Estudio y optimización del algoritmo de ordenamiento Shellsort

Transcripción

1 Estudo y optmzacó del algortmo de ordeameto Sellsort Bejam Bustos Departameto de Cecas de la Computacó, Uversdad de Cle bebustos@dcc.ucle.cl Resume Este estudo aalza, e forma empírca, el desempeño del algortmo de ordeameto Sellsort co dferetes seres de pasos. Se estuda optmzacoes al algortmo para evtar los peores casos y se compara su redmeto co algortmos de ordeameto efcetes (Qucksort, Mergesort y Heapsort), dscutédose la utldad del algortmo para resolver el problema de ordeameto de cojutos de tamaño medo.. Itroduccó El estudo de algortmos de ordeameto tee ua gra mportaca detro de la Ceca de la Computacó, pues ua buea catdad de los procesos realzados por medos computacoales requere que sus datos esté ordeados. Además, el eco de almacear los datos de maera ordeada permte mplemetar algortmos de búsqueda muy rápdos (por ejemplo: búsqueda bara). Esta y mucas otras razoes de f práctco mpulsaro el estudo y la búsqueda de algortmos de ordeameto efcetes. Desde los comezos del uso de computadores se coocía algortmos que resolvía el problema e tempo cuadrátco respecto del tamaño del problema, pero era rutas muy secllas y letas. El algortmo de ordeameto Sellsort fue publcado e 959 por Doald L. Sell, y fue uo de los prmeros e romper la barrera del orde cuadrátco, auque esto e realdad se probó u par de años después de su publcacó. El objetvo de este estudo es demostrar empírcamete que mplemetar Sellsort co seres de pasos depedetes del tamaño del arreglo puede llegar a ser muco más efcete que co las seres cláscas, las cuales so depedetes del tamaño del arreglo, pero ay que aplcar ua optmzacó seclla para obteer bueos resultados: todos los pasos de la sere debe ser úmeros mpares. Además,

2 este estudo muestra que dada la smplcdad de programacó del algortmo, su bue peor caso y caso promedo, y su ejecucó place, es decr, o ecesta espaco adcoal para realzar el ordeameto del arreglo, lo ace u bue caddato para resolver el problema de ordeameto cuado la catdad de elemetos a ordear o es muy grade (meos de elemetos). 2. Descrpcó del algortmo de ordeameto Sellsort El problema cosste esecalmete e ordear u úmero fto de elemetos e u tempo razoable. Para estos efectos, dremos que cada elemeto ocupa ua celda detro de u arreglo prevamete defdo. Sellsort trabaja medate ua sere de teracoes, utlzado u algortmo de ordeacó smple (Isert Sort) etre elemetos que se ecuetra a determada dstaca detro del arreglo, dstaca que dsmuye a medda que avazamos e teracoes, co lo que la últma teracó correspode al algortmo de ordeacó tradcoal de Isert Sort (cuado la dstaca es ). E prmer lugar aalcemos el algortmo de Isert Sort utlzado pseudocódgo: for j 2 to do KEY L[j]; j wle >0 ad L[]>KEY do L[+] L[]; ed L[+] KEY ed dode correspode al úmero total de elemetos a ordear y L es orgalmete el arreglo desordeado. El algortmo actúa tomado cada elemeto desde el segudo e adelate, y se va tercambado co los elemetos aterores a él metras ecuetre que el elemeto a su zquerda e el arreglo es mayor que él. De esta forma, cuado vamos a comparar el elemeto -esmo, todos los elemetos aterores (asta el (-)ésmo) se ecuetra ya ordeados. Cuado terma la ejecucó, L preseta los elemetos ordeados de meor a mayor. Se puede demostrar que el tempo promedo que demora el algortmo Isert

