Główna zawartość
Informatyka
Kurs: Informatyka > Rozdział 1
Lekcja 8: Sortowanie przez scalanieSortowanie przez scalanie (merge sort)
Ponieważ używamy algorytmu dziel-i-rządź do sortowania, musimy zdecydować jak będą wyglądać nasze podproblemy. Pierwotny problem to posortowanie całej tablicy. Powiedzmy, że podproblemem jest posortowanie podtablicy. W szczególności myślimy o podproblemie posortowania podtablicy rozpoczynającej się indeksem p i kończącej się indeksem r. To będzie ważne, abyśmy znali oznaczenie dla podtablicy, więc powiedzmy, że
array[p..r]
oznacza podtablicę array
. Zauważ, że ta notacja z "dwiema kropkami" nie jest poprawna dla JavaScript; używamy jej tu tylko po to, aby opisać działanie algorytmu, a nie po to by podać sposób jego implementacji w kodzie. Biorąc pod uwagę nasze oznaczenia, dla tablicy n-elementowej, nasz pierwotny problem to posortowanie tablicy array[0..n-1]
.Oto jak sortowanie przez scalanie używa algorytmu dziel-i-rządź:
- Podziel przez znalezienie liczby q na pozycji w połowie pomiędzy p i r. Robimy to w ten sam sposób w jaki znaleźliśmy środek w przeszukiwaniu binarnym: zsumuj p i r, podziel przez 2, i zaokrąglij w dół.
- Rządź poprzez rekurencyjne sortowanie podtablic w każdym z dwóch podproblemów, stworzonych w kroku 1. Oznacza to: rekurencyjnie posortuj podtablicę
array[p..q]
i rekurencyjnie posortuj podtablicęarray[q+1..r]
. - Połącz przez scalanie obie posortowane podtablice z powrotem w jedną posortowaną podtablicę
array[p..r]
.
Potrzebujemy przypadku bazowego. Przypadkiem bazowym jest podtablica zawierająca mniej niż dwa elementy, co ma miejsce, gdy p, is greater than or equal to, r, wtedy podtablica nie ma już żadnych elementów lub posiada jeden element, który jest już posortowany. Czyli wykonujemy algorytm dziel-i-rządź tylko wtedy, gdy p, is less than, r.
Spójrzmy na przykład. Zacznijmy od
tablicy
zawierającej [14, 7, 3, 12, 9, 11, 6, 2]. Pierwsza podtablica jest tak naprawdę pełną tablicą array[0.{,}7]
(p, equals, 0 i r, equals, 7). Ta podtablica posiada przynajmniej dwa elementy, więc nie jest przypadkiem bazowym.- W kroku dzielenia obliczamy q, equals, 3.
- W kroku rządzenia musimy posortować dwie podtablice
array[0..3]
, która zawiera [14, 7, 3, 12], iarray[4.{,}7]
, która zawiera [9, 11, 6, 2]. Kiedy kończymy krok rządzenia, każda z dwóch podtablic jest posortowana:array[0..3]
zawiera [3, 7, 12, 14], aarray[4.{,}7]
zawiera [2, 6, 9, 11], więc pełna tablica to [3, 7, 12, 14, 2, 6, 9, 11]. - Ostatecznie, krok połączenia scala dwie posortowane podtablice w pierwszą i drugą połowę całej, posortowanej tablicy [2, 3, 6, 7, 9, 11, 12, 14].
A jak podtablica
array[0..3]
została posortowana? W ten sam sposób. Posiada ona więcej niż dwa elementy, więc nie jest przypadkiem bazowym. Dla p, equals, 0 i r, equals, 3, obliczamy q, equals, 1, rekurencyjnie sortujemy array[0..1]
([14, 7]) oraz array[2..3]
([3, 12]), w rezultacie czego podtablica array[0..3]
zawierająca [7, 14, 3, 12], po scaleniu pierwszej podtablicy z drugą podtablicą, wygląda tak: [3, 7, 12, 14].A jak podtablica
array[0..1]
została posortowana? Dla p, equals, 0 i r, equals, 1, obliczamy q, equals, 0, rekurencyjnie sortujemy array[0..0]
([14]) oraz array[1..1]
([7]), w rezultacie czego podtablica array[0..1]
zawierająca [14, 7], po scaleniu pierwszej podtablicy z drugą podtablicą, wygląda tak: [7, 14].Podtablice
array[0..0]
oraz array[1..1]
są przypadkami bazowymi, ponieważ każda z nich zawiera mniej niż dwa elementy. Poniżej przedstawiony jest cały algorytm sortowania przez scalanie:Większość kroków w sortowaniu przez scalanie jest prosta. Można łatwo sprawdzić przypadek bazowy. Odnalezienie punktu środkowego q w kroku dzielenia również jest bardzo łatwe. Musimy jedynie zrobić dwa odwołania rekurencyjne w kroku "rządź". Tak naprawdę najtrudniejszy jest krok połączenia dwóch posortowanych podtablic.
Nasze kolejne wyzwanie będzie polegać na zaimplementowaniu kompletnego algorytmu sortowania przez scalanie, aby upewnić się że rozumiesz jak rekurencyjnie korzystać z algorytmu "dziel i rządź". Następnie zajmiemy się szczegółowo efektywnym scalaniem dwóch posortowanych macierzy w jedną macierz - algorytm, który implementujesz w późniejszym wyzwaniu.
Materiał powstał we współpracy profesorów z Dartmouth Computer Science Thomasa Cormena i Devina Balkcoma oraz zespołu nauczycieli informatyki Khan Academy. Materiał jest udostępniony na licencji CC-BY-NC-SA.
Chcesz dołączyć do dyskusji?
- Zna ktos odp. na cwiczenie(0 głosów)