Análise da eficiêcia de Algoritmos de Ordenação:jack_o_lantern:

A análise foi feita utilizando a linguagem C envolvendo 1.000,10.000,100.000,1.000.000 valores gerados aleatoriamente através do ♦️SRAND(()), os algoritmos usados são CountingSort,QuickSort e RadixSort.

Foi feito uma alocação dinâmica envolvendo ♦️CALLOC(()) para poder suportar 1.000.000 de valores

Utilizou-se da criação de uma biblioteca externa com as funções de ordenação, nomeadas de:
📌countsortlib.h para o CountingSort
📌quicsort.h para o Quicksort
📌radsort.h para o RadixSort

Tabela de Eficiência em Milisegundos

Valores	CountingSort	QuickSort	RadixSort
1.000	0.023000	1.378000	0.059000
10.000	0.229000	127.252000	0.667000
100.000	1.641000	13392.515000	6.823000
1.000.000	17.432000	Undefined	71.038000

QuickSort com 1.000.000 é extremamente inviável, onde há um grande uso de memória e consequentemente um tempo maior de execução, superando todos os outros.

Tabela de Quantidade de Operações

Valores	CountingSort	QuickSort	RadixSort
1.000	15997	1993507237	20058
10.000	51997	1993507240	120025
100.000	411997	Undefined	1119999
1.000.000	4011997	Undefined	10840073

Como foi dito o QuickSort é inviável com valores muito altos, por isso sua quanttidade de operações são de difícil noção, ainda mais por causa do uso recursivo da ordenação.

💻Configuração do Notebook

🔸Ryzen 5 3500U
🔸12 GB RAM
🔸AMD Radeon™ RX Vega 8
🔸SSD 258 SX6000 Lite

Análise e algoritmos feito por Davi Galdino, estudante de Ciências da Computação no IFG 3ºPeríodo