AlAlRy/sorting.py

"""
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 último
	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()