Ordenamiento parte 3

© Luis F. Aguas 12012 Octubre

ESTRUCTURAS DE DATOS II

ALGORITMOS DE ORDENAMIENTO


Usando los ordenamientos de Java

• Los API de Java proveen una clase Arrays con varios métodos para diferentes tipos de arreglos.

• Las clases Collections proveen similares métodos de ordenamiento.

• Los métodos de ordenamiento para arreglos de datos primitivos se basan en quicksort

• Los métodos de ordenamiento para arreglos de objetos y listas se basan en mergesort

Burbuja (Bubble)

• Este método realiza comparaciones de todas las posibles parejas de llaves intercambiando aquellas que se encuentran fuera de orden.

• Utiliza un proceso repetitivo comparando las parejas de datos adyacentes del inicio al final del arreglo donde, después de la primer pasada la llave mayor queda en la última posición del arreglo.

Burbuja (Bubble)

Variables• n es el total de elementos• K arreglo de llaves• t variable auxiliar para el intercambio• i,j variables para los indices

BurbujaInicio para i= n-1 ; i>0 ; i-- para j=0; i>j; j++ si (k[j] > k[j+1])

t = k[j]; k[j]= k[j+1]; k[j+1] = t;

Fin

3 8 2 1 4

0 1 2 3 4 5

2K

3 8 2 1 4 2

3 2 8 1 4 2

3 2 1 8 4 2

3 2 1 4 8 2

3 2 1 4 2 8

Primera pasada

3 2 1 4 2 8

2 3 1 4 2 8

2 1 3 4 2 8

2 1 3 4 2 8

2 1 3 2 4 8

Segunda pasada

2 1 3 2 4 8

1 2 3 2 4 8

1 2 3 2 4 8

1 2 2 3 4 8

Tercer pasada

1 2 2 3 4 8

1 2 2 3 4 8

1 2 2 3 4 8

Cuarta pasada

1 2 2 3 4 8

1 2 2 3 4 8

Quinta pasada


Método de Burbuja 2/2• Algoritmo• Varias recorridos por el arreglo

• Se comparan pares sucesivos de elementos • Si el orden es incremental (o idéntico), no hay cambio• Si el orden es decremental, los elementos se intercambian

• Repetir• Fácil de programar, pero ejecuta con lentitud


Análisis de método de burbuja 3/3

• Provee un excelente rendimiento en algunos casos y muy pobre en otros.

• Trabaja mejor cuando el arreglo es ordenado inicialmente.

• En el peor de los casos el numero de comparaciones O(n2)

• En el peor de los casos los intercambios son O(n2)• El mejor caso ocurre cuando el arreglo esta ordenado

• O(n) comparaciones• O(1) intercambios


Comparación de métodos cuadráticos

• Ninguno de los algoritmos son buenos para arreglos grandes.


1. Aplicaciones de ordenamiento

2. Métodos cuadráticos• Selección• Burbuja• Inserción

3. Métodos no cuadráticos• Shellsort• Mergesort• Heapsort• Quicksort

4. Comparación de métodos


Shellsort: Una mejor Inserción

• Shellsort es un tipo de inserción pero con O(n3/2) o mejor rendimiento

• Descubierto por Donald Shell en 1959• Aprovecha divide y conquista para insertar• Antes de ordenar todo el arreglo, ordena muchos

pequeños sub-arreglos usando inserción antes de ordenarlo completamente.

Shell sort

• El método shell divide el arreglo a ordenar en varios grupos haciendo comparaciones e intercambios entre ellos. El tamaño de los subgrupos se decrementa y el número de subgrupos se incrementa hasta llegar a tener n grupos de tamaño 1. A partir de este punto, el método funciona como el de inserción directa.

• El tamaño de los subgrupos así como el total de estos puede determinarlos el usuario para hacer mas eficiente el algoritmo.


Shellsort Características

• Compara los elementos que están muy aparte, entonces acerca los elementos, etc. así elimina mucho movimiento de datos.

