123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164165166167168169170171172173174175176177178179180181182183184185186187188189190191192193194195196197198199200201 |
- #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
- Al final se imprimen los promedios de cada algortimo
- """
-
- from random import randint
- import time
-
-
- #===============================
- #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 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
- 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
-
- 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):
- # 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
-
- 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.clock() #seteamos el tiempo al empezar
- mergeSort(listaMerge) #ejecutamos el algoritmo mergeSort
- acumulaMerge+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
-
- t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
- heapSort(listaHeap) #ejecutamos el algoritmo heapSort
- acumulaHeap+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
-
- t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
- quickSort(listaQuick) #ejecutamos el algoritmo quickSort
- acumulaQuick+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
-
- t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
- shellSort(listaShell) #ejecutamos el algoritmo shellSort
- acumulaShell+=time.clock()-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"
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