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Tipo do documento: Dissertação
Título: Análise de complexidade de pior caso do ShellSort por algoritmos
Título(s) alternativo(s): ShellSort worst-case complexity analysis by algorithms
Autor: Souza, Raquel Marcolino de 
Primeiro orientador: Pinto, Paulo Eustáquio Duarte
Primeiro coorientador: Oliveira, Fabiano de Souza
Primeiro membro da banca: Szwarcfiter, Jayme Luiz
Segundo membro da banca: Markenzon, Lilian
Terceiro membro da banca: Nobrega, Hugo de Holanda Cunha
Resumo: Utilizamos a abordagem empírica para o estudo de pior caso do algoritmo de ordenação ShellSort. A complexidade de tempo de pior caso deste algoritmo é conhecida apenas para algumas sequências específicas (uma sequência é um parâmetro do algoritmo). Desenvolvemos um método para determinar um limite superior para o pior caso, baseado em Frobenius, e utilizamos dois métodos previamente existentes, de Pratt e de Erkiö, na a determinação de limites inferiores para o número de comparações durante a ordenação. Através da análise empírica da complexidade de algoritmos, confirmamos as complexidades de pior caso para várias das sequências de passos presentes na literatura, de maneira mais simples que o estudo analítico e, usando a mesma metodologia, apresentamos conjecturas para as complexidades de pior caso desconhecidas.
Abstract: We use the empirical approach to study the worst case of the ShellSort sorting algorithm. The worst case time complexity of this algorithm is known only for some specific sequences (a sequence is a parameter of this algorithm). We developed a method to determine an upper bound on the worst case, based on Frobenius, and used two previously existing methods, Pratt s and Erkiö s methods, in the determination of lower bounds for the number of comparisons during the sorting. Through the complexity empirical analysis of algorithms, we confirmed the worst case complexities for several step sequences studied in the literature in a simpler way than the analytical studies and, using the same methodology, we present conjectures to the unknown worst case complexities.
Palavras-chave: ShellSort
Algorithm Complexity
Empirical Method
Algoritmos
ShellSort
Complexidade de Algoritmos
Método Empírico
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: BR
Instituição: Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UERJ
Departamento: Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Matemática e Estatística
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciências Computacionais
Citação: SOUZA, Raquel Marcolino de. Análise de complexidade de pior caso do ShellSort por algoritmos. 2019. 102 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem matemático-estatístico-computacional) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2019.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/7668
Data de defesa: 15-Fev-2019
Aparece nas coleções:Mestrado em Ciências Computacionais

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