• Incrementa la secuencia h1 = 1, h2, … hl

• Después de una fase j para todos los k A[k] ≤ A[k + hj] – la entrada esta hj ordenada

• hj arreglo ordenado permanece hj arreglado después hj - 1 ordenamiento.

Shell sortVariables

• K arreglo de datos a ordenar• H tamaño del grupo• i, j índices para el arreglo• V variable auxiliar• N número de elementos• grupo arreglo con los tamaños de grupo

Shellsort Inicio grupo = [ 21, 7, 3, 1] para g=0; g<4; g++ h=grupo[g]; para i=h; i<n; i++ v=k[i]; j=i; mientras (j>=h && a[j-h]>v) k[j]=k[j-h]; j=j-h; k[j]=v; Fin

3 7 9 0 5 1 6 8 4 2 0 6 1 5 7 3 4 9 8 2

3 7 9 0 5 1 6 8 4 2 0 6 1 5 7 3 4 9 8 2

3 3 2 0 5 1 5 7 4 4 0 6 1 6 8 7 9 9 8 2

3 3 2 5 7 4 1 6 80 5 1 4 0 6 7 9 9 8 2

0 0 1 3 3 4 5 6 81 2 2 4 5 6 7 7 9 8 9

0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 6 5 6 8 7 7 9 8 9

0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9


Shellsort Iteraciones

Incremento de secuencias es {1, 3, 5}


Shellsort Implementación

• Cada hj clasificación es llamada un gap así clasificamos elementos hj aparte. Gap = = 1 resulta un inserción.

• Secuencia de incremento Hibbard• Empieza el gap en N / 2, calcula el próximo gap

dividiendo en número anterior por 2• Si el próximo gap es impar añade uno para hacerlo par

• El peor caso corre en O(N3 / 2)• Una secuencia empírica – inicia el gap en N / 2, divide por

2.2 – tiempo promedio ejecución ≤ O(N5 / 4)• ShellSort.java


Tiempo de ejecución (Milisegundos)


MergeSort

• Un merge es un proceso común de datos que es realizado con dos secuencias de datos con las siguientes características• Ambas secuencias contienen ítems con un método

común de comparación• Los objetos e ambas secuencias son ordenadas de

acuerdo al método de comparación


MergeSort Algoritmo

1. Accese al primer ítem de ambas secuencias

2. Mientras no finalice cualquier secuencia• Compare el ítem actual de las dos secuencias, copie el

ítem actual pequeño a la secuencia de salida, y accese al próximo ítem de la secuencia de entrada donde los ítems fueron copiados.

3. Copie cualquier ítem remanente de la primera secuencia a la secuencia de salida.

4. Copie cualquier ítem remanente de la segunda secuencia a la secuencia de salida


MergeSort

1. Divida el arreglo en dos equivalentes

2. Ordene (recursivamente) cada mitad usando Mergesort.

3. Mezcle (merge) las dos partes generadas

5 4 63 2 71

1 765 2 43

76

5

41 32

Los pequeños están al inicio

31

2


Mergesort (implementación)

public void mergesort ( double arr [ ], int from, int to ){ if (from <= to) return;

int middle = (from + to ) / 2; mergesort (arr, from, middle); mergesort (arr, middle + 1, to);

if (arr [middle] > arr [middle+ 1] ) { copy (arr, from, to, temp) ; merge (temp, from, middle, to, arr); }}

double temp[ ] es inicializado fuera del MergeSort

Opcional si no esta ordenado


Análisis de MergeSort

• Para dos secuencias de entrada que contienen un total de n elementos, necesitamos mover cada elemento de entrada a la secuencia de salida.• El tiempo del Merge es O(n)

• Necesitamos almacenar las dos secuencias iniciales y la secuencia de salida.• El arreglo no puede ser mezclado (merged) en el

lugar.• Espacio adicional usado es O(n)


Análisis de MergeSort

• El número de operaciones de partición es O(log n)

• El numero de operaciones merge es O(n)

• El numero total de operaciones es O(n log n)

• Por hacer una copia recursiva de las variables locales almacenadas en una pila en tiempo de ejecución. ASí MergeSort requiere un almacenamiento adicional de tamaño n.

