En computación y matematicas un algoritmo de ordenamiento es un algoritmo que pone elementos de una lista o un vector en una secuencia dada por una relación de orden, es decir, el resultado de salida ha de ser una permutación —o reordenamiento— de la entrada que satisfaga la relación de orden dada. Las relaciones de orden más usadas son el orden numérico y el orden lexicográfico. Ordenamientos eficientes son importantes para optimizar el uso de otros algoritmos (como los de búsqueda y fusión) que requieren listas ordenadas para una ejecución rápida. También es útil para poner datos en forma canónica y para generar resultados legibles por humanos. Desde los comienzos de la computación, el problema del ordenamiento ha atraído gran cantidad de investigación, tal vez debido a la complejidad de resolverlo eficientemente a pesar de su planteamiento simple y familiar. Por ejemplo, BubbleSort fue analizado desde 1956. Aunque muchos puedan considerarlo un problema resuelto, nuevos y útiles algoritmos de ordenamiento se siguen inventado hasta el día de hoy (por ejemplo, el ordenamiento de biblioteca se publicó por primera vez en el 2004). Los algoritmos de ordenamiento son comunes en las clases introductorias a la computación, donde la abundancia de algoritmos para el problema proporciona una gentil introducción a la variedad de conceptos núcleo de los algoritmos, como notación de O mayúscula, algoritmos divide y vencerás, estructuras de datos, análisis de los casos peor, mejor, y promedio, y límites inferiores.

Leer el artículo completo en Wikipedia · CC-BY-SA

A sorting algorithm is an algorithm that puts elements of a list in a certain order. The most-used orders are numerical order and lexicographical order. Efficient sorting is important for optimizing the use of other algorithms (such as search and merge algorithms) which require input data to be in sorted lists; it is also often useful for canonicalizing data and for producing human-readable output. More formally, the output must satisfy two conditions: 1. \n* The output is in nondecreasing order (each element is no smaller than the previous element according to the desired total order); 2. \n* The output is a permutation (reordering) of the input. Further, the data is often taken to be in an array, which allows random access, rather than a list, which only allows sequential access, though often algorithms can be applied with suitable modification to either type of data. Since the dawn of computing, the sorting problem has attracted a great deal of research, perhaps due to the complexity of solving it efficiently despite its simple, familiar statement. For example, bubble sort was analyzed as early as 1956. Comparison sorting algorithms have a fundamental requirement of O(n log n) comparisons (some input sequences will require a multiple of n log n comparisons); algorithms not based on comparisons, such as counting sort, can have better performance. Although many consider sorting a solved problem—asymptotically optimal algorithms have been known since the mid-20th century—useful new algorithms are still being invented, with the now widely used Timsort dating to 2002, and the library sort being first published in 2006. Sorting algorithms are prevalent in introductory computer science classes, where the abundance of algorithms for the problem provides a gentle introduction to a variety of core algorithm concepts, such as big O notation, divide and conquer algorithms, data structures such as heaps and binary trees, randomized algorithms, best, worst and average case analysis, time-space tradeoffs, and upper and lower bounds.

Leer el artículo completo en Wikipedia · CC-BY-SA