Structuri de Date și Algoritmi (seria 1AB)

Această pagină poate fi doar citită. Poți vedea sursa, dar nu poți modifica pagina. Consultă administratorul dacă ești de părere că ceva este în neregulă.
====== Laborator 09: Algoritmi de sortare 2 ======

=====1 Obiectivele laboratorului=====

Propunem studierea următorilor algoritmi de sortare:
 * Shell Sort
 * Heap Sort
 * Radix Sort
 * qsort şi sort

Propunem studierea următoarelor structuri auxiliare:
 *Heap-uri (pentru Heap Sort)
 *vector de sectoare - bucket-uri (pentru Radix Sort)
 *operaţii pe biţi
 *Pachetul STL(Standard Template Library) -> <algorithm>

=====2. Introducere=====

====2.1 Heap-uri====

Există mai mutle tipuri de heap, dar ne vom referi numai la **binary heap** pentru implementarea algoritmului Heap sort.

Un heap binar este un arbore binar cu următoarele proprietăţi:
  * este "complet"(toate nivelele sunt pline, cu posibila excepţie a ultimului nivel), adică de **înălţime minimă**
  * există aceeaşi **relaţie de ordine** între orice nod şi părintele acestuia(excepţie - nodul rădăcină).

Dacă nodurile conţin numere întregi după care stabilim relaţia de ordine, heap-ul poate fi de două feluri:
  * max-heap(rădăcina are cel mai mare număr, de la orice copil la părinte avem relaţia **mai mic sau egal**)
  * min-heap(rădăcina are cel mai mic număr, de la orice copil la părinte avem relaţia **mai mare sau egal**)


====2.2 Bucket-uri====

Un pas din algoritmul Radix sort foloseşte o funcţie de indexare. Aceasta prelucrează cheia fiecărui element pentru a decide câte elemente să pună în fiecare sector(bucket).
  * Sectoarele pot exista ca vectori independenţi sau ca un singur vector în care marcăm poziţia la care începe fiecare sector.
  * Este recomandat ca funcţia de indexare să existe explicit(să fie definită ca subprogram) atunci când are o formă complicată. Dacă are o formă simplă(cum ar fi o singură operaţie), această parte poate fi omisă.


====2.3 Operaţii pe biţi====

Menţionăm următoarele operaţii pe biţi ce se pot folosi în C/C++ :

**Operaţii logice**
  * & şi pe biţi(bitwise AND)
  * | sau pe biţi(bitwise OR)
  * ^ sau exclusiv pe biţi(bitwise XOR)
  * ~ complement pe biţi(bitwise NOT)

**Deplasări**
  * >> la dreapta(right shift)
  * << la stânga(left shift)

Descriem numai operaţiile pe care le vom folosi în cadrul exemplului de mai jos: >> şi &.
  * Operaţia n >> k are ca rezultat valoarea obţinută prin mutarea la dreapta a tuturor biţilor lui n(pe primii k biţi se obţine 0, iar ultimii k biţi din n sunt ignoraţi).
  * Operaţia n & k are ca rezultat valoarea obţinută prin păstrarea biţilor nenuli din n pentru poziţiile pe care şi k are biţi nenuli(0 în rest)

<note tip>
Dacă n este număr **natural** şi k = 2<sup>p</sup>, atunci:
  * n >> p == n / k
  * n & (k - 1) == n % k

Apar diferenţe în cazul numerelor negative.
</note>

=====3. Algoritmii=====

====3.1 Shell Sort====

  * timp mediu : O(N * log<sup>2</sup> N)
  * timp la limită : O(N * log<sup>2</sup> N)
  * memorie : O(1)
  * Stabil : NU


=== Descriere : ===

Algoritmul shell sort este o generalizare a algoritmului insertion sort. 

 *La algoritmul insertion sort, pentru a insera un nou element în lista de elemente deja sortate, se deplasează fiecare element cu **câte o poziţie** spre dreapta atât timp cât avem elemente mai mari decât el. Practic, fiecare element înaintează spre poziţia sa finală cu câte o poziţie.
 *Algoritmul shell sort lucrează similar, doar că deplasează elementele spre poziţia finală **cu mai mult de o poziţie**. Se lucrează în iteraţii.
 *În prima iteraţie se aplică un insertion sort cu salt s1 mai mare decât 1. Asta înseamnă că fiecare element din şirul iniţial este deplasat spre stânga cu câte s1 poziţii atât timp cât întâlneste elemente mai mari decât el.
 *Se repetă asemenea iteraţii cu salturi din ce în ce mai mici s2, s3, s4, etc. Ultima iteraţie se face cu saltul 1. Această ultimă iteraţie este practic un insetion sort clasic.
 *Principiul este că, după fiecare iteraţie, sirul devine din ce în ce “mai sortat”. Iar, cum algoritmul insertion sort funcţionează cu atât mai repede cu cât sirul este mai sortat, per ansamblu vom obţine o îmbunătăţire de viteză.

