Сортировка массива — это процесс распределения всех элементов массива в определённом порядке. Очень часто это бывает полезным. Например, в вашем почтовом ящике электронные письма отображаются в зависимости от времени получения; новые письма считаются более релевантными, чем те, которые вы получили полчаса, час, два или день назад; когда вы переходите в свой список контактов, имена обычно находятся в алфавитном порядке, потому что так легче что-то найти. Все эти случаи включают в себя сортировку данных перед их фактическим выводом.
Оглавление:
Как работает сортировка?
Сортировка массивов методом выбора
Сортировка массивов методом выбора в C++
std::sort()
Тест
Как работает сортировка?
Сортировка данных может сделать поиск внутри массива более эффективным не только для людей, но и для компьютеров. Например, рассмотрим случай, когда нам нужно узнать, отображается ли определённое имя в списке имён. Чтобы это узнать, нужно проверить каждый элемент массива на соответствие с нашим значением. Поиск в массиве с множеством элементов может оказаться слишком неэффективным (затратным).
Однако, предположим, что наш массив с именами отсортирован в алфавитном порядке. Тогда наш поиск начинается с первой буквы нашего значения и заканчивается буквой, которая идёт следующей по алфавиту. В таком случае, если мы дошли до этой буквы и не нашли имя, то точно знаем, что оно не находится в остальной части массива, так как в алфавитном порядке нашу букву мы уже Не секрет, что есть алгоритмы поиска внутри отсортированных массивов и получше. Используя алгоритм, мы можем искать определённый элемент в отсортированном массиве, содержащем 1 000 000 элементов, используя всего лишь 20 сравнений! Недостатком, конечно же, является то, что сортировка массива с таким огромным количеством элементов — дело сравнительно затратное, и оно точно не выполняется ради одного поискового за
class Node:
def __init__(self, val):
self.l = None
self.r = None
self.v = val
class Tree:
def __init__(self):
self.root = None
def getRoot(self):
return self.root
def add(self, val):
if self.root is None:
self.root = Node(val)
else:
self._add(val, self.root)
def _add(self, val, node):
if val < node.v:
if node.l is not None:
self._add(val, node.l)
else:
node.l = Node(val)
else:
if node.r is not None:
self._add(val, node.r)
else:
node.r = Node(val)
def find(self, val):
if self.root is not None:
return self._find(val, self.root)
else:
return None
def _find(self, val, node):
if val == node.v:
return node
elif (val < node.v and node.l is not None):
return self._find(val, node.l)
elif (val > node.v and node.r is not None):
return self._find(val, node.r)
def deleteTree(self):
# garbage collector will do this for us.
self.root = None
def printTree(self):
if self.root is not None:
self._printTree(self.root)
def _printTree(self, node):
if node is not None:
self._printTree(node.l)
print(str(node.v) + ' ')
self._printTree(node.r)
# 3
# 0 4
# 2 8
tree = Tree()
tree.add(3)
tree.add(4)
tree.add(0)
tree.add(8)
tree.add(2)
tree.printTree()
print(tree.find(3).v)
print(tree.find(10))
tree.deleteTree()
tree.printTree()
Объяснение:
