Перетасуйте карты и снова разложите их на столе. Выделите первую и девятую карту. Если они находятся в неправильном порядке, поменяйте их местами. Выделите вторую и десятую карты и, при необходимости, поменяйте их местами. То же самое проделайте для третьей и одиннадцатой карты, четвертой и двенадцатой, а затем пятой и тринадцатой. Далее сравнивайте и переставляйте пары карт (1, 7), (2, 8), (3, 9), (4, 10), (5, 11), (6, 12) и (7, 13) (т.е. карты, отстоящие друг от друга на шесть позиций). А теперь выполните проход по колоде для карт, отстоящих друг от друга на четыре позиции, затем на три и две позиции. После этого выполните стандартную пузырьковую сортировку (которую можно рассматривать как продолжение предыдущего алгоритма для соседних карт).
Таким образом, вначале карты большими "прыжками" передвигаются в требуемую область. Как и сортировка методом Шелла, прочесывание неудобно выполнять на картах, но в функции для сортировки методом прочесывания требуется всего два цикла - один для уменьшения размера "прыжков", а второй - для выполнения разновидности пузырьковой сортировки.
Как были получены значения расстояний 8, 6, 4, 3, 2, 1? Разработчики этого метода сортировки провели большое количество экспериментов и эмпирическим путем пришли к выводу, что значение каждого последующего расстояния "прыжка" должно быть получено в результате деления предыдущего на 1.3. Этот "коэффициент уменьшения" был лучшим из рассмотренных и позволял сбалансировать зависимость времени выполнения от длины последовательности значений расстояний и времени выполнения пузырьковой сортировки.
Более того, создатели алгоритма пришли к необъяснимому выводу, что значения расстояний между сравниваемыми элементами 9 и 10 являются неоптимальными, т.е. если в последовательности расстояний присутствует значение 9 или 10, его лучше поменять на 11. В этом случае сортировка будет выполняться гораздо быстрее. Проведенные эксперименты подтверждают этот вывод. Теоретических исследований сортировки методом прочесывания на сегодняшний день не производилось, и поэтому нет определенного объяснения, почему приведенная последовательность расстояний является оптимальной.
Рисунок 5.7. Сортировка методом прочесывания (показаны только перестановки)
Листинг 5.10. Сортировка методом прочесывания
procedure TDCombSort(aList : TList;
aFirst : integer; aLast : integer;
aCompare : TtdCompareFunc);
var
i, j : integer;
Temp : pointer;
Done : boolean;
Gap : integer;
begin
TDValidateListRange(aList, aFirst, aLast, 'TDCombSort');
{начать с расстояния, равного количеству элементов}
Gap := succ(aLast - aFirst);
repeat
{предположить, что сортировка будет выполнена на этом проходе}
Done := true;
{calculate the new gap}
Gap := (longint(Gap) * 10) div 13;
{Gap := Trunc(Gap / 1.3);}
if (Gap < 1) then
Gap := 1
else
if (Gap = 9) or (Gap = 10) then
Gap := 11;
{упорядочить два элемента, отстоящих друг от друга на Gap элементов}
for i := aFirst to (aLast - Gap) do
begin
j := i + Gap;
if (aCompare(aList.List^[j], aList.List^[i]) < 0) then begin
{поменять местами элементы с индексами j и (j-Gap)}
Temp := aList.List^[j];
aList.List^[j] := aList.List^[i];
aList.List^[i] := Temp;
{была выполнена перестановка, следовательно, сортировка не завершена}
Done := false;
end;
end;
until Done and (Gap = 1);
end;
В экспериментах, проведенных автором книги, сортировка методом прочесывания была немного быстрее сортировки методом Шелла (на последовательности Кнута). Кроме того, ее легче запрограммировать (если не говорить о необходимости исключения расстояний 9 и 10). Очевидно, что сортировка методом прочесывания, как и методом Шелла, принадлежит к группе неустойчивых алгоритмов.
И вот, наконец, мы добрались до самых быстрых алгоритмов сортировки. Они очень широко используются на практике и очень важно понимать их особенности, что позволит оптимальным образом реализовывать их в различных приложениях.
Сортировка слиянием (merge sort) считается весьма интересным алгоритмом. Она привлекательна своей простотой и наличием некоторых важных особенностей (например, она принадлежит к алгоритмам класса O(n log(w)) и не имеет худших случаев), но если приступить к его реализации, можно натолкнуться на большую проблему. Тем не менее, сортировка слиянием очень широко используется при необходимости сортировки содержимого файлов, размер которых слишком велик, чтобы поместиться в памяти.
Мы будет рассматривать сортировку слиянием по шагам, начиная со слияния. Затем мы опишем, как использовать алгоритм для выполнения сортировки. В качестве примера мы не будем пользоваться картами - алгоритм легко понять и без карт.
Представьте себе, что имеется два уже отсортированных списка и необходимо сформировать один список, объединяющий все элементы исходных списков. План А состоит в том, чтобы скопировать оба списка в результирующий и выполнить его сортировку. Но в этом случае, к сожалению, мы не пользуемся тем, что исходные списки уже отсортированы. План Б предусматривает слияние. Смотрим на первые элементы в обоих списках. Элемент с меньшим значением переносим в результирующий список. Снова смотрим на первые элементы в обоих списках и снова переносим в результирующий список элемент с меньшим значением, удаляя его из исходного списка. Описанный процесс продолжается до тех пор, пока не исчерпаются элементы одного из списков. После этого в результирующий список можно перенести все оставшиеся в исходном списке элементы. Такой алгоритм формально известен под названием алгоритма двухпутевого слияния (two-way merge algorithm ).