Datastructuren Sorteren, zoeken en tijdsanalyse

Presentatie over: "Datastructuren Sorteren, zoeken en tijdsanalyse"— Transcript van de presentatie:

1 Datastructuren Sorteren, zoeken en tijdsanalyse
College 2

2 Vandaag Medelingen over werkcolleg O-notatie Binary search Sorteren: analyse van insertion sort Bubble sort Merge Sort Heapsort

3 Werkcollege Kies een tijdstip (di+do OF wo+vr) voor het werkcollege
Kom naar de 1e bijeenkomst (volgende week dinsdag of woensdag) van Uw groep Precieze zaal/groep (1, 2, 2a) of (3, 3a) wordt dan gemaakt Kijk ook zelf even welke zaal ‘t leegst is Blijf daarna steeds naar dezelfde groep gaan NB: in de toegestane 4 keer afwezigheid zitten afwezigheid voor goede redenen bevat

4 Waarom O-notatie Hoeveel operaties is nu eigenlijk een test als
if (A[i+1] > x) OR (x == 0) ? In elk geval: een constant aantal. Om dit niet precies te hoeven bekijken is de O-notatie bedacht: verstopt constanten in de notatie 8, 9, 20203, 1: allemaal O(1) n, 4n, 10n + log(n), 21n: allemaal O(n) Datastructuren

5 “Asympthotic notation”
O: asympthotische bovengrens Formeel: O(g(n)) = { f(n) | er zijn positieve constanten c en r, zodat 0 £ f(n) £ c * g(n) voor alle n ³ r} O(g(n)) is dus een verzameling functies. In plaats van de schrijven f(n) Î O(g(n)) schrijft men echter f(n)=O(g(n)) Intuitie: we schrijven f(n) = O(g(n)) als vanaf een bepaalde waarde van n (soms 0, soms meer) f(n) nooit meer dan een vaste constante keer g(n) is. Dus: 3n2 = O(n2) Nog meer voorbeelden (zometeen) Feitelijk: laat de constante factor weg, en laat langzamer groeiende functies weg Datastructuren

6 Voorbeelden n2 + 4n + 6 log n3 12n + log n + 3 r2 – 10 23n+4
O(n^2), O(log n) want = 3 log n, O(n), O(r^2), O(8^n) of O(2^{3n}) want 16* 2^{3n} Datastructuren

7

8 Zoeken in een gesorteerde rij
Array met elementen A[1], …, A[n] Gegeven een x, is er een i met A[i] == x, en zo ja, welke i? We zagen al een algoritme dat dit oplost in O(n) tijd: bekijk de elementen van 1 t/m n totdat je x tegenkomt of alles bekeken hebt Als de rij getallen gesorteerd is kan het sneller met een simpel maar belangrijk principe: binary search Dus: neem aan: A[1] £ A[2] £ A[3] £ … £ A[n-1] £ A[n]

9 Binary search Idee: houdt twee variabelen bij onder en boven, zodat x, als x in A zit, “tussen” onder en boven zit Invariant: als er een i is met A[i] == x, dan onder £ i £ boven

10 Pseudocode {Input: Gesorteerde array A[1 … n] , element x}
{Output: index i met A[i] == x, and 0 als zo’n i niet bestaat} onder = 1; boven = n; while (onder < boven) do mid = ë (onder+boven)/2 û ; if (A[mid] < x) then onder = mid+1 else boven = mid if (A[onder] == x) then return onder else return 0 (zit er niet in)

11 Sorteeralgoritmen Aantal algoritmen om te sorteren Staart vorige keer: insertion sort Simpel algoritme: bubble sort Sneller: merge sort (ritsen) Ook snel: heapsort (met datastructuur: heap) In de praktijk heel snel: quicksort

12 Insertion sort Sorteeralgoritme, met volgende idee:
Voeg steeds één element toe op de goede plek We hebben een steeds groter goedgesorteerd deel Array A loopt van 1 t/m lengte(A) INSERTION-SORT(A) for j = 2 to lengte(A) do key = A[j] {voeg A[j] op de goede plek in} i = j – 1; while i > 0 and A[i] > key do A[i+1] = A[i] {schuif eentje op} i = i – 1; A[i+1] = key Datastructuren

13 Tijdsanalyse van INSERTION-SORT 1
INSERTION-SORT(A) for j = 2 to lengte(A) do (*) key = A[j] {voeg A[j] op de goede plek in} i = j – 1; while i > 0 and A[i] > key do A[i+1] = A[i] {schuif eentje op} i = i – 1; A[i+1] = key (**) Eerst dit: Hoeveel stappen kost één slag van de loop voor 1 bepaalde waarde van j ? Weer een loop. Elke doorgang door de loop kost iets van 8 elementaire stappen Deze loop gaan we hooguit j keer rond Nog eens 6 operaties buiten de loop Dus 8 j + 6 operaties voor deze slag Datastructuren

