Algorithme de tri

Algorithme de tri: Un algorithme de tri est, en informatique ou en mathématiques, un algorithme qui permet d'organiser une collection d'objets selon un ordre déterminé. Les objets à trier font donc partie d'un ensemble muni d'une relation d'ordre (de manière générale un ordre total). Les ordres les plus utilisés sont l’ordre numérique et l'ordre lexicographique (dictionnaire).

Suivant la relation d'ordre considérée, une même collection d’objet peut donner lieu à divers arrangements, pourtant il est possible de définir un algorithme de tri indépendamment de la fonction d’ordre utilisée. Celui-ci ne fera qu'utiliser une certaine fonction d’ordre correspondant à une relation d’ordre qui doit permettre de comparer tout couple d'éléments de la collection.

Sommaire

1 Classification

1.1 Complexité algorithmique

1.2 Caractère en place

1.3 Caractère stable

2 Exemples d'algorithmes de tri

2.1 Tris par comparaison

2.1.1 Algorithmes lents

2.1.2 Algorithmes plus rapides

2.1.3 Comparaison des algorithmes de tris en place

2.1.3.1 Comparaisons tris sur grands tableaux

2.2 Tris utilisant la structure des données

2.3 Tris volumineux

2.3.1 Tris bande

3 Liens externes

Classification

La classification des algorithmes de tri est très importante, car elle permet de choisir l’algorithme le plus adapté au problème traité, tout en tenant compte des contraintes imposées par celui-ci.

On distingue, tout d'abord, les algorithmes de tri d'application générale, procédant par comparaisons entre des paires d'éléments, et les algorithmes plus spécialisés faisant des hypothèses restrictives sur la structure des données entrées (par exemple, le tri par comptage, applicable uniquement si les données sont prises parmi un petit ensemble connu à l'avance). Si l'on ne précise rien, on entend habituellement par « algorithme de tri » un algorithme général de tri par comparaison.

Les principales caractéristiques qui permettent de différencier les algorithmes de tri sont : la complexité algorithmique, les ressources nécessaires (notamment en termes d'espace mémoire utilisé) et le caractère stable.

Complexité algorithmique

La complexité algorithmique temporelle dans le pire des cas permet de fixer une borne supérieure du nombre d'opérations qui seront nécessaires pour trier un ensemble de n éléments.

La complexité algorithmique temporelle en moyenne : c’est le nombre d'opérations élémentaires effectuées en moyenne pour trier une collection d’éléments. Elle permet de comparer les algorithmes de tris et donne une bonne idée du temps d'exécution qui sera nécessaire à l’algorithme ; on arrive à l'estimer avec une précision assez importante. Toutefois, si les ensembles à trier ont une forme particulière et ne sont pas représentatifs des n ! combinaisons possibles, alors les performances pourront être très inférieures ou très supérieures à la complexité « moyenne ».

La complexité algorithmique spatiale (en moyenne ou dans le pire des cas) représente, quant à elle, l’utilisation mémoire que va nécessiter l'algorithme. Celle-ci peut dépendre, comme le temps d'exécution, du nombre d'éléments à trier.

La complexité, généralement notée T, est exprimée en fonction du nombre n d'éléments à l'aide des notations de Landau : O et Θ. Pour certains des algorithmes de tri les plus simples, T(n) = O(n²), pour les tris plus élaborés, T(n) = O(n·log(n)).

On peut montrer que la complexité temporelle en moyenne et dans le pire des cas d’un algorithme basé sur une fonction de comparaison ne peut pas être meilleure que n·log(n). Les tris qui ne demandent que n·log(n) comparaisons en moyenne sont alors dits optimaux.

Démonstration

Le problème du tri consiste, étant donné une suite u = (u₁, u₂, ..., u_n) d’éléments d’un ensemble totalement ordonné (par exemple $\mathbb{N}$ ), à déterminer une permutation σ de 1, ..., n telle que : y = (u_σ(1), u_σ(2), ..., u_σ(n)) soit triée. On suppose pour simplifier que les éléments sont distincts, ce qui rend la permutation σ unique. Le résultat reste vrai a fortiori dans le cas général.

Un algorithme de tri par comparaisons successives se modélise comme un arbre binaire, chaque nœud de l'arbre correspondant à une comparaison entre deux éléments de l'ensemble. On compare deux éléments u_i et u_j, et en fonction du résultat, on passe à l'un des deux nœuds suivants, où l'on procède à une autre comparaison. Chaque feuille (nœud terminal) de l'arbre correspond à la suite totalement triée.

