AnCyDyJa/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
from copy import deepcopy
from heapq import heapify, heappush

def mergeSort(lista):
	#definan el algoritmo de ordenamiento mergesort
	return lista

def heapSort(lista):
	#definan el algoritmo de ordenamiento heapsort
	# Dylan A. Cedres Rivera

	# 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)
	
	# Copia los elementos del heap ordenado de vuelta a la lista inicialmente generada y la devuelve
	lista = myHeap
	return lista

	return lista

def quickSort(lista):
	#definan el algoritmo de ordenamiento quicksort
	
	return lista

def shellSort(lista):
	#definan el algoritmo de ordenamiento shellsort
	return lista

# 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

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)

	acumulaMerge += timeCode(lambda: mergeSort(mergelista))[0]
	acumulaHeap += timeCode(lambda: heapSort(heaplista))[0]
	acumulaQuick += timeCode(lambda: quickSort(quicklista))[0]
	acumulaShell += timeCode(lambda: shellSort(searchlista))[0]

#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")