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Nadi Tomeh
SDA
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f2518138
Commit
f2518138
authored
Sep 09, 2020
by
david
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README.md placé dans un script et sujet écrit dans README.md
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Java/Analyzer.java
View file @
f2518138
...
...
@@ -30,7 +30,7 @@ public class Analyzer {
BigDecimal
x_big
=
new
BigDecimal
(
x
);
cost
.
add
(
x
);
cumulative_cost
.
add
(
(!
cumulative_cost
.
isEmpty
())
?
cumulative_cost
.
get
(
cumulative_cost
.
size
()-
1
).
add
(
x_big
)
:
x_big
);
BigDecimal
x_square
=
x_big
.
multiply
(
x_big
);
BigDecimal
x_square
=
x_big
.
multiply
(
x_big
);
cumulative_square
=
cumulative_square
.
add
(
x_square
);
}
...
...
Java/Main.java
View file @
f2518138
...
...
@@ -28,8 +28,8 @@ public class Main {
// Enregistrement du nombre de copies efféctuées par l'opération.
// S'il y a eu réallocation de mémoire, il a fallu recopier tout le tableau.
copy_analysis
.
append
(
(
memory_allocation
==
true
)?
i:
1
);
// Enregistrement de l'espace mémoire non-utilisé.
memory_analysis
.
append
(
a
.
capacity
()
-
a
.
size
()
);
// Enregistrement de l'espace mémoire non-utilisé.
memory_analysis
.
append
(
a
.
capacity
()
-
a
.
size
()
);
}
// Affichage de quelques statistiques sur l'expérience.
...
...
@@ -41,6 +41,6 @@ public class Main {
// Sauvegarde les données de l'expérience: temps et nombre de copies effectuées par opération.
time_analysis
.
save_values
(
"../plots/dynamic_array_time_java.plot"
);
copy_analysis
.
save_values
(
"../plots/dynamic_array_copy_java.plot"
);
memory_analysis
.
save_values
(
"../plots/dynamic_array_memory_java.plot"
);
memory_analysis
.
save_values
(
"../plots/dynamic_array_memory_java.plot"
);
}
}
README.md
View file @
f2518138
#
Compilation et exécution en C:
#
Sujet de TP 1
cd C/
Vous travaillerez cette année en binôme. Il ne sera pas possible de changer
de binôme en cours de semestre.
make
## Exercice 1: git
### Clonez le projet sda sur votre compte étudiant
./arraylist_analysis
Dans votre terminal, placez vous dans le répertoire où vous souhaitez créer le dossier
`git clone git@depot.lipn.univ-paris13.fr:david/sda.git`
make clean
`cd sda`
cd ..
### Vérifiez que vous êtes dans la branche tp1
# Compilation et exécution en C++:
`git branch`
cd CPP/
Si n'êtes pas dans la branche tp1, tapez
make
`git checkout tp1`
./arraylist_analysis
### Créez votre propre branche
make clean
Le nom de votre branche est constitué de vos numéros d'étudiants séparés par un
`_`
cd ..
`git checkout -b NUMERO1_NUMERO2`
#
Compilation et exécution en Java:
#
## Ajoutez un fichier AUTHORS.md à votre branche
cd Java
A la racine du projet, créez un fichier
`AUTHORS.md`
contenant 2 lignes avec vos noms, prénoms et numéros d'étudiants.
javac
*
java Main
cd ..
# Exécution en Python
cd Python
python main.py
cd ..
# Observation des résultats
### Dans le répertoire plots, lisez le contenu du fichier plot_result
cd plots
more plot_result
### puis lancez ce script avec gnuplot
gnuplot plot_result
### Regardez à présent les courbes obtenus dans le répertoire eps/
gv eps/dynamic_array_amortized_time_alpha_2.eps
Ajoutez ensuite ce fichier au projet
`git add AUTHORS.md`
`git commit -am "Ajout du fichier AUTHORS.md"`
`git push`
launch_analysis.sh
0 → 100644
View file @
f2518138
RED
=
'\033[0;31m'
NC
=
'\033[0m'
# No Color
# Compilation et exécution en C:
echo
"
${
RED
}
Compilation du code source en C
${
NC
}
"
cd
C/
make
echo
"
${
RED
}
Exécution des benchmarks en C
${
NC
}
"
./arraylist_analysis
echo
"
${
RED
}
Nettoyage
${
NC
}
"
make clean
cd
..
# Compilation et exécution en C++:
echo
"
${
RED
}
Compilation du code source en C++
${
NC
}
"
cd
CPP/
make
echo
"
${
RED
}
Exécution des benchmarks en C++
${
NC
}
"
./arraylist_analysis
echo
"
${
RED
}
Nettoyage
${
NC
}
"
make clean
cd
..
# Compilation et exécution en Java:
echo
"
${
RED
}
Compilation du code source en Java
${
NC
}
"
cd
Java
javac
*
echo
"
${
RED
}
Exécution des benchmarks en Java
${
NC
}
"
java Main
echo
"
${
RED
}
Nettoyage
${
NC
}
"
rm
*
.class
cd
..
# Exécution en Python
echo
"
${
RED
}
Compilation du code source en Python
${
NC
}
"
cd
Python
echo
"
${
RED
}
Exécution des benchmarks en Python
${
NC
}
"
python main.py
cd
..
# Observation des résultats
### Dans le répertoire plots, lisez le contenu du fichier plot_result
cd
plots
more plot_result
### puis lancez ce script avec gnuplot
gnuplot plot_result
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