Algoritmos de ordenación

Algoritmos de ordenación
Sebastián Gurin (Cancerbero)
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Revision 1 30 de noviembre de 2004 Revised by: Cancerbero

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1

Discusión sobre varios
algoritmos de ordenación y sus
características.

1. Introducción
En este documento se estudiará el problema de ordenar un array de elementos sobre los
cuales se puede establecer una relación de orden (i.e los operadores <, >, = tienen
sentido).
Los algoritmos de este documento serán escritos en C y serán intercambiables entre si;
es decir, todos aceptarán los mismos parámetros: un array A de datos y un entero que
representa el tamaño del array.
Si bien en todo este documento se mostrará como ordenar de forma creciente (de
menor a mayor), esperamos que el lector no tenga problemas realizar las
modiﬁcaciones pertinentes (que deberán ser obvias) en los algoritmos para poder
ordenar de forma decreciente.
El array de entrada A tendrá elementos de tipo Dato los cuales podrán ser cualquier
tipo de dato representable (una estructura, un objeto de una clase en particular, un
número, un string, etc). Dicho array será usado al estilo C, es decir los índices de los N
elementos de A serán 0, 1, 2, ..., N-1.
Se supondrá por simplicidad que los datos aceptan el uso de operadores "<" y ">". Si
bien esto no será así en la práctica, no perderemos generalidad. La estrategia para
establecer un orden entre los elementos dependerá de la tecnología que usemos para
implementar el algoritmo de ordenación. En Appendix A se discute esto con más
profundidad y para tres tecnologías de programación distintas: programación
estruturada (C), programación orientada a objetos (C++) y programación de objetos
(Smalltalk, Self, etc.)
También se utilizará el operador de asignación de manera especial en algunos casos.
Por ejemplo, en el siguiente segmento de código, en tmp se almacenará una copia del
iésimo elemento del array A de entrada.

Dato tmp;

/* ... */

tmp = A[i];

2

Junto con la descripción de cada algoritmo también se discutirá el orden de tiempo de
ejecución del mismo. Se utilizará para esto la notación de ordenes de magnitud "O
grande" ("big oh"), descripta en el documento "Análisis de Algoritmos" del mismo
autor (ver Referencias). La medición de estos tiempos ha sido hecha considerando
solamente la cantidad de comparaciones, asignaciónes, etc que impliquen elementos del
array de datos: o sea, las cotas de tiempo sólo están en función del tamaño del conjunto
de datos. Puesto que estos pueden ser arbitrariamente complejos, no se consideran los
tiempos de operaciones sobre ellos. Por ejemplo, (la velocidad de un algoritmo será
distinta para conjuntos de enteros que para conjuntos de reales, puesto que las
operaciones sobre estos últimos por lo general son más lentas que sobre los primeros).

2. Ordenación por selección
Características.

• Su tiempo de ejecución es O(N2 ) para el mejor, peor y caso promedio.
• Es el más fácil de codiﬁcar de los mostrados en este documento.
• Si el array de datos es A y su tamaño es N, lo que hace el algoritmo, para cada i de
[0..N-2] es intercambiar A[i] con el mínimo elemento del subarray [A[i+1], ...,
A[N]].
• Dado que es muy simple de codiﬁcar, aunque no tiene los mejores tiempos de
ejecución, es apropiado utilizarlo para arrays de datos relativamente pequeños.

void
intercambiar (Dato * A, int i, int j)
{
Dato tmp = A[i];
A[i] = A[j];
A[j] = tmp;
}

void
ordenacion_seleccion (Dato * A, int N)
{
int i, j, k;
for (i = 0; i < N - 1; i++)
{
for (k = i, j = i + 1; j < N; j++)

3

if (A[j] < A[k])
k = j;
if (k != i)
intercambiar (A, i, k);
}
}

3. Ordenación por inserción
Características.

• Es un algoritmo sencillo de entender y de codiﬁcar.
• Si el tamaño de la entrada es N, entonces el orden del tiempo de ejecución, para el
peor caso es O(N2 );
• Si la entrada esta "casi ordenada", el algoritmo se ejecuta mucho más rápidamente.
Esta velocidad tiende a un tiempo O(N), peor caso que se cumple cuando la entrada
está totalmente ordenada.
• Es por la propiedad anterior que este algoritmo, a pesar de no ser el más rápido para
entradas grandes, suele usarse de la siguiente manera: Se semi ordena la entrada con
algún otro algoritmo más rápido y más adecuado para entradas grandes. Luego,
cuando tenemos la entrada "casi ordenada" usamos este algoritmo. La velocidad de
ejecución será muy buena por dos razones: su tiempo de ejecución tiende a O(N) con
entradas "casi ordenadas" (lo cual es un tiempo excelente), y la simpleza de su
implementación hará que se ejecute más rápido que otros algoritmos más complejos.
Esto se implementará en Section 8.

