Algoritmi di ordinamento
Selectionsort
• Basilare in molteplici applicazioni
• Esempio importante di algoritmi diversi
per risolvere lo stesso problema
• Metodi di ordinamento interni: i dati
risiedono nella memoria centrale (in un
vettore; campo chiave)
• Confronto basato sull'efficienza
• Ordinamento per selezione
• Si sceglie il minimo del vettore e lo si
scambia con la posizione corretta
• Complessità: O(n 2 )
• I due cicli vengono sempre eseguiti,
indipendentemente dalla configurazione
dei dati
Elementi di Informatica
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Bubblesort
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Mergesort
• Basato sulla fusione (merge) di due
vettori ordinati:
– la fusione ha complessità O(n)
• E' intrinsecamente ricorsivo
• Vettore iterativamente diviso in 2 parti:
– ordinamento e fusione
• Complessità O(n log2 n)
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Quicksort
• Indipendente dalla configurazione in
ingresso
• La ricorsione incrementa la complessità
della gestione:
• Si sceglie un elemento pivot e si suddivide
il vettore in due: uno con el. minori, l'altro
con el. maggiori o uguali del pivot
• Si procede iterativamente fino a vettori di
1 solo elemento
• La suddivisione ha complessità O(n)
• La complessità della parte ricorsiva
dipende dalla scelta del pivot
– è consigliabile usare un programma nonricorsivo
• Per ogni programma ricorsivo esiste un
programma non-ricorsivo più efficiente
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Mergesort
• Basato sulla considerazione che:
ei ≤ ei+1
• Confronta coppie adiacenti e eventualmente le
scambia
• Dopo una scansione completa l'elemento minore
(o maggiore) è nella posizione corretta
• Termina quando sono terminati gli scambi (se è
già ordinato serve solo un passo per la verifica)
• Complessità: O(n2)
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Elementi di Informatica
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Elementi di Informatica
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Quicksort
Limite inferiore della complessità
• Scegliendo come pivot l'elemento min o
max, la complessità diventa O(n2)
• Scegliendo come pivot l'elemento
centrale, la complessità è O(n log2 n)
• Il caso peggiore succede raramente
• E' più probabile il caso migliore
• E' usato per la semplicità e l'efficienza
• Si considerano algoritmi la cui operazione
fondamentale è il confronto tra elementi
• Problema:
Elementi di Informatica
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Esempio
Elementi di Informatica
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Esempio
• La ricerca è rappresentabile
graficamente con un albero binario:
• Ordinare {a1, a2, a3}
– la radice rappresenta tutte le permutazioni
– ogni confronto suddivide le permutazioni
• Albero di risoluzione
– 3! = 6 permutazioni (6 foglie)
– albero con profondità 3
• La profondità dell'albero determina il
numero massimo di confronti nel caso
peggiore
Elementi di Informatica
– è ricondotto alla ricerca di una specifica
permutazione di n oggetti
– esistono n ! permutazioni diverse
– tutte le permutazioni sono candidate
– ogni passo dell'algoritmo serve per eliminare
dei candidati
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Limite inferiore della complessità
• L'albero deve avere n! foglie
• In generale un albero binario con
profondità i ha al più 2i foglie
• Quindi per avere n! foglie, l'albero deve
avere profondità p = log(n!)
p = log(n!) ~ log(n/e)n =n log(n) - n log(e) = O(n log(n))
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Binsort
• Fin'ora gli algoritmi erano basati su
operazioni di confronto
• Il binsort utilizza operazioni di
indirizzamento con indici
• Sfrutta la conoscenza dell'intervallo di
variabilità delle chiavi
• Il limite inferiore alla complessità è O(n log(n))
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Elementi di Informatica
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Binsort
Binsort
• Si suppone che gli n elementi del
vettore abbiano chiavi [1..n ]
• Si scandisce un vettore e si spostano gli
elementi in un altro
• Ha complessità O(n)
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• Caso di più chiavi uguali:
– utilizzo di una lista
– al termine le liste vengono concatenate
• Complessità:
– inserimento O(n)
– concatenazione O(n)
– totale O(n)
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Considerazioni
sulla scelta di un algoritmo
Binsort
• E' il più efficiente se:
• Le caratteristiche di un algoritmo sono:
– si utilizzano chiavi numeriche
– l'intervallo di variabilità delle chiavi è noto
– è possibile effettuare indirizzamenti con
indici
– semplice, per facilitarne la comprensione,
programmazione, e correzione
– efficiente, cioè richiede una quantità
limitata di risorse per l'esecuzione
• Le due caratteristiche si riferiscono a:
– costo umano
– costo di esecuzione
Elementi di Informatica
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Considerazioni
sulla scelta di un algoritmo
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Considerazioni
• Implementazione efficiente dell'algoritmo
• Non esistono regole per la scelta ottima
• Generalmente però:
– si sceglie la prima regola quando si deve
eseguire poche volte su insiemi ridotti di dati
– si sceglie la seconda se il programma viene
eseguito un grande numero di volte su
insiemi estesi di dati
Elementi di Informatica
Elementi di Informatica
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– sono state considerate solo le complessità
– sono state eliminate le costanti moltiplicative
• Per scegliere l'implementazione migliore è
necessario considerare tutto
– ad esempio, gli algoritmi ricorsivi sono
generalmente molto pesanti
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