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Ordenamiento parte 3
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Ordenamiento parte 3

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  • 1. ESTRUCTURAS DE DATOS II ALGORITMOS DE ORDENAMIENTO2012 Octubre © Luis F. Aguas 1
  • 2. Usando los ordenamientos de Java• Los API de Java proveen una clase Arrays con varios métodos para diferentes tipos de arreglos.• Las clases Collections proveen similares métodos de ordenamiento.• Los métodos de ordenamiento para arreglos de datos primitivos se basan en quicksort• Los métodos de ordenamiento para arreglos de objetos y listas se basan en mergesort2012 Octubre © Luis F. Aguas 2
  • 3. Burbuja (Bubble)• Este método realiza comparaciones de todas las posibles parejas de llaves intercambiando aquellas que se encuentran fuera de orden.• Utiliza un proceso repetitivo comparando las parejas de datos adyacentes del inicio al final del arreglo donde, después de la primer pasada la llave mayor queda en la última posición del arreglo.
  • 4. Burbuja (Bubble)Variables•• n es el total de elementos K arreglo de llaves Burbuja•• t variable auxiliar para el intercambio i,j variables para los indices Inicio para i= n-1 ; i>0 ; i-- 0 1 2 3 4 5 para j=0; i>j; j++ 3 8 2 1 4 2K si (k[j] > k[j+1]) Primera pasada t = k[j]; 3 8 2 1 4 2 k[j]= k[j+1]; 3 2 8 1 4 2 k[j+1] = t; Fin 3 2 1 8 4 2 3 2 1 4 8 2 3 2 1 4 2 8
  • 5. 3 2 1 4 2 8 2 1 3 2 4 8 2 3 1 4 2 8 TercerSegunda pasada 1 2 3 2 4 8pasada 2 1 3 4 2 8 1 2 3 2 4 8 2 1 3 4 2 8 1 2 2 3 4 8 2 1 3 2 4 8 1 2 2 3 4 8 QuintaCuarta 1 2 2 3 4 8pasada pasada 1 2 2 3 4 8 1 2 2 3 4 8 1 2 2 3 4 8
  • 6. Método de Burbuja 2/2• Algoritmo• Varias recorridos por el arreglo • Se comparan pares sucesivos de elementos • Si el orden es incremental (o idéntico), no hay cambio • Si el orden es decremental, los elementos se intercambian • Repetir • Fácil de programar, pero ejecuta con lentitud2012 Octubre © Luis F. Aguas 6
  • 7. Análisis de método de burbuja 3/3• Provee un excelente rendimiento en algunos casos y muy pobre en otros.• Trabaja mejor cuando el arreglo es ordenado inicialmente.• En el peor de los casos el numero de comparaciones O(n2)• En el peor de los casos los intercambios son O(n2)• El mejor caso ocurre cuando el arreglo esta ordenado • O(n) comparaciones • O(1) intercambios2012 Octubre © Luis F. Aguas 7
  • 8. Comparación de métodos cuadráticos• Ninguno de los algoritmos son buenos para arreglos grandes.2012 Octubre © Luis F. Aguas 8
  • 9. 1. Aplicaciones de ordenamiento 2. Métodos cuadráticos • Selección • Burbuja • Inserción 3. Métodos no cuadráticos • Shellsort • Mergesort • Heapsort • Quicksort 4. Comparación de métodos2012 Octubre © Luis F. Aguas 9
  • 10. Shellsort: Una mejor Inserción• Shellsort es un tipo de inserción pero con O(n3/2) o mejor rendimiento• Descubierto por Donald Shell en 1959• Aprovecha divide y conquista para insertar• Antes de ordenar todo el arreglo, ordena muchos pequeños sub-arreglos usando inserción antes de ordenarlo completamente.2012 Octubre © Luis F. Aguas 10
  • 11. Shell sort• El método shell divide el arreglo a ordenar en varios grupos haciendo comparaciones e intercambios entre ellos. El tamaño de los subgrupos se decrementa y el número de subgrupos se incrementa hasta llegar a tener n grupos de tamaño 1. A partir de este punto, el método funciona como el de inserción directa.• El tamaño de los subgrupos así como el total de estos puede determinarlos el usuario para hacer mas eficiente el algoritmo.
  • 12. Shellsort Características• Compara los elementos que están muy aparte, entonces acerca los elementos, etc. así elimina mucho movimiento de datos.• Incrementa la secuencia h1 = 1, h2, … hl• Después de una fase j para todos los k A[k] ≤ A[k + hj] – la entrada esta hj ordenada• hj arreglo ordenado permanece hj arreglado después hj - 1 ordenamiento.2012 Octubre © Luis F. Aguas 12
  • 13. Shellsort Shell sort Inicio grupo = [ 21, 7, 3, 1]Variables para g=0; g<4; g++ • K arreglo de datos a ordenar • H tamaño del grupo h=grupo[g]; • i, j índices para el arreglo • V variable auxiliar para i=h; i<n; i++ • N número de elementos • grupo arreglo con los tamaños de grupo v=k[i]; j=i;379051 6 842061 5 734982 mientras (j>=h && a[j-h]>v) k[j]=k[j-h];3790516 8420615 734982 j=j-h; k[j]=v;3320515 7440616 879982 Fin332 051 574 406 168 799 82001 122 334 456 5 68 779 890011223344565687798900112233445566778899
  • 14. Shellsort IteracionesIncremento de secuencias es {1, 3, 5} 2012 Octubre © Luis F. Aguas 14
  • 15. Shellsort Implementación• Cada hj clasificación es llamada un gap así clasificamos elementos hj aparte. Gap = = 1 resulta un inserción.• Secuencia de incremento Hibbard • Empieza el gap en N / 2, calcula el próximo gap dividiendo en número anterior por 2 • Si el próximo gap es impar añade uno para hacerlo par• El peor caso corre en O(N3 / 2)• Una secuencia empírica – inicia el gap en N / 2, divide por 2.2 – tiempo promedio ejecución ≤ O(N5 / 4)• ShellSort.java 2012 Octubre © Luis F. Aguas 15
  • 16. Tiempo de ejecución (Milisegundos)2012 Octubre © Luis F. Aguas 16
  • 17. MergeSort• Un merge es un proceso común de datos que es realizado con dos secuencias de datos con las siguientes características • Ambas secuencias contienen ítems con un método común de comparación • Los objetos e ambas secuencias son ordenadas de acuerdo al método de comparación2012 Octubre © Luis F. Aguas 17
  • 18. MergeSort Algoritmo 1. Accese al primer ítem de ambas secuencias 2. Mientras no finalice cualquier secuencia • Compare el ítem actual de las dos secuencias, copie el ítem actual pequeño a la secuencia de salida, y accese al próximo ítem de la secuencia de entrada donde los ítems fueron copiados. 3. Copie cualquier ítem remanente de la primera secuencia a la secuencia de salida. 4. Copie cualquier ítem remanente de la segunda secuencia a la secuencia de salida2012 Octubre © Luis F. Aguas 18
  • 19. MergeSort 1. Divida el arreglo en dos equivalentes 5 1 3 2 4 7 6 2. Ordene (recursivamente) cada mitad usando Mergesort. 1 3 5 2 4 6 7 3. Mezcle (merge) las dos partes generadas 1 3 5 1 2 3 2 4 6 7 Los pequeños están al inicio2012 Octubre © Luis F. Aguas 19
  • 20. Mergesort (implementación) public void mergesort ( double arr [ ], int from, int to ) { if (from <= to) return; int middle = (from + to ) / 2; Opcional si no esta mergesort (arr, from, middle); ordenado mergesort (arr, middle + 1, to); if (arr [middle] > arr [middle+ 1] ) { copy (arr, from, to, temp) ; double temp[ ] es merge (temp, from, middle, to, arr); inicializado fuera } del MergeSort }2012 Octubre © Luis F. Aguas 20
  • 21. Análisis de MergeSort• Para dos secuencias de entrada que contienen un total de n elementos, necesitamos mover cada elemento de entrada a la secuencia de salida. • El tiempo del Merge es O(n)• Necesitamos almacenar las dos secuencias iniciales y la secuencia de salida. • El arreglo no puede ser mezclado (merged) en el lugar. • Espacio adicional usado es O(n)2012 Octubre © Luis F. Aguas 21
  • 22. Análisis de MergeSort• El número de operaciones de partición es O(log n)• El numero de operaciones merge es O(n)• El numero total de operaciones es O(n log n)• Por hacer una copia recursiva de las variables locales almacenadas en una pila en tiempo de ejecución. ASí MergeSort requiere un almacenamiento adicional de tamaño n.2012 Octubre © Luis F. Aguas 22
  • 23. Radix• Radix Sort (ordenamiento Radix) es un algoritmo de ordenamiento estable* para ordenar elementos identificados por llaves (o claves) únicas. Cada llave debe ser una cadena o un número capaz de ser ordenada alfanuméricamente.• Este método ejecuta un número de repeticiones igual al número de caracteres de las llaves a ordenar. El Radix Directo, inicia con el dígito más a la derecha repartiendo los datos en “canastas”, estos datos se reparten de nuevo de acuerdo al siguiente dígito y así sucesivamente hasta terminar con el dígito de mas a la izquierda.
  • 24. 329 248 123 423 226 825 132 335 231 432 256 218 231 132 123 825 226 248 329Distribución yreacomodo 432 423 335 256 218Digitoderecho 231 132 432 123 423 825 335 226 256 248 218 329 218 123 231 248 256 423 132Distribución yreacomodo 825 432Digitocentral 226 335 329 218 123 423 825 226 329 231 132 432 335 248 256
  • 25. 218 123 423 825 226 329 231 132 432 335 248 256 123 218 329 423 825 132 226 335 432Distribución y 231reacomodoDigitoizquierdo 248 256 123 132 218 226 231 248 256 329 335 423 432 825
  • 26. Ejemplo
  • 27. Algoritmo HeapSort• Este algoritmo de ordenación está basado en la estructura de montículo.• Se define montículo de tamaño n como un árbol binario completo de n nodos, tal que el contenido de cada nodo es mayor o igual al contenido de su parte.2012 Octubre © Luis F. Aguas 27
  • 28. Heapsort - I• El tiempo del merge es O(nlogn) pero requiere temporalmente, n almacenamiento extra para los ítems• Heapsort no requiere ningún almacenamiento adicional• Algoritmo: 1. Inserte cada valor del arreglo en el montículo (heap) (cola prioridad) 2. Inicie el index a 0 3. Mientras el heap no este vacío 4. Remueva un ítem (elemento del tope) desde el heap e insértelo en la posición index en el arreglo 5. Incremente index2012 Octubre © Luis F. Aguas 28
  • 29. Heapsort - II• El algoritmo es O(n log n) pero requiere, temporalmente, n almacenamiento extra2012 Octubre © Luis F. Aguas 29
  • 30. Algoritmo para Heapsort en lugar - I1. Construir un heap para rearreglar los elementos en un arreglo no ordenado (reusamos el arreglo)2. Mientras el heap no está vacío • Remover el primer ítem del heap intercambiándolo con el último ítem y restaurando la propiedad heap2012 Octubre © Luis F. Aguas 30
  • 31. Algoritmo para Heapsort en lugar - II• Construir un heap para rearreglar los elementos en un arreglo no ordenado (reusamos el arreglo)1. Poner index a 02. Mientras el index es menor que array.length • Incremente index en 1 == Insertar el próximo elemento en el heap • Restaurar la propiedad heap para los elementos en posiciones 0 hasta index (incrementando el paso previo)2012 Octubre © Luis F. Aguas 31
  • 32. Análisis de HeapSort• HeapSort.java• Construir el heap es O(log n)• El número de operaciones insert es O(n)• El numero total de operaciones es O(n log n)• Reusamos el arreglo original así no se necesita almacenamiento adicional2012 Octubre © Luis F. Aguas 32
  • 33. Quicksort• Desarrollado en 1962 por C. A. R. Hoare• Recursivo• Divide y conquista• Quicksort rearregla un arreglo en dos partes así todos los elementos en el arreglo izquierdo son menores o iguales que un valor específico llamado pivote• Quicksort asegura que los elementos en el arreglo derecho sean mayores que el pivote• El caso promedio para Quicksort es O(n log n)2012 Octubre © Luis F. Aguas 33
  • 34. Quicksort AlgoritmoSea S el número de elementos a clasificar1. Si el numero de elementos en S es 0 o 1 pare y vuelva al caso base2. Tome un elemento v desde S llamado pivote3. Divida los elementos restantes (S - {v}) en dos conjuntos disjuntos: L = {x IN (S - {v}) Y x ≤ v} R = {x IN (S - {v}) Y x ≥ v}4. Regrese el resultado de aplicar quicksort a L seguido por v y continúe por el resultado aplicando quicksort a R 2012 Octubre © Luis F. Aguas 34
  • 35. Quicksort Ejemplo - I2012 Octubre © Luis F. Aguas 35
  • 36. Quicksort Ejemplo - II2012 Octubre © Luis F. Aguas 36
