Comparação de Árvores de Busca

Trabalho feito em GRUPO para a disciplina de Estruturas de Dados II, com os integrantes: KELWIN, EMANUEL, URIEL, LEONARDO E GUILHERME.

• Professor: ALLAN RODRIGO LEITE
• UNIVERSIDADE ESTADUAL DE SANTA CATARINA - CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS

Este projeto implementa um experimento para avaliar o esforço computacional das operações de inserção e remoção em diferentes estruturas de árvores de busca:

• Árvore AVL
• Árvore Rubro-Negra
• Árvores B de ordem 1, 5 e 10

O objetivo é medir o custo médio das operações quando aplicadas a conjuntos de dados aleatórios de tamanhos crescentes.
Os resultados são armazenados em arquivos CSV e os gráficos são gerados através de scripts Python incluídos no projeto.

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Como compilar e executar

Linux:

gcc main.c avl.c rn.c b.c -o main

./main

Windows :

gcc main.c avl.c rn.c b.c -o main.exe

main.exe

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Dependências do Python

Os scripts utilizam:

• matplotlib
• numpy
• csv (biblioteca padrão)

Instalação:

pip install matplotlib numpy

Para executar manualmente, use no terminal:

python plot_brutos.py

python plot_regressao.py

ou

python3 plot_brutos.py

python3 plot_regressao.py

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Parâmetros de Teste

Os parâmetros principais dos testes estão no início do arquivo main.c, definidos como constantes:

• MAX_N: valor máximo de N dados testados
• AMOSTRAS: número de repetições por valor de N
• PASSO: diferença entre os valores consecutivos de N avaliados

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Recomendação

(Comentado por Kelwin)

Por fim, minha recomendação pessoal, é que dê uma olhada no código da MAIN e juntamente os comentários adicionados. É explicado como a contabilização dos custos foram feitas e outras considerações importantes para rodar essa implementação.