diff --git a/tp_2_miso_dict.py b/tp_2_miso_dict.py deleted file mode 100644 index cf5948dfc104b6394deb1edf7fbb5d14c48eeb55..0000000000000000000000000000000000000000 --- a/tp_2_miso_dict.py +++ /dev/null @@ -1,59 +0,0 @@ -import matplotlib.pyplot as plt -import numpy as np -import time -import sys - - - -###### PARTIE 2 ###### - -def experiment_load_factor(load_factors): - """ - Étude du facteur de charge - """ - return [],[],[] - -def experiment_longest(): - """ - TODO: que fait cette fonction - """ - d = {} - insertion_times = [] - - for i in range(10000): - key = str(i) - value = i - start_time = time.time() - d[key] = value - insertion_time = time.time() - start_time - insertion_times.append(insertion_time) - frequencies = np.histogram(insertion_times)[0] - return frequencies - -def visualisation(load_factors, insertion_times, num_resizes, sizes, frequencies): - """ - Visualisation des résultats - """ - # Temps d'insertion en fonction du facteur de charge - - # Nombre de réallocations de mémoire en fonction du facteur de charge - - # Taille de mémoire occupée en fonction du nombre d'éléments - - # Deuxième étude - f = list() - plt.figure(figsize=(10, 6)) - plt.bar(range(len(f)), f) - plt.xlabel('Temps d\'insertion (s)') - plt.ylabel('Fréquence') - plt.title('Histogramme des fréquences des temps d\'insertions') - plt.yscale('log') - xticks = np.logspace(-6, 1, 3) - xtick_labels = [f'{x:.1e}' for x in xticks] - plt.xticks(xticks, xtick_labels) - plt.savefig('histogramme.png') - -load_factors = [0.01, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0] -insertion_times, num_resizes, sizes = experiment_load_factor(load_factors) -frequencies = experiment_longest() -visualisation(load_factors, insertion_times, num_resizes, sizes, frequencies)