Vidéo: Quelle est la complexité de l'algorithme de tri par tas ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Le tri par tas est un algorithme sur place. TempsComplexité : Complexité temporelle de heapify est O(Logn). Complexité temporelle de createAndBuildHeap() est O(n) et globalement complexité temporelle de Heap Sort est O(nLogn).
À cet égard, quel est l'algorithme de tri par tas ?
Algorithme de tri par tas est divisé en deux parties de base: Création d'un Tas de la liste/tableau non trié. Puis un trié le tableau est créé en supprimant à plusieurs reprises l'élément le plus grand/le plus petit du tas , et en l'insérant dans le tableau. Les tas est reconstruit après chaque enlèvement.
De même, quel est le temps d'exécution typique d'un algorithme de tri par tas ? Cependant, quicksort a le pire des cas temps de course de O (n 2) O(n^2) O(n2) et une complexité spatiale dans le pire des cas de O (log ? n O(log n O(logn), donc s'il est très important d'avoir un cas le plus rapide temps de course et une utilisation efficace de l'espace, tri en tas est la meilleure option.
De même, il est demandé, quelle est la complexité de la fonction Heapify ?
L'idée principale est que dans le build_heap algorithme l'actuel s'entasser le coût n'est pas O(log n) pour tous les éléments. Quand s'entasser est appelé, le temps d'exécution dépend de la distance à laquelle l'élément peut descendre dans l'arbre avant la fin du processus. En d'autres termes, cela dépend de la hauteur de l'élément dans le tas.
Quel algorithme de tri a la meilleure complexité asymptotique ?
Pour Meilleur cas Insertion Sorte et tas Les tris sont les meilleurs un comme leur meilleur temps d'exécution du cas complexité est sur). Pour cas moyen meilleur asymptotique Durée complexité est O(nlogn) qui est donné par Merge Sorte , tas Sorte , Rapide Sorte . Pour le pire des cas meilleur Durée complexité est O(nlogn) qui est donné par Merge Sorte , tas Sorte.
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2 réponses. La division d'un nœud A[L,R] en deux nœuds prend le temps R−L+1, puis la fusion des deux nœuds enfants A[L,M] et A[M+1,R] prend à nouveau A[R−L +1] temps. Ainsi pour chaque nœud, le nombre d'opérations que l'algorithme effectue est égal à deux fois la taille du tableau correspondant à ce nœud
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