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