Tri en tas dans les structures de données : convivialité et performances

Le tri est un processus d'organisation des entités dans un ordre particulier, c'est-à-dire ordre croissant, décroissant ou alphabétique. Le tri de structure de données concerne l'arrangement des données. Si votre domaine est la technologie de l'information ou l'informatique, vous avez peut-être rencontré des termes tels que Quick Sort, Bubble Sort, Merge Sort, etc.

Ce sont différents algorithmes de tri qui dépendent de divers facteurs tels que la structure des données, la complexité, etc. L'un des algorithmes de tri populaires dont nous allons discuter ici est le tri par tas. Il est très similaire au Tri par sélection, où la valeur maximale est sélectionnée et placée à la fin de la liste ou du tableau. Creusons pour mieux comprendre cela.

Dans Heap Sorting, comme son nom l'indique, la première étape est le processus de création de tas, ou de regroupement en termes généraux. Nous créons un Max Heap pour trier les éléments par ordre croissant. Une fois le tas créé, nous échangeons la note fondamentale avec le dernier nœud et supprimons le nœud précédent du tas.

Complexité temporelle et spatiale du tri de tas dans la structure de données

• Meilleur = Ω(n log(n))
• Moyenne = Θ(n log(n))
• Pire = O(n log(n))
• La complexité spatiale de Heap Sort est O(1).

De même, il existe un concept de Max Heap et Min Heap. Comme les arbres et les tableaux, il existe une autre structure de données organisée appelée Heap Data Structure. Il s'agit d'un arbre binaire complet qui suit la règle selon laquelle tous les nœuds racines sont plus grands (pour Max Heap) ou plus petits (pour Min Heap) que leurs nœuds enfants. Ce processus s'appelle Heapify. L'image ci-dessous est un schéma explicite de Min et Max Heaps.

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Avantages et inconvénients de l'utilisation du tri par tas dans la structure de données

Avantages : Les performances, l'efficacité et la précision optimisées sont quelques-unes des meilleures qualités de cet algorithme. L'algorithme est également très cohérent avec une très faible utilisation de la mémoire. Aucun espace mémoire supplémentaire n'est requis pour fonctionner, contrairement au tri par fusion ou au tri rapide récursif.

Inconvénients : Heap Sort est considéré comme instable, coûteux et peu efficace lorsque vous travaillez avec des données très complexes.

Applications du tri en tas

Vous avez peut-être rencontré l'algorithme de Dijkstra qui trouve le chemin le plus court où Heap Sort est implémenté. Le tri par tas dans la structure de données est utilisé lorsque la valeur la plus petite (la plus courte) ou la plus élevée (la plus longue) est requise instantanément. D'autres utilisations incluent la recherche de l'ordre dans les statistiques, le traitement des files d'attente prioritaires dans l'algorithme de Prim (également appelé arbre couvrant minimum) et le codage Huffman ou la compression des données.

De même, divers systèmes d'exploitation utilisent cet algorithme pour la gestion des tâches et des processus car il est basé sur la file d'attente prioritaire.

Prenant un exemple tiré de la vie réelle, le tri par tas peut être appliqué à un magasin de cartes SIM où de nombreux clients font la queue. Les clients qui doivent payer des factures peuvent être traités en premier car leur travail prendra moins de temps. Cette méthode fera gagner du temps à de nombreux clients en file et évitera des attentes inutiles.

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Conclusion

Pour chaque type d'algorithme de tri ou de recherche, les avantages et les inconvénients sont toujours là. Avec les algorithmes de tri en tas, il y a très peu d'inconvénients. Il n'y a pas d'exigence supplémentaire d'espace mémoire.

L'autre facteur est le temps. On constate que la complexité temporelle est calculée comme nlog(n), mais que le tri de tas réel est inférieur à O(nlog(n)). La raison en est que la réduction ou l'extraction du tri en tas réduit la taille et prend beaucoup moins de temps au fur et à mesure que le processus avance.

Par conséquent, Heap Sorting est considéré comme l'un des "meilleurs" algorithmes de tri pour diverses raisons dans le monde de la structure de données.

La structure des données et ses organisations sont l'un des fondements de l'informatique. Si les connaissances logiques et pratiques de l'individu sont solides, alors ils peuvent exceller dans des domaines comme la programmation. Il ne s'agit pas seulement d'exceller dans le cours, mais on ne peut pas avancer dans la programmation sans la connaissance de la structure des données.

Donc, la prochaine étape que vous devez franchir est de vous inscrire au cours que vous souhaitez. Je suggérerais l'initiative d'apprentissage tout au long de la vie d'UpGrad qui couvrira non seulement certains sujets de base tels que Heap Sort in Data Structure, mais vous donnera également des connaissances sur la science des données, la gestion de la technologie et le marketing numérique.

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