| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Король, А. В. | - |
| dc.contributor.author | Житко, Р. В. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-08-07T07:19:17Z | - |
| dc.date.available | 2026-08-07T07:19:17Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Король, А. В. Исследование быстрого алгоритма сортировки больших данных = Study of a quick big data sorting algorithm / А. В. Король, Р. В. Житко // Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : сборник материалов докладов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2026. – С. 356–360. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65316 | - |
| dc.description.abstract | В работе представлено экспериментальное исследование 13 стратегий выбора опорного элемента в алгоритме быстрой сортировки Хоара. Протестировано быстродействие методов на массивах различного размера (20 000–100000 элементов) и четырёх степеней упорядоченности. Построены раздельные графики для случайных данных по кластерам эффективности и для всех типов данных с индивидуальным масштабом. Установлено, что медиана трёх и адаптивный метод обеспечивают оптимальный баланс скорости и устойчивости. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | алгоритмы сортировки | en_US |
| dc.subject | алгоритм Хоара | en_US |
| dc.subject | опорные элементы | en_US |
| dc.subject | точки разбиения | en_US |
| dc.subject | стратегии выбора | en_US |
| dc.subject | анализ производительности | en_US |
| dc.subject | большие данные | en_US |
| dc.title | Исследование быстрого алгоритма сортировки больших данных | en_US |
| dc.title.alternative | Study of a quick big data sorting algorithm | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | This paper presents an experimental study of 13 pivot selection strategies in the Hoare quicksort algorithm. The methods' performance was tested on arrays of varying sizes (20,000–100,000 elements) and four degrees of ordering. Separate plots were constructed for random data by efficiency clusters and for all data types with individual scales. It was found that the median-of-three and adaptive methods provide the optimal balance of speed and robustness. | en_US |
| Appears in Collections: | Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : материалы 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2026)
|
