Rozdíly

Zde můžete vidět rozdíly mezi vybranou verzí a aktuální verzí dané stránky.

--- informatika:maturita:22a [22. 04. 2015, 14.10] – xmrnustik
+++ informatika:maturita:22a [28. 05. 2020, 15.10] (aktuální) – [Merge sort] xdostal
@@ Řádek 1: / Řádek 1: @@
-====== Bubblesort ukázka ======
+====== Třídění/Řazení a vyhledávací algoritmy ======
+===== Třídění vs. řazení =====
+Třídění je uspořádání objektů podle podobných vlastností. Způsob třídění je vždy závislý na oboru, který s těmito objekty pracuje.
+Řazení je způsob uspořádání objektů do specifikovaného pořadí. Řazení může být provozováno podle různých kritérií (abecedně, vzestupně, sestupně).
+Oba pojmy bývají často zaměňovány.
+===== Složitost algoritmů =====
+Složitost algoritmů (někdy taky asymptotická složitost) je funkce, která vyjadřuje počet elementárních kroků v závislosti na vstupních datech dané funkce. Značí se O.
+Možnosti tříd složitostí:
+{{:informatika:maturita:22_slozitost_algoritmu.png|}}
+Rozdíl mezi jednotlivými třídami složitosti se dá jednoduše pochopit na těchto dvou příkladech. Když máme první algoritmus se složitostí O(n) a druhý algoritmus se složitostí O(2n) stačí nám ten druhý spustit na dvakrát rychlejším stroji a rozdíl je smazán.
+Pokud však máme první algoritmus se složitostí O(n) a algoritmus se složitostí O(n<sup>2</sup>) bude při různé velikosti stoupat náročnost v závislosti na n, a to několikrát.
+===== Řadicí algoritmy =====
+==== Bubble sort ====
+**Princip:**
+  - Dostanu pole.
+  - Procházím pole, pokud najdu prvek, který je menší než prvek vpravo, prohodím je.
+  - Opakuji, dokud není pole seřazeno od největšího po nejmenší (zprava doleva).
+**Složitost:** O(n<sup>2</sup>)
+**Ukázka algoritmu:**
+<code javascript>
+function bubbleSort(array) {
+    for (var i = 0; i < array.length - 1; i++) {
+        for (var j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) {
+            if (array[j] < array[j + 1]) {
+                var tmp = array[j];
+                array[j] = array[j + 1];
+                array[j + 1] = tmp;
+            }
+        }
+    }
+}
+</code>
 <html>
 <script>
 function test() {
-    var x = [1, 5, 6, 7, 8];
+    var x = [2, 5, 1, 7, 8];
     bubbleSort(x);
@@ Řádek 13: / Řádek 55: @@
 function bubbleSort(array) {
-    var step = 0;
     for (var i = 0; i < array.length - 1; i++) {
         for (var j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) {
@@ Řádek 28: / Řádek 69: @@
 function printStep(array, step) {
-    var container = document.getElementById("container");
+    var container = document.getElementById("containerbubble");
     container.innerHTML += "Krok " + step + ": "
     for (var index = 0; index < array.length; index++) {
@@ Řádek 37: / Řádek 78: @@
 </script>
-    <div id="container">
+    <div id="containerbubble">
     </div>
     <script src="bubblesort.js"></script>
-    <button onclick="test()">Test me!</button>
+    <button onclick="test()">Spusť mě!</button>
 </html>
+==== Insert sort ====
+**Princip:**
+  - Dostanu pole.
+  - Procházím pole zleva doprava a vždy každý prvek zařadím na místo podle jeho velikosti.
+  - Dostávám pole seřazené zleva doprava (od největšího po nejmenší).
+**Složitost:** Složitost je O(n<sup>2</sup>), ale při téměř seřazeném poli se blíží O(n).
