WikiDer > Частичная сортировка

Partial sorting

В Информатика, частичная сортировка это расслабленный вариант сортировка проблема. Полная сортировка - это проблема возврата списка элементов таким образом, чтобы все его элементы отображались по порядку, в то время как частичная сортировка возвращает список элементов k самый маленький (или k наибольшие) элементы по порядку. Остальные элементы (над k самые маленькие) также могут быть отсортированы, как при частичной сортировке по месту, или могут быть отброшены, что является обычным при потоковой частичной сортировке. Обычным практическим примером частичной сортировки является вычисление «100 лучших» некоторого списка.

Что касается индексов, то в частично отсортированном списке для каждого индекса я от 1 до k, то я-th элемент находится на том же месте, что и в полностью отсортированном списке: element я частично отсортированного списка содержит статистика заказов я списка ввода.

Автономные проблемы

Решение на основе кучи

Кучи допускают простую однопроходную частичную сортировку, когда $k$ исправлено: вставить первый $k$ элементы ввода в max-heap. Затем сделайте один проход по оставшимся элементам, добавьте каждый по очереди и удалите самый большой элемент. Каждая операция вставки занимает $О (бревно k)$ время, в результате чего $О (п бревно k)$ время в целом; этот алгоритм практичен для малых значений $k$ И в онлайн настройки.^[1] Другой вариант - создать min-heap для всех значений (сборка занимает $О (п)$ ) и выньте головку кучи K раз, каждая операция удаления занимает $О (бревно п)$ . В этом случае алгоритм принимает $О (n + klog п)$ .

Решение путем выделения разделов

Дальнейшее расслабление, требующее только списка $k$ наименьшие элементы, но без необходимости их упорядочивания, делает задачу эквивалентной выбор по разделам; исходная проблема частичной сортировки может быть решена с помощью такого алгоритма выбора для получения массива, в котором первый $k$ элементы являются $k$ наименьший и сортировка их, с общей стоимостью $О (п + k бревно k)$ операции. Популярным вариантом реализации этой схемы алгоритма является объединение быстрый выбор и быстрая сортировка; результат иногда называют «быстрой сортировкой».^[1]

Специализированные алгоритмы сортировки

Более эффективными, чем вышеупомянутые, являются специализированные алгоритмы частичной сортировки, основанные на Сортировка слиянием и быстрая сортировка. В варианте быстрой сортировки нет необходимости рекурсивно сортировать разделы, содержащие только элементы, которые попадают после $k$ место в итоговом отсортированном массиве (начиная с «левой» границы). Таким образом, если стержень окажется в положении $k$ или позже, мы рекурсируем только на левом разделе:^[2]

функция partial_quicksort (A, я, j, k) является    если я тогда        p ← pivot (A, i, j) p ← partition (A, i, j, p) partial_quicksort (A, i, p-1, k) если р <к-1 тогда            partial_quicksort (A, p + 1, j, k)

Полученный алгоритм называется частичной быстрой сортировкой и требует ожидал время только $О (п + k бревно k)$ , и весьма эффективен на практике, особенно если сортировка выбора используется в качестве базового случая, когда $k$ становится маленьким по сравнению с $п$ . Тем не менее, временная сложность наихудшего случая все еще очень плохая в случае плохого выбора точки поворота. Поворотный выбор в соответствии с алгоритмом линейного выбора времени для наихудшего случая может использоваться для повышения производительности в наихудшем случае.

Инкрементальная сортировка

Инкрементная сортировка - это «онлайн» версия задачи частичной сортировки, в которой ввод передается заранее, но $k$ неизвестно: учитывая $k$ -сортированный массив, должна быть возможность расширить частично отсортированную часть, чтобы массив стал $(k +1)$ -сортировано.^[3]

Кучи привести к $О (п + k бревно п)$ Решение для частичной онлайн-сортировки: сначала "heapify", за линейное время, полный входной массив для создания min-heap. Затем извлеките минимум кучи $k$ раз.^[1]

Можно получить другую инкрементную сортировку, изменив quickselect. Версия, созданная Паредесом и Наварро, поддерживает куча поворотов между вызовами, так что инкрементная сортировка может быть выполнена путем многократного запроса наименьшего элемента массива $А$ по следующему алгоритму:^[3]

Алгоритм $IQS (А : множество, я : целое число, S : куча)$ возвращает $я$ наименьший элемент в $А$

Если я = верх (S):
- Поп $S$
- Возвращаться $А [я]$
Позволять $pivot \leftarrow random [я, верх(S))$
Обновлять $стержень \leftarrow перегородка (А [я : верх(S)), А [вращаться])$
Толкать $вращаться$ на $S$
Возвращаться $IQS (А, я, S)$

Стек $S$ инициализируется, чтобы содержать только длину $п$ из $А$ . $k$ -сортировка массива осуществляется вызовом $IQS (А, я, S)$ за $я = 0, 1, 2, ...$ ; эта последовательность вызовов имеет средняя сложность $О (п + k бревно k)$ , что асимптотически эквивалентно $О (п + k бревно п)$ . Время в худшем случае квадратично, но это может быть исправлено путем замены случайного выбора поворота самых медиана медиан алгоритм.^[3]

Поддержка языка / библиотеки

В C ++ стандарт определяет библиотечную функцию, называемую std :: partial_sort.
В Python стандартная библиотека включает функции n наибольший и самый маленький в его heapq модуль.
В Юля стандартная библиотека включает PartialQuickSort выполнение.

Смотрите также

Алгоритм выбора

внешняя ссылка

Дж. М. Чемберс (1971). Частичная сортировка. CACM 14(5):357–358.

[aofa04slides-1] а ^б ^c Конрадо Мартинес (2004). О частичной сортировке (PDF). 10-й семинар по анализу алгоритмов.

[2] Мартинес, Конрадо (2004). Частичная быстрая сортировка (PDF). Proc. 6-й семинар ACM-SIAM по разработке алгоритмов и экспериментам и 1-й семинар ACM-SIAM по аналитической алгоритмике и комбинаторике.

[paredes-3] а ^б ^c Паредес, Родриго; Наварро, Гонсало (2006). «Оптимальная инкрементная сортировка». Proc. Восьмой семинар по разработке алгоритмов и экспериментов (ALENEX). С. 171–182. CiteSeerX 10.1.1.218.4119. Дои:10.1137/1.9781611972863.16. ISBN 978-1-61197-286-3.

[1]

[2]

[3]

Navigation