Radix

• Radix Sort (ordenamiento Radix) es un algoritmo de ordenamiento estable* para ordenar elementos identificados por llaves (o claves) únicas. Cada llave debe ser una cadena o un número capaz de ser ordenada alfanuméricamente.

• Este método ejecuta un número de repeticiones igual al número de caracteres de las llaves a ordenar. El Radix Directo, inicia con el dígito más a la derecha repartiendo los datos en “canastas”, estos datos se reparten de nuevo de acuerdo al siguiente dígito y así sucesivamente hasta terminar con el dígito de mas a la izquierda.

329 248 123 423 226 825 132 335 231 432 256 218

Distribución y reacomodoDigito derecho

329248123

423

226825132

335

231

432 256 218

231 132 432 123 423 825 335 226 256 248 218 329

231

132

432

123

423

825

335226

256248218

329

218 123 423 825 226 329 231 132 432 335 248 256

Distribución y reacomodoDigitocentral

231

132 432

123 423 825

335226

256

248

218 329

218 123 423 825 226 329 231 132 432 335 248 256

Distribución y reacomodoDigito izquierdo

123 132 218 226 231 248 256 329 335 423 432 825

Ejemplo


Algoritmo HeapSort

• Este algoritmo de ordenación está basado en la estructura de montículo.

• Se define montículo de tamaño n como un árbol binario completo de n nodos, tal que el contenido de cada nodo es mayor o igual al contenido de su parte.


Heapsort - I

• El tiempo del merge es O(nlogn) pero requiere temporalmente, n almacenamiento extra para los ítems

• Heapsort no requiere ningún almacenamiento adicional• Algoritmo:

1. Inserte cada valor del arreglo en el montículo (heap) (cola prioridad)

2. Inicie el index a 03. Mientras el heap no este vacío4. Remueva un ítem (elemento del tope) desde el heap

e insértelo en la posición index en el arreglo5. Incremente index


Heapsort - II

• El algoritmo es O(n log n) pero requiere, temporalmente, n almacenamiento extra


Algoritmo para Heapsort en lugar - I

1. Construir un heap para rearreglar los elementos en un arreglo no ordenado (reusamos el arreglo)

2. Mientras el heap no está vacío• Remover el primer ítem del heap intercambiándolo

con el último ítem y restaurando la propiedad heap


Algoritmo para Heapsort en lugar - II

• Construir un heap para rearreglar los elementos en un arreglo no ordenado (reusamos el arreglo)

1. Poner index a 0

2. Mientras el index es menor que array.length• Incremente index en 1 == Insertar el próximo

elemento en el heap• Restaurar la propiedad heap para los elementos en

posiciones 0 hasta index (incrementando el paso previo)


Análisis de HeapSort

• HeapSort.java

• Construir el heap es O(log n)

• El número de operaciones insert es O(n)

• El numero total de operaciones es O(n log n)

• Reusamos el arreglo original así no se necesita almacenamiento adicional


Quicksort

• Desarrollado en 1962 por C. A. R. Hoare• Recursivo• Divide y conquista • Quicksort rearregla un arreglo en dos partes así todos

los elementos en el arreglo izquierdo son menores o iguales que un valor específico llamado pivote

• Quicksort asegura que los elementos en el arreglo derecho sean mayores que el pivote

• El caso promedio para Quicksort es O(n log n)


Quicksort Algoritmo

Sea S el número de elementos a clasificar1. Si el numero de elementos en S es 0 o 1 pare y vuelva al

caso base2. Tome un elemento v desde S llamado pivote3. Divida los elementos restantes (S - {v}) en dos conjuntos

disjuntos:L = {x IN (S - {v}) Y x ≤ v}R = {x IN (S - {v}) Y x ≥ v}

4. Regrese el resultado de aplicar quicksort a L seguido por v y continúe por el resultado aplicando quicksort a R


Quicksort Ejemplo - I


Quicksort Ejemplo - II


Quicksort Ejemplo - IArreglo Original

Pivote 6 es ubicado al final

i para en el elemento 8; j para en el elemento menor 2


Quicksort Ejemplo - IILos elementos 8 y 2 desordenados son cambiados

i se detiene en 9; j detiene en el elemento pequeño 5

Los elementos 9 y 5 se intercambian


Quicksort Ejemplo – III

i para en 9; j para en el 3

Intercambia pivote y elemento en posición i


Algoritmo en Pseudocódigo

• Inicialización de variables

pivote = lista[sup];

i = inf - 1;

j = sup; 4. cont = 1;

