1 Sortering. 2 Plan Elementære metoder til sortering -sortering ved indsættelse -Shellsort Sorteringsmetoder baseret på rekursion –quicksort –flettesortering.

Præsentationer af emnet: "1 Sortering. 2 Plan Elementære metoder til sortering -sortering ved indsættelse -Shellsort Sorteringsmetoder baseret på rekursion –quicksort –flettesortering."— Præsentationens transcript:

1 1 Sortering

2 2 Plan Elementære metoder til sortering -sortering ved indsættelse -Shellsort Sorteringsmetoder baseret på rekursion –quicksort –flettesortering Randomisering

3 3 Hvorfor sortere? (1) Det er lettere at søge i en en sorteret datamængde end i en usorteret datamængde, såvel for maskiner som for mennesker. Tænk f.eks. på opslag i en telefonbog. (2) Mange problemer kan løses mere effektivt, hvis inddata er sorteret. Eksempel: Hvis to filer er sorteret i samme orden, er det muligt i blot ét gennemløb at finde alle de poster, der findes i begge filer. Uformel definition: Ved sortering forstås en proces, hvorved elementerne i en datamængde ordnes i rangfølge.

4 4 Bestemmelse af fællesmængden for to usorterede arrays k = 0; for (i = 0; i < M; i++) for (j = 0; j < N; j++) if (a[i] == b[j]) c[k++] = a[i]; Kompleksitet: O(M * N) i a: M 0 j b: 0N k c: 0

5 5 i = j = k = 0; while (i < M && j < N) if (a[i] < b[j]) i++; else if (a[i] > b[j]) j++; else { c[k++] = a[i]; i++; j++; } Bestemmelse af fællesmængden for to sorterede arrays Kompleksitet: O(M + N) i a: M 0 < j b: 0 N < k c: 0 <

6 6 Permutationer En permutation af en mængde af objekter er en ordning af objekterne. For eksempel er p = (2 3 1) en permutation af {1, 2, 3}. p(1) = 2 p(2) = 3p(3) = 1 Der er 6 permutationer af {1, 2, 3}, nemlig (1 2 3)(1 3 2)(2 1 3)(2 3 1)(3 1 2) (3 2 1) Antallet af permutationer af n objekter er n!.

7 7 Lad der desuden være defineret en ordningsrelation ‘<’ på mængden af nøgleværdier, som er total, dvs. for vilkårlige tre nøgleværdier a, b og c opfylder følgende to betingelser: (1) Præcis et af følgende 3 udsagn er sandt: a < b, a = b eller b < a (3-delelighed) (2) Hvis a < b og b < c, så a < c(transitivitet) Lad der være givet N emner R 1, R 2,..., R N, der skal sorteres. Vi kalder dem poster, og hele samlingen kaldes for en fil. Hver post R i indeholder en nøgle, K i, til styring af sorteringen. Herudover kan en post indeholde anden information. En sortering af en fil af n poster er en permutation, p, af mængden {1, 2,..., n}, som ordner nøglerne i stigende rækkefølge: K p(1) ≤ K p(2) ≤... ≤ K p(N).

8 8 En sortering af en fil i det indre lager (f.eks. et array), kaldes for intern sortering. En sortering af en fil på et eksternt lagermedium (f.eks. en disk) kaldes for ekstern sortering. Terminologi

9 9 Elementære algoritmer Sortering ved indsættelse Shellsort Hvorfor studere elementære algoritmer? (1) De er lette at kode (2) De er (tilstrækkeligt) hurtige for små filer (3) I specielle situationer er de hurtigst (4) Udgør illustrative eksempler på algoritmedesign og -analyse

10 10 Problem: Givet et array a med elementerne a[0], a[1],..., a[n-1]. Sorter elementerne i stigende orden. Sortering ved indsættelse Løsning (ved induktion): Basistilfælde: Vi ved, hvordan 1 element sorteres. Induktionshypotese: Vi ved, hvordan n-1 elementer sorteres. Vi kan opnå en sortering af n elementer ved (1) at sortere de første n-1 elementer, (2) indsætte det n´te element korrekt blandt disse.

