123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105 |
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- 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 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
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- """
- 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).
-
- 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.
- """
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- # 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)
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- # Copia los elementos del heap ordenado de vuelta a la lista inicialmente generada y la devuelve
- lista = myHeap
- return lista
-
- def quickSort(lista):
- #definan el algoritmo de ordenamiento quicksort
- return lista
-
- def shellSort(lista):
- #definan el algoritmo de ordenamiento shellsort
- 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
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- 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)
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- t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
- mergeSort(mergelista) #ejecutamos el algoritmo mergeSort
- acumulaMerge+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
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- t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
- heapSort(heaplista) #ejecutamos el algoritmo heapSort
- acumulaHeap+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
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- 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
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- #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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