Quicksort

O algoritmo quicksort é um método de ordenação muito rápido e eficiente, inventado por C.A.R. Hoare em 1960, quando visitou a Universidade de Moscovo como estudante. Naquela época, Hoare trabalhou em um projeto de tradução de máquina para o National Physical Laboratory. Ele criou o quicksort ao tentar traduzir um dicionário de inglês para russo, ordenando as palavras, tendo como objetivo reduzir o problema original em subproblemas que possam ser resolvidos mais fácil e rápido. Foi publicado em 1962 após uma série de refinamentos.

O quicksort é um algoritmo de ordenação por comparação não-estável.

O algoritmo computacional thumb|Algumas etapas do algoritmo quicksort.

O quicksort adota a estratégia de divisão e conquista. A estratégia consiste em rearranjar as chaves de modo que as chaves "menores" precedam as chaves "maiores". Em seguida o quicksort ordena as duas sublistas de chaves menores e maiores recursivamente até que a lista completa se encontre ordenada. Os passos são:

Escolha um elemento da lista, denominado pivô; Particiona: rearranje a lista de forma que todos os elementos anteriores ao pivô sejam menores que ele, e todos os elementos posteriores ao pivô sejam maiores que ele. Ao fim do processo o pivô estará em sua posição final e haverá duas sub listas não ordenadas. Essa operação é denominada partição; Recursivamente ordene a sub lista dos elementos menores e a sub lista dos elementos maiores;

O caso base da recursão são as listas de tamanho zero ou um, que estão sempre ordenadas. O processo é finito, pois a cada iteração pelo menos um elemento é posto em sua posição final e não será mais manipulado na iteração seguinte.

A escolha do pivô e os passos do Particiona podem ser feitos de diferentes formas e a escolha de uma implementação específica afeta fortemente a performance do algoritmo.

Método de partição de Lomuto Método atribuído a Nico Lomuto e popularizado por Bentley em seu livro Programming PearlsJon Bentley (1999). Programming Pearls. Addison-Wesley Professional. e por Cormen et al. no livro Introduction to Algorithms. Este método escolhe um pivô tipicamente no início ou no final do array. O Particiona recebe como parâmetro dois índices do array, lo e hi, que será a parte do array a ser particionada, então escolhe-se um índice i e percorre-se o array usando outro índice j realizando trocas, quando necessário, a fim de que todos os elementos menores ou iguais ao pivô fiquem antes do índice i e os elementos i + 1 até hi, ou j - 1, sejam maiores que o pivô . Esta é a maneira mais simples e fácil de entender, geralmente utilizada como uma introdução ao quicksort, entretanto é menos eficiente que o método Hoare. Este Método decai para O(n2) quando o array já está ordenado ou quando só possui elementos iguais. Existem várias formas para melhorar a eficiência do algoritmo através da escolha do pivô, lidar com elementos iguais, usar outros algoritmos para pequenos arrays como o Insertion sort e assim por diante.

Complexidade Complexidade de tempo: Comportamento no pior caso O pior caso de particionamento ocorre quando o elemento pivô divide a lista de forma desbalanceada, ou seja, divide a lista em duas sub listas: uma com tamanho 0 e outra com tamanho n - 1 (no qual n se refere ao tamanho da lista original). Isso pode ocorrer quando o elemento pivô é o maior ou menor elemento da lista, ou seja, quando a lista já está ordenada, ou inversamente ordenada.

Se isso acontece em todas as chamadas do método de particionamento, então cada etapa recursiva chamará listas de tamanho igual à lista anterior - 1. Teremos assim, a seguinte relação de recorrência:

Se somarmos os custos em cada nível de recursão, teremos uma série aritmética que tem valor , assim, o algoritmo terá tempo de execução igual à .

Comportamento no melhor caso O melhor caso de particionamento acontece quando ele produz duas listas de tamanho não maior que n/2, uma vez que uma lista terá tamanho [n/2] e outra tamanho [n/2] - 1. Nesse caso, o quicksort é executado com maior rapidez. A relação de recorrência é a seguinte:

que, a partir do teorema mestre, terá solução .