11 11 A S O R T I N G E X A M P L E A O S R T I N G E X A M P L E A O R S T I N G E X A M P L E A I O R S T N G E X A M P L E A I N O R S T G E X A M P L E A G I N O R S T E X A M P L E A E G I N O R S T X A M P L E A A E G I N O R S T X M P L E A A E G I M N O R S T X P L E A A E G I M N O P R S T X L E A A E G I L M N O P R S T X E A A E E G I L M N O P R S T X

12 12 void insertionSort(Comparable[] a, int i) { if (i > 0) { insertionSort(a, i - 1); for (int j = i; j > 0 && a[j].compareTo(a[j - 1]) < 0; j--) swap(a, j, j - 1); } Sortering ved indsættelse (rekursiv udgave) void swap(Object[] a, int i, int j) { Object tmp = a[i]; a[i] = a[j]; a[j] = tmp; }

13 13 void insertionSort(Comparable[] a) { for (int i = 1; i < a.length; i++) for (int j = i; j > 0 && a[j].compareTo(a[j - 1]) < 0; j--) swap(a, j, j - 1); } Sortering ved indsættelse (iterativ udgave)

14 14 void insertionSort(Comparable[] a, int i) { for (int i = 1; i < a.length; i++){ Comparable tmp = a[i]; int j = i; for ( ; j > 0 && tmp.compareTo(a[j - 1]) < 0; j--) a[j] = a[j - 1]; a[j] = tmp; } Sortering ved indsættelse (iterativ udgave med flytninger) tmp: i a: 0 j-1j

15 15 Animering af sortering ved indsættelse

16 16 Analyse af sortering ved indsættelse Antal sammenligninger: Bedste tilfælde: n-1 Værste tilfælde: 1 + 2 +... + (n-1) = n(n-1)/2 = O(n 2 ) Gennemsnitlige tilfælde: n(n-1)/4 = O(n 2 ) Antal flytninger: Bedste tilfælde: 0 Værste tilfælde: 1 + 2 +... + (n-1) = n(n-1)/2 = O(n 2 ) Gennemsnitlige tilfælde: n(n-1)/8 = O(n 2 ) Tidsforbruget er lineært for “næsten sorterede” filer.

17 17 Shellsort (D. L. Shell, 1959) Ide: Sortering ved indsættelse er meget effektiv, når filen er “næsten sorteret”. Men for “meget usorterede” filer er den langsom, da den kun tillader ombytning af naboelementer. Spørgsmål: Kan vi sørge for at ombytte elementer, der ligger langt fra hinanden i starten, for så derefter at foretage en sædvanlig sortering ved indsættelse? Svar: Ja, vi kan sortere de delfiler, der fås ved at tage hvert h´te element i den oprindelige fil, hvor h > 1.

18 18 4-sortering 1. Opdel filen i 4 delfiler: hvert 4. element startende i det første, hvert 4. element startende i det andet, hvert 4. element startende i det tredje, hvert 4. element startende i det fjerde, 2. Sorter hver af disse. Filen siges da at være 4-sorteret. På tilsvarende måde kan vi definere en h-sortering. Bemærkning: En fil, der er 1-sorteret, er sorteret.

19 19 4-sortering ved indsættelse Benyt sortering ved indsættelse med “skridtlængde” 4. A S O R T I N G E X A M P L E A I O R T S N G E X A M P L E A I N R T S O G E X A M P L E A I N G T S O R E X A M P L E A I N G E S O R T X A M P L E A I A G E S N R T X O M P L E A I A G E S N M T X O R P L E A I A G E S N M P X O R T L E A I A G E L N M P S O R T X E A I A G E L E M P S N R T X O

20 20 h-sortering void h_sort(Comparable[] a, int h) { for (int i = h; i < a.length; i++) { Comparable tmp = a[i]; int j = i; for ( ; j >= h && tmp.compareTo(a[j - h]) < 0; j -= h) a[j] = a[j - h]; a[j] = tmp; } I forhold til insertionSort er 1 blot erstattet med h.

