संख्याओं के लिए बबल सॉर्ट एल्गोरिदम क्या है?

सॉर्टिंग कंप्यूटर विज्ञान में एक मौलिक ऑपरेशन है, और तत्वों को एक विशिष्ट क्रम में कुशलतापूर्वक व्यवस्थित करने के लिए विभिन्न एल्गोरिदम विकसित किए गए हैं।

ऐसा ही एक एल्गोरिदम बबल सॉर्ट है, जो एक सरल लेकिन प्रभावी सॉर्टिंग तकनीक है।

इस लेख में, हम संख्याओं के लिए बबल सॉर्ट एल्गोरिदम की अवधारणा पर गहराई से विचार करेंगे, इसके कार्य सिद्धांत का पता लगाएंगे, इसकी समय जटिलता का विश्लेषण करेंगे और अनुप्रयोगों को सॉर्ट करने में इसके महत्व पर प्रकाश डालेंगे।

इसके अतिरिक्त, हम कडेन के एल्गोरिदम पर बात करेंगे, जो कंप्यूटर विज्ञान में एक और महत्वपूर्ण एल्गोरिदम है।

तो, आइए विवरण में उतरें।

बबल सॉर्ट एल्गोरिथम

बबल सॉर्ट एल्गोरिदम एक तुलना-आधारित सॉर्टिंग तकनीक है जो बार-बार आसन्न तत्वों की तुलना करती है और यदि वे गलत क्रम में हैं तो उन्हें स्वैप करती है।

इसका नाम इस बात पर आधारित है कि कैसे छोटे तत्व सूची के शीर्ष पर "बुलबुले" बनाते हैं, जैसे तरल में बुलबुले उठते हैं।

जब तक पूरी सूची क्रमबद्ध नहीं हो जाती तब तक एल्गोरिदम पुनरावृत्त रूप से आगे बढ़ता है।

आइए बबल सॉर्ट एल्गोरिदम में शामिल प्रमुख चरणों को समझें:

• सूची की शुरुआत से शुरू करते हुए, आसन्न तत्वों की प्रत्येक जोड़ी की तुलना करें।
• यदि तत्व गलत क्रम में हैं (उदाहरण के लिए, वर्तमान तत्व आरोही क्रम में अगले तत्व से बड़ा है), तो उन्हें स्वैप करें।
• तत्वों की अगली जोड़ी पर जाएँ और तुलना और अदला-बदली प्रक्रिया को दोहराएँ।
• इस प्रक्रिया को तब तक जारी रखें जब तक कि अधिक स्वैप की आवश्यकता न हो, यह दर्शाता है कि सूची क्रमबद्ध है।

बबल सॉर्ट एल्गोरिदम उदाहरण:

संख्याओं की एक अवर्गीकृत सूची पर विचार करें: [5, 2, 8, 1, 3]

पहला पुनरावृत्ति:

5 और 2 की तुलना करें। उन्हें 5 > 2 के रूप में बदलें। सूची: [2, 5, 8, 1, 3]

5 और 8 की तुलना करें। किसी स्वैपिंग की आवश्यकता नहीं है। सूची: [2, 5, 8, 1, 3]

8 और 1 की तुलना करें। उन्हें 8 > 1 के रूप में बदलें। सूची: [2, 5, 1, 8, 3]

8 और 3 की तुलना करें। उन्हें 8 > 3 के रूप में बदलें। सूची: [2, 5, 1, 3, 8]

दूसरा पुनरावृत्ति:

2 और 5 की तुलना करें। किसी स्वैपिंग की आवश्यकता नहीं है। सूची: [2, 5, 1, 3, 8]

5 और 1 की तुलना करें। उन्हें 5 > 1 के रूप में बदलें। सूची: [2, 1, 5, 3, 8]

5 और 3 की तुलना करें। उन्हें 5 > 3 के रूप में बदलें। सूची: [2, 1, 3, 5, 8]

तीसरा पुनरावृत्ति:

2 और 1 की तुलना करें। उन्हें 2 > 1 के रूप में बदलें। सूची: [1, 2, 3, 5, 8]

2 और 3 की तुलना करें। किसी स्वैपिंग की आवश्यकता नहीं है। सूची: [1, 2, 3, 5, 8]