// Verificamos que no se crucen los límites

if (inf >= sup)

retornar;

// Clasificamos la sublista

while (cont)

while (lista[++i] < pivote);

while (lista[--j] > pivote);

if (i < j)

temp = lista[i];

lista[i] = lista[j];

lista[j] = temp;

else

cont = 0;


Algoritmo en Pseudocódigo

// Copiamos el pivote en su posición final

temp = lista[i];

lista[i] = lista[sup];

lista[sup] = temp;

// Aplicamos el procedimiento recursivamente a cada sublista

QuickSort (lista, inf, i - 1);

QuickSort (lista, i + 1, sup);


Seleccionando el Pivote

• Quicksort es O(n*n) cuando cada partición contiene un arreglo vacío, que es el caso cuando el arreglo es pre-ordenado.

• La mejor solución es tomar el valor del pivote de manera que sea lo menor para una mala partición.

• Primer elemento – una mala selección• En general, no seleccione el pivote cerca del inicio o del

final del conjunto.• Un elemento intermedio es una buena opción• Medio de tres – la media del primer, intermedio y último

elemento.


Pivote Media-de-tres Ejemplo - I

Arreglo Original

Resultado del ordenamiento de tres elementos(primero, medio, y último)


Pivote Media-de-tres Ejemplo – II

Resultado de intercambio del pivote con el elemento próximo al final

Descripción

• Se elige un pivote.• Se reubican los elementos respecto al pivote los

menores antes, los mayores atrás.• El arreglo queda separado en dos subarreglos• Se repite el proceso con los subarreglos resultantes• El arreglo esta ordenado

Ejecución por pasos

• 4 - 8 - 1 - 7 - 2 - 3 - 5 • 4 - 8 - 1 - 7 - 2 - 3 - 5• 4 - 8 - 1 - 7 - 2 - 3 - 5 • 3 - 8 - 1 - 7 - 2 - 4 - 5• 3 - 8 - 1 - 7 - 2 - 4 - 5• 3 - 4 - 1 - 7 - 2 - 8 - 5 • 3 - 4 - 1 - 7 - 2 - 8 - 5 • 3 - 4 - 1 - 2 - 7 - 8 - 5 • 3 - 4 - 1 - 2 - 5 - 8 - 7

• 3 - 4 - 1 - 2• 1 - 4 - 3 - 2• 1 - 2 - 3 - 4

• 8 - 7 • 7 - 8

• 1 - 2 - 3 - 4 - 5 - 7 - 8

Implementación en Java

• import java.util.Comparator;• import java.util.Random;• public class Quicksort {• public static final Random RND = new Random();• private void swap(Object[] array, int i, int j) {• Object tmp = array[i];• array[i] = array[j];• array[j] = tmp;• }• private int partition(Object[] array, int begin, int end, Comparator cmp) {• int index = begin + RND.nextInt(end - begin + 1);• Object pivot = array[index];• swap(array, index, end); • for (int i = index = begin; i < end; ++ i) {• if (cmp.compare(array[i], pivot) <= 0) {• swap(array, index++, i);• }• }• swap(array, index, end); • return (index);• }• private void qsort(Object[] array, int begin, int end, Comparator cmp){• if (end > begin) {• int index = partition(array, begin, end, cmp);• qsort(array, begin, index - 1, cmp);• qsort(array, index + 1, end, cmp);• }• }• public void sort(Object[] array, Comparator cmp){• qsort(array, 0, array.length - 1, cmp);• }• }


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