Сортировка кучи в структурах данных: удобство использования и производительность

Сортировка — это процесс упорядочения объектов в определенном порядке, т. е. по возрастанию, убыванию или в алфавитном порядке. Сортировка структуры данных касается расположения данных. Если вы занимаетесь информационными технологиями или компьютерными науками, вы могли встретить такие термины, как «Быстрая сортировка», «Пузырьковая сортировка», «Сортировка слиянием» и т. д.

Это разные алгоритмы сортировки, которые зависят от различных факторов, таких как структура данных, сложность и т. д. Один из популярных алгоритмов сортировки, который мы собираемся здесь обсудить, — сортировка кучей. Это очень похоже на сортировку выбором, где максимальное значение выбирается и помещается в конец списка или массива. Давайте копнем, чтобы понять это лучше.

В сортировке кучи, как следует из названия, первым шагом является процесс создания кучи или кластеризации в общих чертах. Мы создаем Max Heap для сортировки элементов в порядке возрастания. Как только куча создана, мы меняем корневую заметку на последний узел и удаляем предыдущий узел из кучи.

Временная и пространственная сложность сортировки кучи в структуре данных

• Лучшее = Ω (n log (n))
• Среднее значение = Θ (n log (n))
• Худший = O (n log (n))
• Пространственная сложность Heap Sort составляет O (1).

Точно так же существует понятие Max Heap и Min Heap. Подобно деревьям и массивам, существует еще одна организованная структура данных, называемая структурой данных кучи. Это полное двоичное дерево, которое следует правилу, согласно которому все корневые узлы больше (для максимальной кучи) или меньше (для минимальной кучи), чем их дочерние узлы. Этот процесс называется Heapify. Изображение, приведенное ниже, представляет собой не требующую пояснений диаграмму Min и Max Heaps.

Читайте также: Сортировка в структуре данных

Преимущества и недостатки использования сортировки кучей в структуре данных

Преимущества. Оптимизированная производительность, эффективность и точность — вот некоторые из лучших качеств этого алгоритма. Алгоритм также очень согласован с очень низким использованием памяти. Для работы не требуется дополнительного места в памяти, в отличие от сортировки слиянием или рекурсивной быстрой сортировки.

Недостатки: Heap Sort считается нестабильной, дорогой и не очень эффективной при работе с очень сложными данными.

Приложения кучи сортировки

Возможно, вы сталкивались с алгоритмом Дейкстры, который находит кратчайший путь, где реализована сортировка кучей. Сортировка кучей в структуре данных используется, когда наименьшее (самое короткое) или самое высокое (самое длинное) значение требуется немедленно. Другие варианты использования включают поиск порядка в статистике, работу с приоритетными очередями в алгоритме Прима (также называемом минимальным остовным деревом) и кодирование Хаффмана или сжатие данных.

Точно так же различные операционные системы используют этот алгоритм для управления заданиями и процессами, поскольку он основан на очереди приоритетов.

Возьмем пример из реальной жизни — Heap Sorting можно применить к магазину сим-карт, где много клиентов в очереди. Клиенты, которые должны оплачивать счета, могут быть рассмотрены в первую очередь, потому что их работа займет меньше времени. Этот метод сэкономит время многим клиентам в очереди и позволит избежать ненужного ожидания.

Изучите курс по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Обязательно к прочтению: идеи и темы проекта структуры данных

Заключение

У каждого типа алгоритма сортировки или поиска всегда есть преимущества и недостатки. У алгоритмов Heap Sorting очень мало недостатков. Дополнительного объема памяти не требуется.

Другой фактор – время. Обнаружено, что временная сложность вычисляется как nlog(n), но фактическая сортировка кучей меньше, чем O(nlog(n)). Причина в том, что сокращение или извлечение из сортировки кучей уменьшает размер и занимает гораздо меньше времени по мере продвижения процесса.

Следовательно, Heap Sorting считается одним из «лучших» алгоритмов сортировки по разным причинам в мире структуры данных.

Структура данных и их организация являются одной из основ информатики. Если логические и практические знания человека сильны, то он может преуспеть в таких областях, как программирование. Дело не только в том, чтобы преуспеть в курсе, но невозможно продвинуться в программировании без знания структуры данных.

Итак, следующий шаг, который вам нужно сделать, это зарегистрироваться на курс, который вы хотите. Я бы предложил инициативу UpGrad Lifelong Learning, которая не только охватит некоторые основные темы, такие как сортировка кучи в структуре данных, но также даст вам знания о науке о данных, управлении технологиями и цифровом маркетинге.

Десять БЕСПЛАТНЫХ курсов с отраслевым наставничеством, живыми сессиями, дискуссией 1-1, сертификатом и многим другим. Перейдите по ссылке для более подробной информации . Если вы хотите узнать больше, не стесняйтесь связаться с нашей командой опытных консультантов по вопросам карьеры и тренеров!