2.Đánh Giá độ Phức Tạp Của Giải Thuật Sắp Xếp Bằng ... - 123doc

Nội dung

Ý tưởng của thuật toán là tìm vị trị thích hợp và chèn phần tử ai+1 vào dãy đã có thứ tự trên để có được một dãy mới có thứ tự. Cứ thế, làm đến cuối dãy ta sẽ được một dãy có thứ tự.

PHẦN A: NỀN TẢNG LÝ THUYẾT 1. Mô tả chức năng và yêu cầu 1.1.Khái quát về sắp xếp: Để thuận tiện và giảm thiểu thời gian thao tác mà đặc biệt là để tìm kiếm dữ liệu dễ dàng và nhanh chóng,thong thường trước khi thao tác thì dữ liệu trên mảng,trên tập tin đã có thứ tự.Do vậy thao tác sắp xếp dữ liệu là một trong những thao tác cần thiết và thường gặp trong quá trình lưu trữ,quản lý dữ liệu Có rất nhiều cách sắp xếp dữ liệu,nhưng ở đây ta chỉ quan tâm đến 2 thuật toán là sắp xếp bằng phương pháp chèn (Insertion Sort) và sắp xếp dựa trên sự phân hoạch (Quick Sort).Ta sẽ đi phân tích hai thuật toán sắp xếp này để so sánh và đánh giá độ phức tạp của chúng. 1.2.Mục tiêu của bài toán: Phân tích,đánh giá và so sánh độ phức tạp(trên lý thuyết) và so sánh thời gian tính toán(trên thực nghiệm) của 2 giải thuật. 2. Đánh giá độ phức tạp của giải thuật sắp xếp bằng phương pháp chèn(Insertion Sort) 2.1.Ý tưởng thuật toán: Giả sử ta có dãy a 1 , a 2 , …, an trong đó i phần tử đầu tiên a 1 , a 2 , …, a i đã có thứ tự. Ý tưởng của thuật toán là tìm vị trị thích hợp và chèn phần tử a i+1 vào dãy đã có thứ tự trên để có được một dãy mới có thứ tự. Cứ thế, làm đến cuối dãy ta sẽ được một dãy có thứ tự. Với dãy ban đầu a 1 , a 2 , …, a n ta có thể coi đoạn chỉ có một phần tử a 1 là một đoạn đã có thứ tự, sau đó ta chèn phần tử a 2 vào dãy a 1 để có dãy a 1 a 2 có thứ tự. Tiếp đó, ta lại chèn phần tử a 3 vào dãy a 1 a 2 để có dãy a 1 a 2 a 3 có thứ tự. Cứ thế, đến cuối cùng ta chèn phần tử a n vào dãy a 1 a 2 …a n-1 ta sẽ được dãy a 1 a 2 … a n có thứ tự. Insertion Sort và Quick Sort Trang 1 2.2.Cài đặt thuật toán void insertionsort(int a[],int n) { int pos,x; for(int i=0;i<n-1;i++) { x=a[i+1];pos=i; while(pos>=0 && a[pos]>x) { a[pos+1]=a[pos]; pos--; } a[pos+1]=x; } } 2.3.Đánh giá độ phức tạp: Ta thấy các phép so sánh xảy ra trong vòng lặp nhằm tìm vị trí thích hợp pos để chèn x. Mỗi lần so sánh mà thấy vị trí đang xét không thích hợp, ta dời phần tử a[pos] sang phải. Ta cũng thấy số phép gán và số phép so sánh của thuật toán phụ thuộc vào tình trạng của dãy ban đầu. Do đó ta chỉ có thể ước lượng như sau: 2.3.1. Trường hợp tốt nhất: Dãy ban đầu đã có thứ tự. Ta tìm được ngay vị trí thích hợp để chèn ngay lần so sánh đầu tiên mà không cần phải vô vòng lặp. Như vậy, với i chạy từ 2 đến n thì số phép so sánh tổng cộng sẽ là n-1. Còn với số phép gán, do thuật toán không chạy vào vòng lặp nên xét i bất kỳ, ta luôn chỉ phải tốn 2 phép gán(x = a[i] và a[pos] = x). Từ đây, ta tính được số phép gán tổng cộng bằng 2(n - 1). 2.3.2. Trường hợp xấu nhất:Dãy ban đầu có thứ tự ngược. Ta thấy ngay vị trí thích hợp pos luôn là vị trí đầu tiên của dãy đã có thứ tự, và do Insertion Sort và Quick Sort Trang 2 đó, để tìm ra vị trí này ta phải duyệt hết dãy đã có thứ tự. Xét i bất kỳ, ta có số phép so sánh là i-1, số phép gán là (i - 1) + 2 = i + 1. Với i chạy từ 2 đến n, ta tính được số phép so sánh tổng cộng bằng 1 + 2 + … + (n - 1) = n(n - 1)/2 và số phép gán bằng 3 + 4 + + (n + 1) = (n + 4)(n - 1)/2 Tổng kết lại, ta có độ phức tạp của Insertion Sort như sau: • Trường hợp tốt nhất: O(n) • Trường hợp xấu nhất O(n 2 ) 3. Đánh giá độ phức tạp của giải thuật sắp xếp nhanh(Quick Sort) 3.1. Ý tưởng thuật toán: QuickSort chia mảng thành hai danh sách bằng cách so sánh từng phần tử của danh sách với một phần tử được chọn được gọi là phần tử chốt. Những phần tử nhỏ hơn hoặc bằng phần tử chốt được đưa về phía trước và nằm trong danh sách con thứ nhất, các phần tử lớn hơn chốt được đưa về phía sau và thuộc danh sách con thứ hai. Cứ tiếp tục chia như vậy tới khi các danh sách con đều có độ dài bằng 1. 