Создание сайтов: лендинг, визитка, интернет магазин. Продвижение, поддержка, реклама.

Без сортировки задача может быть решена, например, так. Создаем рабочий массив длины m и заполняем его начальными значениями. В общем случае можно в качестве такого значения выбрать минимальное значение int/integer для соответствующей среды программирования. А если известна нижняя граница значений исходного массива, то можно взять любое число, меньшее этой границы.

Итак рабочий массив заполнен одинаковыми значениями. Теперь берем элемент за элементом исходного массива и вставляем его в нужное место рабочего массива. При этом длину рабочего массива сохраняем равной m (после вставки последний элемент пропадает). Если очередной элемент меньше последнего значения рабочего массива, то он просто пропускается. Этот процесс имеет вычислительную сложность O(nm). Тогда как сортировка в лучшем случае описывается асимптотикой O(n*og(n)). Асимптотики показывают, как ведет себя функция (в данном случае – время сортировки) при стремлении параметров к бесконечности. Можно сказать, что время описанного алгоритма при стремлении n к бесконечности задается формулой t1=k1*O(n), а время сортировки t2=k2*O(n*log(n)). Здесь k1 и k2 – некие константы, зависящие от процессора, языка программирования, операционной системы и других факторов.

Я построил три системы тестов (для Питона, Java и VBA). Все тесты устроены по сути одинаково: строились массивы возрастающих размеров, заполнялись случайными числами задаваемого диапазона, сортировались с фиксацией времени и прогонялись через описанный выше алгоритм тоже с фиксацией времени. Каждый тест повторялся 10 раз и время усреднялось. В Питоне и Java использовалась встроенная сортировка, в VBA – реализация QuickSort.

Питон

Ниже показан код питоновских тестов.

import time
from random import randint
    
def max_n_1(arr,n):
    return sorted(arr,reverse=True)[0:n]
    
def max_n_2(arr,n):
    res=[-1 for _ in range(n)]
    for x in arr:
        if x > res[n-1]:
            i=n-1
            j=i-1
            while(j>=0 and res[j]<x):
                res[i]=res[j]
                i=i-1
                j=j-1
            res[i]=x
    return res  
    
def start():
    k=10
    n=10000
    print("k=",k)
    while(n<=500000):
        print("n=",n,end=' ')

        t1=0.0
        for i in range(10):
            arr=[randint(1,2000) for _ in range(n)]
            start_time = time.time()
            z1=max_n_1(arr,k)
            fin_time = time.time()
            t1=t1+(fin_time-start_time)
        print(t1/10.0,end=' ')
    
        t2=0.0
        for i in range(10): 
            arr=[randint(1,2000) for _ in range(n)]
            start_time = time.time()
            z2=max_n_2(arr,k)
            fin_time = time.time()
            t2=t2+(fin_time-start_time)
        print(t2/10.0)
    
        n+=10000
        
start()

Размеры массива менялись от 10 до 500 тыс. элементов с шагом 10 тыс. Было выполнено два прогона: определение пяти и десяти максимумов. Результат для 10 максимумов показан ниже.

Время здесь приведено в миллисекундах. Что видим? Сортировка отстает (на краю интервала – вдвое). Для пяти максимумов картина аналогична. И надо заметить, что хотя питоновская сортировка очень эффективна, простой алгоритм оказывается быстрее. Заметны резкие провалы в производительности (зубцы на графиках). Они, вероятно, объясняются влиянием внутренних процессов (типа сборки мусора). Это же замечание относится и к другим графикам.

Java

Код тестов выглядел так:

import java.util.*;

class Start
{
   public static void main(String [] args)
   {   
    Random random = new Random();
    Scanner inp = new Scanner(System.in);
    long startTime,endTime,tot1,tot2;
    int i,a,b,n,m,x,ii,jj,u;
	
    a=1;
    b=3000; // диапазон случайных чисел [a,b]
    m=10;
    
    System.out.println(a+" "+b+" "+m);
    for (n=50000; n<=5000000; n+=50000)
    {
	    int arr[] = new int[n];
      int ma[]  = new int[m];
	
      tot1=0;
      for (u=0; u<10; u++)
      {        
	      for (i=0; i<n; i++)
	      {
		     arr[i]=a+random.nextInt(b-a+1);
	      }
        startTime = System.currentTimeMillis();
        Arrays.sort(arr);
        endTime = System.currentTimeMillis();
        tot1=tot1+(endTime-startTime);
      }

      tot2=0;
      for (u=0; u<10; u++)
      {        
	      for (i=0; i<n; i++)
	      {
		      arr[i]=a+random.nextInt(b-a+1);
	      }
   
        startTime = System.currentTimeMillis();
	      for (i=0; i<m; i++) ma[i]=-999999;
	      for (i=0; i<n; i++)
	      {
            x=arr[i];        
            if (x >= ma[m-1])
            {
              ii=m-1;
              jj=ii-1;
              while(jj>=0 && ma[jj]<x)
              {
                ma[ii]=ma[jj];
                ii--;
                jj--;
              }  
              ma[ii]=x;
            }
          }
          endTime = System.currentTimeMillis();
          tot2=tot2+(endTime-startTime);
        }
      System.out.println(n+" "+tot1+" "+tot2); 	
  	}
  } 
}

Здесь размер массива тоже менялся от 10 тыс. до 500 тыс. элементов. Время – в миллисекундах. Результат оказался весьма похожим на питоновский (только сортировка Javа, увы, медленнее).

