فایل های مشابه شاید از این ها هم خوشتان بیاید !!!!
توضیحات محصول دانلود پاورپوینت تجزیه و تحلیل مرتب سازي مقايسه اي و خطی (کد12857)
دانلود پاورپوینت تجزیه و تحلیل مرتب سازی مقایسه ای و خطی
\n
مرتب سازی مقایسه ای مرتب سازی خطی
\n
\n
عنوان های پاورپوینت :
\n
\n
تجزیه و تحلیل مرتب سازی مقایسه ای و خطی
\n
مرتب سازی مقایسه ای مرتب سازی خطی
\n
مرتب سازی مقایسه ای
\n
مساله مرتب سازی
\n
حداقل هزینه مرتب سازی
\n
Counting Sort
\n
Counting Sort - Example
\n
Loop 1: Initialization
\n
Loop 2: Counting …
\n
Loop 3: Cumulating…
\n
Loop 4: Placement…
\n
آنالیز الگوریتم
\n
آنالیز الگوریتم
\n
Stable Sorting مرتب سازی پایدار
\n
Radix Sort مرتب سازی ریشه ای
\n
Radix Sort Example
\n
درستی Radix Sort
\n
آنالیز الگوریتم
\n
بحث و بررسی
\n
تکلیف و تمرین
\n
\n \n\n \n\n
\n\n
قسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\n \n\nمرتب سازی مقایسه ای\n\nتاکنون چندین الگوریتم مرتب سازی را بررسی کرده ایم. در همه این الگوریتمها، اعضای آرایه با هم مقایسه می شوند. این نوع الگوریتم ها را مقایسه ای می گوییم.\n\nبهترین زمان اجرای الگوریتمهای بررسی شده در بدترین حالت، n log n بوده است.\n\nQuicksort, Mergesort, Heapsort\n\nآیا می توان الگوریتمی با زمان کمتر از n log n ارائه داد؟\n\nآیا روش دیگری غیر از انواع مختلف الگوریتم های مقایسه ای؛ برای مرتب سازی وجود دارد ؟\n\nمساله مرتب سازی\n\n<a1, a2, a3 > ترتیب ممکن:\n\n<a1, a2, a3>\n\n<a1, a3, a2>\n\n<a2, a1, a3>\n\n<a2, a3, a1>\n\n<a3, a1, a2>\n\n<a3, a2, a1>\n\nمساله مرتب سازی\n\nارتفاع درخت = بیشترین تعداد مقایسه ها و بدترین حالت الگوریتم\n\nحداقل هزینه مرتب سازی\n\nدرخت تصمیم یک الگوریتم مرتب سازی باید حداقل n!برگ داشته باشد تا تمام حالات ممکن ترتیب nعدد را در برگیرد.\n\nبدترین حالت یک الگوریتم ، ارتفاع درخت است.\n\nدرخت دودیی به ارتفاع h حداکثر 2h برگ دارد. این تعداد برگ باید تمام ترتیبات مختلف را پوشش دهد.\n\n2h >= n! h > log(n!)\n\nn! ≈ (n/e) n (قضیه استرلینگ)\n\nh > n log ( n/e)= nlogn –nloge h = O(nlogn)\n\nکمترین زمان اجرای الگوریتمهای مقایسه ای n log n است.\n\nاین نتیجه نا امید کننده است ؟\n\nLoop 4: Placement…\n\nآنالیز الگوریتم\n\nLoop1: Θ(k)\n\nfor i=1 to k do C[i]= 0 :\n\nLoop 2 :Θ(n)\n\nfor j←1 to n do C[A[j]] ←C[A[j]] + 1// C[k] = |{key = k}|\n\nLoop 3: Θ(k)\n\nfor j←2 to k do C[j] ←C[j] + C[j -1]// C[k] = |{key <= k}|\n\nLoop 4:Θ(n)\n\nfor j←n downto1\n\ndo B[C[A[j]]] ←A[j]\n\nC[A[j]] ←C[A[j]] –1\n\n(Tootal: Θ(k + n\n\nآنالیز الگوریتم\n\nif k = Θ(n) T(Countingsort(n))= Θ(n)\n\nآیا این نتیجه تناقضی با حداقل بدست آمده در بخش اول دارد؟\n\nتوجه کنید: در این الگوریتم هیچ مقایسه ای صورت نمی گیرد!\n\nنتیجه بدست آمده در بخش اول برای الگوریتم های مقایسه ای بود\n\nStable Sorting مرتب سازی پایدار\n\nRadix Sort مرتب سازی ریشه ای\n\nHerman Hollerith در سال 1890 ، پیشنهاد کرد.\n\nاین الگوریتم، در محاسبات آماری سال 1890 آمریکا بصورت مکانیکی و الکتریکی پیاده سازی و استفاده شد\n\nنتایج سرشماری دوره قبل 10 سال طول کشیده بود. با استفاده از این ماشین، گزارشهای آماری اولیه ظرف 6 هفته! منتشر شد\n\nاعداد را رقم به رقم و بصورت پایدار مرتب می کند\n\nالگوریتم اولیه از پر ارزشترین رقم شروع می کند\n\nالگوریتم بهبود یافته از پایین ترین ارزش شروع می کند\n\nRadix Sort Example\n\nدرستی Radix Sort\n\nآنالیز الگوریتم\n\nبرای مرتب سازی n عدد دهدهی(Decimal Integer) که ارقام آنها از 0 تا 9 متغیر است، لازم است به تعداد ارقام اعداد (مثلا d) فرایند مرتب سازی تکرار شود.\n\nبا استفاده از Counting Sort بعنوان الگوریتم مرتب سازی ارقام، بسادگی می توان دید که فرایند مرتب سازی هزینه ای برابر ( Θ(d * (n +k) دارد که در آن k تعداد انواع رقم است (برای اعداد دهدهی ، k=10)\n\nمی توان این الگوریتم را طوری تغییر داد که در هر فاز بیش از یک رقم را مورد استفاده قرار دهد\n\n \n\n \n\n30 تا 70 درصد پروژه | پاورپوینت | سمینار | طرح های کارآفرینی و توجیهی | پایان-نامه | پی دی اف مقاله ( کتاب ) | نقشه | پلان طراحی | های آماده به صورت رایگان میباشد ( word | pdf | docx | doc )
