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Algoritmos Recursivos de Búsqueda y Ordenacióngráfica de visualizaciones

Publicado el 5 de Julio del 2020
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Creado hace 8a (26/08/2011)
Estructura de Datos y Algoritmos

Algoritmos Recursivos de

Búsqueda y Ordenación y sus

tiempos

1. Algoritmos de ordenación recursivos

1.1. Mergesort, Ordenamiento por fusión

Mergesort se ejecuta en un tiempo de O(nlogn) en el peor caso, donde n
es el tamaño del array a ordenar. La cantidad de comparaciones realizadas es
cerca de optima. Es un ejemplo bueno de algoritmo recursivo.

La operación fundamental del algoritmo es la de fusionar dos arrays orde-
nados. Como los arrays están ordenados esto se puede hacer en una pasada a
través de los arrays. La salida es puesta en un tercer array.

Tendremos dos arrays de entrada A y B y un array de salida C y tres con-
tadores Aptr, Bptr y Cptr que están inicializados al comienzo de los arrays
respectivos. El elemento menor entre A[Aptr] y B[Bptr] es copiado a C[Cptr]
y los contadores que corresponda son incrementados. Cuando uno de los arrays
de entrada fue copiado totalmente, el resto del otro array se copia a C.

El tiempo de realizar el merge de dos arrays es lineal porque a lo maximo se
realizan n − 1 comparaciones donde n es la cantidad total de elementos. Cada
comparación agrega un elemento a C excepto la última que agrega dos.

El algoritmo de ordenamiento por fusión es sencillo de describir. Si n = 1
la repuesta es dicho elemento, sino divido el array en dos mitades. Cada mitad
es ordenada recursivamente, esto me da dos mitades ordenadas que pueden ser
fusionadas utilizando el programa de fusión descripto antes.

Presentamos el programa abajo:

void sort por fusion(int A[], int B[], int izq, int der)
{

int centro;
if (izq < der) {

centro=(izq+der)/2;
sort por fusion(A,B,izq,centro);
sort por fusion(A,B,centro+1,der);
fusion(A,B,izq,centro+1,der);
}

}

void fusion(int A[], int B[], int izq, int centro, int der)

1

{

int final izq, nroelem, tmp;

final izq = centro - 1;
tmp = izq;
nroelem=der-izq+1;

while ((izq <= final izq) && (centro <= der))
{

if (A[izq] < A[centro])

{
B[tmp]=A[izq];
izq++;}

else

{

B[tmp]=A[centro];
centro++;

}
tmp++;
}

while (izq <= final izq)

B[tmp]=A[izq];
tmp++;
izq++;

while (centro <= der)

{

}
{

}

B[tmp]=A[centro];
tmp++;
centro++;

for(int i=1;i<=nroelem;i++)

{

A[der]=B[der];
der- -;

}

}

1.1.1. Análisis del ordenamiento por fusión

El ordenamiento por fusión es un ejemplo clásico de las técnicas usadas para
analizar programas recursivos. Escribiremos una relación de recurrencia para el
cálculo del tiempo de ejecución.

Asumimos n es potencia de 2 de modo que siempre dividimos la entrada en
dos mitades. Para n = 1 el tiempo es constante, luego lo denotaremos por 1.
En otro caso el tiempo de ordenar n números es igual al tiempo de realizar dos
ordenamientos recursivos de tamaño n/2, más el tiempo de fusion que es lineal.