+**Ukázka algoritmu:**
+<code javascript>
+function insertSort(array) {
+    var stepCounter = 0;
+    for (var i = 0; i < array.length - 1; i++) {
+        var j = i + 1;
+        var tmp = array[j];
+        while (j > 0 && tmp > array[j - 1]) {
+            array[j] = array[j - 1];
+            j--;
+            array[j] = tmp;
+       }
+    }
+}
+</code>
+<html>
+<script>
+function testInsert() {
+    var x = [1, 5, 6, 7, 8];
+    insertSort(x);
+}
+function insertSort(array) {
+    var stepCounter = 0;
+    for (var i = 0; i < array.length - 1; i++) {
+        var j = i + 1;
+        var tmp = array[j];
+        while (j > 0 && tmp > array[j - 1]) {
+            printStepIns(array, stepCounter++);
+            array[j] = array[j - 1];
+            j--;
+            array[j] = tmp;
+       }
+    }
+    printStepIns(array, stepCounter++);
+}
+function printStepIns(array, step) {
+    var container = document.getElementById("containerinsert");
+    container.innerHTML += "Krok " + step + ": "
+    for (var index = 0; index < array.length; index++) {
+        container.innerHTML += array[index] + " ";
+    }
+    container.innerHTML += "<br />";
+}
+</script>
+    <div id="containerinsert">
+    </div>
+    <button onclick="testInsert()">Test me!</button>
+</html>
+==== Merge sort ====
+https://www.algoritmy.net/article/13/Merge-sort
+**Princip:**
+  - Dostaneme pole.
+  - Pole rozdělíme na dvě zhruba stejně velká podpole.
+  - Získané podpole dále dělíme až na jednoprvkové pole (získáme n jednoprvkových polí).
+  - Jakmile máme jednoprvková pole spojujeme je dohromady tak, aby byly seřazeny.
+  - Jakmile máme jenom dvě podmnožiny, porovnáme vždy jednotlivé prvky množiny a vždy ten větší přidáme do finálního pole -> postupujeme až máme ve finálním poli prvky od největšího po nejmenší.
+**Složitost:** O(n * log(n))
+Ukázka [[https://www.youtube.com/watch?v=EeQ8pwjQxTM|zde]].
+==== Quick sort ====
+**Princip:**
+  - Dostaneme pole.
+  - Zvolíme si jeden prvek pole (pivot) a rozdělíme zbytek pole na prvky větší než pivot a na prvky menší než pivot (stejně velké prvky mohou být na libovolné straně).
+  - Pivota umístíme mezi tyto dvě množiny (pivot je na místě, kam by patřil v seřazeném poli).
+  - Kroky opakujeme, dokud nemáme všechny prvky seřazeny.
+**Složitost:** Složitost u quick sortu je hodně závislá na volbě pivota (resp. pivotů). Pokud je pivot mediánem hodnot, může být složitost až O(n * log(n)), pokud je však pivot největším nebo nejmenším prvkem pole je složitost O(n<sup>2</sup>). Pivota můžeme vybrat jako fixní pozici v tabulce (např. vždy poslední, první nebo prostřední prvek) nebo, což se považuje za ideální případ, se vyberou tři hodnoty pole, ze kterých se udělá medián.
+Ukázka [[http://www.algoritmy.net/article/10/Quicksort|zde]].
+==== Selection sort ====
+**Princip:**
+  - Dostaneme pole.
+  - Vyhledáme největší prvek pole a umístíme ho doleva.
+  - Toto opakujeme, dokud nemáme seřazeno.
+**Složitost:** Složitost je sice u selection sortu vysoká O(n<sup>2</sup>), ale má velmi nízkou paměťovou náročnost.
+[[http://www.algoritmy.net/article/4/Selection-sort|Ukázka algoritmu]]
+===== Vyhledávací algoritmy =====
+==== Lineární hledání (sekvenční hledání) ====
+**Princip:** Procházíme všechny prvky, dokud nenajdu ten hledaný.
+**Složitost:** O(n)
+==== Binární hledání (metoda půlení intervalů) ====
+**Princip:**
+  - Pole ve kterém se dá použít půlení intervalů, musí být seřazeno (v tomto případě od největšího po nejmenší).
+  - Podívám se na prostřední prvek pole.
+  - Pokud je můj hledaný prvek větší opakuji to stejné vpravo, pokud menší tak vlevo.
+  - Opakuji, dokud nenajdu hledaný prvek.
+**Složitost:** O(log<sub>2</sub>(n))
+==== Metoda binárního vyhledávacího stromu ====
+**Princip:** Tvořím binární strom (viz obrázek) tak, že vždy v levé větvi jsou menší prvky a v pravé jsou větší prvky. Hledaný prvek hledáme tak, že za ním jdeme po větvi.
+{{:informatika:maturita:22_binarni_strom.jpg|}}
+**Složitost:** V závislosti na vyvážení stromu (podle vyváženého počtu větví na obou stranách) může být buď O(log(n)) pro naprosto vyvážený strom, nebo až O(n) pro vůbec nevyvážený strom.