🗊Презентация Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17)

Категория: Устройства и комплектующие
Нажмите для полного просмотра!
Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №1Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №2Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №3Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №4Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №5Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №6Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №7Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №8Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №9Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №10Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №11Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №12Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №13Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №14Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №15Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №16Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №17Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №18Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №19Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №20Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №21Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №22Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №23Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №24Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №25Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №26Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №27Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №28Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №29Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №30Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №31Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №32Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №33Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №34Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №35Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №36Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №37Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №38Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №39Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №40Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №41Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №42Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №43Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №44Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №45Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17), слайд №46
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Теория алгоритмов. Сортировка массива. (Лекция 17). Доклад-сообщение содержит 46 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1


Сортировка Алтайский государственный университет Факультет математики и ИТ Кафедра информатики Барнаул 2016
Описание слайда:
Сортировка Алтайский государственный университет Факультет математики и ИТ Кафедра информатики Барнаул 2016

Слайд 2


План Сортировка: общие замечания Задача сортировки Внутренняя и внешняя сортировка Устойчивость Сортировка массива Сортировка прямыми вставками Идея Псевдокод Анализ алгоритма Сортировка бинарными вставками Сортировка прямым выбором Идея алгоритма Временная сложность алгоритма Сортировка прямыми обменами Идея алгоритма Временная сложность алгоритма Улучшения алгоритма Шейкерная сортировка
Описание слайда:
План Сортировка: общие замечания Задача сортировки Внутренняя и внешняя сортировка Устойчивость Сортировка массива Сортировка прямыми вставками Идея Псевдокод Анализ алгоритма Сортировка бинарными вставками Сортировка прямым выбором Идея алгоритма Временная сложность алгоритма Сортировка прямыми обменами Идея алгоритма Временная сложность алгоритма Улучшения алгоритма Шейкерная сортировка

Слайд 3


Сортировка: общие замечания Задача сортировки Внутренняя и внешняя сортировка Устойчивость Сортировка массива
Описание слайда:
Сортировка: общие замечания Задача сортировки Внутренняя и внешняя сортировка Устойчивость Сортировка массива

Слайд 4


Сортировка Сортировка – процесс перестановки объектов заданной совокупности в определенном порядке (возрастающем или убывающем) Целью сортировки обычно является облегчение последующего поиска элементов в отсортированном множестве В зависимости от объема и структуры данных методы сортировки подразделяются на: Внутренние – сортировка массивов Внешние – сортировка файлов
Описание слайда:
Сортировка Сортировка – процесс перестановки объектов заданной совокупности в определенном порядке (возрастающем или убывающем) Целью сортировки обычно является облегчение последующего поиска элементов в отсортированном множестве В зависимости от объема и структуры данных методы сортировки подразделяются на: Внутренние – сортировка массивов Внешние – сортировка файлов

Слайд 5


Сортировка: более формально Дано: N объектов a1, a2, …, aN Требуется: упорядочить заданные объекты, т.е. переставить их в такой последовательности ap1, ap2, …, apN, чтобы их ключи расположились в неубывающем порядке kp1 ≤ kp2 ≤ … ≤ kpN Ключ ki = f(ai) – некоторая функция элемента ai – целое число => ki = ai ai – структура => ki = ai.key
Описание слайда:
Сортировка: более формально Дано: N объектов a1, a2, …, aN Требуется: упорядочить заданные объекты, т.е. переставить их в такой последовательности ap1, ap2, …, apN, чтобы их ключи расположились в неубывающем порядке kp1 ≤ kp2 ≤ … ≤ kpN Ключ ki = f(ai) – некоторая функция элемента ai – целое число => ki = ai ai – структура => ki = ai.key

Слайд 6


Сортировка: устойчивость При устойчивой сортировке относительный порядок элементов с одинаковыми ключами не меняется Если kpi ≤ kpj и i < j, то pi < pj Устойчивость желательна, если элементы уже упорядочены
Описание слайда:
Сортировка: устойчивость При устойчивой сортировке относительный порядок элементов с одинаковыми ключами не меняется Если kpi ≤ kpj и i < j, то pi < pj Устойчивость желательна, если элементы уже упорядочены

Слайд 7


Сортировка массивов Массив – одна из наиболее распространенных совокупностей, подвергаемых сортировке От алгоритмов сортировки массива требуется экономичность по памяти Перестановки, упорядочивающие массив, должны выполняться на том же месте экономичность по времени Мера эффективности C – количество сравнений ключей и M – число перестановок элементов
Описание слайда:
Сортировка массивов Массив – одна из наиболее распространенных совокупностей, подвергаемых сортировке От алгоритмов сортировки массива требуется экономичность по памяти Перестановки, упорядочивающие массив, должны выполняться на том же месте экономичность по времени Мера эффективности C – количество сравнений ключей и M – число перестановок элементов

