Здравствуйте, CoderMonkey, Вы писали:

CM>Здравствуйте, ylp, Вы писали:

ylp>>У вас серьезные проблемы с пониманием big-O notation. Раз вам так нравится, я еще раз дам ссылку на википедию и цитату оттуда.

CM>Обращаю внимание, для однопоточного выполнения, число операций = время.
Число операций не = время, а пропорционально времени. И да, спасибо, КО!
> Однако, если для однопоточных алгоритмов обычно фигурирует time или operations, то для параллельных — parallel time.
CM>Сравниваем метры с килограммами, ага?
Сравнивается время выполнения одних алгоритмов со временем выполнения других алгоритмов. В случае с последовательными алгоритмов время пропорционально числу операций, в случае паралельных — нет. Big-O notation как мы уже выяснили, она про время, а не про число операций.

CM>>>И вместо C1 * O(N) ты получишь C2 * O(N), где C2 < C1
ylp>>Я вижу, что no hire на скринге сделан был совершенно обосновано. Плавать в таких вещах как вычислительная сложность алгоритмов и упорно продолжать при этом спорить, когда перед глазами есть весь интернет — это весьма сильно.
CM>Оспорить утверждение выше ты в состоянии?
Зачем оспаривать бред людей, которые базовых вещей не понимают. Это скучно. Интереснее вас просто троллить.

ylp>>Radix sort сортирует только числа небесконечной разрядности.
ylp>>Деда Мороза не существует. Вам напомнить, с чего начался наш разговор?

CM>Значит, не дошло. Объясняю еще более на пальцах. Чем больший массив тебе нужно отсортировать, тем больше растет размер сортирующей сети, который для этого нужен.
Офигеть, продолжайте.

>Причем растет быстро.
Круто!

>И это значит, что очень быстро ты упрешься в потолок
Нифига себе! Потолок чего?

> выше которого поднять размер сети просто невозможно, и тебе придется разбивать массив на части
Не, уже скучно, повторяетесь.

CM>Достаточно доступно, или нужно объяснить еще подробнее?
Не, не нужно. пойдите в википедию и почитайте, чему пропорционален размер сортирующей сети, которая сортирует массив длины N за O(log^2(N)).
Давайте я, как обычно, вам помогу найти нужное место в тексте, которое вы не видите:

https://en.wikipedia.org/wiki/Batcher_odd%E2%80%93even_mergesort

Batcher's odd–even mergesort is a generic construction devised by Ken Batcher for sorting networks of size O(n (log n)2) and depth O((log n)2),

Повторяю для особо одаренных: размер сортирующей сети пропорционален n*log^2(n).

"Растет быстро!"
"Очень быстрно упрешся в потолок".
Детский сад, одним словом. Но пока весело.

Так вам напомнить с чего наш разговор-то начался? Про то "какова лучшая сложность алгоритмов сортировки"