Apresentação realizada no ano de 2011, para o curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas da Unicamp, na matéria de Estrutura de Dados. O objetivo era abordar algoritmos de ordenação, e o nosso grupo ficou responsável por apresentar o Bubble Sort (o mais simples e subestimado dos algoritmos) #nostalgia

2.  Bruno Oliveira
 Franciele Martins
 Ricardo Mattos
 Rodrigo Asbahr
 Selma Cavalheiro
Franciele

3.  Introdução
 Definição
 Método
 Eficiência
 Bubble Sort com Pipelining
 Odd -Even Sort
 Aplicações
 Exemplo
 Conclusão
 Referências Bibliográficas
 Dúvidas
Franciele

4.  Ordenação:colocar os elementos em uma
sequência de informações, ou dados, em uma
relação de ordem predefinida.
 Um algoritmo que ordena um conjunto,
geralmente representado em um vetor, é
chamado de algoritmo de ordenação.
 Acessa dados de modo:
Franciele

5.  Para obtermos os dados ordenados, temos duas
alternativas:
Franciele

6.  Bubble sort, é o algoritmo de ordenação mais
conhecido e popular
 Simples de entender e implementar
 Usa a estratégia de “comparação e troca”, que é
aplicada em várias iterações sobre os dados a
serem ordenados
Franciele

7. 77 9911
00
 A idéia é fazer os elementos flutuarem
Franciele

8.  Pretende-se ordenar os elementos de um array.
 Serão ordenados desde a primeira até à última
posição, na qual em cada iteração da ordenação
é calculado o maior/menor valor dos elementos
que ainda faltam ordenar.
10 8 6 2 16 4 18 11 14 12
Ricardo

9. 10 8 6 2 16 4 18 11 14 12
108 6 2 16 4 18 11 14 12
108 6 2 16 4 18 11 14 12
Compara os dois elementos e troca
Compara os dois elementos e troca
Compara os dois elementos e troca
108 6 2 16 4 18 11 14 12
Compara os dois elementos e troca
Ricardo

10.  No final da 1ª iteração:
 O maior elemento está em último lugar.
Pode-se dizer que o elemento nº 18 saltou
“borbulhou” para a sua posição correta.
 O processo volta a repetir-se, só que desta vez ele
pode parar antes do elemento nº 18, dado que ele
já se encontra no lugar correto.
Ricardo

11.  Tempos de Ordenação (sendo n o número de
elementos a ordenar)
 Obs.: A complexidade desse algoritmo é de Ordem quadrática. Por isso, ele não é
recomendado para programas que precisem de velocidade e operem com
quantidade elevada de dados.
 Melhor caso: n2
/2
Verifica-se quando o vetor já está ordenado.
 Pior caso: n2
Verifica-se quando o vetor está ordenado na ordem inversa.
Ricardo

12.  O pipelining é possivel pois as iterações de cada
fase vão percorrendo o vector, não necessitando
posteriormente de valores anteriores
 Ou seja, quando a primeira fase já se encontra na
comparação de x2 e x3, a segunda fase já pode
usar os valores x0 e x1 para comparação.
Rodrigo

13. Rodrigo

14. 259131721
259132117
259211317
252191713
221517913
Fase 1
Fase 1
Fase 1
Fase 1
Fase 1
Fase 2
Fase 2
Fase 2Fase 3
Rodrigo

15.  É uma variante do algoritmo Bubble Sort
 Constituído por duas fases distintas:
◦ Fase even (par)
◦ Fase odd (ímpar)
 Na fase even (par) comparam-se as posições (índices) pares
com a posição seguinte a cada uma delas
 Na fase odd (ímpar) comparam-se as posições (índices)
ímpares com a posição seguinte a cada uma delas
Bruno