Explicación del algoritmo. Sea A el array a ordenar con N elementos. El algoritmo
consiste en recorrer todo el array A comenzando desde la posición p=2 y terminando en
p=N. Para cada p, se trata de ubicar en el lugar correcto el elemento A[p] en entre los
elementos anteriores: A[p-1], A[p-2], ..., A[0].
Dada la posición actual p, el algoritmo se basa en que los elementos A[0], A[1], ...,
A[p-1] ya están ordenados.

void
ordenacion_insercion (Dato * A, int N)
{
int p, j;

4

Dato tmp;
for (p = 1; p < N; p++)
{
tmp = A[p];
j = p - 1;
while ((j >= 0) && (tmp < A[j]))
{
A[j + 1] = A[j];
j--;
}
A[j + 1] = tmp;
}
}

Establezcamos la siguiente deﬁnición para poder discutir sobre el orden del tiempo de
ejecución del algoritmo y algunas de sus características.
Inversión. Si hablamos de orden creciente, decimos que en un array A de n datos, la
pareja (A[i],A[j]) es una inversión si se cumple que i<j y A[i]>A[j]. (en orden
decreciente sería el caso contrario).
Es decir, una inversión es aquella pareja (A[i],A[j]) que rompe con el orden de una
secuencia de datos. Dada una secuencia A, si pudiéramos detectar todas sus inversiones
e intercambiar los valores de las mismas obtendríamos la secuencia ordenada. Por
ejemplo, considérese la secuencia (5 3 9 7). Las inversiones de esta secuencia son
(5,3) y (9,7). Intercambiando el 5 por el 3 y el 9 por el 7 obtenemos la secuencia
ordenada (3 5 7 9).
El algoritmo de ordenación por inserción lo que hace es recorrer todo el array
detectando inversiones (la segunda condición del while()) y corrigiéndolas (una por
una en cada iteracción del while()). Dado que existe esta relación entre el algoritmo
de ordenación y el número de inversiones, calculando el número medio de inversiones
en la secuencia de datos se pueden obtener cotas precisas sobre el tiempo de ejecución
del algoritmo.
Puede demostrarse fácilmente que le número medio de inversiones en un array de n
elementos es n(n-1)/4 = O(n2 ).
Podemos decir entonces que el algoritmo de ordenación por inserción (y en realidad
cualquier algoritmo de ordenación que intercambie sólo elementos adyacentes),
requiere un tiempo de hasta orden n2 en promedio.

5


4. Ordenación de Shell (ShellSort)1
Características.

• A diferencia del algoritmo de ordenación por inserción, este algoritmo intercambia
elementos distantes. Es por esto que puede deshacer más de una inversión en cada
intercambio, hecho del cual nos aprovechamos para ganar velocidad.
• La velocidad del algoritmo dependerá de una secuencia de valores (llamados
incrementos, de los cuales hablaremos más abajo) con los cuales trabaja
utilizándolos como distancias entre elementos a intercambiar. Veremos que con
algunas secuencias podremos obtener ordenes de tiempo de ejecución en el peor caso
de O(n2 ), O(n^(3/2)) y O(n^(4/3)).
• Se considera la ordenación de Shell como el algoritmo más adecuado para ordenar
entradas de datos moderadamente grandes (decenas de millares de elementos) ya que
su velocidad, si bien no es la mejor de todos los algoritmos, es aceptable en la
práctica y su implementación (código) es relativamente sencillo.

Antes que nada deﬁniremos el concepto de k-ordenación.
Secuencia k-ordenada. Decimos que una secuencia A de n elementos está k-ordenada
(siendo k un natural) si, para todo i de [0,n] se cumple que los elementos A[i + hk]
están ordenados, siendo h un entero y siempre que el índice i+hk esté en [0,n].
El algoritmo de ordenación de Shell lo que hace en realidad es tomar una secuencia de
incrementos h1, h2, ..., hp y en la etapa k-esima realizar una hk-ordenación de los datos.
La única condición que debe respetar la secuencia de incrementos es hp=1 de modo tal
que en la última etapa se hace una 1-ordenación (o sea una ordenación normal).
¿Cómo hacemos para k-ordenar un array A de n elementos? Dado que la
ordenación por inserción lo que hace es una 1-ordenación, usaremos el mismo
algoritmo para k-ordenar, pero comparando sólo elementos k-distanciados. Más
detalladamente, para cada i de [k+1, n] intercambiamos (si hay que hacerlo) A[i] con
alguno de los elementos anteriores a i con distancia múltiplo de k (es decir,
intercambiamos A[i] con con alguno de los elementos A[i-k], A[i-2k], ...).
Una propiedad importante de implementar una k-ordenación de este modo es que si
k>p entonces realizar una p-ordenación luego de una k-ordenación conserva el k-orden.
El lector podría estar preguntándose por qué k-ordenar varias veces si al ﬁnal
terminamos haciendo una 1-ordenación utilizando ordenación por inserción. ¿Por qué
no hacer simplemente una 1-ordenación? Recordemos que la ordenación por inserción

6

trabaja mucho más rápido si la secuencia de datos está "casi ordenada". Así, luego de
efectuar varias k-ordenaciones, en la última etapa, la 1-ordenación tiene un array "casi
ordenado", por lo que el algoritmo se ejecuta más rápidamente.
Podemos decir entonces que la ordenación de Shell, es en realidad una ordenación por
inserción pero a la cual se le pasa el array "casi ordenado". Esta "casi ordenación" se
efectúa mediante hk-ordenaciones para algunos hk.
Como el lector podrá intuir, la velocidad del algoritmo dependerá de esta secuencia de
incrementos hk y una buena secuencia de incrementos constará de naturales primos
relativos entre sí.
Secuencias de incrementos usadas comúnmente.

