การเรียงลำดับแบบผสาน

ในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ การเรียงลำดับแบบผสาน () เป็นขั้นตอนวิธีในการเรียงลำดับที่อาศัยการเปรียบเทียบ และยังเป็นตัวอย่างขั้นตอนวิธีที่ใช้หลักการแบ่งแยกและเอาชนะทำให้ขั้นตอนวิธีนี้มีประสิทธิภาพ O(n log n) ในการอิมพลิเมนต์เพื่อการใช้งานจริง ๆ นั้นสามารถทำได้ทั้งแบบบนลงล่าง (Top-down) และแบบล่างขึ้นบน (Bottom-up) อนึ่งในการอิมพลิเมนต์โดยทั่วไปแล้วการเรียงแบบนี้จะไม่สูญเสียลำดับของข้อมูลที่มีค่าเท่ากัน นั่นคือเป็นการเรียงที่เสถียร การเรียงลำดับแบบผสาน ถูกเสนอขึ้นครั้งแรกโดยจอห์น ฟอน นอยมันน์ในปี ค.ศ. 1945

ขั้นตอนวิธี
ขั้นตอนวิธีอาศัยหลักการแบ่งแยกและเอาชนะและการเวียนบังเกิด โดยมีรายละเอียดดังนี้
 (ขั้นตอนการแบ่ง) สมมติว่ามีข้อมูลอยู่ n ชุด
 ถ้ามีข้อมูลแค่ 1 ชุด นั่นคือข้อมูลนั้นเรียงลำดับแล้ว
 ถ้ามีข้อมูลมากกว่านั้น ให้แบ่งเป็นสองส่วน แล้วทำการเวียนบังเกิด
 (ขั้นตอนเอาชนะ) เมื่อถึงขั้นตอนนี้จะได้ข้อมูลสองส่วน (โดยที่แต่ละส่วนเรียงในส่วนของตัวเองเรียบร้อยแล้ว) ทำการรวมข้อมูลทั้งสองส่วนนั้นให้เป็นข้อมูลก้อนเดียวที่ทั้งก้อนนั้นเรียงลำดับแล้ว

ตัวอย่างการอิมพลิเมนต์ด้วยรหัสเทียม ทำการเรียงลำดับด้วยการโยนลิสต์ข้อมูลไปที่ฟังก์ชัน MergeSort ผลลัพธ์ที่ออกจากฟังก์ชันนั้นคือข้อมูลที่เรียงลำดับแล้ว
MergeSort (array Assss) {
  if (A.size == 0) return A

  mid = A.size / 2
  AA = MergeSort(A[0..mid])
  BB = MergeSort(A[mid..A.size])

  return MergeSort_Merge(AA, BB)
}

MergeSort_Merge (array A, array B) {
  C = new array
  aa = 0
  bb = 0

  while (aa < A.size and bb < B.size) {
    if (A[aa] < B[bb]) {
      C[] = A[aa++]
    } else if (A[aa] > B[bb]) {
      C[] = B[bb++]
    } else { 
      aa += 1
      bb += 1
    }
  }

  while (aa < A.size) C[] = A[aa++]
  while (bb < B.size) C[] = B[bb++]

  return C
}

เชิงวิเคราะห์
ในการเรียงลำดับข้อมูลทั้งสิ้น n ชุด การเรียงลำดับแบบผสาน มีประสิทธิภาพในกรณีดีที่สุด (โดยมิได้ใส่เงื่อนไขพิเศษ) กรณีเฉลี่ย และกรณีแย่สุด เท่ากันคือ O(n log n) โดยจะแสดงให้ดูดังนี้ สมมติให้เวลาที่ใช้ในการเรียงข้อมูล n ชุด แทนด้วย T(n) เนื่องจาก การเรียงลำดับแบบผสาน มีสองขั้นตอนโดยขั้นแรกคือการแบ่งเป็นสองส่วนซึ่งสามารถทำได้ในเวลาคงที่แต่จะต้องเวียงบังเกิดเรียกตัวเองลงไปแก้ปัญหาที่เล็กลงครึ่งหนื่งสองปัญหา จะได้ว่าในส่วนแรกใช้เวลา 2T(n/2) และขั้นที่สองซึ่งเป็นการผสานข้อมูลสองชุดที่เล็กกว่า (ที่เรียงในตัวเองแล้ว) เป็นข้อมูลชุดใหญ่จะใช้เวลาอีก n ดังที่ได้แสดงให้ดูในตัวอย่างการอิมพลิเมนต์ด้านบน เมื่อรวมทั้งสองขั้นแล้วจะใช้เวลาทั้งสิ้น T(n) = 2T(n/2) + n หากใช้ Master Theorem ในการวิเคราะห์สมการนี้จะได้ผลลัพทธ์เป็น O(n log n) ดังที่ได้กล่าวไว้

อ้างอิง

บรรณานุกรม

. Also Practical In-Place Mergesort. Also 






หมวดหมู่:การเรียงแบบเสถียร
หมวดหมู่:การเรียงแบบเปรียบเทียบ
หมวดหมู่:ขั้นตอนวิธีการเรียงลำดับ