С sort: Функция sort и компаратор в C++: что это такое

Команда sort в Linux

Сегодня мы поговорим о команде sort. Это утилита для вывода текстовых строк в определенном порядке. Проще говоря, для сортировки. Ее можно использовать для сортировки текста из одного или нескольких файлов или c помощью нее может быть выполнена сортировка вывода linux для какой-либо команды. Это может быть полезно во многих случаях. Например, отсортировать файлы по размеру в выводе команды du или собрать частотность использования команд из истории.

В этой инструкции мы подробно рассмотрим возможности команды sort Linux, ее опции и разберем несколько примеров использования.

Содержание статьи:

Синтаксис

Уже по традиции подобных статей, сначала рассмотрим общий синтаксис команды:

$ sort опции файл

Или

$ команда | sort опции

Опции

Теперь рассмотрим основные опции утилиты sort.

• -b — не учитывать пробелы
• -d — использовать для сортировки только буквы и цифры
• -i — сортировать только по ASCII символах
• -n — сортировка строк linux по числовому значению
• -r — сортировать в обратном порядке
• -с — проверить был ли отсортирован файл
• -o — вывести результат в файл
• -u — игнорировать повторяющиеся строки
• -m — объединение ранее отсортированных файлов
• -k — указать поле по которому нужно сортировать строки, если не задано, сортировка выполняется по всей строке.
• -f — использовать в качестве разделителя полей ваш символ вместо пробела.

Я понимаю, что многое из всего этого может быть непонятно, но на примерах все станет намного яснее.

Примеры использования sort

Наконец-то мы добрались к теме примеры sort Linux. Давайте сначала создадим файл с несколькими строками, на котором и будем проверять возможности утилиты.

nano test.txt

computer
mouse
LAPTOP
data
RedHat
laptop
debian
laptop

Также можно воспользоваться вот такой командой:

echo -e "computer\nmouse\nLAPTOP\ndata\nRedHat\nlaptop\ndebian\nlaptop" > test.txt

Опция -e указывает команде, что нужно обрабатывать спецсимволы, а \n, если кто не знает, не что иное как спецсимвол перевода строки в Linux.

1. Сортировка

Теперь давайте выполним сортировку строк linux в нашем файле:

sort test.txt

computer
data
debian
laptop
laptop
LAPTOP
mouse
RedHat

Вот несколько принципов, по которым команда sort linux сортирует строки:

• Строки с цифрами размещаются выше других строк
• Строки, начинающиеся с букв нижнего регистра размещаются выше
• Сортировка выполняется в соответствии алфавиту
• Строки сначала сортируются по алфавиту, а уже вторично по другим правилам.

2. Обратная сортировка

Отсортируем файл в обратном порядке:

sort -r test.txt

RedHat
mouse
LAPTOP
laptop
laptop
debian
data
computer

3. Сортировка по колонке

Отсортируем вывод команды ls по девятой колонке, то есть по имени файла или папки. Колонку укажем опцией -k:

ls -l | sort -k9

drwxr-xr-x 6 user user 4096 дек 6 14:29 Android
drwx------ 3 user user 4096 янв 14 22:18 Desktop
drwxr-xr-x 12 user user 4096 янв 14 21:49 Documents
drwx------ 5 user user 12288 янв 15 14:59 Downloads
drwxr-xr-x 7 user user 4096 янв 13 11:42 Lightworks

Сортировка вывода Linux выполняется так же просто как и строк из файла.

4. Сортировка по номеру

Отсортируем вывод команды ls по второй колонке. Для сортировки по числовому значению используется опция -n:

 ls -l | sort -nk2

drwx------ 5 user user 12288 янв 15 14:59 Downloads
drwxr-xr-x 6 user user 4096 дек 6 14:29 Android
drwxr-xr-x 7 user user 4096 июн 10 2015 Sources
drwxr-xr-x 7 user user 4096 окт 31 15:08 VirtualBox
drwxr-xr-x 7 user user 4096 янв 13 11:42 Lightworks
drwxr-xr-x 8 user user 12288 янв 11 12:33 Pictures

5. Удаление дубликатов

Команда sort Linux позволяет не только сортировать строки, но и удалять дубликаты. Для этого есть опция -u:

sort -u test.txt

computer
data
debian
laptop
LAPTOP
mouse
RedHat

Теперь строчка laptop не повторяется.

6. Сортировка по нескольким полям

Мы можем сортировать данные по нескольким полям. Например, отсортируем вывод ls по второму первично и вторично девятому полях:

ls -l | sort -t "," -nk2,5 -k9

drwxr-xr-x 2 seriyyy95 seriyyy95 4096 дек 6 14:32 Links
drwxr-xr-x 2 seriyyy95 seriyyy95 4096 янв 13 10:43 tmp
drwx------ 3 seriyyy95 seriyyy95 4096 янв 14 22:18 Desktop
drwxr-xr-x 3 seriyyy95 seriyyy95 4096 мар 28 2015 Журналы
drwx------ 4 seriyyy95 seriyyy95 12288 янв 15 15:42 Загрузки

Вот и все. Мы немного приоткрыли занавесу над возможностями сортировки строк linux с помощью команды sort. Если у вас остались вопросы — спрашивайте в комментариях!

sort | Microsoft Docs

• 
  10/16/2017
• Чтение занимает 3 мин

В этой статье

Считывает ввод, сортирует данные и записывает результаты на экран, в файл или на другое устройство.Reads input, sorts data, and writes the results to the screen, to a file, or to another device.

СинтаксисSyntax

sort [/r] [/+<N>] [/m <Kilobytes>] [/l <Locale>] [/rec <Characters>] [[<Drive1>:][<Path2>]<FileName1>] [/t [<Drive2>:][<Path3>]] [/o [<Drive3>:][<Path4>]<FileName3>]

ПараметрыParameters

ПримечанияRemarks

• Использование /+ параметра командной строкиUsing the /+ command-line option

  По умолчанию сравнения начинаются с первого символа каждой строки.By default, comparisons start at the first character of each line. /+ Параметр командной строки начинает сравнение по символу, указанному параметром N. Например, /+3 указывает, что каждое сравнение должно начинаться с третьего символа каждой строки.The /+ command-line option starts comparisons at the character that is specified by N. For example, /+3 indicates that each comparison should begin at the third character of each line. Строки, содержащие менее N символов, сортируются перед другими строками.Lines with fewer than N characters collate before other lines.

• Использование параметра командной строки /mUsing the /m command-line option

  Используемая память всегда составляет не менее 160 КБ.The memory used is always a minimum of 160 KB. Если размер памяти указан, то для сортировки используется точный указанный объем (по крайней мере 160 КБ), независимо от объема доступной основной памяти.If the memory size is specified, the exact specified amount is used for the sort (must be at least 160 KB), regardless of how much main memory is available.

  Максимальный размер памяти по умолчанию, если размер не указан, составляет 90% доступной основной памяти, если входные и выходные данные являются файлами, или 45 процентов основной памяти в противном случае.The default maximum memory size when no size is specified is 90 percent of the available main memory if both the input and output are files, or 45 percent of main memory otherwise. Значение по умолчанию обычно обеспечивает наилучшую производительность.The default setting usually gives the best performance.

• Использование параметра командной строки /lUsing the /l command-line option

  В настоящее время единственным альтернативом языкового стандарта по умолчанию является язык C, который быстрее, чем сортировка на естественном языке (Сортирует символы в соответствии с их двоичными кодировками).Currently, the only alternative to the default locale is the C locale, which is faster than natural language sorting (it sorts characters according to their binary encodings).

• Использование символов перенаправления с командой SortUsing redirection symbols with the sort command

  Символ вертикальной черты () можно использовать | для направления входных данных в команду Sort из другой команды или для направления отсортированного вывода в другую команду.You can use the pipe symbol (|) to direct input data to the sort command from another command or to direct sorted output to another command. Входные и выходные файлы можно указать с помощью символов перенаправления ( < или > ).You can specify input and output files by using redirection symbols (< or >). Он может быть быстрее и эффективнее (особенно с большими файлами) для непосредственного указания входного файла (как определено в параметре имя_файла1 в синтаксисе команды), а затем указать выходной файл с помощью параметра /o .It can be faster and more efficient (especially with large files) to specify the input file directly (as defined by FileName1 in the command syntax), and then specify the output file using the /o parameter.

• Чувствительность к региструCase sensitivity

  Команда Sort не различает прописные и строчные буквы.The sort command does not distinguish between uppercase and lowercase letters.

• Ограничения на размер файлаLimits on file size

  Команда Sort не имеет ограничений на размер файла.The sort command has no limit on file size.

• Порядок сортировкиCollating sequence

  Программа сортировки использует таблицу упорядочения, соответствующую коду страны или региона и параметрам кодовой страницы.The sort program uses the collating-sequence table that corresponds to the Country/Region code and code-page settings. Символы, превышающие код ASCII 127, сортируются на основе сведений в файле Country.sys или в альтернативном файле, указанном в команде Country в файле config. NT.Characters greater than ASCII code 127 are sorted based on information in the Country.sys file or in an alternate file specified by the country command in your Config.nt file.

• Использование памятиMemory usage

  Если сортировка соответствует максимальному размеру памяти (по умолчанию или в соответствии с параметром /m ), то сортировка выполняется в рамках одного прохода.If the sort fits within the maximum memory size (as set by default or as specified by the /m parameter), the sort is performed in a single pass. В противном случае сортировка выполняется в двух отдельных проходах сортировки и слияния, а объем памяти, используемый для обоих проходов, равен.Otherwise, the sort is performed in two separate sort and merge passes, and the amounts of memory used for both passes are equal. При выполнении двух проходов частично отсортированные данные сохраняются во временном файле на диске.When two passes are performed, the partially sorted data is stored in a temporary file on disk. Если недостаточно памяти для выполнения сортировки в два прохода, выдается ошибка времени выполнения.If there is not enough memory to perform the sort in two passes, a run-time error is issued. Если параметр командной строки /m используется для указания большего объема памяти, чем доступно на самом деле, может произойти снижение производительности или ошибка времени выполнения.If the /m command-line option is used to specify more memory than is truly available, performance degradation or a run-time error can occur.

ПримерыExamples

Сортировка файлаSorting a file

Для сортировки и вывода в обратную сортировку строк в файле с именем Expenses.txt введите:To sort and display in reverse order the lines in a file named Expenses.txt, type:

sort /r expenses.txt

Сортировка выходных данных командыSorting the output from a command

Чтобы найти большой файл с именем Maillist.txt для текстового Jones и отсортировать результаты поиска, используйте вертикальную черту (|), чтобы направить выходные данные команды Find в команду Sort следующим образом:To search a large file named Maillist.txt for the text Jones, and to sort the results of the search, use the pipe (|) to direct the output of a find command to the sort command, as follows:

find Jones maillist.txt | sort

Команда создает отсортированный список строк, содержащих указанный текст.The command produces a sorted list of lines that contain the specified text.

Сортировка ввода с клавиатурыSorting keyboard input

Чтобы отсортировать ввод с клавиатуры и отобразить результаты на экране по алфавиту, можно сначала использовать команду Sort без параметров, как показано ниже.To sort keyboard input and display the results alphabetically on the screen, you can first use the sort command with no parameters, as follows:

sort

Затем введите текст, который нужно сортировать, и нажмите клавишу ВВОД в конце каждой строки.Then type the text that you want sorted, and press ENTER at the end of each line. Завершив ввод текста, нажмите клавиши CTRL + Z, а затем нажмите клавишу ВВОД.When you have finished typing text, press CTRL+Z, and then press ENTER. Команда Sort отображает введенный текст, отсортированный в алфавитном порядке.The sort command displays the text you typed, sorted alphabetically.

