Guided Merge Sort : An Optimized Sorting that Picks the Best from Ordinary and Multi-Way Merge Sort Algorithms

This article introduces guided K-merge, a novel approach for merging multiple sorted sequences without traditional helper data structures like priority queues. Instead, it uses multiple isomorphic code fragments and the goto operator to manage state, reducing overhead. Theoretical analysis shows it outperforms standard multi-way merge methods.

Based on this, the author presents guided K-merge sort, a general-purpose sorting algorithm. Practical benchmarks indicate it can be up to 15% faster than conventional merge sort, depending on data type. The article covers the algorithm’s foundation, implementation, theoretical evaluation, and benchmarking results against existing merge-based sorts.

يقدم هذا المقال الدمج K الموجه، نهج جديد لدمج تسلسلات مرتبة متعددة دون هياكل مساعدة تقليدي مثل ذيول الأولوية. بدلًا من ذلك، يستخدم شذرات كود متشابهة والعمilder goto لإدارة الحالة، مما يقلل التكلفة. يظهر التحليل النظري أنه يتفوق على طرق الدمج متعددة الاتجاهات القياسية. على هذاساس، يقدم الكاتب ترتيب الدمج K الموجه، خوارزمية ترتيب عامة. تشير benchmarks عملية أنه يمكن أن يكون أسرع بـ 15% مقارنة بترتيب الدمج التقليدي، حسب نوع البيانات. يغطي المقال أسس الخوارزمية، تنفيذها، التقييم النظري، و نتيجة قياس الأداء مقارنة بترتيبات الدمج Existing.

এই লেখে গাইডেড K-মার্জ-এর কথা বলা হয়েছে, যা পারম্পরিক সহায়ক ডেটা সংরচনা যেমন প্রাথমিকতা কিউ ছাড়াই একাধিক সার্টেড সিকোয়েন্স মার্জ করার একটি নতুন উপায়। এর পরিবর্তে, এটি অবস্থা পরিচালনার জন্য একাধিক আইসোমরফিক কোড ফ্র্যাগমেন্ট এবং goto অপারেটর ব্যবহার করে, যার ফলে ওভারহেড কমে। তাত্ত্বিক বিশ্লেষণ দেখায় যে এটি মানক বহু-পদ্ধতি মার্জ পদ্ধতির চেয়ে উত্তম। এর ভিত্তিতে, লেখক গাইডেড K-মার্জ সর্ট প্রস্তুত করেছেন, একটি সাধারণ-উদ্দেশ্য সার্টিং অ্যালগরিদম। বাস্তব পরিমাপ দেখায় যে এটি ডেটার প্রকারের উপর নির্ভর করে পারম্পরিক মার্জ সর্টের চেয়ে 15% পর্যন্ত তাড়াতাড়ি হতে পারে। লেখটি অ্যালগরিদমের ভিত্তি, বাস্তবায়ন, তাত্ত্বিক মূল্যায়ন এবং বর্তমান মার্জ-ভিত্তিক সর্টগুলির বিপরীতে পরিমাপের ফলাফল আলোচনা করে।

Este artículo presenta la fusión K guiada, un enfoque novedoso para fusionar múltiples secuencias ordenadas sin estructuras de datos auxiliares tradicionales como colas de prioridad. En su lugar, utiliza múltiples fragmentos de código isomorfos y el operador goto para gestionar el estado, reduciendo la sobrecarga. El análisis teórico muestra que supera a los métodos de fusión multi-camino estándar.

Sobre esta base, el autor presenta el ordenamiento de fusión K guiado, un algoritmo de ordenación de propósito general. Los benchmarks prácticos indican que puede ser hasta un 15% más rápido que el ordenamiento de fusión convencional, dependiendo del tipo de datos. El artículo cubre los fundamentos del algoritmo, su implementación, evaluación teórica y resultados de benchmark contra ordenamientos basados en fusión existentes.

Cet article présente la fusion K guidée, une approche innovante pour fusionner plusieurs séquences triées sans structure de données auxiliaire traditionnelle comme les files de priorité. À la place, elle utilise plusieurs fragments de code isomorphes et l'opérateur goto pour gérer l'état, réduisant ainsi la surcharge. L'analyse théorique montre qu'elle surpasse les méthodes de fusion multi-voies standard. Sur cette base, l'auteur présente le tri fusion K guidé, un algorithme de tri générique.

Les benchmarks pratiques indiquent qu'il peut être jusqu'à 15% plus rapide que le tri fusion conventionnel, selon le type de données. L'article couvre les fondements de l'algorithme, sa mise en œuvre, l'évaluation théorique et les résultats de benchmark contre les tris basés sur la fusion existants.

