হিপ সর্ট অ্যালগরিদমের জটিলতা কী?

2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44

হিপ সর্ট একটি ইন-প্লেস অ্যালগরিদম। সময় জটিলতা : সময়ের জটিলতা heapify এর হল O(Logn)। সময়ের জটিলতা createAndBuildHeap() এর O(n) এবং সামগ্রিক সময় জটিলতা Heap Sort হল O(nLogn)।

এই ক্ষেত্রে, গাদা সাজানোর অ্যালগরিদম কি?

হিপ সাজানোর অ্যালগরিদম দুটি মৌলিক অংশে বিভক্ত: একটি তৈরি করা গাদা সাজানো তালিকা/অ্যারের। তখন একটা সাজানো থেকে সবচেয়ে বড়/ছোটতম উপাদান বারবার সরিয়ে অ্যারে তৈরি করা হয় গাদা , এবং অ্যারের মধ্যে এটি সন্নিবেশ করা হচ্ছে। দ্য গাদা প্রতিটি অপসারণের পরে পুনর্গঠিত হয়।

একইভাবে, একটি হিপ সাজানোর অ্যালগরিদমের সাধারণ চলমান সময় কী? যাইহোক, কুইকসর্টের সবচেয়ে খারাপ কেস আছে সময় চলমান O (n 2) O(n^2) O(n2) এবং O (log? n O(log n O(logn) এর সবচেয়ে খারাপ-কেস স্পেস জটিলতা, তাই যদি দ্রুততম-কেস থাকা খুবই গুরুত্বপূর্ণ সময় চলমান এবং দক্ষ স্থান ব্যবহার, heapsort সেরা বিকল্প।

একইভাবে, জিজ্ঞাসা করা হয়, Heapify ফাংশনের জটিলতা কী?

মূল ধারণা হল বিল্ড_হিপে অ্যালগরিদম আসল heapify খরচ সব উপাদানের জন্য O(log n) নয়। কখন heapify বলা হয়, চলমান সময় নির্ভর করে প্রক্রিয়াটি শেষ হওয়ার আগে কীভাবে ফারান উপাদানটি গাছের নিচে সরে যেতে পারে। অন্য কথায়, এটি স্তূপের মধ্যে থাকা উপাদানটির উচ্চতার উপর নির্ভর করে।

কোন বাছাই অ্যালগরিদম সেরা অ্যাসিম্পোটিক জটিলতা আছে?

জন্য সেরা কেস সন্নিবেশ সাজান এবং গাদা সাজানোর সেরা হয় তাদের হিসাবে এক সেরা মামলা চালানোর সময় জটিলতা O(n) হল। গড় ক্ষেত্রের জন্য সেরা অ্যাসিম্পোটিক রান সময় জটিলতা O(nlogn) যা মার্জ দ্বারা দেওয়া হয় সাজান , গাদা সাজান , দ্রুত সাজান . সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে সেরা রান সময় জটিলতা O(nlogn) যা মার্জ দ্বারা দেওয়া হয় সাজান , গাদা সাজান.