14 Tijdsanalyse van INSERTION-SORT 2
INSERTION-SORT(A) for j = 2 to lengte(A) do (*) key = A[j] {voeg A[j] op de goede plek in} i = j – 1; while i > 0 and A[i] > key do A[i+1] = A[i] {schuif eentje op} i = i – 1; A[i+1] = key (**) Hoeveel stappen kost één slag van de loop voor een bepaalde waarde van j ? 8 j + 6 of minder We doen dit voor j=2, 3, … , tot lengte(A)=n Totaal: constante keer n2 Schrijven we als O(n2) Datastructuren

15 Voor en nadelen insertion-sort
Voordelen Eenvoudig Geen extra geheugen Snel als rij al gesorteerd Nadelen Langzaam: O(n2)

16 Bubblesort Verwissel: hulp = a[i]; a[i] = a[i+1]; a[i+1] = hulp;
Eenvoudig sorteeralgoritme repeat change = false; for i=1 to n-1 do if (a[i] > a[i+1]) then verwissel a[i] en a[i+1] van plaats change = true until (change == false) Verwissel: hulp = a[i]; a[i] = a[i+1]; a[i+1] = hulp; Hoe snel? Correct?

17 Correctheid en tijd bubble sort
Als we klaar zijn is de array gesorteerd; we hebben steeds een permutatie van de input Terminatie? Ja, want Na i keer de hoofdloop gedaan te hebben staan op posities n - i +1, n – i +2, … , n de i grootste getallen in de array Dus: na hooguit n keer de hoofdloop te doen, is het array gesorteerd en zijn we klaar

18 Tijd Verwissel: O(1) repeat Binnenste deel: O(1)
For: n keer O(1): O(n) Totaal: n keer O(n): O(n2) Er zijn ook inputs waar zo’n n2 stappen gedaan worden, bijv.: het omgekeerde van een gesorteerde array (10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1) repeat change = false; for i=1 to n-1 do if (a[i] > a[i+1]) then verwissel a[i] en a[i+1] van plaats change = true until (change == false)

19 Mergesort

20 Algoritmische methode: divide and conquer (verdeel en heers)
Mergesort Algoritmische methode: divide and conquer (verdeel en heers) Splits probleem in deelstukken Los elk deelstuk afzonderlijk op Combineer oplossing van deelstukken Mergesort gebruikt divide and conquer strategie Sorteer eerst, recursief de 1e helft van de array Sorteer daarna, recursief, de 2e helft van de array Voeg de twee gesorteerde helften samen door een soort van ‘ritsen’

21 Merge-sort I Mergesort(A, p, r)
{Input: array A, integers p, r, met 1£ p £ r £ lengte(A)} {Output: A[p..r] is gesorteerd en bevat dezelfde elementen als A[p..r] in input} If (p ³ r) then doe niets else midden = ë (p+r)/2 û ; Mergesort(A,p, midden); Mergesort(A,midden+1,r); Merge(A,p,midden,r); {“Rits” de twee stukken in elkaar”}

22 Merge(A,p,q,r) (deel 1) {Input: A[p…q] is gesorteerd, en A[q+1…r] is gesorteerd} {Output: A[p…r] is gesorteerd} n1 = q – p +1; n2 = r – q; Maak een array L[1…n1+1]; Maak een array R[1..n2+1]; for i=1 to N1 do L[i] = A[p+i – 1]; for j=1 to N2 do R[j] = A[q+j]; (rest komt zometeen) Eerst copieren in arrays L en R

23 Merge deel 2 n1 = q – p +1; n2 = r – q; Maak een array L[1…n1+1]; Maak een array R[1..n2+1]; for i=1 to n1 do L[i] = A[p+i – 1]; for j=1 to n2 do R[j] = A[q+j]; L[n1] = MAXINT; {Stootblok (sentinel)} L[n2] = MAXINT; {Stootblok}

24 Merge deel 2 for k = p to r do pleklinks = 1; plekrechts = 1;
n1 = q – p +1; n2 = r – q; Maak arrays L[1…n1+1] en R[1..n2+1]; for i=1 to n1 do L[i] = A[p+i – 1]; for j=1 to n2 do R[j] = A[q+j]; L[n1] = MAXINT; {Stootblok} L[n2] = MAXINT; {Stootblok} pleklinks = 1; plekrechts = 1; for k = p to r do {Vind het element op positie k in A} if (L(pleklinks) £ R(plekrechts)) then A[k] = L(pleklinks); pleklinks ++; else A[k] = R[plekrechts); plekrechts ++;

25 Invariant geldt initieel, en blijft gelden
Correctheid merge Invariant Aan het begin van de for-loop gelden: A[p…k-1] bevat de k-p kleinste elementen uit L[1..n1+1] en R[1..n2+1] A[p…k-1] is gesorteerd L[pleklinks] is het kleinste element in L dat niet teruggezet is naar A r[plekrechts] is het kleinste element in R dat niet teruggezet is naar A Invariant geldt initieel, en blijft gelden Bij terminatie: k = r+1; en dus ... 

26 Tijd van mergesort Wat is de tijd van een enkele mergeoperatie? Als we twee stukken van lengte r mergen: O(r) (want…) Analyse van mergesort hier wat informeler – kijk naar de “berekeningsboom”

27 log n niveau’s

28 Tijd van mergesort O(n log n)

29 Next: Heapsort