Sommario:
- Qual è lo spazio di memoria richiesto per l'ordinamento heap?
- Perché heap sort O 1 complessità spaziale?
- Che cosa è vero per l'ordinamento heap?
- Quale sarà la posizione di 5 quando un massimo di heap?
Video: L'ordinamento dell'heap ha bisogno di spazio aggiuntivo?
2024 Autore: Fiona Howard | [email protected]. Ultima modifica: 2024-01-10 06:39
Heapsort è un algoritmo di ordinamento basato sul confronto che utilizza una struttura di dati heap binari. Come mergesort mergesort In informatica, merge sort (comunemente scritto anche come mergesort) è un algoritmo di ordinamento efficiente, generico e basato sul confronto. La maggior parte delle implementazioni produce un ordinamento stabile, il che significa che l'ordine di elementi uguali è lo stesso nell'input e nell'output. https://en.wikipedia.org › wiki › Merge_sort
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heapsort ha un tempo di esecuzione di O (n log n), O(n\log n), O(nlogn), e come l'ordinamento per inserimento, heapsort ordina sul posto, quindi non è necessario spazio aggiuntivo durante l'ordinamento.
Qual è lo spazio di memoria richiesto per l'ordinamento heap?
L'ordinamento dell'heap viene eseguito in un tempo O (n lg (n)) O(n\lg(n)) O(nlg(n)), che scala bene all'aumentare di n. A differenza di quicksort, non esiste una complessità O(n 2) O(n^2) O(n2) nel caso peggiore. Spazio efficiente. L'ordinamento dell'heap richiede O (1) O(1) O(1) spazio.
Perché heap sort O 1 complessità spaziale?
2 Risposte. HEAP SORT utilizza la funzione MAX_HEAPIFY che chiama se stessa ma può essere eseguita utilizzando un semplice ciclo while e quindi rendendola una funzione iterativa che a sua volta non occupa spazio e quindi la complessità spaziale di HEAP SORT può essere ridotta aO(1).
Che cosa è vero per l'ordinamento heap?
L'ordinamento dell'heap è una tecnica di ordinamento basata sul confronto basata sulla struttura dei dati dell'heap binario. È simile all'ordinamento per selezione in cui troviamo prima l'elemento minimo e posizioniamo l'elemento minimo all'inizio. Ripetiamo la stessa procedura per gli elementi rimanenti.
Quale sarà la posizione di 5 quando un massimo di heap?
5 sarà alla radice.
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