معلومات موجزة حول فرز التحديد
الفرز بالتحديد عبارة عن خوارزمية فرز بسيطة قائمة على المقارنة، حيث تقوم بفرز مصفوفة أو قائمة من خلال البحث المتكرر عن الحد الأدنى (أو الحد الأقصى) للعنصر من الجزء غير المصنف من بنية البيانات ووضعه في البداية (أو النهاية). إنها إحدى الخوارزميات الأساسية التي يتم تدريسها في دورات علوم الكمبيوتر وتستخدم للأغراض التعليمية لتقديم تقنيات الفرز.
تاريخ أصل الفرز الانتقائي وأول ذكر له
لا تُنسب خوارزمية الفرز الاختياري إلى فرد معين ولكنها جزء من مجموعة الأدوات الخوارزمية القياسية التي تم تطويرها خلال السنوات الأولى لعلوم الكمبيوتر. لقد تم استخدامه في وقت مبكر من الستينيات وكان جزءًا أساسيًا من تعليم علوم الكمبيوتر والخوارزميات منذ ذلك الحين.
معلومات تفصيلية حول فرز التحديد. توسيع فرز اختيار الموضوع
يعمل فرز التحديد عن طريق تقسيم المدخلات إلى منطقة مفروزة ومنطقة غير مصنفة، واختيار العنصر الأصغر (أو الأكبر) بشكل متكرر من المنطقة غير المصنفة ونقله إلى المنطقة المصنفة. فيما يلي الخطوات:
- ابحث عن الحد الأدنى للقيمة في القائمة غير المصنفة.
- قم بتبديلها بالقيمة الموجودة في الموضع التالي للجزء الذي تم فرزه.
- كرر العملية لكل عنصر من العناصر المتبقية في الجزء غير المصنف.
إن بساطة هذه الخوارزمية تجعل من السهل فهمها، ولكن عدم كفاءتها من حيث التعقيد الزمني يجعلها أقل ملاءمة لمجموعات البيانات الكبيرة.
الهيكل الداخلي لفرز التحديد. كيف يعمل فرز التحديد
تتكون خوارزمية فرز التحديد من حلقتين متداخلتين:
- تمر الحلقة الخارجية عبر جميع العناصر.
- تبحث الحلقة الداخلية عن الحد الأدنى من العناصر من الجزء غير المصنف.
ويمكن شرح الخطوات الداخلية على النحو التالي:
- لكل موقف
iفي المصفوفة، ابحث عن الفهرسminIndexمن أصغر عنصر في الجزء غير المفرز. - قم بتبديل العنصر في موضعه
iمع أصغر عنصر.
تحليل السمات الرئيسية لفرز التحديد
- تعقيد الوقت: يا(ن^2)
- تعقيد الفضاء: يا(1)
- مستقر: لا
- في المكان: نعم
- التكيف: لا
أنواع فرز التحديد
يمكن تنفيذ فرز التحديد بطرق مختلفة:
- فرز التحديد البسيط: التنفيذ الأساسي كما هو موضح أعلاه.
- فرز التحديد ثنائي الاتجاه (فرز الكوكتيل): يقوم هذا المتغير بفرز المصفوفة من كلا الطرفين.
| يكتب | تعقيد |
|---|---|
| فرز التحديد البسيط | يا (ن ^ 2) |
| فرز ثنائي الاتجاه | يا (ن ^ 2) |
طرق استخدام الفرز بالاختيار والمشكلات وحلولها المتعلقة بالاستخدام
من الأفضل استخدام الفرز بالتحديد في مجموعات البيانات الصغيرة أو كأداة تعليمية. المشاكل والحلول تشمل:
- مشكلة: عدم الكفاءة في مجموعات البيانات الأكبر.
حل: استخدم خوارزميات أكثر كفاءة لمجموعات البيانات الأكبر حجمًا.
الخصائص الرئيسية ومقارنات أخرى مع مصطلحات مماثلة
| خوارزمية | تعقيد الوقت | تعقيد الفضاء | مستقر |
|---|---|---|---|
| اختيار نوع | يا (ن ^ 2) | يا(1) | لا |
| ترتيب بالإدراج | يا (ن ^ 2) | يا(1) | نعم |
| فقاعة الفرز | يا (ن ^ 2) | يا(1) | نعم |
وجهات نظر وتقنيات المستقبل المتعلقة بفرز الاختيار
على الرغم من أنه غير مناسب للتطبيقات الحديثة واسعة النطاق، إلا أن الفرز بالاختيار يظل ذا قيمة للأغراض التعليمية. يمكن تطوير أدوات مرئية جديدة ومنصات تفاعلية لتعليم هذه الخوارزمية بشكل أكثر فعالية.
كيف يمكن استخدام الخوادم الوكيلة أو ربطها بفرز التحديد
لا يرتبط فرز التحديد نفسه مباشرة بالخوادم الوكيلة، مثل تلك التي يوفرها OneProxy. ومع ذلك، فإن فهم الخوارزميات الأساسية مثل فرز التحديد يمكن أن يكون مهارة أساسية لمهندسي الشبكات والمطورين الذين يعملون على أنظمة معقدة، بما في ذلك الخوادم الوكيلة.
روابط ذات علاقة
- صفحة ويكيبيديا على فرز التحديد
- برنامج Geeks for Geeks التعليمي حول فرز التحديد
- موقع OneProxy (للحصول على معلومات حول خوادم بروكسي)
توفر البنية البسيطة والسلوك الحتمي لفرز التحديد مقدمة قيمة للعالم الأوسع من الخوارزميات والتفكير الحسابي، مما يمهد الطريق لفهم الأنظمة والمفاهيم الأكثر تعقيدًا، بما في ذلك تلك المتعلقة بإدارة الشبكة والخادم الوكيل.
