10.1 Comparación de diferentes algoritmos de ordenamiento
Aquí tienes una tabla comparativa para diferentes algoritmos de ordenamiento:
| Algoritmo | Mejor tiempo | Tiempo promedio | Peor tiempo | Complejidad espacial | Estabilidad |
|---|---|---|---|---|---|
| Ordenamiento de burbuja (Bubble Sort) | O(n) | O(n^2) | O(n^2) | O(1) | Sí |
| Ordenamiento por inserción (Insertion Sort) | O(n) | O(n^2) | O(n^2) | O(1) | Sí |
| Ordenamiento por selección (Selection Sort) | O(n^2) | O(n^2) | O(n^2) | O(1) | No |
| Ordenamiento por mezcla (Merge Sort) | O(n log n) | O(n log n) | O(n log n) | O(n) | Sí |
| Ordenamiento rápido (Quick Sort) | O(n log n) | O(n log n) | O(n^2) | O(log n) | No |
| Ordenamiento por montículo (Heap Sort) | O(n log n) | O(n log n) | O(n log n) | O(1) | No |
10.2 Criterios para elegir un algoritmo de ordenamiento para diferentes tareas
Cada algoritmo tiene sus puntos fuertes y débiles. Para volúmenes pequeños de datos, incluso el ordenamiento de burbuja puede ser la mejor opción.
Debes centrarte en estos criterios:
1. Tamaño de los datos:
- Conjuntos de datos pequeños (n < 1000):
- Ordenamiento de burbuja, Ordenamiento por inserción: simples y comprensibles, eficaces para conjuntos de datos pequeños.
- Conjuntos de datos grandes (n > 1000):
- Ordenamiento por mezcla, Ordenamiento rápido, Ordenamiento por montículo: más complejos, pero eficaces para grandes volúmenes de datos.
2. Estructura de los datos:
- Datos casi ordenados:
- Ordenamiento por inserción: funciona casi linealmente para datos casi ordenados.
- Datos aleatorios:
- Ordenamiento rápido, Ordenamiento por mezcla, Ordenamiento por montículo: eficaces para datos aleatorios.
3. Estabilidad:
- Se requiere ordenamiento estable:
- Ordenamiento por inserción, Ordenamiento por mezcla: mantienen el orden relativo de los elementos con valores iguales.
- No se requiere ordenamiento estable:
- Ordenamiento por selección, Ordenamiento rápido, Ordenamiento por montículo: pueden ser usados si la estabilidad no es importante.
4. Memoria adicional:
- Memoria limitada:
- Ordenamiento por inserción, Ordenamiento por selección, Ordenamiento por montículo: usan
O(1)de memoria adicional.
- Ordenamiento por inserción, Ordenamiento por selección, Ordenamiento por montículo: usan
- Memoria adicional disponible:
- Ordenamiento por mezcla: requiere
O(n)de memoria adicional, pero puede ser eficaz para grandes volúmenes de datos.
- Ordenamiento por mezcla: requiere
10.3 Ejemplos de tareas donde un algoritmo es preferible a otro
Vamos a partir de las tareas en lugar de los algoritmos. Ejemplos de tareas donde un algoritmo es preferible a otro:
1. Ordenamiento de arreglos pequeños:
Ordenamiento de burbuja, Ordenamiento por inserción: la simplicidad de implementación los hace ideales para arreglos pequeños, especialmente si los arreglos están casi ordenados.
2. Ordenamiento de arreglos grandes:
Ordenamiento rápido, Ordenamiento por mezcla, Ordenamiento por montículo: eficaces para grandes volúmenes de datos gracias a su complejidad temporal logarítmica.
3. Ordenamiento de arreglos casi ordenados:
Por ejemplo, has insertado algunos elementos en un arreglo ya ordenado.
Ordenamiento por inserción: funciona casi linealmente en tales arreglos.
4. Ordenamiento de datos donde la estabilidad es importante:
Ordenamiento por mezcla: mantiene el orden de elementos iguales y es eficaz para grandes volúmenes de datos.
Ordenamiento por inserción: también mantiene el orden y es eficaz para pequeños volúmenes de datos.
5. Ordenamiento con memoria limitada:
Ordenamiento por selección, Ordenamiento por montículo: usan solo O(1) de memoria adicional y pueden ser usados si la memoria es limitada.
6. Ordenamiento paralelo:
Ordenamiento por mezcla: fácilmente paralelizable, ya que cada mitad puede ordenarse de forma independiente.
GO TO FULL VERSION