• La propuesta por Shell: n/2, n/4, ..., n/(2k), ..., 1. Ventajas: es fácil de calcular.
Desventajas: no optimiza mucho la velocidad del algoritmo puesto que los
incrementos tienen factores comunes (no son primos relativos). El tiempo de
ejecución promedio con esta secuencia de incrementos será O(n2 ).
• La propuesta por Hibbard: 2k-1, ..., 7, 3, 1; donde k se elije de modo tal que 2k-1 < n/2
y 2k+1-1 > n/2. Aunque no se ha podido demostrar formalmente (sólo por medio de
simulaciones), utilizar esta secuencia de incrementos hace que el algoritmo de Shell
tenga un tiempo de ejecución promedio O(n5/4). Una cota para el peor caso (que se
puede demostrar utilizando la teoría de números y combinatoria avanzada) es O(n3/2).
• La propuesta por Sedgewick: 4k-3·2k+1, ..., 19, 5, 1; con la cual se pueden obtener
tiempos de ejecución O(n4/3) para el peor caso y O(n7/6) para el caso promedio.

A continuación damos el algoritmo formal de la ordenación de Shell, en el cual
utilizaremos los incrementos propuestos por Shell por simplicidad en el código:

void
ordenacion_shell (Dato * A, int N)
{
int incr = N / 2, p, j;
Dato tmp;
do
{
for (p = incr + 1; p < N; p++)
{
tmp = A[p];
j = p - incr;
while ((j >= 0) && (tmp < A[j]))
{
A[j + incr] = A[j];

7

j -= incr;
}
A[j + incr] = tmp;
}
incr /= 2;
}
while (incr > 0);
}

Observar que dentro del do { ... } while(), el algoritmo es análogo a la
ordenación por inserción, salvo que se compara tmp con los elementos anteriores
incr-distanciados.

5. Ordenación por montículos (Heapsort)
Características.

• Es un algoritmo que se construye utilizando las propiedades de los montículos
binarios.
• El orden de ejecución para el peor caso es O(N·log(N)), siendo N el tamaño de la
entrada.
• Aunque teóricamente es más rápido que los algoritmos de ordenación vistos hasta
aquí, en la práctica es más lento que el algoritmo de ordenación de Shell utilizando
la secuencia de incrementos de Sedgewick.

Breve repaso de las propiedades de los montículos
binarios (heaps)
Recordemos que un montículo Max es un árbol binario completo cuyos elementos están
ordenados del siguiente modo: para cada subárbol se cumple que la raíz es mayor que
ambos hijos. Si el montículo fuera Min, la raíz de cada subárbol tiene que cumplir con ser
menor que sus hijos.
Recordamos que, si bien un montículo se deﬁne como un árbol, para representar éste se
utiliza un array de datos, en el que se acceden a padres e hijos utilizando las siguientes
transformaciones sobre sus índices. Si el montículo está almacenado en el array A, el padre
de A[i] es A[i/2] (truncando hacia abajo), el hijo izquierdo de A[i] es A[2*i] y el hijo
derecho de A[i] es A[2*i+1].

8

Al insertar o eliminar elementos de un montículo, hay que cuidar de no destruir la
propiedad de orden del montículo. Lo que se hace generalmente es construir rutinas de
filtrado (que pueden ser ascendentes o descendentes) que tomen un elemento del montículo
(el elemento que viola la propiedad de orden) y lo muevan vérticalmente por el árbol hasta
encontrar una posición en la cual se respete el orden entre los elementos del montículo.
Tanto la inserción como la eliminación (eliminar_min o eliminar_max según sea un
montículo Min o Max respectivamente), de un elemento en un montículo se realizan en un
tiempo O(log(N)), peor caso (y esto se debe al orden entre sus elementos y a la
característica de árbol binario completo).

Estrategia general del algoritmo. A grandes razgos el algoritmo de ordenación por
montículos consiste en meter todos los elementos del array de datos en un montículo
MAX, y luego realizar N veces eliminar_max(). De este modo, la secuencia de
elementos eliminados nos será entregada en ordes decreciente.
Implementación práctica del algoritmo. Existen dos razones por las que la estrategia
general debe ser refinada: el uso de un tad auxiliar (montículo binario) lo cual podría
implicar demasiado código para un simple algoritmo de ordenación, y la necesidad de
memoria adicional para el montículo y para una posible copia del array. Estas cosas
también implican un gasto en velocidad.
Lo que se hace es reducir el código al máximo reduciéndose lo más posible la
abstracción a un montículo. Primero que nada, dado el array de datos, este no es
copiado a un montículo (insertando cada elemento). Lo que se hace es, a cada elemento
de la mitad superior del array (posiciones 0,1,...,N/2) se le aplica un filtrado
descendente (se "baja" el elemento por el árbol binario hasta que tenga dos hijos que
cumplan con el orden del montículo. Esto bastará para hacer que el array cumpla con
ser un montíclo binario.
Notamos también que al hacer un eliminar_max() se elimina el primer elemento del
array, se libera un lugar a lo último de este. Podemos usar esto para no tener que hacer
una copia del array para meter las eliminaciónes sucesivas. Lo que hacemos es meter la
salida de eliminar_max() luego del último elemento del montículo. Esto hace que luego
de N-1 eliminar_max(), el array quede ordenado de menor a mayor.
Para ahorrar código queremos lograr insertar y eliminar_max() con una sola rutina de
filtrado descendente. Ya explicamos cómo hacer que el array de datos A preserve el
orden de los elementos de un montículo. Lo que hacemos para ordenarlo usando sólo la
rutina de filtrado descendente es un eliminar_max() intercambiando el primer elemento
del array por el último del montículo y filtrar el nuevo primer elemento hasta que se
respete el orden Max. Quizá esto quede más claro mirando el código.

