на стыке 70-х и 80-х мало кто обратил внимание. Десятилетие спустя, когда программирование перестало быть уделом учёных и инженеров IBM, а уже лавинообразно набирало массовый характер, способ переоткрыли, исследовали и популяризировали в 1991 году Стивен Лейси и Ричард Бокс.
Вот собственно и всё что я хотел Вам рассказать про пузырьковую сортировку и иже с ней.
* покращення (укр.) – улучшение
** Сортування бульбашкою (укр.) – Сортировка пузырьком
*** Сортування гребінцем (укр.) – Сортировка расчёской
Сортировка пузырьком (обменная сортировка) – простой в реализации и малоэффективный алгоритм сортировки. Метод изучается одним из первых на курсе теории алгоритмов, в то время как на практике используется очень редко.
Идея алгоритма заключается в следующем. Соседние элементы последовательности сравниваются между собой и, в случае необходимости, меняются местами. В качестве примера рассмотрим упорядочивание методом пузырьковой сортировки массива, количество элементов N которого равно 5: 9, 1, 4, 7, 5. В итоге должен получиться массив с элементами, располагающимися в порядке возрастания их значений (см. рис.).
Вначале сравниваются два первых элемента последовательности: 9 и 1. Так как значение первого элемента больше значения второго, т. е. 9>1, они меняются местами. Далее сравниваются второй и третий элементы: девятка больше четверки, следовательно, элементы снова обмениваются позициями. Аналогично алгоритм продолжает выполняться до тех пор, пока все элементы массива не окажутся на своих местах. Всего для этого потребуется N*(N-1) сравнений. В частности, на данной последовательности произведено 20 сравнений и только 5 перестановок.
Читайте также: