🔍 Comparativo de Algoritmos de Ordenação

Análise comparativa do desempenho dos principais algoritmos de ordenação com diferentes tamanhos de datasets.

📊 Algoritmos Analisados

Algoritmo	Tipo	Complexidade (Pior Caso)
Bubble Sort	Iterativo	O(n²)
Selection Sort	Iterativo	O(n²)
Merge Sort	Recursivo	O(n log n)
Merge Sort	Iterativo	O(n log n)
Quick Sort	Recursivo	O(n²)
Quick Sort	Iterativo	O(n²)

� Métricas de Análise

📌 Principais Insights

🏆 Melhor Performance Geral

• Tempo de execução: Mais eficiente com grandes volumes (10k-80k elementos)
• Complexidade consistente: O(n log n) em todos os casos

⚡ Algoritmo Mais Eficiente em Operações

• Menor número de passadas e comparações
• Performance próxima ao Merge Sort em tempo de execução

💾 Economia em Trocas

• Número de trocas significativamente menor
• Apesar da complexidade O(n²)

📉 Menor Performance

• Piores resultados em tempo de execução
• Maior número de trocas
• Vantagem: Baixo consumo de memória

📈 Resultados Detalhados

// Exemplo de cabeçalho de saída do programa
[INFO] Dataset: 50.000 elementos
| Algoritmo        | Tempo (ms) | Memória (MB) | Trocas  | Comparações |
|------------------|------------|--------------|---------|-------------|
| MergeSortRec     | 120        | 45           | 245,112 | 1,043,221   |
| QuickSortIter    | 115        | 40           | 310,455 | 892,334     |
| SelectionSort    | 2,450      | 38           | 49,999  | 1,249,975   |
| BubbleSort       | 3,210      | 35           | 624,332 | 1,249,975   |