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Planteamiento del Problema: Sistema de Ordenamiento para Carfix

📌 Contexto

Carfix es una plataforma de venta de repuestos automotrices que necesita mostrar productos ordenados de manera eficiente. Actualmente, el sistema no cuenta con un método optimizado para ordenar grandes volúmenes de datos, lo que puede afectar la experiencia del usuario al realizar búsquedas.

Problemas específicos:

  1. Tiempo de respuesta lento al ordenar listas grandes de repuestos.
  2. Falta de comparación entre algoritmos para determinar cuál es más eficiente.

💡 Solución Propuesta: Algoritmos de Ordenamiento

🔧 Implementación

Se desarrolló un sistema en Python que permite:
Ordenar repuestos por precio, unidades o calificación usando 4 algoritmos distintos:

  • Bubble Sort
  • Insertion Sort
  • Quick Sort
  • Merge Sort

Comparar tiempos de ejecución para determinar el método más eficiente.

📊 Características de cada Caso

Algoritmo Mejor Caso Peor Caso Uso Recomendado
Bubble Sort O(n) O(n²) Pequeños datasets
Insertion Sort O(n) O(n²) Datos parcialmente ordenados
Quick Sort O(n log n) O(n²) Grandes volúmenes
Merge Sort O(n log n) O(n log n) Datos muy grandes

🚀 Cómo Usar el Código

  1. Menú de opciones:

    • 1️⃣ Ver repuestos sin ordenar (muestra los datos originales).
    • 2️⃣ Ordenar por método específico (elige entre los 4 algoritmos).
    • 3️⃣ Comparar todos los métodos (analiza cuál es más rápido).
    • 4️⃣ Salir (cierra el programa).
  2. Resultados:

    • Se muestran los primeros 8 repuestos ordenados por precio.
    • Se calcula el tiempo de ejecución de cada algoritmo.
  3. Datos Personalizables:

    def mostrar_repuestos(repuestos, limite=n):

n=Número máximo de repuestos a generar

   datos = generar_repuestos(x)

x=Valor de los datos asignados a un repuesto


📌 Conclusión

Este proyecto demuestra cómo diferentes algoritmos de ordenamiento optimizan la gestión de catálogos en Carfix, mejorando la velocidad y eficiencia en la visualización de productos.

🔗 GitHub: https://github.com/PotOfCode/sorting_algorithm