- •1. Внутренняя сортировка данных методом подсчета. Эффективность данного алгоритма. Привести фрагмент программы, поясняющий данный алгоритм.
- •2. Внутренняя сортировка данных методом выбора. Эффективность данного алгоритма. Привести фрагмент программы, поясняющий данный алгоритм.
- •3. Внутренняя сортировка данных методом простых вставок. Эффективность данного алгоритма. Привести фрагмент программы, поясняющий данный алгоритм.
- •4. Внутренняя сортировка данных методом Шелла. Эффективность данного алгоритма. Привести фрагмент программы, поясняющий данный алгоритм.
- •5. Внутренняя сортировка данных методом «пузырька». Эффективность данного алгоритма. Привести фрагмент программы, поясняющий данный алгоритм.
- •6. Внутренняя сортировка данных «быстрым» методом. Эффективность данного алгоритма. Привести фрагмент программы, поясняющий данный алгоритм.
- •7. Численное решение уравнения методом половинного деления (дихотомии). Эффективность данного алгоритма. Привести фрагмент программы, поясняющий данный алгоритм.
- •Метод хорд
- •9. Численное решение уравнения методом Ньютона (касательных). Эффективность данного алгоритма. Привести фрагмент программы, поясняющий данный алгоритм.
- •10. Численное решение уравнения модифицированным методом Ньютона. Эффективность данного алгоритма. Привести фрагмент программы, поясняющий данный алгоритм. Модифицированный метод Ньютона
- •Модифицированный метод Ньютона (метод секущих)
- •Метод ньютона-рафсона
- •11. Численное решение уравнения методом секущих. Эффективность данного алгоритма. Привести фрагмент программы, поясняющий данный алгоритм.
- •Условие сходимости
- •12. Численное решение уравнения методом простых итераций. Эффективность данного алгоритма. Привести фрагмент программы, поясняющий данный алгоритм. Метод простых итераций
- •13. Численное интегрирование методом прямоугольников. Эффективность данного алгоритма. Привести фрагмент программы, поясняющий данный алгоритм. Метод прямоугольников
- •Пример реализации
- •14. Численное интегрирование методом трапеций. Эффективность данного алгоритма. Привести фрагмент программы, поясняющий данный алгоритм. Метод трапеций
- •Составная формула
- •Формула
- •Представление в виде метода Рунге-Кутта
- •Составная формула (формула Котеса)
- •16. Численное интегрирование методом Гаусса-Лежандра. Эффективность данного алгоритма. Привести фрагмент программы, поясняющий данный алгоритм.
- •17. Численное интегрирование методом Монте-Карло. Эффективность данного алгоритма. Привести фрагмент программы, поясняющий данный алгоритм. Интегрирование методом Монте-Карло
- •Обычный алгоритм Монте-Карло интегрирования
- •Геометрический алгоритм Монте-Карло интегрирования
- •Использование выборки по значимости
- •Применения
- •Случай равномерного распределения узлов интерполяции
- •Интерполяция полиномами Лагранжа и Ньютона
- •Погрешность интерполирования
- •Выбор узлов интерполяции
- •Изложение метода
- •Метод прогонки
- •Пример: интерполирование неизвестной функции
- •Ошибка интерполяции
- •Пример: интерполяция синуса
- •Дискретное преобразование Фурье
- •Пример использования
- •Погрешность вычислений
- •Программная реализация
3. Внутренняя сортировка данных методом простых вставок. Эффективность данного алгоритма. Привести фрагмент программы, поясняющий данный алгоритм.
Сортировка вставками — простой алгоритм сортировки. Хотя этот алгоритм сортировки уступает в эффективности более сложным (таким как быстрая сортировка), у него есть ряд преимуществ:
эффективен на небольших наборах данных, на наборах данных до десятков элементов может оказаться лучшим;
эффективен на наборах данных, которые уже частично отсортированы;
это устойчивый алгоритм сортировки (не меняет порядок элементов, которые уже отсортированы);
может сортировать список по мере его получения;
использует O(1) временной памяти, включая стек.
