¿Por qué introsort usa el montón en lugar del mergesort?

Como parte de una tarea que cubre la implementación de introsort , me preguntan por qué se usa heapsort en lugar de mergesort (u otros algoritmos para el caso). $O(n\log(n))$

Introsort es un algoritmo de clasificación híbrido que proporciona un rendimiento promedio rápido y (asintóticamente) un rendimiento óptimo en el peor de los casos. Comienza con el ordenamiento rápido y cambia al ordenamiento dinámico cuando la profundidad de recursión excede un nivel basado en (el logaritmo de) el número de elementos que se ordenan. ( Wikipedia , recuperado 2014-mayo-06.)

La única razón por la que puedo pensar es que el montón está "en su lugar" ... Pero tbh, realmente no entiendo por qué esto sería importante aquí.

algorithms algorithm-analysis sorting

— usuario672009
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Si el introsort es parte de la pregunta, tendrá que decirnos qué es antes de que podamos decir algo.

— Louis

¡Bienvenido a Computer Science ! Tenga en cuenta que puede usar LaTeX aquí para componer las matemáticas de una manera más legible. Vea aquí para una breve introducción.

— FrankW

Simplemente se nos pide que creemos un pseudocódigo para la clasificación de introducción y más adelante se nos pregunta por qué utiliza el ordenamiento dinámico en lugar del ordenamiento combinado.

— user672009

@ user672009 En ese caso, escriba el código para cualquiera de los dos y vea lo que encuentra. La razón puede o no estar relacionada con el rendimiento.

— Raphael

Llegué a la conclusión de que, dado que el ordenamiento rápido está en su lugar, necesitamos usar otro algoritmo de clasificación en el lugar. Sin embargo, estoy abierto a la entrada.

— user672009

Las 2 desventajas de quicksort es que requiere espacio adicional (para mantener los intervalos no ordenados) y una mala selección de pivote (o secuencias artificiales diseñadas para hacer que seleccione un pivote incorrecto) puede causar que sea un tiempo y algoritmo de espacio extra. $O(\log n)$ $O(n^2)$ $O(n)$

Cambiar a la ordenación en grupo cuando la profundidad de recursión es demasiado grande (alrededor de ) significa que tenemos un límite superior garantizado que es tiempo y espacio extra. $\log n$ $O(n \log n )$ $O( \log n)$

El requisito de espacio adicional de Heapsort lo convierte en una mejor opción para combinar donde para una matriz ideada que aún podría ser grande. $O(1)$ $O(n)$ $n$

La razón por la que no se usa el ordenamiento dinámico para la ordenación completa es porque es más lento que el ordenamiento rápido (debido en parte a las constantes ocultas en la gran expresión O y en parte al comportamiento del caché)

— monstruo de trinquete
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Pero se usa heapsort ... y sospecho que es porque está en su lugar como quicksort.

— user672009

Sospecho que @ user672009 está confundido por su última oración. Sugeriría aclarar que introsort no comienza con heapsort porque es más lento.

— Wandering Logic

O (1)

$O(1)$

O (\lg n)

$O(\lg n)$

Además, heapsort tiene muchos más errores de caché que introsort.

— noɥʇʎԀʎzɐɹƆ

Una buena implementación de Quicksort no necesita espacio O (n) en el peor de los casos, siempre que recuerde el subintervalo más grande en la pila y maneje el más pequeño inmediatamente.

— gnasher729