Primera implementacion del algoritmo QuickSort y sus funciones auxiliares

sorting.py

@@ -8,9 +8,10 @@ Al final se imprimen los promedios de cada algortimo
 """
 from random import randint
 import time
+import utils.qsortUtils as qsortUtils
 
 def mergeSort(lista):
-	#definan el algoritmo de ordenamiento mergesort
+#definan el algoritmo de ordenamiento mergesort
 	return lista
 
 def heapSort(lista):
@@ -18,8 +19,8 @@ def heapSort(lista):
 	return lista
 
 def quickSort(lista):
-	#definan el algoritmo de ordenamiento quicksort
-	return lista
+	 # Se aplica quicksort a la lista desde el primer elemento hasta el último
+	return qsortUtils.qSort(lista, 0, len(lista) - 1)
 
 def shellSort(lista):
 	#definan el algoritmo de ordenamiento shellsort
@@ -32,6 +33,8 @@ veces=100 		#define las veces que se va a hacer el ordenamiento
 acumulaMerge=0 	#variable para acumular el tiempo de ejecucion del mergesort
 acumulaHeap=0 	#variable para acumular el tiempo de ejecucion del heapsort
 acumulaQuick=0 	#variable para acumular el tiempo de ejecucion del quicksort
+
+
 acumulaShell=0 	#variable para acumular el tiempo de ejecucion del shellsort
 
 for i in range(veces):
@@ -40,26 +43,26 @@ for i in range(veces):
 	quicklista=list(mergelista)
 	searchlista=list(mergelista)
 
-	t1 = time.clock() 				#seteamos el tiempo al empezar
+	t1 = time.perf_counter() 				#seteamos el tiempo al empezar
 	mergeSort(mergelista) 				#ejecutamos el algoritmo mergeSort
-	acumulaMerge+=time.clock()-t1 	#acumulamos el tiempo de ejecucion
+	acumulaMerge+=time.perf_counter()-t1 	#acumulamos el tiempo de ejecucion
 	
-	t1 = time.clock()				#seteamos el tiempo al empezar
+	t1 = time.perf_counter()			#seteamos el tiempo al empezar
 	heapSort(heaplista)					#ejecutamos el algoritmo heapSort
-	acumulaHeap+=time.clock()-t1 	#acumulamos el tiempo de ejecucion
+	acumulaHeap+=time.perf_counter()-t1 	#acumulamos el tiempo de ejecucion
 	
-	t1 = time.clock()				#seteamos el tiempo al empezar
+	t1 = time.perf_counter()				#seteamos el tiempo al empezar
 	quickSort(quicklista)				#ejecutamos el algoritmo quickSort
-	acumulaQuick+=time.clock()-t1 	#acumulamos el tiempo de ejecucion
+	acumulaQuick+=time.perf_counter()-t1 	#acumulamos el tiempo de ejecucion
 	
-	t1 = time.clock()				#seteamos el tiempo al empezar
+	t1 = time.perf_counter()				#seteamos el tiempo al empezar
 	shellSort(searchlista)				#ejecutamos el algoritmo shellSort
-	acumulaShell+=time.clock()-t1 	#acumulamos el tiempo de ejecucion
+	acumulaShell+=time.perf_counter()-t1 	#acumulamos el tiempo de ejecucion
 
 #imprimos los resultados
-print "Promedio de tiempo de ejecucion de "+ str(veces) +" listas de largo " + str(largoLista)
-print "MergeSort " + str(acumulaMerge/veces) + " segundos"
-print "HeapSort " + str(acumulaHeap/veces) + " segundos"
-print "QuickSort " + str(acumulaQuick/veces) + " segundos"
-print "ShellSort " + str(acumulaShell/veces) + " segundos"
+print (f"Promedio de tiempo de ejecucion de {veces} listas de largo {largoLista}")
+print (f"MergeSort {str(acumulaMerge/veces)} segundos")
+print (f"HeapSort {str(acumulaHeap/veces)} segundos")
+print (f"QuickSort {str(acumulaQuick/veces)} segundos")
+print (f"ShellSort {str(acumulaShell/veces) }segundos")
 

utils/qsortUtils.py

@@ -0,0 +1,26 @@
+# Función partition: Selecciona el pivote y divide la lista en dos conjuntos: Elementos menores o iguales al pivote y elementos mayores al pivote
+
+def partition(A, p, r): 
+
+  x = A[r] # Selección del último elemento en la lista como el pivote
+  i = p - 1 # El conjunto de elementos menores o iguales al pivote está inicialmente vacío
+
+  for j in range (p, r):
+
+    if A[j] <= x: # Comparación de elemento en la lista con el pivote
+      i += 1 # Hacer espacio para el elemento A[j], se coloca un espacio luego del último elemento del conjunto de elementos menores o iguales al pivote.
+      A[j], A[i] = A[i], A[j] #Swap A[j] con A[i]
+
+  A[i+1], A[r] = A[r], A[i+1] # Colocar el pivote como último elemento del conjunto de menores o iguales
+
+  return i + 1 # Devuelve el índice del pivote actual
+
+# Función qSort: Aplica el algoritmo de Quicksort a una lista
+
+def qSort(A, p, r):
+
+  if p < r: # Caso Base: Se llegó a un elemento individual. La lista es un solo elemento
+    q = partition(A, p, r) # Divide/Combine: Particiona la lista y se obtiene el índice del pivote
+    qSort(A, p, q - 1) # Conquer: Se aplica qSort al conjunto de elementos menores o iguales al pivote actual
+    qSort(A, q + 1, r) # Conquer: Se aplica qSort al conjunto de elementos mayores al pivote actual
+