1 Datastructuren Quicksort College 3. 2 Vorige keren  O-notaties  Sorteren: insertion sort, bubble sort  Kosten (n 2 ) tijd in het slechtste geval.

Presentatie over: "1 Datastructuren Quicksort College 3. 2 Vorige keren  O-notaties  Sorteren: insertion sort, bubble sort  Kosten (n 2 ) tijd in het slechtste geval."— Transcript van de presentatie:

1 1 Datastructuren Quicksort College 3

2 2 Vorige keren  O-notaties  Sorteren: insertion sort, bubble sort  Kosten (n 2 ) tijd in het slechtste geval  Sorteren: merge sort  Kosten (n lg n) tijd in het slechtste geval  Zoeken: binary search  Zoeken in een geordende array: (lg n) tijd  Quicksort: begin

3 3 Vandaag  O-notatie:  en   Quicksort: eind  Heapsort

4 4 Sorteeralgoritmen overzicht  (n 2 ): bubble sort, insertion sort  (n lg n): merge sort, heapsort (komt nog)  Geen extra geheugen: bubble sort, insertion sort, heapsort  Wel extra geheugen: merge sort

5 5 1 Orde notaties

6 6 O-notatie en zo  O-notatie (herhaling):  O(g(n)) = { f(n) | er zijn positieve constanten c en r, zodat 0  f(n)  c * g(n) voor alle n  r}  O(g(n)) is dus een verzameling functies. In plaats van de schrijven f(n)  O(g(n)) schrijft men echter f(n)=O(g(n))  Allemaal waar:  3n 2 = O(n 2 )  (7 n lg n 3 ) = O(n lg n)  (2n 3 +4n 2 +3n + 5) = O(n 3 )  Maar ook zijn waar:  n lg n = O(n 2 )  n 3 = O(n 4 )  Want “O” geeft een bovengrens

7 7 Bewijzen dat algoritme O-grens haalt  Te bewijzen: algoritme gebruikt O(f(n)) tijd.  Zo doe je dat:  Toon aan dat voor alle inputs, de tijd niet meer is dan een constante maal f(n), n de inputgrootte  Verschillende methoden:  Inspectie van loop-structuur  Analyse van “recursieboom”  Andere technieken komen nog

8 8 Voorbeeld  z = 0;  for i = 1 to n do  for j = 1 to n * n do k = 1 while k < n * n do –z = z + i * j * k –k = k*2 z ++;  z = z + 3;  return z

9 9 -notatie (Omega)  -notatie:  (g(n)) = { f(n) | er zijn positieve constanten c en r, zodat f(n)  c * g(n) voor alle n  r}  (g(n)) is dus weer een verzameling functies. In plaats van de schrijven f(n)   (g(n)) schrijft men echter f(n)= (g(n))  Deze notatie geeft ondergrenzen, terwijl de O- notatie bovengrenzen gaf  Vb.: het bubblesort-algoritme gebruikt in het slechtste geval n 2 ) tijd  Vb.: het mergesort-algoritme gebruikt in het slechtste geval (n lg n) tijd

10 10 Voorbeelden  Allemaal waar:  3n 2 =  (n 2 )  (7 n lg n 3 ) =  (n lg n)  (2n 3 +4n 2 +3n + 5) =  (n 3 )  Maar ook zijn waar:  n lg n =  (n)  n 3 =  (n 2 )  Want “” geeft een ondergrens

11 11 -notatie (Theta)  -notatie combineert O-notatie en -notatie  f(n) = (g(n)), dan en slechts dan als f(n) = O(g(n)) en f(n) = (g(n))  Dus:  3n 2 = (n 2 )  Maar niet: 3n 2 = (n 3 ) en niet: 3n 3 = (n 2 )

12 12 Van snel naar langzaam  (1), (lg lg n)  (lg n), (lg 2 n), (n), (n),  (n lg n), (n lg 2 n), (n n),  (n 2 ), (n 2 lg n), (n 3 ), (n 4 ),  (2 n ), (3 n ), (n!),  (busybeaver(n)) ( bijvoorbeeld: maximum aantal stappen dat een terminerend programma met n symbolen opgeschreven kan doen )  Snel algoritme  langzaam stijgende functie (en omgekeerd)

