123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164165166167168169170171172173174175176177178179180181 |
- """
- 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
- 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
- return lista
-
-
- 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):
- lista = [randint(0,maxValor) for r in range(largoLista)] #creamos una lista con valores al azar
-
- 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")
|