उपरोक्त प्रक्रिया तब तक जारी रहती है जब तक कि अधिक स्वैप की आवश्यकता न हो। परिणामी क्रमबद्ध सूची [1, 2, 3, 5, 8] है।

समय जटिलता विश्लेषण :

बबल सॉर्ट एल्गोरिथ्म में O(n^2) की समय जटिलता है, जहां n सूची में तत्वों की संख्या का प्रतिनिधित्व करता है। ऐसा इसलिए है, क्योंकि सबसे खराब स्थिति में, जहां सूची अवरोही क्रम में होती है, प्रत्येक तत्व की अन्य सभी तत्वों के साथ तुलना और अदला-बदली करने की आवश्यकता होती है। एल्गोरिथ्म को n तत्वों के लिए n-1 पुनरावृत्तियों की आवश्यकता होती है, जिसके परिणामस्वरूप द्विघात समय जटिलता होती है।

बबल सॉर्ट एल्गोरिदम के फायदे और नुकसान

लाभ

सरलता: बबल सॉर्ट एल्गोरिदम की सरलता इसे समझना और लागू करना आसान बनाती है। इसमें आसन्न तत्वों की तुलना करना और उनकी अदला-बदली करना शामिल है, जिससे उन्हें शुरुआती या शैक्षिक उद्देश्यों के लिए सुलभ बनाया जा सके।

स्थान दक्षता: बबल सॉर्ट जगह पर संचालित होता है, जिसका अर्थ है कि इसे सॉर्टिंग ऑपरेशन करने के लिए अतिरिक्त मेमोरी की आवश्यकता नहीं होती है। यह दिए गए एरे के भीतर ही तत्वों को सॉर्ट करता है, जिससे यह मेमोरी-कुशल बन जाता है।

स्थिर छँटाई: यह छँटाई एल्गोरिथ्म स्थिर छँटाई एल्गोरिथ्म है, जिसका अर्थ है कि यह समान मूल्यों वाले तत्वों के सापेक्ष क्रम को बनाए रखता है। यदि दो तत्वों का मान समान है, तो छँटाई के बाद उनका क्रम अपरिवर्तित रहेगा।

अनुकूलन क्षमता: इसे विभिन्न परिदृश्यों को संभालने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, " फ़्लैग्ड बबल सॉर्ट " या " संशोधित बबल सॉर्ट " नामक एक अनुकूलित संस्करण पेश करके, जब सरणी पहले से ही सॉर्ट की गई हो तो अनावश्यक पुनरावृत्तियों से बचा जा सकता है।

नुकसान

बड़े डेटा सेट के लिए अक्षमता: बबल सॉर्ट एल्गोरिदम में O(n^2) की समय जटिलता है, जो इसे बड़े डेटा सेट के लिए अक्षम बनाती है। जैसे-जैसे तत्वों की संख्या बढ़ती है, तुलना और स्वैप की संख्या तेजी से बढ़ती है, जिससे निष्पादन समय लंबा हो जाता है।

खराब प्रदर्शन: यह एल्गोरिदम अन्य सॉर्टिंग एल्गोरिदम की तुलना में अपने खराब प्रदर्शन के लिए जाना जाता है, खासकर जब बड़े या लगभग क्रमबद्ध सरणियों से निपटते हैं। इसके लिए पूरे एरे से कई बार गुजरने की आवश्यकता होती है, यहां तक कि आंशिक रूप से क्रमबद्ध भी।

अनुकूलन का अभाव: एल्गोरिथम की प्रकृति इसकी अनुकूलन क्षमता को सीमित करती है। क्विक सॉर्ट या मर्ज सॉर्ट जैसे अधिक कुशल सॉर्टिंग एल्गोरिदम के विपरीत, बबल सॉर्ट में सरणी को विभाजित करने या विभाजित करने जैसी तकनीकों का अभाव है, जिसके परिणामस्वरूप निष्पादन समय धीमा हो जाता है।

सीमित व्यावहारिक उपयोग: इसकी अक्षमता के कारण, बबल सॉर्ट का उपयोग व्यावहारिक अनुप्रयोगों में शायद ही कभी किया जाता है जहां बड़े डेटा सेट को जल्दी से सॉर्ट किया जाना चाहिए। अन्य सॉर्टिंग एल्गोरिदम, जैसे मर्ज सॉर्ट या क्विक सॉर्ट, बेहतर प्रदर्शन प्रदान करते हैं और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में पसंद किए जाते हैं।

