Les différents types d’algorithmes de tri pour les Data Scientists

Algorithmes sur tableau

L’organisation des données peut être une tâche difficile. Mais, un Data Scientist doit avoir en main plusieurs techniques qui lui permettent de le faire plus rapidement. L’une d’entre elles est le tri. Il s’agit de réorganiser les données en fonction d’un paramètre que le scientifique de données à défini : valeur continue, valeur catégorielle, caractéristiques techniques, etc.

On peut dire que les algorithmes de tri sont très importants pour l’analytique. Des données non triées peuvent être difficiles à travailler. De plus, le tri est une technique généralement employée dans la Machine Learning. Par exemple, les algorithmes de tri sont couramment utilisés pour l’analyse statistique.

Bref, vous l’avez compris. Cet article vous invite à découvrir les algorithmes de tri et les différents types avec lesquels les Data Scientists peuvent simplifier leur tâche d’analyse de données.

Tri à bulles

La technique de tri à bulles est assez basique. Elle consiste à comparer les deux premières valeurs. Lorsque l’une est avancée par rapport à l’autre, il y a une permutation avec la valeur précédente. Puis, il y a comparaison des deux valeurs qui suivent et ainsi de suite.

Cette technique permet de déceler la valeur la plus élevée en premier. Cependant, il faut recommencer lorsque la première itération de commutation touche à sa fin, et ce jusqu’à ce qu’il n’y en ait plus une. Par conséquent, toutes les données sont triées.

De par son fonctionnement, cette méthode a des inconvénients majeurs. Le fait que chaque valeur doit être déplacée pourrait finir par un processus en boucle. L’idéal lors de son utilisation est de faire une observation individuelle de chaque valeur. Mais, cela signifierait qu’il y ait des milliers d’observations.

Tri par insertion

La technique de tri par insertion est assez similaire au tri à bulles, du moins au commencement, notamment sur les deux premières observations et la seconde permutation. Cependant, le tri par insertion se différencie du tri à bulles lorsqu’il faut revenir sur les deux premières observations. En effet, elle les compare.

Il y a un déplacement des éléments vers le point de départ pour vérifier toutes les valeurs jusqu’à ce que le processus revienne au début de la liste. C’est là qu’on peut déterminer que toutes les valeurs ont été triées.

Le tri par insertion est beaucoup plus rapide que le tri à bulles. Et pour cause, le triage ne doit pas nécessairement être fait sur l’intégralité des valeurs sur la liste lorsqu’on doit effectuer une opération à chaque fois qu’elle est parcourue.

Tri rapide

Comme son nom l’indique, la technique du tri rapide est une méthode qui effectue un tri bien plus rapidement que les autres techniques. Son principe est de se baser sur un point pivot. Il s’agit souvent de la médiane des données. Ensuite, elle compare les observations de part et d’autre de cette médiane de données. Le tri consiste ici à isoler les plus petites valeurs à une extrémité et celles plus grandes vers l’autre extrémité. Puis, on choisit un autre point pivot qui se trouve au milieu de ces extrémités et ainsi de suite jusqu’à ce que toutes les valeurs soient entièrement triées.

Le plus grand avantage du tri rapide est que le coût de calcul au départ sera toujours plus petit comparé à ceux des autres techniques. Toutefois, tous les algorithmes ont une efficacité variable dépendant des entrées. Par conséquent, il se peut que cette technique convienne ou non à certaines situations.

Tri par seaux

La technique du tri par seaux se base sur des “seaux” dans lesquels sont placées des parties d’observations. Chacun d’eux passe ensuite par un tri individuel en usant de la technique du tri rapide. Puis, ces seaux passent à leur tour par un tri récursif. Il s’agit en quelque sorte d’une méthode qui consiste à diviser pour mieux régner, mais via plusieurs couches de division. Ainsi, il est plus simple de travailler avec des éléments individuels pour faire un tri global de toutes les valeurs. Concernant sa performance, le tri par seaux apporte un grand avantage si on le compare aux autres techniques.

Tri par base

Aussi connu sous l’appellation tri Radix, le tri par base est la dernière technique présentée dans cet article. Cet algorithme de tri a été mis au point par Radix qui s’est inspiré du tri par seaux. Mais, cela ne signifie pas qu’ils sont identiques.

Le tri par base est une méthode de tri non comparatif. L’algorithme n’effectue pas d’observations par comparaison directe des valeurs sur la liste. À la place de cela, elles sont distribuées dans des godets basés sur le radix. Ce dernier est un système de positionnement des nombres selon le nombre de chiffres uniques. C’est à cause de ce mode de fonctionnement qu’il est souvent comparé au tri par seaux, car leurs performances sont assez similaires. Toutefois, il n’intègre pas la fonctionnalité de tri rapide. Cela lui confère par conséquent des qualités indéniables pour la Data Science, car il est plus cohérent.

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