13 13 Herhaling + Vandaag  Quicksort  Snel sorteer algoritme  Gebruikt gemiddeld weinig tijd: (n lg n) met in de praktijk een kleine constante  Maakt gebruik van belangrijke subroutine: Partition  Quicksort is langzaam in het slechtste geval, maar snel op random inputs  Randomized-Quicksort om slechte gevallen ‘meestal’ te vermijden  Wiskundige analyse van gemiddelde tijd Randomized-Quicksort

14 14 Quicksort  Verdeel en heers paradigma  Idee is:  Kies een element uit de array, zeg x  Splits de array in drie stukken: Alles in 1 e stuk is  x 2 e stuk is het element x Alles in 3 e stuk is  x (of >)  Sorteer recursief het eerste stuk  Sorteer recursief het derde stuk  Klaar!

15 15 Opmerking (herhaling)  In onze beschrijving gingen we er van uit dat alle elementen verschillend zijn  Als er gelijke elementen zijn, werkt het ook, maar moet je iets beter opletten in de analyse (zelfde code kan gebruikt worden) Datastructuren

16 16 Partition  Vorige keer:  Partition (A,p,r) verdeelde stuk van array (vanaf p t/m r) in 3 stukken:  Alles kleiner dan (of evt gelijk aan) x  x (stukje van lengte 1) Returnwaarde: positie van x na afloop  Alles groter dan x  x was het laatste element (A[r]) uit ‘t stuk voordat partition werdt uitgevoerd: pivot of spil-element

17 17 Randomized-Partition Randomized-Partition(A,p,r)  Kies uniform een random getal i uit de verzameling {p, p+1, …, r}  Verwissel A[r] en A[i]  Partition(A,p,r) Elk element in A heeft dezelfde kans om als pivot-element gebruikt te worden

18 18 Allemaal  Allemaal  q r r p p

19 19 Quicksort Quicksort(A, p, r)  {Sorteert het deel van de array A[p…r]}  if p < r  then  q = Partition(A, p, r)  Quicksort(A, p, q-1)  Quicksort(A, q+1, r)

20 20 Randomized-Quicksort pseudocode Randomized-Quicksort(A, p, r)  {Sorteert het deel van de array A[p…r]}  if p < r  then  q = Randomized-Partition(A,p,r)  Randomized-Quicksort(A, p, q-1)  Randomized-Quicksort(A, q+1, r)

21 21 Hoeveel tijd kost Quicksort?  In het slechtste geval gaat het erg langzaam…  Bekijk een gesorteerde rij:  We splitsen in stukken van grootte n – 1; 1; 0  En de volgende keer in stukken van grootte n-2; 1; 0  Etc.  Dus: cn+ c(n-1)+ c(n-2)+ c(n-3) + … +3c+2c+c = c n(n+1)/2 stappen  Op een gesorteerde rij: (n 2 ) stappen

22 22 Analyse met recurrente betrekkingen  Schrijf: T(n) is aantal stappen van Quicksort op gesorteerd array met n elementen  T(n) = T(n-1)+T(0) + (n) = T(n-1)+ (n) = (n 2 ) Andere constantes Met inductie naar n

23 23 Quicksort voor aartsoptimisten  Als we echt geluk hebben, splitst Quicksort altijd precies middendoor en gaan we in recursie op twee stukken van hooguit n/2 elementen  Zelfde analyse dan als bij Mergesort geeft (n lg n) tijd

24 24 log n niveau’s

25 25 Beste geval analyse van Quicksort met recurrente betrekkingen  Stel T(n) is het beste geval van de looptijd van Quicksort op een array met n elementen  T(n)  2*T(n /2) + (n) (*)  T(n) = O(n lg n)  Volgt uit (*) met inductie  Zo kan je ook Mergesort analyseren

26 26 Quicksort voor optimisten (niet noodzakelijk aartsoptimisten)  Stel nu dat we altijd verdelingen hebben die de array splitsen in twee stukken die verhouding 9 – 1 hebben  T(n) = T(9n / 10)+ T(n / 10) + (n)  Recursieboom heeft log 10/9 n = (lg n) lagen  Per laag (n) dus in zo’n geval eveneens (n lg n)  Maar … hoe vaak gebeurt dat?

