Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Следуя тому же ходу мыслей, что и для сортировки слиянием, можно сказать, что быстрая сортировка будет пытаться сортировать все меньшие и меньшие подсписки, которые эффективнее было бы обрабатывать с помощью других методов.
Представьте себе, что разбиваются только подсписки размером не менее определенного количества элементов. К чему бы привел такой алгоритм быстрой сортировки? Мы получим грубо отсортированный список, т.е. все его элементы будут находиться вблизи требуемых позиций. Подсписки, которые были получены перед прекращением процесса разбиения, будут отсортированы в том смысле, что если подсписок X находится перед подсписком Y, то все элементы подсписка X будут расположены в отсортированном списке перед элементами подсписка Y. Это как раз самое удобное распределение для сортировки методом вставок. Таким образом, работу, начатую быстрой сортировкой, можно завершить с помощью сортировки методом вставок.
Это будет последнее улучшение быстрой сортировки, которое мы рассмотрим. Мы реализовали сверхоптимизированную сортировку без рекурсии, с использованием выбора базовой точки по медиане трех и сортировки методом вставок с целью завершения сортировки.
Листинг 5.18. Оптимизированная быстрая сортировка
const
QSCutOff = 15;
procedure QSInsertionSort(aList : TList;
aFirst : integer; aLast : integer;
aCompare : TtdCompareFunc);
var
i, j : integer;
IndexOfMin : integer;
Temp : pointer;
begin
{найти элемент с наименьшим значением из первых QSCutOff элементов и переместить его на первую позицию}
IndexOfMin := aFirst;
j := QSCutOff;
if (j > aLast) then
j := aLast;
for i := succ(aFirst) to j do
if (aCompare(aList.List^[i], aList.List^[IndexOfMin]) < 0) then
IndexOfMin := i;
if (aFirst <> indexOfMin) then begin
Temp := aList.List^[aFirst];
aList.List^[aFirst] := aList.List^[IndexOfMin];
aList.List^[IndexOfMin] := Temp;
end;
{выполнить сортировку методом вставок}
for i := aFirst+2 to aLast do
begin
Temp := aList.List^[i];
j := i
while (aCompare(Temp, aList.List^[j-1]) < 0) do
begin
aList.List^[j] := aList.List^[j-1];
dec(j);
end;
aList.List^ [j ] :=Temp;
end;
end;
procedure QS( aList : TList;
aFirst : integer;
aLast : integer;
aCompare : TtdComparSFunc);
var
L, R : integer;
Pivot : pointer;
Temp : pointer;
Stack : array [0..63] of integer;
{позволяет разместить до 2 миллиардов элементов}
SP : integer;
begin
{инициализировать стек}
Stack[0] := aFirst;
Stack[1] := aLast;
SP := 2;
{пока в стеке есть подфайлы}
while (SP<> 0) do
begin
{вытолкать верхний подфайл}
dec(SP, 2);
aFirst := Stack[SP];
aLast := Stack[SP+1];
{повторять пока в подфайле есть достаточное количество элементов}
while ((aLast - aFirst) > QSCutOff) do
begin
{выполнить сортировку первого, среднего и последнего элементов и в качестве базовой точки выбрать средний - метод медианы трех}
R := (aFirst + aLast) div 2;
if aCompare(aList.List^[aFirst], aList.List^[R]) > Othen begin
Temp := aList.List^[aFirst];
aList.List^[aFirst] := aList.List^[R];
aList.List^[R] := Temp;
end;
if aCompare(aList.List^[aFirst], aList.List^[aLast]) > 0 then begin
Temp := aList.List^[aFirst];
aList.List^[aFirst] := aList.List^[aLast];
aList.List^ [aLast] := Temp;
end;
if aCompare(aList.List^[R], aList.List^[aLast]) > 0 then begin
Temp := aList.List^[R];
aList.List^[R] := aList.List^[aLast];
aList.List^ [aLast] :=Temp;
end;
Pivot := aList.List^[R];
{задать начальные значения индексов и приступить к разбиению списка}
L := aFirst;
R := aLast;
while true do
begin
repeat
dec(R);
until (aCompare(aList.List^[R], Pivot) <=0);
repeat
inc(1);
until (aCompare(aList.List^[L], Pivot) >=0);
if (L >= R) then
Break;
Temp := aList.List^[L];
aList.List^[L] := aList.List^[R];
aList.List^[R] :=Temp;
end;
{затолкнуть больший подфайл в стек и повторить цикл для меньшего подфайла}
if (R - aFirst) < (aLast - R) then begin
Stack[SP] :=succ(R);
Stack[SP+1] := aLast;
inc(SP, 2);
aLast := R;
end
else begin
Stack[SP] := aFirst;
Stack [SP+1] :=R;
inc(SPs 2);
aFirst := succ(R);
end;
end;
end;
end;
procedure TDQuickSort( aList : TList;
aFirst : integer; aLast : integer;
aCompare : TtdCompareFunc);
begin
TDValidateListRange(aList, aFirst, aLast, 'TDQuickSort');
QS(aList, aFirst, aLast, aCompare);
QSInsertionSort(aList, aFirst, aLast, aCompare);
end;
Эта оптимизированная быстрая сортировка состоит из трех процедур. Первая из них - вызываемая процедура TDQuickSort. Она проверяет корректность переданных параметров, для частично сортировки списка вызывает процедуру QS, а затем для окончательной сортировки вызывает процедуру QSInsertionSort. Процедура QS выполняет нерекурсивный процесс разбиения списка до получения подсписков определенного минимального размера. QSInsertionSort представляет собой процедуру оптимизированной сортировки методом вставок для частично отсортированного списка. В частности, обратите внимание, что элемент с наименьшим значением находится в первых QSCutOf f элементах списка. Это вызвано выполнением процесса разбиения и тем фактом, что при достижении размеров подсписков QSCutOff элементов разбиение прекращается.