Слайд 8


Сортировка массивов: алгоритмы Простые методы сортировки – прямые, временная сложность – O(n2) сортировка прямыми вставками (by insertion) сортировка прямым выбором (by selection) сортировка прямыми обменами выбором (by exchange) «Улучшенные» методы сортировки, временная сложность – O(n log n) быстрая сортировка Хоара (quicksort) сортировка слияниями (mergesort) coртировка Шелла (shellsort) …
Описание слайда:
Сортировка массивов: алгоритмы Простые методы сортировки – прямые, временная сложность – O(n2) сортировка прямыми вставками (by insertion) сортировка прямым выбором (by selection) сортировка прямыми обменами выбором (by exchange) «Улучшенные» методы сортировки, временная сложность – O(n log n) быстрая сортировка Хоара (quicksort) сортировка слияниями (mergesort) coртировка Шелла (shellsort) …

Слайд 9


Сортировка прямыми выставками Идея Псевдокод Анализ алгоритма Сортировка бинарными вставками
Описание слайда:
Сортировка прямыми выставками Идея Псевдокод Анализ алгоритма Сортировка бинарными вставками

Слайд 10


Сортировка вставками
Описание слайда:
Сортировка вставками

Слайд 11


Сортировка простыми вставками Массив делится на две части «готовую» a1, a2, …, ai-1 исходную ai, ai+1, …, aN Для каждого i от 2 до N из исходной части извлекается i-й элемент вставляется в готовую часть на нужное место
Описание слайда:
Сортировка простыми вставками Массив делится на две части «готовую» a1, a2, …, ai-1 исходную ai, ai+1, …, aN Для каждого i от 2 до N из исходной части извлекается i-й элемент вставляется в готовую часть на нужное место

Слайд 12


Сортировка простыми вставками
Описание слайда:
Сортировка простыми вставками

Слайд 13


Сортировка простыми вставками Анализ алгоритма Лучший случай: массив упорядочен Худший случай: массив упорядочен в обратном порядке Сmin = N – 1 Mmin = 3(N-1) Cavg = (N2 + N – 2)/4 Mavg = (N2 + 9N – 10)/4 Cmax = (N2 + N – 4)/2 Mmax = (N2 + 3N – 4)/2 Итог: T(N) = C(N) + M(N) = O(N2)
Описание слайда:
Сортировка простыми вставками Анализ алгоритма Лучший случай: массив упорядочен Худший случай: массив упорядочен в обратном порядке Сmin = N – 1 Mmin = 3(N-1) Cavg = (N2 + N – 2)/4 Mavg = (N2 + 9N – 10)/4 Cmax = (N2 + N – 4)/2 Mmax = (N2 + 3N – 4)/2 Итог: T(N) = C(N) + M(N) = O(N2)

Слайд 14


Сортировка бинарными вставками Сортировка простыми вставками может быть улучшена Можно ускорить поиск подходящего места в «готовой» части, т.к. она упорядочена В упорядоченной последовательности применим бинарный поиск! Сложность бинарного поиска в худшем случае есть O(log N) Количество сравнений есть O(N log N) Но по-прежнему, M(N) = O(N2) Итог: T(N) = O(N log N) +O(N2) = O(N2)
Описание слайда:
Сортировка бинарными вставками Сортировка простыми вставками может быть улучшена Можно ускорить поиск подходящего места в «готовой» части, т.к. она упорядочена В упорядоченной последовательности применим бинарный поиск! Сложность бинарного поиска в худшем случае есть O(log N) Количество сравнений есть O(N log N) Но по-прежнему, M(N) = O(N2) Итог: T(N) = O(N log N) +O(N2) = O(N2)

Слайд 15


Сортировка прямым выбором Идея Псевдокод Анализ алгоритма
Описание слайда:
Сортировка прямым выбором Идея Псевдокод Анализ алгоритма

Слайд 16


Сортировка простым выбором Массив делится на две части «готовую» a1, a2, …, ai-1 исходную ai, ai+1, …, aN Для каждого i от 1 до N–1 присвоить k индекс минимального элемента в исходной части поменять местами элементы ai и ak
Описание слайда:
Сортировка простым выбором Массив делится на две части «готовую» a1, a2, …, ai-1 исходную ai, ai+1, …, aN Для каждого i от 1 до N–1 присвоить k индекс минимального элемента в исходной части поменять местами элементы ai и ak

