Джулиан Бакнелл - Фундаментальные алгоритмы и структуры данных в Delphi

С описанным алгоритмом связана только одна проблема. Если рассматривать тасование с другой точки зрения, с позиции главных принципов, можно показать, что для первой позиции можно выбрать один из n элементов. После этого для второй позиции останется выбор только из n - 1 элементов. Далее для третьей позиции элементов будет уже n - 2 и т.д. В результате таких рассуждений можно прийти к выводу, что общее количество возможных комбинаций будет вычисляться как n! (n! означает n факториал и сводится к произведению n * (n- 1) * (n-2) *...* 1.)

Вернемся к проблеме: если не брать во внимание случай, когда n = 1, n(^n^) больше, а часто намного больше, чем n! Таким образом, с помощью описанного алгоритма формируются повторяющиеся последовательности, причем некоторые из них будут повторяться чаще, нежели другие, поскольку n(^n^) не делится на n! без остатка.

В качестве более эффективного алгоритма тасования можно предложить метод, с помощью которого мы определили точное количество возможных комбинаций: брать первый элемент со всех n элементов, второй - из оставшихся (n - 1) элементов и т.д. На основе такого алгоритма можно создать следующую реализацию, где для удобства вычисления индекса цикл начинается с конца, а не с начала массива.

Листинг 5.3. Корректный метод тасования массива TList

procedure TDListShuffle(aList : TList; aStart, aEnd : integer);

var

Range : integer;

Inx : integer;

RandomInx : integer;

TempPtr : pointer;

begin

TDValidateListRange(aList, aStart, aEnd, 'TDListShuffle');

{для каждого элемента, считая справа...}

for Inx := (aEnd - aStart) downto aStart + 1 do

begin

{сгенерировать случайное число из диапазона от aStart до текущего индекса}

RandomInx := aStart + Random(Inx-aStart+ 1);

{если случайный индекс не равен текущему, переставить элементы}

if (RandomInx <> Inx) then begin

TempPtr := aList.List^[Inx];

aList.List^[Inx] := aList.List^[RandomInx];

aList.List^ [RandomInx] TempPtr;

end;

end;

end;

Алгоритмы сортировки можно разделить на два типа: устойчивые и неустойчивые. К устойчивой сортировке относятся те алгоритмы, которые при наличии в наборе данных нескольких равных элементов в отсортированном наборе оставляют их в том же порядке, в котором эти элементы были в исходном наборе. Например, предположим, что в наборе имеется три элемента и значение каждого элемента равно 42 (т.е. элементы равны). Пусть в исходном наборе элемент А находится в позиции 12, элемент В - в позиции 234, а С - в позиции 3456. После выполнения устойчивой сортировки они будут находиться в последовательности А, В, С, т.е. их взаимный порядок не изменится. С другой стороны, неустойчивая сортировка не гарантирует, что элементы с равными значениями будут находиться в определенной последовательности. Для нашего примера элементы А, В и С могут оказаться в последовательности А, В, С, или С, В, А, или любой другой.

В большинстве случаев устойчивость сортировки не имеет никакого значения. Устойчивая сортировка бывает нужна только для отдельных алгоритмов, но, как правило, нам нечего беспокоится об устойчивости.

Каждый из алгоритмов сортировки с целью упрощения понимания будет описан на примере сортировки колоды карт. Выберите все черви из колоды и перетасуйте их (манипулирование только 13 картами позволит упростить вашу работу).

Мы будет рассматривать все алгоритмы сортировки, разделяя их на три группы. К первой группе отнесем медленные алгоритмы, принадлежащие к классу O(n(^2^)), хотя парочка из них в отдельных ситуациях на определенных распределениях данных дает очень высокие показатели производительности.

Первый алгоритм, с которым сталкиваются все программисты при изучении азов программирования, - это пузырьковая сортировка (bubble sort). Как это ни прискорбно, но из всех известных алгоритмов пузырьковая сортировка является самой медленной. Хотя, возможно, ее легче запрограммировать, чем другие алгоритмы сортировки (хотя и не намного).

Рисунок 5.1. Один проход с помощью алгоритма пузырьковой сортировки

Пузырьковая сортировка работает следующим образом. Разложите ваши карты (помните, что их всего 13?). Посмотрите на двенадцатую и тринадцатую карту. Если двенадцатая карта старше тринадцатой, поменяйте их местами. Теперь перейдите к одиннадцатой и двенадцатой картам. Если одиннадцатая карта старше двенадцатой, поменяйте их местами. То же сделайте и для пар (10, 11), (9, 10) и т.д., пока не дойдете до первой и второй карты. После первого прохода по всей колоде туз окажется на первой позиции. Фактически когда вы "зацепились" за туз он "выплыл" на первую позицию. Теперь вернитесь к двенадцатой и тринадцатой картам. Выполните описанный выше процесс, на этот раз остановившись на второй и третьей картах. Обратите внимание, что вам удалось переместить двойку на вторую позицию. Продолжайте процесс сортировки, уменьшая с каждым новым циклом количество просматриваемых карт и поступая так до тех пор, пока вся колода не будет отсортирована.

Полагаем, вы согласитесь с тем, что сортировка была довольно-таки утомительной. При реализации алгоритма на языке Pascal "утомительность" выражается медленной скоростью работы. Тем не менее, существует один простой метод оптимизации пузырьковой сортировки: если при выполнении очередного прохода не было выполнено ни одной перестановки, значит, карты уже отсортированы в требуемом порядке.

Листинг 5.4. Пузырьковая сортировка

procedure TDBubbleSort(aList : TList;

aFirst : integer;

aLast : integer;

aCompare : TtdCompareFunc);

var

i, j : integer;

Temp : pointer;

Done : boolean;

begin

TDValidateListRange(aList, aFirst, aLast, 'TDBubbleSort');

for i := aFirst to pred(aLast) do

begin

Done := true;

for j := aLast downto succ ( i ) do

if (aCompare(aList.List^[j], aList.List^ ) < 0) then begin

{переставить j-ый и (j - 1)-ый элементы}

Temp := aList.List^ [ j ];

aList.List^[j] := aList.List^[j-1];

aList.List^[j-1] :=Temp;

Done := false;

end;

if Done then

Exit;

end;

end;

Пузырьковая сортировка принадлежит к алгоритмам класса O(n(^2^)). Как видите, в реализации присутствуют два цикла: внешний и внутренний, при этом количество выполнений каждого цикла зависит от количества элементов в массиве. При первом выполнении внутреннего алгоритма будет произведено n - 1 сравнений, при втором — n - 2, при третьем — n - 3 и т.д. Всего будет n - 1 таких циклов, таким образом, общее количество сравнений составит:

(n-1) + (n-2)+... + 1

Приведенную сумму можно упростить до n (n - 1)/2 или (n(^2^) - n)/2. Другими словами, получаем O(n(^2^)). Количество перестановок вычислить несколько сложнее, но в худшем случае (когда элементы в исходном наборе были отсортированы в обратном порядке) количество перестановок будет равно количеству сравнений, т.е. снова получаем O(n(^2^)).

Небольшая оптимизация метода пузырьковой сортировки, о которой мы говорили чуть выше, означает, что если элементы в наборе уже отсортированы в нужном порядке, пузырьковая сортировка будет выполняться очень быстро: будет выполнен всего один проход по списку, не будет сделано ни одной перестановки и выполнение алгоритма завершится, (n -1) сравнений и ни одной перестановки говорят о том, что в лучшем случае быстродействие пузырьковой сортировки равно O(n).