2

Obtenemos la siguiente recurrencia:

T (1) = 1
T (n) = 2T (n/2) + n

resolvamos la recurrencia:

T (n) = 2T (n/2) + n sustituimos n por n/2, obtenemos
T (n/2) = 2T (n/4) + n/2 luego
2T (n/2) = 4T (n/4) + n sustituimos n por n/2, obtenemos
2T (n/4) = 4t(n/8) + n/2 luego
4T (n/4) = 8T (n/8) + n
tenemos :
T (n) = 2T (n/2) + n = 4T (n/4) + 2n = 8T (n/8) + 3n
si continuamos de esta manera obtenemos:
T (n) = 2kT (n/2k) + k.n

como n = 2k entonces k = log2n, obtenemos:

T (n) = nT (1) + nlog2n = nlog2n + n = O(nlog2n)

1.2. Quicksort, Ordenamiento rápido

Como implica el nombre el ordenamiento rápido es el programa de ordena-
miento más rápido conocido en práctica. Su tiempo de ejecución promedio es
O(nlogn). Tiene un peor caso de O(n2) pero este caso es muy poco probable.
El algorimto de ordenamiento rápido es simple de entender y probar correcto.

El algoritmo básico consiste de los siguientes pasos

1. si el número de elementos es 0 o 1 está ordenado.

2. elija un elemento cualquiera en la entrada, este elemento es llamado pivote.

3. particionar el conjunto sin el pivote en dos conjuntos disjuntos: los menores

o iguales a él y los mayores o iguales a él.

4. devolver la ordenaci’on del primero de los conjuntos seguido del pivote

seguido de la ordenación del segundo de los conjuntos.

sort rapido(i,j) ordena desde A[i] hasta A[j] en su lugar.
Comenzamos definiendo una función hallo pivote. Si hallo pivote no encuen-
tra dos valores distintos retorna 0, sino retorna el indice del mayor de los pri-
meros dos elementos distintos. La función es como sigue:

int hallo pivote(int A [],int i,int j)
{

int clave1,k;

clave1=A[i];
for (k=i+1;k<=j;k++)

if (A[k]>clave1) return k;
else if (A[k]<clave1) return i;

3

return 0;

}

A continuación consideremos el problema de ordenar de A[i] a A[j] en su
lugar de modo que las claves menores que el pivote aparezcan a la izquierda
que las otras. Para hacer esto introducimos dos cursores izq y der inicialmente
indicando los extremos izquierdos y derechos de la porción de A que estamos
ordenando respectivamente. En todo momento los elementos a la izquierda de
izq esto es A[i], . . . , A[izq − 1] tendrán claves menores que el pivote y todos los
elementos a la derecha de der, esto es A[der + 1], . . . , A[j] tendrán claves iguales
o mayores que el pivote.

Inicialmente i = izq y j = der de forma que las sentencias anteriores se
cumplen pues no hay nada a la izquierda de izq ni a la derecha de der. Apli-
camos repetidamente los siguientes pasos que mueven izq a la derecha y der
a la izquierda hasta que se cruzan despues de lo cual A[i], . . . , A[izq − 1] va a
contener todas las claves menores que el pivote y A[der + 1], . . . , A[j] todas las
claves mayores que el pivote:

1. búsqueda: mover izq a la derecha mientras A[izq] sea menor que el pivote.

Mover der a la izquierda mientras A[der] sea mayor o igual al pivote.

2. testeo : si izq > der (que significa izq = der + 1) hemos particionado

exitosamente la entrada.

3. cambio : si izq < der intercambiar A[izq] con A[der]. Luego de hacer esto
A[izq] tiene una clave menor que el pivote y A[der] tiene una clave al
menos igual al pivote de modo que sabemos que en la siguiente búsqueda
izq se va a mover al menos una posición a la derecha y der se va a mover
al menos una posición a la izquierda.

int particion (int A[],int i,int j,int pivote)
{

int izq,der;

izq=i;
der=j;
do
{

intercambio(A,izq,der);
while(A[izq] < pivote) izq++;
while(A[der] >= pivote) der- -;

}
while (izq <= der);
return izq;

}

4

el intercambio inicial no interesa ya que no asumimos ningún orden en la

entrada al comienzo del programa.

