Algoritmi di ordinamento
 Selection Sort
 Quick Sort
 Lower bound alla complessità degli
algoritmi di ordinamento
1
Selection Sort
SelectionSort(dati[]) {
for (i=0; i<dati.length-1; i++) {
min = <Seleziona min. in dati[i], …. , dati[dati.length-1]>
<Scambia min con dati[i];
}
}
 L’elemento minimo viene messo in posizione 0
 Si itera il procedimento sulle posizioni
successive
2
Selection Sort/2
SelectionSort(dati[], i) {
min = <Seleziona min. in dati[i], …. , dati[dati.length-1]>
<Scambia min con dati[i];
SelectionSort(dati[], i+1) ;
}
……
SelectionSort(dati[], 0) ;
 Versione ricorsiva
3
Selection Sort/3
Ordinamento del vettore di interi {5, 2, 3, 8, 1}
4
Come ordinare oggetti diversi da numeri
 Ordinare un vettore i cui elementi sono oggetti
complessi. Es. oggetti della classe:
class Persona {
String cognome;
String CF;
public Persona (String cognome, String CF) {
this.cognome = cognome;
this.CF = CF;
}
}
 Come ordinare un array di tali oggetti rispetto al
cognome ?
5
Come ordinare oggetti diversi da numeri/2
 Occorre:
1. Dichiarare che tra gli oggetti della classe (Persona
nell’esempio) è definito un ordinamento
2. Dichiarare rispetto a quale o a quali membri della classe è
definito l’ordinamento (il cognome nel nostro caso)
3. Definire la regola che stabilisce l’ordinamento tra due oggetti
della classe (nel nostro caso: due oggetti di tipo persona sono
ordinati alfabeticamente secondo i rispettivi cognomi)
 In C++ si possono sovraccaricare gli operatori
 In Java si può dichiarare che la classe (Persona)
implementa l’interfaccia Comparable (non è la sola
possibilità)
6
Come ordinare oggetti diversi da numeri/3
 Il passo 1 si traduce così:
class Persona implements Comparable {
……
}
 I passi 2 e 3 consistono nell’implementare l’unico
metodo previsto dall’interfaccia Comparable: int
compareTo(Object o)
 compareTo definisce le regole che stabiliscono
l’ordinamento tra oggetti della classe (nel nostro caso,
l’ordinamento è quello alfabetico sui cognomi)
7
Come ordinare oggetti diversi da numeri/4
 Quindi:
class Persona implements Comparable {
String cognome;
String CF;
public Persona (String cognome, String CF) {
this.cognome = cognome;
this.CF = CF;
}
public int compareTo (Object pers) {
return
cognome.compareTo(((Persona)pers).cognome);
}
}
Nota: occorre fare il cast perché compareTo vuole un Object
8
Selection Sort/4
public void selectionsort(Comparable[] data) {
int i, j, least;
for (i = 0; i < data.length-1; i++) {
for (j = i+1, least = i; j < data.length; j++)
if (data[j].compareTo(data[least]) < 0)
least = j;
swap(data, least, i); /* Scambia gli oggetti in pos. i e least */
}
}
Es.: versione ricorsiva
9
Quick Sort
quicksort(array[]) {
if (array.length>1) {
Scegli bound; /* subarray1 e subarray2 */
while (ci sono elementi in array)
if (generico elemento < bound)
inserisci elemento in subarray1;
else inserisci elemento in subarray2;
quicksort(subarray1);
quicksort(subarray2);
}
}
11
Quick Sort/2
Array
< bound
subarray2
subarray1
>= bound
< bound2
< bound1
>= bound1
>= bound2
12
Partizionamento
dell’array
[8 5 4 7 6 1 6 3 8 12 10]
con quicksort
13
Partizionamento
dell’array
[8 5 4 7 6 1 6 3 8 12 10]
con quicksort
14
void quicksort(Comparable[] data, int first, int last) {
int lower = first + 1, upper = last;
swap(data, first, (first+last)/2); /* Questo serve solo
perché così, in pratica è spesso più veloce */
Comparable bound = data[first];
while (lower <= upper) {
while (data[lower].compareTo(bound) < 0)
lower++;
while (bound.compareTo(data[upper]) < 0)
upper--;
if (lower < upper)
swap(data, lower++, upper--);
else lower++; /* 1 */
} /* End while */
swap(data, upper, first);
if (first < upper-1) /* se first == upper-1 il sottoarray
ha un solo elemento ed è ordinato */