16. Bruno
Posição 1
Loops Totais 1
Loops Odd 1
Loops Even 0
0 1 2 3 4 5
6 5 4 3 2 1
0 1 2 3 4 5
6 4 5 3 2 1

17. Bruno
Posição 3
Loops Totais 2
Loops Odd 2
Loops Even 0
0 1 2 3 4 5
6 4 5 3 2 1
0 1 2 3 4 5
6 4 5 2 3 1

18. Bruno
Posição 0
Loops Totais 3
Loops Odd 2
Loops Even 1
0 1 2 3 4 5
6 4 5 2 3 1
0 1 2 3 4 5
4 6 5 2 3 1

19. Bruno
Posição 2
Loops Totais 4
Loops Odd 2
Loops Even 2
0 1 2 3 4 5
4 6 5 2 3 1
0 1 2 3 4 5
4 6 2 5 3 1

20. Bruno
Posição 4
Loops Totais 5
Loops Odd 2
Loops Even 3
0 1 2 3 4 5
4 6 2 5 3 1
0 1 2 3 4 5
4 6 2 5 1 3

21. Bruno
Posição 1
Loops Totais 6
Loops Odd 3
Loops Even 3
0 1 2 3 4 5
4 6 2 5 1 3
0 1 2 3 4 5
4 2 6 5 1 3

22. Bruno
Posição 3
Loops Totais 7
Loops Odd 4
Loops Even 3
0 1 2 3 4 5
4 2 6 5 1 3
0 1 2 3 4 5
4 2 6 1 5 3

23. Bruno
Posição 0
Loops Totais 8
Loops Odd 4
Loops Even 4
0 1 2 3 4 5
4 2 6 1 5 3
0 1 2 3 4 5
2 4 6 1 5 3

24. Bruno
Posição 2
Loops Totais 9
Loops Odd 4
Loops Even 5
0 1 2 3 4 5
2 4 6 1 5 3
0 1 2 3 4 5
2 4 1 6 5 3

25. Bruno
Posição 4
Loops Totais 10
Loops Odd 4
Loops Even 6
0 1 2 3 4 5
2 4 1 6 5 3
0 1 2 3 4 5
2 4 1 6 3 5

26. Bruno
Posição 1
Loops Totais 11
Loops Odd 5
Loops Even 6
0 1 2 3 4 5
2 4 1 6 3 5
0 1 2 3 4 5
2 1 4 6 3 5

27. Bruno
Posição 3
Loops Totais 12
Loops Odd 6
Loops Even 6
0 1 2 3 4 5
2 1 4 6 3 5
0 1 2 3 4 5
2 1 4 3 6 5

28. Bruno
Posição 0
Loops Totais 13
Loops Odd 7
Loops Even 6
0 1 2 3 4 5
2 1 4 3 6 5
0 1 2 3 4 5
1 2 4 3 6 5

29. Bruno
Posição 2
Loops Totais 14
Loops Odd 8
Loops Even 6
0 1 2 3 4 5
1 2 4 3 6 5
0 1 2 3 4 5
1 2 3 4 6 5

30. Bruno
Posição 4
Loops Totais 15
Loops Odd 9
Loops Even 6
0 1 2 3 4 5
1 2 3 4 6 5
0 1 2 3 4 5
1 2 3 4 5 6
20 Loops(Bubble Sort)

31. Exemplo de código:
void Bolha (Vetor A; Indice item) {
Indice context, contint;
Item temp;
for (context = item-1; context >= 1; context --) {
for (contint = 0; contint < context ; contint ++) {
if (A[contint] < A[contint +1]) {
temp = A[contint];
A[contint]= A[contint +1];
A[contint +1] = temp;
}
}
}
}
Selma

32. Um teste feito pela UFSC conclui que:
 Pior caso,
 Melhor caso, ou
 Médio caso,
Apresentam quase o mesmo tempo de execução.
Selma

33. Exemplo de código:
void Bolha (Vetor A; Indice item) {
Indice context, contint;
Item temp;
char troca;
troca = TRUE;
for (context = item-1; (i context >= 1) && (troca == TRUE); context --) {
troca = FALSE;
for (contint = 0; contint < context ; contint ++) {
if (A[contint] < A[contint +1]) {
temp = A[contint];
A[contint]= A[contint +1];
A[contint +1] = temp;
troca = TRUE;
}
}
}
}
Selma

34. Selma
Jogo dos Iguais:

35. void Gravidade(peca **tabuleiro)
{
int temporario, queda;
posicao p;
for(p.coluna=0; p.coluna<COLUNAS; p.coluna++)
{
for(queda=0; queda<LINHAS; queda++)
{
for(p.linha=0; p.linha<LINHAS-1; p.linha++)
{
if(tabuleiro[p.linha+1][p.coluna] == 0)
{
temporario=tabuleiro[p.linha][p.coluna];
tabuleiro[p.linha][p.coluna]=tabuleiro[p.linha+1][p.coluna];
tabuleiro[p.linha+1][p.coluna]=temporario;
}
}
}
}
}
Selma

36. Franciele

37.  Necessário conhecimento profundo dos métodos
de ordenação e capacidade de avaliação do
melhor método para implementação.
Selma

38.  TORRÃO, C.; MARTINS, J.; COUCEIRO, M. Algoritmos de
Ordenação. Disponível em http://algos.inesc-
id.pt/~jcm/cpd/papers/2a5/Algoritmos%20de%20Ordena
%C3%A7%C3%A3o.pdf. Acesso em 13 Mai. 2011.
 SCHILDT, H. C Completo e Total– Ed Makron Books
 WANGENHEIM, A. Disponível em
http://www.inf.ufsc.br/~awangenh/Analise/Exercicio-
Ordena.html. Acesso em 13 Mai. 2011.