update readme et finalisation de certaines classes

README.md

@@ -2,22 +2,39 @@
 
 ## authors
 
-Mamadou Lamarana Bah
+Mamadu Lamarana Bah  
 Loïc Scoth
 
-## TODO
+## Problèmes et erreurs
+
+Le projet contient quelques problèmes:
+La suppression n'est pas terminé, celle-ci gère certains cas feuille mais ne fonctionne pas correctement.  
+expérimentation suppr1: niveau 2 de l'arbre, il y a un noeud vide due au rééquilibrage après une fusion ![alt](./src/ArbreB/GraphPb.gv.jpg)  
+
+les cas racine et noeud interne ne sont pas pris en compte.
 
-ajout commande execution/tests
-Ce qui ne vas pas
 
 ## Description du projet
 
 Le projet consiste à la création et à la représentation d'un arbre binaire, constitué de noeud et de feuilles, que nous créons.  
 Celui-ci est modulable, nous pouvons ajouter ou supprimer des noeuds mais également rechercher l'emplacement d'un noeud dans cet arbre.
 
+## commande
+
+Expérimentation :  
+projet-s-6-loic-scoth-etu-mamadulamarana-bah-etu/src$ python3 experimentation.py  
+
+Test:  
+projet-s-6-loic-scoth-etu-mamadulamarana-bah-etu/src$ python3 BTree.py  
+
+projet-s-6-loic-scoth-etu-mamadulamarana-bah-etu/src$ python3 Node.py  
+
+projet-s-6-loic-scoth-etu-mamadulamarana-bah-etu/src$ python3 util.py  
+
+
 ## Status
 
-En cours, Suppression à terminer
+Terminé, suppression non fini
 
 ## UML
 
@@ -25,6 +42,38 @@ Voici un UML simple de notre projet :
 
 ![alt text](DiagramProjet.png)
 
+## Compléxité
+
+### util
+
+recheche dicho : O(log(n))
+
+### Node
+
+search: O(log(n)) si arbre équilibré, en O(n) dans le pire des cas (arbre déséquilibré, parcours donc tout les noeuds)  
+
+is_ArbreB: O(n)  
+
+insert: O(log(n)) dans le meilleur des cas, O(h) dans le pire des cas ,h correspond à la hauteur de l'arbre  
+
+suppression: O(log(n)) dans le meilleur de cas, O(h + n) dans le pire des cas  
+
+splitNode: O(n)  
+
+linearisation: O(n)  
+
+### Btree
+
+search: voir Node  
+
+insertion: voir Node 
+
+linearisation: voir Node  
+
+isBalance: voir Node  
+
+suppr: voir Node (non terminé)  
+
 ### Semaine 1
 
 Mise en place du projet, compréhension du sujet et création des premières classes.
@@ -77,4 +126,12 @@ Suite suppression.
 
 ### semaine 13
 
-suite suppression
\ No newline at end of file
+suite suppression.
+
+### semaine 14
+
+suite suppression et expérimentation.
+
+### semaine 15
+
+Dernières modifs et soutenance.
\ No newline at end of file

src/ArbreB/Graph.gv

@@ -33,12 +33,15 @@ graph {
 	"[22, 30]"
 	"[14]" -- "[22, 30]"
 	"[22, 30]"
-	"[]"
-	"[22, 30]" -- "[]"
-	"[]"
-	"[16, 18]"
-	"[]" -- "[16, 18]"
-	"[16, 18]"
+	"[18]"
+	"[22, 30]" -- "[18]"
+	"[18]"
+	"[16]"
+	"[18]" -- "[16]"
+	"[16]"
+	"[20]"
+	"[18]" -- "[20]"
+	"[20]"
 	"[26]"
 	"[22, 30]" -- "[26]"
 	"[26]"

src/BTree.py

@@ -104,13 +104,14 @@ class Btree() :
     
     def suppr(self, value, k):
         """
+        Non fonctionnel
+        
         Supprimer une valeur dans l'arbre
         Params :
             value : (int), valeur à supprimer
             k : (int), nombre de clés
             
         Return :
-            #TODO
         Exemple(s):
         >>> arbreB = Btree(2, Node([5,25]))
         >>> arbreB.suppr(25,2)
@@ -129,4 +130,4 @@ class Btree() :
                 
 if __name__ == '__main__':
     import doctest
-    doctest.testmod(verbose=False)
\ No newline at end of file
+    doctest.testmod(verbose=True)
\ No newline at end of file

src/Node.py

@@ -20,8 +20,6 @@ class Node() :
         """
         return (len(self.childs) == 0)
                     
-    def getSize(self) :
-        return len(self.keys)
     
     def search(self, value):
         """
@@ -299,4 +297,4 @@ class Node() :
               
 if __name__ == '__main__':
     import doctest
-    doctest.testmod(verbose=False)
\ No newline at end of file
+    doctest.testmod(verbose=True)
\ No newline at end of file

src/Visualization.py

@@ -11,7 +11,6 @@ class Visualization() :
         self.add_node_to_graph(self.btree.root)
         
     def add_node_to_graph(self, node):
-#        print(repr(node.keys))
         nodeKeys = repr(node.keys)
         self.g.node(nodeKeys)
         for child in node.childs:

src/experimentation.py

@@ -30,12 +30,11 @@ class experimentation:
         print("Non fonctionnel")
         for n in [2, 4, 5] + list(range(6, 37, 2)) + [7, 9, 11, 13]:
             self.btree.insertion(n)
-        
-
+            
         self.btree.suppr(20,2)
-        Visualization(self.btree).render()
         #for n in [14,10,20,18,16,24,6]
         
+        Visualization(self.btree).render()
         
         print(self.btree)
         

src/util.py

@@ -33,6 +33,9 @@ def recherche_dichotomique(x, l, cmp = compare):
     Cet indice `index` indiquera soit la place de l'élément x dans la liste,
     soit la place du fils susceptible de contenir l'élément x recherché
     dans un arbre de recherche.
+    
+    complexité:
+        log(n)
 
     Précondition : `liste` est triée par ordre croissant
     Exemple(s) :