3.2.Cài đặt thuật toán: void quicksort(int a[],int left,int right) { if(left>=right)return; int x=a[(left+right)/2]; int i=left; int j=right; do { while(a[i]<x)i++; while(a[j]>x)j--; if(i<=j)//chua duyet het { swap(a[i],a[j]); i++; Insertion Sort và Quick Sort Trang 3 j--; } }while(i<j); quicksort(a,left,j); quicksort(a,i,right); } 3.3.Độ phức tạp của thuật toán Ta nhận thấy hiệu quả của thuật toán phụ thuộc vào việc chọn giá trị mốc (hay phần tử chốt). 3.3.1. Trường hợp tốt nhất: mỗi lần phân hoạch ta đều chọn được phần tử median (phần tử lớn hơn hay bằng nửa số phần tử và nhỏ hơn hay bằng nửa số phần tử còn lại) làm mốc. Khi đó dãy được phân hoạch thành hai phần bằng nhau, và ta cần log 2 (n) lần phân hoạch thì sắp xếp xong. Ta cũng dễ nhận thấy trong mỗi lần phân hoạch ta cần duyệt qua n phần tử. Vậy độ phức tạp trong trường hợp tốt nhất thuộc O(nlog 2 (n)). 3.3.2. Trường hợp xấu nhất: mỗi lần phần hoạch ta chọn phải phần tử có giá trị cực đại hoặc cực tiểu làm mốc. Khi đó dãy bị phân hoạch thành hai phần không đều: một phần chỉ có một phần tử, phần còn lại có n-1 phần tử. Do đó, ta cần tới n lần phân hoạch mới sắp xếp xong. Vậy độ phức tạp trong trường hợp xấu nhất thuộc O(n 2 ). Tổng kết lại, ta có độ phức tạp của Quick Sort như sau: • Trường hợp tốt nhất: O(nlog 2 (n)) • Trường hợp xấu nhất: O(n 2 ) • Trường hợp trung bình: O(nlog 2 (n)) Insertion Sort và Quick Sort Trang 4 PHẦN B : THỰC NGHIỆM 1. Mô tả giải thuật : Giải thuật được cài đặt trên ngôn ngữ lập trình c/c++. Ý tưởng của việc cài đặt giải thuật như sau: Khởi tạo ngẫu nhiên n phần tử, ghi ra 1 file text Đọc các phần tử từ file text vào file excel Tính độ phức tạp dựa vào α 2. Cài đặt 2.1.InsertionSort: void insertionsort(int A1[],int num,int &sosanhI,int &hoanviI) { int X=0,k=1,j=0; while(k<num) { j=k+1; X=A1[j]; while(X<A1[j-1]) { sosanhI++; A1[j]=A1[j-1]; hoanviI++; Insertion Sort và Quick Sort Trang 5 j--; } A1[j]=X; k++; } } 2.2.QuickSort void quicksort(int A2[],int first,int last,int &sosanhQ,int &hoanviQ) { if(first>=last) return; int mid=(first+last)/2; int MID=A2[mid]; int F=first,L=last; while(F<=L) { while(A2[F]<MID) { F++; sosanhQ++; } while(A2[L]>MID) L--; if(F<=L) { doicho(A2[F],A2[L]); F++; L--; hoanviQ++; } } cout.flush(); quicksort(A2,first,L,sosanhQ,hoanviQ); cout.flush(); Insertion Sort và Quick Sort Trang 6 quicksort(A2,F,last,sosanhQ,hoanviQ); } 3. Kết quả thực nghiệm: Bảng số liệu thu được khi chương trình chạy Insertion Sort và Quick Sort Trang 7 Insertion Sort và Quick Sort Trang 8 Insertion Sort và Quick Sort Trang 9 Insertion Sort và Quick Sort Trang 10 [...]... InsertSort.Ngoài ra,đồ thị biểu diễn các phương trình hồi qui tuyến tính của 2 giải thuật cũng cho thấy rằng giải thuật QuickSort chạy nhanh hơn giải thuật InsertionSort Phần lý thuyết cũng cho thấy độ phức tạp của giải thuật InsertionSort lớn hơn hoặc bằng độ phức tạp của giải thuật QuickSort Nhóm chúng em sẽ cố gắng tìm hiểu sâu sắc hơn để hiểu rõ về hai giải thuật này,trong quá trình làm không tránh... vào phương trình hồi qui tuyến tính của Phép Hoán vị(Gán) InsertionSort và phương trình hồi qui tuyến tính Phép Hoán vị(Gán) QuickSort ; phương trình hồi qui tuyến tính của Phép So sánh InsertionSort và phương trình hồi qui tuyến tính Phép So Sánh QuickSort,ta thấy hệ số α của giải thuật QuickSort nhỏ hơn hệ số α của giải thuật InsertionSort,điều này chứng tỏ giải thuật QuickSort chạy nhanh hơn giải thuật

Ngày đăng: 25/04/2013, 13:01