Skip to content

Задания к уроку 4 #4

New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

Sign up for GitHub

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

Open
TonyBrother32 wants to merge 1 commit into
base: main
Choose a base branch
from
Open

Задания к уроку 4 #4

Show file tree
Hide file tree
Changes from all commits
Commits
Show all changes
1 commit
Select commit
File filter

Filter by extension

Filter by extension
Conversations
Failed to load comments.
Loading
Jump to
Jump to file
Failed to load files.
Loading
Diff view
Diff view
121 changes: 121 additions & 0 deletions task_4_1.py
View file
Open in desktop
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,121 @@
# Выбрал 5 задание к 3 уроку
# В массиве найти максимальный отрицательный элемент и вывести на экран его значение и позицию в массиве.
# Все алгоритмы имеют линейную сложность. Алгоритм с циклом while оказывается медленее остальных
# Чуть быстрее остальных является алгоритм с созданием массива без положительных чисел и нахождения
# максимального отрицательного числа через max, а затем уже по этому числу ищется его индекс в первоначальном массиве

import random
import cProfile
import timeit


def my_array(size):
MIN_ITEM = -10
MAX_ITEM = 10
array = [random.randint(MIN_ITEM * size, MAX_ITEM * size) for _ in range(size)]
return array


def my_func(num_list):
i = 0
index = -1
while i < len(num_list):
if num_list[i] < 0 and index == -1:
index = i
elif num_list[index] < num_list[i] < 0:
index = i
i += 1
return f'В массиве: \n{num_list} \nминимальный отрицательный элемент = {num_list[index]} \nего индекс = {index}'


print(timeit.timeit('my_func(my_array(10))', number=100, globals=globals())) #0.0012233999999999995
print(timeit.timeit('my_func(my_array(100))', number=100, globals=globals())) #0.010286499999999997
print(timeit.timeit('my_func(my_array(1000))', number=100, globals=globals())) #0.10295080000000001
print(timeit.timeit('my_func(my_array(10000))', number=100, globals=globals())) #1.0472152000000001
#print(timeit.timeit('my_func(my_array(100000))', number=100, globals=globals())) #10.2709747
#print(timeit.timeit('my_func(my_array(1000000))', number=100, globals=globals())) #109.40559999999999

cProfile.run('my_func(my_array(100000))')

# 604810 function calls in 0.209 seconds
# ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
# 1 0.001 0.001 0.193 0.193 <string>:1(<module>)
# 100000 0.036 0.000 0.051 0.000 random.py:237(_randbelow_with_getrandbits)
# 100000 0.050 0.000 0.101 0.000 random.py:290(randrange)
# 100000 0.026 0.000 0.127 0.000 random.py:334(randint)
# 1 0.000 0.000 0.154 0.154 task_4_1.py:11(my_array)
# 1 0.028 0.028 0.154 0.154 task_4_1.py:14(<listcomp>)
# 1 0.032 0.032 0.038 0.038 task_4_1.py:18(my_func)
# 1 0.000 0.000 0.193 0.193 {built-in method builtins.exec}
# 100001 0.006 0.000 0.006 0.000 {built-in method builtins.len}
# 100000 0.007 0.000 0.007 0.000 {method 'bit_length' of 'int' objects}
# 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
# 104845 0.009 0.000 0.009 0.000 {method 'getrandbits' of '_random.Random' objects}


def my_func_1(num_list):
max_el = min(num_list)
for i, item in enumerate(num_list):
if max_el < item < 0:
max_el = item
max_idx = i
return f'В массиве: \n{num_list} \nминимальный отрицательный элемент = {max_el} \nего индекс = {max_idx}'


print(timeit.timeit('my_func_1(my_array(10))', number=100, globals=globals())) #0.0011691999999996483
print(timeit.timeit('my_func_1(my_array(100))', number=100, globals=globals())) #0.00966170000000055
print(timeit.timeit('my_func_1(my_array(1000))', number=100, globals=globals())) #0.09063760000000087
print(timeit.timeit('my_func_1(my_array(10000))', number=100, globals=globals())) #0.9601045999999993
#print(timeit.timeit('my_func_1(my_array(100000))', number=100, globals=globals())) #8.866492699999998
#print(timeit.timeit('my_func_1(my_array(1000000))', number=100, globals=globals())) #96.56381060000001

cProfile.run('my_func_1(my_array(100000))')

# 504786 function calls in 0.172 seconds
# ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
# 1 0.001 0.001 0.175 0.175 <string>:1(<module>)
# 100000 0.037 0.000 0.053 0.000 random.py:237(_randbelow_with_getrandbits)
# 100000 0.052 0.000 0.104 0.000 random.py:290(randrange)
# 100000 0.026 0.000 0.131 0.000 random.py:334(randint)
# 1 0.000 0.000 0.159 0.159 task_4_1.py:11(my_array)
# 1 0.029 0.029 0.159 0.159 task_4_1.py:14(<listcomp>)
# 1 0.013 0.013 0.014 0.014 task_4_1.py:39(my_func_1)
# 1 0.000 0.000 0.175 0.175 {built-in method builtins.exec}
# 1 0.001 0.001 0.001 0.001 {built-in method builtins.min}
# 100000 0.007 0.000 0.007 0.000 {method 'bit_length' of 'int' objects}
# 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
# 104765 0.009 0.000 0.009 0.000 {method 'getrandbits' of '_random.Random' objects}