3 Sort e ordear u arreglo es de O ( 2 ), y que el algortmo es muy rápdo s el arreglo está semordeado. E partcular, s el arreglo está ordeado el algortmo de sercó demora O (). El algortmo de Sellsort actúa de maera smlar, pero etre elemetos separados a ua dstaca que va dsmuyedo e cada teracó. Lo que obteemos co esto es que cuado se emplee el algortmo tradcoal de Isert Sort, los elemetos ya está ordeados relatvamete, y así la catdad de comparacoes que tee que acer es muco meor. Elgedo las dstacas adecuadas, el algortmo de Sellsort preseta u mejor orde promedo que Isert Sort. A cotuacó se preseta el algortmo de Sellsort e pseudocódgo: for s t to by {s es el ídce del cremeto o dstaca} dst[s] { es el cremeto o dstaca etre elemetos a comparar} for j + to {j empeza e el segudo elemeto del arreglo orgal} KEY L[j]; j wle >0 ad L[]>KEY do L[ + ] L[]; j ed L[ + ] KEY ed ed dode t correspode al úmero de teracoes, dst es u arreglo que cotee la dstaca etre elemetos a comparar para cada teracó (la prmera e el arreglo sempre es gual a y correspode a la últma dstaca ocupada por el algortmo, mometo e el cual es equvalete a Isert Sort), es el úmero de elemetos a ordear y L es orgalmete el arreglo desordeado. Luego de su ejecucó, e L está ordeados los elemetos de meor a mayor. ejemplo: Para que esto quede más claro covee lustrar el problema y su solucó co el sguete

4 La razó para usar el método de sercó para ordear los subarreglos de las etapas sucesvas de Sellsort, es por su secllez y por el eco que el trabajo realzado e etapas prevas se matee al ordear la etapa actual. E efecto, s se defe como arreglo t-ordeado aquel e el cual los elemetos que se ecuetra a dstaca t, detro del arreglo, está ordeados, se puede demostrar que s u arreglo -ordeado es trasformado a k-ordeado (co k<), se matee -ordeado,. Esto permte que a medda que el paso se va acedo más pequeño, los elemetos ya está bastate ordeados globalmete y al realzar la últma etapa co paso = (que es ua ordeacó por Isercó), práctcamete se lleva a cabo e ua sola pasada ( O () ), dado todo el trabajo realzado e las teracoes prevas. Este algortmo es u claro ejemplo de como ua pequeña modfcacó a u algortmo leto lo puede covertr e uo bastate más rápdo. El úmero de comparacoes efectuado por Sellsort es ua fucó de las secuecas de cremeto o dstacas que utlza. Su aálss es extremadamete dfícl y requere respuestas a varos problemas matemátcos todavía o resueltos. Por lo tato, la mejor secueca posble de cremetos aú o a sdo determada, auque alguos casos específcos a sdo estudados. Por ejemplo, para la sere

5 3 2 =. 72 y = 5 ( 3 se a demostrado que el tempo de ejecucó es O ), lo que puede parecer sorpredete: acedo ua sola pasada preva se mejora el algortmo de sercó que e promedo es O ( 2 ). Las sere de pasos almaceados e el arreglo dst tee la característca de ser depedete del tamaño del arreglo al cual se aplca durate el desarrollo del algortmo, por lo que sus valores puede ser pre-calculados ates de ejecutar el ordeameto. E geeral, al programar el algortmo esto o es así, y los valores de los pasos se calcula cada vez que ua teracó terma, lo cual o fluye e ada e la efceca del algortmo: durate las pruebas realzadas e el estudo, las dferecas de tempo etre teer pre-calculados los pasos e rlos calculado e cada teracó o superaro el marge de error de las pruebas (meos del 0.0% del tempo promedo obtedo). S perjuco de lo ateror, exste otras seres de pasos que so depedetes del tamaño del arreglo al cual se aplca, como por ejemplo +, partedo co t = y termado cuado 2 =. El comportameto de ésta sere o es muy dferete a la de = 2, pero s se camba el factor de dvsó 2 por uo lgeramete superor, dgamos 2.2, el algortmo se acelera otablemete. E la lteratura se recomeda o utlzar este tpo de seres, pues s ates el aálss matemátco era muy complcado, co este tpo de seres depedetes es mposble realzarlo. S embargo, este estudo demuestra empírcamete que alguas seres de este tpo puede llegar a ser muy efcetes s se le aplca al algortmo ua pequeña optmzacó, la cual se aalza a cotuacó. 3. Evtado el peor caso Durate el desarrollo del estudo se probó el redmeto de la sguete sere: + 2.4, partedo co t = y termado cuado = 4.8. Para esto, se geeraro arreglos co elemetos