=== Implementare : ===

<file cpp>
void shellSort(int a[],int n)
{
    int i, j, k, h, v;
    int cols[] = {1391376, 463792, 198768, 86961, 33936, 13776, 4592,
    1968, 861, 336, 112, 48, 21, 7, 3, 1};
    for (k = 0; k < 16; k++) //parcurgem fiecare limita
    {
        h = cols[k]; //h = saltul
        for (i = h; i < n; i++) //insertion sort
        {
            v = a[i];
            j = i;
            while (j >= h && a[j-h] > v) //crescator
            {
                a[j] = a[j-h];
                j = j - h;
            }
            a[j] = v;
        }
    }
}
</file>

<note>
Există mai multe variante propuse pentru vectorul cu salturi, iar complexitatea de timp diferă în funcţie de varianta aleasă. În general, complexitatea de timp asociată algoritmului Shell sort este O(N * log^2 N) şi o variantă destul de cunoscută cu această complexitate foloseşte vectorul obţinut din elementele mai mici decât N ale mulţimii A, puse în ordine descrescatoare, unde A = { x = (2^p)*(3^q) / oricare ar fi p şi q naturale}
</note>

==== 3.2 Heap Sort ====

  * timp mediu: O(N log N)
  * timp la limită: O(N log N)
  * memorie: O(1)
  * Stabil: NU

=== Descriere : ===

 *Metoda de sortare prin selecţie directă se bazează pe selecţia repetată a ultimei chei dintre n elemente, apoi dintre n-1 elemente rămase, etc.
 *Pentru a găsi cea mai mică cheie dintre n elemente sunt necesare n-1 comparaţii, apoi găsirea următoarei dintre n-1 elemente are nevoie de n-2 comparaţii, etc. => **n(n-1)/2** comparaţii.
 *Această sortare se poate îmbunătăţi prin reţinerea, de la fiecare scanare, de mai multă informaţie decât identificarea unui singur element, cel mai mic.
 *De exemplu, cu n/2 comparaţii se poate determina cheia mai mică pentru fiecare pereche de elemente dintre cele n elemente, apoi cu alte n/4 comparaţii se poate determina cheia cea mai mică pentru fiecare pereche ale cheilor determinate anterior, şi aşa mai departe. Astfel, cu **n-1** comparaţii se poate construi arborele de selecţie.

Descriem următorii paşi pentru o variantă de implementare a algoritmului Heap sort(ordonare crescătoare):
  * presupunem că vectorul formează un arbore binar, fiecare poziţie din vector reprezentând un nod, cu **rădăcina** pe poziţia 0(**zero**) şi cu fiecare **nod k** având copiii **2k+1** şi **2k+2**(dacă nu există poziţia din vector cu indicele respectiv, atunci nu există nod copil => NULL)
  * formăm un **max-heap** cu aceeaşi reprezentare(pe vector, fără a construi altă structură pentru noduri)
  * extragem maximul din rădăcina heap-ului(poziţia 0 din vector) şi facem o intersschimbare între poziţia maximului şi ultima poziţie din vector. Acum maximul se află pe poziţia dorită şi putem să-l excludem din heap.
  * repetăm paşii(refacem forma de heap, extragem noul maxim, reducem cu 1 numărul de elemente nesortate), cât timp mai sunt elemente în heap.

Definim următoarele două funcţii pentru a prezenta mai usor algoritmul Heap sort:
  * funcţia "**cerne**"(asigură "cernerea"/"scurgerea"/"căderea" nodului k până poziţia necesară pentru heap) - dacă nodul k nu are valoarea mai mare decât a copiilor lui(nu se păstrează relaţia de ordine a heap-ului), atunci nodul k va fi "cernut" până va fi respectată relaţia.
  * funcţia "**makeHeap**"(formează max heap-ul) - funcţia cerne toate nodurile pentru a obţine un heap

