La clasificación es el método utilizado para organizar los elementos en el orden correcto. Es una técnica utilizada en Estructuras de Datos y Algoritmos. La clasificación se puede hacer usando muchos métodos.
Tanto Quicksort como Merge Sort utilizan el método divide y vencerás para ordenar los elementos. Es un método en el que dividiremos los elementos en dos y los combinaremos después de reorganizar los elementos.
Puntos clave
- Quick Sort es un algoritmo de clasificación que utiliza un elemento pivote para dividir la matriz en dos particiones y ordenarlas recursivamente. Por el contrario, Merge Sort divide la matriz en dos mitades, las ordena por separado y las fusiona.
- Quick Sort tiene una complejidad de tiempo en el peor de los casos de O (n ^ 2), pero en promedio, tiene una complejidad de tiempo de O (n log n), mientras que Merge Sort tiene una complejidad de tiempo garantizada de O (n log n).
- Quick Sort es un algoritmo de clasificación en el lugar, lo que significa que no requiere memoria adicional, mientras que Merge Sort requiere memoria adicional para almacenar las matrices temporales durante el paso de combinación.
Clasificación rápida frente a clasificación combinada
La ordenación rápida es una ordenación algoritmo que utiliza un enfoque de divide y vencerás para ordenar una matriz o lista de elementos. La clasificación rápida es eficaz y se utiliza en la práctica. Merge sort es un algoritmo de divide y vencerás que divide una matriz en dos mitades. Es útil para grandes conjuntos de datos.
En la ordenación rápida, eliges cualquier elemento aleatorio y lo nombras pivote. Este es el elemento que dividirá o particionará la matriz si está confundido acerca de qué elemento debe tomarse como pivote.
Luego puede optar por el primer elemento como elemento pivote. El peor de los casos es o (n^2). El caso promedio es o (n log n). El mejor caso es o (n).
Merge sort es uno de los algoritmos más utilizados y respetados en las estructuras de datos. Tiene muchas ventajas en comparación con quicksort debido a su complejidad de tiempo. El peor de los casos es o (n log n). El caso promedio es o (n log n). El mejor caso es o (n log n).
Tabla de comparación
| Parámetros de comparación | Ordenación rápida | Ordenar fusión |
|---|---|---|
| Definición | Es uno de los algoritmos de clasificación para colocar los elementos en orden. | Es un algoritmo utilizado para ordenar los elementos comparándolos. |
| Espacio | Utiliza un espacio mínimo. | Utiliza más espacio. |
| Eficiencia de matriz | Es bueno trabajar con arreglos más pequeños. | Puede funcionar con todo tipo de arreglos. |
| velocidad de trabajo | Funcionará más rápido para conjuntos de datos más pequeños. | Mantiene la misma velocidad para todos los conjuntos de datos. |
| Método de clasificación | Utiliza clasificación interna. | Utiliza clasificación externa. |
¿Qué es la ordenación rápida?
En la clasificación rápida eligiendo el pivote, el elemento es muy importante para resolver el problema. Un simple error llevará más tiempo. Una vez que termine el proceso de partición, haga que los elementos se dividan en dos.
Por ejemplo, una fila debe contener elementos menores que el pivote y la otra fila debe contener elementos mayores que el pivote.
Luego, el siguiente paso es ordenar los elementos recursivamente. La sección más a la izquierda se llama partición izquierda. La sección más a la derecha se llama partición derecha. Dividir el problema en dos significa que lo estás reduciendo a un límite de tiempo lineal. Esta es la razón de su complejidad temporal media.
Quick Sort se debe usar cuando cree que tiene muy pocos elementos. Porque cuando intenta ordenarlo con una gran cantidad de elementos, puede cometer un error si intenta hacerlo por primera vez. Además, lleva más tiempo resolver el problema para elementos más grandes.
Es un método más fácil ya que requiere una cantidad limitada de espacio y algunos buenos conocimientos. El elemento pivote también compara el elemento con sus lados izquierdo y derecho. Solía hacer esto hasta que todos los elementos estaban dispuestos en forma adecuada. solicite.
¿Qué es la ordenación por fusión?
Merge Sort es un algoritmo basado en la comparación. Todavía conserva el orden de los elementos incluso después de la clasificación. Se utiliza para dividir la matriz en dos secciones. Ordenará cada matriz y luego las combinará. Esta técnica de clasificación requiere espacio de memoria adicional para clasificar la matriz auxiliar.
Dado que esto divide el elemento una y otra vez hasta que se convierte en uno, esta técnica reduce el tiempo de clasificación. Este método utiliza tres matrices. Las dos primeras matrices se utilizan para almacenar la mitad de los elementos. Luego, el siguiente se usa para almacenar la lista ordenada final de matrices.
Después de este proceso, cada matriz se ordenará recursivamente. Uno de los pasos clave en la ordenación por fusión es identificar los puntos de interrupción. Es básicamente identificar el ascendente o descendiendo número en el conjunto de elementos. Luego guárdelos en la matriz y finalmente combínelos usando las técnicas.
Merge sort es un excelente lugar para comenzar con el proceso de divide y vencerás. La desventaja es que tiene que hacer todos los elementos del subarreglo en una celda recursiva separada, pero la respuesta será precisa. Uno de los conceptos importantes relacionados con el algoritmo de clasificación por fusión es el método de inversión.
Principales diferencias entre la clasificación rápida y la clasificación combinada
- Merge Sort le brinda un valor preciso independientemente de una gran cantidad de elementos, pero requiere más espacio para calcular que quicksort.
- La ordenación combinada es algo más rápida en comparación con la ordenación rápida.
- Quicksort se basa principalmente en intercambiar los elementos. Por otro lado, la ordenación por fusión se basa en la fusión de las matrices ordenadas.
- Quicksort requiere algo de memoria adicional para la recursividad. Pero Merge sort requiere memoria adicional tanto para las recursiones como para la fusión.
- Quicksort es más rápido en comparación con merge sort para resolver el problema debido a su necesidad de espacio.
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-87744-8_21
- https://www.mdpi.com/2073-8994/9/9/176
Última actualización: 12 julio, 2023
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Sandeep Bhandari tiene una Licenciatura en Ingeniería Informática de la Universidad de Thapar (2006). Tiene 20 años de experiencia en el campo de la tecnología. Tiene un gran interés en varios campos técnicos, incluidos los sistemas de bases de datos, las redes informáticas y la programación. Puedes leer más sobre él en su página de biografía.
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