Complexidade de espaço: no melhor caso e no caso médio e no pior caso. R. Sedgewick desenvolveu uma versão do quicksort com partição recursão de cauda que tem complexidade no pior caso.

Quicksort utilizando dois ou mais pivôs thumb|Algumas etapas do algoritmo quicksort.

Dentre inúmeras tentativas de melhorar a eficiência do quicksort clássico, em 2009 foi proposto por Yaroslavskiy (2009) o Dual-Pivot QuicksortYAROSLAVSKIY, V. Dual-pivot quicksort. Research Disclosure, 2009. , onde são utilizados 2 pivôs, particionando um array de entrada em 3 partes. Yaroslavskiy demonstra que o uso de dois pivôs é mais eficaz, especialmente quando possui uma quantidade maior de dados de entrada, comprovando a sua vantagem em relação ao algoritmo quicksort clássico.

O algoritmo Dual-Pivot Quicksort, particiona um array de entrada de dados de diferentes dados primitivos (tais como, int, char, double float e long) em três partes, utilizando dois pivôs P1 e P2. Desse modo, estabelecem os seguintes ponteiros, L, K, G e left e right(índices para o primeiro e último elementos).

Segue abaixo a descrição do algoritmo. Para pequenos vetores (tamanho < 17) utilizar o algoritmo Insertion Sort. Escolha dois pivôs (P1 e P2), podemos escolher por exemplo, o primeiro (a[left]) elemento como P1 e o último como P2. P1 deve ser menor do que o P2, caso contrário, eles são trocados. Então, existem as seguintes partes: Parte I: com índices elemento mais a esquerda, de left até L-1 contendo os elementos que são menores que o P1. Parte II: com índices de L até K-1 contendo os elementos maiores ou iguais a P1 e menores ou iguais a P2. Parte III: Com índices de G + 1 até o último elemento a direita, contendo os elementos superiores P2. Parte IV: contendo os elementos a ser examinados com índices de K até G O próximo elemento na posição K pertencente a parte IV é comparado com os pivôs P1 e P2, e alocado na parte correspondente, I, II ou III. Os ponteiros L, K e G são alterados nas direções correspondentes. Os passos 4 e 5 são repetidos enquanto G se aproxima de K. O pivô P1 é trocado com o último elemento da parte I, o pivô P2 é trocado com o primeiro elemento da parte III. As etapas 1 e 7 são repetidas de forma recursiva para cada parte I, II e III. Também foi demonstrado por Yaroslavskiy que para ordenação de dados primitivos é mais eficiente a utilização do quicksort de 3 partições, sendo o número médio de comparações do Dual-Pivot Quicksort é , e o número médio de trocas é , enquanto a versão clássica do algoritmo Quicksort possui e , respectivamente.

Uma experimento realizado pelo Budiman, Zamzami e Rachmawati (2017)BUDIMAN, M.; ZAMZAMI, E.; RACHMAWATI, D. Multi-pivot quicksort: an experiment with single, dual, triple, quad, and penta-pivot quicksort algorithms in python. In: IOP PUBLISHING.IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. [S.l.], 2017. v. 180, n. 1, p.012051., foi proposto, implementado e realizado experimentos com os algoritmos quicksort clássico e quicksort com dois, três, quatro e cinco pivôs. Analisando os resultados experimentais notou-se que o quicksort com um único pivô é o mais lento entre as cinco. Em segundo lugar, analisando o uso de até 5 pivôs foi comprovado que quanto mais pivôs são utilizados em um algoritmo quicksort, mais rápido seu desempenho se torna. Em terceiro lugar, o aumento de velocidade resultante da adição de mais pivôs tende a diminuir gradualmente.

