Sortowanie sterty w strukturach danych: użyteczność i wydajność

Sortowanie to proces porządkowania jednostek w określonej kolejności, tj. rosnącej, malejącej lub alfabetycznej. Sortowanie struktury danych dotyczy uporządkowania danych. Jeśli Twoja domena to informatyka lub informatyka, być może natknąłeś się na terminy takie jak szybkie sortowanie, sortowanie bąbelkowe, sortowanie przez scalanie i tak dalej.

Są to różne algorytmy sortowania, które zależą od różnych czynników, takich jak struktura danych, złożoność itp. Jednym z popularnych algorytmów sortowania, które tutaj omówimy, jest sortowanie sterty. Jest to bardzo podobne do sortowania przez wybór, gdzie maksymalna wartość jest wybierana i umieszczana na końcu listy lub tablicy. Zagłębmy się, aby lepiej to zrozumieć.

W sortowaniu sterty, jak sama nazwa wskazuje, pierwszym krokiem jest proces tworzenia stert lub ogólnie klastrowania. Tworzymy Max Heap, aby posortować elementy w kolejności rosnącej. Po utworzeniu sterty zamieniamy notatkę główną z ostatnim węzłem i usuwamy poprzedni węzeł ze sterty.

Złożoność czasowa i przestrzenna sortowania sterty w strukturze danych

• Najlepsza = Ω(n log(n))
• Średnia = Θ(n log(n))
• Najgorszy = O(n log(n))
• Złożoność przestrzenna sortowania sterty wynosi O(1).

Podobnie istnieje koncepcja Max Heap i Min Heap. Podobnie jak drzewa i tablice, istnieje inna zorganizowana struktura danych o nazwie Heap Data Structure. Jest to kompletne drzewo binarne, które przestrzega zasady, że wszystkie węzły główne są większe (dla Max Heap) lub mniejsze (dla Min Heap) niż ich węzły podrzędne. Ten proces nazywa się Heapify. Poniższy obraz jest nie wymagającym objaśnień diagramem min i max hałd.

Przeczytaj także: Sortowanie w strukturze danych

Zalety i wady używania sortowania sterty w strukturze danych

Zalety: Zoptymalizowana wydajność, wydajność i dokładność to tylko niektóre z najlepszych cech tego algorytmu. Algorytm jest również wysoce spójny przy bardzo niskim zużyciu pamięci. Do pracy nie jest wymagane dodatkowe miejsce w pamięci, w przeciwieństwie do sortowania przez scalanie lub rekurencyjnego szybkiego sortowania.

Wady: Sortowanie sterty jest uważane za niestabilne, drogie i niezbyt wydajne podczas pracy z bardzo złożonymi danymi.

Zastosowania sortowania sterty

Być może natknąłeś się na algorytm Dijkstry, który znajduje najkrótszą ścieżkę, w której zaimplementowano sortowanie sterty. Sortowanie sterty w strukturze danych jest używane, gdy najmniejsza (najkrótsza) lub najwyższa (najdłuższa) wartość jest potrzebna natychmiast. Inne zastosowania obejmują znajdowanie kolejności w statystykach, zajmowanie się kolejkami priorytetowymi w algorytmie Prima (nazywanym również minimalnym drzewem opinającym) oraz kodowanie lub kompresję danych Huffmana.

Podobnie różne systemy operacyjne używają tego algorytmu do zarządzania zadaniami i procesami, ponieważ jest on oparty na kolejce priorytetów.

Biorąc przykład z prawdziwego życia — Sortowanie sterty można zastosować w sklepie z kartami SIM, w którym jest wielu klientów w kolejce. Klienci, którzy muszą płacić rachunki, mogą być załatwieni w pierwszej kolejności, ponieważ ich praca zajmie mniej czasu. Ta metoda zaoszczędzi czas wielu klientów w kolejce i uniknie niepotrzebnego czekania.

Dowiedz się kursu nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Trzeba przeczytać: Pomysły i tematy projektów dotyczących struktury danych

Wniosek

W przypadku każdego rodzaju algorytmu sortowania lub wyszukiwania zawsze istnieją zalety i wady. Algorytmy sortowania sterty mają bardzo niewiele wad. Nie ma dodatkowych wymagań dotyczących miejsca w pamięci.

Drugim czynnikiem jest czas. Stwierdzono, że złożoność czasowa jest obliczana jako nlog(n), ale rzeczywiste sortowanie sterty jest mniejsze niż O(nlog(n)). Powodem jest to, że redukcja lub ekstrakcja z sortowania sterty zmniejsza rozmiar i zajmuje znacznie mniej czasu w trakcie trwania procesu.

Dlatego sortowanie sterty jest uważane za jeden z „najlepszych” algorytmów sortowania z różnych powodów w świecie struktury danych.

Struktura danych i ich organizacja to jedna z podstaw informatyki. Jeśli wiedza logiczna i praktyczna jednostki jest silna, mogą mierzyć się w dziedzinach takich jak programowanie. Nie chodzi tylko o doskonalenie się w kursie, ale nie można iść do przodu w programowaniu bez znajomości Struktury Danych.

Następnym krokiem, który musisz wykonać, jest zarejestrowanie się na wybrany kurs. Sugerowałbym inicjatywę UpGrad Lifelong Learning, która obejmie nie tylko podstawowe tematy, takie jak sortowanie sterty w strukturze danych, ale także da wiedzę na temat nauki o danych, zarządzania technologią i marketingu cyfrowego.

Dziesięć BEZPŁATNYCH kursów z mentoringiem branżowym, sesjami na żywo, dyskusją 1-1, certyfikatem i wieloma innymi. Sprawdź link, aby uzyskać więcej informacji . Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej, skontaktuj się z naszym zespołem doświadczonych doradców zawodowych i trenerów!