Реферат: VB, MS Access, VC++, Delphi, Builder C++ принципы(технология), алгоритмы программирования
' значение, и список отсортирован.
If min_value = max_value Then Exit Sub
' Создать пустой массив с отсчетами блоков.
ReDim counts(l To NumBuckets)
value_scale = _
CDbl (NumBuckets - 1) / _
CDbl (max_value - min_value)
' Создать отсчеты блоков.
For i = min To max
If List(i) = max_value Then
bucket_num = NumBuckets
Else
bucket_num = _
Int((List(i) - min_value) * _
value_scale) + 1
End If
counts(bucket_num) = counts(bucket_num) + 1
Next i
' Преобразовать отсчеты в смещение в массиве.
ReDim offsets(l To NumBuckets)
next_spot = min
For i = 1 To NumBuckets
offsets(i) = next_spot
next_spot = next_spot + counts(i)
Next i
' Разместить значения в соответствующих блоках.
For i = min To max
If List(i) = max_value Then
bucket_num = NumBuckets
Else
bucket_num = _
Int((List(i) - min_value) * _
value_scale) + 1
End If
Scratch (offsets (bucket_num)) = List(i)
offsets(bucket_num) = offsets(bucket_num) + 1
Next i
' Рекурсивная сортировка блоков, содержащих
' более одного элемента.
next_spot = min
For i = 1 To NumBuckets
If counts(i) > 1 Then ArrayBucketSort _
Scratch(), List(), next_spot, _
next_spot + counts(i) - 1, counts(i)
next_spot = next_spot + counts(i)
Next i
' Скопировать временный массив назад в исходный список.
For i = min To max
List(i) = Scratch(i)
Next i
End Sub
Из‑за накладных расходов, которые требуются для работы со связными списками, эта версия блочной сортировки работает намного быстрее, чем версия с использованием связных списков. Тем не менее, используя методы работы с псевдоуказателями, описанные во 2 главе, можно улучшить производительность версии с использованием связных списков, так что обе версии станут практически эквивалентными по скорости.
Новую версию также можно сделать еще быстрее, используя функцию API MemCopy для копирования элементов из временного массива обратно в исходный список. Эта усовершенствованную версию алгоритма демонстрирует программа FastSort.
===========259-261
Резюме
В таб. 9.4 приведены преимущества и недостатки алгоритмов сортировки, описанных в этой главе, из которых можно вывести несколько правил, которые могут помочь вам выбрать алгоритм сортировки.
Эти правила, изложенные в следующем списке, и информация в табл. 9.4 может помочь вам подобрать алгоритм, который обеспечит максимальную производительность:
* если вам нужно быстро реализовать алгоритм сортировки, используйте быструю сортировку, а затем при необходимости поменяйте алгоритм;
* если более 99 процентов списка уже отсортировано, используйте пузырьковую сортировку;
* если список очень мал (100 или менее элементов), используйте сортировку выбором;
* если значения находятся в связном списке, используйте блочную сортировку на основе связного списка;
* если элементы в списке — целые числа, разброс значений которых невелик (до нескольких тысяч), используйте сортировку подсчетом;
* если значения лежат в широком диапазоне и не являются целыми числами, используйте блочную сортировку на основе массива;
* если вы не можете тратить дополнительную память, которая требуется для блочной сортировки, используйте быструю сортировка
Если вы знаете структуру данных и различные алгоритмы сортировки, вы можете выбрать алгоритм, наиболее подходящий для ваших нужд.
@Таблица 9.4. Преимущества и недостатки алгоритмов сортировки
=========263
Глава 10. ПоискПосле того, как список элементов отсортирован, может понадобиться найти определенный элемент в списке. В этой главе описаны некоторые алгоритмы для поиска элементов в упорядоченных списках. Она начинается с краткого описания сортировки методом полного перебора. Хотя этот алгоритм выполняется не так быстро, как другие, метод полного перебора является очень простым, что облегчает его реализацию и отладку. Из‑за простоты этого метода, сортировка полным перебором также выполняется быстрее других алгоритмов для очень маленьких списков.