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void
filtrado_desc (Dato * A, int i, int N)
{
/* queremos que se respete el orden MAX del montículo */
Dato tmp = A[i];
int hijo = 2 * i;

if ((hijo < N) && (A[hijo + 1] > A[hijo]))
hijo++;

while ((hijo <= N) && (tmp < A[hijo]))
{
/* elijo bien el hijo */
if ((hijo < N) && (A[hijo + 1] > A[hijo]))
hijo++;
A[i] = A[hijo];
i = hijo;
hijo = 2 * i;
}
A[i] = tmp;
}

void
intercambiar (Dato * A, int i, int j)
{
Dato tmp = A[i];
A[i] = A[j];
A[j] = tmp;
}

void
heapsort (Dato * A, int N)
{
int i;

/* meto los datos en el montículo (ordeno) */
for (i = N / 2; i >= 0; i--)
filtrado_desc (A, i, N);

/* saco los datos y los meto al final para obtener el array ordenado */
for (i = N - 1; i > 0; i--)
{

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intercambiar (A, 0, i);
filtrado_desc (A, 0, i - 1);
}
}

6. Ordenación por Intercalación (mergesort)
Características.

• Es un algoritmo recursivo con un número de comparaciones mínimo. El tiempo de
ejecución promedio es O(N log(N)).
• Su desventaja es que trabaja sobre un array auxiliar lo cual tiene dos consecuencias:
uso de memoria extra y trabajo extra consumido en las copias entre arreglos (aunque
es un trabajo de tiempo lineal).
• Es una aplicación clásica de la estrategia para resolución de algoritmos "divide y
vencerás". Esta estrategia plantea el hecho de que un problema puede ser dividido en
varios subproblemas y una vez resueltos estos se puede proceder a unir las
soluciones para formar la solución del problema general. La solución de los
subproblemas más pequeños se realiza de la misma manera: es decir, se van
resolviendo problemas cada vez más pequeños (hasta encontrarnos con un caso base:
problema no divisible con solución tribial).

En cada recursión se toma un array de elementos desordenados. Se lo divide en dos
mitades, se aplica la recursión en cada una de estas y luego (dado que al ﬁnalizar estas
recursiones tenemos las dos mitades ordenadas) se intercalan ambas para obtener el
array ordenado.
Intercalar. Es la operación que le da el nombre a este algoritmo. La intercalación toma
dos secuencias (arrays) de elementos y a partir de estas construye una tercera secuencia
que contiene todos los elementos de estas en orden.
Implementación de la intercalación. Sean dos arrays ordenados A y B (cuyas
longitudes pueden ser distintas). Sea el array C tal que |C|>=|A|+|B| (tiene capacidad
para almacenar todos los elementos de ambas listas A y B). Sean los contadores ap, bp
y cp con valor inicial 0 (se ponen al inicio de sus arreglos respectivos). Lo que hace
intercalar es copiar el menor de A[ap] y B[bp] en C[cp] y avanzar los contadores
apropiados. Cuando se agota cualquier lista de entrada (A o B), los datos que quedan en
la otra lista se copian en C.

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Esperamos que al leer el código, el lector entienda los detalles menores tanto de la
rutina recursiva del algoritmo de recursión como de la rutina intercala().

void ord_intercalacion (Dato * A, Dato * tmp, int izq, int der);
/* Función recursiva! A es el array de datos. tmp debe ser un
array de tamaño mayor o igual a A. izq y der son los extremos
del subarreglo sobre el cual trabajaremos en esta
recursión. */

void intercalar (Dato * A, Dato * tmp, int izq, int centro, int der);
/* lo que hace esta rutina es intercalar las particiones
[A[izq], ..., A[centro-1] ] y [ A[centro], ..., A[der] ]
(que deberían estar ya ordenadas) en el subarray
[ tmp[izq], ..., tmp[der] ] y luego copiar los elementos
nuevamente a A, en el subarray [ A[izq], ..., A[der] ] */

void
mergesort (Dato * A, int N)
{
Dato *tmp = crear (N); /* creamos un array auxiliar del mismo
tamaño que A */
ord_intercalacion (A, tmp, 0, N - 1);
}

void
ord_intercalacion (Dato * A, Dato * tmp, int izq, int der)
{
if (izq < der)
/* este if comprueba el caso base que es cuando la partición
pasada no tiene elementos. */
{
/* dividimos a la mitad el subarray [A[izq],...,A[der]] */
int centro = (izq + der) / 2;

/* aplicamos la recursión en ambas mitades */
ord_intercalacion (A, tmp, izq, centro);
ord_intercalacion (A, tmp, centro + 1, der);

/* a este punto ambas mitades deberían estar ordenadas por
lo que las intercalamos para unirlas en una sola
secuencia ordenada. */

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intercalar (A, tmp, izq, centro + 1, der);
}
}

void
intercalar (Dato * A, Dato * tmp, int izq, int centro, int der)
{
/* mis particiones serán [izq,...,centro-1] y
[centro,...,der] */

/* contadores para la primera mitad, la segunda y para la
intercalacion respectivamente. */
int ap = izq, bp = centro, cp = izq;

while ((ap < centro) && (bp <= der))
{
if (A[ap] <= A[bp])
{
tmp[cp] = A[ap];
ap++;
}
else
{
tmp[cp] = A[bp];
bp++;
}
cp++;
}