Comparação com outros algoritmos de ordenação alt=gráfico comparando a eficiência de alguns algorítmos.|miniaturadaimagem|220x220px|Gráfico comparativo, exibindo o comportamento assintótico de alguns algorítmos de ordenação. O quicksort é uma versão optimizada de uma árvore binária ordenada. Em vez de introduzir itens sequencialmente numa árvore explicita, o quicksort organiza-os correntemente na árvore onde está implícito, fazendo-o com chamadas recursivas à mesma. O algoritmo faz exactamente as mesmas comparações, mas com uma ordem diferente.

O algoritmo que mais se familiariza com o quicksort é o Heapsort. Para o pior caso neste algoritmo temos Mas, o Heapsort em média trata-se de um algoritmo mais lento que o quicksort, embora essa afirmação já tenha sido muito debatida. No quicksort permanece o caso do pior caso, à exceção quando se trata de usar a variante Intro sort, que muda para Heapsort quando um pior caso é detectado. Caso se saiba à partida que será necessário o uso do heapsort é aconselhável usá-lo directamente, do que usar o introsort e depois chamar o heapsort, torna mais rápido o algoritmo.

O quicksort também compete com o Mergesort, outro algoritmo de ordenação recursiva, tendo este o benefício de ter como pior caso Mergesort, ao contrário do quicksort e do Heapsort, é estável e pode facilmente ser adaptado para operar em listas encadeadas e em listas bastante grandes alojadas num tipo de acesso lento a média como um Network-Attached Storage ou num disco. Embora o quicksort possa ser operado em listas encadeadas, por vezes escolhendo um mau pivô sem acesso aleatório. A maior desvantagem do Mergesort é que quando opera em arrays, requer de espaço para o melhor caso, considerando que o quicksort com um particionamento espacial e com recursão utiliza apenas de espaço.

Bucket sort com dois buckets é muito parecido ao quicksort (quase idêntico), o pivô neste caso é garantidamente o valor do meio do vector.

ou de outra maneira, como:

algorithm quicksort(A, lo, hi) is if lo < hi then p := particiona(A, lo, hi) quicksort(A, lo, p – 1) quicksort(A, p + 1, hi)

algorithm particiona(A, lo, hi) is pivot := A[hi] i := lo - 1 for j := lo to hi - 1 do if A[j] < pivot then i := i + 1 swap A[i] with A[j] if pivot < A[i + 1] then swap A[i + 1] with A[hi] return i + 1

Python Uma versão do algoritmo na linguagem Python 3 poderia ser escrito da seguinte forma: def quick_sort(a, ini=0, fim=None): fim = fim if fim is not None else len(a) if ini < fim: pp = particao(a, ini, fim) quick_sort(a, ini, pp) quick_sort(a, pp + 1, fim) return a

def particao(a, ini, fim): # para uma versão com partição aleatória # descomente as próximas três linhas: # from random import randrange # rand = randrange(ini, fim) # a[rand], a[fim - 1] = a[fim - 1], a[rand] pivo = a[fim - 1] for i in range(ini, fim): if a[i] <= pivo: a[i], a[ini] = a[ini], a[i] ini += 1

return ini - 1

a = [8, 5, 12, 55, 3, 7, 82, 44, 35, 25, 41, 29, 17] print(a) print(quick_sort(a))

C++ Uma versão em C++ do primeiro pseudocódigo é expressa da seguinte maneira:

#include <iostream>

void quicksort(int values[], int begin, int end) { if (begin >= end - 1) return; // Caso base: array de 1 ou 0 elementos já está ordenado

int i = begin, j = end - 1; int pivo = values[begin + (end - begin) / 2]; int aux;

while (i <= j)

while (i < end && values[i] < pivo) i++; while (j >= begin && values[j] > pivo) j--;

if (i <= j)

aux = values[i]; values[i] = values[j]; values[j] = aux; i++; j--;

if (begin < j) quicksort(values, begin, j + 1); if (i < end) quicksort(values, i, end); }

int main() { int array = {5, 8, 1, 2, 7, 3, 6, 9, 4, 10};

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