Дополнительные ссылкиAdditional References

10 самых популярных алгоритмов сортировки на C#

Алгоритмы сортировки – это популярная тема, на разбор
которой в университетах отводится несколько месяцев. Но зачем вообще в 2019
году изучать алгоритмы, если в CLR
уже и так встроен и прекрасно работает адаптивный метод Sort() для любых коллекций? А причин для
этого даже несколько:

• Алгоритмы сортировки – достаточно популярный
  вопрос на собеседованиях. Очень часто просят рассказать принцип работы, а
  иногда даже и реализовать на листочке.
• В некоторых специфических случаях собственные алгоритмы способны показывать лучшую производительность по сравнению со стандартной реализацией в .NET.
• Это отличные задачи для тех, кто уже познакомился с синтаксисом языка и хочет приступить к практике, но не знает, что именно ему делать

Поэтому я предлагаю вам подробно ознакомится с видеокурсом канала
CODE BLOG, в котором подробно
разобраны сами идеи алгоритмов сортировки, приведен пример реализации на языке C# и через все уроки
продемонстрирован процесс разработки приложения для визуализации работы
алгоритмов. Код доступен на GitHub.

Сортировка пузырьком (Bubble Sort)

Один из наиболее известных и часто спрашиваемых на
собеседованиях алгоритмов сортировки. Работает за квадратичное время O(n*n). Принцип работы достаточно прост: последовательно сравниваются
два рядом стоящих элемента, и если левый больше правого, то они меняются
местами, после чего сравниваются следующие элементы. И так повторяется до тех
пор, пока все элементы не будут упорядочены.

Шейкерная (коктейльная) сортировка (Cocktail Sort)

Модифицированный и немного улучшенный алгоритм пузырьковой
сортировки, при котором обмен выполняется в двух направлениях – наибольшие
элементы перемещаются в правую сторону, а во время обратного движения
наименьшие движутся в левую сторону. Выполняется также за квадратичное время O(n*n).

Сортировка вставками (Insertion Sort)

Сортировка вставками – достаточно простой в реализации и
понятный для понимания алгоритм, который прекрасно работает на частично
упорядоченных последовательностях и когда сортируемая коллекция последовательно
заполняется элементами. Работает, как и рассмотренные ранее алгоритмы, за
квадратичное время O(n*n). Элементы последовательно добавляются
в отсортированную позицию в нужное место, пока вся коллекция не будет
отсортирована.

Сортировка Шелла (Shell Sort)

Данный алгоритм является усовершенствованной реализацией
предыдущей сортировки вставками. Идея состоит в том, чтобы сортировать
элементы, стоящие на некотором расстоянии друг от друга, что в результате даст
частично отсортированную последовательность, которую можно будет легко и быстро
отсортировать сортировкой вставками. Несмотря на то, что в худшем случае
сортировка также отрабатывает за квадратичное время O(n*n), этот алгоритм обычно показывает значительно лучший линейно-логарифмический результат O(n*log n).

Сортировка выбором (Selection Sort)

Наверное, самый простой с точки зрения понимания алгоритм
сортировки – просто последовательно выбирай самый большой элемент из всей сортируемой
последовательности. Но, как это часто бывает, чем проще идея и реализация, тем
хуже работает. Данный алгоритм работает строго за квадратичное время O(n*n), что, естественно, не очень хорошо.

Сортировка деревом (Tree Sort)

Данный алгоритм основан на структуре данных двоичное дерево
поиска (BST), за что и
получил свое имя. Принцип достаточно простой – построить дерево и выполнить его
инфиксный обход. Если еще не знакомы с двоичным деревом, то можно посмотреть
здесь.

Несмотря на то, что в худшем случае, когда дерева
вырождается в связный список, время падает до квадратичного O(n*n), при
нормальной балансировке алгоритм работает за линейно-логарифмическое время O(n*log n).

Пирамидальная сортировка (Heapsort)

Сортировка кучей является одним из оптимальных и часто
используемых на практике алгоритмов сортировки. Выполняется он за линейно-квадратическое
время O(n*log n) и при этом является
достаточно устойчивым. Принцип его работы, так же как и у предыдущего алгоритма, связан со структурой данных – Двоичная куча (heap). Посмотреть про этот структуру
можно в моем видео.

Реализация сортировки достаточно простая – нужно просто
построить двоичную кучу с минимальным/максимальным элементом в корне и извлекать
из неё корневой элемент до тех пор, пока в ней будут элементы. За счёт балансировки
кучи в корне всегда будет следующий по очереди элемент.

Сортировка слиянием (merge sort)

Сортировка слиянием постоянно борется за пальму первенства
по скорости со следующим алгоритмом и зачастую даже выигрывает за счёт большей
устойчивости. Работает ожидаемо за линейно-логарифмическое O(n*log n)
время и применяет принцип «разделяй и властвуй». Вся сортируемая последовательность
разбивается пополам на группы до тех пор, пока в каждой из них не будет по два
элемента. Затем эта маленькая группа упорядочивается и сливается с другой такой
же группой. При слиянии в результирующую коллекцию помещаются по порядку
элементы из двух исходных групп. И так до тех пор, пока не останется одна
отсортированная последовательность.

Быстрая сортировка (quicksort)

Данная сортировка не зря получила свое имя – зачастую она
позволяет выполнить сортировку быстрее любого другого алгоритма. Именно быстрая сортировка чаще
всего применяется на практике. Работает за линейно-логарифмическое время O(n*log n). И это был бы идеальный алгоритм, если бы не одно «но»: в
редких случаях он может деградировать до сортировки пузырьком с квадратичным
временем O(n*n). Принцип работы алгоритма связан с
выбором опорного элемента, относительно которого выполняется сортировка. Условно
коллекция делится пополам относительно его, и все, что меньше опорного элемента, перемещается влево от него, все, что больше – вправо. Все работает прекрасно,
когда значение опорного элемента близко к середине, но если он постоянно
оказывается максимальным или минимальным, то результаты оказываются плачевными.

Это далеко не все алгоритмы сортировки, которые были
рассмотрены в видео. Например, я не упомянул поразрядную сортировку, которая
работает за линейное O(n) время, но имеет определенные ограничения.
Найти все видео можно по ссылке или в моем блоге https://shwanoff.ru.

Команда sort в Linux — ИТ Проффи

sort – простая и очень полезная команда, которая меняет порядок строк в текстовом файле, то есть осуществляет их сортировку по алфавиту или в соответствии с числовыми значениями. По умолчанию правила сортировки следующие:

• строки, начинающиеся с цифр, выводятся раньше строк, начинающихся с букв;
• строки, начинающиеся с букв, выводятся в алфавитном порядке;
• строки, начинающиеся со строчных букв, выводятся раньше строк, начинающихся с таких же заглавных.

Правила сортировки можно изменять при помощи опций. Мы рассмотрим их ниже.

Синтаксис

Основной синтаксис команды следующий

sort [ОПЦИЯ]… [ФАЙЛ]…

Команда также может быть использована в составе конвейеров (пайпов). Например

ls -l | sort [ОПЦИЯ]

Опции

У команды множество опций, вот наиболее важные и распространенные из них:
-b, —ignore-leading-blanks игнорировать пробелы в начале
-d, —dictionary-order рассматривать только пробелы, буквы и цифры
-g, —general-numeric-sort сравнивать в соответствии с числовыми значениями (строки преобразуются в числовой формат)
-i, —ignore-nonprinting не учитывать непечатаемые символы
-M, —month-sort сравнивать по месяцам в соответствии со следующим правилом [Любое неизвестное значение]< `JAN’ < … < `DEC’.
-h, —human-numeric-sort сравнивать числа, записанные в читаемом человеком формате (например, «2K», «1G»).
-n, —numeric-sort сравнивать числовые значения строк без преобразования в числовой формат
-R, —random-sort случайная сортировка
-r, —reverse вывод результатов в обратном порядке -o ФАЙЛ вывод результатов в указанный файл -k ПОЛЕ1, [ПОЛЕ2, ПОЛЕ3…] – сортировка по полям в заданном порядке
-u, —unique – удалять дублирующие записи в результатах сортировки
-c – проверка сортировки

Сортировка по алфавиту

Создадим файл data.txt со следующими строками: «апельсины яблоки бананы груши сливы».

echo -e "апельсины\nяблоки\nбананы\nгруши\nсливы" > data.txt

Здесь мы использовали обычную функцию перенаправления вывода команды echo в файл. Посмотрим файл с помощью команды cat.

Как видим, сейчас строки выводятся в том же порядке как и были записаны. Для его сортировки в алфавитном порядке выполните команду:

sort data.txt

Вы получите следующий результат:

Как видим сейчас строки отсортированы в алфавитном порядке.

Вывод результатов в файл

Команда sort не изменяет исходный файл, а просто выводит его содержимое в отсортированном виде. Чтобы сохранить результаты сортировки, воспользуйтесь опцией -o или перенаправлением вывода:

sort -o output.txt data.txt 
sort data.txt > output.txt

Выведем файл output.txt:

cat output.txt

Вывод результатов в обратном порядке

Опция -r позволяет выводить результаты сортировки в обратном порядке:

sort -r data.txt > output.txt
cat output.txt

Сортировка по заданным полям

Для сортировки по определенным полям используется опция –k. Она указывается в следующем формате:

-k ПОЛЕ1, [ПОЛЕ2…]

Где ПОЛЕ1 и т.д. – номер поля (столбца), по которому осуществляется сортировка. Для примера создадим новый файл prices.txt со следующим содержимым:

апельсины 80
бананы 60
груши 150
сливы 200
яблоки 50

Для его сортировки по второму столбцу можно выполнить следующую команду:

sort -k 2 prices.txt

Результат будет следующим

На первый взгляд кажется что команда сработала неправильно. Действительно, кажется что в самом верху должны стоять сливы, а яблоки нижней строкой, да и апельсины дороже банан. Но на самом деле команда sort воспринимает цифры не как число, а как строку, т.е сортировка происходит по первой цифре. Вот тогда все встает на свои места команда вывела последовательность не числовую сортировку «200-150-80-60-50» а строковую «1-2-5-6-8».

Опцию -k можно задавать в более сложном виде. Каждое поле задается в виде X.Y, где X – номер поля, а Y – начальная позиция поля, с которой начинается сортировка. Для примера создадим файл employee.txt со следующим содержимым:

01 Василий ст.программист
02 Иван мл.программист
03 Сергей ст.менеджер
04 Александр мл.менеджер

Если просто указать номер поля, результат сортировки будет следующим:

sort -k 3 employee.txt

Значение начальной позиции сортировки 4 заставит команду игнорировать первые 3 буквы и начнет сортировку с 4-й, т.е после «ст.» и «мл.»

sort -k 3.4 employee.txt

Удаление дублирующих записей

Опция -u удаляет из результатов дублирующие записи и выводит только уникальные поля. Допустим, у нас есть файл cars.txt со следующими данными:

Mercedes
Honda
Mitsubishi
Lexus
Audi
BMW
Audi
Lexus
Lexus

Команда

sort -u cars.txt

Выведет следующий результат:

Проверка сортировки

Опция -с позволяет проверить, отсортированы ли данные в файле. Если выполнение команды с этой опцией не возвращает никакого результата, значит, строки файла уже упорядочены. Иначе будут выведены строки, нарушающие порядок сортировки. Допустим, файл cars2.txt содержит следующие данные:

Audi
Cadillac
BMW
Dodge

Для проверки выполним следующую команду:

sort -c cars2.txt

Вот ее результат.

sort: cars2.txt:3: неправильный порядок: BMW

Мы видим, что строка «BMW» нарушает порядок сортировки:

Заключение

Команда sort – простой, но очень мощный и полезный при работе с данными инструмент. У нее есть множество разнообразных опций, помимо уже рассмотренных, которые можно узнать на соответствующей man-странице. Кроме того, ее можно использовать совместно с командами find и join для поиска по большому количеству файлов или объединения результатов.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Шпаргалка по сортировке для Data Science / SkillFactory corporate blog / Habr

Сортировка данных является основной задачей для ученых и инженеров по обработке данных. Пользователи Python могут выбирать наиболее удобную из ряда библиотек со встроенными, оптимизированными опциями сортировки. Некоторые даже работают параллельно с GPU. На удивление, некоторые методы сортировки не используют указанные типы алгоритмов, а другие работают совсем не так, как ожидалось.