21 21 void shellsort(Comparable[] a) { int h; for (h = 1; h < a.lenghth / 9; h = 3 * h + 1) ; for ( ; h >= 1; h /= 3) h_sort(a, h); } Shellsort Shellsort er h-sortering for en aftagende sekvens af h-værdier, afsluttende med h = 1. I dette tilfælde sekvensen..., 1093, 364, 121, 40, 13, 4, 1. Det er en god ide, at vælge sekvenser, hvor successive værdier er indbyrdes primiske (deres største fælles divisor er 1).

22 22 void shellsort(Comparable[] a) { for (int h = a.length / 2; h > 0; h = h == 2 ? 1 : h / 2.2) h_sort(a, h); } Shellsort Lærebogens algoritme:

23 23 Animering af Shellsort

24 24 Analyse af Shellsort Antal sammenligninger: Bedste tilfælde: (n-1) + (n-4) + (n-13) +... ≤ n log 3 n Værste tilfælde: højst n 1.5 (for sekvensen 1, 4, 13,...) Gennemsnitlige tilfælde: kendes ikke. To forslag er O(n 1.25 ) og O(n(log n) 2 ). Antal flytninger: Bedste tilfælde: 0 Værste tilfælde: højst n 1.5 (for sekvensen 1, 4, 13,...) Gennemsnitlige tilfælde: kendes ikke. To forslag er O(n 1.25 ) og O(n(log n) 2 ).

25 25 Java (JIT), tid i sekunder: metode N = 32000 64000 128000 256000 512000 1024000 insertionSort 6.59 27.24 114.14 - - - shellsort 0.04 0.08 0.18 0.41 1.03 2.37 Måling af køretider (PowerBook G3, 400 MHz, Metrowerks) C, tid i sekunder: metode N = 32000 64000 128000 256000 512000 1024000 insertionSort 3.02 12.70 32.22 - - - shellsort 0.03 0.05 0.13 0.35 0.80 1.97

26 26 Har du brug for en sorteringsmetode? Så brug Shellsort. lidt kode bedste metode til små og middelstore filer stadig OK for meget store filer

27 27 Quicksort (C. A. R. Hoare, 1962) Quicksort er i praksis den hurtigste algoritme til intern sortering. Ide: For at sortere et array, så del det i en venstre og en højre del, således at alle elementer i den venstre del er mindre end eller lig med alle elementer i den højre del. Sorter derefter den venstre del og den højre del rekursivt. venstre delhøjre del ≤

28 28 Deling (partition) Delingen af et array a kan foretages således: (1)Vælg en delingsværdi, v, blandt værdierne i a. (2)Gennemløb a fra venstre mod højre, indtil der findes et element a[i] ≥ v. (3)Gennemløb a fra højre mod venstre, indtil der findes et element a[j] ≤ v. (4) Ombyt a[i] og a[j]. (5)Fortsæt med at gennemløbe og ombytte, indtil de to gennemløb “krydser” hinanden. ≤ v ≥ va[i]a[j]

29 29 v: delingsværdien i: venstre-mod-højre-pegeren j: højre-mod-venstre-pegeren i j ≤ v ≥ v a[i] ≥ va[j] ≤ v XY i j ≤ v ≥ v YX ≤ v≥ v

30 30 Deling af a[low:high] med hensyn til v : i = low; j = high; while (i <= j) { while (a[i].compareTo(v) < 0) i++; while (a[j].compareTo(v) > 0) j--; if (i <= j) { swap(a, i, j); i++; j--; } } Implementering Resultat: a[low:i] ≤ a[j:high] og i > j. Kan bevises ved at påvise gyldigheden af løkkeinvarianten { a[low:i-1] ≤ v ≤ a[j+1:high] } for den yderste løkke.

31 31 void quicksort(Comparable[] a, int low, int high) { if (low < high) { Comparable v = a[(low + high)/2]; int i = low, j = high; while (true) { while (a[i].compareTo(v) < 0) i++; while (a[j].compareTo(v) > 0) j--; if (i >= j) break; swap(a, i, j); i++; j--; } quicksort(a, low, j); quicksort(a, i, high); } Quicksort Delingsværdien v (også kaldet pivot-værdien) kan være værdien af et vilkårligt element blandt a[low:high], f.eks. a[(low+high)/2].

