""" Carlos J Corrada Bravo Este programa calcula el promedio de tiempo de ejecucion de cuatro algoritmos de ordenamiento La variable maxValor define el valor maximo de los elementos de la lista La variable largoLista define el largo de las listas a ordenar La variable veces define las veces que se va a hacer el ordenamiento Al final se imprimen los promedios de cada algortimo """ from random import randint import time import utils.qsortUtils as qsortUtils import math def mergeSort(lista): #definan el algoritmo de ordenamiento mergesort # If the size of the list is greater than 1 then it enters here if len(lista) > 1: # Gets the half of the list Midd = len(lista) / 2 # Takes only the elements that are in the left of the list Left = lista[Midd:] # If the size of left still is not 1 then if len(Left) != 1: # it will do a recursive call to the function again mergeSort(Left) # Takes only the elements that are in the right of the list Right = lista[:Midd] # If the size of right still is not 1 then if len(Right) != 1: # it will do a recursive call to the function again mergeSort(Right) # Variables define for while and getting space in the list i = j = k = 0 # While i and j are less than the comparation it enters here while i < len(Left) and j < len(Right): # If the compared number in i is less than j it enters here if Left[i] < Right[j]: # The less variable is stored in the list again in order lista[k] = Left[i] i += 1 # Increments i # If the compared number in i is greater than j it enters here else: # The less variable is stored in the list again in order lista[k] = Right[j] j += 1 # Increments j k += 1 # Increments k # If there are elements remaining in Left the they are put here while i < len(Left): # The variable that was remaining is put here lista[k] = Left[i] i += 1 # Increments i k += 1 # Increments k # If there are elements remaining in Right the they are put here while j < len(Right): # The variable that was remaining is put here lista[k] = Right[j] j += 1 # Increments j k += 1 # Increments k return lista # Code was base and taken from GeeksforGeeks def MAX_HEAPIFY(lista, index): # funcion para mantener la propiedad lista[PARENT(i)] >= lista[i] # para todo nodo excepto la raiz en el heap lefti = 2 * index + 1 # index hijo izquierdo righti = 2 * index + 2 # index hijo derecho largo = len(lista) - 1 # Si el hijo izq es mayor que el padre if lefti <= largo and lista[lefti] > lista[index]: largest = lefti else: largest = index # Si el hijo derecho es mayor que el padre if righti <= largo and lista[righti] > lista[largest]: largest = righti # Si el index seleccionado no es el del numero mas grande if largest != index: # swap de los numeros en los indexes lista[index], lista[largest] = lista[largest], lista[index] MAX_HEAPIFY(lista, largest) def BUILD_MAX_HEAP(lista): largo = len(lista) - 1 index = math.floor(largo/2) while index >= 1: MAX_HEAPIFY(lista,index) index = index - 1 def heapSort(lista): #definan el algoritmo de ordenamiento heapsort BUILD_MAX_HEAP(lista) largo = len(lista) while largo >= 2: # swap del primer numero y el ultimo lista[0], lista[largo-1] = lista[largo-1], lista[0] largo = largo - 1 MAX_HEAPIFY(lista,0) return lista def quickSort(lista): # Se aplica quicksort a la lista desde el primer elemento hasta el Ășltimo return qsortUtils.qSort(lista, 0, len(lista) - 1) def shellSort(lista): #definan el algoritmo de ordenamiento shellsort Size = len(lista) # Contains the complete size of the list Diff = Size/2 # Contains the number of half of the list # Does a insertion sort by ordering in base of the Diff. while Diff > 0: # Begins a loop to sort the elements added to sorted array. for i in range(Diff, Size): # Saves the element sorted in a temporary variable Tmp = lista[i] j = i # Shifts the location of the elements # Looks for the locations while j >= Diff and lista[j - Diff] > Tmp: # Gives the new element to the location lista[j] = lista[j - Diff] # The size of the array is ajusted j -= Diff # Puts the Tmp variable in is correct location lista[j] = Tmp # Reduces again the list Diff /= 2 return lista # Code was taken from GeeksforGeeks def main(): maxValor=1000 #define el valor maximo de los elementos de la lista largoLista=1000 #define el largo de las listas a ordenar 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): mergelista = [randint(0,maxValor) for r in range(largoLista)] #creamos una lista con valores al azar heaplista=list(mergelista) quicklista=list(mergelista) searchlista=list(mergelista) t1 = time.perf_counter() #seteamos el tiempo al empezar mergeSort(mergelista) #ejecutamos el algoritmo mergeSort acumulaMerge+=time.perf_counter()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion t1 = time.perf_counter() #seteamos el tiempo al empezar heapSort(heaplista) #ejecutamos el algoritmo heapSort acumulaHeap+=time.perf_counter()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion t1 = time.perf_counter() #seteamos el tiempo al empezar quickSort(quicklista) #ejecutamos el algoritmo quickSort acumulaQuick+=time.perf_counter()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion t1 = time.perf_counter() #seteamos el tiempo al empezar shellSort(searchlista) #ejecutamos el algoritmo shellSort acumulaShell+=time.perf_counter()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion #imprimos los resultados 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") if __name__ == "__main__": main()