Выбор библиотеки и типа алгоритма сортировки не всегда прост, а нововведения меняются в быстром темпе. На данный момент документация Pandas не соответствует коду (хотя лично мое PR-обновление сортировочных опций было самым последним).

В этой статье я разъясню вам, что к чему, дам пару советов, которые помогут с разобраться с методами, и поделюсь результатами теста скорости.

UPD 17 июля 2019: В результаты оценки теста скорости теперь входят реализации GPU PyTorch и TensorFlow. TensorFlow также включает в себя результаты CPU как при tensorflow==2.0.0-beta1, так и при tensorflow-gpu==2.0.0-beta1. Интересные наблюдения: графический процессор PyTorch буквально летает, а GPU TensorFlow оказался медленнее CPU TensorFlow.

Контекст

Базовых алгоритмов сортировки существует множество. Одни из них имеют высокую производительность и занимают меньше места, другие хорошо работают с большим числом данных. Для некоторых алгоритмов важно взаимное расположение элементов данных. На диаграмме в начале статьи можно увидеть ситуацию по времени и объему для самых распространенных алгоритмов.

На самом деле, не нужно быть экспертом в базовых внедрениях, чтобы решить большинство проблем сортировки. На деле, корнем зла порой считают преждевременную оптимизацию. Однако, при необходимости многократной сортировки большого числа данных может оказаться весьма полезным знать заранее, какую библиотеку и какие ключевые слова лучше использовать. Представляю вам мою шпаргалку.

За многие годы алгоритмы сортировки изменились в большинстве библиотек. Для анализа в этой статье я взял следующие версии ПО.

python 3.6.8
numpy 1.16.4
pandas 0.24.2
tensorflow==2.0.0-beta1  #tensorflow-gpu==2.0.0-beta1 slows sorting
pytorch 1.1

Начнем с основ.

Python (vanilla)

Python содержит два встроенных метода сортировки.

• my_list.sort() сортирует список на месте, при этом исходный список заменяется на сортированный. sort() возвращает None.
• sorted(my_list) возвращает отсортированную копию для каждой итерации. sorted() возвращает отсортированную итерацию. sort()не изменяет исходный список.

По идее, sort() должен быть быстрее, так как сортировка происходит на месте. На удивление, особой разницы между ними нет. К тому же, sort() стоит использовать аккуратно, так как он изменяет исходные данные без сохранения.

Все реализации для Vanilla Python, которые мы рассмотрим в этой статье, имеют восходящий порядок сортировки по умолчанию — от наименьшего до наибольшего. Однако, большинство иных методов сортировки используют нисходящий метод. Не слишком-то удобно для вас и вашей головы, но этот параметр разнится в каждой библиотеке.

Что касается нашего случая, чтобы изменить порядок сортировки на нисходящий в Vanilla Python, нужно задать reverse=True.

key может быть заявлен ключевым словом для вашего уникального критерия. Например, sort(key=len) отсортирует элементы списка по их длине.

Единственный алгоритм сортировки, используемый в Vanilla Python — Timsort. Посредством данного алгоритма сортировка данных производится по их основным критериям. Например, если требуется сортировать короткий список, используется сортировка вставками. Дополнительную информацию о Timsort см. в большой статье Брэндона Скерритта.

Timsort и, соответственно, Vanilla Python, постоянны. То есть, если исходные значение одинаковы, то и обработанные значения будут аналогичны и расположены в том же порядке.

Чтобы напомнить разницу между sort() и sorted(), я лишь замечу, что sorted() — это более сложная команда, чем sort(), и что sorted() займет объективно больше времени, ведь при этом сохраняются и исходные данные, и копия. И пусть результаты тестов неоднозначны, мнемоника — наше все.

Теперь предлагаю рассмотреть использование Numpy.

Numpy

Numpy — это фундаментальная библиотека Python для научных вычислений. Как и у Vanilla Python, вариантов реализации у нее два: либо копирование, либо изменение массива исходных данных:

• my_array.sort () изменяет массив на месте и возвращает отсортированный массив;
• np.sort (my_array) возвращает копию отсортированного массива, при этом не изменяя исходные данные.

Аргументы, используемые дополнительно:

• axis: int, optional — ось, по которой производится сортировка. По умолчанию -1 — сортировка по последней оси.
• kind: {‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’, ‘stable’} — алгоритм сортировки. По умолчанию используется ‘quicksort’ — “быстрая сортировка”. Далее я расскажу об этом подробнее.
• order: str или list of str — когда a является массивом с определенными границами, этот аргумент указывает, в каком порядке эти границы сравниваются. Одно поле может быть задано в виде строки, дальнейшие поля можно не конкретизировать. Они в любом случе будут использоваться в dtype для перебивок.

Откровенно говоря, на данным момент алгоритмы сортировки фактически соответствуют их названиям. Команда kind=quicksort буквально означает, что сортировка начинается с интроспективной сортировки. Подробнее здесь.

В случае, если удовлетворительного результата нет, происходит переключение на алгоритм heapsort. В худшем случае сортировка происходит по быстрому циклу O(n* log (n)).

stable автоматически выбирает наиболее приемлемый вариант сортировки. Данный параметр, наряду с сортировкой слиянием, на данный момент сопоставляется с сортировкой timsort или radix, в зависимости от типа данных. Прямая совместимость API в настоящее время ограничивает возможность выбора реализации, и она жестко привязана к различным типам данных.

Timsort применяется на предварительно подготовленных или близких к финальной сортировке данных. По случайным данным timsort практически идентичен mergesort. На данный момент он используется для конкретной сортировки, в то время как быстрая сортировка по-прежнему реализуется по умолчанию, и если конкретного выбора нет… «mergesort» и «stable» выполняются для целочисленных типов данных автоматически.

— Из документов Numpy — (после парочки моих правок)

Один из важнейших выводов: Numpy позволяет управлять параметрами сортировки более свободно, чем Vanilla Python. Второй вывод, не менее важный: ключевое слово kind совершенно не обязательно соответствует используемому типу сортировки. И наконец, финальный итог, если можно так сказать, заключается в том, что mergesort и stable являются определенными сортировками, а quicksort и heapsort — нет.

В нашем списке Numpy — единственный метод, не имеющий ключевого слова для изменения порядка сортировки. На наше счастье, сделать это можно своеобразным переворотом массива: my_arr[::-1].

Все функции Numpy также доступны в куда более удобном для использования Pandas.

Pandas

Проводить сортировку можно в Pandas DataFrame с df.sort_values (by=my_column). Для удобства здесь имеется несколько ключевых слов.

• by: str или list of str — обязательное имя или список имен для сортировки. Если ось = 0 или конкретному значению, то она может содержать уровни значений/имена столбцов. Если ось приравнивается 1 или столбцу, то она может содержать уровни столбцов и/или метки значений.
• axis: {0 или индекс, 1 или столбец}, по умолчанию 0 — ось для сортировки.
• ascending: bool или список bool, значение по умолчанию True — сортировка по возрастанию или по убыванию. Укажите список для нескольких порядков сортировки. Если это список болтов, должен соответствовать длине аргумента by.
• inplace: bool, по умолчанию False — если назначить True, операция выполняется на месте.
• kind: {quicksort, mergesort, heapsort или stable}, по умолчанию quicksort — выбор алгоритма сортировки. Для получения дополнительной информации можно посмотреть ndarray.np.sort. Для DataFrames этот параметр применяется только при сортировке по одному столбцу или метке.
• na_position: {«first», «last»}, по умолчанию «last» — first ставит NaNs в начале, last ставит NaNs в конце.

Pandas Series реализуется с таким же синтаксисом. В Series нет необходимости в ключевом слове by, поскольку нет нескольких столбцов с данными.

Поскольку “под капотом” у Pandas — Numpy, у вас под рукой есть те же оптимизированные параметры сортировки. Тем не менее, использование Pandas чуть более трудозатратно.

При сортировке по одному столбцу в Numpy по умолчанию используется quicksort. Как вы помните, quicksort теперь фактически является вводной и переходит в пирамидальную, если процесс сортировки идет медленно. Pandas заявляют, что сортировка по нескольким столбцам использует mergesort Numpy. mergesort в Numpy фактически использует алгоритмы сортировки Timsort или Radix. Это стабильные алгоритмы сортировки, что необходимо при сортировке по нескольким столбцам.

Для Pandas есть несколько ключевых моментов, которые стоит запомнить:

• Имя функции: sort_values().
• Необходимо заявить by=column_name или список имен столбцов.
• ascending — ключевое слово для реверса.
• Для стабильной сортировки используйте mergesort.

При аналитической обработке данных я часто сталкиваюсь с суммированием и сортировкой значений в Pandas DataFrame с помощью Series.value_counts(). Вот фрагмент кода для суммирования и сортировки наиболее частых значений для каждого столбца.

for c in df.columns:
    print(f"---- {c} ---")
    print(df[c].value_counts().head())

Dask, который Pandas предлагают для работы с большими данными, пока что не имеет реализации параллельной сортировки, но этот вопрос находится в обсуждении.

Сортировка в Pandas — это хороший выбор для предварительной сортировки небольших объемов данных. Если же вы имеете большой объем данных и хотите параллельно работать с GPU, стоит обратить внимание на TensorFlow или PyTorch.

TensorFlow

TensorFlow — самая популярная среда для deep learning. Больше о глубоком изучении можно узнать в моей статье по ссылке здесь. Приведенная ниже информация актуальна для GPU TensorFlow 2.0.

tf.sort(my_tensor) возвращает отсортированную копию тензора. Опциональные аргументы:

• axis: {int} Ось, по которой производится сортировка. По умолчанию равянется -1 и сортирует последнюю ось.
• direction: {ascending или descending} — направление сортировки значений.
• name: {str} — имя для операции.

tf.sort по сути использует top_k(). Для top_k() используется библиотека CUB для CUDA GPU, что упрощает параллельную реализацию. В документации говорится, что «CUB предоставляет современные и повторяемые программные компоненты для каждого уровня модели программирования CUDA». TensorFlow использует основную сортировку на GPU через CUB (обсуждение).

Информацию по TensorFlow GPU можно найти здесь. Чтобы активировать возможности графического процессора с TensorFlow 2.0, вам необходимо прописать !pip3 install tensorflow-gpu==2.0.0-beta1. Ниже будет видно, что вы можете следовать по пути tensorflow==2.0.0-beta1, если вы только лишь сортируете данные (что маловероятно).

Для проверки кода на CPU и GPU используйте следующую строку:

tf.debugging.set_log_device_placement(True)

Чтобы указать, что вы хотите использовать GPU, нужно воспользоваться таким блоком:

with tf.device('/GPU:0'):
 %time tf.sort(my_tf_tensor)

Для использования CPU: with tf.device('/CPU:0').

tf.sort() это интуитивно понятный метод при работе в TensorFlow. Просто запомните, что direction=descending нужен для изменения порядки сортировки.

PyTorch

torch.sort(my_tensor) возвращает отсортированную копию тензора. Необязательные аргументы:

• dim: {int} — объем сортировки.
• descending: {bool} — управляет порядком сортировки (по возрастанию или по убыванию).
• out: {tuple} — выходное сопровождение (Tensor, LongTensor), которое может использоваться в качестве выходных буферов.

Если вы хотите использовать GPU для сортировки, прикрепите .cuda () к концу вашего тензора.

gpu_tensor=my_pytorch_tensor.cuda()
%time torch.sort(gpu_tensor)

Исследования показали, что PyTorch использует сегментированную параллельную сортировку через Thrust, если сортируется набор данных размером более 1 миллиона строк на 100 000 столбцов.

К сожалению, у меня не хватило памяти, когда я пытался создать произвольные данные размером 1.1 миллиона на 100 тысяч через Numpy в Google Colab. После этого я попробовал GCP с 416 МБ ОЗУ, и мне вновь не хватило памяти.