27 27 Hoe vaak doen we een goede splitsing?  In 80% van de gevallen splitsen we 9-1 of beter…  Ingewikkelde analyse geeft (n lg n) tijd gemiddeld over alle mogelijke permutaties van input als alle getallen verschillend zijn (doen we niet)

28 28 Analyse Randomized Quicksort  Verschillende manieren om de verwachtte tijd uit te rekenen  Netjes: stel recurrente betrekking op, en los die op (zie o.a. sheets)  Vandaag: telargument waarbij we kijken naar “hoe vaak doet een element mee in een partition”?

29 29 Tijd is O(som partition-lengtes)  Kijk naar recursieboom  Totale tijd is O(som van alle lengtes van alle deelstukken waar we een partitie op doen)  =  O(som over alle elementen van aantal keren dat het element in een partitie mee doet)

30 30 Verwachtte tijd  Totale verwachtte tijd is O(verwachte som van alle lengtes van alle deelstukken waar we een partitie op doen)  =  O(som over alle elementen van verwachtte aantal keren dat het element in een partitie mee doet)  = n* O(verwachtte aantal keren dat een element in een partitie meedoet)

31 31 Afschatten van verwachtte aantal keren dat een element in een partitie meedoet  Is O(log n)  Hoe laten we dit zien?  Kijk element x, en kijk naar het formaat van het stuk waar x in zit.  Begint met formaat n  Iedere keer een beetje kleiner  Als formaat 1 is zijn we klaar  Hoe vaak is het verwachtte aantal keren dat het kleiner wordt? We laten zien: O(log n)

32 32 Kans is ½ dat stuk hooguit ¾ van oude lengte heeft  Als we een stuk hebben met r elementen zijn er r/2 keuzes voor de pivot die zorgen dat de volgende keer het grootste stuk hooguit ¾ * r lang is

33 33 Tellerij klaar  Hoe vaak kan je n met ¾ vermenigvuldigen totdat je onder de 1 bent?  log 4/3 n keer = O(log n)  Wat is het verwachtte aantal keren dat je een experiment met kans ½ moet doen totdat je s keer succes hebt?  2s  Dus verwachtte aantal keren dat element in partitie meedoet is hooguit 2 log 4/3 n = O(log n) keer  Dus: verwachtte tijd Quicksort O(n log n)  Andere analyse (wel in sheets, niet vandaag):  2n ln n

34 34 Analyse Randomized-Partition  Slechtste geval: weer (n 2 )  T(n) = max 0 q n-1 T(q)+T(n-q-1)+(n)  Verwachtte tijd: analyse doen we hier aannemend dat alle elementen verschillend zijn (anders klopt ‘t ook, overigens)  We doen de analyse hier met behulp van de sommatiefactormethode  Eerst: vergelijking looptijd en aantal vergelijkingen Deze sheet slaan we over

35 35 Looptijd vs aantal vergelijkingen  Stel Quicksort doet X vergelijkingen. Dan gebruikt het O(n+X) tijd  Partition doet altijd minstens 1 vergelijking Want we roepen Partition alleen aan op stukken met minstens 2 elementen  Partition doet O(aantal vergelijkingen in partition) werk  …  We gaan nu het verwachtte aantal vergelijkingen tellen dat Quicksort doet op een array met n verschillende elementen. Noem dit getal C(n) Deze sheet slaan we over

36 36 Technisch detail  We volgen de analyse uit Concrete Mathematics. Die gebruikt twee vergelijkingen per recursieve aanroep extra.  Deze waardes noemen we D(n).  D(0)=C(0)=0; als n>0 dan is D(n)>C(n)  Als we dus voor D(n) een bovengrens hebben, geeft dat ook een bovengrens voor C(n)  Uiteindelijke waarde is dus iets beter (scheelt niet veel) Deze sheet slaan we over

