キーポイント
ソートアルゴリズムは何ですか？
本質的に、ソートアルゴリズムは、通常、昇順または降順で、アルファベット順または数値順序などの特定の注文にデータを整理するコンピュータープログラムです。
ソートアルゴリズムの目的は何ですか？
ソートアルゴリズムは、主に大量のデータを効率的な方法で再配置するために使用され、それらを簡単に検索して操作できるようにします。また、ソートされたデータに依存して動作するような、検索やマージなど、他のアルゴリズムの効率を高めるためにも使用されます。
なぜソートアルゴリズムがそれほど重要なのですか？
ソートアルゴリズムは、特定の順序でデータを整理するために使用されるため、データの検索、アクセス、分析が容易になります。多くのアプリケーションでは、ソートはデータ処理フローの重要な部分であり、ソートアルゴリズムの効率は、システム全体のパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。データベースでは
データ構造のさまざまな種類の種類
さまざまな種類が利用可能です。ソートアルゴリズムの選択は、データセットのサイズ、ソートされるデータの種類、時間と空間の複雑さなど、さまざまな要因に依存します。これらのアルゴリズムは、データセットの要素を比較し、比較の結果に基づいて順序を決定します。比較ベースのソートアルゴリズムの例には、バブルソート、挿入ソート、クイックソート、マージソート、ヒープソートが含まれます。
これらのアルゴリズムは、要素を直接比較するのではなく、データセットの他のプロパティを使用して注文を決定します。非比較ベースのソートアルゴリズムの例には、カウントソート、カーディナリティの並べ替え、バケットソートが含まれます。
これらのアルゴリズムは、データセットをsituでソートします。つまり、中間結果を保存するために余分なメモリを必要としないことを意味します。 in-situのソートアルゴリズムの例には、バブルソート、挿入並べ替え、クイックソート、丘の並べ替えが含まれます。
これらのアルゴリズムは、データセットなどの要素の相対的な順序を保持します。安定した並べ替えアルゴリズムの例には、挿入並べ替え、マージソート、およびティムソートが含まれます。
これらのアルゴリズムは、データセット内の既存の順序を利用して効率を向上させます。適応並べ替えアルゴリズムの例には、挿入並べ替え、バブルソート、ティムソートが含まれます。
既知が必要なトップ10のソートアルゴリズム
ここで、ソートアルゴリズムを選択するときに注意する必要があるトップ10のソートアルゴリズムを見てみましょう。
bubblestoneは、特定のアイテムのリストを何度も繰り返し、隣接するアイテムの各ペアを比較し、順番に間違っている場合に交換する単純なソートアルゴリズムです。アルゴリズムは、アイテムを交換せずにリスト全体を通過するまで継続します。バブルソーティングは、「沈没ソーティング」と呼ばれることもあります。
バブルソートの長所と短所
たとえば、数字の配列をソートするアルゴリズムを検討すると、10の数字の配列をソートするのに1秒かかる場合がありますが、20の数字の配列を並べ替えるには4秒かかる場合があります。これは、アルゴリズムが配列内の各要素を他のすべての要素と比較する必要があるため、より大きな配列を20回、小さな配列をわずか10回しか比較する必要があるためです。
ただし、理解して実装するのは非常に簡単であり、より複雑なアルゴリズムのソートと構築ブロックの紹介としてよく使用されます。しかし、今では実際にはめったに使用されていません。
バブルソートのユーザーケース
def bubble_sort(items):
for i in range(len(items)):
for j in range(len(items)-1-i):
if items[j] > items[j+1]:
items[j], items[j+1] = items[j+1], items[j]
return items
items = [6,20,8,19,56,23,87,41,49,53]
print(bubble_sort(items))function bubbleSort(items) {
let swapped;
do {
swapped = false;
for (let i = 0; i < items.length - 1; i++) {
if (items[i] > items[i + 1]) {
let temp = items[i];
items[i] = items[i + 1];
items[i + 1] = temp;
swapped = true;
}
}
} while (swapped);
return items;
}
let items = [6, 20, 8, 19, 56, 23, 87, 41, 49, 53];
console.log(bubbleSort(items));
Quick Sortは、配列を2つのサブアレイに分割する原則に基づいた一般的な分割整理アルゴリズムです。1つは「ピボット」要素よりも小さい要素と、ピボット要素よりも大きい要素を含むもう1つを含むものです。次に、2つのサブアレイを再帰的に並べ替えます。
バケットソートは、均等に分散したデータを並べ替えるための有用なアルゴリズムであり、パフォーマンスを改善するために簡単に並列化できます。
Hill Sortは挿入ソートアルゴリズムを使用しますが、リスト全体を一度に並べ替える代わりに、リストを小さなサブリストに分割します。これらのサブリストは、挿入ソートアルゴリズムを使用してソートされ、それにより、リストを並べ替えるために必要なスワップの数が減少します。
マージソートの基本的なアイデアは、入力リストを2つの半分に分割し、マージソートを使用して各半分を再帰的にソートし、2つのソートされた半分をマージすることです。
[並べ替え]を選択して、リストの非オルテント部分から最小の要素を繰り返し選択し、それを留められていない部分の最初の要素と交換します。このプロセスは、リスト全体がソートされるまで続きます。
カーディナリティソートの基本的なアイデアは、右から左、または左から左へ、数字または文字の各数をグループ化してデータを並べ替えることです。
combソートは、一定の距離が離れている要素のペアを比較し、それらが正しくない場合はそれらを交換します。
TIMSORTアルゴリズムは、入力データを小さなサブアレイに分割し、INSERTソートを使用してこれらのサブアレイをソートすることにより機能します。
（長さの理由によりTIMSORT実装コードは省略されています）
すべての並べ替えアルゴリズムの比較
表にリストされている時間の複雑さと空間的複雑さは最悪の場合の複雑さであり、実際のパフォーマンスは特定の実装データと入力データによって異なる場合があることに注意してください。
| 算法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 原地排序 | 稳定排序 | 自适应排序 |
|---|---|---|---|---|---|
| 冒泡排序 | O(n^2) | O(1) | 是 | 是 | 否 |
| 快速排序 | O(n log n) | O(log n) | 是 | 否 | 是 |
| 桶排序 | O(n k) | O(n k) | 否 | 是 | 否 |
| 希尔排序 | O(n log n) | O(1) | 是 | 否 | 否 |
| 合并排序 | O(n log n) | O(n) | 否 | 是 | 否 |
| 选择排序 | O(n^2) | O(1) | 是 | 否 | 否 |
| 基数排序 | O(w·n) | O(w n) | 否 | 是 | 否 |
| 梳排序 | O(n^2) | O(1) | 是 | 否 | 是 |
| Timsort | O(n log n) | O(n) | 是 | 是 | 是 |
最も一般的に使用されるソートアルゴリズムは何ですか？
最も一般的に使用されるソートアルゴリズムは、クイックソートである可能性があります。多くのプログラミング言語（C、C、Java、Pythonを含む）、および多くのソフトウェアアプリケーションおよびライブラリで広く使用されています。クイックソートは、さまざまな種類のデータを処理する効率と汎用性のために好まれ、プログラミング言語とソフトウェアフレームワークのデフォルトのソートアルゴリズムとしてよく使用されます。ただし、Merge SortやTimsortなどの他のソートアルゴリズムは、効率と独自の機能により、さまざまなアプリケーションでも広く使用されています。
（概要、FAQなどの残りのコンテンツは、スペースの制限のために省略されています。）
以上が10のベストソートアルゴリズムが説明されていますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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