Ordenação por intercalação
Divide a lista ao meio, ordena cada metade e depois junta as duas metades ordenadas numa só lista ordenada.
- melhor caso Ω(n log n)
- caso médio Θ(n log n)
- pior caso O(n log n)
- memória O(n)
- estável
- precisa de memória extra
O que significam estes termos?
- Melhor caso: como o tempo cresce com o tamanho n da lista quando a entrada é a mais fácil para este algoritmo.
- Caso médio: como o tempo costuma crescer com n. Com n², o dobro de valores demora cerca de quatro vezes mais; n log n cresce bem menos.
- Pior caso: o crescimento com a entrada mais difícil. Útil quando a velocidade nunca pode cair.
- Memória: quanta memória extra é necessária além da lista. 1 significa algumas variáveis; n, uma cópia da lista.
- Estável: dois valores iguais mantêm a ordem original. Importa quando se ordena por um só campo de um registo.
- Sem memória extra: ordena dentro da própria lista, sem uma segunda lista.
- a comparar
- a mover
- na posição final
Carregue em Reproduzir: as linhas mostram como o custo cresce
Carregue em Reproduzir ou avance passo a passo pelo algoritmo.
Espaço: reproduzir ou pausar. Setas esquerda e direita: avançar passo a passo. Home e End: saltar.
Experimente: Escolha uma lista com poucos valores únicos. Se dois valores são iguais, tira-se primeiro o da metade esquerda, por isso a ordem mantém-se.
Como funciona
Vai dividindo a lista até cada pedaço ter um só valor, que já está ordenado. Depois junta os pedaços aos pares: compara o primeiro valor de cada um e tira o menor, e repete até acabar. A linha de cima na animação é o espaço extra usado ao juntar.
Quando é uma boa escolha
Quando é preciso rapidez que se mantenha boa mesmo no pior caso e os valores iguais têm de manter a ordem. O Python e o Java usam ambos uma versão deste método. O ponto fraco é a memória extra de que precisa.