32 32 int partition(Comparable[] a, int low, int high) { Comparable v = a[high]; int i = low - 1, j = high; while (true) { while (a[++i].compareTo(v) < 0) ; while (v.compareTo(a[--j]) < 0) if (j == low) break; if (i >= j) break; swap(a, i, j); } swap(a, i, high); return i; } Alternativ implementering af delingen Vi kan alternativt anvende a[high] som delingsværdi. a[low:high-1] deles, hvorefter a[high] ombyttes med a[i].

33 33 int quicksort(Comparable[] a, int low, int high) { if (low < high) { int i = partition(a, low, high); quicksort(a, low, i - 1); quicksort(a, i + 1, high); } Metoden quicksort

34 34 Animering af quicksort

35 35 Antal sammenligninger Lad C(N) betegne antallet af sammenligninger ved kald af quicksort med N elementer. Ved delingen foretages cirka N sammenligninger. Herefter sorteres den venstre del og den højre del hver for sig. I gennemsnit består hver del af cirka N/2 elementer, og får vi derfor rekursionsrelationen: C(N) = N + 2*C(N/2) for N ≥ 2, og C(1) = 0. som har løsningen C(N) = N log 2 N.

36 36 Mere præcise beregninger giver Quicksort bruger i gennemsnit cirka 2N lnN sammenligninger. hvor ln betegner den naturlige logaritme. Antal sammenligninger i gennemsnit 2N ln N ≈ 1.38 N log 2 N Det gennemsnitlige antal sammenligninger er altså kun 38% højere end antallet af sammenligninger i det bedste tilfælde.

37 37 Antal sammenligninger i værste tilfælde Det værste tilfælde optræder, når delingen for hvert N resulterer i en del med 1 element og en del med N-1 elementer. Vi få da C(N) = N + C(N-1), for N ≥ 2, og C(1) = 0. som har løsningen C(N) = N(N+1)/2. Det værste tilfælde optræder, når filen er sorteret (eventuelt i omvendt orden). Valg af tilfældigt delingselement (eller “median af 3”) reducerer chancen for, at det værste tilfælde optræder.

38 38 void quicksort(Comparable[] a, int low, int high) { if (low < high) { if (a[high].compareTo(a[low]) < 0) swap(a, low, high); int mid = (low + high)/2; if (mid == low) return; if (a[mid].compareTo(a[low]) < 0) swap(a, low, mid); if (a[high].compareTo(a[mid]) < 0) swap(a, mid, high); swap(a, mid, high - 1); int i = partition(a, low + 1, high - 1); quicksort(a, low, i - 1); quicksort(a, i + 1, high); } Quicksort med median af 3

39 39 Benyt en simpel metode for små delfiler if (high - low < CUTOFF) insertionSort(a, low, high); else indsættes i stedet for if (low < high) i starten af quicksort, hvor CUTOFF f.eks. er 10.

40 40 Tid i sekunder: Metode N = 32000 64000 128000 256000 512000 1024000 quicksort 0.03 0.05 0.09 0.17 0.36 0.76 shellsort 0.04 0.08 0.18 0.41 1.03 2.37 insertionSort 6.59 27.24 114.14 ≈ 8 min ≈ 32 min ≈ 2 timer quicksort: median af 3 og insertionSort for små delfiler (CUTOFF = 10). Empirisk undersøgelse af quicksort (PowerBook G3, 400 MHz, Metrowerks)

41 41 Udvælgelse Problem: Find det k’te mindste element blandt en mængde af N elementer. Eksempel: Det 3. mindste tal blandt {3, 6, 5, 2, 8, 4} er 4. Løsningsmulighed 1: Sorter elementerne i stigende orden. Det k´te element i den sorterede rækkefølge er løsning på problemet. Kompleksitet: afhænger af sorteringsmetode - med quicksort: O(N log N).

42 42 Løsningsmulighed 2: Hvis k er lille, så anvend sortering ved udvælgelse, men stop, når de første k elementer er på plads. Kompleksitet: O(k N), idet N + (N-1) + … + (N - k + 1) ≈ k N Løsningsmulighed 3: Anvend en “hob” (en datastruktur til repræsentation af prioritetskøer - mere herom senere). Kompleksitet: O(k log N) Kan vi gøre det bedre?