37 37 Aantal vergelijkingen (Randomized)- Partition Partition(A,p,r)  pivot = A[r];  i = p – 1;  for j = p to r – 1 do  {*}  if A[j]  pivot  then i ++; Verwissel A[i] en A[j]  Verwissel A[i+1] en A[r];  return i+1;  n-1 vergelijkingen op een array met n elementen  Concrete Mathematics neemt hier n+1 vergelijkingen Deze sheet slaan we over

38 38 Analyse D(n) (1)  D(0) = 0  D(1) = 2  D(n) = n+1 + ????  Elk van de splitsingen heeft dezelfde kans: 0,1,n-1 1,1,n-2 2,1,n-3 … n-2, 1, 1 n-1, 1, 0 Deze sheet slaan we over

39 39 Analyse D(n) (2)  D(0)= 0  D(1)= 2  D(n) = n+1 + 1/n* k=0 n-1 D(k) + 1/n* k=0 n-1 D(n-k- 1)  Elk van de splitsingen heeft dezelfde kans: 0,1,n-1 1,1,n-2 2,1,n-3 … n-2, 1, 1 n-1, 1, 0  Of: D(n) = n+1 + (2/n)* k=0 n-1 D(k) voor n>0 Deze sheet slaan we over

40 40 - Deze hadden we Maal n nemen Zelfde vergl. voor n-1 Vergelijkingen aftrekken Na vereenvoudigen Deze sheet slaan we over

41 41 Stelsel vergelijkingen  D(0)=0  nD(n) = (n+1)D(n-1)+ 2n  Dit stelsel kunnen we met sommatiefactormethode oplossen  Idee is: vermenigvuldig formule met sommatiefactor s n waarbij s n = (a n-1 a n-2 …a 1 )/(b n b n-1 …b 2 ) als a n D(n)=b n D(n-1)+c n Want dan is s n b n =s n-1 a n-1 En dan krijg je voor E(n)=s n a n D(n) de formule E(n)=E(n-1)+s n c n Wat een somformule voor E en daarna voor D geeft… Deze sheet slaan we over

42 42 D(0)=0 nD(n) = (n+1)D(n-1)+ 2n a n = n b n = n+1 c n = 2n : dit hadden we Definitie toepassen: Alles maal s n : Def.: (*) en (**) geven: (*) (**) Deze sheet slaan we over

43 43 dus We hadden dus Want E(0)=0 Deze sheet slaan we over

44 44 Aantal vergelijkingen randomized quicksort Randomized-Quicksort doet verwacht ongeveer 2(n+1)ln n vergelijkingen Deze sheet slaan we over

45 45 Resultaat en discussie  Het verwachtte aantal vergelijkingen van Randomized-Quicksort is minder dan 2(n+1)ln n  Verwachtte looptijd is (n lg n)  De in de O /  verstopte constante is erg klein, dus heel snel in de praktijk  Sommige hele snelle sorteermethoden switchen naar een ander algoritme wanneer n klein is (bijvoorbeeld onder de 30)

46 46 Recap  Quicksort  Snel sorteer algoritme  Gebruikt gemiddeld weinig tijd: (n lg n) met in de praktijk een kleine constante  Maakt gebruik van belangrijke subroutine: Partition  Quicksort is langzaam in het slechtste geval, maar snel op random inputs  Randomized-Quicksort om slechte gevallen ‘meestal’ te vermijden  Wiskundige analyse van gemiddelde tijd Randomized-Quicksort

47 47 Sorteeralgoritmen overzicht  Slechtste en gemiddeld geval (n 2 ): bubble sort, insertion sort  Slechtste en gemiddeld geval (n lg n): merge sort, heapsort (zometeen)  Slechtste geval (n 2 ) en gemiddeld geval (n lg n): quicksort  Voordeel van Quicksort vooral in de “” verstopt  Geen extra geheugen: bubble sort, insertion sort, heapsort, quicksort  Wel extra geheugen: merge sort