Categories: programowanie

Testowanie złożoności obliczeniowej 2 algorytmów w Pythonie

Postanowiłam sprawdzić w praktyce, jak się mają teoretyczne wyliczenia złożoności obliczeniowej algorytmów do rzeczywistych wyników uzyskiwanych w kompilatorze.

Do testów wybrałam język Python oraz kompilator Eclipse.

Problem:

Znaleźć minimalny i maksymalny element w tablicy n-elementowej.

Można to zrobić na 2 sposoby:

1) przechodząc po kolei po każdym elemencie tablicy zadecydować, czy przypisać go do min lub max. Złożoność tego algorytmu to ok. 2n

2) porównywać ze sobą dwa kolejne elementy i zadecydować który przypisać do min a który do max. Złożoność tego algorytmu to ok. 3*n/2 = 1,5n

Jak wynika ze wstępnych założeń, algorytm drugi powinien być o ok. 25% szybszy niż pierwszy.

Zapis w Pythonie:

Algorytm 1:

   def algorytm1(tab):

        min = 0
        max = 0
        t1 = time.clock()

        for i in range(0,ilosc,1):
            if (tab[i] > max):
                max = tab[i]
            if (tab[i] < min):
                min = tab[i]
        t2 = time.clock()

        return t2-t1

Algorytm 2:

   def algorytm2(tab):

        min = 0
        max = 0
        t1 = time.clock()

        for i in range(0,ilosc,2):
            if(tab[i] > tab[i+1]):
                if (tab[i] > max):
                    max = tab[i]
                if (tab[i+1] < min):
                    min = tab[i+1]
            else:
                if (tab[i+1] > max):
                    max = tab[i+1]
                if (tab[i] < min):
                    min = tab[i]
        t2 = time.clock()

        return t2-t1

Obie funkcje zwracają różnicę czasu pomiędzy momentem swojego startu i zakończenia.

Tablice testową program tworzy z losowo wybranych liczb typu całkowitego z przedziału od 1 do 1000. Wielkość tablicy przekazywana jest jako parametr tej funkcji.

   def genTab(ilo):

        tablica = []

        for i in range(ilo):
            tablica.append(round(random.random() * 1000))

        return tablica
 

Program zwraca procentową różnicę czasu działania między algorytmem drugim a pierwszym. Jest to średnia z x prób (ostatnia pętla).

Wyniki zaprezentowane są na wykresie:

Jak widać, różnica w szybkości działania obu algorytmów jest tym bardziej widoczna, im większy jest rozmiar danych, (n-> nieskończoności).

Jeszcze wykres średniej procentowej wzrostu:

A gdyby nieco zoptymalizować kod algorytmu numer 2?

Dopisałam w nim 2 linijki kodu

   zm1 = tab[i]
            zm2 = tab[i+1]

po to, aby nie odwoływać się za każdym razem do samej tablicy (która może być stosunkowo duża), zamiast tego zrobić to raz, na samym początku.

Wyniki są ciekawe:

Dla dużych wartości n szybkość działania algorytmu drugiego względem pierwszego wzrosła z ok 20% do ok. 27,5% 🙂

Justyna

Share
Published by
Justyna
Tags: algorytmyPythonzłożoność obliczeniowa

Recent Posts

Przedmioty na bioinformatyce pierwszy rok

Jeśli ciekawi Cię, jakie przedmioty są na pierwszym roku bioinformatyki, to chyba nie zdziwisz się, jeśli powiem że nie spotkasz…

15 lat ago

PyCon 2009 konferencja dla programistów Pythona

Dzisiaj rozpoczęły się zapisy na konferencję dla entuzjastów Pythona PyCon 2009. W tym roku odbędzie się ona w dniach 16-18…

15 lat ago

Kurs: Metody klasteryzacji hierarchicznej w biologii

Odział Gdański Polskiego Towarzystwa Genetycznego oraz Sopockie Towarzystwo Naukowe organizuje kurs pod tytułem: Metody klasteryzacji hierarchicznej w biologii, który odbędzie…

16 lat ago

Poznańska Letnia Szkoła Bioinformatyki 2009

Zbliża się kolejna edycja Poznańskiej Letniej Szkoły Bioinformatyki. Tym razem odbędzie się między 7 a 11 lipca 2009 roku. Więcej…

16 lat ago

Gdzie studiować bioinformatykę?

Coraz więcej uczeni w całej Polsce otwiera kierunki powiązane z Bioinformatyką. W tym krótkim zestawieniu starałam się zabrać najbardziej aktualne…

16 lat ago

Bioinformatyka okiem studenta UAM-u

Czy zastanawialiście się kiedyś co tak naprawdę robi bioinformatyk, do czego zmierza i jak wygląda studiowanie na tym kierunku? Być…

16 lat ago