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sorting.py 3.6KB

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  1. """
  2. Carlos J Corrada Bravo
  3. Este programa calcula el promedio de tiempo de ejecución 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. def mergeSort(lista):
  12. #definan el algoritmo de ordenamiento mergesort
  13. return lista
  14. # Tomada de: https://www.geeksforgeeks.org/heap-sort/
  15. # To heapify subtree rooted at index i.
  16. # n is size of heap
  17. def heapify(arr, n, i):
  18. largest = i # Initialize largest as root
  19. l = 2 * i + 1 # left = 2*i + 1
  20. r = 2 * i + 2 # right = 2*i + 2
  21. # See if left child of root exists and is
  22. # greater than root
  23. if l < n and arr[largest] < arr[l]:
  24. largest = l
  25. # See if right child of root exists and is
  26. # greater than root
  27. if r < n and arr[largest] < arr[r]:
  28. largest = r
  29. # Change root, if needed
  30. if largest != i:
  31. arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i] # swap
  32. # Heapify the root.
  33. heapify(arr, n, largest)
  34. # Tomada de: https://www.geeksforgeeks.org/heap-sort/
  35. def heapSort(lista):
  36. #definan el algoritmo de ordenamiento heapsort
  37. n = len(lista)
  38. # Build a maxheap.
  39. for i in range(n//2 - 1, -1, -1):
  40. heapify(lista, n, i)
  41. # One by one extract elements
  42. for i in range(n-1, 0, -1):
  43. lista[i], lista[0] = lista[0], lista[i] # swap
  44. heapify(lista, i, 0)
  45. return lista
  46. def quickSort(lista):
  47. #definan el algoritmo de ordenamiento quicksort
  48. return lista
  49. def shellSort(lista):
  50. #definan el algoritmo de ordenamiento shellsort
  51. return lista
  52. maxValor=1000 #define el valor maximo de los elementos de la lista
  53. largoLista=1000 #define el largo de las listas a ordenar
  54. veces=100 #define las veces que se va a hacer el ordenamiento
  55. acumulaMerge=0 #variable para acumular el tiempo de ejecucion del mergesort
  56. acumulaHeap=0 #variable para acumular el tiempo de ejecucion del heapsort
  57. acumulaQuick=0 #variable para acumular el tiempo de ejecucion del quicksort
  58. acumulaShell=0 #variable para acumular el tiempo de ejecucion del shellsort
  59. for i in range(veces):
  60. lista = [randint(0,maxValor) for r in range(largoLista)] #creamos una lista con valores al azar
  61. listaMerge = lista[:]
  62. listaHeap = lista[:]
  63. listaQuick = lista[:]
  64. listaShell = lista[:]
  65. t1 = time.process_time() #seteamos el tiempo al empezar
  66. mergeSort(listaMerge) #ejecutamos el algoritmo mergeSort
  67. acumulaMerge+=time.process_time()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
  68. t1 = time.process_time() #seteamos el tiempo al empezar
  69. heapSort(listaHeap) #ejecutamos el algoritmo heapSort
  70. acumulaHeap+=time.process_time()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
  71. t1 = time.process_time() #seteamos el tiempo al empezar
  72. quickSort(listaQuick) #ejecutamos el algoritmo quickSort
  73. acumulaQuick+=time.process_time()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
  74. t1 = time.process_time() #seteamos el tiempo al empezar
  75. shellSort(listaShell) #ejecutamos el algoritmo shellSort
  76. acumulaShell+=time.process_time()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
  77. #imprimos los resultados
  78. print ("Promedio de tiempo de ejecucion de "+ str(veces) +" listas de largo " + str(largoLista))
  79. print ("MergeSort " + str(acumulaMerge/veces) + " segundos")
  80. print ("HeapSort " + str(acumulaHeap/veces) + " segundos")
  81. print ("QuickSort " + str(acumulaQuick/veces) + " segundos")
  82. print ("ShellSort " + str(acumulaShell/veces) + " segundos")