Heap Sort en estructuras de datos: usabilidad y rendimiento

La clasificación es un proceso de disposición de las entidades en un orden particular, es decir, ascendente, descendente o alfabético. La clasificación de la estructura de datos se refiere a la disposición de los datos. Si su dominio es Tecnología de la información o Ciencias de la computación, es posible que haya encontrado términos como Ordenación rápida, Ordenación de burbujas, Ordenación de combinación, etc.

Estos son diferentes algoritmos de clasificación que dependen de varios factores como la estructura de datos, la complejidad, etc. Uno de los algoritmos de clasificación populares que vamos a discutir aquí es Heap Sort. Es muy similar a la clasificación por selección, donde el valor máximo se selecciona y se coloca al final de la lista o matriz. Profundicemos para entender esto mejor.

En Heap Sorting, como sugiere el nombre, el primer paso es el proceso de creación de montones o agrupación en clústeres en términos generales. Creamos un Max Heap para ordenar los elementos en orden ascendente. Una vez que se crea el montón, intercambiamos la nota raíz con el último nodo y eliminamos el nodo anterior del montón.

Complejidad de tiempo y espacio de la clasificación de montones en la estructura de datos

• Mejor = Ω(n log(n))
• Promedio = Θ(n log(n))
• Peor = O(n log(n))
• La complejidad espacial de Heap Sort es O(1).

De manera similar, existe un concepto de Max Heap y Min Heap. Al igual que los árboles y las matrices, existe otra estructura de datos organizada denominada estructura de datos de almacenamiento dinámico. Es un árbol binario completo que sigue la regla de que todos los nodos raíz son más grandes (para Max Heap) o más pequeños (para Min Heap) que sus nodos secundarios. Este proceso se llama Heapify. La imagen que se muestra a continuación es un diagrama que se explica por sí mismo de Min y Max Heaps.

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Ventajas y desventajas de usar Heap Sort en la estructura de datos

Ventajas: el rendimiento, la eficiencia y la precisión optimizados son algunas de las mejores cualidades de este algoritmo. El algoritmo también es muy consistente con un uso de memoria muy bajo. No se requiere espacio de memoria adicional para trabajar, a diferencia de Merge Sort o Quick Sort recursivo.

Desventajas: Heap Sort se considera inestable, costoso y poco eficiente cuando se trabaja con datos muy complejos.

Aplicaciones de la clasificación de montones

Es posible que haya encontrado el algoritmo de Dijkstra que encuentra la ruta más corta donde se implementa Heap Sort. La clasificación de pila en la estructura de datos se usa cuando se necesita instantáneamente el valor más pequeño (más corto) o más alto (más largo). Otros usos incluyen encontrar el orden en las estadísticas, tratar con las colas de prioridad en el algoritmo de Prim (también llamado árbol de expansión mínimo) y la codificación Huffman o la compresión de datos.

Del mismo modo, varios sistemas operativos utilizan este algoritmo para la gestión de trabajos y procesos, ya que se basa en la cola de prioridad.

Tomando un ejemplo de la vida real: Heap Sorting se puede aplicar a una tienda de tarjetas SIM donde hay muchos clientes en línea. Los clientes que tienen que pagar facturas pueden ser atendidos primero porque su trabajo llevará menos tiempo. Este método ahorrará tiempo a muchos clientes en la fila y evitará esperas innecesarias.

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Conclusión

Para cada tipo de algoritmo de clasificación o búsqueda, siempre existen ventajas y desventajas. Con los algoritmos de Heap Sorting, hay muy pocas desventajas. No hay requisitos adicionales de espacio de memoria.

El otro factor es el tiempo. Se encuentra que la complejidad del tiempo se calcula como nlog(n), pero el Heap Sort real es menor que O(nlog(n)). La razón es que la reducción o extracción del Heap Sort reduce el tamaño y lleva mucho menos tiempo a medida que avanza el proceso.

Por lo tanto, Heap Sorting se considera uno de los "mejores" algoritmos de clasificación debido a varias razones en el mundo de la estructura de datos.

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