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Comb sort
classe	Algoritmo de ordenação
estrutura de dados	Array, Listas ligadas
complexidade pior caso
complexidade de espaços pior caso
	Algoritmos
	Esta caixa: ver; discutir;

O algoritmo Comb sort (ou Combo sort ou ainda algoritmo do pente^[1]) é um algoritmo de ordenação relativamente simples, e faz parte da família de algoritmos de ordenação por troca. Foi desenvolvido em 1980 por Wlodzimierz Dobosiewicz. Mais tarde, foi redescoberto e popularizado por Stephen Lacey e Richard Box em um artigo publicado na revista Byte em Abril de 1991. O Comb sort melhora o Bubble sort, e rivaliza com algoritmos como o Quicksort. A ideia básica é eliminar as tartarugas ou pequenos valores próximos do final da lista, já que em um bubble sort estes retardam a classificação tremendamente. (Coelhos, grandes valores em torno do início da lista, não representam um problema no bubble sort).

O Algoritmo repetidamente reordena diferentes pares de itens, separados por um salto, que é calculado a cada passagem. Método semelhante ao Bubble Sort, porém mais eficiente.

Na Bubble sort, quando quaisquer dois elementos são comparados, eles sempre têm um gap (distância um do outro) de 1. A ideia básica do Comb sort é que a diferença pode ser muito mais do que um. (O Shell sort também é baseado nesta ideia, mas é uma modificação do insertion sort em vez do bubble sort).

O gap (intervalo) começa como o comprimento da lista a ser ordenada dividida pelo fator de encolhimento (em geral 1,3; veja abaixo), e a lista é ordenada com este valor (arredondado para um inteiro se for necessário) para o gap. Então, a diferença é dividida pelo fator de encolhimento novamente, a lista é ordenada com este novo gap, e o processo se repete até que a diferença seja de 1. Neste ponto, o Comb sort continua usando um espaço de 1 até que a lista esteja totalmente ordenada. A fase final da classificação é, portanto, equivalente a um bubble sort, mas desta vez a maioria dos elementos "tartarugas" já foram tratados, assim o bubble sort será eficiente.

Fator de encolhimento

O fator de encolhimento tem um grande efeito sobre a eficiência do Comb sort. No artigo original, os autores sugeriram 1,3 depois de tentar algumas listas aleatórias e encontrando-se, geralmente as mais eficazes. Um valor muito pequeno retarda o algoritmo porque mais comparações devem ser feitas, ao passo que um valor muito grande não pode tratar um número suficiente de "tartarugas" para ser prático.

O texto descreve uma melhoria no comb sort usando o valor base $1/\left(1-{\frac {1}{e^{\varphi }}}\right)\approx 1.247330950103979$ como fator de encolhimento. Ele também contém uma implementação em pseudocódigo com uma tabela de gaps pré-definidos.

Variações

Combsort11

Com um fator de encolhimento de cerca de 1,3, só existem três caminhos possíveis para a lista de gaps terminar: (9, 6, 4, 3, 2, 1), (10, 7, 5, 3, 2, 1), ou (11, 8, 6, 4, 3, 2, 1). Experimentos mostram que melhorias significativas de velocidade podem ser feitas se o gap for definido como 11, sempre que, caso contrário, tornar-se 9 ou 10. Esta variação é chamada Combsort11.

Se uma das sequências que começam com nove ou 10, forem utilizadas, o passo final, com um intervalo de 1 tem menor probabilidade de ordenar os dados sendo necessário então outro passo com gap de 1. Os dados são ordenados quando não ocorrem mais trocas durante uma passagem com gap= 1.

Também é possível usar uma tabela pré-definida, para escolher quais gaps a utilizar em cada passo.

Combsort com diferentes finais

Como muitos outros algoritmos eficientes de ordenação (como o quick sort ou merge sort), o comb sort é mais eficaz em suas passagens anteriores do que durante o passo final, quando ele se assemelha a um bubble sort. O Comb sort pode ser mais eficaz se o método de classificação é mudado uma vez que os gaps cheguem a um número pequeno o suficiente. Por exemplo, uma vez que a diferença chegue a um tamanho de cerca de 10 ou menor, parando o comb sort e fazendo um simples gnome sort ou cocktail sort, ou, melhor ainda, um insertion sort, se aumentará a eficiência global da ordenação.