6 al azar, partedo desde u tamaño de 00 asta u tamaño de y agregado 00 elemetos e cada teracó del expermeto ( u test bastate exaustvo!). El algortmo fucoaba bastate be, pero resaltaro dos problemas: las dferecas e el tempo utlzado etre catdades de elemetos muy smlares era grades, y el algortmo se comportaba estreptosamete mal co arreglos de exactamete elemetos (u orde de magtud de dfereca co respecto a arreglos de y elemetos), lo cual era bastate extraño. La raíz del problema radcaba, curosamete, e los msmos cos del algortmo: Se a demostrado que el peor caso de Sellsort ocupado los cremetos de Sell, es decr = 2 ( es poteca de 2), ejecuta u úmero de comparacoes O ( 2 ), s los elemetos está dstrbudos orgalmete e el arreglo de tal maera que la mtad mayor se ecuetre e celdas pares y la mtad meor e celdas mpares. Dado que todos los cremetos so pares exceptuado el últmo, cuado se a llegado a la últma teracó, co el úco cremeto mpar gual a, cotúa estado todos los elemetos mayores e las celdas pares y los meores e las celdas mpares. De este modo e el últmo paso (equvalete al algortmo de Isert Sort) se debe realzar ua gra catdad de comparacoes (recordemos que Isert Sort es, e promedo, O ( 2 ) ). Efectvamete esto era lo que ocurría co la sere de pasos estudada. Todas las aproxmacoes de partedo co t = 4.8 da úmeros pares (y es el úco valor etre 00 y , múltplos de 00, e el que ocurre este feómeo), co lo que el últmo paso, gual a u Isert Sort, debía realzar ua gra catdad de trabajo al o aberse comparado uca las poscoes mpares del arreglo co las pares, lo que degradaba otablemete el redmeto del algortmo. Realzado la pequeña optmzacó de restarle uo al paso s éste resulta par, se obtee u algortmo muco más omogéeo y efcete e su comportameto. La aplcacó de esta optmzacó debera realzarse a todas las seres de pasos, sea éstas depedetes del tamaño del arreglo o o.

7 4. Comparacó del redmeto de dsttas seres de pasos Las seres mplemetadas para realzar el estudo (y que fuero pre-seleccoadas por ser las más efcetes), so las sguetes:. 3* + ( =, 4, 3, 40, 2, 364, 093, ), e dode el paso mayor es el úmero de la = sere más cercao a = 2, e dode el paso mayor es el úmero de la sere más cercao a = 2, e dode el paso mayor es el úmero de la sere que se ecuetra dos poscoes ates del más cercao a k (restádole s resulta par), dode: (a) k = 2.2, (b) k = 2.4, y el paso mayor es k t = 2 *. Se geeraro arreglos de úmeros eteros co valores aleatoros, cuya catdad de elemetos varó etre los y elemetos (múltplos de 5.000). Cada teracó del test cosstó e repetr 30 veces el algortmo co arreglos dsttos pero co la msma catdad de elemetos, calculado luego el tempo promedo que tomaba el algortmo e ordear el arreglo. Para verfcar la valdez de los datos, se calculó el tervalo de cofaza I e el cual se ecotraría la meda real de los tempos obtedos, co u vel de cofaza del 95%: I S S = [ X * 2.262, X + * 2.262], = 30 para cada teracó. X = * X = (meda empírca) S (varaza empírca) 2 = 2 * ( X X ) =