Минусом же является высокая сложность алгоритма: O(n²).
Принцип действия:
Массив разделяется на две части: отсортированную и неотсортированную. Элементы из неотсортированной части поочередно выбираются и вставляются в отсортированную часть так, чтобы не нарушить в ней упорядоченность элементов. В начале работы алгоритма в качестве отсортированной части массива принимают только один первый элемент, а в качестве неотсортированной части – все остальные.
Пример
К 503 087 512 061 908 170 897 275 653 426 154 509 612 677 765 703
i=1 503
i=2 087 503
i=3 087 503 512
i=4 061 087 503 512
И.т.д.
Фрагмент программы:
for (int i = 0; i < size - 1; ++i) {
/* устанавливаем начальное значение минимального индекса */
int min_i = i;
/* находим минимальный индекс элемента */
for (int j = i + 1; j < size; ++j) {
if (array[j] < array[min_i]) {
min_i = j;
}
}
/* меняем значения местами */
int temp = array[i];
array[i] = array[min_i];
array[min_i] = temp;
}
4. Внутренняя сортировка данных методом Шелла. Эффективность данного алгоритма. Привести фрагмент программы, поясняющий данный алгоритм.
Сортировка Шелла — алгоритм сортировки, являющийся усовершенствованным вариантом сортировки вставками. Идея метода Шелла состоит в сравнении элементов, стоящих не только рядом, но и на определённом расстоянии друг от друга. Иными словами — это сортировка вставками с предварительными «грубыми» проходами. Аналогичный метод усовершенствования пузырьковой сортировки называется сортировка расчёской.
Эффективность сортировки Шелла в определённых случаях обеспечивается тем, что элементы «быстрее» встают на свои места (в простых методах сортировки, например, пузырьковой, каждая перестановка двух элементов уменьшает количество инверсий в списке максимум на 1, а при сортировке Шелла это число может быть больше).
Невзирая на то, что сортировка Шелла во многих случаях медленнее, чем быстрая сортировка, она имеет ряд преимуществ:
отсутствие потребности в памяти под стек;
отсутствие деградации при неудачных наборах данных — быстрая сортировка легко деградирует до O(n²), что хуже, чем худшее гарантированное время для сортировки Шелла.
Принцип действия:
Сортировка Шелла также является модификацией сортировки вставками. Метод данной сортировки основан на группировке элементов массива на несколько групп, например, на 8 групп по 2 записи. При этом элементы каждой группы отстоят друг от друга «расстоянии» h. Элементы каждой группы упорядочиваются методом простой вставки. Далее элементы массива снова группируются: на 4 группы по 4 элемента. Далее группировка выполняется на 8 групп по 2 элемента, и процесс завершается сортировкой всех элементов массива. При такой группировке упорядоченность элементов осуществляется большими скачками, что значительно сокращает количество перестановок.
Выигрыш по сравнению с методом простых вставок составляет примерно 50%
Для больших N (скажем, N = 10000) преимущество метода Шелла станет ещё заметнее.
Алгоритм Шелла имеет сложность ~N3/2. И хотя это несколько хуже, чем N*logN, все-таки эта сортировка относится к улучшенным.
Пример:
Пусть дан список и выполняется его сортировка методом Шелла, а в качестве значенийвыбраны.
На первом шаге сортируются подсписки , составленные из всех элементов, различающихся на 5 позиций, то есть подсписки,,,,.
В полученном списке на втором шаге вновь сортируются подсписки из отстоящих на 3 позиции элементов.
Процесс завершается обычной сортировкой вставками получившегося списка.
Фрагмент программы:
/* Пример из книги Герберта Шилдта */
void shell(char *items, int count)
{
register int i, j, gap, k;
char x, a[5];
a[0]=9; a[1]=5; a[2]=3; a[3]=2; a[4]=1;
for(k=0; k < 5; k++) {
gap = a[k];
for(i=gap; i < count; ++i) {
x = items[i];
for(j=i-gap; (x < items[j]) && (j >= 0); j=j-gap)
items[j+gap] = items[j];
items[j+gap] = x;
}
}
}