SysSorting Professional - Presentation
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Universidade Federal de Alagoas - UFAL - Campus A. C. Simões - Tabuleiro do Martins - Maceió - AL, CEP: 57072-970 - Instituto de Computação SysSorting Professional :: Um Assistente de Avaliação de Estratégias de Ordenação :: Engenharia de Software II :: Prof. Arturo Hernández Domínguez SysSorting Professional Um Assistente de Avaliação de Estratégias de Ordenação Michel Alves dos Santos Universidade Federal de Alagoas, Campus A. C. Simões Tabuleiro do Martins - Maceió - AL, CEP: 57072-970 Docente Responsável: Prof. Dr. Arturo Hernández {michel.mas,michel.al.santos}@gmail.com 05 de Dezembro de 2011 Michel Alves dos Santos: Bacharelando em Ciência da Computação Instituto de Computação - Bloco 12 - Campus A. C. Simões - UFAL
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A análise e compreensão das estratégias de ordenação são tarefas corriqueiras no processo de aprendizagem de complexidade computacional. Os métodos mais clássicos são debatidos e suas respectivas complexidades teóricas são confrontadas, porém muitas vezes, não há um aprofundamento e muitas características relevantes de determinadas técnicas são deixadas de lado não ocorrendo um confrontamento prático desses métodos. Além disso não existe disponível, ate o momento, uma ferramenta gratuita para aferição da complexidade das estratégias de ordenação que leve em consideração a natureza das amostras a serem classificadas. Para preencher essa lacuna propomos um Assistente de Avaliação de Estratégias de Ordenação que possui como principais funcionalidades a geração de aglomerados numéricos aleatórios, a execução de determinadas estratégias sobre esses aglomerados e a exibição do esforço computacional e temporal necessários a execução.
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SysSorting Professional :: Um Assistente de Avaliação de Estratégias de Ordenação :: Engenharia de Software II :: Prof. Arturo Hernández Domínguez
SysSorting ProfessionalUm Assistente de Avaliação de Estratégias de Ordenação
Michel Alves dos Santos
Universidade Federal de Alagoas, Campus A. C. SimõesTabuleiro do Martins - Maceió - AL, CEP: 57072-970Docente Responsável: Prof. Dr. Arturo Hernández
{michel.mas,michel.al.santos}@gmail.com
05 de Dezembro de 2011
Michel Alves dos Santos: Bacharelando em Ciência da Computação Instituto de Computação - Bloco 12 - Campus A. C. Simões - UFAL
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Motivação
Analisando a Motivação
Tarefa corriqueira no processo de aprendizagem decomplexidade computacional.
Busca pelas vertentes oficiais das estratégias maisclássicas.
Dificuldades para compreensão de avaliaçõesmeramente teóricas.
Ausência de uma ferramenta para avaliação gráfica.
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O Sistema
SysSorting Professional
A ferramenta foi concebida para verificar o número de instruçõesexecutadas em aglomerados numéricos aleatórios, crescentes edecrescentes, além do tempo consumido nessas operações.
A ferramenta possui as seguintes funcionalidades
I Geração de aglomerado numérico aleatório;I Escolha da distribuição para geração do aglomerado numérico;I Escolha do método ou estratégia de ordenação.
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Fluxograma
Fluxograma de Interação com o Sistema
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Componente - LibraryTime
Utilizada para executar aferições sobre o esforço computacional necessário pararealização de uma determinada tarefa. As respectivas complexidades teóricas sãoconfrontadas levando em consideração o tempo necessário para sua execução
completa e o tempo consumido.
Tempos obtidos através da geração pseudo-aleatória e aplicação do algoritmo shell sort em aglomerado numérico (aleatório, crescentee decrescente) com cardinalidade igual a 100000. Aglomerado composto por números reais gerados através de congruência linear.
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Componente - LibraryRandom
Para testar os limites teóricos das estratégias de ordenação e para verificar arobustez das mesmas, os números empregados devem possuir natureza e origem
‘aleatórias’!
Gerador Periodicidade TipoLinear Congruential Generator [glibc - gcc] 232 Congruente Linear
Linear Congruential Generator [MMIX by Donald Knuth] 264 Congruente Linear
R250 2250 − 1 Deslocamento de Registro
Mersenne Twister 219937 − 1 Deslocamento de Registro
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Componente - LibrarySorting
Os seguintes algoritmos foram implementados e avaliados confrontando suasrespectivas complexidades teóricas e suas aplicações práticas:
I Bubble SortI Gnome SortI Shaker SortI Comb SortI Insertion Sort
I Selection SortI Shell SortI Heap SortI Quick SortI Merge Sort
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Arquitetura em Camadas
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Resultados
Analisando o Quadro de Classificação
ClassificaçãoAlgoritmo TempoBubble 166.785sGnome 158.188sShaker 143.156sComb 142.328sInsertion 81.765sSelection 68.204sShell 1.281sHeap 1.235sQuick 1.234sMerge 1.375s
Bubble Gnome Shaker Comb Insertion Selection Shell Heap Quick Merge
050
100
150
Algoritmos
BubbleGnomeShakerCombInsertionSelectionShellHeapQuickMerge
Tempos obtidos através da aplicação dos respectivos algoritmos em aglomerados numéricos aleatórios com cardinalidade igual a100000. Aglomerados compostos por números reais gerados através de congruência linear.
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Conclusões
Balanço Geral da Análise
Algoritmos de ordenação quadráticos possuem baixa complexidade deimplementação porém pecam no quesito desempenho.
Algoritmos de ordenação do tipo ‘dividir-para-conquistar’ são as melhoresopções, porém devemos estar atentos aos casos degenerativos.
Possíveis Extensões da Ferramenta
I Ordenação Multi-Thread/Uso de Paralelismo;I Inserção de gráfico de desempenho acumulativo;I Ordenação Distribuída/Uso de Middleware;I Transformação dos algoritmos de ordenação em plugins.
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Referências Bibliográficas
G. Booch, R. J., and I. Jacobson.UML: Guia do Usuário, volume 1.Editora Campus, 2 edition, 2006.
C. Larman.Utilizando UML e padrões: Uma introdução à análise e ao projeto orientados a objetos.Bookman, 1 edition, 2000.
C. Larman.Utilizando UML e padrões: Uma introdução à análise e ao projeto orientados a objeto e aodesenvolvimento iterativo, volume 1.Bookman, 3 edition, 2007.
I. Sommerville.Engenharia de Software.Pearson Addison Wesley, 8 edition, 2007.
Grato Pela Atenção!Michel Alves - [email protected]
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