Автор оригинала: Team Python Pool.

Битоническая сортировка: Алгоритм и реализация в Python

Привет, кодеры!! В этой статье мы познакомимся с алгоритмом битонической сортировки python и его реализацией в Python. Сортировка-это способ расположения элементов в определенном порядке, то есть в порядке возрастания или убывания. Существуют различные алгоритмы сортировки, каждый из которых имеет свои плюсы и минусы. Битоническая сортировка-это параллельный алгоритм сортировки, который сортирует элементы с помощью сравнений.

Что такое Битонический сорт?

Это алгоритм сортировки, который работает параллельно. В этом алгоритме существует O(n2 log n) сравнений. Хотя число сравнений больше, оно более подходит для параллельной реализации, поскольку элементы сравниваются в заранее определенной последовательности (битонической последовательности), которая не зависит от данных. Поэтому он оптимален для реализации в аппаратном обеспечении и href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Massively_parallel_processor_array”>массив параллельных процессоров. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Massively_parallel_processor_array”>массив параллельных процессоров.

Что такое Битоническая последовательность?

В этой последовательности после некоторого определенного индекса элементы начинают уменьшаться, тогда как до этого индекса элементы идут в порядке возрастания.

x0  and  xi+1…..-1

• Последовательность в возрастающем порядке называется битонической, а убывающая часть-пустой. Аналогично, убывающая последовательность называется Бионической, а возрастающая-пустой.
• Битоническая последовательность при вращении также является битонической.

Как преобразовать случайную последовательность в битоническую?

Рассмотрим сначала следующие элементы массива

Элементы Случайной Последовательности

Сначала мы составим пары элементов. Затем мы создадим его битоническую последовательность таким образом, чтобы одна была в порядке возрастания, а другая-в порядке убывания и так далее.

Беря пары по два и сортируя сначала по возрастанию, а затем по убыванию

Теперь мы сделаем пары из каждой пары так, чтобы каждая последовательность имела четыре элемента.

Группы из четырех элементов

Сортировка первой последовательности в порядке возрастания:

• Сначала сравните элементы
• Затем сравните соседние элементы

Сортировка первой половины в порядке возрастания

Аналогично, мы будем сортировать вторую последовательность в порядке убывания:

Сортировка второй половины в порядке убывания

Теперь мы объединим эти две части, чтобы получить нашу окончательную битоническую последовательность

Теперь мы объединим эти две части, чтобы получить нашу окончательную битоническую последовательность

Битонический алгоритм Сортировки:

• Сначала мы создадим битоническую последовательность.
• Далее нам нужно сравнить и отсортировать соответствующие элементы обеих половин последовательности
• Теперь мы сравним и поменяем местами каждый второй элемент последовательности
• Наконец, мы сравним и поменяем местами соседние элементы последовательности

Иллюстрация алгоритма битонической сортировки:

Рассмотрим созданную выше битоническую последовательность.

Сначала мы сравним и отсортируем соответствующие элементы обеих половин последовательности

Теперь сравните и поменяйте местами каждый второй элемент последовательности

Теперь мы сделаем то же самое для соседних элементов

Исходный код на Python:

def compare_swap(a, i, j, d):
    if (d and a[i] > a[j]) or (d and a[i] < a[j]):
        a[i],[j], a[i]
 

def merge(a, l, cnt, d):
    if cnt > 1:
       (cnt / 2)
        for i in range(l, l + k):
            compare_swap(a, i, i + k, d)
        merge(a, l, k, d)
        merge(a, l + k, k, d)

def bitonic_sort(a, l, cnt, d):
    if cnt > 1:
       (cnt / 2)
        bitonic_sort(a, l, k, 1)
        bitonic_sort(a, l + k, k, 0)
        merge(a, l, cnt, d)
 

def sort(a, N, u):
    bitonic_sort(a, 0, N, u)
 
a = [3, 4, 1, 9, 2, 7, 5, 6](a)
   
 
sort(a, n, u)
print("\nSorted array is")
for i in range(n):
    print("%d" % a[i])

Выход:

Анализ Сложности:

• Временная сложность: O(log 2 n)
• Сложность пространства: O(n log 2 n)

Преимущества:

• Память хорошо обрабатывается процессом
• Лучше всего подходит для массива параллельных процессоров

Bitonic Sort vs Merge Sort:

Надо Читать

• TimSort: Алгоритм и реализация в Python
• Сортировка по ячейкам в Python С алгоритмом и фрагментом кода
• Понимание Сортировки прядей в Python На примере
• Алгоритм сортировки оболочки и программа на Python
• Понимание Python Bubble Sort с примерами
• Сортировка вставки в Python [Программа, алгоритм, Пример]

Вывод:

Все алгоритмы сортировки имеют свои плюсы и минусы. Несмотря на то, что количество сравнений в bitonic sort python больше, он лучше всего подходит для параллельных массивов.

Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Счастливого Пифонирования!