कडेन का एल्गोरिदम

सॉर्टिंग एल्गोरिदम पर चर्चा करते समय, कडेन के एल्गोरिदम का उल्लेख करना उचित है, जिसका उपयोग अधिकतम उपसरणी समस्या को हल करने के लिए किया जाता है।

यह एल्गोरिदम किसी दिए गए सरणी के भीतर सबसे बड़े योग के साथ सन्निहित उपसरणी को कुशलतापूर्वक ढूंढता है। इसमें O(n) की समय जटिलता है और डेटा विश्लेषण और वित्तीय गणना सहित विभिन्न अनुप्रयोगों में इसका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

वैकल्पिक सॉर्टिंग एल्गोरिदम

त्वरित सॉर्ट : त्वरित सॉर्ट एक फूट डालो और जीतो एल्गोरिथ्म है जो चुने हुए धुरी तत्व के आधार पर सरणी को विभाजित करता है और धुरी के दोनों ओर उप-सरणी को पुनरावर्ती रूप से क्रमबद्ध करता है।

मर्ज सॉर्ट: मर्ज सॉर्ट एक और डिवाइड-एंड-कॉन्कर एल्गोरिदम है जो सरणी को छोटे उप-सरणी में विभाजित करता है, उन्हें व्यक्तिगत रूप से सॉर्ट करता है, और फिर क्रमबद्ध परिणाम प्राप्त करने के लिए उन्हें मर्ज करता है।

हीप सॉर्ट: हीप सॉर्ट तत्वों को सॉर्ट करने के लिए बाइनरी हीप डेटा संरचना का उपयोग करता है। इसमें सरणी से एक ढेर बनाना और क्रमबद्ध सरणी के अंत में रखने के लिए अधिकतम तत्व को बार-बार निकालना शामिल है।

इंसर्शन सॉर्ट: इंसर्शन सॉर्ट सरणी के एक अवर्गीकृत हिस्से से प्रत्येक तत्व को क्रमबद्ध हिस्से के भीतर उसकी सही स्थिति में पुनरावृत्त रूप से सम्मिलित करके काम करता है।

चयन सॉर्ट : चयन सॉर्ट प्रत्येक पास में न्यूनतम (या अधिकतम) तत्व ढूंढता है और उसे उसकी सही स्थिति में रखता है। यह बार-बार सबसे छोटे तत्व का चयन करता है और उसे वर्तमान स्थिति के साथ स्वैप करता है।

रेडिक्स सॉर्ट: रेडिक्स सॉर्ट एक गैर-तुलनात्मक सॉर्टिंग एल्गोरिदम है जो तत्वों को उनके व्यक्तिगत अंकों या बिट्स के आधार पर सॉर्ट करता है। गिनती या बाल्टी-आधारित तकनीकों का उपयोग करके, यह तत्वों को अंक दर अंक संसाधित करता है, सबसे कम महत्वपूर्ण से सबसे महत्वपूर्ण तक।

निष्कर्ष

बबल सॉर्ट एल्गोरिदम, अपने सीधे कार्यान्वयन के साथ, सॉर्टिंग तकनीकों की बुनियादी समझ प्रदान करता है। यह बार-बार तुलना और स्वैप के माध्यम से संख्याओं की दी गई सूची को कुशलतापूर्वक क्रमबद्ध करता है। हालाँकि यह बड़े डेटासेट के लिए सबसे कुशल एल्गोरिदम नहीं हो सकता है, लेकिन छोटे पैमाने या लगभग क्रमबद्ध परिदृश्यों में इसका महत्व है।

इसके अतिरिक्त, लेख में कडेन के एल्गोरिदम पर चर्चा की गई, जो अधिकतम उपसरणी समस्या को हल करने में सहायक है।

विभिन्न सॉर्टिंग एल्गोरिदम और उनके अनुप्रयोगों की खोज करके, डेवलपर्स अपनी परियोजनाओं की विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर सबसे उपयुक्त दृष्टिकोण का चयन कर सकते हैं।