Далее в главе описан двоичный поиск. При двоичном поиске список многократно разбивается на части, при этом для больших списков такой поиск выполняется намного быстрее, чем полный перебор. Заключенная в этом методе идея достаточно проста, но реализовать ее довольно сложно.
Затем в главе описан интерполяционный поиск. Так же, как и в методе двоичного поиска, исходный список при этом многократно разбивается на части. При использовании интерполяционного поиска, алгоритм делает предположения о том, где может находиться искомый элемент, поэтому он выполняется намного быстрее, если данные в списках распределены равномерно.
В конце главы обсуждаются методы следящего поиска. Применение этого метода иногда уменьшает время поиска в несколько раз.
Примеры программ
Программа Search демонстрирует все описанные в главе алгоритмы. Введите значение элементов, которые должен содержать список, и затем нажмите на кнопку Make List (Создать список), и программа создаст список на основе массива, в котором каждый элемент больше предыдущего на число от 0 до 5. Программа выводит значение наибольшего элемента в списке, чтобы вы представляли диапазон значений элементов.
После создания списка выберите алгоритмы, которые вы хотите использовать, установив соответствующие флажки. Затем введите значение, которое вы хотите найти и нажмите на кнопку Search (Поиск), и программа выполнит поиск элемента при помощи выбранного вами алгоритма. Так как список содержит не все возможные элементы в заданном диапазоне значений, то вам может понадобиться ввести несколько различных значений, прежде чем одно из них найдется в списке.
Программа также позволяет задать число повторений для каждого из алгоритмов поиска. Некоторые алгоритмы выполняются очень быстро, поэтому для того, чтобы сравнить их скорость, может понадобиться задать для них большое число повторений.
=======265
На рис. 10.1 показано окно программы Search после поиска элемента со значением 250.000. Этот элемент находился на позиции 99.802 в списке из 100.000 элементов. Чтобы найти этот элемент, потребовалось проверить 99.802 элемента при использовании алгоритма полного перебора, 16 элементов — при использовании двоичного поиска и всего 3 — при выполнении интерполяционного поиска.
Поиск методом полного перебора
При выполнении линейного (linear) поиска или поиска методом полного перебора (exhaustive search), поиск ведется с начала списка, и элементы перебираются последовательно, пока среди них не будет найден искомый.
Public Function LinearSearch(target As Long) As Long
Dim i As Long
For i = 1 To NumItems
If List(i) >= target Then Exit For
Next i
If i > NumItems Then
Search = 0 ' Элемент не найден.
Else
Search = i ' Элемент найден.
End If
End Function
Так как этот алгоритм проверяет элементы последовательно, то он находит элементы в начале списка быстрее, чем элементы, расположенные в конце. Наихудший случай для этого алгоритма возникает, если элемент находится в конце списка или вообще не присутствует в нем. В этих случаях, алгоритм проверяет все элементы в списке, поэтому время его выполнения сложность в наихудшем случае порядка O(N).
@Рис. 10.1. Программа Search
========266
Если элемент находится в списке, то в среднем алгоритм проверяет N/2 элементов до того, как обнаружит искомый. Таким образом, в усредненном случае время выполнения алгоритма также порядка O(N).
Хотя алгоритмы, которые выполняются за время порядка O(N), не являются очень быстрыми, этот алгоритм достаточно прост, чтобы давать на практике неплохие результаты. Для небольших списков этот алгоритм имеет приемлемую производительность.
Поиск в упорядоченных списках
Если список упорядочен, то можно слегка модифицировать алгоритм полного перебора, чтобы немного повысить его производительность. В этом случае, если во время выполнения поиска алгоритм находит элемент со значением, большим, чем значение искомого элемента, то он завершает свою работу. При этом искомый элемент не находится в списке, так как иначе он бы встретился раньше.
Например, предположим, что мы ищем значение 12 и дошли до значения 17. При этом мы уже прошли тот участок списка, в котором мог бы находится элемент со значением 12, значит, элемент 12 в списке отсутствует. Следующий код демонстрирует доработанную версию алгоритма поиска полным перебором:
Public Function LinearSearch(target As Long) As Long
Dim i As Long
NumSearches = 0
For i = 1 To NumItems
NumSearches = NumSearches + 1
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82
