Data Structures 2

Projet universitaire pour le cours « Structures de données II ». Évalue cinq algorithmes de tri en C pour différentes tailles d'entrée, puis génère des graphiques de performance à l'aide de Python/matplotlib.

Algorithmes

Algorithme	Cas moyen	Cas le plus défavorable
Tri à bulles	O(n²)	O(n²)
Tri par sélection	O(n²)	O(n²)
Tri par insertion	O(n²)	O(n²)
Tri rapide	O(n log n)	O(n²)
Tri par tas	O(n log n)	O(n log n)

Fonctionnement

1. Le programme C (main.c + sorting.c) génère des tableaux d'entiers aléatoires de tailles [100, 1000, 5000, 10000, 50000, 100000], exécute chaque algorithme sur une copie et enregistre les métriques par exécution (échanges, comparaisons, temps écoulé) dans des fichiers binaires sous ./executions/.
2. Le script Python (main.py) compile et exécute le programme C, lit les données binaires et enregistre les graphiques de performances dans ./graficos/.

Configuration requise

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

Utilisation

# Exécuter le benchmark + générer les graphiques
python main.py

Ou exécuter uniquement le benchmark C :

make
./Trabalho_Pratico_II

Résultats

Graphiques enregistrés dans ./graficos/ :

• relatorio_completo.png — permutations, comparaisons et temps dans un seul graphique
• trocas_comparacao.png — permutations par algorithme
• comparacoes_comparacao.png — comparaisons par algorithme
• tempo_comparacao.png — temps d'exécution par algorithme

Structure du projet

.
├── main.c # Pilote de benchmark
├── sorting.c # Implémentations des algorithmes
├── sorting.h # Déclarations de fonctions
├── main.py # Lecteur de données + générateur de graphiques
├── makefile
├── requirements.txt
└── executions/     # Fichiers binaires de résultats (générés lors de l'exécution)