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Onde a classificação por mesclagem é usada?
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Vídeo: Onde a classificação por mesclagem é usada?

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Anonim

Mesclar Classificar : usado em cenários de banco de dados, porque estável (multi-key ordenar ) e externo (nem todos os resultados cabem na memória). Útil em cenários distribuídos onde dados adicionais chegam durante ou após Ordenação . O consumo de memória impede o uso mais amplo em dispositivos pequenos, mas a versão Nlog ^ 2N no local existe.

Tendo isso em mente, onde a classificação por inserção é usada?

Usos: Classificação de inserção é usado quando o número de elementos é pequeno. Também pode ser útil quando a matriz de entrada está quase classificado , apenas alguns elementos estão perdidos em uma grande matriz completa. O que é binário Ordem de inserção ? Podemos usar a pesquisa binária para reduzir o número de comparações no normal tipo de inserção.

Saiba também, o que é classificação por mesclagem com exemplo? Um exemplo do mesclar classificação . Primeiro divida a lista na menor unidade (1 elemento), depois compare cada elemento com a lista adjacente para ordenar e fundir as duas listas adjacentes. Finalmente todos os elementos são classificado e fundido . Mesclar classificação é um algoritmo de dividir para conquistar que foi inventado por John von Neumann em 1945.

Com relação a isso, por que a classificação por mesclagem é usada?

Mesclar Classificar é útil para Ordenação listas vinculadas. Mesclar Classificar é um estábulo ordenar o que significa que o mesmo elemento em uma matriz mantém suas posições originais em relação um ao outro. Complexidade geral de tempo de Mesclar classificação é O (nLogn). É mais eficiente, pois na pior das hipóteses também o tempo de execução é O (nlogn)

Como você usa a classificação por mesclagem?

Veja como a classificação por mesclagem usa divisão e conquista:

  1. Divida encontrando o número q da posição intermediária entre pe r.
  2. Conquiste classificando recursivamente os subarrays em cada um dos dois subproblemas criados pela etapa de divisão.
  3. Combine mesclando as duas submatrizes classificadas de volta na única matriz de submatrizes classificada [p..

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