Data Structures 2

Projeto acadêmico para Estruturas de Dados II. Avalia cinco algoritmos de ordenação em C em múltiplos tamanhos de entrada e gera gráficos de desempenho via Python/matplotlib.

Algoritmos

Algoritmo	Caso Médio	Pior Caso
Bubble Sort	O(n²)	O(n²)
Selection Sort	O(n²)	O(n²)
Insertion Sort	O(n²)	O(n²)
Quick Sort	O(n log n)	O(n²)
Heap Sort	O(n log n)	O(n log n)

Como Funciona

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

Requisitos

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

Uso

# Executar benchmark + gerar gráficos
python main.py

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