Сегментированная сортировка и сортировка по местоположению — это высокопроизводительные варианты сортировки слиянием, которые работают с неоднородными случайными данными. Сегментированная сортировка позволяет сортировать множество массивов переменной длины параллельно. — https://moderngpu.github.io/segsort.html

Thrust — это библиотека параллельных алгоритмов, которая обеспечивает совместимость производительности GPU и многояденых CPU. Она предоставляет сортировочную основу, которая автоматически выбирает наиболее эффективный метод реализации. Библиотека CUB, используемая TensorFlow, облегчает нагрузку. PyTorch и TensorFlow используют аналогичные алгоритмы для сортировки GPU — независимо от того, какой применяется подход.

Как и TensorFlow, метод сортировки в PyTorch довольно прост для запоминания: torch.sort(). Единственное, что нужно запомнить, это направление отсортированных значений: TensorFlow использует direction, а PyTorch — descending. И не забудьте использовать .cuda(), чтобы максимально увеличить скорость при работе с большим объемом данных.

Хотя сортировка с использованием GPU может выступать хорошим вариантом для очень больших наборов данных, также имеет смысл сортировать данные непосредственно в SQL.

SQL

Сортировка в SQL обычно выполняется очень быстро, особенно если сортировка происходит непосредственно в памяти.

SQL — это спецификация, которая при этом не обязывает использовать определенный алгоритм. Postgres использует сортировку слиянием дисков, пирамидальную или быструю сортировку в зависимости от обстоятельств. Если у вас достаточно памяти, сортировки можно провести в ней, причем намного быстрее. Увеличить доступную память для сортировок можно с помощью настройки work_mem.

Другие варианты SQL используют разные алгоритмы сортировки. Например, Google BigQuery использует внутреннюю сортировку с некоторыми приемами, вроде тех, что представлены в ответе на Stack Overflow.

Сортировка в SQL выполняется командой ORDER BY. Этот синтаксис отличается от Python, где предпочитают использовать ту или иную форму слова sort. Лично мне запомнилось, что ORDER BY используется в синтаксисе SQL, так как это довольно необычно.

Чтобы отсортировать данные по убыванию, используйте ключевое слово DESC. Таким образом, запрос на возврат данных в алфавитном порядке от последнего к первому будет выглядеть так:

SELECT Names FROM Customers
ORDER BY Names DESC;

Сравнение

Для каждой из вышеперечисленных библиотек Python я провел анализ, сортируя 1 000 000 точек данных в одном столбце, массиве или списке. Я использовал ноутбук Google Colab Jupyter с GPU K80 и Intel Xeon CPU с тактовой частотой 2,30 ГГц.

Наблюдения

• PyTorch с GPU максимально быстрый.
• Как для Numpy, так и для Pandas, сортировка на месте, как правило, быстрее, чем с копированием данных.
• Быстрая сортировка Pandas по умолчанию довольно быстрая.
• Большинство функций Pandas сравнительно медленнее, чем их аналоги в Numpy.
• Процессор TensorFlow довольно быстрый. Установка GPU замедляет работу TensorFlow даже при использовании CPU. Сортировка GPU довольно медленная. Этот вариант не слишком эффективен
• В Vanilla Python сортировка на месте происходит на удивление медленно — почти в 100 раз медленнее, чем сортировка с поддержкой графического процессора PyTorch. Я повторил опыт несколько раз (с разными данными), чтобы перепроверить, что это не аномалия.

Опять же, это всего лишь один небольшой тест. Определенно, это не конечный результат.

Подведем итоги

Как правило, вам не нужны собственные разработки вариантов сортировки. Готовые варианты вполне удовлетворительны, и зачастую используют не один метод сортировки. Вместо этого они сначала оценивают данные, а затем используют проверенный алгоритм сортировки. Некоторые версии даже модифицируют алгоритмы, если сортировка подтормаживает.

В этой статье вы поняли, как сортировать каждый фрагмент данных в Python и SQL. Я надеюсь, вам это поможет в будущем. Если у вас есть такая возможность, пожалуйста, поделитесь статьей в ваших любимых социальных сетях, чтобы помочь другим людям найти ее.

Вам все лишь нужно запомнить, какой вариант выбрать и его вызвать. Используйте мою шпаргалку, чтобы сэкономить время. Мои общие рекомендации звучат так:

• Используйте Pandas sort_values() по умолчанию для исследования относительно небольших наборов данных.
• Для больших наборов данных или когда скорость достаточно высока, попробуйте встроенную сортировку Numpy на месте, параллельную реализацию GPU PyTorch или TensorFlow, или SQL.

Я не слишком много писал о сортировке с GPU. Эта область, которая созрела для новых исследований и учебных пособий. Вот статья 2017 года research, чтобы дать вам представление о последних исследованиях. Более подробную информацию об алгоритмах сортировки GPU можно найти здесь.

Узнайте подробности, как получить востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате, пройдя платные онлайн-курсы SkillFactory:

Читать еще

новый алгоритм, превосходящий пирамидальную при n

От переводчика. Перевод статьи 2011 года на arxiv.org о статистическом анализе модификации быстрой сортировки. Наверняка найдутся люди, использующие описанный вариант интуитивно. Здесь — математическое обоснование эффективности при n <= 7 000 000

Введение

Ключевые слова
Внутренняя сортировка; Равномерное распределение; Средняя временная сложность; Статистический анализ; Статистическая оценка

Сундараджан и Чакраборти [10] представили новую версию быстрой сортировки, удаляющую обмены. Крейзат [1] отметил, что алгоритм хорошо конкурирует с некоторыми другими версиями быстрой сортировки. Однако он использует вспомогательный массив, увеличивая пространственную сложность. Здесь мы предоставляем вторую версию, где мы удалили вспомогательный массив. Эта версия, называемая нами K-sort, упорядочивает элементы быстрее пирамидальной при значительном размера массива (n <= 7 000 000) для входных данных равномерного распределения U[0, 1] (в статистическом смысле — прим. перев).

1. Введение

Существует несколько методов внутренней сортировки (где все элементы могут храниться в основной памяти). Простейшие алгоритмы, такие как пузырьковая сортировка, обычно занимают время O (n²) упорядочивая n объектов и полезны только для малых множеств. Одним из самых популярных алгоритмов больших множеств является Quick sort, занимающий O(n*log₂n) в среднем и O(n²) в худшем случае. Подробно об алгоритмах сортировки читайте у Кнута [2].

Сундараджан и Чакраборти [10] представили новую версию быстрой сортировки, удаляющую обмены. Крейзат (Khreisat) [1] обнаружил, что этот алгоритм хорошо конкурирует с некоторыми другими версиями Quick sort, такими как SedgewickFast, Bsort и Singleton sort для n [3000..200 000]. Поскольку в алгоритме сравнения преобладают над обменами, удаление обменов не делает сложность этого алгоритма отличной от сложности классической быстрой сортировки. Другими словами, наш алгоритм имеет среднюю и худшую сложность, сравнимую с Quick sort, то есть O(n*log₂n) и O(n²) соответственно, что также подтверждается Крейзатом [1]. Однако он использует вспомогательный массив, тем самым увеличивая пространственную сложность. Здесь мы предлагаем вторую улучшенную версию нашей сортировки, которую мы называем K-sort, где удалён вспомогательный массив. Обнаружено, что сортировка элементов с K-sort выполняется быстрее пирамидальной при значительном размере массива (n <= 7 000 000) равномерно распределённых входных U[0, 1].

1.1 K-sort

Step-1: Initialize the first element of the array as the key element and i as left, j as (right+1), k = p where
p is (left+1).
Step-2: Repeat step-3 till the condition (j-i) >= 2 is satisfied.
Step-3: Compare a[p] and key element. If key <= a[p]
 then
 Step-3.1: if ( p is not equal to j and j is not equal to (right + 1) )
 then set a[j] = a[p]
 else if ( j equals (right + 1)) then
 set temp = a[p] and flag = 1
 decrease j by 1 and assign p = j
 else (if the comparison of step-3 is not satisfied i.e. if key > a[p] )
 Step-3.2: assign a[i] = a[p] , increase i and k by 1 and set p = k
Step-4: set a[i] = key
 if (flag = = 1) then
 assign a[i+1] = temp
Step-5: if ( left < i - 1 ) then
 Split the array into sub array from start to i-th element and repeat steps 1-4 with the sub array
Step-6: if ( left > i + 1 ) then
Split the array into sub array from i-th element to end element and repeat steps 1-4 with the sub array 

Демонстрация

Примечание. Если вспомогательный массив имеет одно значение, его не нужно обрабатывать.

2. Эмпирическая (средняя временная сложность)

Компьютерный эксперимент представляет собой серию прогонов кода для различных входов (см. Сакс [9].) Проводя компьютерные эксперименты на Borland International Turbo ‘C ++’ 5.02, мы могли бы сравнить среднее время сортировки в секундах (среднее значение приняло более 500 чтений) для разных значений n в K-sort и Heap. Используя симуляцию Монте-Карло (см. Кеннеди и Джентл [7]), массив размером n был заполнен независимыми непрерывными однородными U[0, 1] вариациями и скопирован в другой массив. Эти массивы сортировались сравниваемыми алгоритмами. Таблица 1 и рис. 1 показывает эмпирические результаты.

Рис. 1 График сравнения

Наблюдаемые средние значения времени из непрерывного равномерного распределения U(0,1) для рассматриваемый сортировок представлены в таблице 1. Рисунок 1 вместе с таблицей 1 показывают сравнение алгоритмов.

Точки на графике, построенном из таблицы 1, показывают, что среднее время выполнения для K-сортировки меньше, чем у сортировки кучей, когда размер массива меньше или равен 7 000 000 элементов, а выше этого диапазона Heapsort выполняется быстрее.

3. Статистический анализ эмпирических результатов с использованием Minitab версии 15

3.1. Анализ для K-sort: регрессирование среднего времени сортировки y(K) по n*log 2 (n) и n

R обозначает наблюдение с большими стандартизованными остатками.

Рис. 2.1-2.4 показывает наглядный итог некоторых дополнительных испытаний модели.

4. Дискуссионная часть

Легко видеть, что сумма квадратов, внесенных n*log(n) в регрессионную модель как в сортировке K-sort, так и в Heap, существенна, по сравнению с суммой, полученной n. Напомним, что оба алгоритма имеют среднюю сложность O(n*log₂n). Таким образом, экспериментальные результаты подтверждают теорию. Мы сохранили n-член в модели, потому что взгляд на математический оператор, приводящий к сложности O(nlog₂n) в сортировке Quick sort и Heap, предполагает n-член (см. Кнута [2]).

Сравнительное уравнение регрессии для среднего случая получается просто путем вычитания y(H) из y(K).

Имеем, y(K) — y(H) = 0.52586 + 0.00000035 n*log2(n) – 0.00000792 n ……..(3)

Преимущество уравнений (1), (2) и (3) состоит в том, что мы можем прогнозировать среднее время выполнения обоих алгоритмов сортировки, а также их разность даже при огромных значениях n, громоздких для выполнения. Такое «дешевое предсказание» является девизом в компьютерных экспериментах и ​​позволяет нам проводить стохастическое моделирование даже для неслучайных данных. Другим преимуществом является то, что достаточно знать только размер ввода, чтобы сделать прогноз. То есть весь вход (для которого ответ фиксирован) не требуется. Таким образом, предсказание через стохастическую модель не только дешевле, но и эффективнее (Сакс, [9]).

