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
2
550
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
95
しゅみろん
suzakutakumi
0
160
trap-search
suzakutakumi
0
43
Pyramid Makerの作成
suzakutakumi
0
25
マークダウンパーサーの自作
suzakutakumi
0
110
絵文字ジェネレータボットの作成
suzakutakumi
0
160
send_discord
suzakutakumi
0
51
独自ドメインについて
suzakutakumi
0
45
ESP32とAlexaを用いたエアコン制御
suzakutakumi
0
1.3k
Other Decks in Programming
See All in Programming
Lambda のコードストレージ容量に気をつけましょう
tattwan718
0
140
Grafana:建立系統全知視角的捷徑
blueswen
0
330
AWS re:Invent 2025参加 直前 Seattle-Tacoma Airport(SEA)におけるハードウェア紛失インシデントLT
tetutetu214
2
120
HTTPプロトコル正しく理解していますか? 〜かわいい猫と共に学ぼう。ฅ^•ω•^ฅ ニャ〜
hekuchan
2
690
dchart: charts from deck markup
ajstarks
3
1k
AI Agent の開発と運用を支える Durable Execution #AgentsInProd
izumin5210
7
2.3k
Oxlintはいいぞ
yug1224
5
1.4k
Automatic Grammar Agreementと Markdown Extended Attributes について
kishikawakatsumi
0
200
要求定義・仕様記述・設計・検証の手引き - 理論から学ぶ明確で統一された成果物定義
orgachem
PRO
1
180
プロダクトオーナーから見たSOC2 _SOC2ゆるミートアップ#2
kekekenta
0
220
2026年 エンジニアリング自己学習法
yumechi
0
140
疑似コードによるプロンプト記述、どのくらい正確に実行される?
kokuyouwind
0
390
Featured
See All Featured
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
1.9k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
230k
SEO in 2025: How to Prepare for the Future of Search
ipullrank
3
3.3k
WCS-LA-2024
lcolladotor
0
450
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
6.8k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
Building Adaptive Systems
keathley
44
2.9k
Lessons Learnt from Crawling 1000+ Websites
charlesmeaden
PRO
1
1.1k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
135
9.7k
Mozcon NYC 2025: Stop Losing SEO Traffic
samtorres
0
140
Claude Code のすすめ
schroneko
67
210k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
45
8.7k
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