/* terminamos de intercalar, ahora metemos los elementos
restantes de la lista que aún no ha terminado de ser
procesada. */
while (ap < centro)
{
tmp[cp] = A[ap];
cp++;
ap++;
}
while (bp <= der)
{
tmp[cp] = A[bp];
cp++;
bp++;

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}

/* ahora que tenemos la intercalación finalizada en tmp, la
pasamos a A */
for (ap = izq; ap <= der; ap++)
A[ap] = tmp[ap];
}

Observar como la función principal mergesort() solamente es un manejador de la
función ord_intercalacion() en la cual se realiza todo el trabajo recursivamente.
Si bien el algoritmo puede parecer largo, es más fácil (desde nuestro punto de vista)
entenderlo que otros algoritmos más cortos pero más complejos como por ejemplo la
ordenación de shell. La única parte difícil es entender cómo funciona la recursión ya
que el algoritmo intercalar es bastante fácil.

7. Ordenación rápida (quicksort)
Características.

• Es el algoritmo de ordenación más rápido (en la práctica) conocido. Su tiempo de
ejecución promedio es O(N log(N)).
• Para el peor caso tiene un tiempo O(N2 ), pero si se codiﬁca correctamente las
situaciones en las que sucede el peor caso pueden hacerse altamente improbables.
• EN la práctica, el hecho de que sea más rápido que los demás algoritmos de
ordenación con el mismo tiempo promedio O(N log(N)) está dado por un ciclo
interno muy ajustado (pocas operaciones).
• Al igual que el algoritmo de ordenación por intercalación, el algoritmo de
ordenación rápida es fruto de la técnica de resolución de algoritmos "divide y
vencerás". Como ya se explicó, la técnica de divide y vencerás se basa en, en cada
recursión, dividir el problema en subproblemas más pequeños, resolverlos cada uno
por separado (aplicando la misma técnica) y unir las soluciones.

Se explica a continuación, a grandes razgos, qué se hace en cada recursión:

1. Si el array de datos es vacío o tiene un sólo elemento no hacemos nada y salimos
de la recursión.

14

2. Elegimos un elemento v (llamado pivote) del array de datos.
3. Particionamos el array de datos A en tres arrays:
• A1={todos los elementos de A - {v} que sean menores o iguales que v}
• A2={v}
• A3={todos los elementos de A - {v} que sean mayores o iguales que v}

4. Aplicamos la recursión sobre A1 y A32
5. Realizamos el último paso de "divide y vencerás" que es unir todas las soluciones
para que formen el array A ordenado. Dado que a este punto A1 y A3 están ya
ordenados, concatenamos A1, A2 y A3.
Si bien este algoritmo puede parecer sencillo, hay que implementar 2 y 3 de modo de
favorecer al máximo la velocidad del algoritmo. Es por esto que discutiremos a parte
cómo realizar estas tareas.

7.1. La elección del pivote
Se discutirá a continuación cuál es el mejor método para implementar 2. Es importante
discutir este punto porque un mecanismo erróneo puede estropear la velocidad del
algoritmo (de hecho puede hacer que el algoritmo quede muy lento).
Sin lugar a dudas la eﬁciencia de este algoritmo dependerá de cómo elegimos el pivote
v ya que este determina las particiones del array de datos.

Important: Lo que queremos lograr es elegir el pivote v tal que las particiones A1
y A3que se realizan en 3 sean de tamaños (cantidad de elementos) lo más
iguales posible.

Al lector se le puede ocurrir la siguiente estrategia: dado que el array de datos está
desordenado, se podría elegir el primer elemento del array como pivote. Esto
funcionaría bien si los datos estuvieran uniformemente distribuidos en el array. Sin
embargo, no podemos suponer esto: al algoritmo se le podría estar pasando un array
"casi ordenado", y elegir el primer elemento como pivote resultaría, en este caso,
desastroso ya que |A1| sería muy pequeño comparado con |A3. Por la misma razón,
elegir el último elemento del array como pivote también es una mala idea.
Si contamos con un buen generador de números aleatorios (siempre que estos cumplan
con una distribución uniforme), una solución sería elegir el pivote al azar entre los

15

elementos del array de datos. Por lo general, esta estrategia es segura ya que es
improbable que un pivote al azar de una partición mala. Sin embargo, la elección de
números aleatorios es un proceso costoso e incrementa el tiempo de ejecución del
algoritmo. mecanismo
Una buena estrategia: madiana de tres elementos. . Una estrategia para elegir el
pivote que siempre funcionará es elegir como pivote la mediana de los elementos de la
izquierda, la derecha y el centro, es decir, si el array de datos es A, la mediana del
conjunto { A[0], A[N-1], A[(N-1)/2] }. Por ejemplo, si nuestro array de datos fuera 6 8
1 3 10 2 9, el pivote es la mediana de { 6, 9, 3 } o sea 6. Esto determinará las
particiones A1={1, 3, 2}, A2={ 6 } y A3={ 8, 10, 9 }.
Es importante tener en cuenta que esta estrategia de elección del pivote no dará la mejor
elección3: simplemente nos asegura que, en promedio, la elección del pivote es buena.

