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sorting.py 4.0KB

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  1. """
  2. Carlos J Corrada Bravo
  3. Este programa calcula el promedio de tiempo de ejecucion de cuatro algoritmos de ordenamiento
  4. La variable maxValor define el valor maximo de los elementos de la lista
  5. La variable largoLista define el largo de las listas a ordenar
  6. La variable veces define las veces que se va a hacer el ordenamiento
  7. Al final se imprimen los promedios de cada algortimo
  8. """
  9. from random import randint
  10. import time
  11. import math
  12. def mergeSort(lista):
  13. #definan el algoritmo de ordenamiento mergesort
  14. return lista
  15. #Esta es la implementación de Heap sort de Geeksforgeeks
  16. #https://www.geeksforgeeks.org/heap-sort/
  17. def heapSort(lista):
  18. #definan el algoritmo de ordenamiento heapsort
  19. n = len(lista)
  20. #Se hace el maxheap
  21. for i in range(n // 2 - 1, -1, -1):
  22. heapify(lista, n, i)
  23. #Se extraen elementos uno a uno
  24. for i in range(n - 1, 0, -1):
  25. (lista[i], lista[0]) = (lista[0], lista[i])
  26. heapify(lista, i, 0)
  27. return lista
  28. """
  29. Esta implementación de la función partition, relacionada a quicksort fue extraida de geeksforgeeks.org Oct 4, 2022
  30. https://www.geeksforgeeks.org/quick-sort/
  31. """
  32. def partition(lista, low, high):
  33. pivot = lista[high]
  34. i = low - 1
  35. for j in range(low, high):
  36. if lista[j] <= pivot:
  37. i = i + 1
  38. (lista[i], lista[j]) = (lista[j], lista[i])
  39. (lista[i + 1], lista[high]) = (lista[high], lista[i + 1])
  40. return i + 1
  41. """
  42. Esta implementación de quicksort fue extraida de geeksforgeeks.org Oct 4, 2022
  43. https://www.geeksforgeeks.org/quick-sort/
  44. """
  45. def quickSort(lista, low, high):
  46. #definan el algoritmo de ordenamiento quicksort
  47. if low < high:
  48. pi = partition(lista, low, high)
  49. quickSort(lista, low, pi - 1)
  50. quickSort(lista, pi + 1, high)
  51. return lista
  52. def shellSort(lista):
  53. #definan el algoritmo de ordenamiento shellsort
  54. return lista
  55. def heapify(lista, n, i):
  56. largest = i #largest = raíz
  57. l = 2 * i * 1 #left
  58. r = 2 * i + 2 #right
  59. #Ver is existe una rama isquierda y si es mayor a la raíz
  60. if l < n and lista[i] < lista[l]:
  61. largest = l
  62. #Ver is existe una rama derecha y si es mayor a la raíz
  63. if r < n and lista[largest] < lista[r]:
  64. largest = r
  65. #Se cambia la raíz si fuese necesario
  66. if largest != i:
  67. (lista[i], lista[largest]) = (lista[largest], lista[i]) #swap
  68. #Se llama heapify en la raíz nueva
  69. heapify(lista, n, largest)
  70. maxValor=1000 #define el valor maximo de los elementos de la lista
  71. largoLista=1000 #define el largo de las listas a ordenar
  72. veces=100 #define las veces que se va a hacer el ordenamiento
  73. acumulaMerge=0 #variable para acumular el tiempo de ejecucion del mergesort
  74. acumulaHeap=0 #variable para acumular el tiempo de ejecucion del heapsort
  75. acumulaQuick=0 #variable para acumular el tiempo de ejecucion del quicksort
  76. acumulaShell=0 #variable para acumular el tiempo de ejecucion del shellsort
  77. for i in range(veces):
  78. mergelista = [randint(0,maxValor) for r in range(largoLista)] #creamos una lista con valores al azar
  79. heaplista=list(mergelista)
  80. quicklista=list(mergelista)
  81. searchlista=list(mergelista)
  82. # t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
  83. # mergeSort(mergelista) #ejecutamos el algoritmo mergeSort
  84. # acumulaMerge+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
  85. t1 = time.process_time() #seteamos el tiempo al empezar
  86. heapSort(heaplista) #ejecutamos el algoritmo heapSort
  87. acumulaHeap += time.process_time() - t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
  88. # t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
  89. # quickSort(quicklista) #ejecutamos el algoritmo quickSort
  90. # acumulaQuick+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
  91. # t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
  92. # shellSort(searchlista) #ejecutamos el algoritmo shellSort
  93. # acumulaShell+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
  94. #imprimos los resultados
  95. print("Promedio de tiempo de ejecucion de "+ str(veces) +" listas de largo " + str(largoLista))
  96. #print("MergeSort " + str(acumulaMerge/veces) + " segundos")
  97. print("HeapSort " + str(acumulaHeap/veces) + " segundos")
  98. #print("QuickSort " + str(acumulaQuick/veces) + " segundos")
  99. #print("ShellSort " + str(acumulaShell/veces) + " segundos")