Cuadro comparativo de algoritmos de ordenamiento interno.
| Algoritmo | Mejor caso | Caso promedio | Peor caso | Espacio en memoria | Estabilidad |
|---|---|---|---|---|---|
| Quicksort | O(n log n) | O(n log n) | O(n^2) | O(log n) | Inestable |
| Mergesort | O(n log n) | O(n log n) | O(n log n) | O(n) | Estable |
| Heapsort | O(n log n) | O(n log n) | O(n log n) | O(1) | Inestable |
| Bubblesort | O(n) | O(n^2) | O(n^2) | O(1) | Estable |
| Insertion sort | O(n) | O(n^2) | O(n^2) | O(1) | Estable |
| Selection sort | O(n^2) | O(n^2) | O(n^2) | O(1) | Inestable |
Este cuadro comparativo muestra los algoritmos de ordenamiento interno más comunes y su rendimiento en términos de tiempo y espacio. El mejor caso se refiere a la complejidad de tiempo si los datos ya están ordenados, mientras que el peor caso se refiere a la complejidad de tiempo si los datos están en orden inverso. El caso promedio se refiere a la complejidad de tiempo si los datos están en un orden aleatorio.
Además, el cuadro muestra la cantidad de memoria que cada algoritmo utiliza y si son estables o inestables. Un algoritmo estable mantiene el orden relativo de los elementos con claves iguales, mientras que un algoritmo inestable no garantiza el orden relativo de los elementos con claves iguales.
Este cuadro comparativo es útil para seleccionar el algoritmo de ordenamiento adecuado según los requisitos de tiempo y espacio del problema. Por ejemplo, si se requiere un algoritmo estable y se dispone de suficiente memoria, Mergesort es una buena opción. Por otro lado, si la memoria es limitada y se necesita un algoritmo rápido, Quicksort es una buena opción, aunque puede ser inestable en ciertos casos.
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