Este projeto tem como objetivo manipular e analisar dados através de algoritmos de ordenação. Serão testados diferentes algoritmos em listas de diferentes tamanhos, capturando os tempos de execução e construindo gráficos comparativos das médias dos tempos.
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Bubble Sort: Método de ordenação simples e prático, mas ineficiente para listas grandes devido à sua complexidade O(n²).
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Selection Sort: Este método encontra o menor elemento e o coloca na primeira posição, repetindo o processo para o restante da lista. Também tem complexidade O(n²), tornando-se ineficaz para listas maiores.
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Insertion Sort: Eficiente para listas pequenas ou quase ordenadas, este algoritmo insere um elemento de cada vez na posição correta. Sua complexidade é O(n²), mas funciona bem em casos específicos.
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Merge Sort: Um algoritmo de ordenação eficiente que divide a lista em subsequências até que cada subsequência contenha apenas um item, e então combina essas subsequências. Possui complexidade O(n log n), sendo muito mais eficiente em listas grandes.
| Algoritmo | Tamanho 10.000 | Tamanho 100.000 | Tamanho 500.000 | Tamanho 1.000.000 | Tamanho 5.000.000 |
|---|---|---|---|---|---|
| Bubble Sort | 4.610s | x | x | x | x |
| Selection Sort | 2.036s | x | x | x | x |
| Insertion Sort | 2.086s | x | x | x | x |
| Merge Sort | 0.022s | 0.277s | 1.685s | 3.591s | 21.326s |
Os resultados demonstraram que o algoritmo Merge Sort se mostrou significativamente mais eficiente do que os outros algoritmos em listas maiores, variando de 50.000 a 500.000 elementos.
Os métodos Bubble Sort, Insertion Sort e Selection Sort mostraram-se ineficazes em listas grandes, sendo mais adequados para listas menores devido à sua complexidade computacional.
O Merge Sort, por sua natureza de dividir o problema em partes menores, demonstrou uma eficiência notável ao resolver cada parte individualmente e, em seguida, combinar os resultados.