7.2. La estrategia de partición
Sea A el array de datos con N elementos. Se podría implementar muy fácilmente la
partición utilizando arrays auxiliares. Sin embargo no podemos permitirnos este uso de
memoria auxiliar ni el tiempo que lleva almacenar los datos en estos arrays auxiliares.
Trataremos de reordenar los elementos de A de forma tal que los elementos que
aparecen antes del pivote sean menores o iguales a él, y los que aparecen después del
pivote sean mayores o iguales a él. De este modo nos ahorraremos el paso 5 y no
necesitaremos utilizar memoria auxiliar.
Una vez que hemos elegido el pivote v, intercambiamos éste con el último elemento de
A. Tomamos dos contadores: i que apunte al primer elemento de A y j que apunte al
penúltimo elemento de A (el último es el pivote). Mientras i<j incrementamos i hasta
encontrar un elemento mayor o igual al pivote y decrementamos j hasta encontrar un
elemento menor o igual al pivote. (Notar que cuando i y j se han detenido, i apunta a un
elemento grande y j apunta a un elemento pequeño). Siempre que se siga cumpliendo
i<j, intercambiamos A[i] con A[j]. Seguimos incrementando i y decrementando j y
seguimos intercambiando hasta que i>=j. Cuando esto sucede (i y j se cruzan), i está
apuntando al primer elemento de lo que sería la partición A3. Queremos que el pivote
quede en el medio de las dos particiones por lo que intercambiamos A[i] con el pivote
(A[N-1]).
Tal vez el lector esté interesado en la siguiente discusion: ¿Por qué parar los contadores
i o j cuando nos encontramos con un elemento igual al pivote? Póngase el caso límite
en el que todos los datos sean iguales4. Si i se detuviera pero j no cuando se encuentra
con un elemento igual al pivote, tendríamos que al ﬁnal de algoritmo todos los

16

elementos quedan en la partición A3. Si ninguno de los contadores i o j se detuviera al
encontrarse con un elemento igual al pivote, se incrementaría i hasta la penúltima
posición y esto creará particiones muy desiguales.
Cabe decir que esta es sólo una de las varias formas de particionar el array de datos. Sin
embargo, alentamos al lector de seguir esta técnica ya que es muy fácil hacerlo mal o
hacerlo sin eﬁciencia (lo que aruinará la velocidad del algoritmo).

7.3. Implementación
Primero que nada, tratamos de optimizar lo más que podamos el algoritmo de elección
del pivote. Dado que debemos comparar tres elementos para hallar la mediana,
podemos utilizar esto para ya ir ordenando el array de datos. Al hallar la mediana
aprovechamos para ordenar los elementos A[izq]<=A[(izq+der)/2]<=A[der].
Aunque el algoritmo descripto es correcto, haremos una pequeña variación para
optimizarlo aún más: una vez hallado el pivote lo intercambiamos por el penúltimo y
no por el último elemento del array. Dado que estamos seguros de que A[izq]<=pivote
y que A[der-1]=pivote, tenemos que A[izq] y A[der-1] son centinelas para que los
contadores i y j paren (no tendremos que realizar comparaciones extra para veriﬁcar
que i y j no sobrepasen los límites del array). A continuación presentamos el algoritmo
completo. Sabemos que se podría haber dividido más la función principal para un mejor
entendimiento. Sin embargo, el uso de varias funciones distintas puede enlentecer el
algoritmo cuando se copian las variables que se pasan como parámetros a las funciones.

void ord_rapida (Dato * A, int izq, int der);

void
quicksort (Dato * A, int N)
{
ord_rapida (A, 0, N - 1);
}

void
ord_rapida (Dato * A, int izq, int der)
/* se trabaja en el subarray [A[izq],...,A[der]] */
{
if (der - izq > 1) /* caso base de la recursión */
{
{ /* elegimos el pivote y lo ponemos en A[der-1] */
int centro = div2 (izq + der);
if (A[izq] > A[centro])

17

intercambiar (A, izq, centro);
if (A[izq] > A[der])
intercambiar (A, izq, der);
if (A[centro] > A[der])
intercambiar (A, centro, der);
intercambiar (A, centro, der - 1);
}

{ /* "particionamos" */
int i = izq, j = der - 1;
Dato pivote = A[der - 1];
do
{
do
i++;
while (A[i] < pivote);
do
j--;
while (A[j] > pivote);
intercambiar (A, i, j);
}
while (j > i);

/* deshacemos el último intercambio el cual se efectuó
sin cumplirse i<j */

/* ponemos el pivote en el medio de ambas particiones */
intercambiar (A, i, der - 1);

/* aplicamos la recursión en las particiones halladas */
ord_rapida (A, izq, i - 1);
ord_rapida (A, i + 1, der);
}
}
}

18


8. Utilizando múltiples algoritmos
En Section 3 prometimos usar el algoritmo de ordenación por inserción para terminar
de ordenar un array de datos "casi ordenado". En esta sección examinaremos este caso
realizando lo siguiente: Modiﬁcamos ligeramente el algoritmo de ordenación rápida
para que ordene particiones de hasta CORTE elementos, donde CORTE es un entero
previamente determinado en función del tamaño de la entrada. Mostramos la
implementación esperando que se entienda el cometido de las ligeras modiﬁcaciones:

