Data Structures 2

Projeto acadêmico para a disciplina Estruturas de Dados II. Realiza benchmarks de cinco algoritmos de classificação em C com vários tamanhos de entrada e, em seguida, gera gráficos de desempenho usando Python/matplotlib.

Algoritmos

Algoritmo	Caso Médio	Caso Pior
Classificação por Bolhas	O(n²)	O(n²)
Classificação por Seleção	O(n²)	O(n²)
Classificação por Inserção	O(n²)	O(n²)
Classificação Rápida	O(n log n)	O(n²)
Classificação por Heap	O(n log n)	O(n log n)

Como funciona

1. Programa em C (main.c + sorting.c) gera matrizes de inteiros aleatórios nos tamanhos [100, 1000, 5000, 10000, 50000, 100000], executa cada algoritmo em uma cópia e grava métricas por execução (trocas, comparações, tempo decorrido) em arquivos binários na pasta ./executions/.
2. Script Python (main.py) compila e executa o programa em C, lê os dados binários e salva gráficos de desempenho na pasta ./graficos/.

Requisitos

• GCC
• Python 3
• matplotlib (pip install matplotlib)

Utilização

# Executar benchmark + gerar gráficos
python main.py

Ou execute apenas o benchmark em C:

make
./Trabalho_Pratico_II

Saída

Gráficos salvos em ./graficos/:

• relatorio_completo.png — trocas, comparações e tempo em uma única figura
• trocas_comparacao.png — trocas por algoritmo
• comparacoes_comparacao.png — comparações por algoritmo
• tempo_comparacao.png — tempo de execução por algoritmo

Estrutura do projeto

.
├── main.c # Driver de benchmark
├── sorting.c # Implementações de algoritmos
├── sorting.h # Declarações de funções
├── main.py # Leitor de dados + gerador de gráficos
├── makefile
├── requirements.txt
└── executions/     # Arquivos binários de resultados (gerados em tempo de execução)