lesson-4

task_41.py

@@ -0,0 +1,80 @@
+#Проанализировать скорость и сложность одного любого алгоритма, разработанных
+# в рамках домашнего задания первых трех уроков.
+# P.s. текст задания вставлялся после профайлинга функций. Нумерация строк смещена
+
+
+#В массиве случайных целых чисел поменять местами минимальный
+# и максимальный элементы. 
+
+import cProfile
+import random
+
+
+def my_function(size):
+    SIZE = size
+    array = [random.randint(0, SIZE * SIZE) for _ in range(SIZE)]
+    minimum = maximum = array[0]
+    for i in range(1, len(array)):
+        if array[i] > maximum:
+            maximum = array[i]
+        elif array[i] < minimum:
+            minimum = array[i]
+        else:
+            pass
+    new_array = []
+    for i in range(len(array)):
+        if array[i] == maximum:
+            new_array += [minimum]
+        elif array[i] == minimum:
+            new_array += [maximum]
+        else:
+            new_array += [array[i]]
+    return new_array
+
+#task_41.my_function(10)
+#100 loops, best of 3: 92 usec per loop
+
+#task_41.my_function(100)
+#100 loops, best of 3: 832 usec per loop
+
+#task_41.my_function(1000)
+#100 loops, best of 3: 8.92 msec per loop
+
+
+def alex_function(size):
+    SIZE = size
+    array = [random.randint(-100, 100) for _ in range(SIZE)] 
+    idx_min = 0
+    idx_max = 0
+    for i in range(len(array)):
+        if array[i] < array[idx_min]:
+            idx_min = i
+        elif array[i] > array[idx_max]:
+            idx_max = i
+    spam = array[idx_min]
+    array[idx_min] = array[idx_max]
+    array[idx_max] = spam
+    return array
+
+#task_41.alex_function(10)
+#100 loops, best of 3: 80.2 usec per loop
+
+#task_41.alex_function(100)
+#100 loops, best of 3: 713 usec per loop
+
+#task_41.alex_function(1000)
+#100 loops, best of 3: 7.13 msec per loop
+
+
+
+#cProfile.run('my_function(10)')     1    0.000    0.000    0.001    0.001 task_41.py:7(my_function)
+#cProfile.run('my_function(100)')     1    0.000    0.000    0.004    0.004 task_41.py:7(my_function)
+#cProfile.run('my_function(1000)')     1    0.002    0.002    0.013    0.013 task_41.py:7(my_function)
+
+#cProfile.run('alex_function(10)')  1    0.000    0.000    0.000    0.000 task_41.py:38(alex_function)
+#cProfile.run('alex_function(100)')   1    0.000    0.000    0.001    0.001 task_41.py:38(alex_function)
+#cProfile.run('alex_function(1000)')         1    0.001    0.001    0.010    0.010 task_41.py:38(alex_function)
+
+# =============================================================================
+# Вывод: alex_function - WIN! Сложность практически линейная.
+# =============================================================================

task_42.py

@@ -0,0 +1,104 @@
+#Написать два алгоритма нахождения i-го по счёту простого числа.
+#Без использования Решета Эратосфена;
+#Использовать алгоритм решето Эратосфена
+# P.s. текст задания вставлялся после профайлинга функций. Нумерация строк смещена
+
+
+
+def my_simple_numbers(n): #Максимально бессмысленный и беспощадный вариант
+    simple_numbers = [2]
+    i = 2
+    while len(simple_numbers) < n:
+        i += 1
+        k = 0
+        for j in range(2, i):
+            if i % j == 0:
+                k += 1
+        if k == 0:
+            simple_numbers += [i]
+        else:
+            k = 0
+    return simple_numbers[len(simple_numbers) - 1]
+
+#"task_42.my_simple_numbers(10)"
+#100 loops, best of 3: 130 usec per loop
+
+#my_simple_numbers(20)
+#100 loops, best of 3: 596 usec per loop
+
+#task_42.my_simple_numbers(30)
+#100 loops, best of 3: 1.38 msec per loop
+
+
+def clear_simple_numbers(n): #Банально брал верхнюю границу по известным простым числам.
+    sieve = [i for i in range(n)]
+    sieve[1] = 0
+
+    for i in range(2, n):
+        if sieve[i] != 0:
+            j = i + i
+            while j < n:
+                sieve[j] = 0
+                j += i
+
+    res = [i for i in sieve if i != 0]
+    return res[len(res) - 1]
+
+#task_42.clear_simple_numbers(30)
+#100 loops, best of 3: 35.1 usec per loop
+
+#task_42.clear_simple_numbers(72)
+#100 loops, best of 3: 76.4 usec per loop
+
+#"task_42.clear_simple_numbers(114)"
+#100 loops, best of 3: 123 usec per loop
+
+
+def full_eratosthenes(n): # Так и не понял, как определить верхнюю границу
+                            #    диапазона натуральных чисел для поиска...
+                            # Так что это сурово-экзотический вариант.
+                            # И это точно Эратосфен, т.к. при необходимости массив
+                            # с дырочками также можно вывести.
+    simple_numbers = []
+    k = 1
+    while n > len(simple_numbers):
+        sieve = [i for i in range(int(n*k))]
+        sieve[1] = 0
+        for i in range(2, int(n*k)):
+            if sieve[i] != 0:
+               j = i + i
+               while j < int(n*k):
+                   sieve[j] = 0
+                   j += i
+
+        simple_numbers = [i for i in sieve if i != 0]
+        k += 1
+    return simple_numbers[n - 1]
+
+#task_42.full_eratosthenes(10)
+#100 loops, best of 3: 122 usec per loop 
+#"task_42.full_eratosthenes(20)"
+#100 loops, best of 3: 413 usec per loop 
+#"task_42.full_eratosthenes(30)"
+#100 loops, best of 3: 672 usec per loop
+
+
+
+#cProfile.run('my_simple_numbers(10)')  1    0.000    0.000    0.000    0.000 task_42.py:4(my_simple_numbers)
+#cProfile.run('my_simple_numbers(20)')  1    0.001    0.001    0.001    0.001 task_42.py:4(my_simple_numbers)
+#cProfile.run('my_simple_numbers(30)') 1    0.003    0.003    0.003    0.003 task_42.py:4(my_simple_numbers)
+
+#cProfile.run('clear_simple_numbers(30)')        1    0.000    0.000    0.000    0.000 task_42.py:29(clear_simple_numbers)
+#cProfile.run('clear_simple_numbers(72)')       1    0.000    0.000    0.000    0.000 task_42.py:29(clear_simple_numbers)
+#cProfile.run('clear_simple_numbers(114)')        1    0.000    0.000    0.000    0.000 task_42.py:29(clear_simple_numbers)
+
+#cProfile.run('full_eratosthenes(10)')    1    0.000    0.000    0.000    0.000 task_42.py:53(full_eratosthenes)
+#cProfile.run('full_eratosthenes(20)')  1    0.000    0.000    0.000    0.000 task_42.py:53(full_eratosthenes)
+#cProfile.run('full_eratosthenes(30)')         1    0.000    0.000    0.001    0.001 task_42.py:53(full_eratosthenes)
+
+# =============================================================================
+#Вывод:
+# Не смотря на всю свою экзотичность full_eratosthenes побеждает my_simple_numbers
+# Но лучше всего уметь определять верхнюю границу для поиска.
+# Зависимость нелинейная, возможно, показательная.
+# =============================================================================