123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161 |
- """
- 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
- import math
-
- def mergeSort(lista):
- if (len(lista) == 1):
- return lista
-
- n = len(lista)
-
- # Se divide la lista
- firstHalf = lista[0:n//2]
- secondHalf = lista[n//2:n]
-
- # Se vuelve a llamar para cada mitad
- firstHalf = mergeSort(firstHalf)
- secondHalf = mergeSort(secondHalf)
-
- # Se unen las listas
- lista = merge(firstHalf,secondHalf)
-
- return lista
-
-
- #Esta es la implementación de Heap sort de Geeksforgeeks
- #https://www.geeksforgeeks.org/heap-sort/
- def heapSort(lista):
- #definan el algoritmo de ordenamiento heapsort
- n = len(lista)
- #Se hace el maxheap
- for i in range(n // 2 - 1, -1, -1):
- heapify(lista, n, i)
- #Se extraen elementos uno a uno
- for i in range(n - 1, 0, -1):
- (lista[i], lista[0]) = (lista[0], lista[i])
- heapify(lista, i, 0)
- return lista
-
- """
- Esta implementación de la función partition, relacionada a quicksort fue extraida de geeksforgeeks.org Oct 4, 2022
- https://www.geeksforgeeks.org/quick-sort/
- """
- def partition(lista, low, high):
- pivot = lista[high]
- i = low - 1
- for j in range(low, high):
- if lista[j] <= pivot:
- i = i + 1
- (lista[i], lista[j]) = (lista[j], lista[i])
- (lista[i + 1], lista[high]) = (lista[high], lista[i + 1])
-
- return i + 1
-
- """
- Esta implementación de quicksort fue extraida de geeksforgeeks.org Oct 4, 2022
- https://www.geeksforgeeks.org/quick-sort/
- """
- def quickSort(lista, low, high):
- #definan el algoritmo de ordenamiento quicksort
- if low < high:
- pi = partition(lista, low, high)
- quickSort(lista, low, pi - 1)
- quickSort(lista, pi + 1, high)
- return lista
-
- def shellSort(lista):
- #definan el algoritmo de ordenamiento shellsort
- return lista
-
- def heapify(lista, n, i):
- largest = i #largest = raíz
- l = 2 * i * 1 #left
- r = 2 * i + 2 #right
- #Ver is existe una rama isquierda y si es mayor a la raíz
- if l < n and lista[i] < lista[l]:
- largest = l
- #Ver is existe una rama derecha y si es mayor a la raíz
- if r < n and lista[largest] < lista[r]:
- largest = r
- #Se cambia la raíz si fuese necesario
- if largest != i:
- (lista[i], lista[largest]) = (lista[largest], lista[i]) #swap
- #Se llama heapify en la raíz nueva
- heapify(lista, n, largest)
-
- def merge(firstHalf, secondHalf):
- mergeList = []
-
- # Mientras ninguna lista este vacia
- while (len(firstHalf) != 0) and (len(secondHalf) != 0):
-
- if firstHalf[0] > secondHalf[0]:
- n = secondHalf.pop(0)
- mergeList.append(n)
- else:
- n = firstHalf.pop(0)
- mergeList.append(n)
-
- # Si la primera mitad no esta vacia, se anade a la lista merge
- while len(firstHalf) != 0:
- mergeList.append(firstHalf[0])
- firstHalf.pop(0)
-
- # Si la segunda mitad no esta vacia, se anade a la lista merge
- while len(secondHalf) != 0:
- mergeList.append(secondHalf[0])
- secondHalf.pop(0)
-
- return mergeList
-
-
-
- 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=list(mergelista)
- quicklista=list(mergelista)
- searchlista=list(mergelista)
-
- t1 = time.time() #seteamos el tiempo al empezar
- mergeSort(mergelista) #ejecutamos el algoritmo mergeSort
- acumulaMerge+=time.time()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
-
- t1 = time.time() #seteamos el tiempo al empezar
- heapSort(heaplista) #ejecutamos el algoritmo heapSort
- acumulaHeap+=time.time()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
-
- t1 = time.time() #seteamos el tiempo al empezar
- quickSort(quicklista, 0, len(quicklista) - 1) #ejecutamos el algoritmo quickSort
- acumulaQuick+=time.time()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
-
- t1 = time.time() #seteamos el tiempo al empezar
- shellSort(searchlista) #ejecutamos el algoritmo shellSort
- acumulaShell+=time.time()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
-
- #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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