8 El test fue realzado e u PC co procesador Petum 200 MMX y sstema operatvo Lux (kerel ). Los algortmos fuero mplemetados e leguaje C. Los resultados obtedos se muestra e el sguete gráfco: Comparacó etre seres de Sellsort 0,9 0,8 0,7 Tempo [seg] 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0, Sere Sere 2 Sere 3 Sere 4a Sere 4b Nº de elemetos Los putos represeta el tempo promedo obtedo por cada algortmo. Los tervalos de cofaza calculados posee u aco promedo del 2% del tempo promedo obtedo, por lo que dcos tempos se acerca bastate a la meda real. Se observa e el gráfco que las seres depedetes del tamaño del arreglo supera amplamete a la mejor sere depedete del arreglo. E partcular, la sere de pasos reduce e u 24% el tempo de la mejor sere clásca ( 3* + ) e arreglos co elemetos. La curva que =

9 mejor aproxma a los datos obtedos utlzado esta sere es Y , = e * X, es decr, el tempo promedo que toma el algortmo e ordear es de O ) aproxmadamete. 9 ( 8 Se realzó el msmo test pero aora comparado Qucksort, Mergesort y Heapsort co la mejor sere de Sellsort, El resultado obtedo fue el sguete: Comparacó de Sellsort co algortmos de ordeameto efcetes Tempo [seg] 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0, Sellsort Qucksort Mergesort Heapsort Nº de elemetos Cabe destacar que Mergesort se demora lo msmo e ordear u arreglo desordeado de elemetos que Sellsort, pero éste o ocupa espaco extra para realzar el ordeameto. Qucksort sgue sedo el algortmo más efcete, pero asta los Sellsort sólo toma el doble de tempo que Qucksort para ordear el arreglo.

10 Resumedo: para arreglos de meos de elemetos Sellsort se comporta mejor que Heapsort, que tee complejdad e tempo O ( * l( )) y opera " place"; Mergesort se comporta u poco mejor que Sellsort e tempo de ejecucó, pero tee la desvetaja que o trabaja " place"; Qucksort se comporta muco mejor que Sellsort y també opera " place", pero tee la desvetaja de teer u peor caso O ( 2 ). 5. Coclusoes S be Sellsort o es el algortmo más efcete para ordear arreglos, comparado co la complejdad O( *l( )) de los algortmos Qucksort, Mergesort y Heapsort, es u algortmo muco más fácl de programar. Su smplcdad radca e que derva del algortmo más smple para ordear, Isert 9 ( 8 Sort. Además, su complejdad promedo e tempo de ) + O ocupado la sere 2.2, y su complejdad e espaco de O (), debdo a que opera place, lo ace u bue caddato para resolver el problema de ordeameto e cojutos de meos de elemetos. Es vtal para la efceca del algortmo que todos los elemetos de la sere de pasos sea úmeros mpares, para lo cual basta co restarle al paso s éste es par. Co esta pequeña modfcacó se reduce el tempo promedo de ejecucó y su varaza. Además, el estudo demuestra empírcamete que alguas seres depedetes del tamaño del arreglo reduce el tempo de ejecucó del algortmo co respecto a las seres cláscas. S embargo, aú o se sabe co certeza cuál es la efceca real del algortmo, y es muy posble que exsta seres de pasos que reduzca los tempos de ejecucó obtedos e los tests descrtos. 6. Referecas Mark Alle Wess, Data Structures ad Algortm Aalyss, Bejam/Cummgs, 2ª ed., 995, pág

11 Mca Hofr, Aalyss of Algortms: Computatoal Metods ad Matematcal Tools, Oxford Uversty Press, 995, pág Robert Sedgewck, Algortms C++, Addso-Wesley, 992, pág Sara Baase, Computer Algortms: Itroducto to Desg ad Aalyss, Addso-Wesley, 978, pág