Zde můžete vidět rozdíly mezi vybranou verzí a aktuální verzí dané stránky.
| Následující verze | Předchozí verze | ||
|
informatika:maturita:22a [21. 02. 2015, 17.33] xmrnustik vytvořeno |
informatika:maturita:22a [28. 05. 2020, 15.10] (aktuální) xdostal [Merge sort] |
||
|---|---|---|---|
| Řádek 1: | Řádek 1: | ||
| - | Mrnuštík | + | ====== Třídění/Řazení a vyhledávací algoritmy ====== |
| + | |||
| + | ===== Třídění vs. řazení ===== | ||
| + | |||
| + | Třídění je uspořádání objektů podle podobných vlastností. Způsob třídění je vždy závislý na oboru, který s těmito objekty pracuje. | ||
| + | |||
| + | Řazení je způsob uspořádání objektů do specifikovaného pořadí. Řazení může být provozováno podle různých kritérií (abecedně, vzestupně, sestupně). | ||
| + | |||
| + | Oba pojmy bývají často zaměňovány. | ||
| + | |||
| + | ===== Složitost algoritmů ===== | ||
| + | |||
| + | Složitost algoritmů (někdy taky asymptotická složitost) je funkce, která vyjadřuje počet elementárních kroků v závislosti na vstupních datech dané funkce. Značí se O. | ||
| + | |||
| + | Možnosti tříd složitostí: | ||
| + | {{:informatika:maturita:22_slozitost_algoritmu.png|}} | ||
| + | |||
| + | Rozdíl mezi jednotlivými třídami složitosti se dá jednoduše pochopit na těchto dvou příkladech. Když máme první algoritmus se složitostí O(n) a druhý algoritmus se složitostí O(2n) stačí nám ten druhý spustit na dvakrát rychlejším stroji a rozdíl je smazán. | ||
| + | |||
| + | Pokud však máme první algoritmus se složitostí O(n) a algoritmus se složitostí O(n<sup>2</sup>) bude při různé velikosti stoupat náročnost v závislosti na n, a to několikrát. | ||
| + | |||
| + | ===== Řadicí algoritmy ===== | ||
| + | |||
| + | ==== Bubble sort ==== | ||
| + | |||
| + | **Princip:** | ||
| + | - Dostanu pole. | ||
| + | - Procházím pole, pokud najdu prvek, který je menší než prvek vpravo, prohodím je. | ||
| + | - Opakuji, dokud není pole seřazeno od největšího po nejmenší (zprava doleva). | ||
| + | |||
| + | **Složitost:** O(n<sup>2</sup>) | ||
| + | |||
| + | **Ukázka algoritmu:** | ||
| + | <code javascript> | ||
| + | function bubbleSort(array) { | ||
| + | for (var i = 0; i < array.length - 1; i++) { | ||
| + | for (var j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) { | ||
| + | if (array[j] < array[j + 1]) { | ||
| + | var tmp = array[j]; | ||
| + | array[j] = array[j + 1]; | ||
| + | array[j + 1] = tmp; | ||
| + | } | ||
| + | } | ||
| + | } | ||
| + | } | ||
| + | </code> | ||
| + | <html> | ||
| + | |||
| + | <script> | ||
| + | function test() { | ||
| + | var x = [2, 5, 1, 7, 8]; | ||
| + | |||
| + | bubbleSort(x); | ||
| + | } | ||
| + | |||
| + | function bubbleSort(array) { | ||
| + | for (var i = 0; i < array.length - 1; i++) { | ||
| + | for (var j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) { | ||
| + | printStep(array, step++); | ||
| + | if (array[j] < array[j + 1]) { | ||
| + | var tmp = array[j]; | ||
| + | array[j] = array[j + 1]; | ||
| + | array[j + 1] = tmp; | ||
| + | } | ||
| + | } | ||
| + | } | ||
| + | |||
