Logo id.boatexistence.com

Apakah pengurutan tumpukan membutuhkan ruang ekstra?

Daftar Isi:

Apakah pengurutan tumpukan membutuhkan ruang ekstra?
Apakah pengurutan tumpukan membutuhkan ruang ekstra?

Video: Apakah pengurutan tumpukan membutuhkan ruang ekstra?

Video: Apakah pengurutan tumpukan membutuhkan ruang ekstra?
Video: Gampang! Konsep Stack dan Queue menggunakan Linked List dan Array (Kuliah Struktur Data - bag. 6) 2024, Mungkin
Anonim

Heapsort adalah algoritma pengurutan berbasis perbandingan yang menggunakan struktur data tumpukan biner. Seperti mergesort mergesort Dalam ilmu komputer, merge sort (juga biasa dieja sebagai mergesort) adalah sebuah algoritma pengurutan yang efisien, bertujuan umum, dan berbasis perbandingan. Sebagian besar implementasi menghasilkan pengurutan yang stabil, yang berarti bahwa urutan elemen yang sama adalah sama dalam input dan output. https://en.wikipedia.org wiki Merge_sort

Gabungkan sort - Wikipedia

heapsort memiliki waktu berjalan O (n log n), O(n\log n), O(nlogn), dan seperti insertion sort, heapsort mengurutkan di tempat, jadi tidak ada ruang tambahan yang diperlukan selama pengurutan.

Berapa kebutuhan ruang memori dari heap sort?

Pengurutan tumpukan berjalan dalam waktu O (n lg (n)) O(n\lg(n)) O(nlg(n)), yang skalanya meningkat seiring dengan bertambahnya n. Tidak seperti quicksort, tidak ada kasus terburuk O (n 2) O(n^2) O(n2) kompleksitas. Ruang yang efisien. Pengurutan tumpukan membutuhkan O (1) O(1) O(1) spasi.

Mengapa heap sort O 1 kompleksitas ruang?

2 Jawaban. HEAP SORT menggunakan fungsi MAX_HEAPIFY yang memanggil dirinya sendiri tetapi dapat dibuat menggunakan loop while sederhana dan dengan demikian menjadikannya fungsi iteratif yang tidak memakan ruang dan karenanya Kompleksitas Ruang HEAP SORT dapat dikurangi menjadiO(1).

Apa yang benar tentang heap sort?

Heap sort adalah teknik pengurutan berbasis perbandingan berdasarkan struktur data Binary Heap. Ini mirip dengan pengurutan seleksi di mana kita pertama kali menemukan elemen minimum dan menempatkan elemen minimum di awal. Kami mengulangi proses yang sama untuk elemen yang tersisa.

Apa yang akan menjadi posisi 5 ketika tumpukan maksimal?

5 akan di root.

Direkomendasikan: