مرتب‌سازی داده‌ها کاربردهای عملی زیادی در برنامه‌های کاربردی مدرن دارد، مانند سازماندهی فهرستی از نام‌ها، جستجوی یک آیتم خاص در پایگاه داده (دیتابیس) یا بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های کاربردی وب.
الگوریتم های مرتب سازی محبوب زیادی وجود دارد که هر کدام مزایا و معایب خود را دارند. تکنیک های مختلف مرتب سازی داده ها می تواند بر سرعت و کارایی محاسبات تأثیر بگذارد. مرتب‌سازی ناکارآمد می‌تواند منجر به کندی عملکرد سیستم شود و بر UX تأثیر منفی بگذارد.
هنگام کار با الگوریتم ها و ساختارهای داده در توسعه نرم افزار، انتخاب تکنیک مرتب سازی مناسب برای نیازهای خود بسیار مهم است. انتخاب الگوریتم شما به عواملی مانند اندازه مجموعه داده و سطح بازده مرتب سازی مورد نظر شما بستگی دارد.
تا پایان این مقاله، باید درک بهتری از نحوه انتخاب تکنیک مرتب‌سازی مناسب برای پروژه بعدی خود داشته باشید.
مروری بر الگوریتم های مرتب سازی جاوا اسکریپت
شما می توانید الگوریتم های مرتب سازی محبوب را با جاوا اسکریپت پیاده سازی کنید. درک این الگوریتم ها و کاربردهای عملی آنها برای انتخاب های آگاهانه هنگام برخورد با مجموعه داده های مختلف ضروری است.
مرتب سازی Insertion
مرتب‌سازی Insertion یک الگوریتم مرتب‌سازی ساده است که به طور مکرر بخشی مرتب‌شده از آرایه را در حین تکرار در داده‌های مرتب نشده ایجاد می‌کند. الگوریتم های مرتب سازی Insertion هر عنصر مرتب نشده را با داده های مرتب شده در موقعیت صحیح خود قرار می دهند.
در زیر ما این الگوریتم را پیاده سازی کرده ایم.
// This function sorts an array using the Insertion Sort algorithm.
function insertionSort(arr) {
// Start iterating from the second element of the array.
for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
// 'current' is the element to be inserted in its correct place.
let current = arr[i];
// 'j' will help us traverse backwards from the 'i'th position.
let j = i - 1;
// Keep moving elements of arr[0..i-1] that are greater than 'current'
// one position ahead of their current position.
// The loop continues until we find the right spot for 'current' or reach the beginning of the array.
while (j >= 0 && arr[j] > current) {
arr[j + 1] = arr[j]; // Move the element one position up.
j--; // Move one position back in the array.
}
// Place 'current' in its correct position so that the elements before it is less than 'current'.
arr[j + 1] = current;
}
// Return the sorted array.
return arr;
}
const unsortedArray = [12, 11, 13, 5, 6];
const sortedArray = insertionSort(unsortedArray);
console.log(sortedArray); // This will print the sorted array.تابع insertionSort یک آرایه را می گیرد، آن را مرتب می کند و آرایه مرتب شده را برمی گرداند. این تابع از یک حلقه for برای تکرار روی عناصر و یک حلقه while برای مقایسه در حین مرتب‌سازی و قرار دادن داده‌های مرتب‌شده در آرایه استفاده می‌کند.
در اینجا بهترین، متوسط و بدترین سناریوها برای استفاده از الگوریتم مرتب سازی درج آورده شده است. این سناریوها پیچیدگی زمانی روش مرتب‌سازی درج را در شرایط مختلف از نظر میزان کار محاسباتی و حافظه مورد نیاز توصیف می‌کنند:
بهترین حالت: O(n) زمانی که آرایه تقریبا مرتب شده است. تابع insertionSort فقط باید یکی را از آرایه عبور دهد.
میانگین حالت: O(n^2)، که در آن n تعداد عناصر است. تابع insertionSort ممکن است نیاز داشته باشد چندین بار از آرایه عبور کند.
بدترین حالت: O(n^2) زمانی که آرایه به ترتیب معکوس مرتب شده است. تابع insertionSort باید حداکثر کار را انجام دهد و چندین پاس از آرایه انجام دهد.
مرتب سازی Insertion برای مجموعه داده های کوچکی که عناصر به طور مداوم به لیست مرتب شده اضافه می شوند مناسب است. این تکنیک مرتب‌سازی در مواردی که اندازه ورودی کوچک است و بیشتر مرتب شده است مفید است.
مرتب سازی Quicksort
الگوریتم مرتب سازی Quicksort یک الگوریتم مرتب سازی تقسیم و کنترل است که یک عنصر محوری را انتخاب می کند و عناصر دیگر را به دو آرایه فرعی با توجه به اندازه محور تقسیم می کند.
ما در زیر این الگورتیم را پیاده سازی کردیم، بیاید با هم دیگر بررسی کنیم:
function quickSort(arr) {
// Base case: If the array has one or no elements, it is already sorted.
if (arr.length <= 1) return arr;
// Choosing the first element in the array as the pivot.
const pivot = arr[0];
// Creating two empty arrays to store elements less than (left) and greater than (right) the pivot.
const left = [];
const right = [];
// Looping through the array, starting from the second element because the first is the pivot.
for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
// If the current element is smaller than the pivot, push it to the 'left' array.
if (arr[i] < pivot) left.push(arr[i]);
// If the current element is greater than or equal to the pivot, push it to the 'right' array.
else right.push(arr[i]);
}
// Concatenate the result of recursively sorting the 'left' array, the pivot, and then the 'right' array.
// Spread syntax '...' is used to concatenate arrays.
return [...quickSort(left), pivot, ...quickSort(right)];
}
const unsortedArray = [34, 7, 23, 32, 5, 62, 9];
const sortedArray = quickSort(unsortedArray);
console.log(sortedArray); // This will output: [5, 7, 9, 23, 32, 34, 62]تابع quickSort یک آرایه را با مقایسه عناصر با محور در یک حلقه for قبل از برگرداندن آرایه مرتب شده مرتب می کند. این تابع از دو آرایه برای عملیات مرتب سازی استفاده می کند.
در اینجا نتیجه فراخوانی تابع با یک آرایه است.
شما می توانید از مرتب سازی Quicksort در بسیاری از موارد استفاده کنید، از مرتب سازی مجموعه داده های بزرگ در پایگاه داده گرفته تا اجرای توابع مرتب سازی در زبان های برنامه نویسی. مشابه آنچه قبلاً برای روش مرتب‌سازی Insertion انجام دادیم، اجازه دهید میانگین و بدترین سناریوهای استفاده از الگوریتم مرتب‌سازی سریع را مورد بحث قرار دهیم:
میانگین حالت: O(n log n) که در آن n تعداد عناصر است. آرایه در اکثر مراحل به صورت متعادل تقسیم می شود که منجر به زمان مرتب سازی بسیار کارآمد می شود.
بدترین حالت: O(n^2) که در آن عنصر محوری کوچکترین یا بزرگترین عنصر است که منجر به پارتیشن های نامتعادل می شود.
Quicksort به دلیل کارایی متوسط آن به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرد. این برای مرتب سازی همه منظوره مفید است و اغلب الگوریتم مرتب سازی پیش فرض برای توسعه دهندگانی است که به دنبال مرتب سازی داده ها در یک برنامه هستند.
مرتب سازی Merge
مرتب‌سازی merg یکی دیگر از الگوریتم‌های مرتب‌سازی تقسیم و کنترل است که فهرست مرتب‌نشده را به n زیر فهرست تقسیم می‌کند. هر لیست حاوی یک عنصر است و به طور مکرر زیر لیست ها را ادغام می کند تا فهرست های فرعی مرتب شده جدیدی تولید کند تا زمانی که تنها یکی باقی بماند:
// This function performs the merge sort algorithm on an input array.
function mergeSort(arr) {
// If the array has one or fewer elements, it's already sorted, so we return it.
if (arr.length <= 1) return arr;
// Calculate the middle index of the array.
const middle = Math.floor(arr.length / 2);
// Split the array into two halves: left and right.
const left = arr.slice(0, middle);
const right = arr.slice(middle);
// Recursively merge, sort the left and right halves, and return the result.
return merge(mergeSort(left), mergeSort(right));
}
// This function merges two sorted arrays into a single sorted array.
function merge(left, right) {
// Initialize an empty result array and indices for left and right arrays.
let result = [];
let leftIndex = 0;
let rightIndex = 0;
// Compare elements from both arrays and add the smaller element to the result.
while (leftIndex < left.length && rightIndex < right.length) {
if (left[leftIndex] < right[rightIndex]) {
result.push(left[leftIndex]);
leftIndex++;
} else {
result.push(right[rightIndex]);
rightIndex++;
}
}
// Concatenate the remaining elements from both arrays (if any) to the result.
return result.concat(left.slice(leftIndex), right.slice(rightIndex));
}
const unsortedArray = [34, 7, 23, 32, 5, 62, 9, 12, 3, 8];
const sortedArray = mergeSort(unsortedArray);
console.log(sortedArray); // This will print the sorted array to the console.تابع mergeSort قبل از شروع عملیات مرتب‌سازی بررسی می‌کند که آیا آرایه ورودی یک یا چند عنصر دارد. اگر نه، وسط آرایه را محاسبه کرده و سپس آن را به دو نیمه - چپ و راست - تقسیم می‌کند و سپس هر نیمه را با همان تابع mergeSort مرتب می‌کند.
در مرتب‌سازی نیمه‌ها، تابع ادغام پس از مقایسه عناصر هر آرایه و الحاق آنها به انتهای نتیجه، آنها را در یک آرایه ادغام می‌کند و از یک آرایه کامل و مرتب‌شده مطمئن می‌شود.
مرتب‌سازی ادغام دارای پیچیدگی زمانی ثابت O(n log n) در همه موارد است که آن را برای مجموعه داده‌های کوچک و بزرگ کارآمد می‌کند. همچنین یک تکنیک مرتب‌سازی پایدار است که ترتیب عناصر برابر را حفظ می‌کند.
مرتب‌سازی ادغام معمولاً در الگوریتم‌های مرتب‌سازی خارجی برای مجموعه‌های داده بزرگی که کاملاً در حافظه جا نمی‌شوند استفاده می‌شود. همچنین به دلیل عملکرد قابل پیش بینی آن به عنوان یک الگوریتم مرتب سازی استاندارد استفاده می شود.
سایر الگوریتم های مرتب سازی مرتبط
بسیاری از الگوریتم‌های مرتب‌سازی دیگر، از جمله دسته‌بندی، مرتب‌سازی حبابی و موارد دیگر وجود دارند. در اینجا به معرفی مختصری از برخی از آنها می پردازیم:
Heapsort: Heapsort یک الگوریتم مرتب‌سازی مبتنی بر مقایسه کارآمد و در محل است. اغلب برای یافتن جزئی ترین یا مهم ترین عناصر یک مجموعه داده استفاده می شود
مرتب‌سازی حبابی: مرتب‌سازی حبابی یک الگوریتم مرتب‌سازی ساده است که به طور مکرر فهرست را طی می‌کند، عناصر مجاور را با هم مقایسه می‌کند و اگر ترتیب اشتباهی داشته باشند، آنها را تعویض می‌کند. به دلیل پیچیدگی زمانی O(n^2) کاربرد عملی محدودی دارد، اما می تواند برای مجموعه داده های کوچک مفید باشد.
هر الگوریتم مرتب سازی دارای نقاط قوت و ضعف است که آنها را برای سناریوهای خاص مناسب می کند. انتخاب الگوریتم مرتب‌سازی به اندازه داده، پیچیدگی زمانی مورد نظر و الزامات مورد استفاده خاص بستگی دارد.
الگوریتم‌های مرتب‌سازی در سیستم‌های frontend در مقابل بک اند
الگوریتم های مرتب سازی در هر دو سیستم فرانت اند و باطن جایگاه خود را دارند. درک تمایز بین مرتب سازی frontend و backend برای ایجاد برنامه های کاربردی خوب ضروری است.
مرتب سازی در سیستم های frontend
مرتب‌سازی در قسمت فرانت اند یک عملیات رایج است، به‌ویژه زمانی که با مجموعه‌های داده سروکار دارید، باید به ترتیب خاصی به کاربران نمایش دهید. مزایای مرتب سازی در برنامه های کاربردی frontend عبارتند از:
بهبود UX: مرتب‌سازی Frontend با اجازه دادن به کاربران برای تعامل و مشاهده مؤثرتر داده‌ها، UX را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد. این به کاربران این امکان را می‌دهد تا نحوه درک و دسترسی به اطلاعات را سفارشی کنند و برنامه‌ها را کاربر محورتر کند.
نمایش داده‌ها به صورت تعاملی در کامپوننت های رابط کاربری: مرتب‌سازی Frontend معمولاً در مرتب‌سازی جداول، فهرست‌ها یا هر کامپوننت رابط کاربری که داده‌ها را به کاربران ارائه می‌کند استفاده می‌شود. به عنوان مثال، وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک اغلب از مرتب‌سازی frontend استفاده می‌کنند تا کاربران بتوانند فهرست‌های محصولات را بر اساس قیمت، محبوبیت یا معیارهای دیگر مرتب کنند.
به‌روزرسانی ابزارهای تجسم داده‌ها در زمان واقعی: مرتب‌سازی Frontend به‌روزرسانی‌های هم‌زمان را برای ابزارها و اجزای تجسم داده‌ها بر اساس تعامل کاربر امکان‌پذیر می‌کند. این رفتار پویا باعث می شود که رابط کاربری پاسخگوتر، جذاب تر و رضایت بخش تر باشد
اغلب اوقات، جاوا اسکریپت روش ترجیحی برای پیاده سازی مرتب سازی فرانت اند است، زیرا امکان مرتب سازی بلادرنگ را بدون نیاز به بارگیری مجدد صفحه فراهم می کند.
کارایی الگوریتم‌های مرتب‌سازی سنتی می‌تواند بر اساس نوع و مقدار داده‌هایی که برای مرتب‌سازی نیاز دارید متفاوت باشد. در اپلیکیشن‌های فرانت‌اند، زمانی که برای مرتب‌سازی داده‌ها صرف می‌شود، می‌تواند مستقیماً بر زمان‌های رندر، پاسخگویی کلی برنامه و تجربه کاربر تأثیر بگذارد.
برای مثال، بیایید ببینیم هنگام استفاده از تابع bubbleSort در لیستی با هزاران مورد که باید در یک کامپوننت React ارائه شوند، چه اتفاقی می‌افتد:
function bubbleSort(arr) {
let n = arr.length;
for (let i = 0; i < n-1; i++)
for (let j = 0; j < n-i-1; j++)
if (arr[j] > arr[j+1]) {
let temp = arr[j];
arr[j] = arr[j+1];
arr[j+1] = temp;
}
return arr;
}
function RenderList(props) {
let sortedList = bubbleSort(props.data);
return (
<ul>
{sortedList.map(item => <li key={item.id}>{item.value}</li>)}
</ul>
);
}پس از رندر مجدد کامپوننت ها، برنامه داده ها را دوباره مرتب می کند که ممکن است منجر به تاخیر قابل توجهی برای مجموعه داده های بزرگتر شود.
با تجسم داده ها در زمان واقعی، داده ها اغلب به سرعت وارد می شوند و باید به همان سرعت در نمایش تصویری گنجانده شوند. مرتب سازی کارآمد در اینجا بسیار مهم است، زیرا مرتب سازی آهسته می تواند تاخیر قابل توجهی ایجاد کند.
به عنوان مثال، اگر در حال تجسم قیمت سهام در زمان واقعی هستید و داده‌های جدیدی در هر ثانیه می‌آیند، باید نقطه داده جدید را بدون مرتب‌سازی مجدد کل مجموعه داده، به طور مؤثر در مجموعه داده‌های مرتب شده موجود وارد کنید.
در حالی که عملکرد الگوریتم‌های مرتب‌سازی ممکن است در بین فریم‌ورک‌ها متفاوت نباشد، روشی که چارچوب‌های مختلف مدل‌های تغییر داده را شناسایی می‌کنند و باعث رندر مجدد می‌شوند، می‌تواند متفاوت باشد.
برای مثال، React از یک DOM مجازی برای محدود کردن تعداد جهش‌های واقعی DOM استفاده می‌کند. با این حال، اگر مجموعه داده ها به طور مکرر تغییر کند یا عملیات مرتب سازی گران باشد، همچنان می تواند یک گلوگاه باشد.
از طرف دیگر Vue از یک مدل داده واکنشی استفاده می کند. این به این معنی است که عملیات مرتب‌سازی که مجموعه داده را تغییر می‌دهد، بلافاصله رندر مجدد کامپوننت آسیب‌دیده را آغاز می‌کند.
در همین حال، Angular از تشخیص تغییر برای تعیین زمان به روز رسانی view ها استفاده می کند. استراتژی انتخاب شده پیش فرض یا OnPush، ممکن است بر نحوه تأثیر عملیات مرتب سازی بر عملکرد رندر تأثیر بگذارد.
مرتب سازی در سیستم های بک اند
در سیستم های بک اند، مرتب سازی برای پردازش داده ها، تجزیه و تحلیل و ذخیره سازی سمت سرور بسیار مهم است. مرتب سازی بر ترتیب ارائه نتایج به کاربران تأثیر می گذارد. برخی از کاربردهای حیاتی آن عبارتند از:
پردازش داده ها: مرتب سازی Backend سازماندهی کارآمد داده را تضمین می کند. این امر بار محاسباتی را در قسمت جلویی کاهش می دهد و عملکرد کلی سیستم را افزایش می دهد
بهینه سازی عملکرد: مرتب سازی Backend نقش مهمی در بهینه سازی عملکرد عملیات پایگاه داده و بازیابی داده ها دارد. می‌توانید از الگوریتم‌های مرتب‌سازی برای اجرای کوئری های پایگاه داده با کارآمدتر استفاده کنید و در نتیجه زمان پاسخ‌دهی سریع‌تر را به همراه داشته باشید.
ذخیره سازی داده ها: موتورهای پایگاه داده و زبان ها اغلب داده ها را به ترتیب مرتب شده ذخیره می کنند تا جستجوها و کوئری های سریع را تسهیل کنند. مرتب سازی Backend برای حفظ این نظم و اطمینان از بازیابی کارآمد داده ها ضروری است.
اکثر عملیات مرتب سازی در بک اند شما در پایگاه داده شما خواهد بود. شما معمولاً مرتب سازی را در سیستم بک اند خود با زبان برنامه نویسی سمت سرور ترجیحی خود، مانند PHP، JavaScript، Python یا C++ پیاده سازی می کنید.
مرتب سازی داده ها برای پایگاه های داده SQL و پایگاه های داده NoSQL کمی متفاوت به نظر می رسد. در اینجا برخی از جنبه های مهم مرتب سازی در پایگاه های داده SQL آورده شده است:
ORDER BY clause: پایگاه های داده SQL عبارت ORDER BY را ارائه می دهند که به شما امکان می دهد نتایج کوئری را بر اساس یک یا چند ستون مرتب کنید. می توانید بر اساس ترتیب صعودی یا نزولی مرتب سازی کنید
نمایه سازی: نمایه سازی می تواند مرتب سازی را کارآمدتر کند و به موتور پایگاه داده اجازه می دهد تا داده ها را سریع پیدا کند و داده های مرتب شده را بازیابی کند و در نتیجه نیاز به اسکن های وقت گیر را کاهش دهد.
