レッスン6:関数と再帰
Pythonで 「ソート競争」 を作りながら、次のことを学びます:
- 関数と、関数を値として渡すこと
- 再帰:小さな部分について自分自身を呼ぶ関数
- 辞書に入れておくカウンター
- 結果を確かめる assert
- 仕事の増え方:n² 対 n·log n
まず見てみる
クリックするとYouTubeから再生されます。
"""Sorting race: four algorithms on the same shuffled list, counting their comparisons.
Run: python sorting-race.py (needs: pip install numpy matplotlib)
"""
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use("dark_background")
n = 100
data = list(np.random.default_rng().permutation(n))
count = {"comparisons": 0}
def less(a, b): # every algorithm compares only through this, so we can count
count["comparisons"] += 1
return a < b
def bubble(xs):
xs = xs[:]
for end in range(len(xs) - 1, 0, -1):
for i in range(end):
if less(xs[i + 1], xs[i]):
xs[i], xs[i + 1] = xs[i + 1], xs[i]
return xs
def insertion(xs):
xs = xs[:]
for i in range(1, len(xs)):
j = i
while j > 0 and less(xs[j], xs[j - 1]):
xs[j], xs[j - 1] = xs[j - 1], xs[j]
j -= 1
return xs
def merge(xs):
if len(xs) < 2:
return xs
left, right = merge(xs[: len(xs) // 2]), merge(xs[len(xs) // 2 :])
out = []
while left and right:
out.append(left.pop(0) if not less(right[0], left[0]) else right.pop(0))
return out + left + right
def quick(xs):
if len(xs) < 2:
return xs
pivot, rest = xs[0], xs[1:]
smaller = [x for x in rest if less(x, pivot)]
return quick(smaller) + [pivot] + quick([x for x in rest if x not in smaller])
results = {}
for name, sort in [("bubble", bubble), ("insertion", insertion), ("merge", merge), ("quick", quick)]:
count["comparisons"] = 0
assert sort(data) == sorted(data)
results[name] = count["comparisons"]
print(results, "| at least log2(n!) =", math.ceil(math.log2(math.factorial(n))))
plt.figure(figsize=(7, 4))
plt.bar(list(results), list(results.values()), color=["#f0abfc", "#c4b5fd", "#5eead4", "#5eead4"])
plt.axhline(math.log2(math.factorial(n)), color="white", linestyle="--", label="log2(n!): no comparison sort does better")
plt.ylabel(f"comparisons for n = {n}")
plt.legend()
plt.show()
# Try: n = 1000 (bubble sort needs about n*n/2, merge sort about n*log2(n))
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1行ずつ
def less(a, b):どのアルゴリズムもこのひとつの関数を通して比べるので、比較の回数を1か所で数えられます。
count["comparisons"] += 1回数は辞書に入れておくので、関数は global キーワードなしでそれを変えられます。
def merge(xs):マージソート:半分ずつを並べ替え、それから並べ替えた2つの半分を、先頭の小さいほうを取り続けることでまとめます。
left, right = merge(xs[: len(xs) // 2]), merge(xs[len(xs) // 2 :])再帰です。merge は、部分の要素が2個より少なくなるまで、それぞれの半分について自分自身を呼びます。
assert sort(data) == sorted(data)ソートが順番をまちがえると、assert がスクリプトを止めます。プログラムに組みこまれたテストです。
math.ceil(math.log2(math.factorial(n)))下限です。ありうる順番の数 n! の log₂ を、切り上げたものです。
やってみよう
n = 100 のとき、比較がいちばん少なくてすむのはどのソートですか?また、下限にどれくらい近いですか?
ヒント
スクリプトを実行しましょう。回数と下限が表示されます。
答え
マージソートで、下限525に対して約540回です。バブルソートはちょうど4,950回、つまり 100 · 99 ÷ 2 回必要です。
このバブルソートが、いつも n·(n − 1) ÷ 2 回の比較を必要とするのはなぜですか?
ヒント
2つのループを見てみましょう。
答え
この版は、どちらのループもいつも最後まで回します:(n − 1) + (n − 2) + … + 1 = n·(n − 1) ÷ 2 回の比較で、もとの順番には関係ありません。
クイックソートに、すでに並んでいるリストを渡してみましょう。回数はどうなりますか?
ヒント
data = list(range(n))。
答え
4,950回にはね上がり、バブルソートと同じくらい悪くなります。最初の要素をピボットにすると、どの分割でも片側が空になるからです。
クイズ
フラッシュカード
表を読み、裏に何があるかを自分で言ってみてから、カードを開いてください。
再帰
問題の小さな部分について自分自身を呼ぶことで、問題を解く関数。
assert condition
条件が False なら、エラーでプログラムを止めます。
log₂(n!)
n! 通りの順番を見分けられる、「はい」か「いいえ」の比較のいちばん少ない回数。比較によるどのソートにとっても限界です。
n² 対 n·log n
1,000個なら、約500,000ステップ対約10,000ステップ。
関数を渡す
for name, sort in [("merge", merge), …]:関数は、数と同じように値です。