=== Implementare : ===

<file cpp>
void schimba(int a[],int i,int j) //functie auxiliara
{
    int aux;
    aux = a[i];
    a[i] = a[j];
    a[j] = aux;
}
void cerne(int a[],int n,int k)
{
    int fiuStanga = 2 * k + 1, //pozitia primului copil
        fiuDreapta = 2 * k + 2,
        pozMax = fiuStanga; //pozitia copilului mai mare
    if(fiuStanga >= n)
        return; //"nodul" k este frunza
    if(fiuDreapta < n) {
        if(a[fiuDreapta] > a[fiuStanga] ) {
            pozMax = fiuDreapta;
        }
    }//am ales copilul mai mare
    if(a[k] < a[pozMax]) {
        schimba(a,k,pozMax); //nodul k este "cernut" - coboara
        cerne(a,n,pozMax); //cernem la noua lui pozitie
    }
}
void makeHeap(int a[],int n) //functia mai e numita "heapify"
{
    //pentru i > n / 2, i este cu siguranta nod frunza
    for(int i = n / 2;i >= 0;i--) { //ne asiguram ca exista ordine
        cerne(a,n,i); // pentru orice nod de la i la n-1
    }
}
void heapSort(int a[],int n)
{
    makeHeap(a,n); //construim un heap
    while(n > 1) {
        schimba(a,0,n-1); //mutam maximul pe ultima pozitie
        n--; //am asezat un element pe pozitia finala
        cerne(a,n,0); //elementul pus in locul maximului trebuie "cernut"
        //obtinem din nou forma de heap
    }

}
</file>
<file cpp>
//implementare STL
#include <algorithm>
void heapSort(int a[], int n) //fara vector din STL
{
    make_heap(a,a + n);//pointer catre primul element si pointer
    sort_heap(a,a + n);//catre primul bloc de memorie de după vector
}
</file>

<file cpp>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;
void heapSort(int a[],int n) //cu vector din STL
{
    int i;
    vector<int> v; //puteam declara vector<int> v(a,a +n)
    for(int i = 0;i < n;i++) { //si am fi putut sari peste
        v.push_back(a[i]); //copierea element cu element
    }
    make_heap(v.begin(),v.end());
    sort_heap(v.begin(),v.end());
    for(int i = 0;i < n;i++) {
        a[i] = v[i];
    }
}
</file>

==== 3.3 Radix Sort ====

  * timp mediu: O(N * k)
  * timp la limită: O(N * k)
  * memorie: O(N + k)
  * Stabil: DA

k = lungimea cuvântului/cheii(word size)

Vom prezenta varianta LSD(Least Signifiant Digit) a algoritmului de sortare.

===Descriere :===
LSD Radix Sort este una dintre cele mai rapide metode de sortare.Aceasta se bazează pe
sortarea în funcţie de cea mai nesemnificativă "cifră".

 *Radix Sort nu are la bază o tehnică de comparare. Fiecare element din vector(sau atribut al unui element, în cazul structurilor) după care facem sortarea va fi numit **cheie**.
 *Cheile sunt gândite ca şiruri de "**caractere**"(unde un "caracter" poate fi un bit, o cifra, o literă, ...).

Algoritmul trece prin următorii paşi:
 *pornind de la poziţia celui mai nesemnificativ "caracter", numără de câte ori apare fiecare "caracter" pe poziţia respectivă, apoi împarte un vector auxiliar în secţiuni(imaginare). Numărul de secţiuni este numărul de "caractere" diferite ce pot exista în vector, adică fiecărei secţiuni îi este asociat un "caracter", dimensiunea unei secţiuni depinde de numărul de apariţii ale "caracterului" asociat;
 *pune fiecare element(în vectorul auxiliar) în secţiunea corespunzătoare, apoi copiază vectorul auxiliar înapoi în vectorul ce trebuie sortat. Se obţine un vector sortat până la poziţia curentă;
 *trece la poziţia următoare şi repetă paşii, ultima poziţie fiind cea a celui mai semnificativ "caracter".


===Implementare:===

Exemplul prezentat foloseşte un octet pe post de "caracter". Putem interpreta acest exemplu şi ca scriere a numerelor în baza 256, valoarea fiecărui octet fiind o "cifră". 
<file cpp>
#define BYTE 8
#define COUNT_BYTE 256
int obtineOctetul(int n,int byteNr)
{   //cautam octetul de la pozitia byteNr
    //octetul de pe pozitia 0 este LSD = octetul cel mai din dreapta(pentru int)
    int bitsNr =  BYTE * byteNr;
    int mask = COUNT_BYTE - 1;
    return (n >> bitsNr) & mask;
}
void rad(int *a,int *b, int byteNr,int n)
{   //sortare dupa octetul de pe pozitia byteNr,
    // pe pozitia 0 este LSD = octetul cel mai din dreapta
    int i,
        count[COUNT_BYTE] = {0}, //numaram cate elemente au "car." i pe pozitia byteNr
        index[COUNT_BYTE] = {0}; //pozitia la care vom pune urmatorul element cu "car." i
    for(i = 0; i < n;i++) {
        int car = obtineOctetul(a[i],byteNr);
        count[car]++;
    }
    for(i = 1;i < COUNT_BYTE;i++) //sectionam vectorul b
        index[i] = index[i-1] + count[i-1];
    for(i = 0; i < n; i++) { //umplem sectiunile
        int car = obtineOctetul(a[i],byteNr);
        b[index[car]++] = a[i];
    }
}
void radixSort(int *a,int n)
{
    int *b = new int[n], //vector folosit la copiere
        byteNr, //pozitia curenta
        k = sizeof(a[0]); //numarul de "caractere"
    for(byteNr = 0; byteNr < k; byteNr += 2) {
        rad(a, b, byteNr, n); //in loc sa copiem b inapoi in a la fiecare pas
        rad(b, a, byteNr + 1, n); //copiem doar o data la 2 pasi
    }
    delete []b;
}
</file>

