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Revert "Added Heapsort algorithm"

This reverts commit 3856a55a76.

Fixing mergeSort deletion mistake
dylan.cedres 1 year ago
parent
commit
6adb83b13f
1 changed files with 63 additions and 73 deletions
  1. 63
    73
      sorting.py

+ 63
- 73
sorting.py View File

@@ -8,53 +8,45 @@ Al final se imprimen los promedios de cada algortimo
8 8
 """
9 9
 from random import randint
10 10
 import time
11
-from heapq import heapify, heappush
11
+from copy import deepcopy
12
+import sys
12 13
 
13
-def mergeSort(lista):
14
-	#definan el algoritmo de ordenamiento mergesort
15
-	return lista
14
+# This function was created to prevent program from stopping before recursion finished
15
+# Changes python's recursion limit
16
+class recursion_depth:
17
+    def __init__(self, limit):
18
+        self.limit = limit
19
+        self.default_limit = sys.getrecursionlimit()
16 20
 
17
-def heapSort(lista):
18
-	#definan el algoritmo de ordenamiento heapsort
19
-	# Dylan A. Cedres Rivera
21
+    def __enter__(self):
22
+        sys.setrecursionlimit(self.limit)
23
+
24
+    def __exit__(self, type, value, traceback):
25
+        sys.setrecursionlimit(self.default_limit)
20 26
 
21
-	"""
22
-	Heapsort se conoce por ser un algoritmo de ordenamiento con las caracteristicas de un arbol binario, 
23
-		en donde cada nodo puede tener un maximo de hasta dos hijos, cumpliendo con las restricciones
24
-		de que el primer nodo debe ser el "nodo padre" (primer elemento en la lista, no puede ser hijo de otro nodo) y
25
-		las "hojas" del arbol binario deben ser solo "nodos hijos" (ultimos elementos de la lista, no pueden ser padres de otros nodos).
27
+# Mergesort algorithm
28
+def mergeSort(lista): # Ángel G. Romero Rosario on 10082022
26 29
 	
27
-	El orden del heapsort puede ser MinHeap (menor a mayor), 
28
-		en donde el nodo padre del arbol binario es el elemento mas pequeno de la lista, 
29
-		o puede ser MaxHeap (mayor a menor), en donde el nodo padre es el elemento mas grande de la lista.
30
-	"""
31
-
32
-	# Nuevo heap para insertar los elementos de lista creada con numeros aleatorios
33
-	myHeap = []
34
-	heapify(myHeap)
35
-
36
-	# Se copian los elementos de lista al heap y se ordenan de menor a mayor los elementos con cada push.
37
-	# Todos los elementos se les asigna un signo contrario al que tienen, para poder crear un MaxHeap, de manera
38
-	# 	que los numeros mas grandes se convierten en los mas pequenos.
39
-	# Si se quiere hacer un MinHeap, la instruccion de multiplicar por -1 no es neceseria 
40
-	for element in lista:
41
-		heappush(myHeap, -1 * element)
42
-
43
-	# print("lista antes de 'heapificar'", lista)
44
-
45
-
46
-	# Este loop se utiliza para crear un MaxHeap, de manera que le devuelve el signo original que tenian los 
47
-	#	elementos antes de que se anadieran al heap.
48
-	# Esto significa que los elementos mas pequenos, se convierten en los mas grandes, dejando la forma de un MaxHeap,
49
-	#	con el numero mas grande quedando como el nodo padre del arbol binario.
50
-	# Si se quiere hacer un MinHeap, este loop no se necesita. 
51
-	for i in range(len(myHeap)):
52
-		myHeap[i] = myHeap[i] * -1
53
-
54
-	# print("lista 'heapificada'", myHeap)
30
+	def merge(l1, l2):
31
+		if len(l1) == 0:
32
+			return l2
33
+		elif len(l2) == 0:
34
+			return l1
35
+		elif l1[0] < l2[0]:
36
+			return l1[0:1] + merge(l1[1:],l2)       # If l1[0] < l2[0] save l1[0] first to the list and call the function again
37
+		else:
38
+			return l2[0:1] + merge(l1, l2[1:])		# If l2[0] < l1[0] save l2[0] first to the list and call the function again
55 39
 	
56
-	# Copia los elementos del heap ordenado de vuelta a la lista inicialmente generada y la devuelve
57
-	lista = myHeap
40
+	if len(lista) <= 1:								# If there are no more items, return lista
41
+		return lista
42
+
43
+	else:
44
+		mid = len(lista) // 2 						# Find the middle in lista and call function to merge lista
45
+		return merge(mergeSort(lista[:mid]), mergeSort(lista[mid:]))
46
+
47
+
48
+def heapSort(lista):
49
+	#definan el algoritmo de ordenamiento heapsort
58 50
 	return lista
59 51
 
