Mergesort implementado

sorting.py

+#coding=utf-8
+
 """
+Programadores:
 Carlos J Corrada Bravo
+Diego Rodríguez
+Joel González
+Javier Santiago
+Luis Jusino
+"""
+"""
 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):
+
+def merge(lista, p, q, r):
+	left = lista[p:q+1] # copy the left subarray
+	right = lista[q+1:r+1] # copy the right subarray
+	i = 0 # index for the left subarray
+	j = 0 # index for the right subarray
+	k = p # index for the sorted list
+
+	# Keep adding to the sorted list, while both lists have elements
+	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
+
+	# If right finished first, then fill up the rest with the left subarray
+	while i < len(left):
+		lista[k] = left[i]
+		i += 1
+		k += 1
+
+	# If left finished first, then fill up the rest with the right subarray
+	while j < len(right):
+		lista[k] = right[j]
+		j += 1
+		k += 1        
+
+
+def mergeSortAux(lista, p, r):
+	# If array has one element or less, return
+	if p >= r:
+		return 
+	# Else, split the array in half
+	q = int((p+r)/2) # find the middle
+	mergeSortAux(lista, p, q) # Sort the left subarray
+	mergeSortAux(lista, q+1, r) # Sort the right subarray
+	merge(lista, p, q, r) # Combine both subarrays 
+
+
+def mergeSort(listaMerge):
 	#definan el algoritmo de ordenamiento mergesort
-	return lista
+	mergeSortAux(listaMerge, 0, len(listaMerge)-1)
+	return listaMerge
+
+#===============================
+#Modificación a código: Diego
+#Añado función heapify
+#===============================
+def heapify(listaHeap, largoLista, i):
+	largest = i
+	left = 2 * i + 1
+	right = 2 * i + 2
+
+	if left < largoLista and listaHeap[i] < listaHeap[left]:
+		largest = left
+
+	if right < largoLista and listaHeap[largest] < listaHeap[right]:
+		largest = right
 
-def heapSort(lista):
+	if largest != i:
+		listaHeap[i], listaHeap[largest] = listaHeap[largest], listaHeap[i]
+		heapify(listaHeap, largoLista, largest)
+#Fin de función heapify
+#===============================
+
+def heapSort(listaHeap):
 	#definan el algoritmo de ordenamiento heapsort
+
+	for i in range(len(listaHeap) / 2, -1, -1):
+		heapify(listaHeap, len(listaHeap), i)
+
+	for i in range(len(listaHeap) - 1, 0, -1):
+		listaHeap[i], listaHeap[0] = listaHeap[0], listaHeap[i]
+		heapify(listaHeap, i, 0)
+	return listaHeap
+
 	return lista
 #Se le da credito al programador de la funcion al final del codigo
+
 def quickSort(lista):
 	#definan el algoritmo de ordenamiento quicksort                        
 	return lista
 
 def shellSort(lista):
-	#definan el algoritmo de ordenamiento shellsort
+	# Subarrays are sorted according to intervals
+	# After each set of subarrays is sorted, interval value is updated and process repeats
+	# Function stops once iteration with interval = 1 has executed
+	# print(lista)
+	interval = len(lista) // 2
+	while interval > 0:
+		# Process repeats for each value between 1 -> interval
+		for i in range(0, interval):
+			# Starting index determines initial portion of the array that is sorted
+			sortedIndex = i
+			# Process repeats as long as the current value being considered is greater than the value to its left
+			# Being greater than the value to its left means that it is not in the correct location
+			j = i
+			while j + interval < len(lista):
+				if lista[j] > lista[j + interval]:
+					# Swapping values so that smaller value is to the left
+					temp = lista[j]
+					lista[j] = lista[j + interval]
+					lista[j + interval] = temp
+					# print(lista)
+					n = j
+					# Continue comparing value that was swapped left to other values to the left to make sure it is placed in the correct location
+					while n - interval >= 0 and lista[n] < lista[n - interval]:
+						# Swapping values so that smaller value is to the left
+						temp = lista[n]
+						lista[n] = lista[n - interval]
+						lista[n - interval] = temp
+						n -= interval
+				# print(lista)
+				# Update index to continue comparison with the next value in the sub array
+				j += interval
+		interval //= 2
+	# print(lista)
 	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 
+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
 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
+	#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.clock() 				#seteamos el tiempo al empezar
-	mergeSort(lista) 				#ejecutamos el algoritmo mergeSort
+	mergeSort(listaMerge) 			#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
+	heapSort(listaHeap)				#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
+	quickSort(listaQuick)			#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
+	shellSort(listaShell)			#ejecutamos el algoritmo shellSort
 	acumulaShell+=time.clock()-t1 	#acumulamos el tiempo de ejecucion
 
 #imprimos los resultados