<note important>Exemplul prezentat funcţionează bine pentru întregi cu acelaşi semn.</note>
<note tip>Performanţa de timp poate fi influenţată prin schimbarea lungimii cuvântului(k), adică prin schimbarea "bazei" folosite.</note>

===== 4. Exercitii =====

E0. Generaţi un vector de n întregi cu n = 1e6. Sortaţi vectorul cu cei trei algoritmi şi comparaţi rezultatele.

===1. Shell sort===

E1. Creaţi un alt vector(mai simplu) pentru salturi, de exemplu: {1e5,1e4,1e3,1e2,1e1,1}, unde 1ek = 10<sup>k</sup>. Încercaţi să folosiţi acest vector pentru sortare şi observaţi diferenţa de performanţă.

===2. Heap sort===

E2. Introduceţi o variabilă globală cu care să contorizaţi numărul de apelări ale funcţiei "cerne". Afişaţi numărul de apelări necesare pentru construirea heap-ului(makeHeap) şi numărul de apelări necesare pentru tot algoritmul(heapSort).
  * Ce observaţi referitor la complexitatea funcţiilor?

===3. Radix sort===

E3. Încercaţi să sortaţi un vector cu orice numere întregi(pozitive şi negative). Verificaţi rezultatul şi adăugaţi un pas în algoritm pentru a aşeza corect elementele.

E4. Schimbaţi funcţia de indexare(obtineOctetul) şi valoarea lui k pentru a sorta un vector de şiruri de caractere.

E5. Se dă un vector cu n întregi, unde toate valorile din vector sunt cuprinse între 0 şi n<sup>2</sup> - 1. Sortaţi vectorul în timp O(n).
  * Încercaţi să folosiţi altă "bază" decât 256 pentru algoritm.

<note tip>Puteţi folosi următorul cod pentru a genera vectori de întregi de dimensiuni mari</note>

<file cpp>
//MODULATOR = 2^31 - 1
#define MODULATOR 2147483647
#define MULTIP 1103515245
#define INCREMENT 12345
int seed = 0; //unsigned int pentru generat doar numere naturale
int rand() {
	seed = (MULTIP * seed + INCREMENT) % MODULATOR;
	return seed;
}
void filter(int v[], int n, int cap)
{
    for(int i = 0;i < n;i++) {
        v[i] = rand() % cap;
    }
}
</file>

===== 5. Exerciţii de laborator (Linux) =====
Pentru acest laborator puteți descărca scheletul de cod de [[http://elf.cs.pub.ro/sda-ab/wiki/_media/laboratoare/lab9_sortari_avansate.zip|aici]]. Descărcați arhiva și dezarhivați-o. 

=== Linux===
Puteti folosi utilitarul ''%%wget%%'' pentru descarcare si utilitarul ''%%unzip%%'' pentru dezarhivare.

  * ''%%wget http://elf.cs.pub.ro/sda-ab/wiki/_media/laboratoare/lab9_sortari_avansate.zip%%''
  * ''%%unzip lab9_sortari_avansate.zip%%''

Pentru compilare folositi comanda ''%%make%%''.

=====6. Extra=====

====6.1 qsort====

Funcţia qsort este inclusă în **stdlib.h** şi se apelează astfel: qsort(numeVector,nrElemente,sizeof(element),functieComparare);

<file cpp>
int functieComparare(const void* a,const void* b)
{
    int va = * (int *)a;
    int vb = * (int *)b;
    return va - vb;
}
//...main...
qsort(v, n, sizeof(int), functieComparare);
</file>

====6.2 sort====

Funcţia sort este inclusă în **algorithm** din pachetul STL şi se apelează astfel: sort(pointerStart,pointerStop,functieComparare); Valoarea de la pointerStart este prima valoare inclusă în sortare, valoarea de la pointerStop este prima valoare exclusă din sortare.

<file cpp>
bool functieComparare2(int a,int b)
{
    return a <= b;
}
//...main...
sort(v,v + n,functieComparare2);
</file>
Structuri de Date și Algoritmi (seria 1AB)

Unelte utilizator

Unelte site

Unelte pagină
