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34 CAPÍTULO 2. ALGORITMOS DE ORDENACIÓN Rand-Partition(A,p,r) i :=rand(p,r) intercambia(A[p],A[i]) return Partition(A,p,r) En esta implementación no se está desordenando el arreglo inicialmente, en cambio, se están tomando decisiones aleatorias de vez en cuando. Esta decisión aleatoria tiene que ver con la elección del pivote para realizar la partición. La función rand(p,r) entrega un número entero aleatorio entre p y r. Ejercicios 1. Demuestre que Quick-Sort es correcto suponiendo que Partirion es correcto, es decir, demuestre que efectivamente después de la llamada Quick-Sort(A,0,n − 1) sobre un arreglo de tamaño n, el arreglo queda efectivamente ordenado, suponiendo que la llamada a Partition(A,p,r) entrega un índice q tal que p ≤ q < r y A[p..q] ≤ A[q + 1..r] después de la llamada. 2. De una argumentación simple de por qué Partition(A,p,r) toma tiempo lineal con respecto a r − p. 3. Demuestre que Partition es correcto, es decir, demuestre que la llamada a Partition(A,p,r) entrega un índice q tal que p ≤ q < r y A[p..q] ≤ A[q + 1..r] después de la llamada. 2.4. Ordenación en Tiempo Esperado Lineal 2.5. Estadísticas de Orden
Capítulo 3 Estructuras de Datos para Diccionarios (Aquí una pequeña introducción) 3.1. Tablas de Hash 3.2. Árboles Binarios de Búsqueda 3.3. Árboles AVL 3.4. Árboles Rojo–Negro 3.5. SkipLists 3.6. Aumento de una Estructura de Datos 35
Page 1 and 2: Tabla de Contenidos 1. Estructuras
Page 3 and 4: Capítulo 1 Estructuras de Datos Si
Page 5 and 6: 1.1. STACKS Y COLAS 5 Figura 1.2: E
Page 7 and 8: 1.2. HEAPS 7 Figura 1.3: Ejemplo de
Page 9 and 10: 1.2. HEAPS 9 Figura 1.5: Ejemplo de
Page 11 and 12: 1.2. HEAPS 11 por inducción en h y
Page 13 and 14: 1.2. HEAPS 13 Figura 1.8: Ejemplo d
Page 15 and 16: 1.3. LISTAS DOBLEMENTE LIGADAS 15 F
Page 17 and 18: 1.4. REPRESENTACIÓN DE ÁRBOLES 17
Page 19 and 20: 1.4. REPRESENTACIÓN DE ÁRBOLES 19
Page 21 and 22: Capítulo 2 Algoritmos de Ordenaci
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