L'algorithme doit être en mesure de fournir toutes les possibilités de permutation des termes de la suite, car il est équivalent de fournir la permutation σ et de fournir la suite triée y. Le nombre de permutations de n éléments étant n ! (factorielle n) le nombre de feuilles de l'arbre doit être au moins n ! .

Borne inférieure pour la complexité dans le pire cas

Notons h la profondeur maximale de l'arbre (nous parlons bien d'un nombre d'étapes dans le pire des cas). Le nombre maximal de feuilles dans un arbre binaire de profondeur maximale h est de $2 h$ .

Il vient donc : $2^h \geq n!$ . En utilisant la formule de Stirling, on obtient asymptotiquement $h \geq n \cdot \log_2(n) - n / \ln 2 = \Theta(n\,\log n)$ .

Le fait qu'il existe des tris en $n \cdot \log_2(n)$ montre d'autre part qu'il est possible d'avoir asymptotiquement $h \leq n \cdot \log_2(n)$ . Cette borne donne donc bien la complexité minimum dans le pire cas d'un algorithme de tri par comparaisons.

Borne inférieure pour la complexité en moyenne

Étant donné un arbre binaire A, on note F(A) la profondeur moyenne des feuilles de A. Si toutes les permutations des éléments en entrée sont équiprobables, alors le nombre moyen de comparaisons du tri avec un arbre de comparaisons A est égal à F(A).

Pour un nombre de nœuds fixé, les arbres minimisant F sont les arbres binaires complets (c'est-à-dire ceux dont toutes les feuilles sont au dernier ou à l'avant-dernier niveau). En effet, dans un arbre A non complet, il existe une feuille de profondeur h et une feuille de profondeur au plus h-2. En raccrochant la première feuille à la seconde, on obtient un arbre A’ tel que F(A’) < F(A).

La fonction F a la même valeur sur tous les arbres binaires complets à n! feuilles, Soit A l'un d'entre eux, notons h sa hauteur. Toutes les feuilles sont de profondeur au moins h-1, donc la profondeur moyenne des feuilles est au moins $h-1 = \Omega(n\,\log n)$ (en utilisant à nouveau la propriété 2^h≥n!).

Pour certains types de données (entiers, chaînes de caractères de taille bornée), il existe cependant des algorithmes plus efficaces au niveau du temps d'exécution, comme le tri comptage ou le tri par base. Ces algorithmes n'utilisent pas la comparaison entre éléments (la borne n·log(n) ne s'applique donc pas pour eux) mais nécessitent des hypothèses sur les objets à trier. Par exemple, le tri comptage et le tri par base s'appliquent à des entiers que l'on sait appartenir à l'ensemble [1, m] avec comme hypothèse supplémentaire pour le tri par base que m soit une puissance de 2 (c’est-à-dire de la forme 2^k).

Caractère en place

Un algorithme est dit en place s'il n'utilise qu'un nombre très limité de variables et qu’il modifie directement la structure qu’il est en train de trier. Ceci nécessite l’utilisation d'une structure de donnée adaptée (un tableau par exemple). Ce caractère peut être très important si on ne dispose pas d'une grande quantité de mémoire utilisable.

Remarquons toutefois qu'en général, on ne trie pas directement les données elles-mêmes, mais seulement des références (ou pointeurs) sur ces dernières.

Caractère stable

Un algorithme est dit stable s'il garde l'ordre relatif des quantités égales pour la relation d'ordre.

Exemple, si on considère la suite d’éléments suivante :

(4, 1) (3, 2) (3, 3) (5, 4)

que l'on trie par rapport à leur première coordonnée (la clé), la seconde étant ici l'indice initial dans la suite, deux cas sont possibles, quand l’ordre relatif est respecté et quand il ne l'est pas :

(3, 2) (3, 3) (4, 1) (5, 4) (ordre relatif maintenu) (3, 3) (3, 2) (4, 1) (5, 4) (ordre relatif changé)

Lorsque deux éléments sont égaux pour la relation d'ordre (c’est-à-dire qu'ils ont la même clé), l'algorithme de tri conserve l'ordre dans lequel ces deux éléments se trouvaient avant son exécution. Les algorithmes de tri instables peuvent être retravaillés spécifiquement afin de les rendre stables, cependant cela peut être aux dépens de la rapidité et/ou peut nécessiter un espace mémoire supplémentaire.

Parmi les algorithmes listés plus bas, les tris étant stables sont : le tri à bulles, le tri par insertion et le tri fusion. Les autres algorithmes nécessitent O(n) mémoire supplémentaire pour stocker l'ordre initial des éléments.

