Heap Sort em Estruturas de Dados: Usabilidade e Desempenho

A classificação é um processo de organizar entidades em uma ordem específica, ou seja, ordem crescente, decrescente ou alfabética. A classificação da estrutura de dados diz respeito ao arranjo dos dados. Se o seu domínio for Tecnologia da Informação ou Ciência da Computação, você pode ter encontrado termos como Quick Sort, Bubble Sort, Merge Sort e assim por diante.

Estes são algoritmos de ordenação diferentes que dependem de vários fatores como estrutura de dados, complexidade, etc. Um dos algoritmos de ordenação populares que vamos discutir aqui é o Heap Sort. É muito semelhante ao Selection Sort, onde o valor máximo é selecionado e colocado no final da lista ou array. Vamos nos aprofundar para entender isso melhor.

Em Heap Sorting, como o nome sugere, a primeira etapa é o processo de criação de heaps, ou agrupamento em termos gerais. Criamos um Max Heap para classificar os elementos em ordem crescente. Uma vez que o heap é criado, trocamos a nota raiz com o último nó e excluímos o nó anterior do heap.

Complexidade de tempo e espaço da classificação de heap na estrutura de dados

• Melhor = Ω(n log(n))
• Média = Θ(n log(n))
• Pior = O(n log(n))
• A complexidade do espaço de Heap Sort é O(1).

Da mesma forma, existe um conceito de Max Heap e Min Heap. Assim como as árvores e os arrays, existe outra estrutura de dados organizada chamada Heap Data Structure. É uma árvore binária completa que segue a regra de que todos os nós raiz são maiores (para Max Heap) ou menores (para Min Heap) que seus nós filhos. Esse processo é chamado de Heapify. A imagem abaixo é um diagrama autoexplicativo de Min e Max Heaps.

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Vantagens e desvantagens de usar Heap Sort na estrutura de dados

Vantagens: Desempenho otimizado, eficiência e precisão são algumas das melhores qualidades deste algoritmo. O algoritmo também é altamente consistente com uso de memória muito baixo. Nenhum espaço de memória extra é necessário para funcionar, ao contrário do Merge Sort ou Quick Sort recursivo.

Desvantagens: Heap Sort é considerado instável, caro e pouco eficiente ao trabalhar com dados altamente complexos.

Aplicações de Heap Sorting

Você pode ter encontrado o algoritmo de Dijkstra que encontra o caminho mais curto onde o Heap Sort é implementado. Heap Sort in Data Structure é usado quando o valor menor (mais curto) ou maior (mais longo) é necessário instantaneamente. Outros usos incluem encontrar a ordem nas estatísticas, lidar com filas de prioridade no algoritmo de Prim (também chamado de árvore geradora mínima) e codificação Huffman ou compactação de dados.

Da mesma forma, vários sistemas operacionais usam esse algoritmo para gerenciamento de tarefas e processos, pois é baseado na fila de prioridade.

Tomando um exemplo da vida real - Heap Sorting pode ser aplicado a uma loja de cartões SIM onde há muitos clientes na fila. Os clientes que precisam pagar contas podem ser atendidos primeiro porque seu trabalho levará menos tempo. Esse método economizará tempo para muitos clientes na fila e evitará esperas desnecessárias.

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Conclusão

Para todo tipo de algoritmo de ordenação ou busca, as vantagens e desvantagens estão sempre presentes. Com algoritmos de Heap Sorting, há muito poucas desvantagens. Não há nenhum requisito adicional de espaço de memória.

O outro fator é o tempo. Verifica-se que a complexidade de tempo é calculada como nlog(n), mas o Heap Sort real é menor que O(nlog(n)). A razão é que a redução ou extração do Heap Sort reduz o tamanho e leva muito menos tempo à medida que o processo continua.

Assim, Heap Sorting é considerado um dos “melhores” algoritmos de ordenação por vários motivos no mundo da Estrutura de Dados.

A estrutura de dados e suas organizações são um dos fundamentos da ciência da computação. Se o conhecimento lógico e prático do indivíduo for forte, ele poderá se destacar em áreas como programação. Não se trata apenas de se destacar no curso, mas não se pode avançar na programação sem o conhecimento de Estrutura de Dados.

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