Comentario: Aparte del artículo del propio autor, no encuentro prácticamente nada en la bibliografía que hable de darksort. La mayoría de las referencias de este artículo se refieren a otros algoritmos de ordenamiento.Afirmaciones como "Darksort definitivamente gana contra bucket sort ya que bucket sort tiene una complejidad en el peor de los casos de O(n2)" son extremadamente ingenuas. El desempeño en el peor de los casos es solo uno de los muchos criterios diferentes con los que se pueden comparar los algoritmos. -- RoySmith (discusión) 20:00, 15 de abril de 2020 (UTC) Comentario: Los ejemplos que se dirigen al lector como "Como puede ver" no adoptan un tono enciclopédico. Además, evite usos no formales del lenguaje como "No es necesario discutir mucho, ya que supera la complejidad de Big-O".Además, incluya enlaces a otros artículos sobre clasificación, como recuento y clasificación. GeneralPoxter ( discusión ) 21:02 21 oct 2019 (UTC) Comentario: Términos como "el algoritmo de ordenamiento de números enteros más rápido", "darksort supera a todos los demás algoritmos de ordenamiento lineal en software", "el algoritmo de ordenamiento de software más rápido del mundo", "darksort gana siempre" no son aceptables en un artículo de enciclopedia neutral. Theroadislong ( discusión ) 20:18 1 ago 2019 (UTC)Darksort es un algoritmo de ordenamiento que se presentó por primera vez en un artículo publicado en el International Journal of Soft Computing and Engineering en mayo de 2018 [1] . El algoritmo está diseñado para ordenar valores enteros y tiene una complejidad temporal y espacial de O(n), lo que lo convierte en un algoritmo de ordenamiento lineal.
El algoritmo funciona creando primero una tabla de acceso directo (DAT) que almacena la cantidad de ocurrencias de cada valor único en la matriz de entrada. Luego, la DAT se utiliza para crear una matriz ordenada, que se devuelve como salida del algoritmo.
Utiliza estructuras de datos avanzadas para mejorar la velocidad de ordenación. Es un algoritmo de ordenación de números enteros. Toma una matriz ordenada o no ordenada Array y un número entero Arraysize que describe el tamaño de la matriz, así como el máximo en <maxvariant>.
def DarksortDat ( Matriz , Tamaño de matriz ): máximo = 0 ; para i en el rango ( 0 , Arraysize ): si ( máximo < Matriz [ i ]): máx = Matriz [ i ] nueva matriz = [ 0 ] * ( máx + 1 ) para i en el rango ( 0 , Arraysize ): newarray [ Matriz [ i ]] += 1 cuenta = 0 para i en el rango ( 0 , ( máx + 1 )): var = nueva matriz [ i ] mientras ( var > 0 ): Matriz [ count ] = i contar += 1 var -= 1 Devolver matrizdef DarksortDat < maxvariant > ( Matriz , Tamaño de matriz , máx ): nueva matriz = [ 0 ] * ( máx + 1 ) para i en el rango ( 0 , Arraysize ): newarray [ Matriz [ i ]] += 1 cuenta = 0 para i en el rango ( 0 , ( máx + 1 )): var = nueva matriz [ i ] mientras ( var > 0 ): Matriz [ count ] = i contar += 1 var -= 1 Devolver matrizEl algoritmo darksort original utiliza una tabla de acceso directo (DAT) para almacenar la cantidad de ocurrencias de cada valor único en la matriz de entrada. La DAT se utiliza luego para crear una matriz ordenada.
Esta variante utiliza un árbol AVL para almacenar los datos ordenados, lo que permite realizar operaciones de búsqueda e inserción de manera eficiente. Esta variante tiene la ventaja de poder realizar varias operaciones, como búsquedas e inserciones, en tiempo logarítmico.
Esta variante utiliza un montón para almacenar los datos ordenados, lo que permite recuperarlos en un tiempo casi constante. Esta variante es útil para aplicaciones en las que es necesario recuperar los datos de forma casi constante, como por ejemplo para mostrar anuncios a los clientes.
Darksort se puede extender a cualquier estructura de datos que pueda crear e insertar. Esta variante permite que Darksort se extienda a cualquier estructura de datos que admita operaciones de creación e inserción. En general, DarksortDAT es la variante más importante, pero las versiones de la estructura de datos pueden mejorar la complejidad espacial. La complejidad espacial es exactamente el doble del tamaño de la matriz de entrada, así como de los espacios incluidos en la matriz finalarray máxima. La complejidad espacial es grande porque darksort mantiene espacios para los números que faltan en el conjunto de datos en la memoria. [2]
def DarksortDat ( Matriz , Tamaño de matriz ): máximo = 0 ; para i en el rango ( 0 , Arraysize ): si ( máximo < Matriz [ i ]): máx = Matriz [ i ] nueva matriz = [ 0 ] * ( máx + 1 ) para i en el rango ( 0 , Arraysize ): newarray [ Matriz [ i ]] += 1 Crear . GDS #(AVL o Heap por ejemplo) para i en el rango ( 0 , ( máx + 1 )): var = nueva matriz [ i ] mientras ( var > 0 ): GDS . insertar ( i ) var -= 1 devolver GDSDarksort es un algoritmo de ordenamiento estable. Se puede cambiar a orden descendente iterando hacia atrás sobre la nueva matriz en el bucle for final.
La complejidad espacial de Darksort es O(n), lo que significa que la cantidad de memoria requerida por el algoritmo crece linealmente con el tamaño de la matriz de entrada. Sin embargo, la complejidad espacial se puede mejorar utilizando estructuras de datos como árboles AVL o heaps. [3]
Darksort es superior a otros algoritmos de ordenamiento lineal en determinadas circunstancias. Por ejemplo, Darksort es más rápido que el ordenamiento por conteo cuando no hay demasiados espacios vacíos en los datos. Darksort también es más rápido que el ordenamiento por radix cuando el tamaño de las palabras es grande y las claves son muy distintas. [4]
Darksort es un algoritmo de ordenamiento lineal único con un rendimiento superior al de todos los demás algoritmos de ordenamiento lineal en determinadas circunstancias. Es un algoritmo de ordenamiento de números enteros. Supera a todos los algoritmos de ordenamiento lineal en cuanto a velocidad, aunque la complejidad espacial puede ser mayor que la de otros.