IT აკადემია STEP! ჩვენ 1999 წლიდან ვსწავლობთ. მაღალი ხარისხის კომპიუტერულ განათლებას მოზრდილებში და ბავშვებში.

Your browser is out of date!

You are using an outdated browser Internet Explorer. This version of the browser does not support many modern technologies, that's why many pages of the website are not displayed correctly, and may not work some of functions . We recommend viewing the website using the latest versions of the browsers Google Chrome, Safari, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge

ШАГ логотип

რომელი სორტირების ალგორითმი გამოიყენოთ და როდის

3

პროგრამირება

27.05.2022

1370 დათვალიერება

ბინარული ძებნა გამოიყენება მასივის ეფექტურად გასავლელად, მაგრამ ბინარული ძიება მუშაობს მხოლოდ მაშინ, როდესაც მასივი სორტირებულია.

 

მაშინ, როგორ მოხდება მნიშვნელობების მასივის სორტირება?

 

მოკლე პასუხი: არსებობს მრავალი სახის სორტირება, და გადაწყვეტილების მიღება, თუ რომელი მეთოდი გამოვიყენოთ, დამოკიდებულია სიტუაციაზე.

 

უფრო დეტალურად რომ გავიგოთ, ჩვენ უნდა შევხედოთ სორტრების სამ სხვადასხვა ალგორითმს:

  • შეყვანითი სორტირება
  • შერწყმითი სორტირება
  • სელექციური სორტირება

 

სელექციური სორტირება

"სელექციური სორტირება" - ყველაზე საბაზისო ტიპი, ალგორითმი განმეორებითად პოულობს უმცირეს მნიშვნელობას დაუხარისხებელი ქვემასივიდან და გადააქვს იგი სორტირებულ ქვემასივში, მასივის დასაწყისში.

 

ქვემასივი არის მასივის ნაწილი. იქნება ორი ქვემასივი: სორტირებული ნაწილი და დარჩენილი არასორტირებული ნაწილი.

 

ქვემოთ მოცემულია მასივის მაგალითი:

 

თავდაპირველად, ყველაზე მცირე მნიშვნელობა დაყენებულია საწყისი ინდექსის მნიშვნელობაზე („5“). როდესაც მთელი მასივი გაივლება და აღმოჩნდება უმცირესი მნიშვნელობა („1“), შეცვალეთ უმცირესი მნიშვნელობა საწყისი ინდექსის მნიშვნელობით. გაიმეორეთ პროცესი მომდევნო მნიშვნელობისთვის და გაიმეორეთ მანამ, სანამ არ გადაკვეთთ მთელ მასივს.

 

გაითვალისწინეთ! როდესაც რაიმე სწრაფად გჭირდებათ, სელექციური სორტირება მარტივი, თუმცა არც ისე ეფექტური არჩევანია. 

 

შეყვანითი სორტირება

მეორე მხრივ, შეყვანითი სორტირება პოულობს მომდევნო მნიშვნელობებს და ახარისხებს მათ. ასე რომ, თქვენ უნდა გამოიყენოთ შეყვანითი სორტირება დაუხარისხებელი მასივის უმცირესი რიცხვიდან უდიდეს რიცხვამდე გადასაწყობად.

 

წარმოიდგინეთ, რომ სათითაოდ გირიგებენ კარტს. კარტების ორგანიზებაში დასახმარებლად, თავიდანვე იწყებთ დარიგებული კარტების სორტირებას ყველაზე მცირე მნიშვნელობით.

 

თქვენი ამჟამინდელი დაუხარისხებელი ხელის გათვალისწინებით, როგორ დაიწყებდით თქვენი კარტების დახარისხებას? შეყვანითი სორტირება გავს იმას, თუ როგორც დაახარისხებდით კარტის ამ ხელს.  

 

დაიწყეთ პირველი კარტით ხელში. მის მარცხნივ კარტი არ არის, ამიტომ ის რჩება. მეორე ბარათი ახლა არის მთავარი და დადგება მის მარცხნივ მყოფ კარტთან. ვინაიდან 4 მეტია, 4 გადადის ერთი პოზიციით წინ.

 

ისევ და ისევ, განსხვავება აქ არის ის, რომ სელექციური სორტირება მუდმივად პოულობს უმცირეს მნიშვნელობას, ხოლო შეყვანითი სორტირება პოულობს შემდგომ მნიშვნელობებს და ახარისხებს მათ.

 

განთავისუფლდი ბანალური საგანმანათლებლო სისტემისგან, დაიწყე დიზაინის სწავლა სრულიად ახალი მეთოდებით და გახდი წარმატებული სტეპერი!

→ დარეგისტრირდი ახლავე!

 

 

შერწყმითი სორტირება

და ბოლოს, შერწყმითი სორტირება არის ‘დაყავი და იბატონე’ პრინციპის ალგორითმი, რომელიც აგრძელებს მასივის ნახევრებად დაყოფას მანამ, სანამ გაყოფილი ქვემასივი არ შედგება ერთი ელემენტისგან. იქიდან, ის აერთიანებს ნახევრებს ისევ ერთად, ხოლო შერწყმისას ახდენს მნიშვნელობების სორტირებას.

 

ამ შედეგის მისაღწევად, თქვენ გჭირდებათ რეკურსია, რომელიც არის პროგრამირების ტექნიკა, რომელშიც მეთოდი თავის თავს იძახებს. ის ხშირად გამოიყენება, როდესაც პრობლემის გადაჭრა შესაძლებელია ქვეპრობლემებად დაყოფით, რომლებიც თავის მხრივ იყენებენ იმავე ტექნიკას მათ გადასაჭრელად.

 

საბაზისო ქეისი აბრუნებს მნიშვნელობას რეკურსიული ზომების გამოძახების გარეშე. მეთოდი, რომელიც თავის თავს იძახებს, არ გააგრძელებს მისი დანარჩენი კოდის გაშვებას მანამ, სანამ გამოძახებული მეთოდი არ დააბრუნებს მნიშვნელობას.

 

მაგალითად, ვთქვათ, რომ წვეულებაზე გსურთ პიცა შეუკვეთოთ თქვენთვის და თქვენი მეგობრებისთვის. მაგრამ თქვენ შეუკვეთავთ პიცას მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ თქვენი მეგობარი შეჭამს პიცას და თქვენი მეგობარი შეჭამს პიცას მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ მისი მეგობარი შეჭამს პიცას. ეს გრძელდება მანამ, სანამ ერთი მეგობარი არ იტყვის, რომ საკმარისია და უბრალოდ იტყვის „კარგი, შევუკვეთოთ“. ეს "კარგი" შემდეგ გადაეცემა მეგობრიდან მეგობარს და მოვა თქვენამდე.

 

ინფორმაციის ეს ნაკადი ჰგავს კოდში რეკურსიის მუშაობას. რეკურსიული მეთოდი აგრძელებს თავის გამოძახებას, სანამ პასუხი არ მოიძებნება. თითოეული ადამიანი წარმოადგენს ერთ გამოძახებას საკუთარი თავისთვის. მეთოდი განაგრძობს თავის გამოძახებას მანამ, სანამ საბაზისო ქეისი არ მიიღწევა. ამ მაგალითში, საბაზისო ქეისი არის პირველი "კარგი!" და უბრუნდება პირველ გამოძახებას.

 

როდესაც გჭირდებათ სტაბილური სორტირება ან გჭირდებათ მონაცემთა დიდი ნაკადის სორტირება, ეს შესანიშნავი ვარიანტია. ეფექტურია; თუმცა, ის დიდ ადგილს იკავებს და არ არის ადვილად გასაცორხიელებელი. შერწყმითი სორტირება ასევე სასარგებლოა დაკავშირებული სიების დასახარისხებლად.

 

დაეუფლე აქტუალურ პროფესიებს - შემოგვიერთდით სტეპერების დიდ ოჯახში

IT Academy Step ლიდერი IT სფეროში , ახლა უკვე 100+ ფილიალით!

+995 577 538 549 .თელავინადიკვრის #23

+995 (32) 215-55-51 .თბილისი.ყაზბეგის 34/34 

https://www.facebook.com/itstep.ge



ავტორის სწავლების ტექნოლოგიები::

IT აკადემია STEP

ზრდასრულთათვის

ცხოვრება ეროვნული გამოცდების მიღმა რატომ არ ნიშნავს ჩაჭრა დამარცხებას

ეროვნული გამოცდები არ არის შენი პოტენციალის საბოლოო განმსაზღვრელი, ეს არის შესაძლებლობა, გადააფასო მიზნები და აირჩიო განათლების ისეთი ალტერნატიული გზები, რომლებიც რეალურ პრაქტიკულ უნარებსა და კარიერულ წინსვლაზეა ორიენტირებული.

მითები ეროვნული გამოცდების შესახებ და რეალური პერსპექტივები ეროვნული გამოცდები ხშირად საზოგადოებაში აღიქმება როგორც ცხოვრების "გამარჯვებულთა" და "დამარცხებულთა" გამყოფი ხაზი. ამ მოლოდინების წნეხი აბიტურიენტებზე უზარმაზარ ფსიქოლოგიურ ტვირთს ქმნის. თუმცა, მნიშვნელოვანია გავიაზროთ, რომ გამოცდა მხოლოდ ცოდნის შეფასების ერთი კონკრეტული მეთოდია, რომელიც ვერ ასახავს ადამ

ШАГ логотип

ზრდასრულთათვის

AI არ წაგართმევს სამსახურს მას წაგართმევს ადამიანი, რომელიც AI-ს იყენებს

ხელოვნური ინტელექტი ადამიანებს სამუშაო ადგილებს არ ართმევს - კონკურენტულ უპირატესობას ის ადამიანები იძენენ, ვინც AI-ს ეფექტურად იყენებს. გაიგე, რატომ გახდა AI თანამედროვე პროფესიონალისთვის აუცილებელი უნარი და როგორ მოემზადო მომავლის სამუშაო ბაზრისთვის.

პრობლემა AI არ არის - პრობლემა მისი არგამოყენებაა ბოლო რამდენიმე წლის განმავლობაში ხელოვნური ინტელექტი თითქმის ყველა ინდუსტრიაში შევიდა. დღეს AI-ს იყენებენ მარკეტინგში, პროგრამირებაში, დიზაინში, ფინანსებში, განათლებაში, მედიცინაში და კიდევ უამრავ სფეროში. სწორედ ამიტომ გაჩნდა შიში, რომ ხელოვნური ინტელექტი ადამიანებს სამუშაო ადგილებს წაართმევს. თუმცა რეალობა გაცილებით გ

ШАГ логотип

5 სრულიად ახალი პროფესია, რომელიც ხელოვნურმა ინტელექტმა ბოლო 2 წელიწადში გააჩინა

ხელოვნურმა ინტელექტმა ბოლო ორ წელიწადში სრულიად ახალი პროფესიები შექმნა. გაიგე, რომელი 5 მიმართულებაა დღეს ყველაზე სწრაფად მზარდი და რატომ ხდება AI-ის პრაქტიკული ცოდნა თანამედროვე კარიერის ერთ-ერთი მთავარი უპირატესობა

ხელოვნურმა ინტელექტმა მხოლოდ არსებული პროფესიები არ შეცვალა, მან სრულიად ახალი სამუშაო მიმართულებებიც შექმნა. ბოლო ორი წლის განმავლობაში კომპანიებმა დაიწყეს ისეთი სპეციალისტების ძებნა, რომელთა საჭიროებაც მანამდე თითქმის არ არსებობდა. დღეს AI უკვე გამოიყენება მარკეტინგში, განათლებაში, ფინანსებში, კიბერუსაფრთხოებაში, დიზაინში და ბიზნესის ყოველდღიურ პროცესებში. სწორე

ШАГ логотип

ზრდასრულთათვის

რობოტი თუ ასისტენტი? როგორ ვაქციოთ ხელოვნური ინტელექტი ჩვენს პირად დამხმარედ

ხელოვნური ინტელექტი უკვე ბევრად მეტია, ვიდრე ჩვეულებრივი ჩატბოტი. გაიგე, რა განსხვავებაა AI რობოტსა და AI ასისტენტს შორის, როგორ შეუძლია ყოველდღიური სამუშაოს გამარტივება და რატომ ხდება AI-ს ეფექტურად გამოყენება თანამედროვე პროფესიონალის ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი უნარი.

ხელოვნური ინტელექტი უკვე ჩვენი ყოველდღიურობის ნაწილია კიდევ რამდენიმე წლის წინ ხელოვნური ინტელექტი ბევრისთვის მხოლოდ საინტერესო ტექნოლოგია იყო. ადამიანები მას ძირითადად კითხვებზე პასუხების მისაღებად ან ტექსტების დასაწერად იყენებდნენ. დღეს კი AI ბევრად მეტია, ვიდრე უბრალოდ ჩატბოტი. მას შეუძლია ინფორმაციის ანალიზი, დოკუმენტების შეჯამება, იდეების გენერირება, მონაცემე

ШАГ логотип

ამ საიტზე გამოიყენება Cookies

Კონფიდენციალურობის პოლიტიკა