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Fixing mergeSort deletion, try 2

sorting.py

@@ -8,45 +8,56 @@ Al final se imprimen los promedios de cada algortimo
 """
 from random import randint
 import time
-from copy import deepcopy
-import sys
+<<<<<<< HEAD
+from heapq import heapify, heappush
+=======
+>>>>>>> parent of e630181 (Switch list() to deepcopy() for tests)
 
-# This function was created to prevent program from stopping before recursion finished
-# Changes python's recursion limit
-class recursion_depth:
-    def __init__(self, limit):
-        self.limit = limit
-        self.default_limit = sys.getrecursionlimit()
-
-    def __enter__(self):
-        sys.setrecursionlimit(self.limit)
+def mergeSort(lista):
+	#definan el algoritmo de ordenamiento mergesort
+	return lista
 
-    def __exit__(self, type, value, traceback):
-        sys.setrecursionlimit(self.default_limit)
+def heapSort(lista):
+	#definan el algoritmo de ordenamiento heapsort
+	# Dylan A. Cedres Rivera
 
-# Mergesort algorithm
-def mergeSort(lista): # Ángel G. Romero Rosario on 10082022
+	"""
+	Heapsort se conoce por ser un algoritmo de ordenamiento con las caracteristicas de un arbol binario, 
+		en donde cada nodo puede tener un maximo de hasta dos hijos, cumpliendo con las restricciones
+		de que el primer nodo debe ser el "nodo padre" (primer elemento en la lista, no puede ser hijo de otro nodo) y
+		las "hojas" del arbol binario deben ser solo "nodos hijos" (ultimos elementos de la lista, no pueden ser padres de otros nodos).
 	
-	def merge(l1, l2):
-		if len(l1) == 0:
-			return l2
-		elif len(l2) == 0:
-			return l1
-		elif l1[0] < l2[0]:
-			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
-		else:
-			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
+	El orden del heapsort puede ser MinHeap (menor a mayor), 
+		en donde el nodo padre del arbol binario es el elemento mas pequeno de la lista, 
+		o puede ser MaxHeap (mayor a menor), en donde el nodo padre es el elemento mas grande de la lista.
+	"""
+
+	# Nuevo heap para insertar los elementos de lista creada con numeros aleatorios
+	myHeap = []
+	heapify(myHeap)
+
+	# Se copian los elementos de lista al heap y se ordenan de menor a mayor los elementos con cada push.
+	# Todos los elementos se les asigna un signo contrario al que tienen, para poder crear un MaxHeap, de manera
+	# 	que los numeros mas grandes se convierten en los mas pequenos.
+	# Si se quiere hacer un MinHeap, la instruccion de multiplicar por -1 no es neceseria 
+	for element in lista:
+		heappush(myHeap, -1 * element)
+
+	# print("lista antes de 'heapificar'", lista)
+
+
+	# Este loop se utiliza para crear un MaxHeap, de manera que le devuelve el signo original que tenian los 
+	#	elementos antes de que se anadieran al heap.
+	# Esto significa que los elementos mas pequenos, se convierten en los mas grandes, dejando la forma de un MaxHeap,
+	#	con el numero mas grande quedando como el nodo padre del arbol binario.
+	# Si se quiere hacer un MinHeap, este loop no se necesita. 
+	for i in range(len(myHeap)):
+		myHeap[i] = myHeap[i] * -1
+
+	# print("lista 'heapificada'", myHeap)
 	
-	if len(lista) <= 1:								# If there are no more items, return lista
-		return lista
-
-	else:
-		mid = len(lista) // 2 						# Find the middle in lista and call function to merge lista
-		return merge(mergeSort(lista[:mid]), mergeSort(lista[mid:]))
-
-
-def heapSort(lista):
-	#definan el algoritmo de ordenamiento heapsort
+	# Copia los elementos del heap ordenado de vuelta a la lista inicialmente generada y la devuelve
+	lista = myHeap
 	return lista
 
 def quickSort(lista):
@@ -106,39 +117,47 @@ def shellSort(lst):
     return lst
 
 
-# timeCode function/thunk -> (duration, return value)
-# measures the time it takes for a function/thunk to return
-def timeCode(fn):
-	t1 = time.perf_counter()
-	res = fn()
-	duration = time.perf_counter() - t1
-	return (duration, res)
-
-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
+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
+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 = deepcopy(mergelista)
-	quicklista = deepcopy(mergelista)
-	searchlista = deepcopy(mergelista)
-
-	with recursion_depth(1100): # This function excedes python's recursion limit
-		acumulaMerge += timeCode(lambda: mergeSort(mergelista))[0]
-
-	acumulaHeap += timeCode(lambda: heapSort(heaplista))[0]
-	acumulaQuick += timeCode(lambda: quickSort(quicklista))[0]
-	acumulaShell += timeCode(lambda: shellSort(searchlista))[0]
+<<<<<<< HEAD
+	heaplista=list(mergelista)
+	quicklista=list(mergelista)
+	searchlista=list(mergelista)
+=======
+	heaplista = list(mergelista)
+	quicklista = list(mergelista)
+	searchlista = list(mergelista)
+>>>>>>> parent of e630181 (Switch list() to deepcopy() for tests)
+
+	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(f"Promedio de tiempo de ejecucion de {str(veces)} listas de largo {str(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")
+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" )
+