El programa final es el siguiente:

void sort rapido (int A[], int i, int j)
{

int pivote,indice,k;

indice=hallo pivote(A,i,j);
if (indice! =0)
{

pivote=A[indice];
k=particion(A,i,j,pivote);
sort rapido(A,i,k-1);
sort rapido(A,k,j);

}

}

1.2.1. Análisis del ordenamiento rápido

Tiempo de particion:
a cada elemento asociamos un tiempo que veremos es constante. Luego el

tiempo no es mayor que esa constante por el número de items.

En particion los items son los elementos de A[i] a A[j]. La constante es el
tiempo desde que izq o der apunta por primera vez al elemento hasta que deja
el elemento. Hay que notar que una vez que se deja un elemento no se vuelve a
el.

Dejamos un elemento ya sea aumentando izq o dismuyendo der. Cuanto
tiempo puede pasar hasta que ejecutamos estas sentencias? en el peor caso
ejecutamos: la inicialización de izq y der, un intercambio, podemos testear los
loops sin modificar izq ni der, en una segunda pasada se ejecuta el intercambio
lo que nos asegura que los loops interiores van a modificar izq y der. Esto es un
tiempo constante independiente de i y j.

Tiempo de quicksort:
el tiempo de hallo pivote es O(j − i + 1) y en muchos casos más pequeño. La
llamada a particion lleva tiempo O(j−i+1), entonces el tiempo de cada llamada
individual a quicksort tiene tiempo proporcional al numero de elementos.

Dicho de otra forma, el tiempo total que toma quicksort es la suma sobre
todos los elementos de la cantidad de veces que el elemento es parte de un
sub-array para el cual una llamada recursiva se realizó.

En el peor caso, el pivote coincide con el elemento mayor del array, esto
divide el array en uno de n-1 elementos y el otro de 1. El elemento ri forma
parte de n − i + 1 llamadas luego el tiempo está dado por:
i=1(n − i + 1) = Σn
Σn
n2 − n(n + 1)/2 + n = 2n2/2 − n2/2 − n/2 + n =
n2/2 + n/2

i=1n − Σn

i=1i + Σn

i=11 =

5

Luego en el peor caso quicksort toma un tiempo proporcional a n2 (ambos

O(n2) y Ω(n2)).

El tiempo promedio de quicksort es O(nlog2n).

2. Algoritmos de Búsqueda

2.1. Búsqueda lineal recursiva

La búsqueda lineal compara los elementos del array con la clave de búsque-
da hasta que encuentra el elemento o bien hasta que se determina que no se
encuentra.

int busqueda lineal (int A[], int clave, int n, int i)
{

if (i==n+1) return -1;
elseif (A[i]==clave) return i;

else return busqueda lineal(A,clave,n,i+1);

return -1;

}

La función se invoca inicialmente con : busqueda lineal(A,n,1).

2.1.1. Análisis del algoritmo de búsqueda lineal

En el peor caso el elemento se encuentra en la última posición o no se en-
cuentra. Esto da la siguiente recurrencia: (T(j) corresponde a cuando el elemento
está en la posición j)

T(1) = 1
T(2) = T(1) + 1
...T(n-1) = T(n-2) + 1
T(n) = T(n-1) + 1

luego

T(n) = T(n-1) + 1 = T(n-2) + 2 = . . . = T(1) + (n-1) = n

luego la búsqueda lineal es O(n) y Ω(n).

2.2. Búsqueda binaria

Dados un entero X y un array A de n enteros que se encuentran ordenados y
en memoria, encontrar un i talque A[i] == X o retornar 0 si X no se encuentra
en el array (consideramos los elementos del array de 1 a N.

La estrategia es la misma que en el caso iterativo.
Para simplificar el código definimos A[0]=X.

6

int busqueda binaria(int A[],int X, int i, int j)
{

int medio;

if (i>j) return 0;
medio = (i+j) / 2;
if (A[medio] < X) return busqueda binaria(A,X,medio+1,j)
else if (A[medio] > X) return busqueda binaria(A,X,i,medio-1)

else return medio;

}

2.2.1. Análisis del algoritmo de búsqueda
  • Links de descarga
http://lwp-l.com/pdf17873

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