VBA

В этом языке нет универсальной встроенной сортировки (можно, правда, сортировать ячейки листа, но в этом случае будут велики накладные расходы, связанные с загрузкой и выгрузкой данных). Поэтому пришлось реализовать QuickSort вручную. Все это выглядит так:

Private Declare Function GetTickCount Lib "kernel32" () As Long

'::: Собственно сортировка
Sub QSort(A() As Long, Optional b As Long = 1, Optional e As Long = 0)
    If b > e Then Exit Sub
    i& = b
    j& = e
    w& = A((i& + j&) / 2)
    Do While (True)
      Do While (A(i&) < w&)
         i& = i& + 1
      Loop
      Do While (A(j&) > w&)
         j& = j& - 1
      Loop
      If i& <= j& Then
         Tmp& = A(i&)
         A(i&) = A(j&)
         A(j&) = Tmp&
         i& = i& + 1
         j& = j& - 1
      End If
      If i& > j& Then Exit Do
    Loop
    
    If j& > b Then QSort A, b, j&
    If i& < e Then QSort A, i&, e

End Sub

'::: Проверка успешности сортировки 
Function check(X() As Long) As Boolean
     n& = UBound(X)
     For i& = 1 To n& - 1
         If X(i& + 1) < X(i&) Then
            Debug.Print "Err! i=" + CStr(i&)
            check = False
            Exit Function
         End If
     Next i&
     check = True
End Function

'::: Вставка в упорядоченный массив
Sub ins_in_arr(X As Long, A() As Long, n As Integer)
    If X < A(n) Then Exit Sub
    For i% = 1 To n
        If X > A(i%) Then
           For j% = n To i% + 1 Step -1
               A(j%) = A(j% - 1)
           Next j%
           A(i%) = X
           Exit Sub
        End If
    Next i%
End Sub

'::: Собственно тест
Sub test()
Const sz = 500
Dim X() As Long
Dim Ma(1 To sz) As Long
    Randomize
    ooo& = 1

    For n& = 10000 To 500000 Step 10000
        
        t1# = 0
        For nc% = 1 To 10
                    
            ReDim X(1 To n&) As Long
            For i& = 1 To n&
                X(i&) = Rnd() * 5000
            Next i&
            s1& = GetTickCount
            For i& = 1 To sz
                Ma(i&) = -2147483647
            Next i&
            For i& = 1 To n&
                ins_in_arr X(i&), Ma, 10
            Next i&
            s2& = GetTickCount
            t1# = t1# + s2& - s1&
        
        Next nc%
                
        Cells(ooo&, 1).Value = n&
        Cells(ooo&, 2).Value = t1# / 10
                
        t2# = 0
        
        For nc% = 1 To 10
        
            ReDim X(1 To n&) As Long
            For i& = 1 To n&
                X(i&) = Rnd() * 5000
            Next i&
            s1& = GetTickCount
            QSort X, 1, n&
            s2& = GetTickCount
            If Not check(X) Then
               MsgBox "Ошибка при сортировке!"
               Exit Sub
            End If
            t2# = t2# + s2& - s1&

        Next nc%

        Cells(ooo&, 3).Value = t2# / 10
        ooo& = ooo& + 1
        
    Next n&

End Sub

На каждом витке цикла корректность сортировки проверяется. Время проверки, естественно, не включается в общий хронометраж. Набор исходных данных тот же – от 10 до 500 тыс. целых чисел. Получает, в общем, похожая картина:

Представляет некоторый интерес изучить зависимость времени от количества искомых максимумов (при фиксированном размере массива). Здесь, очевидно, сортировка будет тем выгоднее, чем больше максимумов требуется найти. А вставка в упорядоченный массив будет тем медленнее, чем массив больше.

Самым невыгодным случаем будет являться, как ни странно, входной массив, уже упорядоченный по возрастанию. В этом случае количество сравнений при вставке достигнет максимума и будет равно n*m. Массив, упорядоченный по убыванию, напротив, весьма выгоден. Число сравнений здесь будет ~ m+n.

Описанный в самом начале статьи алгоритм, можно ускорить, если вместо простого упорядоченного массива использовать древовидную или пирамидальную структуру. Именно так и реализована в Питоне в модуле heapq функция nsmallest.

Для небольших массивов (несколько тысяч элементов и менее) разница в подходах представляется несущественной. И если нужно быстро написать код, то сортировка – вполне приемлемое решение. Для больших массивов выгоднее от сортировки отказаться.

Вот и все, что я хотел рассказать об этой задаче. Спасибо, что дочитали до конца. С наступившим 2021-м годом!