ErEduGilMor/sorting.py

# coding=utf-8
"""
Carlos 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 
Al final se imprimen los promedios de cada algortimo
"""
from random import randint
import time

# Defini esta funcion de swap para facilitarme este paso del sort.
# Lo pueden usar si quieren.


def swap(lista, posicion1, posicion2):
    tmp = lista[posicion1]
    lista[posicion1] = lista[posicion2]
    lista[posicion2] = tmp


def mergeSort(lista):
    # definan el algoritmo de ordenamiento mergesort
    if len(lista) > 1:
        mid = len(lista)//2
        left = lista[:mid]
        right = lista[mid:]
        mergeSort(left)
        mergeSort(right)

        i = j = k = 0

        while i < len(left) and j < len(right):
            if left[i] < right[j]:
                lista[k] = left[i]
                i += 1
            else:
                lista[k] = right[j]
                j += 1
            k += 1
        while i < len(left):
            lista[k] = left[i]
            i += 1
            k += 1
        while j < len(right):
            lista[k] = right[j]
            j += 1
            k += 1

    return lista


# Tomada de: https://www.geeksforgeeks.org/heap-sort/
# To heapify subtree rooted at index i.
# n is size of heap
def heapify(arr, n, i):
    largest = i  # Initialize largest as root
    l = 2 * i + 1     # left = 2*i + 1
    r = 2 * i + 2     # right = 2*i + 2

    # See if left child of root exists and is
    # greater than root
    if l < n and arr[largest] < arr[l]:
        largest = l

    # See if right child of root exists and is
    # greater than root
    if r < n and arr[largest] < arr[r]:
        largest = r

    # Change root, if needed
    if largest != i:
        arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i]  # swap

        # Heapify the root.
        heapify(arr, n, largest)

# Tomada de: https://www.geeksforgeeks.org/heap-sort/


def heapSort(lista):
    # definan el algoritmo de ordenamiento heapsort
    n = len(lista)

    # Build a maxheap.
    for i in range(n//2 - 1, -1, -1):
        heapify(lista, n, i)

    # One by one extract elements
    for i in range(n-1, 0, -1):
        lista[i], lista[0] = lista[0], lista[i]  # swap
        heapify(lista, i, 0)

    return lista


def quickSort(lista):
    # definan el algoritmo de ordenamiento quicksort

    # If lista is empty or has only one element.
    if len(lista) <= 1:
        return lista

    # Else, set pivot to a random element of the list.
    else:
        pivot = lista[randint(0, len(lista)-1)]

        # Create three list for the numbers lesser, equal and greater than the pivot.
        lesser = []
        equal = []
        greater = []

        # Iterate through the list and add the elements to the respective list.
        for i in lista:
            if i < pivot:
                lesser.append(i)
            elif i > pivot:
                greater.append(i)
            else:
                equal.append(i)
        # Recursively call quickSort on the two lists and concatenate them with the equal list.
        return quickSort(lesser) + equal + quickSort(greater)


def shellSort(lista):
    # definan el algoritmo de ordenamiento shellsort

    # Variable para saber cuando el sort termina
    termine = False
    # Variable para el tamaño de la lista.
    n = len(lista)
    # Variable para la mitad del tamaño de la lista.
    k = int(n/2)
    # Variables para realizar las comparaciones de los elementos.
    i = 0
    j = k

    # Ciclo donde se realiza el ShellSort.
    while(termine == False):

        # Comparacion de elementos para ver si se puede hacer un swap.
        if(lista[i] > lista[j]):

            swap(lista, i, j)

            # Variables para retener el valor original de x, y para continuar el sort.
            tmp1 = i
            tmp2 = j

            # Ciclo para realizar swaps en elementos anteriores luego de encontrar un swap.
            while True:

                # Verificacion para prevenir que se busquen elementos fuera de la lista.
                if((i-k) >= 0):
                    i = i - k
                    j = j - k
                else:
                    i = tmp1
                    j = tmp2
                    break

                # Verificacion si se puede hacer otro swap.
                if(lista[i] > lista[j]):
                    swap(lista, i, j)
                else:
                    i = tmp1
                    j = tmp2
                    break

            # Estos ajustes se utilizan para continuar verificando elementos
            # mas adelantes en la lista.
            i = i + 1
            j = j + 1

        else:
            # Estos ajustes se utilizan para continuar verificando elementos
            # mas adelantes en la lista.
            i = i + 1
            j = j + 1

        # Verifica antes de salirse de la lista para poder comenzar otra vuelta con k/2.
        if(j == n):
            k = int(k/2)
            i = 0
            j = k

        # Identifica cuando el sort se supone que haya terminado.
        if(k == 0):
            termine = True

    return 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

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):
    # creamos una lista con valores al azar
    lista = [randint(0, maxValor) for r in range(largoLista)]

    listaMerge = lista[:]
    listaHeap = lista[:]
    listaQuick = lista[:]
    listaShell = lista[:]

    t1 = time.process_time()  # seteamos el tiempo al empezar
    mergeSort(listaMerge)  # ejecutamos el algoritmo mergeSort
    acumulaMerge += time.process_time()-t1  # acumulamos el tiempo de ejecucion

    t1 = time.process_time()  # seteamos el tiempo al empezar
    heapSort(listaHeap)  # ejecutamos el algoritmo heapSort
    acumulaHeap += time.process_time()-t1  # acumulamos el tiempo de ejecucion

    t1 = time.process_time()  # seteamos el tiempo al empezar
    quickSort(listaQuick)  # ejecutamos el algoritmo quickSort
    acumulaQuick += time.process_time()-t1  # acumulamos el tiempo de ejecucion

    t1 = time.process_time()  # seteamos el tiempo al empezar
    shellSort(listaShell)  # ejecutamos el algoritmo shellSort
    acumulaShell += time.process_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")