Слайд 17


Сортировка простым выбором SELECTIONSORT(A) 1 for i  1 to length[A] – 1 do 2 k  i 3 x  A[i] 4 for j  1 to length[A] – 1 do 5 if A[j] < x then 6 k  j 7 x  A[j] 8 A[k]  A[i] 9 A[i]  x
Описание слайда:
Сортировка простым выбором SELECTIONSORT(A) 1 for i  1 to length[A] – 1 do 2 k  i 3 x  A[i] 4 for j  1 to length[A] – 1 do 5 if A[j] < x then 6 k  j 7 x  A[j] 8 A[k]  A[i] 9 A[i]  x

Слайд 18


Сортировка простым выбором Анализ алгоритма Количество сравнений не зависит от начального порядка элементов: Лучший случай: массив упорядочен Худший случай: массив упорядочен в обратном порядке С = (N2 – N)/2 Mmin = 3(N – 1) Mavg  N(ln N + ),  = 0.577216… Mmax = N2/4 + 3(N – 1) Итог (худший случай) : T(N) = C(N) + M(N) = O(N2) В среднем сортировка выбором выгоднее сортировки вставками
Описание слайда:
Сортировка простым выбором Анализ алгоритма Количество сравнений не зависит от начального порядка элементов: Лучший случай: массив упорядочен Худший случай: массив упорядочен в обратном порядке С = (N2 – N)/2 Mmin = 3(N – 1) Mavg  N(ln N + ),  = 0.577216… Mmax = N2/4 + 3(N – 1) Итог (худший случай) : T(N) = C(N) + M(N) = O(N2) В среднем сортировка выбором выгоднее сортировки вставками

Слайд 19


Сортировка прямыми обменами Идея Псевдокод Анализ алгоритма
Описание слайда:
Сортировка прямыми обменами Идея Псевдокод Анализ алгоритма

Слайд 20


Сортировка простыми обменами (пузырьковая сортировка) Идея: пузырек воздуха в стакане воды поднимается со дна вверх – самый маленький («легкий») элемент массива перемещается вверх («всплывает») Для каждого i от 2 до N Для каждого j от N до i Если в паре элементов aj –1 и aj нарушен порядок, то поменять местами aj –1 и aj
Описание слайда:
Сортировка простыми обменами (пузырьковая сортировка) Идея: пузырек воздуха в стакане воды поднимается со дна вверх – самый маленький («легкий») элемент массива перемещается вверх («всплывает») Для каждого i от 2 до N Для каждого j от N до i Если в паре элементов aj –1 и aj нарушен порядок, то поменять местами aj –1 и aj

Слайд 21


Сортировка простыми обменами (пузырьковая сортировка)
Описание слайда:
Сортировка простыми обменами (пузырьковая сортировка)

Слайд 22


Си-программа
Описание слайда:
Си-программа

Слайд 23


Улучшенный метод «пузырька» Если при выполнении очередного прохода не было обменов, то массив уже отсортирован и остальные проходы не нужны Реализуется через переменную-флаг, показывающую, были ли обмены Если флаг поднят, то обмены были и нужен еще один проход Если флаг опущен, то – выход
Описание слайда:
Улучшенный метод «пузырька» Если при выполнении очередного прохода не было обменов, то массив уже отсортирован и остальные проходы не нужны Реализуется через переменную-флаг, показывающую, были ли обмены Если флаг поднят, то обмены были и нужен еще один проход Если флаг опущен, то – выход

Слайд 24


Улучшенный метод «пузырька»
Описание слайда:
Улучшенный метод «пузырька»

Слайд 25


Шейкерная сортировка Метод пузырька несимметричен При нарушении почти полного порядка «легкими» элементами, требуется мало проходов При нарушении почти полного порядка «тяжелыми» элементами, требуется много проходов Выход: чередовать направления проходов
Описание слайда:
Шейкерная сортировка Метод пузырька несимметричен При нарушении почти полного порядка «легкими» элементами, требуется мало проходов При нарушении почти полного порядка «тяжелыми» элементами, требуется много проходов Выход: чередовать направления проходов

Слайд 26


Шейкерная сортировка
Описание слайда:
Шейкерная сортировка

Слайд 27


Сортировка простыми обменами Анализ алгоритма Лучший случай: массив упорядочен Худший случай: массив упорядочен в обратном порядке Сmin = (N2 – N)/2 Mmin = 0 Cavg = (N2 – N)/2 Mavg = (N2 – N)/4 Cmax = (N2 – N)/2 Mmax = (N2 – N)/2 Итог: T(N) = C(N) + M(N) = O(N2)
Описание слайда:
Сортировка простыми обменами Анализ алгоритма Лучший случай: массив упорядочен Худший случай: массив упорядочен в обратном порядке Сmin = (N2 – N)/2 Mmin = 0 Cavg = (N2 – N)/2 Mavg = (N2 – N)/4 Cmax = (N2 – N)/2 Mmax = (N2 – N)/2 Итог: T(N) = C(N) + M(N) = O(N2)