60 52
 def quickSort(lista):
@@ -90,41 +82,39 @@ def shellSort(lst):
90 82
     return lst
91 83
 
92 84
 
93
-maxValor=1000 	#define el valor maximo de los elementos de la lista
94
-largoLista=1000 #define el largo de las listas a ordenar
95
-veces=100 		#define las veces que se va a hacer el ordenamiento 
85
+# timeCode function/thunk -> (duration, return value)
86
+# measures the time it takes for a function/thunk to return
87
+def timeCode(fn):
88
+	t1 = time.perf_counter()
89
+	res = fn()
90
+	duration = time.perf_counter() - t1
91
+	return (duration, res)
92
+
93
+maxValor = 1000 	#define el valor maximo de los elementos de la lista
94
+largoLista = 1000   #define el largo de las listas a ordenar
95
+veces = 100 		#define las veces que se va a hacer el ordenamiento
96 96
 
97
-acumulaMerge=0 	#variable para acumular el tiempo de ejecucion del mergesort
98
-acumulaHeap=0 	#variable para acumular el tiempo de ejecucion del heapsort
99
-acumulaQuick=0 	#variable para acumular el tiempo de ejecucion del quicksort
100
-acumulaShell=0 	#variable para acumular el tiempo de ejecucion del shellsort
97
+acumulaMerge = 0 	#variable para acumular el tiempo de ejecucion del mergesort
98
+acumulaHeap = 0 	#variable para acumular el tiempo de ejecucion del heapsort
99
+acumulaQuick = 0 	#variable para acumular el tiempo de ejecucion del quicksort
100
+acumulaShell = 0 	#variable para acumular el tiempo de ejecucion del shellsort
101 101
 
102 102
 for i in range(veces):
103 103
 	mergelista = [randint(0,maxValor) for r in range(largoLista)] #creamos una lista con valores al azar
104
-	heaplista=list(mergelista)
105
-	quicklista=list(mergelista)
106
-	searchlista=list(mergelista)
104
+	heaplista = deepcopy(mergelista)
105
+	quicklista = deepcopy(mergelista)
106
+	searchlista = deepcopy(mergelista)
107 107
 
108
-	t1 = time.clock() 				#seteamos el tiempo al empezar
109
-	mergeSort(mergelista) 				#ejecutamos el algoritmo mergeSort
110
-	acumulaMerge+=time.clock()-t1 	#acumulamos el tiempo de ejecucion
111
-	
112
-	t1 = time.clock()				#seteamos el tiempo al empezar
113
-	heapSort(heaplista)					#ejecutamos el algoritmo heapSort
114
-	acumulaHeap+=time.clock()-t1 	#acumulamos el tiempo de ejecucion
115
-	
116
-	t1 = time.clock()				#seteamos el tiempo al empezar
117
-	quickSort(quicklista)				#ejecutamos el algoritmo quickSort
118
-	acumulaQuick+=time.clock()-t1 	#acumulamos el tiempo de ejecucion
119
-	
120
-	t1 = time.clock()				#seteamos el tiempo al empezar
121
-	shellSort(searchlista)				#ejecutamos el algoritmo shellSort
122
-	acumulaShell+=time.clock()-t1 	#acumulamos el tiempo de ejecucion
108
+	with recursion_depth(1100): # This function excedes python's recursion limit
109
+		acumulaMerge += timeCode(lambda: mergeSort(mergelista))[0]
123 110
 
124
-#imprimos los resultados
125
-print( "Promedio de tiempo de ejecucion de "+ str(veces) +" listas de largo " + str(largoLista) )
126
-# print( "MergeSort " + str(acumulaMerge/veces) + " segundos" )
127
-print( "HeapSort " + str(acumulaHeap/veces) + " segundos" )
128
-# print( "QuickSort " + str(acumulaQuick/veces) + " segundos" )
129
-# print( "ShellSort " + str(acumulaShell/veces) + " segundos" )
111
+	acumulaHeap += timeCode(lambda: heapSort(heaplista))[0]
112
+	acumulaQuick += timeCode(lambda: quickSort(quicklista))[0]
113
+	acumulaShell += timeCode(lambda: shellSort(searchlista))[0]
130 114
 
115
+#imprimos los resultados
116
+print(f"Promedio de tiempo de ejecucion de {str(veces)} listas de largo {str(largoLista)}")
117
+print(f"MergeSort {str(acumulaMerge / veces)} segundos")
118
+print(f"HeapSort {str(acumulaHeap / veces)} segundos")
119
+print(f"QuickSort {str(acumulaQuick / veces)} segundos")
120
+print(f"ShellSort {str(acumulaShell / veces)} segundos")