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@@ -1,9 +1,10 @@
|
|
1
|
+# -*- coding: utf-8 -*-
|
1
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2
|
"""
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2
|
|
-iiiiCarlos J Corrada Bravo
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3
|
+Carlos J Corrada Bravo
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3
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4
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Este programa calcula el promedio de tiempo de ejecución de cuatro algoritmos de ordenamiento
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4
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5
|
La variable maxValor define el valor maximo de los elementos de la lista
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5
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6
|
La variable largoLista define el largo de las listas a ordenar
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6
|
|
-La variable veces define las veces que se va a hacer el ordenamiento
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7
|
+La variable veces define las veces que se va a hacer el ordenamiento
|
7
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8
|
Al final se imprimen los promedios de cada algortimo
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8
|
9
|
"""
|
9
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10
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from random import randint
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@@ -44,22 +45,93 @@ def mergeSort(lista):
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44
|
45
|
k += 1
|
45
|
46
|
|
46
|
47
|
return lista
|
47
|
|
-
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48
|
48
|
def heapSort(lista):
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49
|
49
|
#definan el algoritmo de ordenamiento heapsort
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50
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+ """
|
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51
|
+ Carlos Hernández
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52
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+ Implementación de heapSort.
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53
|
+ """
|
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54
|
+ def max_heapify(lista, idx, heap_size):
|
|
55
|
+ """Convertir el nodo `idx` y sus descendientes en un max heap."""
|
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56
|
+ left_idx = 2 * idx + 1
|
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57
|
+ right_idx = 2 * idx + 2
|
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58
|
+ largestval_idx = idx
|
|
59
|
+ if left_idx < heap_size and lista[idx] < lista[left_idx]:
|
|
60
|
+ largestval_idx = left_idx
|
|
61
|
+ if right_idx < heap_size and lista[largestval_idx] < lista[right_idx]:
|
|
62
|
+ largestval_idx = right_idx
|
|
63
|
+ if largestval_idx != idx:
|
|
64
|
+ lista[idx], lista[largestval_idx] = lista[largestval_idx], lista[idx]
|
|
65
|
+ max_heapify(lista, largestval_idx, heap_size)
|
|
66
|
+
|
|
67
|
+ def build_max_heap(lista, heap_size):
|
|
68
|
+ """Construir un max heap the un heap dado."""
|
|
69
|
+ for idx in range((heap_size - 1) // 2, -1, -1):
|
|
70
|
+ max_heapify(lista, idx, heap_size)
|
|
71
|
+
|
|
72
|
+ heap_size = len(lista)
|
|
73
|
+ build_max_heap(lista, heap_size)
|
|
74
|
+ for idx in range(len(lista) - 1, 0, -1):
|
|
75
|
+ lista[0], lista[idx] = lista[idx], lista[0]
|
|
76
|
+ heap_size -= 1
|
|
77
|
+ max_heapify(lista, 0, heap_size)
|
50
|
78
|
return lista
|
51
|
79
|
|
52
|
80
|
def quickSort(lista):
|
53
|
|
- #definan el algoritmo de ordenamiento quicksort
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54
|
|
- return lista
|
|
81
|
+ #Establecemos los arreglos para guardar las particiones
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|
82
|
+ less = []
|
|
83
|
+ equal = []
|
|
84
|
+ greater = []
|
|
85
|
+
|
|
86
|
+ #Empezamos a iterar el arreglo y ver si los elementos son
|
|
87
|
+ #menores, mayores o iguales que un pivot.
|
|
88
|
+ if len(lista) > 1:
|
|
89
|
+ pivot = lista[0]
|
|
90
|
+ for x in lista:
|
|
91
|
+ if x < pivot:
|
|
92
|
+ less.append(x)
|
|
93
|
+ elif x == pivot:
|
|
94
|
+ equal.append(x)
|
|
95
|
+ elif x > pivot:
|
|
96
|
+ greater.append(x)
|
|
97
|
+
|
|
98
|
+ #Hacemos una llamada recursiva para seguir ordenando
|
|
99
|
+ #las diferentes partes del arreglo. Despues a lo ultimo
|
|
100
|
+ #juntamos todas las partes ordenadas.