Важно отметить, что когда мы непосредственно работаем над временем выполнения программы, мы фактически рассчитываем статистическую оценку в конечном диапазоне (компьютерный эксперимент не может быть выполнен для ввода бесконечного размера.) Статистическая оценка отличается от математической в том смысле, что, в отличие от математической, она взвешивает, а не точно рассчитывает вычислительные операции и, как таковая, способна смешивать различные операции в концептуальную оценку, тогда как математическая сложность специфична для операции. Здесь время операции принимается за ее вес. Общее обсуждение статистической оценки, включающей формальное определение и другие свойства, см. Чакраборти и Соубик [5]. Смотрите также Чакраборти, Моди и Паниграхи [4], чтобы понимать, почему статистическая оценка является идеальной границей параллельных вычислений. Предположение о статистической оценке получается путем запуска компьютерных экспериментов, где весам присваиваются численные значения в конечном диапазоне. Это означает, что достоверность связанной оценки зависит от правильной разработки и анализа нашего компьютерного эксперимента. Связанную литературу по компьютерным экспериментам с другими областями применения, такими как проектирование СБИС, сжигание, теплопередача и т. Д., Можно найти в (Фанг, Ли и Суджианто, [3]). Смотрите также обзор (Чакраборти [6]).

5. Заключение и предложения для будущей работы

K-sort, очевидно, быстрее, чем Heap для количества элементов сортировки до 7 000 000, хотя оба алгоритма имеют одинаковый порядок сложности O(n*log₂n) в среднем случае. Будущая работа включает исследование параметризованной сложности (Mahmoud, [8]) по этой улучшенной версии. В качестве заключительного комментария мы настоятельно рекомендуем K-sort по крайней мере для n <= 7 000 000.

Тем не менее, мы соглашаемся выбрать Heap-sort в худшем случае из-за того, что он поддерживает сложность O (n*log₂n) даже в худшем случае, хотя программировать её сложнее.

N.B. Продолжение работы, 2012

Список литературы[1] Khreisat, L., QuickSort A Historical Perspective and Empirical Study, International Journal of Computer Science and Network Security, VOL.7 No.12, December 2007, p. 54-65

[2] Knuth, D. E., The Art of Computer Programming, Vol. 3: Sorting and Searching, Addison

Wesely (Pearson Education Reprint), 2000

[3] Fang, K. T., Li, R. and Sudjianto, A., Design and Modeling of Computer Experiments

Chapman and Hall, 2006

[4] S. Chakraborty, S., Modi, D. N. and Panigrahi, S., Will the Weight-based Statistical Bounds

Revolutionize the IT?, International Journal of Computational Cognition, Vol. 7(3), 2009, 16-22

[5] Chakraborty, S. and Sourabh, S. K., A Computer Experiment Oriented Approach to

Algorithmic Complexity, Lambert Academic Publishing, 2010

[6] Chakraborty, S. Review of the book Design and Modeling of Computer Experiments authored by K. T. Fang, R. Li and A. Sudjianto, Chapman and Hall, 2006, published in Computing Reviews, Feb 12, 2008,
www.reviews.com/widgets/reviewer.cfm?reviewer_id=123180&count=26

[7] Kennedy, W. and Gentle, J., Statistical Computing, Marcel Dekker Inc., 1980

[8] Mahmoud, H.,Sorting: A Distribution Theory, John Wiley and Sons, 2000

[9] Sacks, J., Weltch, W., Mitchel, T. and Wynn, H., Design and Analysis of Computer Experiments, Statistical Science 4 (4), 1989

[10] Sundararajan, K. K. and Chakraborty, S., A New Sorting Algorithm, Applied Math. and Compu., Vol. 188(1), 2007, p. 1037-1041

Сортировки вставками / Хабр

Общая суть сортировок вставками такова:

1. Перебираются элементы в неотсортированной части массива.
2. Каждый элемент вставляется в отсортированную часть массива на то место, где он должен находиться.

Это, в принципе, всё, что Вам нужно знать про сортировки вставками. То есть, сортировки вставками всегда делят массив на 2 части — отсортированную и неотсортированную. Из неотсортированной части извлекается любой элемент. Поскольку другая часть массива отсортирована, то в ней достаточно быстро можно найти своё место для этого извлечённого элемента. Элемент вставляется куда нужно, в результате чего отсортированная часть массива увеличивается, а неотсортированная уменьшается. Всё. По такому принципу работают все сортировки вставками.

Самое слабое место в этом подходе — вставка элемента в отсортированную часть массива. На самом деле это непросто и на какие только ухищрения не приходится идти, чтобы выполнить этот шаг.

Сортировка простыми вставками

Проходим по массиву слева направо и обрабатываем по очереди каждый элемент. Слева от очередного элемента наращиваем отсортированную часть массива, справа по мере процесса потихоньку испаряется неотсортированная. В отсортированной части массива ищется точка вставки для очередного элемента. Сам элемент отправляется в буфер, в результате чего в массиве появляется свободная ячейка — это позволяет сдвинуть элементы и освободить точку вставки.

def insertion(data):
	for i in range(len(data)):
		j = i - 1 
		key = data[i]
		while data[j] > key and j >= 0:
			data[j + 1] = data[j]
			j -= 1
		data[j + 1] = key
	return data

На примере простых вставок показательно смотрится главное преимущество большинства (но не всех!) сортировок вставками, а именно — очень быстрая обработка почти упорядоченных массивов:

При таком раскладе даже самая примитивная реализация сортировки вставкам, скорее всего, обгонит супер-оптимизированный алгоритм какой-нибудь быстрой сортировки, в том числе и на больших массивах.

Этому способствует сама основная идея этого класса — переброска элементов из неотсортированной части массива в отсортированную. При близком расположении близких по величине данных место вставки обычно находится близко к краю отсортированной части, что позволяет вставлять с наименьшими накладными расходами.

Нет ничего лучше для обработки почти упорядоченных массивов чем сортировки вставками. Когда Вы где-то встречаете информацию, что лучшая временна́я сложность сортировки вставками равна O(n), то, скорее всего, имеются в виду ситуации с почти упорядоченными массивами.

Сортировка простыми вставками с бинарным поиском

Так как место для вставки ищется в отсортированной части массива, то идея использовать бинарный поиск напрашивается сама собой. Другое дело, что поиск места вставки не является критичным для временно́й сложности алгоритма (главный пожиратель ресурсов — этап самой вставки элемента в найденную позицию), поэтому данная оптимизация здесь мало что даёт.

А в случае почти отсортированного массива бинарный поиск может работать даже медленнее, поскольку он начинает с середины отсортированного участка, который, скорее всего, будет находиться слишком далеко от точки вставки (а на обычный перебор от позиции элемента до точки вставки уйдёт меньше шагов, если данные в массиве в целом упорядочены).

def insertion_binary(data):
	for i in range(len(data)):
		key = data[i]
		lo, hi = 0, i - 1
		while lo < hi:
			mid = lo + (hi - lo) // 2
			if key < data[mid]:
				hi = mid
			else:
				lo = mid + 1
		for j in range(i, lo + 1, -1):
			data[j] = data[j - 1]
		data[lo] = key
	return data

В защиту бинарного поиска отмечу, что он может сказать решающее слово в эффективности других сортировок вставками. Благодаря ему, в частности, на среднюю сложность по времени O(n log n) выходят такие алгоритмы как сортировка библиотекаря и пасьянсная сортировка. Но про них позже.

Па́рная сортировка простыми вставками

Модификация простых вставок, разработанная в тайных лабораториях корпорации Oracle. Эта сортировка входит в пакет JDK, является составной частью Dual-Pivot Quicksort. Используется для сортировки малых массивов (до 47 элементов) и сортировки небольших участков крупных массивов.

В буфер отправляются не один, а сразу два рядом стоя́щих элемента. Сначала вставляется больший элемент из пары и сразу после него метод простой вставки применяется к меньшему элементу из пары.

Что это даёт? Экономию для обработки меньшего элемента из пары. Для него поиск точки вставки и сама вставка осуществляются только на той отсортированной части массива, в которую не входит отсортированная область, задействованная для обработки большего элемента из пары. Это становится возможным, поскольку больший и меньший элементы обрабатываются сразу друг за другом в одном проходе внешнего цикла.

На среднюю сложность по времени это не влияет (она так и остаётся равной O(n²)), однако па́рные вставки работают чуть быстрее чем обычные.

Алгоритмы я иллюстрирую на Python, но тут приведу первоисточник (видоизменённый в целях читабельности) на Java:

for (int k = left; ++left <= right; k = ++left) {

        //Очередную пару рядом стоя́щих элементов 
        //заносим в пару буферных переменных
        int a1 = a[k], a2 = a[left];
        if (a1 < a2) {
                a2 = a1; a1 = a[left];
        }

        //Вставляем больший элемент из пары
        while (a1 < a[--k]) {
                a[k + 2] = a[k];
        }
        a[++k + 1] = a1;
        
        //Вставляем меньший элемент из пары
        while (a2 < a[--k]) {
                a[k + 1] = a[k];
        }
        a[k + 1] = a2;
}

//Граничный случай, если в массиве нечётное количество элементов
//Для последнего элемента применяем сортировку простыми вставками
int last = a[right];
while (last < a[--right]) {
        a[right + 1] = a[right];
}
a[right + 1] = last;

Сортировка Шелла

В этом алгоритме очень остроумный подход в определении того, какую именно часть массива считать отсортированной. В простых вставках все просто: от текущего элемента всё что слева — уже отсортировано, всё что справа — ещё не отсортировано. В отличие от простых вставок сортировка Шелла не пытается слева от элемента сразу формировать строго отсортированную часть массива. Она создаёт слева от элемента почти отсортированную часть массива и делает это достаточно быстро.

Сортировка Шелла закидывает текущий элемент в буфер и сравнивает его с левой частью массива. Если находит бо́льшие элементы слева, то сдвигает их вправо, освобождая место для вставки. Но при этом берёт не всю левую часть, а только некоторую группу элементов из неё, где элементы разнесены друг от друга на некоторое расстояние. Такая система позволяет быстро вставлять элементы примерно в ту область массива, где они должны находиться.

С каждой итерацией основного цикла это расстояние постепенно уменьшается и когда оно становится равным единице, то сортировка Шелла в этот момент превращается в классическую сортировку простыми вставками, которой дали на обработку почти отсортированный массив. А почти отсортированный массив сортировка вставками в полностью отсортированный преобразует быстро.

def shell(data):
    inc = len(data) // 2
    while inc:
        for i, el in enumerate(data):
            while i >= inc and data[i - inc] > el:
                data[i] = data[i - inc]
                i -= inc
            data[i] = el
        inc = 1 if inc == 2 else int(inc * 5.0 / 11)
    return data

Сортировка расчёской по похожему принципу улучшает пузырьковую сортировку, благодаря чему временна́я сложность алгоритма с O(n²) подскакивает аж до O(n log n). Увы, но Шеллу этот подвиг повторить не удаётся — лучшая временна́я сложность достигает O(n log²n).

Про сортировку Шелла написано несколько хабрастатей, поэтому не будем перегружаться информацией и двигаемся дальше.

Сортировка деревом

Сортировка деревом за счёт дополнительной памяти быстро решает вопрос с добавлением очередного элемента в отсортированную часть массива. Причём в роли отсортированной части массива выступает бинарное дерево. Дерево формируется буквально на лету при переборе элементов.

Элемент сравнивается сначала с корнем, а потом и с более вложенными узлами по принципу: если элемент меньше чем узел — то спускаемся по левой ветке, если не меньше — то по правой. Построенное по такому правилу дерево затем можно легко обойти так, чтобы двигаться от узлов с меньшими значениями к узлам с большими значениями (и таким образом получить все элементы в возрастающем порядке).

Основная загвоздка сортировок вставками (затраты на вставку элемента на своё место в отсортированной части массива) здесь решена, построение происходит вполне оперативно. Во всяком случае для освобождения точки вставки не нужно медленно передвигать караваны элементов как в предыдущих алгоритмах. Казалось бы, вот она, наилучшая из сортировок вставками. Но есть проблема.

Когда получается красивая симметричная ёлочка (так называемое идеально сбалансированное дерево) как в анимации тремя абзацами выше, то вставка происходит быстро, поскольку дерево в этом случае имеет минимально возможную вложенность уровней. Но сбалансированная (или хотя бы близкая к таковой) структура из рандомного массива получается редко. И дерево, скорее всего, будет неидеальное и несбалансированное — с перекосами, заваленным горизонтом и избыточным количеством уровней.