| + | } | ||
| + | |||
| + | function printStep(array, step) { | ||
| + | var container = document.getElementById("containerbubble"); | ||
| + | container.innerHTML += "Krok " + step + ": " | ||
| + | for (var index = 0; index < array.length; index++) { | ||
| + | container.innerHTML += array[index] + " "; | ||
| + | } | ||
| + | container.innerHTML += "<br />"; | ||
| + | } | ||
| + | |||
| + | </script> | ||
| + | <div id="containerbubble"> | ||
| + | </div> | ||
| + | <script src="bubblesort.js"></script> | ||
| + | |||
| + | <button onclick="test()">Spusť mě!</button> | ||
| + | |||
| + | </html> | ||
| + | |||
| + | ==== Insert sort ==== | ||
| + | |||
| + | **Princip:** | ||
| + | - Dostanu pole. | ||
| + | - Procházím pole zleva doprava a vždy každý prvek zařadím na místo podle jeho velikosti. | ||
| + | - Dostávám pole seřazené zleva doprava (od největšího po nejmenší). | ||
| + | |||
| + | **Složitost:** Složitost je O(n<sup>2</sup>), ale při téměř seřazeném poli se blíží O(n). | ||
| + | |||
| + | **Ukázka algoritmu:** | ||
| + | |||
| + | <code javascript> | ||
| + | function insertSort(array) { | ||
| + | var stepCounter = 0; | ||
| + | for (var i = 0; i < array.length - 1; i++) { | ||
| + | var j = i + 1; | ||
| + | var tmp = array[j]; | ||
| + | while (j > 0 && tmp > array[j - 1]) { | ||
| + | array[j] = array[j - 1]; | ||
| + | j--; | ||
| + | array[j] = tmp; | ||
| + | } | ||
| + | } | ||
| + | } | ||
| + | |||
| + | |||
| + | </code> | ||
| + | |||
| + | <html> | ||
| + | <script> | ||
| + | function testInsert() { | ||
| + | |||
| + | var x = [1, 5, 6, 7, 8]; | ||
| + | |||
| + | insertSort(x); | ||
| + | |||
| + | } | ||
| + | |||
| + | |||
| + | function insertSort(array) { | ||
| + | var stepCounter = 0; | ||
| + | for (var i = 0; i < array.length - 1; i++) { | ||
| + | var j = i + 1; | ||
| + | var tmp = array[j]; | ||
| + | while (j > 0 && tmp > array[j - 1]) { | ||
| + | printStepIns(array, stepCounter++); | ||
| + | |||
| + | array[j] = array[j - 1]; | ||
| + | j--; | ||
| + | array[j] = tmp; | ||
| + | } | ||
| + | } | ||
| + | printStepIns(array, stepCounter++); | ||
| + | } | ||
| + | |||
| + | function printStepIns(array, step) { | ||
| + | var container = document.getElementById("containerinsert"); | ||
| + | container.innerHTML += "Krok " + step + ": " | ||
| + | for (var index = 0; index < array.length; index++) { | ||
| + | container.innerHTML += array[index] + " "; | ||
| + | } | ||
| + | container.innerHTML += "<br />"; | ||
| + | } | ||
| + | |||
| + | </script> | ||
| + | <div id="containerinsert"> | ||
| + | </div> | ||
| + | <button onclick="testInsert()">Test me!</button> | ||
| + | </html> | ||
| + | |||
| + | ==== Merge sort ==== | ||
| + | https://www.algoritmy.net/article/13/Merge-sort | ||
| + | |||
| + | **Princip:** | ||
| + | - Dostaneme pole. | ||
| + | - Pole rozdělíme na dvě zhruba stejně velká podpole. | ||
| + | - Získané podpole dále dělíme až na jednoprvkové pole (získáme n jednoprvkových polí). | ||
| + | - Jakmile máme jednoprvková pole spojujeme je dohromady tak, aby byly seřazeny. | ||