Outra vantagem deste método é que não há necessidade de manter o controle das operações de troca durante os passos da classificação para saber se a ordenação deve parar ou não.

Implementações

C#

public void Sort()
{
    gap = (int)(values.Count / 1.3);
    int i = 0;
    while (gap > 0 && i != values.Count - 1)
    {
        i = 0;
        while ((i + gap) < values.Count)
        {
            if (values[i].CompareTo(values[i + gap]) > 0)
            {
                Swap(i, (i + gap));
            }
            i++;
         }
         gap = (int)(gap / 1.3);
    }
}

C++

Esta é uma implementação no estilo STL. Ele irá classificar qualquer intervalo entre a primeira e a última. Isso funciona com quaisquer iteradores posteriores, mas é mais eficaz com iteradores de acesso aleatório ou ponteiros.

template<class ForwardIterator>
void combsort ( ForwardIterator first, ForwardIterator last )
{
    static const double shrink_factor = 1.247330950103979;
    typedef typename std::iterator_traits<ForwardIterator>::difference_type difference_type;
    difference_type gap = std::distance(first, last);
    bool swaps = true;

    while ( (gap > 1) || (swaps == true) ){
        if (gap > 1)
            gap = static_cast<difference_type>(gap/shrink_factor);

        swaps = false;
        ForwardIterator itLeft(first);
        ForwardIterator itRight(first); std::advance(itRight, gap);

        for ( ; itRight!=last; ++itLeft, ++itRight ){
            if ( (*itRight) < (*itLeft) ){
                std::iter_swap(itLeft, itRight);
                swaps = true;
            }
        }
    }
}

Java

public static <E extends Comparable<? super E>> void sort(E[] input) {
    int gap = input.length;
    boolean swapped = true;
    while (gap > 1 || swapped) {
        if (gap > 1){
            gap = (int) (gap / 1.247330950103979);
    }
        int i = 0;
        swapped = false;
        while (i + gap < input.length) {
            if (input[i].compareTo(input[i + gap]) > 0) {
                E t = input[i];
                input[i] = input[i + gap];
                input[i + gap] = t;
                swapped = true;
            }
            i++;
        }
    }
}

C

void combo_sort(int matriz[], int tamanho) 
{
	int i, j, intervalo, trocado = 1;
	int aux;
	intervalo = tamanho;
	while (intervalo > 1 || trocado == 1)
	{
		intervalo = intervalo * 10 / 13;
		if (intervalo == 9 || intervalo == 10) intervalo = 11;
		if (intervalo < 1) intervalo = 1;
		trocado = 0;
		for (i = 0, j = intervalo; j < tamanho; i++, j++)
		{
			if (matriz[i] > matriz[j])
			{
				aux = matriz[i];
				matriz[i] = matriz[j];
				matriz[j] = aux;
				trocado = 1;
			}
		}
	}
}

Ruby

def comb_sort(list)
  shrink_factor = 1.247330950103979
  gap = list.size
  swapped = true

  until (gap == 1) && !swapped
    gap = gap / shrink_factor

    gap = 1 if gap < 1

    i = 0
    swapped = false

    until (i + gap) >= list.size
      if list[i] > list[i + gap]
        list[i], list[i + gap] = list[i + gap], list[i]
        swapped = true
      end
      i = i + 1
    end
  end

  list
end

Referências

↑ AZEREDO, Paulo A. (1996). Métodos de Classificação de Dados e Análise de suas Complexidades. Rio de Janeiro: Campus. pp. 32–34. ISBN 85-352-0004-5

Ver também

Bubble sort, um algoritmo geralmente mais lento, é a base do Comb sort.
Cocktail sort, ou bubble sort bidirecional, é uma variação do bubble sort que também aborda o problema das tartarugas.

Ligações externas

[1] AZEREDO, Paulo A. (1996). Métodos de Classificação de Dados e Análise de suas Complexidades. Rio de Janeiro: Campus. pp. 32–34. ISBN 85-352-0004-5

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