Слайд 28


«Шейкерная» сортировка Анализ алгоритма Лучший случай: массив упорядочен Худший случай: массив упорядочен в обратном порядке Сmin = N – 1 Mmin = 0 Cavg = (N2 – N(k+ln N))/2 Mavg = (N2 – N)/4 Cmax = (N2 – N)/2 Mmax = (N2 – N)/2 Итог: T(N) = C(N) + M(N) = O(N2)
Описание слайда:
«Шейкерная» сортировка Анализ алгоритма Лучший случай: массив упорядочен Худший случай: массив упорядочен в обратном порядке Сmin = N – 1 Mmin = 0 Cavg = (N2 – N(k+ln N))/2 Mavg = (N2 – N)/4 Cmax = (N2 – N)/2 Mmax = (N2 – N)/2 Итог: T(N) = C(N) + M(N) = O(N2)

Слайд 29


Прямые методы сортировки Сортировка обменами несколько менее эффективна сортировок вставками и выбором Шейкерная сортировка выгодна, когда массив почти упорядочен Общее свойство: перемещение элементов ровно на одну позицию за один прием Можно показать, что среднее расстояние, на которое должен сдвигаться элемент равно N/3 Надо стремиться к дальним пересылкам элементов
Описание слайда:
Прямые методы сортировки Сортировка обменами несколько менее эффективна сортировок вставками и выбором Шейкерная сортировка выгодна, когда массив почти упорядочен Общее свойство: перемещение элементов ровно на одну позицию за один прием Можно показать, что среднее расстояние, на которое должен сдвигаться элемент равно N/3 Надо стремиться к дальним пересылкам элементов

Слайд 30


Сортировка Шелла Идея алгоритма Анализ алгоритма
Описание слайда:
Сортировка Шелла Идея алгоритма Анализ алгоритма

Слайд 31


Сортировка Шелла (Д.Л.Шелл, 1959) Элементы разбиваются на подмножества для некоторого h>1 a1, a1+h, a1+2h, a1+3h,… a2, a2+h, a2+2h, a2+3h,… … at, at+h, at+2h, at+3h,… Сортировка проводится методом вставок для каждого подмножества h уменьшается и процедура повторяется, пока h>0
Описание слайда:
Сортировка Шелла (Д.Л.Шелл, 1959) Элементы разбиваются на подмножества для некоторого h>1 a1, a1+h, a1+2h, a1+3h,… a2, a2+h, a2+2h, a2+3h,… … at, at+h, at+2h, at+3h,… Сортировка проводится методом вставок для каждого подмножества h уменьшается и процедура повторяется, пока h>0

Слайд 32


Сортировка Шелла
Описание слайда:
Сортировка Шелла

Слайд 33


Сортировка Шелла Анализ алгоритма Анализ приводит к сложным математическим задачам Для эффективной сортировки соседние значения не должны быть кратными Иначе массив распадается на непересекающиеся цепочки Требуется, чтобы цепочки взаимодействовали как можно чаще Д. Кнут предлагает выбирать h так (порядок обратный): 1, 4, 13, 40, 121, …, т.е. hk–1 = 3hk+1, ht=1, t = [log3N] – 1 1, 3, 7, 15, 31, …, т.е. hk–1 = 2hk+1, ht=1, t = [log2N] – 1
Описание слайда:
Сортировка Шелла Анализ алгоритма Анализ приводит к сложным математическим задачам Для эффективной сортировки соседние значения не должны быть кратными Иначе массив распадается на непересекающиеся цепочки Требуется, чтобы цепочки взаимодействовали как можно чаще Д. Кнут предлагает выбирать h так (порядок обратный): 1, 4, 13, 40, 121, …, т.е. hk–1 = 3hk+1, ht=1, t = [log3N] – 1 1, 3, 7, 15, 31, …, т.е. hk–1 = 2hk+1, ht=1, t = [log2N] – 1

Слайд 34


Сортировка слиянием Идея алгоритма Временная сложность алгоритма
Описание слайда:
Сортировка слиянием Идея алгоритма Временная сложность алгоритма

Слайд 35


Cлияние упорядоченных массивов
Описание слайда:
Cлияние упорядоченных массивов

Слайд 36


Сортировка слиянием (фон Неймана)
Описание слайда:
Сортировка слиянием (фон Неймана)