| + | - Jakmile máme jenom dvě podmnožiny, porovnáme vždy jednotlivé prvky množiny a vždy ten větší přidáme do finálního pole -> postupujeme až máme ve finálním poli prvky od největšího po nejmenší. | ||
| + | |||
| + | **Složitost:** O(n * log(n)) | ||
| + | |||
| + | Ukázka [[https://www.youtube.com/watch?v=EeQ8pwjQxTM|zde]]. | ||
| + | |||
| + | ==== Quick sort ==== | ||
| + | **Princip:** | ||
| + | - Dostaneme pole. | ||
| + | - Zvolíme si jeden prvek pole (pivot) a rozdělíme zbytek pole na prvky větší než pivot a na prvky menší než pivot (stejně velké prvky mohou být na libovolné straně). | ||
| + | - Pivota umístíme mezi tyto dvě množiny (pivot je na místě, kam by patřil v seřazeném poli). | ||
| + | - Kroky opakujeme, dokud nemáme všechny prvky seřazeny. | ||
| + | |||
| + | **Složitost:** Složitost u quick sortu je hodně závislá na volbě pivota (resp. pivotů). Pokud je pivot mediánem hodnot, může být složitost až O(n * log(n)), pokud je však pivot největším nebo nejmenším prvkem pole je složitost O(n<sup>2</sup>). Pivota můžeme vybrat jako fixní pozici v tabulce (např. vždy poslední, první nebo prostřední prvek) nebo, což se považuje za ideální případ, se vyberou tři hodnoty pole, ze kterých se udělá medián. | ||
| + | |||
| + | Ukázka [[http://www.algoritmy.net/article/10/Quicksort|zde]]. | ||
| + | |||
| + | |||
| + | ==== Selection sort ==== | ||
| + | **Princip:** | ||
| + | - Dostaneme pole. | ||
| + | - Vyhledáme největší prvek pole a umístíme ho doleva. | ||
| + | - Toto opakujeme, dokud nemáme seřazeno. | ||
| + | |||
| + | **Složitost:** Složitost je sice u selection sortu vysoká O(n<sup>2</sup>), ale má velmi nízkou paměťovou náročnost. | ||
| + | |||
| + | [[http://www.algoritmy.net/article/4/Selection-sort|Ukázka algoritmu]] | ||
| + | |||
| + | ===== Vyhledávací algoritmy ===== | ||
| + | |||
| + | ==== Lineární hledání (sekvenční hledání) ==== | ||
| + | **Princip:** Procházíme všechny prvky, dokud nenajdu ten hledaný. | ||
| + | |||
| + | **Složitost:** O(n) | ||
| + | |||
| + | ==== Binární hledání (metoda půlení intervalů) ==== | ||
| + | **Princip:** | ||
| + | - Pole ve kterém se dá použít půlení intervalů, musí být seřazeno (v tomto případě od největšího po nejmenší). | ||
| + | - Podívám se na prostřední prvek pole. | ||
| + | - Pokud je můj hledaný prvek větší opakuji to stejné vpravo, pokud menší tak vlevo. | ||
| + | - Opakuji, dokud nenajdu hledaný prvek. | ||
| + | |||
| + | **Složitost:** O(log<sub>2</sub>(n)) | ||
| + | |||
| + | ==== Metoda binárního vyhledávacího stromu ==== | ||
| + | |||
| + | **Princip:** Tvořím binární strom (viz obrázek) tak, že vždy v levé větvi jsou menší prvky a v pravé jsou větší prvky. Hledaný prvek hledáme tak, že za ním jdeme po větvi. | ||
| + | |||
| + | {{:informatika:maturita:22_binarni_strom.jpg|}} | ||
| + | |||
| + | **Složitost:** V závislosti na vyvážení stromu (podle vyváženého počtu větví na obou stranách) může být buď O(log(n)) pro naprosto vyvážený strom, nebo až O(n) pro vůbec nevyvážený strom. | ||