last tp

17nov/displayCpu.py

@@ -0,0 +1,72 @@
+"""Pour executer ce script, vous devez installer matplotlib"""
+
+import matplotlib.pyplot as plt
+import itertools
+
+
+class CpuPlot(object):
+    def __init__(self, n):
+        """
+        Initialize an object that will be used to display data points on the
+        screen.
+        n   --  An array of x-values.
+        """
+
+        self.n = n
+        self.courbes = []
+        self.labels = []
+
+    def prepare(self, data, label=None):
+        """
+        Add a data points.
+        """
+
+        self.courbes.append(data)
+        self.labels.append(label)
+
+    def reset(self):
+        """
+        Reset data points. Note that x-values are keeped.
+        """
+
+        self.courbes = []
+
+    def draw(self):
+        """
+        Draw the data points on the screen.
+        """
+
+        plt.xlim(max(0, min(self.n) - 5), max(self.n) + 5)
+        plt.ylim(0, max([max(t) for t in self.courbes]) + 5)
+
+        plt.xlabel('input size')
+        plt.ylabel('milliseconds')
+        plt.title('CPU time charts')
+
+        color = itertools.cycle('bgrcmyk')
+
+        for i, t in enumerate(self.courbes):
+            if self.labels[i] is None:
+                plt.plot(self.n, t, '%s-o' % next(color),
+                        label='Data points %d' % i)
+            else:
+                plt.plot(self.n, t, '%s-o' % next(color),
+                        label=self.labels[i])
+
+        plt.legend()
+        plt.show()
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    # Create a CpuPlot object for x-values 10, 20, 30, 40
+    afficheur = CpuPlot([10, 20, 30, 40])
+
+    # Add two sets of data points
+    afficheur.prepare([1.1, 2.4, 2.8, 4.1], "Points 1")
+    afficheur.prepare([1.2, 4.5, 8.4, 16.5])
+
+    # Display
+    afficheur.draw()
+
+    # Don't exit too fast
+    input("Press [Enter] to exit.")

17nov/ex5.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+
+def bubble_sort(liste:list):
+    """Sort the list with bubble sort inline """
+    Order = False
+    while not Order:
+        Order = True
+        for i in range(len(liste)-1):
+            if liste[i] > liste[i+1]:
+                liste[i], liste[i+1] = liste[i+1], liste[i]
+                Order = False
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    from random import shuffle
+
+    from displayCpu import CpuPlot
+    from umons_cpu import cpu_time
+    from sort import dicho_search, insertion_sort,  merge_sort, selection_sort
+
+    test_bubble = [cpu_time(bubble_sort, [i for i in range(j)]) for j in range(10)]
+    
+    graph = CpuPlot(list(range(10)))
+    graph.prepare(test_bubble)
+    graph.draw()
+

17nov/sort.py

@@ -0,0 +1,107 @@
+"""
+Voir commentaires concernant ce module dans l'enonce de la serie de TP.
+"""
+
+import random
+import umons_cpu
+
+def python_sort(t):
+    t.sort()
+
+def insertion_sort(t):
+    n = len(t)
+    for i in range(1,n):
+        clef = t[i]
+        j = i - 1
+        while j >= 0 and t[j] > clef:
+            t[j+1] = t[j]
+            j = j - 1
+        t[j+1] = clef
+
+def selection_sort(t):
+    n = len(t)
+    for i in range(n-1):
+        small = i
+        for j in range(i+1,n):
+            if t[j] < t[small]:
+                small = j
+        (t[i], t[small]) = (t[small], t[i])
+
+# permet d'avoir une interface in place, similaire aux autres tris
+def merge_sort(t):
+    t[:] = merge_sort_functionnal(t)
+
+def merge_sort_functionnal(t):
+    n = len(t)
+    if n > 1:
+        (t1, t2) = split(t)
+        t1 = merge_sort_functionnal(t1)
+        t2 = merge_sort_functionnal(t2)
+        return merge(t1, t2)
+    else:
+        return t
+
+def split(t):
+    """ precondition: len(t) >= 2 """
+    mid = len(t) // 2
+    t1 = t[:mid]
+    t2 = t[mid:]
+    return (t1, t2)
+
+def merge(t1, t2):
+    if len(t1) == 0:
+        return t2
+    elif len(t2) == 0:
+        return t1
+    elif t1[0] < t2[0]:
+        return [t1[0]] + merge(t1[1:], t2)
+    else:
+        return [t2[0]] + merge(t1, t2[1:])
+
+def dicho_search(t, x):
+    start = 0
+    end = len(t) - 1
+    mid = start + (end - start) // 2
+    while (end - start > 0) and x != t[mid]:
+        if x < t[mid]:
+            end = mid - 1
+        else:
+            start = mid + 1
+        mid = start + (end - start) // 2
+    if len(t) > 0 and x == t[mid]:
+        return mid
+    else:
+        return None
+
+def test(n):
+    t1 = list(range(n))
+    t2 = list(range(n,0,-1))
+    t3 = []
+    for i in range(n):
+        t3.append(random.randint(0,n))
+    print('%7d %7.2f %7.2f %7.2f %7.2f %7.2f %7.2f %7.2f %7.2f %7.2f' % (
+        n,
+        umons_cpu.cpu_time(selection_sort, t1),
+        umons_cpu.cpu_time(insertion_sort, t1),
+        umons_cpu.cpu_time(merge_sort, t1),
+        umons_cpu.cpu_time(selection_sort, t2),
+        umons_cpu.cpu_time(insertion_sort, t2),
+        umons_cpu.cpu_time(merge_sort, t2),
+        umons_cpu.cpu_time(selection_sort, t3),
+        umons_cpu.cpu_time(insertion_sort, t3),
+        umons_cpu.cpu_time(merge_sort, t3)))
+
+if __name__ == '__main__':
+    print('Temps affiches en msec')
+    print('      n '
+          't1: sel '
+          '    ins '
+          '    mer '
+          't2: sel '
+          '    ins '
+          '    mer '
+          't3: sel '
+          '    ins '
+          '    mer')
+    for i in range(100, 901, 100):
+        test(i)