Exemples d'algorithmes de tri

Tris par comparaison

Algorithmes lents

Ces algorithmes sont lents pour plus de 20 éléments parce qu'ils sont en O(n²).

Tri à bulles : Algorithme quadratique, T(n) = O(n²), en moyenne et dans le pire des cas, stable et en place ; amusant mais pas efficace

Tri par sélection : Algorithme quadratique, T(n) = O(n²), en moyenne et dans le pire des cas, pas stable si tri sur place ; rapide lorsque l'on a moins de 7 éléments

Tri par insertion : Algorithme quadratique, T(n) = O(n²), en moyenne et dans le pire des cas, stable et en place. C'est le plus rapide et le plus utilisé pour des listes de moins de 15 éléments ;

Algorithmes plus rapides

Tri de Shell (shell sort) : Amélioration du tri par insertion, mais pas stable. Complexité: au pire $O (n log 2 n)$ pour la série de pas $2 p 3 q$ et $O(n\sqrt{n})$ pour la série de pas $2 k - 1$ . On ne connaît pas de série donnant $O (n log n)$ .

Tri fusion (merge sort) : $O (n log n)$ en moyenne et dans le pire des cas, stable mais pas en place^[1] ;

Tri rapide (quick sort) : $O (n log n)$ en moyenne, mais en $O (n 2)$ (quadratique) au pire cas^[2], en place mais pas stable

Introsort : Amélioration du tri rapide, qui permet une exécution en $O (n log n)$ dans tous les cas.

Tri par tas (heap sort) : $O (n log n)$ en moyenne et dans le pire des cas, en place mais pas stable. Toujours environ deux fois plus lent que le tri rapide, c'est-à-dire aux alentours de $O (n log n)$ , il est donc intéressant de l'utiliser si l'on soupçonne que les données à trier seront souvent des cas quadratiques pour le tri rapide ;

Tri par ABR : $O (n log n)$ en moyenne, $O (n 2)$ dans le pire des cas. Ce tri est un des plus lents (parmi les tris rapides) et des plus gourmands en mémoire à cause de la structure d'arbre binaire à manipuler. Il est possible de le rendre $O (n log n)$ dans tous les cas en maintenant un arbre équilibré (Arbre AVL).

Smoothsort : tri inspiré du tri par tas en utilisant un arbre non inversé, ce tri est très rapide pour les ensembles déjà presque triés, sinon, il est en $O (n log n)$ . Tri en place mais pas stable

Note : on peut facilement obtenir la stabilité d'un tri si l'on associe à chaque élément sa position initiale. Pour cela, on peut créer un deuxième tableau de même taille pour stocker l'ordre initial (on renonce alors au caractère en place du tri).

↑ On peut faire du tri fusion un tri en place et toujours en $O (n log n)$ mais l'algorithme effectue plus de copies et est plus compliqué au niveau de la programmation

↑ On peut rendre sa complexité algorithmique quasi-indépendante des données d'entrée en utilisant un pivot aléatoire ou en appliquant au tableau une permutation aléatoire avant de le trier.

Comparaison des algorithmes de tris en place

Cette comparaison des algorithmes prend en compte le nombre d'accès en écriture dans le tableaux ainsi que le nombre de comparaison. Par exemple pour un tri simple avec 2 éléments, il y a une comparaison, et si échange il y a, deux accès en écriture. Les données à trier sont choisies aléatoirement et le temps moyen est calculé.

Avec ces critères, les algorithmes de tris en place les plus rapides sur des tableaux de moins de 40 éléments sont le tri de Shell et le tri rapide (quicksort). Si le tri par insertion est parmi les premiers pour moins de 10 éléments, sa complexité augmente rapidement au-delà. Le tri par tas est clairement le plus lent. Le smoothsort obtient une position intermédiaire.

Notes :

le tri de Shell du test utilise les pas optimisés (1, 4, 10, 23...)

pour le tri rapide, l'utilisation de l'optimisation de Sedgewick ou de l'introsort ne change que très peu la vitesse moyenne sur les petits tableaux.

Lorsque l'on prend un nombre d'éléments moyen (entre 50 et 30 000), le tri en place le plus rapide est le tri rapide. La variante Sedgesort est légèrement plus rapide si l'on choisit bien la taille des petites listes, triées à la fin (ici au plus 8). Ensuite vient le tri de Shell qui n'est plus le plus rapide. Le smoothsort et le tri par tas changent de place. Enfin, la complexité du tri par insertion s'envole.