Стоила ли игра свеч? Тесты однозначно показывают, что стоила. При сортировке 100000 элементов типа longint оптимизированный алгоритм сортировки потребовал на 18% меньше времени, чем стандартный.
Сортировка слиянием для связных списков
Последним алгоритмом, который мы рассмотрим в этой главе, снова будет сортировка слиянием, но в этот раз применительно к связным спискам. Как вы, наверное, помните, несмотря на высокие показатели быстродействия (алгоритм класса O(n log(n))), использование сортировки слиянием требует наличия вспомогательного массива, размер которого составляет половину размера сортируемого массива. Такая необходимость вызвана тем, что на этапе слияния сортировке нужно куда-то помещать элементы.
Для связных списков сортировка слиянием не требует наличия вспомогательного массива, поскольку элементы можно свободно перемещать, разрывая и восстанавливая связи, с быстродействием O(1), т.е. за постоянное время.
Код для сортировки связных списков можно найти на Web-сайте издательства, в разделе материалов. После выгрузки материалов отыщите среди них файл TDLnkLst.pas.
Давайте рассмотрим, каким образом работает код для односвязных списков, а затем расширим концепцию для двухсвязных списков.
Предположим, что имеется связный список с фиктивным начальным узлом. (С учетом этого предположения алгоритм сортировки намного упрощается.) Таким образом, каждый сортируемый нами узел будет иметь родительский узел. Рассмотрим процесс слияния. Пусть имеются два списка, описываемых родительскими узлами первых узлов. Будем считать, что оба списка отсортированы. Можно легко разработать алгоритм слияния с целью объединения двух списков в один. При этом процесс слияния будет заключаться в выполнении удалений и вставок.
Сравниваем два элемента, на которые указывают два родительских узла. Если меньший элемент находится в первом узле, он находится на своем месте, поэтому переходим к следующему узлу. При этом первый узел будет новым родительским узлом. Если же меньший элемент находится во втором списке, его необходимо удалить из списка и вставить после родительского узла первого списка, а затем перейти к следующему узлу. При этом вновь вставленный узел будет новым родительским узлом. Далее описанный процесс продолжается вплоть до исчерпания улов одного из списков. Если пройден весть первый список, в него добавляются оставшиеся элементы из второго.
Все кажется простым. Тем не менее, может показаться, что в процессе сортировки нам приходится разделять исходный список на большое количество списков, содержащих всего один реальный и один фиктивный узел, а затем объединять их в один список. К счастью, это не так, поскольку в качестве фиктивных начальных узлов можно временно использовать другие узлы из списка и даже не разбивать исходный список на подсписки. Давайте рассмотрим, как это сделать.
Во-первых, потребуется написать метод-драйвер сортировки слиянием. Он будет просто вызывать рекурсивный метод, который и будет заниматься собственно сортировкой. Методу-драйверу будут передаваться два параметра: узел, с которого начинается сортируемый список, и количество элементов в списке. Мы не будем использовать nil в качестве сигнализатора окончания списка - для этого будет применяться счетчик узлов. Реализация простого метода-драйвера приведена в листинге 5.19.
Листинг 5.19. Метод-драйвер для сортировки слиянием односвязных списков
procedure TtdSingleLinkList.Sort(aCompare : TtdCompareFunc);
begin
{если в списке более одного элемента, выполнить сортировку слиянием}
if (Count > 1) then
sllMergesort(aCompare, FHead, Count);
MoveBeforeFirst;
FIsSorted := true;
end;
Как видите, для выполнения сортировки метод-драйвер вызывает функцию sllMergeSort. Эта функция сначала вызывает сама себя для первой, а затем - для второй половины списка, после чего обе половины объединяются в один список. Для обеспечения слияния функция sllMergeSort возвращает последний отсортированный узел.
Листинг 5.20. Рекурсивная сортировка слиянием для односвязных списков
function TtdSingleLinkList.sllMergesort(aCompare : TtdCompareFunc;
aPriorNode : PslNode;
aCount : longint): PslNode;
var
Count2 : longint;
PriorNode2 : PslNode;
begin
{сначала обрабатывается простой случай: если в списке всего один элемент, он отсортирован, поэтому выполнение функции завершается}
- QT 4: программирование GUI на С++ - Жасмин Бланшет - Программирование
- C# для профессионалов. Том II - Симон Робинсон - Программирование
- Microsoft Visual C++ и MFC. Программирование для Windows 95 и Windows NT. Часть 2 - Александр Фролов - Программирование
- Crystal Programming. Введение на основе проекта в создание эффективных, безопасных и читаемых веб-приложений и приложений CLI - Джордж Дитрих - Программирование
- Советы по Delphi. Версия 1.4.3 от 1.1.2001 - Валентин Озеров - Программирование
- Программирование игр и головоломок - Жак Арсак - Программирование
- Язык программирования C#9 и платформа .NET5 - Эндрю Троелсен - Программирование
- Как спроектировать современный сайт - Чои Вин - Программирование
- Программирование на Python с нуля - Максим Кононенко - Программирование
- Каждому проекту своя методология - Алистэр Коуберн - Программирование