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Trabalho envolvendo ordenação de algoritmos QuickSort,RadixSort e CountingSort

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Davi-Ga/AlgoritmoOrdenaC

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Análise da eficiêcia de Algoritmos de Ordenação:jack_o_lantern:

A análise foi feita utilizando a linguagem C envolvendo 1.000,10.000,100.000,1.000.000 valores gerados aleatoriamente através do ♦️SRAND(()), os algoritmos usados são CountingSort,QuickSort e RadixSort.

Foi feito uma alocação dinâmica envolvendo ♦️CALLOC(()) para poder suportar 1.000.000 de valores

Utilizou-se da criação de uma biblioteca externa com as funções de ordenação, nomeadas de:
📌countsortlib.h para o CountingSort
📌quicsort.h para o Quicksort
📌radsort.h para o RadixSort

Tabela de Eficiência em Milisegundos

Valores CountingSort QuickSort RadixSort
1.000 0.023000 1.378000 0.059000
10.000 0.229000 127.252000 0.667000
100.000 1.641000 13392.515000 6.823000
1.000.000 17.432000 Undefined 71.038000

QuickSort com 1.000.000 é extremamente inviável, onde há um grande uso de memória e consequentemente um tempo maior de execução, superando todos os outros.

Tabela de Quantidade de Operações

Valores CountingSort QuickSort RadixSort
1.000 15997 1993507237 20058
10.000 51997 1993507240 120025
100.000 411997 Undefined 1119999
1.000.000 4011997 Undefined 10840073

Como foi dito o QuickSort é inviável com valores muito altos, por isso sua quanttidade de operações são de difícil noção, ainda mais por causa do uso recursivo da ordenação.

💻Configuração do Notebook

🔸Ryzen 5 3500U
🔸12 GB RAM
🔸AMD Radeon™ RX Vega 8
🔸SSD 258 SX6000 Lite

Análise e algoritmos feito por Davi Galdino, estudante de Ciências da Computação no IFG 3ºPeríodo

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