مرتب‌سازی پیچیده: اکثر پایگاه‌های داده SQL از معیارهای مرتب‌سازی پیچیده، از جمله مرتب‌سازی بر اساس ستون‌های متعدد یا اعمال قوانین مرتب‌سازی سفارشی با استفاده از عبارات یا توابع تعریف‌شده توسط کاربر پشتیبانی می‌کنند. این انعطاف پذیری برای تطبیق نتایج کوئری با الزامات خاص برنامه ضروری است
از سوی دیگر، مرتب‌سازی در پایگاه‌های داده NoSQL شامل موارد زیر است:
اسکیمای پویا: پایگاه های داده NoSQL اغلب دارای یک اسکیمای پویا هستند که به شما امکان می دهد انواع داده های مختلف را در یک مجموعه یا جدول ذخیره کنید. مرتب سازی در این زمینه می تواند چالش برانگیزتر باشد زیرا ساختار اسناد یا سوابق ممکن است متفاوت باشد.
چارچوب‌های تجمع: بسیاری از پایگاه‌های داده NoSQL چارچوب‌های تجمیع قدرتمندی را ارائه می‌دهند که به شما امکان می‌دهند عملیات مرتب‌سازی، گروه‌بندی و تبدیل پیچیده روی داده‌ها را انجام دهید. این ممکن است برای برنامه هایی که به تجزیه و تحلیل بلادرنگ یا پردازش گسترده داده نیاز دارند مفید باشد
نمایه های ثانویه: پایگاه های داده NoSQL برای فعال کردن مرتب سازی به نمایه های ثانویه متکی هستند. برای مرتب‌سازی کارآمد می‌توانید فهرست‌هایی را در فیلدهای خاص ایجاد کنید
برای بهینه سازی کوئری های پایگاه داده بک اند با مرتب سازی، باید عوامل مختلفی را در نظر بگیرید، از جمله حجم داده ها، پیچیدگی کوئری و سیستم مدیریت پایگاه داده خاصی که استفاده می کنید.
می‌توانید از تکنیک‌هایی مانند نمایه‌سازی، پردازش دسته‌ای، صفحه‌بندی، مرتب‌سازی ناهمزمان و کش برای عملیات سریع‌تر استفاده کنید.
عواملی که باید در انتخاب تکنیک مرتب سازی در نظر گرفته شوند
همانطور که قبلاً می دانیم، انتخاب روش مرتب سازی مناسب به عوامل مختلفی بستگی دارد، از جمله کمیت داده، ماهیت، نیازهای پایداری، و محدودیت های حافظه و فضا. اکنون برخی از این موارد را با جزئیات بیشتر مورد بحث قرار می دهیم.
اندازه داده ها
در انتخاب یک الگوریتم مرتب‌سازی، توجه اولیه، اندازه مجموعه داده است. الگوریتم های مختلف دارای ویژگی های عملکردی متفاوتی هستند که آنها را برای اندازه های خاص داده مناسب می کند.
برای مجموعه داده های کوچک، انتخاب الگوریتم مرتب سازی ممکن است تاثیر قابل توجهی بر عملکرد نداشته باشد. الگوریتم‌های ساده مانند مرتب‌سازی درج یا مرتب‌سازی انتخابی می‌توانند به اندازه کافی کارآمد و آسان برای پیاده‌سازی باشند.
وقتی با مجموعه داده‌های متوسط سروکار داریم، الگوریتم‌هایی مانند مرتب‌سازی ادغامی، مرتب‌سازی سریع یا مرتب‌سازی پشته ممکن است کارآمدتر باشند. این الگوریتم‌ها پیچیدگی زمانی متوسط و بدترین حالت بهتری دارند و می‌توانند مجموعه داده‌های بزرگ‌تری را بدون گلوگاه عملکرد مدیریت کنند.