  • 37. Quicksort Ejemplo - IArreglo OriginalPivote 6 es ubicado al final i para en el elemento 8; j para en el elemento menor 2 2012 Octubre © Luis F. Aguas 37
  • 38. Quicksort Ejemplo - II Los elementos 8 y 2 desordenados son cambiados i se detiene en 9; j detiene en el elemento pequeño 5Los elementos 9 y 5 se intercambian 2012 Octubre © Luis F. Aguas 38
  • 39. Quicksort Ejemplo – IIIi para en 9; j para en el 3Intercambia pivote y elemento en posición i 2012 Octubre © Luis F. Aguas 39
  • 40. Algoritmo en Pseudocódigo• Inicialización de variables pivote = lista[sup]; i = inf - 1; j = sup; 4. cont = 1;// Verificamos que no se crucen los límites if (inf >= sup) retornar; // Clasificamos la sublista while (cont) while (lista[++i] < pivote); while (lista[--j] > pivote); if (i < j) temp = lista[i]; lista[i] = lista[j]; lista[j] = temp; else cont = 0;2012 Octubre © Luis F. Aguas 40
  • 41. Algoritmo en Pseudocódigo// Copiamos el pivote en su posición finaltemp = lista[i];lista[i] = lista[sup];lista[sup] = temp; // Aplicamos el procedimiento recursivamente a cada sublistaQuickSort (lista, inf, i - 1);QuickSort (lista, i + 1, sup);2012 Octubre © Luis F. Aguas 41
  • 42. Seleccionando el Pivote• Quicksort es O(n*n) cuando cada partición contiene un arreglo vacío, que es el caso cuando el arreglo es pre- ordenado.• La mejor solución es tomar el valor del pivote de manera que sea lo menor para una mala partición.• Primer elemento – una mala selección• En general, no seleccione el pivote cerca del inicio o del final del conjunto.• Un elemento intermedio es una buena opción• Medio de tres – la media del primer, intermedio y último elemento.2012 Octubre © Luis F. Aguas 42
  • 43. Pivote Media-de-tres Ejemplo - IArreglo OriginalResultado del ordenamiento de tres elementos(primero, medio, y último) 2012 Octubre © Luis F. Aguas 43
  • 44. Pivote Media-de-tres Ejemplo – IIResultado de intercambio del pivote con elelemento próximo al final 2012 Octubre © Luis F. Aguas 44
  • 45. Descripción• Se elige un pivote.• Se reubican los elementos respecto al pivote los menores antes, los mayores atrás.• El arreglo queda separado en dos subarreglos• Se repite el proceso con los subarreglos resultantes• El arreglo esta ordenado
  • 46. Ejecución por pasos• 4-8-1-7-2-3-5• 4-8-1-7-2-3-5• 4-8-1-7-2-3-5• 3-8-1-7-2-4-5• 3-8-1-7-2-4-5• 3-4-1-7-2-8-5• 3-4-1-7-2-8-5• 3-4-1-2-7-8-5• 3-4-1-2-5-8-7• 3-4-1-2• 1-4-3-2• 1-2-3-4• 8-7• 7-8• 1-2-3-4-5-7-8
  • 47. ••• import java.util.Comparator; import java.util.Random; public class Quicksort { Implementación••• public static final Random RND = new Random(); private void swap(Object[] array, int i, int j) { Object tmp = array[i]; en Java• array[i] = array[j];• array[j] = tmp;• }• private int partition(Object[] array, int begin, int end, Comparator cmp) {• int index = begin + RND.nextInt(end - begin + 1);• Object pivot = array[index];• swap(array, index, end);• for (int i = index = begin; i < end; ++ i) {• if (cmp.compare(array[i], pivot) <= 0) {• swap(array, index++, i);• }• }• swap(array, index, end);• return (index);• }• private void qsort(Object[] array, int begin, int end, Comparator cmp){• if (end > begin) {• int index = partition(array, begin, end, cmp);• qsort(array, begin, index - 1, cmp);• qsort(array, index + 1, end, cmp);• }• }• public void sort(Object[] array, Comparator cmp){• qsort(array, 0, array.length - 1, cmp);• }• }
  • 48. PREGUNTAS Y RESPUESTAS2012 Octubre © Luis F. Aguas 48