2 - Preparación para programar en Python

Antes de escribir MergeSort, QuickSort o HeapSort necesitamos una base común en Python: cómo representar listas, pasar datos entre funciones, reutilizar auxiliares y organizar el proyecto de forma simple.

2.1 Listas en Python como contenedores

Usaremos listas de enteros como estructura de entrada. El tamaño lógico se obtiene con len(), evitando mantener contadores manuales:

datos = [42, 7, 18, 3, 25]
cantidad = len(datos)  # elementos realmente usados

Esta convención se mantiene en todos los ejemplos para que las funciones conozcan hasta dónde iterar.

2.2 Paso de listas a funciones

En Python pasamos la lista por referencia. Las funciones reciben el rango que deben ordenar:

def mergesort(valores, inicio, fin):
  pass

# Llamado
mergesort(datos, 0, cantidad - 1)

En las versiones iterativas (como HeapSort) usaremos firmas del tipo funcion(lista, n). Mantener este contrato simplifica el cambio entre algoritmos.

2.3 Función swap()

Intercambiar elementos es esencial en QuickSort y HeapSort. En Python es directo con asignación múltiple:

def swap(valores, i, j):
  valores[i], valores[j] = valores[j], valores[i]

Este helper evita repetir la lógica de intercambio en cada algoritmo.

2.4 Función printArray()

Imprimir el contenido antes y después de ordenar ayuda a validar cambios:

def print_array(valores):
  print(valores)

Esta función no modifica los datos y sirve para todas las pruebas del tutorial.

2.5 Un archivo único para las soluciones

Para este tutorial vamos a reunir los algoritmos en un solo archivo Python. Esto facilita copiar, ejecutar y comparar rápidamente.

# archivo: ordenamientos.py
def swap(valores, i, j):
  valores[i], valores[j] = valores[j], valores[i]

def print_array(valores):
  print(valores)

def mergesort(valores, inicio, fin):
  pass

def quicksort(valores, inicio, fin):
  pass

def heapsort(valores):
  pass

datos = [42, 7, 18, 3, 25]
print_array(datos)

Con un solo archivo evitamos configuraciones adicionales y podemos enfocarnos en la lógica de cada algoritmo.