Linda Bonita De Legal

Eficiência da Ordenação por Borbulhagem

void Ordenar_Borbulagem (int V[], int n) {

int k, Num_trocas, aux;

do{

Num_trocas = 0;

for (k = 0; k < n-1; k++)

if (V[k] > V[k+1])

{

aux = V[k];

V[k] = V[k+1];

V[k+1] = aux;

Num_trocas++;

}

}while (Num_trocas != 0);

}Eficiência temporal:

– Em cada iteração, o tamanho do sub-array a analisar é dividido por

um factor de aproximadamente igual a 2

– Ao fim de k iterações, o tamanho do sub-array a analisar é

aproximadamente igual a n/2k

– Se não existir no array o valor procurado, o ciclo só termina quando

n/2k » 1 Û log2 n - k » 0 Û k » log2 n

– No pior caso, o número de iterações é aproximadamente igual a

log2 n. Logo, T(n) = O(log n) (logarítmico)Eficiência temporal:

– Em cada iteração, o tamanho do sub-array a analisar é dividido por

um factor de aproximadamente igual a 2

– Ao fim de k iterações, o tamanho do sub-array a analisar é

aproximadamente igual a n/2k

– Se não existir no array o valor procurado, o ciclo só termina quando

n/2k » 1 Û log2 n - k » 0 Û k » log2 n

– No pior caso, o número de iterações é aproximadamente igual a

log2 n. Logo, T(n) = O(log n) (logarítmico)Eficiência temporal:

– Em cada iteração, o tamanho do sub-array a analisar é dividido por

um factor de aproximadamente igual a 2

– Ao fim de k iterações, o tamanho do sub-array a analisar é

aproximadamente igual a n/2k

– Se não existir no array o valor procurado, o ciclo só termina quando

n/2k » 1 Û log2 n - k » 0 Û k » log2 n

– No pior caso, o número de iterações é aproximadamente igual a

log2 n. Logo, T(n) = O(log n) (logarítmico)Eficiência temporal:

– Em cada iteração, o tamanho do sub-array a analisar é dividido por

um factor de aproximadamente igual a 2

– Ao fim de k iterações, o tamanho do sub-array a analisar é

aproximadamente igual a n/2k

– Se não existir no array o valor procurado, o ciclo só termina quando

n/2k » 1 Û log2 n - k » 0 Û k » log2 n

– No pior caso, o número de iterações é aproximadamente igual a

log2 n. Logo, T(n) = O(log n) (logarítmico)Eficiência temporal:

– Em cada iteração, o tamanho do sub-array a analisar é dividido por

um factor de aproximadamente igual a 2

– Ao fim de k iterações, o tamanho do sub-array a analisar é

aproximadamente igual a n/2k

– Se não existir no array o valor procurado, o ciclo só termina quando

n/2k » 1 Û log2 n - k » 0 Û k » log2 n

– No pior caso, o número de iterações é aproximadamente igual a

log2 n. Logo, T(n) = O(log n) (logarítmico)Eficiência temporal:

– Em cada iteração, o tamanho do sub-array a analisar é dividido por

um factor de aproximadamente igual a 2

– Ao fim de k iterações, o tamanho do sub-array a analisar é

aproximadamente igual a n/2k

– Se não existir no array o valor procurado, o ciclo só termina quando

n/2k » 1 Û log2 n - k » 0 Û k » log2 n

– No pior caso, o número de iterações é aproximadamente igual a

log2 n. Logo, T(n) = O(log n) (logarítmico)Eficiência temporal:

– Em cada iteração, o tamanho do sub-array a analisar é dividido por

um factor de aproximadamente igual a 2

– Ao fim de k iterações, o tamanho do sub-array a analisar é

aproximadamente igual a n/2k

– Se não existir no array o valor procurado, o ciclo só termina quando

n/2k » 1 Û log2 n - k » 0 Û k » log2 n

– No pior caso, o número de iterações é aproximadamente igual a

log2 n. Logo, T(n) = O(log n) (logarítmico)Eficiência temporal:

– Em cada iteração, o tamanho do sub-array a analisar é dividido por

um factor de aproximadamente igual a 2

– Ao fim de k iterações, o tamanho do sub-array a analisar é

aproximadamente igual a n/2k

– Se não existir no array o valor procurado, o ciclo só termina quando

n/2k » 1 Û log2 n - k » 0 Û k » log2 n

– No pior caso, o número de iterações é aproximadamente igual a

log2 n. Logo, T(n) = O(log n) (logarítmico)Eficiência temporal:

– Em cada iteração, o tamanho do sub-array a analisar é dividido por

um factor de aproximadamente

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