इस लेख में गाइडेड K-मर्ज की पेश की गई है, जो पारंपरिक सहायक डेटा संरचनाओं जैसे कि प्राथमिकता क्यूज के बिना कई सॉर्टेड सीक्वेंसेज को मर्ज करने का एक नया तरीका है। इसके बजाय, यह स्टेट को प्रबंधित करने के लिए कई समानोमोर्फिक कोड फ्रैगमेंट और goto ऑपरेटर का उपयोग करता है, जिससे ओवरहेड कम हो जाता है। सैद्धांतिक विश्लेषण दिखाता है कि यह मानक बहु-विधि मर्ज तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है। इसकी आधार पर, लेखक ने गाइडेड K-मर्ज सॉर्ट प्रस्तुत किया है, एक सामान्य-उद्देश्य सॉर्टिंग एल्गोरिथम। व्यावहारित प्रदर्शन मापने से पता चलता है कि यह डेटा प्रकार के आधार पर पारंपरिक मर्ज सॉर्ट से 15% तक तेज हो सकता है। लेख में एल्गोरिथम की नींव, कार्यान्विति, सैद्धांतिक मूल्यांकन और मौजूदा मर्ज-आधारित सॉर्ट्स के खिलाफ प्रदर्शन मापने के परिणाम शामिल हैं।

Artikel ini memperkenalkan K-gabungan terpandu, pendekatan baru untuk menggabungkan beberapa urutan terurut tanpa struktur data bantu tradisional seperti antrian prioritas. Sebaliknya, ia menggunakan beberapa fragmen code isomorfis dan operator goto untuk mengelola state, mengurangi overhead. Analisis teoritis menunjukkan bahwa ia mengungguli metode penggabungan multi-standar.

Berdasarkan hal tersebut, penulis memperkenalkan urutan penggabungan K terpandu, algoritma pengurutan yang bersifat umum. Benchmark praktis menunjukkan bahwa ia dapat hingga 15% lebih cepat daripada penggabungan terurut konvensional, tergantung pada type data. Artikel ini mencakup dasar-dasar algoritma, implementasi, evaluasi teoritis, dan hasil benchmark terhadap pengurutan berbasis penggabungan yang ada.

本稿では、ガイドKマージを紹介します。これは、優先度付きキューなどの従来の補助データ構造を使わずに、複数のソート済みシーケンスをマージする新手のアプローチです。代わりに、複数の同型のコード断片とgoto演算子を使用して状態を管理し、オーバーヘッドを削減します。理論分析の結果、これは標準的な多重マージ方法より優れていることが示されています。此基础上、著者はガイドKマージソート、すなわち汎用性の高いソートアルゴリズムを提案します。実際のベンチマークの結果、データ型によっては従来のマージソートより15%も高速化できる可能性があることが明らかになりました。本稿では、アルゴリズムの基礎、実装、理論的評価、および既存のマージベースのソートに対するベンチマーク結果について説明します。

Este artigo introduz a fusão K guiada, uma abordagem inovadora para fundir múltiplas sequências ordenadas sem estruturas de dados auxiliares tradicionais como filas de prioridade. Em vez disso, utiliza múltiplos fragmentos de código isomorfos e o operador goto para gerenciar o estado, reduzindo a sobrecarga. A análise teórica mostra que supera os métodos de fusão multi-caminho padrão.

Com base nisso, o autor apresenta a ordenção de fusão K guiada, um algoritmo de ordenação de propósito geral. Os benchmarks práticos indicam que pode ser até 15% mais rápido que a ordenação de fusão convencional, dependendo do tipo de dados. O artigo cobre os fundamentos do algoritmo, sua implementação, avaliação teórica e resultados de benchmark contra ordenações baseadas em fusão existentes.

Эта статья представляет направленное K-слияние, инновационный подход к слиянию нескольких отсортированных последовательностей без традиционных вспомогательных структур, таких как приоритетные очереди. Вместо этого он использует несколько изоморфных фрагментов кода и оператор goto для управления состоянием, снижая накладные расходы. Теоретический анализ показывает, что он превосходит стандартные методы многократного слияния. На основе этого автор представляет направленное сортировку K-слияния, универсальный алгоритм сортировки. Практические замеры показывают, что он может быть на 15% быстрее традиционной сортировки слиянием, в зависимости от типа данных. Статья охватывает основы алгоритма, его реализацию, теоретическую оценку и результаты benchmark по сравнению с существующими сортировками на основе слияния.

本文介绍了引导式K路归并，这是一种在不使用传统辅助数据结构（如优先队列）的情况下合并多个有序序列的新方法。相反，它使用多个同构的代码片段和goto运算符来管理状态，从而降低开销。理论分析表明，它优于标准的多路归并方法。基于此，作者提出了引导式K路归并排序，一种通用的排序算法。实际基准测试表明，根据数据类型的不同，它比传统的归并排序快最多15%。本文涵盖了该算法的基础、实现、理论评估以及与现有基于归并的排序算法的基准测试结果。