#include <math.h>
static int CORTE;
void ord_rapida (Dato * A, int izq, int der);

void
quicksort (Dato * A, int N)
{
CORTE=log(N)*log(N);
ord_rapida (A, 0, N - 1);
if(CORTE>1)
ordenacion_insercion(A, N);
}

void
ord_rapida (Dato * A, int izq, int der)
/* se trabaja en el subarray [A[izq],...,A[der]] */
{
if (der - izq > CORTE) /* caso base de la recursión */
{
{ /* elegimos el pivote y lo ponemos en A[der-1] */
int centro = div2 (izq + der);
if (A[izq] > A[centro])
intercambiar (A, izq, centro);
if (A[izq] > A[der])
intercambiar (A, izq, der);
if (A[centro] > A[der])
intercambiar (A, centro, der);
intercambiar (A, centro, der - 1);
}

{ /* "particionamos" */
int i = izq, j = der - 1;
Dato pivote = A[der - 1];
do
{

19

do
i++;
while (A[i] < pivote);
do
j--;
while (A[j] > pivote);
}
while (j > i);

/* deshacemos el último intercambio el cual se efectuó
sin cumplirse i < j */

/* ponemos el pivote en el medio de ambas particiones */
intercambiar (A, i, der - 1);

/* aplicamos la recursión en las particiones halladas */
ord_rapida (A, izq, i - 1);
ord_rapida (A, i + 1, der);
}
}
}

Como puede verse sólo se ha modificado una línea de la función ord_rapida() pero
se ha modificado sustancialmente la función quicksort(). En esta se determina el
valor correcto de la variable CORTE y se aplica, luego de ord_rapida() la función de
ordenación por inserción. Esta última se ejecutará muy rápido cuanto "mejor ordenado"
halla quedado el array de datos.
Hemos propuesto CORTE=log(N)2 basados sólo en observaciones experimentales. Sin
embargo, hemos observado un incremento de velocidad bastante bueno con este corte.

9. Velocidades observadas
A continuación se tabulan y grafican los tiempos de ejecución de algunos algoritmos
vistos hasta aquí para entradas de tamaño 10, 100, 1000, ..., 10000000.

Note: Las gráficas que siguen no son muy buenas. Sin embargo esperamos que
sirvan para ver las diferencias

20

Figure 1. Comparación de los tiempos de ejecución de varios algoritmos de
ordenación

Figure 2. Comparación de los tiempos de ejecución de varios algoritmos de

21

ordenación

10. Ordenando elementos de gran tamaño:
Ordenación indirecta
A este punto queremos advertir al lector sobre las diﬁcultades de ordenar objetos
grandes. Con objeto grande nos referimos a objetos en los que el tiempo que demora

22

hacer una copia en memoria del mismo es considerable.
Hasta ahora veníamos trabajando en nuestro código con el tipo Dato como tipo de
objeto a ordenar. Asignábamos los datos con el operador de asignación, como si fueran
enteros o caracteres. Sin embargo, si nuestros objetos son relativamente grandes, no
podemos darnos el lujo de trabajar directamente sobre ellos. Es decir, en el algoritmo
de ordenación, debemos evitar tocar los objetos en sí y sólo trabajar con apuntadores.
¿Cómo hacemos esto? En lugar de trabajar con un array de objetos (datos) trabajar
con un array de punteros a los objetos (direcciones de los datos). Los objetos no se
moverán de la memoria: moveremos las variables que contienen su dirección. Dado que
un puntero es un tipo de dato pequeño, hacer esto será muycho más eﬁciente que
trabajar con todo el objeto en sí.
A esta técnica se la conoce como ordenación indirecta de los datos.

11. Cotas inferiores generales para algoritmos
de ordenación: Árboles de
decisión[TERMINAR]
Como hemos podido ver, los algoritmos descriptos en este documento solamente
efectúan comparaciones entre los elementos de un array de datos para ordenarlos. ¿A
qué nos referimos con esto? Nos referimos a que no trabajan con información adicional
sobre los datos y que sólo puedan realizar comparaciones entre dos de ellos para
contruir el array ordenado. Dichas comparaciones pueden deﬁnirse como preguntas con
dos posibles respuestas: SI o NO. Por ejemplo, A[i]>A[j] sólo puede tener dos valores
lógicos: "true" o "false".
Nos complace informarle que existe una estructura con la cual se puede representar
algoritmos de este tipo: un árbol de decisión. No es más que un árbol binario cuyos
nodos representan las posibles soluciones considerando las deciciones tomadas hasta
ese punto y cuyas aristas representan deciciones. Dado que a la raíz del árbol no llega
ninguna arista (no hemos tomado ninguna decisión en la raíz) odas las ordenaciones
(permutaciones)

A. Estableciendo una relación de orden sobre

23


los datos.
Una vez creado el paquete de datos que representará los objetos que queremos ordenar,
debemos establecer una relación de orden entre estos objetos. Por ejemplo, nuestros
datos podrían ser personas (representadas en un registro/estructura/clase/etc) y
podríamos querer ordenarlas por su nombre, alfabéticamente. A continuación
explicamos tres estrategias para deﬁnir y usar una relación de orden.

