123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161 |
- """
- 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 heapq import merge
- from random import randint
- import time
-
-
- def mergeSort(lista):
- #definan el algoritmo de ordenamiento mergesort
- # Carla Ramos Bezares
- # Para realizar este código leí las explicaciones e implementaciones que ofrecen
- # GeeksforGeeks y Progamiz
-
- # check if the array has more than one element
- if len(lista) > 1:
- # divide the array in two halves
- middle = len(lista)//2
- leftHalf = lista[:middle]
- rightHalf = lista[middle:]
-
- mergeSort(leftHalf)
- mergeSort(rightHalf)
- # declare pointers
-
- i = j = k = 0
-
- # using our "smaller" arrays, place elements in the correct position of our array
-
- while i < len(leftHalf) and j < len(rightHalf):
- if leftHalf[i] < rightHalf[j]:
- lista[k] = leftHalf[i]
- i = i + 1
-
- else:
- lista[k] = rightHalf[j]
- j = j + 1
-
- k = k + 1
-
- # continue updating array grabbing any elements that were left
- while i < len(leftHalf):
- lista[k] = leftHalf[i]
- i = i + 1
- k = k + 1
-
- while j < len(rightHalf):
- lista[k] = rightHalf[j]
- j = j + 1
- k = k + 1
-
- return lista
-
- def heapSort(lista):
- #definan el algoritmo de ordenamiento heapsort
- #Andrea V. Nieves
-
-
- #function def
- def heapify(lista, n, i):
- biggest = i
- left = 2*i + 1
- right = 2*i + 2
-
-
- if left < n and lista[left] > lista[i]:
- biggest = left
- else:
- biggest = i
-
- if right< n and lista[right] > lista[biggest]:
- biggest = right
-
- if biggest != i:
- lista[i], lista[biggest] = lista[biggest], lista[i]
- heapify(lista,n,biggest)
-
-
-
-
- #actual call
- n = len(lista)
-
- for i in range(n // 2 - 1, -1, -1):
- heapify(lista, n, i)
-
- for i in range(n - 1, 0, -1):
- lista[i], lista[0] = lista[0], lista[i]
- heapify(lista, i, 0)
-
-
- return lista
-
- def quickSort(lista):
- #definan el algoritmo de ordenamiento quicksort
- return lista
-
- def shellSort(lista):
- #definan el algoritmo de ordenamiento shellsort
- #Luis E. Ortiz Cotto
- #Este codigo tiene su base de GeeksforGeeks
- distance = len(lista) / 2 #Coge la distancia de la mitad de la lista
-
- while distance > 0:
- for i in range(distance, len(lista)): #Empieza a ordenar haciendo un insertion sort para la distancia
- tmp = lista[i] #Guarda temporeramente el valor que esta en la posicion i que se va a cambiar
- j = i #Tiene el valor que va al momento
-
- #Empieza a ordernar los elementos hasta que llegue a la localizacion donde esta el valor temporero
- while j >= distance and lista[j - distance] > tmp:
- lista[j] = lista[j - distance]
- j -= distance
-
- #Poner el valor temporero en el su posicion correcta
- lista[j] = tmp
- distance /= 2 #Coge la mitad otra vez de la que ya esta
-
- return lista
-
- 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.clock() #seteamos el tiempo al empezar
- mergeSort(mergelista) #ejecutamos el algoritmo mergeSort
- acumulaMerge+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
-
- t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
- heapSort(heaplista) #ejecutamos el algoritmo heapSort
- acumulaHeap+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
-
- t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
- quickSort(quicklista) #ejecutamos el algoritmo quickSort
- acumulaQuick+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
-
- t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
- shellSort(searchlista) #ejecutamos el algoritmo shellSort
- acumulaShell+=time.clock()-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"
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