در نظر گرفتن پیچیدگی زمانی و استفاده از حافظه برای مجموعه داده های بزرگ بسیار مهم است. مرتب‌سازی سریع و مرتب‌سازی پشته معمولاً به دلیل نیازهای حافظه نسبتاً کم و عملکرد متوسط کارآمد ترجیح داده می‌شوند.
ماهیت داده ها
ماهیت داده هایی که مرتب می کنید می تواند به طور قابل توجهی بر انتخاب الگوریتم مرتب سازی تأثیر بگذارد. الگوریتم‌های مختلف رفتارهای متفاوتی با ویژگی‌های داده‌ای خاص از خود نشان می‌دهند.
اگر مجموعه داده حاوی مقادیر تکراری متعددی باشد، کارایی الگوریتم‌های مرتب‌سازی ممکن است متفاوت باشد. Quicksort در این شرایط با مشکل مواجه می شود که اغلب منجر به ایجاد پارتیشن های ناهموار می شود. از سوی دیگر، مرتب‌سازی ادغامی و مرتب‌سازی پشته در مدیریت موارد تکراری مهارت بیشتری دارند و ترتیب نسبی عناصر یکسان را حفظ می‌کنند.
با این حال، فرض کنید که داده‌های طبقه‌بندی شده را مدیریت می‌کنید. در این صورت، می‌توانید از الگوریتم‌هایی مانند مرتب‌سازی درج برای دستیابی به پیچیدگی زمانی خطی استفاده کنید، زیرا مرتب‌سازی سریع و مرتب‌سازی پشته ممکن است با چالش‌برانگیزترین سناریوهای خود با داده‌های مرتب‌سازی شده یا مرتب‌سازی شده مواجه شوند.
محدودیت حافظه و فضا
می‌توانید الگوریتم‌های مرتب‌سازی را بر اساس میزان استفاده از حافظه به دو دسته طبقه‌بندی کنید: مرتب‌سازی درون و خارج از محل.
الگوریتم‌های مرتب‌سازی در محل مانند مرتب‌سازی Quicksort، مرتب‌سازی حبابی، و مرتب‌سازی Insertion صرف‌نظر از اندازه مجموعه داده‌ها، تنها به حافظه ثابت برای متغیرهای موقت نیاز دارند. این الگوریتم ها برای حافظه محدود مناسب هستند.
از سوی دیگر، الگوریتم‌های مرتب‌سازی خارج از محل به فضای حافظه اضافی متناسب با اندازه داده‌ها نیاز دارند. مرتب سازی ادغام یک مثال کلاسیک از یک الگوریتم مرتب سازی خارج از مکان است. در حالی که ممکن است از حافظه بیشتری استفاده کنند، الگوریتم های خارج از محل اغلب پایدارتر هستند و می توانند ساده تر باشند.
انتخاب بین مرتب سازی در محل و خارج از محل به حافظه موجود و نیازهای خاص برنامه شما بستگی دارد. اگر حافظه نگران کننده نیست، می توانید یک الگوریتم نامناسب را انتخاب کنید که ممکن است پایداری و سهولت اجرا را ارائه دهد.
نتیجه
این مقاله در مورد الگوریتم های مرتب سازی محبوب و نحوه پیاده سازی آنها با جاوا اسکریپت بحث می کند. شما همچنین در مورد اهمیت و تفاوت بین اجرای مرتب سازی در برنامه های frontend و backend خود یاد گرفتید.
انتخاب الگوریتم مرتب‌سازی مناسب برای یک کار خاص به عوامل مختلفی از جمله اندازه مجموعه داده، سطح مطلوب بازده مرتب‌سازی و الزامات پایداری الگوریتم بستگی دارد. امیدوارم این راهنما برای تعیین اینکه کدام تکنیک برای نیازهای شما بهترین است مفید باشد.