A.1. Paso de funciones por parámetro
En un lenguaje relativamente de bajo nivel como C, nos parece que la forma más
proplija de establecer una relación de orden entre los objetos de un tipo de dato, es
pasando funciones de comparación por parámetro. Supongamos que queremos ordenar
personas deacuerdo a su edad en orden alfabético. Así, nuestros datos podrían ser del
tipo:

struct Persona_
{
int edad, ci;
char *nombre;
Ocupacion *oc;
};

typedef struct Persona_ *Persona;

Lo que necesitamos ahora es declarar un tipo de función: comparadora de Persona.
Queremos que todas las funciones comparadoras de personas acepten dos personas A y
B como parámetros y devuelvan un entero negativo si A<B, cero si A=B y un entero
positivo si A>B. El prototipo de dicha función podrá declararse así:

int (*PersonaComp)(Persona, Persona);

De ahora en más el tipo de dato PersonaComp representa a las funciones que aceptan
dos parámetros Persona como entrada y devuelve un entero. Nuestros algoritmos de
ordenación deberán su declaración por:

void sort(Persona *datos, int n,
int (*PersonaComp)(Persona, Persona));

24

Como tercer parámetro el usuario deberá ingresar el nombre de una función de
comparación de tipo PersonaComp.
Con esto, estamos obligando al usuario de nuestro algoritmo de ordenación que
establezaca de antemano un orden entre los objetos a ordenar mediante una función de
tipo PersonaComp. Una vez hecho esto el usuario sólo tendrá que pasar el nombre de
dicha función comparadora como tercer parámetro de sort().
Si la ordenación fuera por nombre y en orden alfabético, una buena función de
comparación sería:

#include <string.h>
int comp(Persona A, Persona B)
{
return strcmp(A->nombre, B->nombre);
}

Note: Notar como comp() es del tipo PersonaComp().

A.2. Sobrecarga de operadores
En un lenguaje ma abstracto que C, como C++, tendremos la posibilidad de usar
sobrecarga de operadores y con esto mantener un nivel más alto de abstracción que en
C ya que no se usarán funciones de ningún tipo. Siguiendo con el ejemplo de ordenar
personas alfabéticamente según su nombre, deﬁnamos la clase persona:

class Persona
{
int edad, ci;
char *nombre;
Ocupacion *oc;
public:
// aquí deberían definirse funciones miembro de acceso,
// constructores, destructores y el comportamiento deseado
// para una persona...
};

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Queremos definir el significado del operador "<" entre personas. Supongamos que A y
B son dos personas. Entonces queremos que A<B devuelva true si y sólo si el nombre
de A es menor (alfabéticamente) que el de B. Definimos este operador de la siguiente
forma

#include <string.h>
bool operator < (Persona A, Persona B)
{
if(strcmp(A.nombre, B.nombre)<0)
return true;
else
return false;
}

De la misma forma se podrá definir el significado de los demás operadores de orden de
C++ como ">", "==", ">=" y "<=". Una vez definidos, dentro de las funciones de
ordenación se podrá utilizar implícitamente el operador, por ejemplo, si p1 y p2 son dos
opbjetos Persona:

if ( p1 < p2 )
printf("%s está primero que %s", p1.nombre, p2.nombre);

A.3. Definición de métodos de orden
En la programación de objetos (Smalltalk, Self, etc), dado que todas las acciones son
realizadas únicamente mediante mensajes desde un objeto hacia otro, podemos
establecer una relación de orden definiendo métodos de comparación entre dos objetos
de la misma clase. Siguiente con el ejemplo de la clase Persona, en Smalltalk
podríamos definirla como

Object subclass: #Persona
instanceVariableNames: ’edad ci nombre ocupacion’
classVariableNames: ”
poolDictionaries: ”

Si tenemos cuidado de hacer que la variable de instancia nombre sea un String,
simplemente agregando el siguiente método a Persona tendremos un mensaje de
comparación (orden alfabético entre los nombres) entre personas:

26

< otraPersona
^((self nombre) < (otraPersona nombre))

B. GNU Free Documentation License
Se hace referencia al sitio http://www.gnu.org/copyleft/ para obtener una copia de la
GNU Free Documentation License bajo la cual se libera este documento.

Referencias
Estructuras de Datos y Algoritmos, Mark Allen Weiss, Addison-Wesley
Iberoamericana, 1995, ISBN 0-201-62571-7.

Fundamentos de Algoritmia, G. Brassard y P. Bratley, Prentice Hall, 1998,
84-89660-00-X.

Estructuras de Datos y Algoritmos, Aho, Hopcrotf y Ullman, Addison Wesley
Iberoamericana, 1988, 0-201-64024-4.

Técnicas de Diseño de Algoritmos, Rosa Guerequeta and Antonio Vallecillo , Servicio
de Publicaciones de la Universidad de Málaga. 1998, 84-7496-666-3, Segunda
Edición: Mayo 2000.

Cómo programar en C++, Deitel y Deitel, Prentice Hall, 1999, 970-17-0254-9.

Análisis de Algoritmos, Sebastián Gurin (Cancerbero), 2004.

The C programming Language, By Brian W. Kernighan y Dennis M. Ritchie,
Prentice-Hall, 1998, 0-13-110362-8.

Notes
1. Recibe este nombre por su creador Donald Shell.
2. ¿por qué no la aplicamos sobre A2? por 1.

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3. Para saber cuál es la mejor elección deberíamos recorrer todo el array de datos y
buscar la mediana de sus elementos lo cual es muy costoso en velocidad.
4. El lector podría estarse preguntando ¿pero qué sentido tiene ordenar datos iguales?
Sin embargo, si por ejemplo tuvieramos que ordenar un millón de datos dentro de
los cuales halla 5000 datos iguales, dada la naturaleza recursiva de la ordenación
rápida, tarde o temprano, se llamará el algoritmo para ordenar solamente estos
5000 datos iguales. De este modo es realmente importante asegurarnos de que para
este caso extremo el algoritmo funciones correctamente y sea eﬁciente.

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