quicksort(data, first, upper-1);
if (upper+1 < last)
quicksort(data, upper+1, last);
}
15
Quick Sort/4
void quicksort(Comparable[] data) {
if (data.length < 2)
return;
int max = 0;
/* Trova max. e mettilo alla fine; serve per
evitare che lower cresca oltre la dim. dell’ array
(non è detto che accada ma può succedere) */
for (int i = 1; i < data.length; i++)
if (data[max].compareTo(data[i]) < 0)
max = i;
swap(data, data.length-1, max);
//
largest el is now in its
quicksort(data, 0, data.length-2); // final
position;
}
16
Analisi del Quick Sort
 Costo = O(No. confronti)
 Costo O(n2) nel caso peggiore
 Costo O(n log n) nel caso migliore e medio
 In pratica l’algoritmo è efficiente
 Scelta pivot fondamentale
17
Quick Sort – Caso peggiore
No. confronti
per sotto-array
n-1
n-2
n-3
Array
Array
Array
n-1 volte
2
1
L’elemento di pivot è sempre il minimo
Costo = O(n-1+n-2+...+2+1) = O(n2)
18
Quick Sort – Caso migliore
No. confronti
per sotto-array
n-1
n potenza di 2 per semplicità
Array
n/2-1
n/4-1
log n+1 volte
2
1
Costo
n
n
n logn i n
= n  2  4    n   2 i  n(log n  1)
2
4
n i 0 2
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Efficienza algoritmi di
ordinamento
 Merge Sort (e Heap Sort): O(n log n)
 Quick Sort, Selection Sort, Insertion Sort: O(n2)
 Quick Sort: O(n log n) nel caso migliore
 Selection Sort: O(n2) in tutti i casi
 Insertion Sort: O(n) nel caso migliore
 Domanda: qual è l’efficienza massima (complessità
minima) ottenibile nel caso peggiore -> Lower bound
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Ordinamento – limiti inferiori
 Osservazione fondamentale: tutti gli algoritmi




devono confrontare elementi
Dati ai, ak, tre casi possibili: ai < ak, ai > ak, oppure
ai=ak
Si assume per semplicità che tutti gli elementi siano
distinti
Si assume dunque che tutti i confronti abbiano la
forma ai < ak, e il risultato del confronto sia vero o
falso
Nota: se gli elementi possono avere lo stesso valore
allora si considerano solo confronti del tipo ai <= ak
21
Alberi di decisione
Albero di decisione sull’insieme
{a1, a2, a3}
a1:a2
<
<
a1,a2,a3
a2:a3 >
<
a1,a3,a2
>
<
a1:a3
>
a1:a3
a2,a1,a3
a3,a1,a2
>
<
a2:a3
a2,a3,a1
>
a3,a2,a1
 Un albero di decisione rappresenta i confronti
eseguiti da un algoritmo su un dato input
 Ogni foglia corrisponde ad una delle possibili
permutazioni
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Alberi di decisione/2
Albero di decisione sull’insieme
{a1, a2, a3}
a1:a2
<
<
a1,a2,a3
a2:a3 >
<
a1,a3,a2
>
<
a1:a3
>
a1:a3
a2,a1,a3
a3,a1,a2
>
<
a2,a3,a1
a2:a3
>
a3,a2,a1
 Vi sono n! possibili permutazioni -> l’albero deve contenere n!
foglie
 L’esecuzione di un algoritmo corrisponde ad un cammino
sull’albero di decisione corrispondente all’input considerato
23
Alberi di decisione/3
 Riassumendo:
 Albero binario
 Deve contenere n! foglie
 Il più lungo cammino dalla radice ad una foglia
(altezza) rappresenta il No. confronti che l’algoritmo
deve eseguire nel caso peggiore
 Teorema: qualunque albero di decisione che ordina n
elementi ha altezza Ώ(n log n)
 Corollario: nessun algoritmo di ordinamento ha
complessità migliore di Ώ(n log n)
Nota: esistono algoritmi di ordinamento con complessità
più bassa, ma richiedono informazioni aggiuntive
24
Dimostrazione teorema
1. Un albero di decisione è binario
2. Albero binario di altezza h non ha più di 2h-1 foglie
1
1=21-1
2
2= 22-1
3
4= 23-1
h
2h-1
3. Dobbiamo avere: 2h-1 > No. foglie = n!
4. h-1 > log(n!)
25
Dimostrazione teorema/2
5. n! > (n/e)n (approssimazione di Stirling)
6. h-1 > log(n/e)n = n log(n/e) = n logn – n loge = Ώ(n log
n)
 Corollario: gli algoritmi Merge Sort e Heap Sort
hanno complessità asintotica ottima
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