|
|
101
|
+ return quickSort(less)+equal+quickSort(greater)
|
|
102
|
+ else:
|
|
103
|
+ return lista
|
55
|
104
|
|
56
|
105
|
def shellSort(lista):
|
57
|
106
|
#definan el algoritmo de ordenamiento shellsort
|
|
107
|
+
|
|
108
|
+ #El algoritmo compara elementos de una lista
|
|
109
|
+ #que tienen una distancia fija entre ellos, la
|
|
110
|
+ #differencia en distancia se minimiza por cada
|
|
111
|
+ #iterazion del algoritmo
|
|
112
|
+
|
|
113
|
+ num = int(len(lista))
|
|
114
|
+ dif = int(num/2)
|
|
115
|
+
|
|
116
|
+ while dif > 0:
|
|
117
|
+ for i in range(int(dif),int(num)):
|
|
118
|
+ a = lista[i]
|
|
119
|
+ j = i
|
|
120
|
+
|
|
121
|
+ #por cada intervalo se reorganizara los elementos
|
|
122
|
+ #si se cumple la declaracion dentro del while loop
|
|
123
|
+ while j >= dif and lista[int(j - dif)] > a:
|
|
124
|
+ lista[int(j)] = lista[int(j - dif)]
|
|
125
|
+ j -= dif
|
|
126
|
+
|
|
127
|
+ lista[int(j)] = a
|
|
128
|
+ dif/= 2
|
|
129
|
+
|
58
|
130
|
return lista
|
59
|
131
|
|
60
|
132
|
maxValor=1000 #define el valor maximo de los elementos de la lista
|
61
|
133
|
largoLista=1000 #define el largo de las listas a ordenar
|
62
|
|
-veces=100 #define las veces que se va a hacer el ordenamiento
|
|
134
|
+veces=100 #define las veces que se va a hacer el ordenamiento
|
63
|
135
|
|
64
|
136
|
acumulaMerge=0 #variable para acumular el tiempo de ejecucion del mergesort
|
65
|
137
|
acumulaHeap=0 #variable para acumular el tiempo de ejecucion del heapsort
|
|
@@ -72,23 +144,22 @@ for i in range(veces):
|
72
|
144
|
t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
|
73
|
145
|
mergeSort(lista) #ejecutamos el algoritmo mergeSort
|
74
|
146
|
acumulaMerge+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
|
75
|
|
-
|
|
147
|
+
|
76
|
148
|
t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
|
77
|
149
|
heapSort(lista) #ejecutamos el algoritmo heapSort
|
78
|
150
|
acumulaHeap+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
|
79
|
|
-
|
|
151
|
+
|
80
|
152
|
t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
|
81
|
153
|
quickSort(lista) #ejecutamos el algoritmo quickSort
|
82
|
154
|
acumulaQuick+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
|
83
|
|
-
|
|
155
|
+
|
84
|
156
|
t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
|
85
|
157
|
shellSort(lista) #ejecutamos el algoritmo shellSort
|
86
|
158
|
acumulaShell+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
|
87
|
159
|
|
88
|
160
|
#imprimos los resultados
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89
|
|
-print "Promedio de tiempo de ejecucion de "+ str(veces) +" listas de largo " + str(largoLista)
|
90
|
|
-print "MergeSort " + str(acumulaMerge/veces) + " segundos"
|
91
|
|
-print "HeapSort " + str(acumulaHeap/veces) + " segundos"
|
92
|
|
-print "QuickSort " + str(acumulaQuick/veces) + " segundos"
|
93
|
|
-print "ShellSort " + str(acumulaShell/veces) + " segundos"
|
94
|
|
-
|
|
161
|
+print ("Promedio de tiempo de ejecucion de " + str(veces) + " listas de largo " + str(largoLista))
|
|
162
|
+print ("MergeSort " + str(acumulaMerge/veces) + " segundos")
|
|
163
|
+print ("HeapSort " + str(acumulaHeap/veces) + " segundos")
|
|
164
|
+print ("QuickSort " + str(acumulaQuick/veces) + " segundos")
|
|
165
|
+print ("ShellSort " + str(acumulaShell/veces) + " segundos")
|