CONCLUSION Quicksort has been ident

CONCLUSION Quicksort has been identified to be a very good sorting technique that is very efficient on all classes of sorting problems. However, it is inefficient in the worst case situation. Introsort solves the problem of the inefficiency of Quicksort for the worst case scenario through the concept of introspection. This makes it a practical choice for all classes of sorting problems. In an attempt to beat the performance of Introsort for the worst case scenario, this paper presented an improved Introsort. The algorithm is efficient on inputs of large size. The different sorting methods have features that make them suitable for different classes of sorting problems and since it has been observed that “there is no known “best” way to sort; there are many best methods, depending on what is to be sorted, on what machine and for what purpose” [16], the algorithm presented in this paper is therefore recommended for sorting data when the size of the list to be sorted is large, especially from 10,000 upward.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีการระบุบทสรุป Quicksort เป็น เทคนิคการเรียงลำดับดีมากที่มีประสิทธิภาพมากในการเรียนทั้งหมดของการเรียงลำดับปัญหา อย่างไรก็ตาม มันจะต่ำในสถานการณ์กรณีที่เลวร้ายที่สุด Introsort แก้ปัญหา inefficiency ของ Quicksort สำหรับสถานการณ์กรณีเลวร้ายที่สุดผ่านแนวคิดของวิปัสสนา ซึ่งทำให้มันประทับใจเรียนทั้งหมดของการเรียงลำดับปัญหา ในความพยายามที่จะชนะประสิทธิภาพของ Introsort ในสถานการณ์กรณีเลวร้ายที่สุด กระดาษนี้นำเสนอ Introsort การปรับปรุง อัลกอริทึมมีประสิทธิภาพบนอินพุตขนาดใหญ่ วิธีเรียงลำดับมีคุณลักษณะที่เหมาะสมกับประเภทต่าง ๆ ของการเรียงลำดับปัญหา และเนื่อง จากมันมีการสังเกตว่า "มีวิธี"ดี"รู้จักการเรียงลำดับ มีหลายวิธีดีที่สุด อะไรคือการเรียงลำดับ เครื่องใด และ เพื่อวัตถุประสงค์อะไร" [16], อัลกอริทึมที่นำเสนอในเอกสารนี้จึงขอแนะนำสำหรับการเรียงลำดับข้อมูลเมื่อมีขนาดของรายการจะเรียงลำดับใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งจาก 10000 ขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สรุป Quicksort ได้รับการระบุเป็นวิธีการเรียงลำดับที่ดีมากที่มีประสิทธิภาพมากในการเรียนทุกปัญหาการเรียงลำดับ แต่ก็จะไม่มีประสิทธิภาพในสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุดกรณี Introsort แก้ปัญหาของการขาดประสิทธิภาพของ Quicksort สำหรับสถานการณ์ที่เลวร้ายผ่านแนวคิดของวิปัสสนา นี้จะทำให้มันเป็นทางเลือกในทางปฏิบัติสำหรับการเรียนทุกปัญหาการเรียงลำดับ ในความพยายามที่จะชนะการปฏิบัติงานของ Introsort สำหรับสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุดกรณีที่บทความนี้นำเสนอการปรับปรุง Introsort อัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพในปัจจัยการผลิตที่มีขนาดใหญ่ วิธีการเรียงลำดับที่แตกต่างกันมีคุณสมบัติที่ทำให้พวกเขาเหมาะสำหรับการเรียนแตกต่างกันของปัญหาการเรียงลำดับและนับตั้งแต่ได้รับการตั้งข้อสังเกตว่า "ไม่มีที่รู้จักกัน" ดีที่สุด "วิธีการจัดเรียง; มีหลายวิธีที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับสิ่งที่จะถูกจัดเรียงบนเครื่องอะไรและเพื่อวัตถุประสงค์อะไร "[16] อัลกอริทึมที่นำเสนอในบทความนี้จึงเป็นที่แนะนำสำหรับการเรียงลำดับข้อมูลเมื่อขนาดของรายการที่จะแยกมีขนาดใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งจาก 10,000 ขึ้นไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สรุป ควิกซอร์ต ถูกระบุว่า เป็นเทคนิคที่ดีมากเรียงลำดับคือมีประสิทธิภาพมากในชั้นเรียนทั้งหมดของการเรียงลำดับปัญหา แต่มันไม่ได้ผลในสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุด introsort แก้ปัญหาของความไม่มีประสิทธิภาพของควิกซอร์ตสำหรับสถานการณ์สมมติกรณีเลวร้ายที่สุด ผ่านแนวคิดของวิปัสสนา . นี้จะทำให้มันเป็นทางเลือกที่เป็นประโยชน์สำหรับทุกชั้นเรียนของการแยกปัญหาในความพยายามที่จะชนะการทำงานของ introsort สำหรับสถานการณ์กรณีที่เลวร้ายที่สุด กระดาษนี้นำเสนอการปรับปรุง introsort . เป็นกลไกที่มีประสิทธิภาพในการใช้ปัจจัยการผลิตของขนาดใหญ่ การเรียงลำดับวิธีการที่แตกต่างกันมีคุณลักษณะที่ทำให้พวกเขาเหมาะสำหรับชั้นเรียนที่แตกต่างกันของการเรียงลำดับปัญหาและเนื่องจากมันได้รับการตรวจสอบว่า " ไม่มีรู้จัก " วิธีที่ดีที่สุด " เพื่อจัดเรียง ; มีหลายที่ดีที่สุดวิธีการขึ้นอยู่กับสิ่งที่จะถูกจัดเรียงในที่เครื่อง และเพื่อจุดประสงค์อะไร " [ 16 ] , อัลกอริทึมที่นำเสนอในบทความนี้จึงขอแนะนำสำหรับจัดเรียงข้อมูลเมื่อขนาดของรายการจะถูกจัดเรียงเป็นขนาดใหญ่โดยเฉพาะอย่างยิ่งจาก 10 , 000 ขึ้นไป