Le principe du Tri Fusion
Introduction
Le tri fusion est un algorithme de tri qui utilise le paradigme “Diviser pour régner”. Son principe est de diviser une grande liste en deux sous-listes plus petites, de trier chaque sous-liste de manière récursive en utilisant le tri fusion, puis de fusionner les deux sous-listes triées pour obtenir la liste triée complète.
Voici les étapes du tri fusion :
- Divisez la liste en deux sous-listes de taille égale (ou presque).
- Triez chaque sous-liste récursivement en utilisant le tri fusion.
- Fusionnez les deux sous-listes triées pour obtenir la liste triée complète.
La fusion des sous-listes triées se fait en comparant les éléments des deux sous-listes, un par un, et en les plaçant dans l’ordre croissant dans une nouvelle liste. Cette étape est répétée jusqu’à ce que tous les éléments des deux sous-listes soient fusionnés dans la nouvelle liste.
En résumé, le tri fusion est un algorithme de tri efficace qui utilise le paradigme “Diviser pour régner” en divisant une grande liste en deux sous-listes plus petites, en triant chaque sous-liste de manière récursive en utilisant le tri fusion, puis en fusionnant les deux souslistes triées pour obtenir la liste triée complète.
Évaluation de la complexité :
L’avantage du tri fusion est sa complexité temporelle de O(n × log (n)), qui est plus efficace que d’autres algorithmes de tri tels que le tri par sélection O(n²) pour les grandes listes de données.
A titre de comparaison, voici un tableau reprenant les différents temps d’exécution en Python des deux types de tris en fonction de tableaux de différentes tailles, plus ou moins grandes :
n | Tri par sélection | Tri fusion |
---|---|---|
100 | 0.006 s | 0.006 s |
1 000 | 0.069 s | 0.010 s |
10 000 | 2.162 s | 0.165 s |
20 000 | 7.526 s | 0.326 s |
40 000 | 28.682 s | 0.541 s |
Si l’on se réfère au graphique de la notation Big-O on constate que la complexité temporelle du tri fusion se classe dans la section « Mauvais » qui représente le minimum possible pour un algorithme de tri !
De plus, le tri fusion est stable, ce qui signifie que l’ordre relatif des éléments égaux est préservé après le tri.
Implémentation en Python :
- Écrire une fonction decoupe qui :
- Prend en paramètre un tableau tab,
- Découpe le tableau en deux moitiés de même taille (à un élément près),
- Retourne 2-uplets contenant la liste des deux moitiés.
def decoupe(tab):
middle = len(tab)//2
return (tab[:middle],tab[middle:])
- Écrire une fonction itérative fusionne qui :
- Prend en paramètres deux tableaux triés tab1 et tab2 dans l’ordre croissant,
- Fusionne les deux tableaux en un seul, trié dans l’ordre croissant,
- Retourne un tableau du résultat de la fusion.
Réutilisation du sujet n°24 du BAC pratique NSI 2023
def fusionne(tab1, tab2):
n1 = len(tab1)
n2 = len(tab2)
lst12 = [0] * (n1 + n2)
i1 = 0
i2 = 0
i = 0
while i1 < n1 and i2 < n2 :
if tab1[i1] < tab2[i2]:
lst12[i] = tab1[i1]
i1 = i1 + 1
else:
lst12[i] = tab2[i2]
i2 = i2 + 1
i += 1
while i1 < n1:
lst12[i] = tab1[i1]
i1 = i1 + 1
i = i + 1
while i2 < n2:
lst12[i] = tab2[i2]
i2 = i2 + 1
i = i + 1
return lst12
- Écrire une fonction récursive tri_fusion qui :
- Prend en paramètre un tableau tab d’entiers non triés,
- Retourne ce tableau trié dans l’ordre croissant grâce au tri fusion,
- Le cas de base retourne le tableau tab lorsqu’il ne reste plus qu’un élément dans tab.
- 2-uplets tab1 et tab2 mémorisent le retour du découpage de tableau tab en 2 en appelant la fonction decoupe.
- On retourne récursivement la fusion du tri_fusion de tab1 et du tri_fusion de tab2.
def tri_fusion(tab):
if len(tab) == 1 :
return tab
res = decoupe(tab)
return fusionne(tri_fusion(res[0]),tri_fusion(res[1]))
Autre méthode pour le tri fusion :
def tri_fusion(T,g,d):
if g < d :
m = (d+g)//2
tri_fusion(T,g,m)
tri_fusion(T,m+1,d)
fusion(T,g,m,d)
def fusion(T,g,m,d):
i = g
j = m+1
aux = []
while i <= m and j <= d :
if T[i] < T[j] :
aux.append(T[i])
i += 1
else :
aux.append(T[j])
j += 1
while i <= m :
aux.append(T[i])
i += 1
while j <= d :
aux.append(T[j])
j += 1
k = 0
l = g
while l <= d :
T[l] = aux[k]
k += 1
l += 1
Implémentation en OCaml :
let rec divise lst = match lst with
| [] -> [], []
| [x] -> [], [x]
| h1::h2::t -> let l1, l2 = divise t in h1::l1, h2::l2;;
let rec fusionne lst1 lst2 = match lst1, lst2 with
| [],l -> l
| l, [] -> l
| h1::t1, h2::t2 -> if h1 < h2 then h1::(fusionne t1 lst2) else h2::(fusionne lst1 t2);;
let rec tri_fus lst = match lst with
| [] -> []
| [x] -> [x]
| _ -> let lst_1,lst_2 = divise lst in fusionne (tri_fus lst_1) (tri_fus lst_2);;
Auteur : Romain MELLAZA
Date de publication : 10 Juillet 2023