Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
スターリンマージソート
Search
suzakutakumi
July 10, 2021
Programming
0
290
スターリンマージソート
Zliの大LTで発表したスライドです
suzakutakumi
July 10, 2021
Tweet
Share
More Decks by suzakutakumi
See All by suzakutakumi
ピクロス作成の中間発表
suzakutakumi
0
87
しゅみろん
suzakutakumi
0
120
trap-search
suzakutakumi
0
36
Pyramid Makerの作成
suzakutakumi
0
17
マークダウンパーサーの自作
suzakutakumi
0
99
絵文字ジェネレータボットの作成
suzakutakumi
0
140
send_discord
suzakutakumi
0
44
独自ドメインについて
suzakutakumi
0
33
ESP32とAlexaを用いたエアコン制御
suzakutakumi
0
1.2k
Other Decks in Programming
See All in Programming
Conform を推す - Advocating for Conform
mizoguchicoji
3
690
さいきょうのレイヤードアーキテクチャについて考えてみた
yahiru
3
750
2024年のkintone API振り返りと2025年 / kintone API look back in 2024
tasshi
0
220
Djangoアプリケーション 運用のリアル 〜問題発生から可視化、最適化への道〜 #pyconshizu
kashewnuts
1
250
お前もAI鬼にならないか?👹Bolt & Cursor & Supabase & Vercelで人間をやめるぞ、ジョジョー!👺
taishiyade
6
4k
Lottieアニメーションをカスタマイズしてみた
tahia910
0
130
Linux && Docker 研修/Linux && Docker training
forrep
24
4.5k
Ruby on cygwin 2025-02
fd0
0
140
昭和の職場からアジャイルの世界へ
kumagoro95
1
370
SRE、開発、QAが協業して挑んだリリースプロセス改革@SRE Kaigi 2025
nealle
3
4.3k
ASP. NET CoreにおけるWebAPIの最新情報
tomokusaba
0
370
2024年のWebフロントエンドのふりかえりと2025年
sakito
2
240
Featured
See All Featured
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
461
33k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
44
7k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
28
8.4k
Side Projects
sachag
452
42k
Designing for Performance
lara
604
68k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
174
51k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
27
1.9k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
133
33k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
330
21k
KATA
mclloyd
29
14k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
250
12k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
40
2k
Transcript
スターリンマージソート 2021/07/10 Zli 大LT
自己紹介 HN:朱雀 匠(本名:鈴木 拓眞) Twitter: @suzakutakumi3
None
None
目的 スターリンソートから新しいソートアルゴリズムを考えました 実用性はない気がします また、世界のどこかに同じアルゴリズムがあると思うのでn番煎じです
スターリンソートとは ソートするのに邪魔な要素を粛清して、昇順・降順に並び替えるアルゴリズムです Pythonでの例: a=[1, 3, 2, -2,10,5,11] print(StalinSort(a)) 出力:[1, 3,
10, 11]
スターリンソートは実用的なアルゴリズムじゃない そこで、実用的なソートアルゴリズムにしよう!
スターリンマージソート スターリンマージソートは、スターリンソートとマージソートを元に考えました 最初にスターリンソートを繰り返し、並び替えられた配列を複数作ります その後、マージソートと同じ原理でマージしていきます 詳しくは次のページで
手順1:並び替えられた配列の生成 例:[0, 114, 13, 600, -282, 114] 1.スターリンソートをして、結果と除外された値の配列を作る 整列された配列:[0, 114,
600] 除外された配列:[13, -282, 114] 2.除外された配列で1と同様のことをする 整列された配列:[13, 114] 除外された配列:[-282] これで、整列された3つの配列が用意できました [ [0,114,600], [13, 114], [-282] ]
手順2:並び替えられた配列をマージする [ [0,114,600], [13, 114], [-282] ] 1.[0,114,600]と[13, 114]をマージします [
[0,13,114,114,600], [-282] ] 2.[0,13,114,114,600]と[-282]をマージします [-282,0,13,114,114,600]
計算量について 最悪計算量はO(n^2)です [n,n-1,n-2,・・・,3,2,1]の場合、最悪計算量になります 平均計算量はよくわかっていません マージ部分の処理数は、 分割された配列の数mとソートする配列の長さnとすると O(nlogm) になります
実際に時間を計測してみた [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]を10!通り並び替え実行し、実行し終えるまでの時間を測定しました マージソートが他のバブルソートなどよりも遅く、しっかりと計測できていなさそう
まとめ 平均処理数がわからないが、処理時間を見て遅いことが予想される アルゴリズムを考えてみて、先駆者たちの考えたアルゴリズムがすごかったこ とが再認識できた