Scalare le montagne del codice: guida al Quick Sort per sviluppatori avventurieri

Quick Sort per esploratori Developer

Caro esploratore del codice, sei pronto per una nuova avventura nel mondo della programmazione? Benvenuto a bordo per una sfida che ti porterà a scalare le vette del coding con il nostro fedele compagno, l'algoritmo Quick Sort! 

Preparazione del percorso

Prima di lanciarti nell'implementazione del Quick Sort (per i più curiosi sulla storia del Quick Sort ecco un approfondimento), facciamo una breve sosta per pianificare la strategia. Assicurati di avere una conoscenza di base di Java e delle strutture dati fondamentali come le liste.

Comprensione del Quick Sort: il motto di questo algoritmo è Divide et Impera. Con Quick Sort, trasformiamo grandi compiti di ordinamento in piccoli problemi facilmente risolvibili, aprendo la strada verso il regno dell'efficienza e della velocità.

L'arte della ricorsione: il Quick Sort è un algoritmo ricorsivo, quindi familiarizza con il concetto di ricorsione.

Ti spiego brevemente cos’è la ricorsione con un esempio molto facile.

Immagina di dover contare le stelle nel cielo che essendo molto vasto si ha la necessità di suddividerlo in tante piccole parti nelle quali effettuare il calcolo delle stelle fino a quando non terminano tutte le sue parti. Quindi con ricorsione si intende un modo di affrontare il problema principale parcellizzandolo in versioni più piccole di se stesso, fino a quando il problema è così semplice da essere risolto direttamente. 

Preparati a immergerti nelle profondità della chiamata ricorsiva e a scoprire come questo strumento possa essere utilizzato per risolvere problemi complessi.

Pianificazione del percorso: prima di iniziare a scrivere codice, traccia una mappa mentale del tuo algoritmo. Pensa a come dividere gli array, a come ordinare le parti e a come combinerai il tutto per ottenere il risultato desiderato.

Obiettivo

Immaginiamo di avere un'applicazione per il trekking che consente agli utenti di registrare le proprie escursioni. In questo contesto, l'algoritmo Quick Sort potrebbe essere utilizzato per ordinare una lista di percorsi escursionistici in base al criterio di difficoltà (definiamo il totale dei km come discriminante che determina il livello di difficoltà).

Si inizia… Buon lavoro!

Ora che abbiamo preparato la nostra attrezzatura e tracciato il percorso, è arrivato il momento di metterci alla prova.

Il codice è solo nascosto, pronto per essere rivelato con un tocco di magia informatica, tocca a te scoprire dove si trova!

N.B. A ogni istruzione relativa all’algoritmo troverai una spiegazione.

Link github nascosto SoftwareDoctor/quick-sort-java (github.com)

Come siamo arrivati alla vetta del nostro percorso Quick Sort?

Che tu abbia trovato il codice nascosto o sia ancora impegnato nella ricerca ti spiego quale metodo ho usato per l’algoritmo e in cosa consiste.

Il partizionamento Lomuto partition scheme consiste nel selezionare un elemento dell’array come "pivot", identificandolo come punto di riferimento rispetto agli altri, che andranno di conseguenza riorganizzati. Gli elementi più piccoli del pivot verranno posizionati alla sua sinistra e quelli più grandi alla sua destra. Il pivot stesso viene posizionato nella sua posizione finale dopo il partizionamento.

Ecco una breve descrizione del processo di partizionamento di Lomuto:

• Scegli un elemento come pivot. Questo può essere il primo elemento dell'array, l'ultimo elemento o un elemento casuale.
• Inizia ad individuare due indici, i (che indica la posizione -1 della lista) e j (che indica la posizione 0).
• Muovi l’elemento alla posizione i verso destra e l’elemento alla posizione j verso sinistra finché i non incontra un elemento maggiore o uguale al pivot e j non incontra un elemento minore o uguale al pivot.
• Se i è ancora minore di j, scambia gli elementi in posizione i e j.
• Continua a muovere i e j finché i è minore o uguale a j.
• Infine, scambia l'elemento pivot con l'elemento in posizione i, che sarà la sua posizione finale.

Il tempo del Quick Sort

Ora che abbiamo scalato le montagne del codice e abbiamo imparato a padroneggiare il Quick Sort, è importante comprendere anche la sua complessità temporale.

Col termine “complessità temporale” si indica il tempo necessario per eseguire un algoritmo in base alla dimensione del suo input e ci aiuta a capire quanto è efficiente).

Il Quick Sort infatti è noto per la sua incredibile efficienza e quando l'array viene diviso in due parti approssimativamente uguali a ogni partizionamento, la complessità temporale è O(nlogn) dove n è la dimensione dell'array. Tuttavia, è bene ricordare che questo caso rappresenta lo scenario migliore. 

Conclusione

Come esploratore del codice, dopo aver raggiunto le vette del Quick Sort, non possiamo che fermarci un istante ad ammirare la mappa dettagliata del nostro viaggio, che ci ha guidato con la filosofia del Divide et Impera. In qualità di Developer specializzato nel problem solving, riconosciamo quanto sia essenziale analizzare e programmare con attenzione ogni singolo passo del nostro percorso.

Che il nostro spirito esplorativo ci guidi sempre verso nuove avventure e che il nostro impegno nel problem solving continui a rafforzare le nostre competenze nel coding. Alla prossima avventura.