Рандомный массив со значениями от 1 до 10. Элементы в таком порядке генерируют несбалансированное двоичное дерево:

Дерево мало построить, его ещё нужно обойти. Чем больше несбалансированности — тем сильнее будет буксовать алгоритм по обходу дерева. Тут как скажут звёзды, рандомный массив может породить как уродливую корягу (что более вероятно) так и древовидный фрактал.

Значения элементов те же, но порядок другой. Генерируется сбалансированное двоичное дерево:

На прекрасной сакуре

Не хватает лепестка:

Бинарное дерево из десятки.

Проблему несбалансированных деревьев решает сортировка выворачиванием, которая использует особую разновидность бинарного дерева поиска — splay tree. Это замечательное древо-трансформер, которое после каждой операции перестраивается в сбалансированное состояние. Про это будет отдельная статья. К тому времени подготовлю и реализации на Python как для Tree Sort, так и для Splay sort.

Ну чтож, мы кратенько прошлись по самым популярным сортировкам вставками. Простые вставки, Шелл и двоичное дерево мы все знаем ещё со школы. А теперь рассмотрим других представителей этого класса, не столь широко известных.

Вики / Wiki — Вставки / Insertion,Шелл / Shell,Дерево / Tree

Статьи серии:

Кто пользуется AlgoLab — рекомендую обновить файл. Я добавил в это приложение простые вставки с бинарным поиском и па́рные вставки. Также полностью переписал визуализацию для Шелла (в предыдущей версии там было не пойми что) и добавил подсветку родительской ветки при вставке элемента в бинарное дерево.

идиом по The Free Dictionary

Поначалу нам это очень не нравилось, то, как они смеялись, как выглядели шорты, это было слишком коротко », — сказал Перасол. Многие из этих коротких продавцов просто наживаются на большой прибыли с момента IPO Lyft по цене 72 доллара. В марте есть пара шорт для любого типа телосложения — от бумажных пакетов до проверенного номера джинсовой ткани. PS15, River Island 3 ОРАНЖЕВЫЕ ШОРТЫ С ГЕОМЕТРИЧЕСКИМ ПРИНТОМ.Из более чем 500 немецких фильмов для Международного фестиваля короткометражных фильмов Клермон-Ферран 2019, семь инновационных короткометражных фильмов были отобраны для программы SHORT EXPORT — Сделано в Германии в этом году. Пиджак мягкого покроя YAS, [евро] 110,60, мягкий покрой Короче говоря, [евро] 49,77 ASOS Первое в своем роде приложение для короткометражных фильмов, уже доступное в Нидерландах, дает зрителям возможность создавать собственные каналы с фильмами, основанные на их любимых жанрах и настроении. продажа ценной бумаги, которая не принадлежит продавцу или которую продавец взял в долг.Монзон объяснил, что «поскольку мы впервые внедряем короткие продажи, наши руководящие принципы были разработаны с целью обеспечения прозрачности и эффективного мониторинга операций по коротким продажам». «Поскольку мы вводим короткие продажи впервые, наши руководящие принципы были разработаны с целью обеспечения прозрачности и эффективного мониторинга операций по короткой продаже. На рынке капитала Гонконга только ценные бумаги, перечисленные на Гонконгской фондовой бирже, имеют право на проведение коротких продаж, так что -продавец, все, что нужно сделать, это просмотреть список, чтобы найти цель.С 31 мая хедж-фонды добавили 197 миллионов баррелей коротких позиций по сырой нефти и 12 миллионов баррелей коротких позиций на бензин. Long And The Short Of It посвящен долгим и коротким гласным звукам одной и той же гласной в различных формах. Горячий латиноамериканец выглядит безупречно. Латынь выглядит безупречно в своей простой, но простой, но яркой блузке и шортах. Мы не можем придраться к этому короткому и милому комплекту с простыми белыми кортами.
.

Вперед! Учите английский с помощью 11 потрясающих короткометражных фильмов

Мы все любим фильмы, но у не всегда достаточно времени , чтобы их посмотреть!

В конце концов, они обычно длятся полтора часа.

Это много времени!

У вас могут быть другие важные дела.

Или, может быть, прослушивание английского в течение полутора часов кажется большим трудом, потому что вы теряетесь, пытаясь понять все, что говорят персонажи.

Изучение английского с помощью короткометражных фильмов может стать для вас идеальным решением.

Этот пост посвящен короткометражным фильмам и тому, как вы можете использовать их, чтобы улучшить свои знания английского языка.

Загрузить: Этот пост в блоге доступен в виде удобного портативного PDF-файла.
можно взять куда угодно. Щелкните здесь, чтобы получить копию. (Скачать)

Что такое короткометражные фильмы?

Во-первых, давайте убедимся, что понимаем, о чем говорим.

Академия кинематографических искусств и наук определяет короткометражные фильмы как кинофильмы продолжительностью 40 минут или меньше.Другими словами, это видео или серия изображений, показанных вместе, чтобы рассказать историю. Короткометражные фильмы также называют «короткометражками» или «короткометражками».

Короткометражные фильмы бывают всех форм и размеров: рекламные ролики, трейлеры к фильмам, музыкальные клипы, анимационные рассказы или рассказы, снятые в кино. Короткометражные фильмы — это форма искусства, которая позволяет художнику за короткий промежуток времени рассказать о многом, используя диалоги, музыку, изображения и звуки.

Зачем учить английский с короткометражными фильмами?

Они быстрые и продуктивные.

Подобно изучению английского языка с помощью видео на YouTube, вы можете запускать и останавливать короткий фильм в любое удобное для вас время. А поскольку они короткие, это отличный способ попрактиковаться в аудировании и мышлении на английском, даже если у вас мало времени на учебу.

Если вы устали от сериалов, которые смотрите уже несколько месяцев, или если полнометражные художественные фильмы слишком длинные, чтобы удержать ваше внимание, короткие фильмы — отличный способ попрактиковаться в английском, не тратя слишком много времени. (или энергии) делать это.

На самом деле короткометражные фильмы отлично подходят для изучения большого количества новых словарных слов и фраз за короткое время. Посмотрите следующее видео на канале FluentU на YouTube. В нем используется трейлер к фильму с участием актера Бенедикта Камбербэтча, а инструктор по видео знакомит нас со всеми замечательными функциями FluentU для изучения словарного запаса для изучения английского с помощью короткометражных фильмов и фильмов.

Вы будете практиковать подлинный, творческий английский.

Киран Донахи, преподаватель английского языка, который ведет сайт Film-English.com, поощряет использование короткометражных фильмов в языковых классах, чтобы стимулировать творческий подход и творческое мышление к изучению английского языка, без необходимости слишком много думать о таких вещах, как грамматика.

Когда вы смотрите короткие фильмы, вы учитесь посредством аутентичного ввода, что означает, что вы учитесь, используя настоящие английские материалы, которые на самом деле не предназначались для обучения языку. Такое обучение поможет вам выучить язык более естественно, вместо того чтобы всегда полагаться на учебник.

Короткометражные фильмы полезны для многих типов учащихся.

При просмотре короткометражного фильма вы видите образы предметов или ситуаций в рассказе, которые помогают вам более осмысленно запоминать словарный запас и грамматику.

Если вы визуально обучаетесь , вы можете приостановить просмотр короткометражного фильма и попытаться назвать все объекты, которые вы видите на изображении. Если вы изучаете аудио , вы можете связать музыку и звуки с ситуацией и использовать их, чтобы помочь вам запомнить фразу или фрагмент диалога, который вы слышите.

И если вы поощряете своих детей изучать английский язык, видеоролики и короткие фильмы будут привлекать их внимание, особенно если диалогов мало.

Как учить английский с помощью короткометражных фильмов

Как и в обычных, более длинных фильмах, существует множество различных типов короткометражных фильмов.

Некоторые молчат. У некоторых есть только музыка и нет разговоров. Некоторые содержат несколько строк диалога, а некоторые — много диалогов. Некоторые анимированные, некоторые — живые (с реальными актерами).

Сегодня мы рассмотрим по несколько короткометражных фильмов каждого из этих типов. Я также добавил словарный запас и вопросы для обсуждения, чтобы помочь вам на этом пути.

Во время просмотра попытайтесь найти словарный запас и угадать значение слов через контекст. Не волнуйтесь, если вы не все понимаете. Вы всегда можете приостановить просмотр фильма, чтобы получить словарь, и поискать слова, чтобы подтвердить их значение (или спросите учителя, есть ли он у вас).

Улучшите свое обучение, просматривая фильмы с языковым партнером. Две головы лучше, чем одна, как говорится, и здесь тоже. Если вы смотрите фильмы с кем-то еще, вы можете вместе определить словарные слова и вместе обсудить вопросы.

Постарайтесь обдумывать вопросы для обсуждения во время просмотра фильма. Поскольку фильмы короткие, вы всегда можете посмотреть их один раз, а затем снова воспроизвести, когда будете готовы ответить на вопросы. В этих короткометражных фильмах рассматриваются некоторые важные вопросы, поэтому попробуйте ответить на вопросы и поделиться своими ответами.

Если вы смотрите фильмы самостоятельно, вы все равно можете ответить на вопросы. Если вам хочется писать, попробуйте написать обзор на IMDb — или вы даже можете создать свой собственный блог или веб-сайт и писать обзоры фильмов! Вы также можете оставлять комментарии под видео на YouTube или Vimeo, найти блог, в котором обсуждается этот короткометражный фильм, или поговорить о фильме на уроке английского или с англоговорящими друзьями.

FluentU — еще один замечательный инструмент для изучения английского языка студентами, которые любят фильмы. Он берет реальные видео — например, музыкальные клипы, трейлеры к фильмам, новости и вдохновляющие выступления — и превращает их в опыт изучения языка.

Существует много разных типов видео, как вы можете видеть здесь:

FluentU позволяет легко смотреть и понимать видео на родном английском языке с интерактивными субтитрами. Коснитесь или щелкните любое слово, чтобы узнать, что оно означает, узнать, как его использовать, услышать его произношение и многое другое.

Например, если вы нажмете на слово «принес», то увидите следующее:

Вы можете выучить словарь любого видео с помощью веселых викторин FluentU . Проведите пальцем влево или вправо, чтобы увидеть другие примеры слова, которое вы изучаете.

Видео упорядочены по жанрам и уровням, поэтому очень легко найти те, которые подходят именно вам. FluentU также отслеживает ваше обучение, а затем предлагает видео и примеры, которые идеально подходят для вас.

Начните использовать FluentU на веб-сайте или загрузите приложение FluentU из магазина iTunes или Google Play.

Короткометражные фильмы с диалогами

«История LEGO»

В этом фильме рассказывается история всех любимых строительных блоков и того, как компания начала производить игрушки LEGO.

Словарь: уволить, плотник, отказаться, претворить идею в жизнь, квалифицированный, помогать, не отставать, высочайшее качество, оптовый торговец, в большой беде, банкротство, позволить себе , быть взрывом, управлять, последней партией, чтобы получить прибыль, выгодная сделка, в наличии, моральная поддержка, новаторский

Вопросы для обсуждения:

1.Что произошло в истории?

2. Что, согласно рассказу, означает «LEGO» на датском языке? На латыни?

3. Что они подразумевают под «системой игры»?

4. Кто рассказывает историю?

5. В чем суть истории?

«Дотти»

Молодая женщина помогает пожилой женщине с мобильным телефоном. Этот короткометражный фильм — прекрасная картина того, как технологии влияют на людей и отношения между поколениями.

Словарь: для разблокировки мобильного телефона, кнопка со звездочкой, кнопка меню, для перехода в главное меню, для ввода текста, для ввода PIN-кода, для прокрутки вверх / вниз, для выбора, для нажатия кнопка, чтобы удалить или избавиться от нее, для прогнозирования или для прогнозирования

Вопросы для обсуждения:

1.Обратите внимание на то, как молодая женщина дает инструкции старшей. Как бы вы описали использование планшета, компьютера или других устройств для человека, который не знает, как ими пользоваться?

