Участник:Bkmish/Сортировка слиянием (последовательный и параллельный варианты): различия между версиями
Bkmish (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Bkmish (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 8: | Строка 8: | ||
'''Параллельная версия''' алгоритма сортировки слиянием может быть выполнена с использованием различных подходов и, следовательно, имеет различные временные сложности. Так, например, используя один из алгоритмов распараллеливания, можно достичь сложности <math display="inline">\Theta \left(\frac{n}{(\log n)^2}\right)</math> | '''Параллельная версия''' алгоритма сортировки слиянием может быть выполнена с использованием различных подходов и, следовательно, имеет различные временные сложности. Так, например, используя один из алгоритмов распараллеливания, можно достичь сложности <math display="inline">\Theta \left(\frac{n}{(\log n)^2}\right)</math> | ||
В параллельной сортировке слиянием с использованием мы распараллеливаем рекурсивные вызовы сортировки для левой и правой половин массива. Это означает, что в идеальном случае (когда количество потоков неограниченно и затраты на создание потоков и синхронизацию между ними игнорируются) оба этих вызова могут выполняться одновременно. Таким образом, максимальное время, необходимое для сортировки половин массива, будет <math display="inline">\log n</math> (а не <math display="inline">2\log n</math>, как было бы при последовательной сортировке), что дает нам временную сложность <math display="inline">\Theta(\log n)</math> для сортировки каждой половины массива. | |||
После того как обе половины массива отсортированы, нам еще нужно их объединить. Этот шаг выполняется последовательно и имеет временную сложность <math display="inline">\Theta(n)</math>. Если мы считаем, что время слияния доминирует над временем сортировки половин массива (что может быть верно для больших массивов), то общая временная сложность алгоритма будет <math display="inline">\Theta(n \log n)</math>, как и для последовательной сортировки слиянием. | |||
Однако, если мы считаем, что время слияния не доминирует (что может быть верно для маленьких массивов), то общая временная сложность алгоритма будет <math display="inline">\Theta(\log^2 n)</math>. Это получается из-за того, что мы делаем log n рекурсивных вызовов, и в каждом вызове мы выполняем операцию, которая требует <math display="inline">\log n</math> времени (то есть, сортировку половины массива) | |||
=== Математическое описание алгоритма === | === Математическое описание алгоритма === | ||
Версия от 12:20, 21 ноября 2023
Свойства и структура алгоритмов
Общее описание алгоритма
Алгоритм сортировки слиянием (англ. merge sort) является методом упорядочивания списков или других структур данных, в которых доступ к элементам может быть получен только последовательно. Этот алгоритм был разработан Джоном фон Нейманом в 1945 году и является хорошим примером использования принципа «разделяй и властвуй», поскольку основан на разбиении главной задачи на более мелкие подзадачи, которые решаются, например, с помощью рекурсивного вызова или непосредственно, если количество элементов рассматриваемой структуры достаточно мало. После этого полученные результаты комбинируются для получения решения основной задачи.
Последовательная версия алгоритма сортировки слиянием имеет временную сложность [math]\displaystyle{ \Theta(n \log n) }[/math] в лучшем, среднем и худшем случаях. Это происходит потому, что алгоритм разделяет массив на две половины на каждом уровне рекурсии (что требует [math]\displaystyle{ \log n }[/math] уровней), а затем сливает [math]\displaystyle{ n }[/math] элементов на каждом уровне, что дает общую временную сложность [math]\displaystyle{ \Theta(n \log n) }[/math]
Параллельная версия алгоритма сортировки слиянием может быть выполнена с использованием различных подходов и, следовательно, имеет различные временные сложности. Так, например, используя один из алгоритмов распараллеливания, можно достичь сложности [math]\displaystyle{ \Theta \left(\frac{n}{(\log n)^2}\right) }[/math]
В параллельной сортировке слиянием с использованием мы распараллеливаем рекурсивные вызовы сортировки для левой и правой половин массива. Это означает, что в идеальном случае (когда количество потоков неограниченно и затраты на создание потоков и синхронизацию между ними игнорируются) оба этих вызова могут выполняться одновременно. Таким образом, максимальное время, необходимое для сортировки половин массива, будет [math]\displaystyle{ \log n }[/math] (а не [math]\displaystyle{ 2\log n }[/math], как было бы при последовательной сортировке), что дает нам временную сложность [math]\displaystyle{ \Theta(\log n) }[/math] для сортировки каждой половины массива.
После того как обе половины массива отсортированы, нам еще нужно их объединить. Этот шаг выполняется последовательно и имеет временную сложность [math]\displaystyle{ \Theta(n) }[/math]. Если мы считаем, что время слияния доминирует над временем сортировки половин массива (что может быть верно для больших массивов), то общая временная сложность алгоритма будет [math]\displaystyle{ \Theta(n \log n) }[/math], как и для последовательной сортировки слиянием.
Однако, если мы считаем, что время слияния не доминирует (что может быть верно для маленьких массивов), то общая временная сложность алгоритма будет [math]\displaystyle{ \Theta(\log^2 n) }[/math]. Это получается из-за того, что мы делаем log n рекурсивных вызовов, и в каждом вызове мы выполняем операцию, которая требует [math]\displaystyle{ \log n }[/math] времени (то есть, сортировку половины массива)
Математическое описание алгоритма
В общем виде алгоритм сортировки слиянием выглядит следующим образом:
- Разделение: исходный массив разделяется на две равные или приближенно равные части. Если массив состоит из одного элемента, он считается отсортированным. Если массив содержит более одного элемента, процесс разделения продолжается рекурсивно, пока в подмассивах не останется по одному элементу, такие подмассивы по определению считаются отсортированными.
- Сортировка и слияние: отсортированные подмассивы сливаются в один. Процесс слияния осуществляется путем сравнения первых элементов каждого подмассива. Меньший элемент перемещается в результирующий массив, и индекс в соответствующем подмассиве увеличивается на единицу. Этот процесс продолжается, пока не будут исчерпаны все элементы в обоих подмассивах
Вычислительное ядро алгоритма
Вычислительное ядро алгоритма сортировки слиянием − это процесс (состоящий из сравнений элементов и перемещения оставшихся элементов) слияния двух отсортированных подмассивов в один отсортированный массив. Этот процесс занимает большую часть времени работы алгоритма.
Макроструктура алгоритма
Схема реализации последовательного алгоритма
Последовательная сложность алгоритма
Информационный граф
Ресурс параллелизма алгоритма
Входные и выходные данные алгоритма
Свойства алгоритма
Программная реализация алгоритма
Особенности реализации последовательного алгоритма
Локальность данных и вычислений
Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
Масштабируемость алгоритма и его реализации
Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
Выводы для классов архитектур
Существующие реализации алгоритма
Литература
- Левитин А. В. Глава 4. Метод декомпозиции: Сортировка слиянием // Алгоритмы. Введение в разработку и анализ — М.: Вильямс, 2006. — С. 169—172. — 576 с. — ISBN 978-5-8459-0987-9
- Кормен, Т., Лейзерсон, Ч., Ривест, Р., Штайн, К. Алгоритмы: построение и анализ = Introduction to Algorithms / Под ред. И. В. Красикова. — 2-е изд. — М.: Вильямс, 2005. — 1296 с. — ISBN 5-8459-0857-4.
- Victor J. Duvanenko "Parallel Merge Sort" Dr. Dobb's Journal & blog
- Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009) [1990]. Introduction to Algorithms (3rd ed.). MIT Press and McGraw-Hill. ISBN 0-262-03384-4. (p. 797-805)