def my_func_2(num_list):
new_list = [i for i in num_list if i < 0]
max_el = max(new_list)
max_idx = num_list.index(max_el)
return f'В массиве: \n{num_list} \nминимальный отрицательный элемент = {max_el} \nего индекс = {max_idx}'


print(timeit.timeit('my_func_2(my_array(10))', number=100, globals=globals())) #0.0011191000000003726
print(timeit.timeit('my_func_2(my_array(100))', number=100, globals=globals())) #0.008353099999997227
print(timeit.timeit('my_func_2(my_array(1000))', number=100, globals=globals())) #0.08686240000000112
print(timeit.timeit('my_func_2(my_array(10000))', number=100, globals=globals())) #0.8545726000000009
#print(timeit.timeit('my_func_2(my_array(100000))', number=100, globals=globals())) #8.4346578
#print(timeit.timeit('my_func_2(my_array(1000000))', number=100, globals=globals())) #93.96939259999999

cProfile.run('my_func_2(my_array(100000))')

# 504861 function calls in 0.171 seconds
# ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
# 1 0.001 0.001 0.168 0.168 <string>:1(<module>)
# 100000 0.036 0.000 0.052 0.000 random.py:237(_randbelow_with_getrandbits)
# 100000 0.049 0.000 0.101 0.000 random.py:290(randrange)
# 100000 0.026 0.000 0.128 0.000 random.py:334(randint)
# 1 0.000 0.000 0.155 0.155 task_4_1.py:11(my_array)
# 1 0.027 0.027 0.155 0.155 task_4_1.py:14(<listcomp>)
# 1 0.008 0.008 0.012 0.012 task_4_1.py:57(my_func_2)
# 1 0.003 0.003 0.003 0.003 task_4_1.py:58(<listcomp>)
# 1 0.000 0.000 0.168 0.168 {built-in method builtins.exec}
# 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {built-in method builtins.max}
# 100000 0.007 0.000 0.007 0.000 {method 'bit_length' of 'int' objects}
# 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
# 104987 0.009 0.000 0.009 0.000 {method 'getrandbits' of '_random.Random' objects}
# 1 0.001 0.001 0.001 0.001 {method 'index' of 'list' objects}
70 changes: 70 additions & 0 deletions task_4_2.py
View file
Open in desktop
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,70 @@
# В алгоритме с решетом Эратосфена почему то получилась линейная зависимость,
# которая больше зависела от длинны массива, а не от порядкового номера числа в нем.
# Алгоритм без решета Эратосфена был быстрее только при длинне массива менее 100 чисел. Далее время выполенения
# увеличивалось скорее всего на log(n)

import cProfile
import timeit


def sieve(num, idx):
array = [i for i in range(num)]
array[1] = 0
for i in range(2, num):
if array[i] != 0:
j = i + i
while j < num:
array[j] = 0
j += i
res = [i for i in array if i != 0]
return f' {idx} по порядку простое число равно {res[idx-1]}'


print(timeit.timeit('sieve(99,9)', number=100, globals=globals())) #0.001776799999999995
print(timeit.timeit('sieve(990,90)', number=100, globals=globals())) #0.021937000000000005
print(timeit.timeit('sieve(9900,900)', number=100, globals=globals())) #0.2291107
print(timeit.timeit('sieve(99000,9000)', number=100, globals=globals())) #2.5468778

cProfile.run('sieve(99999,999)')

#6 function calls in 0.027 seconds
#ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
# 1 0.001 0.001 0.027 0.027 <string>:1(<module>)
# 1 0.002 0.002 0.002 0.002 task_4_2.py:14(<listcomp>)
# 1 0.021 0.021 0.026 0.026 task_4_2.py:5(sieve)
# 1 0.003 0.003 0.003 0.003 task_4_2.py:6(<listcomp>)
# 1 0.000 0.000 0.027 0.027 {built-in method builtins.exec}
# 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}


def prime(num, idx):
array = [i for i in range(num)]
array[1] = 0
s_nums = []
for i in range(2, num):
for n in s_nums:
if array[i] % n == 0:
break
else:
s_nums.append(array[i])
if len(s_nums) == idx:
return f' {idx} по порядку простое число равно {s_nums[-1]}'


print(timeit.timeit('prime(99,9)', number=100, globals=globals())) #0.0009753999999997376
print(timeit.timeit('prime(999,90)', number=100, globals=globals())) #0.03090409999999988
print(timeit.timeit('prime(9999,900)', number=100, globals=globals())) #2.3602838
#print(timeit.timeit('prime(99999,9000)', number=100, globals=globals())) #225.6821829


cProfile.run('prime(99999,999)')

#8910 function calls in 0.035 seconds
#ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
# 1 0.001 0.001 0.034 0.034 <string>:1(<module>)
# 1 0.030 0.030 0.034 0.034 task_4_2.py:26(simple_num)
# 1 0.003 0.003 0.003 0.003 task_4_2.py:27(<listcomp>)
# 1 0.000 0.000 0.035 0.035 {built-in method builtins.exec}
# 7906 0.001 0.000 0.001 0.000 {built-in method builtins.len}
# 999 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'append' of 'list' objects}
# 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}