Ordenamiento Bubble Sort: Teoría y Ejemplo Práctico

¿Cómo funciona el algoritmo "Odd-Even Sort"?

El algoritmo "Odd-Even Sort" es uno de esos métodos de ordenamiento que nos sorprenden por su simplicidad y eficacia en contextos específicos. Su funcionamiento se basa en comparar y, si es necesario, intercambiar pares de elementos adyacentes para ordenar una lista. Aquí te explicaré de manera detallada cómo opera este algoritmo paso a paso y qué aspectos debes considerar.

¿Qué pasos sigue el algoritmo?

Para entender cómo trabaja el algoritmo, vamos a considerar un conjunto de números que queremos ordenar. Imagina que comenzamos con la siguiente secuencia: 5, 4, 1, 2, 7.

1. Comparación e intercambio:

   • Comenzamos comparando el primer y el segundo elemento. Si el primero es mayor, se intercambian. Por ejemplo, si comparamos 5 y 4, como 5 es mayor, los intercambiamos para obtener: 4, 5, 1, 2, 7.
   • Luego seguimos comparando de manera similar, moviéndonos de un par al siguiente hasta recorrer toda la serie.

2. Revisión completa de la secuencia:

   • Después de cada pasada completa, revisamos nuevamente desde el principio para asegurar que todos los elementos estén en el correcto orden. Continuamos con esta serie de comparaciones hasta que todo el conjunto de elementos esté ordenado.

Ejemplo de ejecución

Para ilustrar cómo sucede esto en la práctica, observa el siguiente procesamiento:

Primera pasada:

• Comparamos 5 con 1 → Cambio → Resultado: 5, 1, 4, 2, 7
• Comparamos 5 con 4 → Cambio → Resultado: 1, 4, 5, 2, 7
• Comparamos 5 con 2 → Cambio → Resultado: 1, 4, 2, 5, 7
• No hay cambio necesario para 5 y 7.

Segunda pasada:

• La ejecución comienza nuevamente desde el inicio, repitiendo el proceso de comparación y cambio, hasta lograr una lista completamente ordenada: 1, 2, 4, 5, 7.

¿Cuál es su rendimiento?

Es importante entender el rendimiento de este algoritmo para evaluar su eficiencia:

• Complejidad temporal: El "Odd-Even Sort" tiene una complejidad temporal de O(n²), donde n es el número de elementos en el conjunto. Esto significa que su rendimiento disminuye exponencialmente con un aumento de datos.
• Estrategia de mejora: Si trabajas con grandes volúmenes de datos, considera opciones alternativas que tengan una complejidad más baja, como Quick Sort o Merge Sort, que pueden ofrecer un mejor rendimiento en tales circunstancias.

¿Cómo se visualiza su complejidad?

A medida que insertamos más datos en el algoritmo, el tiempo de ejecución se incrementa de forma cuadrática. Visualizar esta relación gráfica te ayudará a recordar cómo esta curva de ejecución se dispara con el aumento de datos: N representa el número de datos, y T el tiempo necesario para el procesamiento completo.

Por lo tanto, mientras más datos procese, este algoritmo se volverá cada vez más lento, lo que destaca la importancia de conocer más algoritmos para poder elegir el que mejor se adapte a cada situación.

En resumen, si bien "Odd-Even Sort" puede ser útil en ciertos casos, es esencial entender su limitación de rendimiento para evitar sorpresas inesperadas y optar por algoritmos más eficientes cuando sea necesario.