sortingFinal

sorting.py

@@ -1,20 +1,80 @@
 """
-Carlos J Corrada Bravo
+iiiiCarlos J Corrada Bravo
 Este programa calcula el promedio de tiempo de ejecución 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 
+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
 
 def mergeSort(lista):
+        #Camila Vazquez Rodriguez 
 	#definan el algoritmo de ordenamiento mergesort
-	return lista
+        if len(lista) > 1:
+                mid = len(lista)//2
+                L = lista[:mid]
+                R = lista[mid:]
+
+                mergeSort(L)
+                mergeSort(R)
+
+                i = 0
+                j = 0
+                k = 0
+
+        while i < len(L) and j < len(R):
+                if L[i] <= R[j]:
+                        lista[k] = L[i]
+                        i += 1
+                else:
+                        lista[k] = R[j]
+                        j += 1
+                k += 1
+ 
+        while i < len(L):
+                lista[k] = L[i]
+                i += 1
+                k += 1
+ 
+        while j < len(R):
+                lista[k] = R[j]
+                j += 1
+                k += 1
+                
+        return lista
 
 def heapSort(lista):
 	#definan el algoritmo de ordenamiento heapsort
+	"""
+	Carlos Hernández
+	Implementación de heapSort.
+	"""
+	def max_heapify(lista, idx, heap_size):
+		"""Convertir el nodo `idx` y sus descendientes en un max heap."""
+		left_idx = 2 * idx + 1
+		right_idx = 2 * idx + 2
+		largestval_idx = idx
+		if left_idx < heap_size and lista[idx] < lista[left_idx]:
+			largestval_idx = left_idx
+		if right_idx < heap_size and lista[largestval_idx] < lista[right_idx]:
+			largestval_idx = right_idx
+		if largestval_idx != idx:
+			lista[idx], lista[largestval_idx] = lista[largestval_idx], lista[idx]
+			max_heapify(lista, largestval_idx, heap_size)
+
+	def build_max_heap(lista, heap_size):
+		"""Construir un max heap the un heap dado."""
+		for idx in range((heap_size - 1) // 2, -1, -1):
+			max_heapify(lista, idx, heap_size)
+
+	heap_size = len(lista)
+	build_max_heap(lista, heap_size)
+	for idx in range(len(lista) - 1, 0, -1):
+		lista[0], lista[idx] = lista[idx], lista[0]
+		heap_size -= 1
+		max_heapify(lista, 0, heap_size)
 	return lista
 
 def quickSort(lista):
@@ -50,7 +110,7 @@ def shellSort(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 
+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
@@ -63,15 +123,15 @@ for i in range(veces):
 	t1 = time.clock() 				#seteamos el tiempo al empezar
 	mergeSort(lista) 				#ejecutamos el algoritmo mergeSort
 	acumulaMerge+=time.clock()-t1 	#acumulamos el tiempo de ejecucion
-	
+
 	t1 = time.clock()				#seteamos el tiempo al empezar
 	heapSort(lista)					#ejecutamos el algoritmo heapSort
 	acumulaHeap+=time.clock()-t1 	#acumulamos el tiempo de ejecucion
-	
+
 	t1 = time.clock()				#seteamos el tiempo al empezar
 	quickSort(lista)				#ejecutamos el algoritmo quickSort
 	acumulaQuick+=time.clock()-t1 	#acumulamos el tiempo de ejecucion
-	
+
 	t1 = time.clock()				#seteamos el tiempo al empezar
 	shellSort(lista)				#ejecutamos el algoritmo shellSort
 	acumulaShell+=time.clock()-t1 	#acumulamos el tiempo de ejecucion