2. Как бы вы описали молодую женщину?

3. В чем смысл этого фильма?

«Страх полета»

«Страх полета» — это анимационный фильм о птице, которая боится летать.

Словарь: , чтобы чего-то бояться, направляться на юг, идти вперед, кончить таким же, как он / она / они

Вопросы для обсуждения:

1.Как вы думаете, почему Дугал (птица) боится летать?

2. Что побуждает Дугала преодолеть страх перед полетом?

3. Как он преодолевает свой страх?

4. Вы чего-то боитесь? Боязнь высоты? Боязнь воды? Страх публичных выступлений?

5. Что вы можете узнать от Дугала о собственных страхах?

«Добро пожаловать для всех»

Это видео представляет собой рекламу CBeebies, детского канала BBC. Режиссеры короткометражного фильма взяли интервью у пары друзей-детей.Создатели фильма спросили их, чем они отличаются от своих друзей.

Словарь: вниз по склону, вверх по склону, чтобы быть в чем-то хорошим, защитник, походы, гимнастика, плавание

Вопросы для обсуждения:

1. Дети используют сравнительную форму прилагательных чтобы ответить на некоторые вопросы. (Например, «У него пальцы на ногах меньше, чем у меня» или «Люси любит томатный соус. Мне он нравится, но не так сильно, как Люси.») Какие еще сравнения вы можете найти?

2. Какие еще отличия отмечают дети?

3. Видео милое и забавное, но почему?

4. Чем вы, , отличаетесь от вашей семьи и друзей?

«Слепая Вайша»

«Слепая Вайша» — короткометражный фильм об особенной девушке, номинированный на «Оскар» 2017 года. Она родилась с одним глазом, который видит только прошлое, а другой глаз видит только будущее. Это анимационный фильм с оригинальными картинами режиссера о том, как ее деревня реагирует и как она живет глазами.

Словарь: обожание, зрячий, слепой, несчастье, чтобы убедить, стая женщин, воссоединиться, восстановить, зрение, свергнуть, увидеть, кошмары, расколоть, пропасть, пустота, руины, апокалипсис, инвалидность, обнадеживающее, предшествующее

Вопросы для обсуждения:

1. В чем заключается послание фильма? Вы согласны или не согласны с сообщением?

2. Как цвет изображений и музыка повлияли на то, как вы себя чувствовали во время просмотра фильма?

Короткометражные фильмы с диалогами

«Записная книжка»

«Записная книжка» — о мальчике, помогающем своей матери по дому.

Словарь: готовка, пылесос, уборка, заправка постели, выгул собаки, полив растений, подметание, присмотр за детьми, стирка одежды, стирка, глажка

Вопросы для обсуждения :

1. Почему мальчик помогает матери? Что он хочет?

2. Это рекламное видео. Что продает компания? До того, как вы увидели логотип в конце, знали ли вы, что это реклама?

3.Как рассказ помогает продать услугу или продукт?

«Аллегро»

Этот короткометражный фильм рассказывает о пожилом мужчине, изучающем английский язык, и различных методах, которые он использует для этого.

Словарь: заметки, наушники, учебники, багаж, тапочки, пижамы

Вопросы для обсуждения:

1. Какие методы использует старик для изучения английского языка? Вы пробовали использовать некоторые из них для собственного обучения?

2.Почему старик учит английский?

3. Этот короткометражный фильм также является рекламным роликом. Что продает компания? Как рассказ помогает продать услугу или продукт?

«Зеро»

Главный герой «Зеро» живет в мире, где о людях судят по цифрам на груди. Он живет одинокой жизнью как человек с числом «ноль», но вскоре он встречает еще один «ноль» и узнает, как он может изменить свою жизнь.

Словарь: имеет значение, чтобы произвести изменения, посредственность, недостатки, чтобы кого-то сбить, избитый и синяк, неосведомленный, принадлежность, понятие, запрещено, исчезать, бесконечность

Вопросы для обсуждения:

1.Как вы думаете, о чем этот фильм?

2. В чем смысл фильма?

3. Что вы думаете о проблемах, показанных в фильме?

Короткометражные фильмы без диалога

С помощью этих короткометражных фильмов важно, чтобы вы начинали думать на английском языке — и они могут помочь вам в этом! Во время просмотра фильма смотрите на изображения и пытайтесь назвать все существительные, которые вы видите, или описывать происходящие события.

Поскольку диалогов нет, попробуйте написать свои собственные разговоры после просмотра фильма.А еще лучше, вы можете произносить диалоги, которые придумаете, во время просмотра фильма! Несмотря на то, что в этих фильмах для продвижения сюжета используется в основном музыка, послания по-прежнему сильны. Если есть персонажи, как вы думаете, что они сказали бы, если бы говорили? Как бы вы их описали?

«Одинаково»

Этот короткометражный фильм представляет собой анимационный фильм об отце и сыне, которые выполняют свои повседневные обязанности, живя в городе.

Словарь: , чтобы подготовиться к школе / работе, пойти в школу / работу, расписания, письменный стол, пишущая машинка, часы, цветной карандаш, бумага, рюкзак, портфель и т. Д.

Вопросы для обсуждения:

1.Что означает слово «одинаковые»? Имеет ли это другое значение в контексте этого фильма?

2. Как вы думаете, почему фильм называется «Одинаково»?

3. Какими прилагательными вы бы описали мальчика? Отец?

4. Чем похожи отец и сын? Насколько они разные?

5. В чем суть фильма? Ты согласен или несогласен?

«Когда я вырасту»

Этот быстрый и веселый короткометражный анимационный фильм рассказывает о девушке, которая думает обо всех различных профессиях и профессиях, которыми она могла бы заниматься, когда станет старше, и должна решить.

Словарь: фраза «когда я вырасту», медсестра, врач, солдат, космонавт, доставщик / женщина, пожарный, учитель, балерина, юрист, судья, работник быстрого питания, мужчина / женщина мороженого

Вопросы для обсуждения:

1. Сколько вакансий вы видели на видео?

2. «Когда я вырасту» — это фраза, которую детям преподают, чтобы описать, какие мечты у них могут быть или профессии, которыми они надеются заниматься, когда станут взрослыми.Кем вы надеялись стать в детстве, когда вырастете? Почему?

3. В чем суть фильма? Почему он называется «Когда я вырасту»?

«Париж / Нью-Йорк»

На этом видео изображения Парижа и Нью-Йорка показаны рядом или рядом друг с другом. Это видео о жизни в обоих городах, а также о еде, транспорте, людях, культуре и видах.

Словарь: мост, неоновые огни, граффити, метро / метро, ​​кухня, разнообразие, исторический, небоскребы, горизонт, чашки с собой / на вынос, коктейли

Вопросы для обсуждения:

1.Это видео — хорошее сравнение двух городов. Какие прилагательные вы бы использовали для описания Парижа? Нью-Йорк?

2. Судя по видео, насколько они похожи или похожи? Насколько они разные?

3. «Париж / Нью-Йорк» — это тоже реклама. Как и в других рекламных роликах, которые мы видели, что, по вашему мнению, продавала компания, до того, как вы увидели логотип и рекламу в конце? Как рассказ помогает продать услугу или продукт?

Хотите больше короткометражных фильмов? Ознакомьтесь с этими ресурсами.

Если вы хотите смотреть больше короткометражных фильмов или просто смотреть фильмы в целом, вот несколько ресурсов, которые помогут вам найти больше из них. Многие ссылки на сайтах ниже позволяют просматривать только трейлеры или короткие клипы к фильмам, но они могут указать вам правильное направление и дать вам идеи о новых фильмах, которые стоит посмотреть.

Pixar

Pixar славится тем, что включает свои короткие фильмы в начало своих наиболее известных полнометражных художественных фильмов. Многие из их более длинных фильмов начинались как короткометражки.Pixar очень гордится своими короткометражными фильмами, поэтому они предоставили публике место, где можно найти дополнительную информацию и посмотреть некоторые из них. Их интересно смотреть, и часто в них есть персонажи, которых вы, возможно, уже знаете по их полнометражным фильмам.

Короткометражные фильмы, номинированные на «Оскар»

Академия кинематографических искусств и наук ежегодно выделяет свои любимые короткометражные фильмы во время ежегодной церемонии вручения наград (известной под названием «Оскар»). Эти короткометражки хвалят за новаторство, и они демонстрируют, как короткометражные фильмы можно использовать новыми и захватывающими способами в творчестве.

Short of the Week

Short of the Week — это веб-сайт, посвященный недавним короткометражкам от независимых режиссеров. Как видно из названия, каждую неделю на сайте публикуется новый короткометражный фильм. Так что, если вы действительно заинтересованы в короткометражных фильмах, это отличный ресурс, за которым стоит следить, чтобы не отставать от индустрии.

Короткометражные фильмы — это увлекательный способ отвлечься от обычного изучения английского языка. Они также знакомят вас с новыми идеями и способами мышления.Пока вы тренируетесь слушать и думать на английском, короткие фильмы также побуждают вас исследовать более творческие стороны себя. Короткометражные фильмы могут даже научить вас большему, чем вы ожидали, если вы просто будете держать свой разум открытым для возможностей.

Тереза ​​Мупас — преподаватель английского языка как иностранного, в настоящее время живет и работает в Галисии, Испания. Она также преподавала английский язык в центральном Таиланде и США. Вы можете следить за ней во время ее путешествий здесь.

Загрузить: Этот пост в блоге доступен в виде удобного портативного PDF-файла.
можно взять куда угодно.Щелкните здесь, чтобы получить копию. (Загрузить)

Если вам понравился этот пост, что-то подсказывает мне, что вам понравится FluentU, лучший способ выучить английский с помощью реальных видео.

Испытайте погружение в английский онлайн!

.

определение краткости из The Free Dictionary

короткое

(короткое) прил. короткий · er , короткий · est

1. Имеет небольшую длину; недолго.

2. Небольшая высота; невысокий.

3. Выдвижение или перемещение не далеко или недостаточно далеко: короткий бросок.

4.

а. Кратковременный: короткий отпуск.

б. Кажется, проходит быстро: закончил работу за несколько коротких месяцев.

5. Не длинный; лаконично: коротко и по существу.

6.

а. Грубо кратко; резко: Владелец был довольно недолговечен с новым наймом.

б. Легко провоцируется; вспыльчивый: вспыльчивый.

7. Неадекватно; недостаточный: дефицит масла; не хватало опыта.

8. Отсутствие длины или количества: доска короткой двух дюймов.

9. Недостаток широты и охвата: краткий обзор проблемы.

10. Недостаточная сохраняемость: короткая память.

11.

а. Сохранение торговой позиции, которая обратно пропорциональна цене ценной бумаги или индекса: короткие инвесторы; инвестор, которому не хватает золота.

б. Относящиеся к короткой продаже: короткая позиция.

12.

а. Содержит большое количество шортенинга; слоеный: короткая корочка пирога.

б. Не пластичный; хрупкое: короткое железо.

13.

а. Лингвистика Of, относящийся к звуку речи относительно короткой продолжительности или являющийся первым гласным звуком в латинском слове mălus, «зло», по сравнению с таким же или подобным звуком относительно большой продолжительности, как первый гласный звук в латинском слове mālus, «яблоня».

б. Грамматика Of, относящаяся к гласному звуку в английском языке или являющаяся им, например, гласный звук (ă) в pat или (o͝o) в put, , происходящий от краткой гласной.

14. Быть относительно непродолжительным. Использование слога в количественной просодии.

15. Сленг Подходит к концу воинской службы.

нареч. короче , короче

1. Круто; быстро: остановись.

2. В грубой или резкой форме.

3. В точке перед заданной границей, пределом или целью: ракета, упавшая рядом с целью.

4. Недостаток: внезапный шторм застал нас врасплох.

5. Посредством короткой продажи: короткая продажа товара.