43 43 Udvælgelse ved brug af partition Metoden omordner a, så a[low:k-1] ≤ a[k] ≤ a[k+1:high]. void quickSelect(Comparable[] a, int low, int high, int k) { if (low < high) { int i = partition(a, low, high); if (i > k) quickSelect(a, low, i - 1, k); if (i < k) quickSelect(a, i + 1, high, k); } Da der kun benyttes halerekursion, kan rekursionen let elimineres: void quickSelect(Comparable a[], int low, int high, int k) { while (low < high) { int i = partition(a, low, high); if (i >= k) high = i - 1; if (i <= k) low = i + 1; }

44 44 O(N) i gennemsnit, idet N + N/2 + N/4 + … ≤ 2N. Det er muligt (men ikke helt let) at sørge for garanteret lineær køretid. Kompleksitet af quickSelect

45 45 void sort(Comparable[] a, int low, int high) { if (low < high) { // Del: Del a[low:high] i to delfiler, a[low:i] og a[j:high], hvor i ≥ j. // Hersk: sort(a, low, i); sort(a, j, high); // Kombiner:Sammensæt de to sorterede delfiler, så de udgør en sortering af a[low:high]. } Sortering ved del-og-hersk Mergesort (sortering ved fletning): Del: i = (low+high)/2; j = i+1; Kombiner: Flet de to sorterede delfiler, og placer resultatet i a[low:high]. Quicksort: Del: Vælg en værdi, v. Ombyt elementerne i a[low:high], således at a[low:i] ≤ v ≤ a[j:high], og i ≥ j. Kombiner : Intet.

46 46 Fletning for (i = j = k = 0; k < M + N; k++) if (i >= M) c[k] = b[j++]; else if (j >= N) c[k] = a[i++]; else c[k] = a[i].compareTo(b[j]) < 0 ? a[i++] : b[j++]; k c: 0M+N ≤ i a: M0 ≤ ≤ j b: 0N ≤ ≤

47 47 mergeSort void mergeSort(Comparable[] a, int low, int high) { if (low < high) { int mid = (low + high)/2; mergesort(a, low, mid); mergesort(a, mid + 1, high); merge(a, low, mid, high); }

48 48 void merge(Comparable[] a, int low, int mid, int high) { int i = low, j = mid + 1; for (int k = low; k <= high; k++) if (i > mid) b[k] = a[j++]; else if (j > high) b[k] = a[i++]; else b[k] = a[i].compareTo(a[j]) < 0 ? a[i++] : a[j++]; for (int k = low; k <= high; k++) a[k] = b[k]; } Fletning af a[low:mid] med a[mid+1:high] over i a[low:high] : Simpel fletning low mid mid + 1 high ≤≤ a:a: ≤ b:b: low high Fletning: ≤ a:a: low high Kopiering:

49 49 A S O R T I N G E X A M P L E A O R S T I N G E X A M P L E A O R S I T N G E X A M P L E A O R S I T G N E X A M P L E A O R S G I N T E X A M P L E A G I N O R S T E X A M P L E A G I N O R S T A E M X P L E A G I N O R S T A E M L L P E A G I N O R S T A E M L E L P A G I N O R S T A E E L M P X A A E E G I L M N O P R S T X

50 50 Animering af mergesort

51 51 Kaldtræer 8 1 1 1 1111111 1 1 1 11 1 2 2 2 2 22 2 2 4 4 4 4 88 16

52 52 Vurdering af sortering ved fletning Fordele: er ufølsom over for startorden i inddata kræver cirka N log 2 N sammenligninger for at sortere enhver fil C(N) = 2C(N/2) + N, C(1) = 0 er stabil kan benyttes til at sortere lister er velegnet til ekstern sortering Ulemper: kræver (i praksis) ekstra plads proportional med N

53 53 At en metode er stabil kan være hensigtsmæssigt ved sortering på flere nøgler. Hans 9Arne 9Jørgen03 Karen11Erling 11Mette 7 Jørgen03Hans 9Niels 7 Niels 7Jørgen03Arne 9 Mette 7Karen11Hans 9 Arne 9Mette 7Erling 11 Erling 11Niels 7Karen11 Sorter på første nøgle. Derefter på anden. For samme anden nøgle bevares rækkefølgen for ens nøgler fra første sortering. Stabile metoder En sorteringsmetode siges at være stabil, hvis den bevarer den relative orden af poster med samme nøgle i filen.