Слайд 37


Алгоритм сортировки слиянием (фон Неймана) Псевдокод
Описание слайда:
Алгоритм сортировки слиянием (фон Неймана) Псевдокод

Слайд 38


Алгоритм сортировки слиянием (фон Неймана)
Описание слайда:
Алгоритм сортировки слиянием (фон Неймана)

Слайд 39


Сортировка слиянием Анализ алгоритма Анализ приводит к сложным математическим задачам Асимптотическая сложность – O(N log N)
Описание слайда:
Сортировка слиянием Анализ алгоритма Анализ приводит к сложным математическим задачам Асимптотическая сложность – O(N log N)

Слайд 40


Быстрая сортировка Идея алгоритма Временная сложность алгоритма
Описание слайда:
Быстрая сортировка Идея алгоритма Временная сложность алгоритма

Слайд 41


Быстрая сортировка (Хоара)
Описание слайда:
Быстрая сортировка (Хоара)

Слайд 42


Быстрая сортировка Псевдокод
Описание слайда:
Быстрая сортировка Псевдокод

Слайд 43


Пример программы int a[100]; void quickSort(int l, int r) {     int x = a[l + (r - l) / 2];     //запись эквивалентна (l+r)/2,      //но не вызввает переполнения на больших данных     int i = l;     int j = r;     //код в while обычно выносят в процедуру particle     while(i <= j)     {         while(a[i] < x) i++;         while(a[j] > x) j--;         if(i <= j)         {             swap(a[i], a[j]);             i++;             j--;         }     }     if (i<r)                 quickSort(i, r);          if (l<j)             quickSort(l, j);     }
Описание слайда:
Пример программы int a[100]; void quickSort(int l, int r) {     int x = a[l + (r - l) / 2];     //запись эквивалентна (l+r)/2,      //но не вызввает переполнения на больших данных     int i = l;     int j = r;     //код в while обычно выносят в процедуру particle     while(i <= j)     {         while(a[i] < x) i++;         while(a[j] > x) j--;         if(i <= j)         {             swap(a[i], a[j]);             i++;             j--;         }     }     if (i<r)                 quickSort(i, r);          if (l<j)             quickSort(l, j);     }

Слайд 44


Улучшения алгоритма Первый элемент в сортируемом куске выбирается случайно и запоминается Участки, меньшие определенного размера, сортируются простыми способами Иногда исключение рекурсивных вызовов приводит к повышению эффективности
Описание слайда:
Улучшения алгоритма Первый элемент в сортируемом куске выбирается случайно и запоминается Участки, меньшие определенного размера, сортируются простыми способами Иногда исключение рекурсивных вызовов приводит к повышению эффективности

Слайд 45


Быстрая сортировка Анализ алгоритма Эффективность во многом зависит от сбалансированности разбиения на подмассивы Наихудшее разбиение: 1 к (N–1) => O(N2) Лучшее разбиение: N/2 к N/2 => O(N log N) Средний случай: O(N log N)
Описание слайда:
Быстрая сортировка Анализ алгоритма Эффективность во многом зависит от сбалансированности разбиения на подмассивы Наихудшее разбиение: 1 к (N–1) => O(N2) Лучшее разбиение: N/2 к N/2 => O(N log N) Средний случай: O(N log N)

Слайд 46


Вопросы? Сортировка: общие замечания Задача сортировки Внутренняя и внешняя сортировка Устойчивость Сортировка массива Сортировка прямыми вставками Идея Псевдокод Анализ алгоритма Сортировка бинарными вставками Сортировка прямым выбором Идея алгоритма Временная сложность алгоритма Сортировка прямыми обменами Идея алгоритма Временная сложность алгоритма Улучшения алгоритма Шейкерная сортировка Сортировка Шелла Идея алгоритма Временная сложность алгоритма Сортировка слияниями Идея алгоритма Временная сложность алгоритма Быстрая сортировка Идея алгоритма Временная сложность алгоритма
Описание слайда:
Вопросы? Сортировка: общие замечания Задача сортировки Внутренняя и внешняя сортировка Устойчивость Сортировка массива Сортировка прямыми вставками Идея Псевдокод Анализ алгоритма Сортировка бинарными вставками Сортировка прямым выбором Идея алгоритма Временная сложность алгоритма Сортировка прямыми обменами Идея алгоритма Временная сложность алгоритма Улучшения алгоритма Шейкерная сортировка Сортировка Шелла Идея алгоритма Временная сложность алгоритма Сортировка слияниями Идея алгоритма Временная сложность алгоритма Быстрая сортировка Идея алгоритма Временная сложность алгоритма

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию