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| | Formel: |
| | <math> |
| | \Delta L_{sum} = \frac{\sqrt{L_R^4 \cdot \Delta L_B^2 + L_B^4 \cdot \Delta L_R^2}}{(L_B + L_R)^2} |
| | </math> |
| | --- |
| <math>f(x)=\sqrt[4]{x}</math> | | <math>f(x)=\sqrt[4]{x}</math> |
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| hallo''' | | hallo''' |
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| | <math>L_{iij}</math> |
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| | <math> |
| | X_{ij} = x_i x_j |
| | </math> |
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| There was a young lady from Riga, | | There was a young lady from Riga, |
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| {| border="1" cellspacing="0" cellpadding="9" align="center" | | {| border="1" cellspacing="0" cellpadding="9" align="center" |
| ! hello | | ! hello |
| ! is | | ! is |
| |- | | |- |
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| |- | | |- |
| |} | | |} |
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| 3.Stunde am 16.04.2008
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| ==Sortierverfahren==
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| === Motivation ===
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| '''Def:'''
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| Ein Sortierverfahren ist ein Algorithmus, der dazu dient, eine Liste von Elementen zu sortieren.
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| '''Anwendungen'''
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| * Sortierte Daten sind häufig Vorbedingungen für Suchverfahren (Speziell für Algorithmen mit Log(N) Komplexität)
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| * Darstellung von Daten gemäß menschlicher Wahrnehmung
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| * Bemerkung: aus programmiertechnischer Anwenwendungssicht hat das Sortierproblem an Relevanz verloren, da
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| ** Festplatten / Hauptspeicher heute weniger limitierenden Charakter haben, so dass komplizierte, speicher-sparende Sortieralgorithmen nur noch in wenigen Fällen benötigt werden.
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| ** gängige Programmiersprachen heute typenabhängige Algorithmen zur Verfügung stellen. Der Programmierer braucht deshalb sich in den meisten Fällen nicht mehr um die Implementierung von Sortieralgorithmen kümmern. In C/C++ sorgen dafür beispielsweise Methoden aus der [http://de.wikipedia.org/wiki/Standard_Template_Library STL]
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| === Vorraussetzungen/ Spielregeln ===
| | This is a sentence. |
| ==== Mengentheoretische Anforderungen====
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| ;Definition Totale Ordnung/ Total gordnete Menge:
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| Eine Totale Ordnung / Total geordnete Menge ist eine binäre Relation
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| <math>R \subseteq M \times M</math> über einer Menge <math>M</math>, die transitiv, antisymmetrisch und total ist.<br>
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| <math>R</math> sei dargestellt als infix Notation <math>\le </math> dann, falls M total geordnet, gilt
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| <math> \forall a,b,c \ \epsilon M </math> <br/>
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| (1) <math>a \le b \bigwedge b \le a \Rightarrow a=b </math> (antisymmetrisch)<br/>
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| (2) <math>a \le b \bigwedge b \le c \Rightarrow a \le c </math> (transitiv)<br/>
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| (3) <math>a \le b \bigvee b \le a </math> (total) <br/>
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| Bemerkung: aus (3) folgt <math> a \le a </math> (reflexiv) <br/>
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| ''Hab in der Wiki eine gute Seite dazu gefunden [http://de.wikipedia.org/wiki/Ordnungsrelation'' Ordnungsrelation]
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| ==== Datenspeicherung ====
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| a) Array (Grafik folgt noch)
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| b) Vekettete Liste
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| Nachteil Adressierung bsp: 10 > 9
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| ==== Charakterisierung der Effizienz von Algorithmen ====
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| :(a) Komplexität O(1), O(n), etc. wird in Kapitel [[Effizienz]] erklärt.
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| :(b) Zählen der notwendigen Vergleiche
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| :(c) Messen der Laufzeit mit 'timeit' (auf identischen Daten)
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| '''Rekursive Zerlegung'''
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| zerlegt Ursprüngliche Probleme in kleinere Probleme und wendet sie auf die kleineren Probleme an;
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| daraufhin werden die Teilprobleme zur Lösung des Gesamtproblems verwendet.
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| '''Aufwand'''
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| für N Eingaben, hängt ab vom Aufwand der Eingaben geringeren Umfangs ab. (Teilprobleme)
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| 4. Stunde, am 17.04.2008
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| <br/>
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| (Fortsetzung der Stunde vom 16.04.2008)
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| <br/>
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| === 3.3 Mergesort ===
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| ==== a) Algorithmus ====
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| # Zugrunde liegende Idee:
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| * "Teile und herrsche"-Prinzip (divide and conquer) zur Zerlegung in Teilprobleme
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| * Zusammenführen der Lösungen über Mischen (merging)
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| ** two-way
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| ** multi-way
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| ==== a.1) Algorithmus <tt>c ← merge(a,b)</tt> ====
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| c = merge(a,b) ← { # Kombination zweier sortierter Listen a_i und b_j
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| # zu einer sortierten Ausgabeliste c_k
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| a[M+1] ← maxint
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| b[N+1] ← maxint
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| for k ← 1 to M+N
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| if a[i] < b[j]
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| c[k] > a[i]
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| i ← i+1
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| else
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| c[k] ← b[j]
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| j ← j+1
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| }
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| ==== a.2)'''rekursiver Mergesort''' ====
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| mergesort(m) ← { #m ist ein Array
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| if |m| > 1 #True, wenn m mehr als 1 Element hat.
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| a ← mergesort(m[1:<|m|/2])
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| b ← mergesort(m[(|m|/2)+1:|m|])
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| c ← merge(a,b)
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| return(c)
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| else
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| return(m)
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| }
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| (Eine In-place-Implementierung siehe bei Sedgewick.)
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| Bei der Sortierung mit Mergesort wird das Array immer in zwei Teile geteilt. → Es entsteht ein Binärbaum der Tiefe <math>lgN</math>.
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| Gegebene unsortierte Liste: [S,O,R,T,I,N,G]
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| Die Teile werden bei jedem Schritt paarweise gemischt.
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| Schritt 0:
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| S 0 R T I N G S O R T I N G #Arraylänge: N/8
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| Schritt 1: \ / \ / \ / /
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| OS RT IN G OS RT IN / #Arraylänge: N/4 Vergleiche: N/4 * 4
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| Schritt 2: \ / \ /
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| ORST GIN ORST GIN #Arraylänge: N/2 Vergleiche: N/2 * 2
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| \ /
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| Schritt3: \ /
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| GINORST GINORST #Arraylänge: N Vergleiche: N
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| Zeitkomplexität: <math>C(N) - N \cdot lgN</math>
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| ==== b) Komplexität ====
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| Komplexität: <math>C(N) = 2 \cdot C \left( \frac{N}{2} \right) + N = N \cdot log_2 N </math> (für N = <math>2^n</math> )
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| Erklärungen zur Formel:
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| * <math> C \left(\frac{N}{2}\right) </math>: "für jede Hälfte des Arrays"
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| * <math> +N </math>: für das Zusammenführen
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| * N Vergleiche pro Ebene
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| * Insgesamt gibt es <math> log_2 N </math> Ebenen.
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| ==== c) Weitere Eigenschaften von MergeSort ====
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| * Mergesort ist '''stabil''', weil die Position gleicher Schlüssel im Algorithmus <tt>merge(a,b)</tt> nicht verändert wird - wegen <tt>„<”</tt> hat das linke Element Vorrang.
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| * Mergesort ist '''unempfindlich gegenüber der ursprünglichen Reihenfolge der Eingabedaten'''. Grund dafür ist die vollständige Aufteilung des Ausgangsarrays in Arrays der Länge 1.
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| * Diese Eigenschaft ist dann unerwünscht, wenn ein Teil des Arrays oder gar das
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| ganze Array schon sortiert ist. Es wird nämlich in jedem Fall das ganze Array neu
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| sortiert.
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| === Quicksort ===
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| * Quicksort wurde in den 60er Jahren von Charles Antony Richard Hoare [http://de.wikipedia.org/wiki/C._A._R._Hoare] entwickelt. Es gibt viele Implementierungen von Quicksort, siehe vgl. [http://de.wikipedia.org/wiki/Quicksort].
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| * Dieser Algorithmus gehört zu den "Teile und herrsche"-Algorithmen (divide-and-conquer) und ist der Standardalgorithmus für Sortieren.
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| ==== Zugrunde liegender Algorithmus ====
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| quicksort(l,r) ← { #l: linke Grenze, r: rechte Grenze des Arrays
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| #Das Array läuft also von l bis r (a[l:r])
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| if r > l
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| i ← partition(l,r) #i ist das Pivot-Element
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| quicksort(l,i-1) #quicksort auf beide Hälfte des Arrays anwenden
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| quicksort(i+1,r)
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| }
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| Dieser Algorithmus wird rekursiv für zwei Teilstücke links und rechts des Pivot-Elements aufgerufen. Das Pivot-Element ist nach diesem Schritt an der richtigen Position (d.h. links von der Stelle i stehen nur kleinere, rechts von i nur größere Elemente als das Pivot-Element).
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| Die Methode partition sorgt dafür, dass diese Bedingung erfüllt ist.
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| ==== Algorithmus für <tt>partition</tt> ====
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| Aufgabe: Ordne <tt>a</tt> so um, dass nach der Wahl von <tt>i</tt> (Pivot-Element)
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| gilt:
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| # <math>a[i]</math> ist sortiert, d.h. dieses Element ist am endgültigen Platz.
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| # <math>\forall x \in \left\{ a \left[ l \right] , ... a \left[ i-1 \right]
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| \right\} : x \leq a \left[ i \right]</math>
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| # <math>\forall x \in \left\{ a \left[ i+1 \right], ... a \left[ r \right]
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| | |
| \right\} : x \geq a \left[ i \right]</math>
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| [[Abbildung fehlt noch]] a[i] heißt Pivot-Element (p)
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| i ← partition(l,r) ← {
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| p ← a[r] #p: Pivot-Element. Hier wird willkürlich das rechteste Element
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| # als Pivot-Element genommen.
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| i ← l-1 #i und j sind Laufvariablen
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| j ← r
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| repeat
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| repeat
| |
| i ← i+1 #Finde von links den ersten Eintrag >= p
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| until a[i] >= p
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|
| |
| repeat
| |
| j ← j+1 #Finde von rechts den ersten Eintrag <= p
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| until a[j] <= p
| |
| swap(a[i], a[j])
| |
| until j <= i #Nachteile: p steht noch rechts
| |
| swap(a[i], a[j]) #Letzter Austausch zwischen i und j muss
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| #zurückgenommen werden
| |
| swap(a[i], a[r])
| |
| return(i)
| |
| }
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| [[Abbildung fehlt noch]]
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| [[Beispiel fehlt noch]]
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| Bemerkungen zur gegebenen Implementierung:
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| # Sie benötigt ein Dummy-Minimalelement.
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| #* Dieses Element ist durch zusätzliche <tt>if</tt>-Abfrage vermeidbar, aber die
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| <tt>if</tt>-Abfrage erhöht die Komplexität des Algorithmus (schlechte Performanz).
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| # Sie ist ineffizient für (weitgehend) sortierte Arrays, da sich folgende
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| Aufteilung für die Partitionen ergibt:
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| # Erste Partition: <tt>[l,i-1]</tt>, zweite Partition: <tt>[i+1,r]</tt>
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| # Die erste Partition umfasst <tt>N-1</tt> Elemente
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| # Die zweite Partition ist leer (bzw. sie existiert nicht), weil das Pivot-Element <tt>p = r</tt> gewählt wurde. Das Array wird also elementweise abgearbeitet.
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| # → <tt>N</tt> einzelne Aufrufe ⇒ Zeitkomplexität: <math>\approx
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| \frac{N^2}{2}</math> (siehe Berechnung vom 16.04.2008)
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| # Für identische Schlüssel sollten beide Laufvariablen stehen bleiben.
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| # Bei der gegebenen Implementierung tauscht auch gleiche Elemente aus.
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| # Für identische Schlüssel können die Abbruchbedingungen verbessert werden (siehe Sedgewick).
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| ==== Komplexität ====
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| <math>C(N) = (N+1) + \frac{1}{N} \sum_{m=1}^{N} \left[ C(k-1) + C(N-k)
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| \right]</math> für <math> N>1;\, C_1 = C_0 =0 </math>
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| Anmerkungen zur Formel:
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| # <math>(N+1)</math>: Vergleiche für jeden Aufruf
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| # <math>k</math>: Teilungspunkt
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| <br/><br/><br/>
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| <math>
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| \frac{1}{N} \sum_{m=1}^{N} \left[ C(k-1) + C(N-k) \right] = 2 \frac{1}{N}
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| | |
| \sum_{k=1}^{N} C(k-1)
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| </math>
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| <br/><br/>
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| <math>
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| C(N) = (N+1) + \frac{1}{N} \sum_{m=1}^{N} \left[ C(k-1) + C(N-k) \right]
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| \overset{\cdot N}{\longleftrightarrow} </math>
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| <br/><br/>
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| <math>
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| N \cdot C(N) = N \left[ (N+1) + \frac{2}{N} \sum_{k=1}^{N} C(k-1) \right]
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| \overset{-\, (N-1) \cdot C(N-1)}{\longleftrightarrow} </math>
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| <br/><br/>
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| <math>
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| N \cdot C(N) - (N-1) \cdot C(N-1) = N(N+1) - (N-1) \cdot N + 2 \sum_{k=1}^{N}
| |
| | |
| C(k-1) - 2 \sum_{k=1}^{N} C(k-1) </math>
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| <br/><br/>
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| <math>
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| = N(N+1) - (N-1) \cdot N + 2 \cdot C(N-1) \longleftrightarrow </math>
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| <br/><br/>
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| <math>
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| N \cdot C(N) = N(N+1) - (N-1) \cdot N + 2 \cdot C(N-1) + (N-1) + (N-1) \cdot
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| | |
| C(N-1) = 2N + (N+1) \cdot C(N-1) \overset{/N(N+1)}{\longleftrightarrow} </math>
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| <br/><br/>
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| <math>
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| \frac{C(N)}{N+1} = \frac{C(N-1)}{N} + \frac{2}{N+1} </math>
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| <br/><br/>
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| <math>
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| = \frac{C(N-2)}{N-1} + \frac{2}{N} + \frac{2}{N+1} </math>
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| <br/><br/>
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| <math>
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| = \frac{C(N-3)}{N-2} + \frac{2}{N-1} + \frac{2}{N} + \frac{2}{N+1} </math>
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| <br/><br/>
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| <math>
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| = ... = </math>
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| <br/><br/>
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| <math>
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| = \frac{C(2)}{3} + 2 \sum_{k=3}^{N} \frac{1}{k+1} \approx 2 \sum_{k=3}^{N}
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| \frac{1}{k+1} \approx 2 \int_1^N \frac{1}{k} dk = 2 \cdot ln N
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| </math>
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| <br/><br/><br/>
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| Für sehr große N gilt:
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| <math>\approx 2 \sum_{k=1}^{N} \frac{1}{k}</math> beziehungsweise <math> \geq 2
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| \sum_{k=1}^{N} \frac{1}{k}</math>
| | This sentence is false. |
| <br/><br/>
| | And this one is unprovable! |
| Mittlere Komplexität:
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| <math>C(N) = 2(N+1) \cdot lnN \approx 2N \cdot lnN </math>
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| <br/><br/><br/>
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| ==== Verbesserungen des Algorithmus ====
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| # Eine Verbesserung beseitigt die Rekursion durch Verwendung eines Stacks.
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| # "r" wird immer kleiner → Der rekursive Aufruf lohnt sich nicht mehr. → Explizites Sortieren einsetzen.
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| # Das Pivot-Element könnte geschickter gewählt werden: Median.
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| <br/>
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| [[Special:Contributions/147.142.207.188|147.142.207.188]] 19:31, 23 April 2008 (UTC)
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