н. 1. Что-то короткое, например:

a. Лингвистика Короткий слог, гласный или согласный звук.

б. Краткий фильм; короткая тема.

г. Размер одежды меньше средней длины для этого размера.

г. шорты Короткие брюки до колена или выше.

e. шорты Майки.

2.

а. Короткая продажа.

б. Тот, который продает без покрытия.

3. шорты Побочный продукт переработки пшеницы, состоящий из зародышей, отрубей и грубого помола или муки.

4. шорты Обрезки или обрезки, которые остаются в качестве побочных продуктов в различных производственных процессах и часто используются для изготовления низкокачественной разновидности продукта.

5.

а. Короткое замыкание.

б. Неисправность, вызванная коротким замыканием.

6. Бейсбол Шорт-стоп.

v. short · ed , short · ing , shorts

v. tr.

1. Вызвать короткое замыкание.

2. Неофициально Отдать (одному) меньше, чем имеет право; обмен.

3. Для продажи без покрытия (ценные бумаги или индекс).

v. внутр.

К короткому замыканию.

Идиомы: для краткости

Для сокращения: для краткости его зовут Эд.

вкратце

Вкратце; кратко.

сокращение от

Сокращение: Эд является сокращением от Эдварда.

не хватает

1. Недостаток: У нас не хватает денег.

2. Меньше чем: Для создания команды не требовалось ничего, кроме ее максимальных усилий.

3. За исключением; не прибегая к: Если не считать крика на него, у меня не было другого способа привлечь его внимание.

4. Не совсем готов взять на себя или сделать; только с этой стороны: она перестала выкидывать старую фотографию.

короткий конец палки

Худшая сторона неравной сделки.

краткость н.

Словарь английского языка American Heritage®, пятое издание. Авторское право © 2016 Издательская компания Houghton Mifflin Harcourt. Опубликовано Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company. Все права защищены.

короткий

(ʃɔːt) adj

1. малой длины; не длинные

2. малой высоты; невысокий

3. ограниченный срок

4. не соответствует требованиям; Недостаточно: количество положенных за столом мест сократилось на четыре.

5. ( постпозитивный; часто следуют из или после ) не хватает (не) или не требуется (из): Мне всегда не хватает денег.

6. краткий; лаконичный

7. не хватает способности к сохранению: короткая память.

8. круто до грубости: продавщица была с ним очень коротышка.

9. (Банковское дело и финансы) финансы

a. не владеет ценными бумагами или товарами, которые были проданы по контракту, и поэтому обязано совершить покупку до даты поставки

b. таких продаж или связанных с ними, которые зависят от падения цен с целью получения прибыли

10. (Фонетика и фонология) фонетика

a. , обозначающий гласную относительно короткой временной продолжительности

b. классифицируется как короткий, в отличие от других гласных. Таким образом, в английском (ɪ) в bin, , хотя и дольше, чем (iː) в долях, все же рассматривается как короткий гласный

c. (в популярном употреблении), обозначающее качества пяти английских гласных, представленных орфографически в словах pat, pet, pit, pot, put, и putt

11. (Поэзия) просоды

а. обозначает гласную, которая фонетически коротка, или слог, содержащий такую ​​гласную. В классическом стихе за короткими гласными следует только одна согласная, а иногда и одна согласная плюс следующие l или r

b. (гласный или слог в стихе, не являющийся количественным) без ударения или ударения; безударный

13. (Пивоварение) (из спиртных напитков) неразбавленный; аккуратный

14. (азартные игры, кроме карт) (коэффициенты ставок) почти четные

15. иметь кого-то коротко и вьющиеся неформально иметь (кого-то) полностью в своей власти

16. короче снабжение дефицит

17. короткий и сладкий неожиданно короткий

18. короткий для сокращение для

adv

19. резко: чтобы остановиться.

20. кратко или кратко

21. грубо или кратко

22. (Банковское дело и финансы) финансирует без владения ценными бумагами или товарами во время их продажи по договору: продать без покрытия.

23. застрял застрял возникла внезапная потребность в мочеиспускании или дефекации

24. не успел

a. в качестве доказательства несоответствия

б. ( часто следуют за ), чтобы не достичь или измерить (стандарт)

25. закрыть , чтобы не было достаточной суммы и т. Д.

26. не хватит , за исключением : ничто, кроме чуда, теперь его не спасет.

n

27. все, что является коротким

28. (пивоварение) напиток спиртных напитков в отличие от длительного напитка, такого как пиво

29. (фонетика и фонология) фонетика prosody Краткая гласная или слог

30. (Поэзия) фонетика просодия короткая гласная или слог

31. (Банковское дело и финансы) финансы

a. короткий договор или продажа

б. короткометражный фильм

32. (фильм) короткометражный фильм, обычно имеющий фактический характер

34. для краткости неофициальный как сокращение: его называют Джим для краткости.

35. короче

а. в обобщенном виде

б. в двух словах

[староанглийский scort; относится к древнескандинавскому skortr отсутствует, skera разрезать, староверхненемецкий scurz короткий]

ˈshortness n

Словарь английского языка Коллинза — полный и полный, 12-е издание 2014 г. © HarperCollins Publishers, 1991 , 1994, 1998, 2000, 2003, 2006, 2007, 2009, 2011, 2014

короткие

(ʃɔrt)

прил. short • er, short • est,
adv., n., v. прил.

1. малой длины; недолго.

2. с небольшой высотой; невысокий.

3. Расширяясь или достигая лишь небольшого пути: короткий путь.

4. кратко по длительности; не обширный по времени.

5. кратко, как написано.

6. грубо кратко; резкий.

7. малое количество; скудные: скудные пайки.

8. не достигает отметки, цели и т.п.

9. не достигает нормативного, необходимого уровня и т.д .; дефицит: кратковременная мера.

10. с недостаточным количеством (часто следуют на или на ): У него не было опыта.

11. (из теста) хрустящая и слоеная из-за того, что она была приготовлена ​​с большой долей масла или другого жира.

12. (металлов) с недостатком прочности; рыхлый; хрупкий.

13.

а. (звука речи) для относительно короткого времени.

г. имеет звук английских гласных в bat, bet, bit, hot, но, и put, исторически произошли от гласных, которые были короткими по продолжительности. Сравните длинные ¹ (по умолчанию 18). 14.

а. (слога в количественном стихе) продолжительностью относительно короткое время.

б. безударный.

15. (алкогольного напитка) малая.

нареч.

16. резко или внезапно: коротко остановиться.

17. кратко; коротко.

18. на ближней стороне намеченной или определенной точки: Стрелка приземлилась коротко.

н.

19. что-то короткое.

20. сумма и существо дела; суть (обыкновенно.преф. по по ).

21. недостаток или размер недостатка; нехватка.

22. шорты,

а. брюки длиной до колена и короче.

б. короткие штаны, используемые мужчинами в качестве нижнего белья; ящики.

г. галифе до колен, которые раньше носили мужчины.

г. остатков или отходов различных процессов резки и изготовления.

23.

а. размер одежды для лиц ниже среднего.

б. вещь такого размера.

24. Mil. выстрел, который попадает в цель или разрывается рядом с ней.

26. короткий звук или слог.

в.т.

29. на короткое замыкание.

30. в обмен на обмен.

в.и.

31. на короткое замыкание.

Идиомы: 1. бывает или не хватает,

a. , чтобы не достичь определенного стандарта.

б. для подтверждения недостаточности; не хватать.

2. прервать, оборвать резко; прервать или прекратить.

3. сокращенно, сокращенно.

4. вкратце,

а. в итоге.

б. вкратце.

5. короткая продажа,

a. , чтобы продавать акции по высокой цене, фактически не владея ими, рассчитывая покрыть их позже по более низкой цене и сохраняя разницу в цене в качестве прибыли.

б. , чтобы принизить или недооценить.

6. сокращенно, является более короткой формой: «Телефон» сокращенно от «телефон».

7. не хватает,

а.На меньше; уступает.

б. неадекватно укомплектован.

г. , не вдаваясь в подробности: Если бы не убийство, они бы попробовали все.

[до 900; Древнеанглийский скиорт, c. Древневерхненемецкий scurz ]

short′ish, прил.

краткость, н.

Рэндом Хаус Словарь колледжа Кернермана Вебстера, © 2010 K Dictionaries Ltd.Авторские права 2005, 1997, 1991, Random House, Inc. Все права защищены.

.

Вкратце — краткое определение в The Free Dictionary

прил. короткий · er , короткий · est

1. Имеет небольшую длину; недолго.

2. Небольшая высота; невысокий.

3. Продвижение или путешествие не далеко или недостаточно далеко: короткий бросок.

4.

а. Кратковременный: короткий отпуск.

г. Кажется, проходит быстро: закончил работу за несколько коротких месяцев.

5. Не длинный; лаконично: коротко и по существу.

6.

а. Грубо кратко; резко: Владелец был довольно недолговечен с новым наймом.

г. Легко провоцируется; вспыльчивый: вспыльчивый.

7. Неадекватно; недостаточный: дефицит масла; не хватало опыта.

8. Недостаток длины или количества: доска короткая два дюйма.

9. Недостаток широты или масштаба: краткий обзор проблемы.

10. Недостаточная сохраняемость: короткая память.

11.

а. Удержание торговой позиции, которая обратно пропорциональна цене ценной бумаги или индекса: короткие инвесторы; инвестор, которому не хватает золота.

г. От или в отношении короткой продажи: короткая позиция.

12.

а. Содержит большое количество шортенинга; слоеный: короткая корочка пирога.

г. Не пластичный; хрупкое: короткое железо.

13.

а. Лингвистика Of, относящийся к речевому звуку относительно короткой продолжительности или являющийся первым гласным звуком в латинском слове mălus, «зло», по сравнению с таким же или подобным звуком относительно большой продолжительности, как первый гласный звук в латинском слове mālus, «яблоня».

г. Грамматика Of, относящийся к гласному звуку в английском языке или являющийся им, например, гласный звук (ă) в pat или (o͝o) в put, , который происходит от гласной краткой продолжительности.

14. Быть относительно непродолжительным. Использование слога в количественной просодии.

15. Сленг Ближе к окончанию военной службы.

нареч. короче , короче

1. Круто; быстро: остановись.

2. В грубой или резкой манере.

3. В точке перед заданной границей, пределом или целью: ракета, упавшая рядом с целью.

4. Недостаток: нас застала внезапная буря.

5. Посредством короткой продажи: короткая продажа товара.

н. 1. Что-то короткое, например:

a. Лингвистика Короткий слог, гласный или согласный звук.

г. Краткий фильм; короткая тема.

с. Размер одежды меньше средней длины для этого размера.

г. шорты Короткие брюки до колен или выше.

эл. шорты Майки.

2.

а. Короткая продажа.

г. Тот, который продает без покрытия.

3. шорты Побочный продукт переработки пшеницы, состоящий из зародышей, отрубей и грубого помола или муки.

4. шорты Обрезки или обрезки, которые остаются побочными продуктами в различных производственных процессах и часто используются для изготовления низкокачественной разновидности продукта.

5.

а. Короткое замыкание.

г. Неисправность, вызванная коротким замыканием.

6. Бейсбол Шорт-стоп.

v. short · ed , short · ing , shorts

v. tr.

1. Вызвать короткое замыкание в.

2. Неофициально Отдать (одному) меньше, чем имеет право; обмен.

3. Для короткой продажи (ценные бумаги или индекс).

не хватает

1. Недостаточное количество: Нам не хватает денег.

2. Меньше чем: Для создания команды не требовалось ничего, кроме ее максимальных усилий.

3. За исключением; не прибегая к: Если не считать крика на него, у меня не было другого способа привлечь его внимание.

4. Не совсем готов взять на себя или сделать; только с этой стороны: она перестала выкидывать старую фотографию.

краткость н.

Словарь английского языка American Heritage®, пятое издание. Авторское право © 2016 Издательская компания Houghton Mifflin Harcourt. Опубликовано Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company. Все права защищены.

.