Algoritmos de OrdenamientoBeginner

Ordenamiento Burbuja

El algoritmo de ordenamiento más básico que compara repetidamente elementos adyacentes y los intercambia si están en orden incorrecto. Como burbujas que suben a la superficie, los valores más grandes se mueven gradualmente al final del arreglo. Ideal para conjuntos de datos pequeños o con fines educativos para comprender los fundamentos del ordenamiento.

#sorting#comparison#stable#in-place#beginner-friendly

Complexity Analysis

Time (Average)

O(n²)

Expected case performance

Space

O(1)

Memory requirements

Time (Best)

O(n)

Best case performance

Time (Worst)

O(n²)

Worst case performance

📚 CLRS Reference

Introduction to Algorithms•Chapter 2•Section Exercise 2.2-2

Input Array (comma-separated numbers, 1-100, max 20 elements)

Quick Presets:

Step: 1 / 0

Animation Speed500ms

SlowFast

Keyboard Shortcuts

Space Play/Pause← → StepR Reset1-4 Speed

Real-time Statistics

Algorithm Performance Metrics

Progress0%

Comparisons

Swaps

Array Accesses

Steps

1/ 0

Algorithm Visualization

Step 1 of 0

Initialize array to begin

Default

Comparing

Swapped

Sorted

Code Execution

Currently executing

Previously executed

Implementation

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Ordenamiento por Selección

Beginner

Encuentra el elemento más pequeño y lo mueve al frente repetidamente. Cada iteración "selecciona" el mínimo de los elementos restantes y lo coloca después de la porción ordenada. Fácil de implementar con uso mínimo de memoria, pero siempre toma tiempo O(n²) independientemente de la entrada.

Quick Sort

Intermediate

Un algoritmo de ordenamiento altamente eficiente que selecciona un elemento pivote y particiona el arreglo con valores más pequeños a la izquierda y más grandes a la derecha. Promedia O(n log n) y es el método de ordenamiento más utilizado en la práctica. Forma la base de las funciones de ordenamiento integradas en la mayoría de los lenguajes de programación.

O(n log n)

O(log n)

sortingdivide-and-conquer

Start Learning

Heap Sort

Advanced

Utiliza una estructura de datos de montículo binario construyendo primero un montículo máximo, luego extrayendo repetidamente el elemento raíz para ordenar. Garantiza complejidad de tiempo O(n log n) en todos los casos sin requerir memoria adicional. También sirve como base para implementaciones de colas de prioridad.

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