forked from UNN/2026-rff_mp
129 lines
5.6 KiB
Python
129 lines
5.6 KiB
Python
"""
|
||
Экспериментальная часть. Пункт 2: Инструменты замера времени.
|
||
Цель: предоставить функции для многократного измерения времени выполнения
|
||
операций со структурами данных (LinkedList, HashTable, BST).
|
||
|
||
Особенности:
|
||
- Используется time.perf_counter() для высокой точности.
|
||
- Каждый эксперимент повторяется min_runs раз (по умолчанию 5), результаты сохраняются.
|
||
- Вычисляется среднее арифметическое и список всех замеров.
|
||
- Результаты можно напрямую сохранить в CSV.
|
||
"""
|
||
|
||
import time
|
||
from typing import List, Tuple, Callable, Any
|
||
import random
|
||
|
||
# Предполагается, что generate_test_data из пункта 1 уже определена
|
||
# from experimental_part1 import generate_test_data # если код в другом файле
|
||
|
||
# ========== 1. Базовые замеры ==========
|
||
|
||
def measure_time(func: Callable, *args, **kwargs) -> float:
|
||
"""
|
||
Измеряет время выполнения функции func(*args, **kwargs).
|
||
Возвращает время в секундах (float).
|
||
"""
|
||
start = time.perf_counter()
|
||
result = func(*args, **kwargs)
|
||
end = time.perf_counter()
|
||
return end - start, result
|
||
|
||
# ========== 2. Многократные замеры с усреднением ==========
|
||
|
||
def run_experiment(func: Callable, args: Tuple, min_runs: int = 5) -> Tuple[float, List[float]]:
|
||
"""
|
||
Повторяет замер функции func(*args) минимум min_runs раз.
|
||
Возвращает (среднее_время, список_всех_замеров).
|
||
"""
|
||
times = []
|
||
for _ in range(min_runs):
|
||
elapsed, _ = measure_time(func, *args)
|
||
times.append(elapsed)
|
||
avg_time = sum(times) / len(times)
|
||
return avg_time, times
|
||
|
||
# ========== 3. Тестовые сценарии (заглушки для демонстрации) ==========
|
||
|
||
# Ниже приведены примеры-заглушки для структур данных.
|
||
# В реальной работе их нужно заменить на реализованные функции.
|
||
|
||
def stub_insert(structure, name, phone):
|
||
"""Заглушка для вставки."""
|
||
pass
|
||
|
||
def stub_find(structure, name):
|
||
"""Заглушка для поиска."""
|
||
return None
|
||
|
||
def stub_delete(structure, name):
|
||
"""Заглушка для удаления."""
|
||
pass
|
||
|
||
def stub_list_all(structure):
|
||
"""Заглушка для получения всех записей."""
|
||
return []
|
||
|
||
# Пример функции, которая вставляет все записи из списка в структуру
|
||
def insert_all(structure, records, insert_func):
|
||
"""
|
||
Выполняет вставку всех записей (name, phone) в structure,
|
||
используя функцию insert_func(structure, name, phone).
|
||
"""
|
||
for name, phone in records:
|
||
insert_func(structure, name, phone)
|
||
|
||
# Пример замера вставки для конкретной структуры
|
||
def benchmark_insert(structure_creator, records, insert_func, runs=5):
|
||
"""
|
||
Создаёт новую структуру через structure_creator(),
|
||
затем измеряет время вставки всех записей.
|
||
"""
|
||
def _insert_all():
|
||
structure = structure_creator()
|
||
insert_all(structure, records, insert_func)
|
||
return structure
|
||
|
||
avg_time, all_times = run_experiment(_insert_all, args=(), min_runs=runs)
|
||
return avg_time, all_times
|
||
|
||
# ========== 4. Пример использования (демонстрация) ==========
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
# Фиксируем seed для воспроизводимости
|
||
random.seed(42)
|
||
|
||
# Генерируем тестовые данные (пункт 1)
|
||
N = 10000
|
||
records_shuffled, records_sorted = generate_test_data(N, duplicate_names_ratio=0.1)
|
||
|
||
# Выбираем 100 случайных имён для поиска (существующих) и 10 несуществующих
|
||
existing_names = [name for name, _ in records_shuffled[:100]] # первые 100 имён
|
||
nonexisting_names = [f"None_{i}" for i in range(10)]
|
||
|
||
# Для демонстрации используем заглушки
|
||
def dummy_creator():
|
||
return "dummy_structure"
|
||
|
||
print("=== Демонстрация замера времени (заглушки) ===")
|
||
avg, times = benchmark_insert(dummy_creator, records_shuffled, stub_insert, runs=3)
|
||
print(f"Среднее время вставки (заглушка): {avg:.6f} сек")
|
||
print(f"Все замеры: {times}")
|
||
|
||
# Пример сбора результатов для CSV
|
||
results = [
|
||
["Структура", "Режим", "Операция", "Время (сек)"],
|
||
["LinkedList", "случайный", "вставка", 0.123],
|
||
# ... реальные данные появятся после реализации структур
|
||
]
|
||
|
||
# Сохранение в CS
|
||
|
||
|
||
V (раскомментировать при необходимости)
|
||
# import csv
|
||
# with open("docs/data/results.csv", "w", newline="") as f:
|
||
# writer = csv.writer(f)
|
||
# writer.writerows(results)
|
||
|
||
print("\nГотово. Замеры можно проводить после реализации структур.") |