Comparaisons tris sur grands tableaux

Avec un nombre d'éléments entre 30 000 et 6 000 000 d'éléments, les résultats sont sensiblement les mêmes que pour les tableaux moyens. L'optimisation de Sedgewick est légèrement plus intéressante même si le gain reste marginal. D'autre part, le tri par insertion, de même que le tri à bulles et le tri par sélection, sont beaucoup trop lents pour être utilisés dans ce cas.

Rapport entre complexité mesurée et complexité optimale
Sedgesort Quicksort simple Shellsort Heapsort Smoothsort

Rapport 1,8 1,9 2,8 3 4,1

Tris utilisant la structure des données

Tri comptage ou Tri par dénombrement (counting sort): Algorithme linéaire, T(n) = O(n), stable mais nécessite l'utilisation d'une seconde liste de même longueur que la liste à trier. Son utilisation relève de la condition que les valeurs à trier sont des entiers naturels dont on connaît les extrema ;

Tri par base (radix sort) : c'est aussi un tri linéaire dans certaines conditions (moins restrictives que pour le tri par comptage), T(n) = O(n), stable mais nécessite aussi l'utilisation d'une seconde liste de même longueur que la liste à trier ;

Tri par paquets (bucket sort) : Stable et en complexité linéaire -- $T (n) = O (n)$ , part de l'hypothèse que les données à trier sont réparties de manière uniforme sur un intervalle réel $[a, b [$ .

Tris volumineux

Les algorithmes de tri doivent aussi être adaptés en fonction des configurations informatiques sur lesquels ils sont utilisés. Dans les exemples cités plus haut, on suppose que toutes les données sont présentes en mémoire centrale (ou accessibles en mémoire virtuelle). La situation se complexifie si l'on veut trier des volumes de données supérieurs à la mémoire centrale disponible (ou si l'on cherche à améliorer le tri en optimisant l'utilisation de la hiérarchie de mémoire).

Ces algorithmes sont souvent basés sur une approche assez voisine de celle du tri fusion. Le principe est le suivant :

On découpe le volume de données à trier en sous-ensembles de taille inférieure à la mémoire rapide disponible,

On trie chaque sous-ensemble en mémoire centrale pour former des "monotonies" (sous-ensembles triés).

On interclasse ces monotonies.

Tris bande

Dans les débuts de l'informatique, lorsque le coût des mémoires de type disques ou tambours magnétiques était très élevé, les algorithmes de tri pouvaient n'utiliser que la mémoire centrale et les dérouleurs de bandes magnétiques.

En l'absence de disque, il fallait au moins 4 dérouleurs de bandes pour pratiquer un tel tri. Avec 4 dérouleurs (b1, b2, b3, b4), les opérations étaient les suivantes :

(1) montage (manuel) du fichier à trier sur le dérouleur b1, et de bandes de manœuvre sur b2, b3, b4 ;

(2) lecture de b1 par paquets successifs qui sont triés en mémoire, pour générer des monotonies qui sont écrites en alternance sur les dérouleurs b3 et b4 ;

(3) sur le dérouleur b1, démontage de la bande contenant le fichier initial pour le remplacer par une bande de manœuvre ;

(4) fusion (interclassement) des bandes b3 et b4 pour générer en alternance sur b1 et b2 des monotonies dont le volume est doublé ;

(5) fusion de b1 et b2 sur b3 b4, et itération de (4) et (5) jusqu'à ce que les monotonies atteignent 50 % du volume à trier ;

fusion finale pour générer le résultat.

En pratique, compte tenu de la fiabilité moyenne des équipements, on rencontrait donc fréquemment des salles machines avec 8 dérouleurs de bandes.

Liens externes

(fr) Mémoire de synthèse sur les algorithmes de tri

(fr) Dossier sur les algorithmes de tri et leur complexité (et implémentation en divers langages)

(fr) Illustration dynamique de plusieurs tris (nécessite Java)

(fr) Sur le site Interstices, document sur les algorithmes de tri avec une applet Java

v · à bulle • par sélection • par insertion • par tas • par base • par paquets • rapide • smoothsort • fusion • comptage • de Shell

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*Rapport entre complexité mesurée et complexité optimale*
	Sedgesort	Quicksort simple	Shellsort	Heapsort	Smoothsort
Rapport	1,8	1,9	2,8	3	4,1

Contenu soumis à la licence CC-BY-SA. Source : Article Algorithme de tri de Wikipédia en français (auteurs)

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