b'\n_START_ARTICLE_\n\xc5\xa0elo rikiavimo algoritmas\n_START_SECTION_\n\xc5\xa0elo ir burbuliuko metod\xc5\xb3 palyginimas\n_START_PARAGRAPH_\n\xc5\xa0elo rikiavimo algoritmas i\xc5\xa1sprend\xc5\xbeia vien\xc4\x85 i\xc5\xa1 problem\xc5\xb3, kylan\xc4\x8di\xc5\xb3 naudojant burbuliuko metod\xc4\x85, t. y.: didel\xc4\x97s reik\xc5\xa1m\xc4\x97s greitai juda \xc4\xaf savo vietas, o ma\xc5\xbeos - l\xc4\x97tai. Tai rikiavimo keitimu (exchange sort) metodas, kur atliekamos serijos palyginim\xc5\xb3 ir keitim\xc5\xb3. Tarp lyginam\xc5\xb3 element\xc5\xb3 yra fiksuotas atstumas (\xe2\x80\x9egap\xe2\x80\x9c). Pradinis atstumas da\xc5\xbeniausiai imamas lygus pusei masyvo element\xc5\xb3. Kai su einamuoju atstumu nebeatliekama daugiau pakeitim\xc5\xb3, jis ma\xc5\xbeinamas per pus\xc4\x99. \xc5\xa0is procesas t\xc4\x99siamas, kol atstumas pasidaro 1 ir nebepakei\xc4\x8diama n\xc4\x97 viena pora element\xc5\xb3._NEWLINE_\xc5\xa0elo rikiavimo algoritmas (pseudokodas)_NEWLINE__NEWLINE_nustatyti pradin\xc4\xaf Atstum\xc4\x85 lyg\xc5\xb3 pusei rikiuojamo masyvo element\xc5\xb3_NEWLINE_REPEAT_NEWLINE_   REPEAT_NEWLINE_      FOR elementams nuo pirmo iki element\xc5\xb3 skai\xc4\x8dius minus Atstumas DO_NEWLINE_         IF einamasis ir elementas nutol\xc4\x99s einamuoju atstumu yra bloga tvarka_NEWLINE_            THEN sukeisti juos vietomis_NEWLINE_   UNTIL nebuvo atlikta pakeitim\xc5\xb3_NEWLINE_     suma\xc5\xbeinti Atstum\xc4\x85 dvigubai_NEWLINE_UNTIL Atstumas yra ma\xc5\xbeesnis u\xc5\xbe 1_NEWLINE_I\xc5\xa1 esm\xc4\x97s \xc5\xa0elo metodas atlieka rikiavim\xc4\x85 burbuliuko metodu ir lygina elementus nutolusius einamuoju atstumu, kol atliekamas burbuliuko rikiavimas su \xc5\xbeingsniu 1. \xc5\xa0elo metodas efektyvesnis u\xc5\xbe surikiuot\xc4\x85 paie\xc5\xa1ka (selection sort), burbuliuko ir rikiavimo \xc4\xafterpimu (insertion sort) metodus atsitiktiniams masyvams, ypa\xc4\x8d, jei jie dideli. Ma\xc5\xbeiems masyvas efektyvumas nei\xc5\xa1ry\xc5\xa1k\xc4\x97ja. \xc5\xa0elo metodo tik\xc4\x97tinas sud\xc4\x97tingumas yra O(N1.2), kas yra \xc5\xbeymiai geriau u\xc5\xbe O(N\xc2\xb2). Pavyzd\xc5\xbeiui, jei N yra 128, tai O(N1.2)=337.8, o O(N\xc2\xb2)=16384. Taigi kuo didesnis masyvas rikiuojamas, tuo \xc5\xa0elo metodas efektyvesnis u\xc5\xbe burbuliuko (1000 element\xc5\xb3 masyvui apie 10 kart\xc5\xb3).'