54 54 Tid i sekunder: Metode N = 32000 64000 128000 256000 512000 102400 mergesort 0.06 0.12 0.25 0.54 1.15 2.67 quicksort 0.03 0.05 0.09 0.17 0.36 0.76 shellsort 0.04 0.08 0.18 0.41 1.03 2.37 Empirisk undersøgelse af mergesort

55 55 Uformelt bevis: Sortering er ækvivalent med bestemmelse af en permutation. Sortering kan derfor modelleres ved et beslutningstræ, hvor hver interne knude svarer til en sammenligning af to nøgler, mens hver eksterne knude svarer til en af de N! mulige permutationer. Højden i dette træ er mindst log 2 (N!). Af Stirlings formel fås log 2 (N!) ≈ Nlog 2 N - 1.44N. Kompleksiteten af sortering Enhver sorteringsalgoritme, der er baseret på nøglesammenligninger, kræver i værste tilfælde mindst cNlog 2 N sammenligninger for at sortere N elementer, hvor c er en konstant > 0.

56 56 Kriterier for valg af sorteringsmetode Størrelse af nøgler (sammenligninger) Størrelse af poster (flytninger/ombytninger) Størrelse af fil (elementær/avanceret metode) Nøgletype (sammenligninger/radix) Mange ens nøgler? Er filen næsten sorteret? Kræves stabilitet?

57 57 Randomisering

58 58 Behovet for tilfældige tal Mange anvendelser: Programafprøvning (generering af tilfældige inddata) Sortering (f.eks. bestemmelse af pivot-elementet i quicksort) Simulering (f.eks. generering af kunders ankomst til en bank) Spil (f.eks. valg af åbningstræk) Randomiserede algoritmer (f.eks. test af om et tal er et primtal)

59 59 Generering af tilfældige tal Ægte tilfældighed på en computer er umuligt at opnå. Vi må nøjes med pseudotilfældige tal, d.v.s. tal der forekommer at være tilfældige. Sekvenser af genererede tal skal kunne modstå en lang række statistiske tests. For det meste benyttes en lineær kongruens generator (Lehmer, 1951): X i+1 = AX i + B (mod M) hvor X i+1, X i, A, B og M er heltal. X 0 kaldes for generatorens sæd. A, B og M skal vælges således, at længden af en sekvens (perioden) bliver så lang som muligt. M bør være et stort primtal.

60 60 Generering af tilfældige tal i Java Java tilbyder klassen java.util.Random. public class Random { public Random(); public Random(long seed); public int nextInt(); public long nextLong(); public float nextFloat(); public double nextDouble(); public double nextBytes(byte[] bytes); public double nextGaussian(); public void setSeed(long seed); protected int next(int bits); }

61 61 public class Random { private long seed; private final static long multiplier = 0x5DEECE66DL;// = 25214903917 private final static long addend = 0xBL;// = 11 private final static long mask = (1L << 48) - 1; public Random() { this(System.currentTimeMillis()); } public Random(long seed) { this.seed = (seed ^ multiplier) & mask; } public int nextInt() { return next(32); } protected int next(int bits) { long nextseed = (seed * multiplier + addend) & mask; seed = nextseed; return (int) (nextseed >>> (48 - bits)); } Til generering af tilfældige heltal benyttes Lehmers metode

62 62 Generering af tilfældige permutationer (kan f.eks. benyttes til blanding af kort) void permute(Object[] a) { Random r = new Random(); for (int i = 1; i < a.length; i++) swap(a, i, r.nextInt(i + 1)); }

63 63 Læs kapitel 10 og 11 Løs følgende opgaver Opgave 20: 8.2 (1 point) Opgave 21: 8.11 (2 point) Opgave 22: Se de næste sider (4 - 6 point, ikke-obligatorisk) Afleveringsfrist: tirsdag den 6. november Ugeseddel 6 23. oktober - 30. oktober

64 64 fortsættes

65 65 fortsættes

66 66