APS Unip Métodos de Ordenação Ciência da Computação

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Selection Sort: baseado em passar sempre o menor valor do vetor para a primeira posição, depois o de segundo menor valor para a segunda posição, e assim é feito sucessivamente com os elementos restantes, até os últimos dois elementos.

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4. Código fonte

Para facilitar a compreensão e melhor demonstrar a implementação do algoritmo, será disponibilizado o ponto central do mesmo para conhecimento, sendo representado o tamanho do vetor pela palavra “SIZE”.

4.1 Bubble Sort:

for (x=0;x

{

for (y=x+1;y

{

if(vector[x]>vector[y])

{

temp=vector[x];

vector[x]=vector[y];

vector[y]=temp;

}

}

}

[pic 7]4.2. Insertion Sort:

for (x=1;x

{

temp=vector[x];

y=(x-1);

while((y>0)&&(vector[y]>temp))

{

vector[y+1]=vector[y];

y-=1;

}

vector[y+1]=temp;

}

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[pic 8]4.3. Selection Sort:

for (x=1;x

{

minor=x;

for(y=x+1;y

{

if (vector[y]

{

minor=y;

}

}

temp=vector[minor];

vector[minor]=vector[x];

vector[x]=temp;

}

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[pic 9]5. Resultados dos testes

Os testes se deram de três diferentes maneiras para cada método de ordenação utilizado, foram criados vetores de diferentes tamanhos e os mesmos foram preenchidos com números aleatórios e aplicados a eles os diferentes métodos de ordenação, sendo testado o comportamento do algoritmo em vetores desordenados, em seguida com vetores parcialmente ordenados e por último com vetores totalmente ordenados, para que se pudesse definir não só a efetividade do algoritmo em realizar sua função como também analisar seu desempenho quando não se faz, ou se faz parcialmente, necessária a ordenação do vetor.

Para uma melhor visualização dos resultados obtidos, seguem-se nas páginas a seguir, gráficos e análise resumida tomando como base os mesmos.

[pic 10]Tal como podemos observar no gráfico, o algoritmo em questão, mostrou um desempenho eficaz no que se refere a ordenação do vetor, pode-se ainda verificar que demonstrou diferença significativa entre a ordenação de vetores não ordenados e vetores totalmente ordenados, porém não apresentou a mesma eficácia ao se comparar vetores parcialmente ordenados e vetores totalmente desordenados.

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[pic 11][pic 12]Pelo gráfico podemos observar que o método de ordenação em questão mostrou agilidade na ordenação dos vetores, bem como diferenças bem significativas em comparação de vetores parcialmente ordenados e vetores totalmente desordenados. Além disso mostrou-se capaz de percorrer todo o vetor ordenado em tempo desprezível, comprovando assim uma grande eficiência.

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Pode-se perceber atr[pic 13]avés do gráfico que o tempo de ordenação para os vetores em qualquer situação, estejam eles desordenados, parcialmente ordenados, ou completamente ordenados, sofre pouca ou até mesmo nenhuma alteração para vetores de tamanho menor, tornando-se ainda mais ineficiente conforme o tamanho do vetor aumenta, requerendo mais tempo para verificar um vetor ordenado do que o dispensado para um vetor desordenado.

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6. Conclusão

Após realizadas as análises e verificadas as particularidades de cada método de ordenação pode-se facilmente concluir que, dentre os algoritmos selecionados, aquele de demonstrou melhor performance em todos os testes foi “Insertion Sort”. Mostrando-se mais eficiente que os outros não só na velocidade de execução, como principalmente ao tratar de vetores já ordenados, o que possibilita que sua utilização em um