17nov/umons_cpu.py

@@ -0,0 +1,109 @@
+"""
+Module utilisé à l'UMONS dans le cadre des cours de Programmation et
+Algorithmique 1 et Structure de Données 1 pour faciliter le calcul
+des temps CPU.
+
+Auteur: Pierre Hauweele et Hadrien Mélot (Université de Mons), 2016
+"""
+
+import timeit
+import pickle
+
+
+def __init_timer__(f, *args):
+    fs = pickle.dumps(f)
+    argss = pickle.dumps(args)
+    setup = \
+"""
+import pickle
+import copy
+f = pickle.loads(%s)
+args = pickle.loads(%s)
+""" % (fs, argss)
+    stmt = 'f(*copy.deepcopy(args))'
+    return timeit.Timer(stmt, setup)
+
+
+def __calibrate__(t):
+    calibrate_test = 0
+    n = 1
+
+    while calibrate_test < 0.1:
+        n *= 10
+        calibrate_test = t.timeit(n)
+
+    return n, calibrate_test
+
+
+def cpu_time(f, *args):
+    """ Retourne un temps CPU exprimé en millisecondes (ms)
+            - f : fonction ou méthode à tester
+            - *args : liste d'arguments pour f. Ces arguments ne sont pas
+              modifiés, même si la fonction f a des effets de bord (ils sont
+              copiés avant l'exécution).
+
+            Exemples :
+                cputime(math.sqrt, 4)
+                   pour calculer le temps CPU de math.sqrt(4)
+                cputime(str.upper, 'hello')
+                   pour calculer le temps CPU de 'hello'.upper()
+                cputime(myfunc, x, y, z)
+                   pour calculer le temps CPU de myfunc(x, y, z)
+    """
+    t = __init_timer__(f, *args)
+
+    n, cal_time = __calibrate__(t)
+
+    res = min([cal_time] + t.repeat(2, n))
+
+    return (res / n) * 1000
+
+
+def calibrate(f, *args):
+    """ Retourne un nombre de tests qui rend le calcul du temps CPU
+        a priori raisonnable.
+            - f : fonction ou méthode à tester
+            - *args : liste d'arguments pour f. Ces arguments ne sont pas
+              modifiés, même si la fonction f a des effets de bord (ils sont
+              copiés avant l'exécution).
+
+        Le nombre de tests retourné est une puissance de 10 (au minimum 10). Il
+        sera d'autant plus grand si la fonction semble rapide.
+    """
+    t = __init_timer__(f, *args)
+
+    n, cal_time = __calibrate__(t)
+
+    return n
+
+
+def cpu_time_without_copy(f, *args):
+    """ Retourne un temps CPU exprimé en millisecondes (ms)
+            - f : fonction ou méthode à tester
+            - *args : liste d'arguments pour f.
+            Cette version ne copie pas les arguments:
+            il ne faut donc l'utiliser qu'avec des fonctions
+            sans effet de bord !
+    """
+    fs = pickle.dumps(f)
+    argss = pickle.dumps(args)
+    setup = \
+"""
+import pickle
+f = pickle.loads(%s)
+args = pickle.loads(%s)
+""" % (fs, argss)
+    stmt = 'f(*args)'
+    t = timeit.Timer(stmt, setup)
+
+    calibrate_test = 0
+    n = 1
+
+    while calibrate_test < 0.1:
+        n *= 10
+        calibrate_test = t.timeit(n)
+
+    res = min([calibrate_test] + t.repeat(2, n))
+
+    return (res / n) * 1000
+