Finish informe #28
@ -70,35 +70,77 @@ Xavier Canales
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\newpage
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\subsection{Quick Sort}
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\lstinputlisting{pseudo/quicksort.txt}
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\newpage
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\subsection{Bubble Sort}
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\lstinputlisting{pseudo/bubblesort.txt}
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\newpage
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\subsection{Bitonic Sort}
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\lstinputlisting{pseudo/bitonicsort.txt}
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\newpage
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\subsection{Ordenamiento por conteo}
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\newpage
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\subsection{Ordenamiento por selección}
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\lstinputlisting{pseudo/selectionsort.txt}
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\newpage
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\section{Resultados}
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\subsection{Análisis temporal}
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\subsubsection{Merge Sort}
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Caso Promedio: $ \Theta (n log n)) $ \\
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$en.wikipedia.org/wiki/Merge_sort#Analysis$
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Peor Caso: $ O(n log n) $ \\
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Mejor Caso: $ \Omega (n log n)$ \\
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\subsubsection{Quick Sort}
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Caso Promedio: $ \Theta (n(log n)) $ \\
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El tiempo de ejecución que tendrá el algoritmo dependerá de como se realice la partición de el arreglo entrada, es decir, depende de la selección del pivote
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Peor Caso: $ O(n^2) $ \\
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El peor de los casos para el quicksort resultará cuando la elección del pivote sea el valor más pequeño del arreglo o el más grande de este mismo.
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Mejor Caso: $ \Omega $(n log(n)) \\
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Para obtener el mejor caso posible será cuando el pivote se encuentre exactamente al medio del arreglo, porque lo dividirá en dos obteniendo n/2 elementos en ambas divisiones del arreglo
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\subsubsection{Bubble Sort}
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Caso Promedio: $ \Theta (n^2)) $ \\
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El caso promedio compara la complejidad temporal con el peor caso, donde n es el numero de valores a ordenar, esto es producto de la forma en la cual Bubble transporta los valores dentro de su ordenamiento
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Peor Caso: $ O(n^2) $ \\
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Mejor Caso: $ \Omega (n)$ \\
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El mejor caso para el Bubble sort será cuando el arreglo de entrada venga previamente ordenado de menor a mayor.
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\subsubsection{Bitonic Sort}
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Caso Promedio: $\Theta(log^2(n))$ \\
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El ordenamiento bitonico responde igual a todos los casos porque siempre antes de empezar a ordenarlos realiza las mismas comparaciones para dejarlos en la secuencia bitonica
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Peor Caso: $O(log^2(n))$ \\
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Mejor Caso: $\Omega(log^2(n))$ \\
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\subsubsection{Ordenamiento por conteo}
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Caso Promedio: $ \Theta (n + k)) $ \\
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La complejidad total es igual para todos los casos, porque el algoritmo usa sólo ciclos simples, sin recursividad o sub-funciones, va directamente al analisis
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Peor Caso: $ O(n + k) $ \\
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Mejor Caso: $ \Omega (n + k)$ \\
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\subsubsection{Ordenamiento por selección}
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Caso Promedio: $\Theta(n^2)$ \\
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El ordenamiento por selección no es un algoritmo de ordenamiento adaptable, realiza el mismo numero de comparaciones de elementos en el mejor caso, el caso promedio y el peor de los casos, esto se debe a que no utiliza el orden existente de las entradas de el arreglo para ordenar.
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Peor Caso: $O(n^2)$ \\
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Mejor Caso: $\Omega(n^2)$
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\newpage
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\subsection{Datos}
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126
doc/pseudo/bitonicsort.txt
Normal file
126
doc/pseudo/bitonicsort.txt
Normal file
@ -0,0 +1,126 @@
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entrada: array: arreglo de n datos: n: tamaño del arreglo
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salida: arreglo ordenado
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funcion potencia_de_dos(inicio n)
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si(n = 0) entonces
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retornar 0
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fin si
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mientras(n distinto 1) hacer
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si (n % 2 distinto 0) hacer
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retornar 0
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fin si
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fin mientras
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retornar 1
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fin funcion
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inicio funcion mejor_potencia_de_2_menos_a_n(inicio n)
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inicio k = 1
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mientras(k > 0 y k < n) hacer
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busca el numero potencia de dos mas proximo hacia abajo en n
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fin mientras
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retorna k
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fin funcion
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funcion comparar(inicio i, inicio j, inicio dir, inicio arreglo)
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temp = array[i];
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array[i] = array[j];
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array[j] = temp;
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fin funcion
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funcion unionbitonica(inicio low, inicio n, inicio dir, inicio arreglo)
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inicio i
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inicio k
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si(n > 1) entonces
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k = n/2
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para i = low hasta i < low + k con paso i = i+1
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comparar(, i + k, di, arreglo)
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fin para
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unionbitonica(low, k, dir, arreglo)
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unionbitonica(low + k, k, dir, arreglo)
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fin si
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fin funcion
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funcion unionbitonico2(inicio low, inicio n, inicio dir, inicio arreglo)
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inicio i
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inicio k
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si(n > 1) entonces
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k = mejor_potencia_de_2_menos_a_n
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para i = low hasta i < low + n - k con paso i = i + 1 hacer
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comparar(i, i + k, dir, arreglo)
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fin para
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ordenamientobitonico2(low, k, dir, arreglo)
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ordenamientobitonico2(low + k, n - k, dir, arreglo)
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fin funcion
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funcion recorrerbitonico(int low, int n, int dir, int arreglo)
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inicio k
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si(n > 1) entonces
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k = n / 2
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recorrerbitonico(low, k, 1, arreglo)
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recorrerbitonico(low + k, k, 0, arreglo)
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unionbitonica(low, n, dir, array)
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fin si
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fin funcion
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funcion recorrerbitonico2(int low, int n, int dir, int arreglo)
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inicio k
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si(n > 1) entonces
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k = n / 2
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recorrerbitonico2(low, k, !di, arreglo)
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recorrerbitonico2(low + k, n - k, dir, arreglo)
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unionbitonico2(low, n, dir, arreglo)
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fin si
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fin funcion
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funcion orden(int arreglo, int n, int dir)
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si(potencia_de_dos(n)) entonces
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recorrerbitonico(0,n,dir,arreglo)
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fin si
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sino
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recorrerbitonico2(0, n, dir, arreglo)
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fin sino
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fin funcion
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funcion ordenamientobitonico(inicio arreglo, inicio n)
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orden(arreglo, n, 1)
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fin funcion
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40
doc/pseudo/quicksort.txt
Normal file
40
doc/pseudo/quicksort.txt
Normal file
@ -0,0 +1,40 @@
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entrada: array: arreglo de n datos: n: tamaño del arreglo
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salida: arreglo ordenado
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funcion quick_sort{
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si(n < 2) entonces{
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retorna
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}
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inicio i
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inicio j
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inicio temp
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inicio pivote
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pivote = arreglo[n / 2]
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para i = 0 y j = n-1 con paso i = i + 1 y j = j - 1 hacer
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mientras(arreglo[i] < pivote) hacer
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i = i + 1
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fin mientras
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mientras(arreglo[j] > pivote) hacer
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j = j - 1
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fin mientras
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si(i >= j) entonces
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break
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fin si
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temp = arreglo[i]
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arreglo[i] = arreglo[j]
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arreglo[j] = temp
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fin para
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quick_sort(arreglo, i)
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quick_sort(arreglo + i, n - i)
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retorna el arreglo ordenado
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fin funcion
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31
doc/pseudo/selectionsort.txt
Normal file
31
doc/pseudo/selectionsort.txt
Normal file
@ -0,0 +1,31 @@
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entrada: array: arreglo de n datos: n: tamaño del arreglo
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salida: arreglo ordenado
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funcion selection_sort
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inicio i
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inicio j
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inicio temp
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inicio min_idx
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para i = 0 hasta i < n - 1 con paso i = i + 1 hacer
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min_idx = i
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para j = i + 1 hasta j < n con paso j = j + 1 hacer
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si (arreglo[j] < arreglo[min_idx] hacer) hacer
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min_idx = j
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fin si
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fin para
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temp = arreglo[min_idx]
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arreglo[min_idx] = arreglo[i]
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arreglo[i] = temp
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fin para
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fin funcion
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